팩트체크
우선으로 먼저 살펴볼 것은 미국의 3대 팩트 체커에 대해서 입니다.
팩트체크닷오알지(Factcheck.org)는 2003년 펜실베니아大 공공정책센터(Annenberg Public Policy Center)가 만든 웹사이트입니다.
유명인사의 발언 진위를 파헤치는 방식으로 ‘팩트 체크’라는 이름을 공식으로 사용합니다.
특정언론사로부터 독립돼 체계적으로 만들어진 최초의 사실검증 서비스입니다.
팩트 체커 (Fact Checker)는 2008년 미국 대선을 앞두고 2007년 설립되었습니다.
워싱턴포스트 글렌 케슬러(Glenn Kessler)기자의 ‘1인 팩트 체크’ 시스템입니다.
폴리티팩트(POLITIFACT)는 2007년 빌 아데어(Bill Adair) 듀크大 교수와 플로리다주 지역신문인 템파베이 타임스 협업하였습니다.
2009년 퓰리처상 수상. 팩트 체킹을 대중적으로 확산시킨 공로입니다.
2018년 이후 저널리즘 관련 비영리기관인 포인터 연구소(Poynter Institute)가 운영하였습니다.
참고로 한국과 미국은 기성 주류 언론 중심의 팩트 체크 활동을 하였고, 유럽과 남미는 대안 저널리즘 성격으로 소규모 팩트 체크 활동을 하였습니다.
다음은 국제 팩트 체크 네트워크(IFCN, International Fact-Check Network)에 대해서 알아보겠습니다.
2015년 미국의 미디어 교육기관인 포인터 연구소(Poynter Institute)가 설립되었습니다.
팩트 체커들의 국제 조직, IFCN 준칙이 제정되었습니다.
전 세계 팩트 체크 기관들을 대상으로 인증작업을 하였습니다.
팩트 체커 교육 지원과 국가 간 교류 활동을 하였습니다.
IFCN 인증 받은 전 세계 팩트 체크 기관은 총 72개입니다.(한국 JTBC 뉴스 룸)
2년마다 ‘글로벌 팩트 체킹 서밋’을 개최합니다.
5대 원칙 강령은 불편부당과 공정성, 취재원의 투명성, 재원과 조직의 투명성, 방법론의 공개, 기사 수정에 대한 열린 자세 등이 있습니다.
참고로 영국의 풀 팩트(Full Fact)는 독립적인 팩트 체크 기관으로 실시간 팩트 체크 자동화(Automated Fact checking)를 시도 하였습니다.
다음은 워싱턴포스트의 레이팅 시스템입니다.
pinocchio syndrome(거짓말하면 코가 길어진다)라는 말에서 시작되었습니다.
피노키오 1개는 생략과 과장이 있지만 완전한 거짓은 아닌 발언 입니다.
피노키오 2개는 상당한 생략과 과장이 있으며 사실 관계에 오류가 있을 수 있는 발언입니다.
피노키오 3개는 상당한 사실적 오류 혹은 모순이 포함된 발언입니다.
피노키오 4개는 완전한 거짓말입니다.
검증 결과 ‘정확한 사실’로 확인된다면 ‘제페토 체크마크(Gepetto Checkmark)’가 부여됩니다.
참고로 제페토는 피노키오 제작자로 피노키오가 진실한 소년이 되길 소망했던 캐릭터를 응용한 것 입니다.
다음으로는 폴리티 팩트의 레이팅 시스템에 대해서 입니다.
진실 측정 도구(Truth-O-Meter) 등급은 6단계로 ‘진실이 핵심’이라는 중의적 의미를 가지고 있습니다.
차례대로 사실(True), 대체로 사실(Mostly True), 반만 사실(Half True), 대체로 거짓(Mostly False), 거짓(False), 정말로 어이없는 거짓말(Pants on Fire)의 단계 순 입니다.
다음은 SNU Fact Check에 대해서 알아보겠습니다.
서울대 언론정보연구소를 운영하고 있습니다.
2022년 현재 국내 34개 신문, 방송, 통신, 온라인 언론사에 참여하고 있습니다.
언론사와 대학의 협업으로 비정치적, 비영리적 공공정보 서비스 모델을 지향하고 있습니다.
판정결과는 전혀 사실 아님, 대체로 사실 아님, 절반의 사실, 대체로 사실, 사실, 판단유보로 진행되고 있습니다.
다음은 SNU 팩트 체크 원칙에 대해서 입니다.
먼저 첫 번째로 팩트 체크는 불편부당성과 비 당파성을 견지해야 합니다.
두 번째로 팩트 체크의 검증 대상은 아래와 같습니다.
정당한 공적 관심사(public concern)와 관련이 있는 것이어야 합니다.
선거, 입법 등 시민의 공적 생활이나 보건, 환경 등 시민의 안녕에 영향을 미칠 수 있는 중요한 사안이 검증 대상이 되어야 한다는 의미입니다.
실질적 근거를 동원해 사실성을 가릴 수 있는 것이어야 하며 의견은 검증 대상이 될 수 없습니다.
시민들이 팩트 체크의 검증 대상을 제안할 수 있도록 합니다.
세 번째로는 팩트 체크의 과정은 일관되고 명확한 기준에 따라 이루어져야 합니다.
네 번째로 팩트 체크의 근거자료들은 확인 가능하게 공개되어야 합니다.
다섯 번째로 팩트 체크에 오류가 있다면 이를 정직하게 수정하고 공개적으로 알려야 합니다.
여섯 번째로 팩트 체크의 재원을 투명하게 공개해야 합니다.
팩트 체크의 재정지원 원칙은 ‘지원은 하되 검증결과에는 간섭하지 않는다.’는 ‘팔 길이 원칙(arm’s length principle)’이 지켜져야 합니다
일곱 번째로 팩트 체크의 주체들은 정당이나 이해관계가 있는 단체의 구성원 이어서는 안 됩니다.
다음으로는 딥 페이크(Deep fake)에 대해서 알아보겠습니다.
인공지능(AI)과 컴퓨터 기술을 활용해 실제 일어나지 않은 일을 일어난 것처럼 악의적으로 만드는 가짜 동영상 또는 제작 과정 자체를 의미합니다.
딥 페이크(deepfake)는 딥러닝(deep learning)과 페이크(fake)가 합쳐진 말입니다.
기계학습(ML. Machine Learning) 기술을 사용해 기존 사진이나 영상을 원본에 겹쳐서 제작합니다.
기계학습(ML. Machine Learning)은 사람의 지시 없이 시스템이 ‘딥러닝’의 과정에 의존해 스스로 복잡한 데이터를 학습하고 분석한 뒤 비슷한 것들을 분류하는 알고리즘를 의미합니다.
딥러닝(Deep learning)은 컴퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술을 의미합니다.
다음은 허위조작정보 검증 방법에 대해서 알아보겠습니다.
BBC 가이드라인은 아래와 같습니다.
첫 번째로 이전에 들어본 적이 있는 미디어인가?
두 번째로 내가 생각한 그 뉴스 소스인가 아니면 (이를 모방한) 비슷한 곳인가?
세 번째로 사건이 일어났다고 하는 곳이 지도상에서 정확히 알 수 있는 곳인가?
네 번째로 다른 미디어에서도 보도된 적이 있는 이야기인가?
다섯 번째로 이 주장에 대한 하나 이상의 증거가 있는가?
마지막 여섯 번째로 이 이야기가 아니고 다른 이야기일 수 있는가?
폴리티팩트(POLITIFACT) 검증 방법은 먼저 주장하는 이에게 증거를 묻습니다.
그런 다음 다른 팩트 체커가 확인한 것이 있는지 찾아보고 인터넷에서 검색해 조사합니다.
인터넷에서 검색 조사 후 포털에서 검색되지 않는 딥 웹(deep web)을 검색합니다.
그 후 다른 시각을 가진 전문가들을 찾아보고 관련 서적을 조사합니다.
참고로 딥 웹(deep web)은 일반적인 검색을 통해서는 접근하기 힘든 웹으로 국가에서 관리하는 정보원의 기록, 유료 DB 사이트의 정보, 연구비밀 자료 등을 취급하는 페이지를 의미합니다.
심층 웹(深層 web), 보이지 않는 웹(invisible web)과 표면 웹(surface web)이 대립합니다.
마지막으로는 팩트 체크의 한계와 과제에 대해서 입니다.
팩트 체크의 한계는 ‘사후약방문(死後藥方文)’이라는 점입니다.
죽은 뒤에 약방문(藥方文)을 쓴다는 뜻으로 이미 때가 지난 후에 대책을 세우거나 후회해도 소용없다는 의미입니다.
미디어 리터러시 교육을 통한 거짓 정보에 대응 할 필요가 있습니다.
팩트 체크의 과제의 설명은 다음과 같습니다.
대상은 대중에게 영향을 미칠 수 있는 공적 사안 전반으로 주체는 정부 보다는 민간입니다.
언론과 표현의 자유, 언론의 독립성 보장, 정부의 개입 최소화에 대한 것입니다.
단, 팩트 체크 기관의 신뢰성과 투명성을 확보해야 합니다.
원칙은 정파성과 편향성을 배제하며, 공정성과 열린 투명성을 제고해야 합니다.
결론으로 요약해보자면 오늘은 실질적인 여러 팩트 체크들과 팩트 체크의 원칙, 한계 등을 알아보았습니다.
댓글