위키백과:위키컨퍼런스 서울 2020/1부 기조발표 요약

발표자 - YTN 김대겸 기자

1.가짜뉴스의 정의와 특성

• 가짜뉴스 : ‘가짜’가 담겨있는 뉴스
  • 유형1 : 전달하는 내용이 완전히 ‘사실’이 아닌 경우 (SNS 소문 등)
    • 누구나 충분히 의심할 수 있음
  • 유형2 :’사실’은 담겨 있지만 ‘진실’이 아닌 경우 (정치인 발언, 통계왜곡 등)
    • 가짜 뉴스임을 알아내기 어려움

2.가짜뉴스의 실제 사례

• 북한주민이 한국 부동산을 살 수 있다? (유형1)
  • 논란이 된 남북기본협력법의 신설 조항은 유엔 안보리 대북 제재 결의 및 기존에 존재하던 남북기본협력법의 대북 제재시 제한 조항에 따라 북한 기업의 대남 투자가 막혀 있고, 북한 개인의 경우는 남북기본협력법 1조에 따라 단순 투자 불가로 부동산을 구입할 수 없음
• 패치만 붙이면 코로나19 예방할 수있다? (유형1)
  • 이 패치가 인증받은 예방 바이러스는 돼지 코로나 바이러스로 코로나19와는 다른 바이러스, KC마크 인증은 산업통상자원부에서 통상적으로 공산품에 인증하는 제도로 이것이 코로나19 예방을 보장한다고 볼 수 없음
• 좌편향된 역사 박물관? (유형2)
  • 역사박물관에서 천안함은 얼버무리고, 좌편향된 전시만 진행한다는 기사가 있었음. 팩트체크 결과는 사실과 다름. 천안함 사건도 실제 언급되고 있었고, 세월호는 전면에 전시하고 있음. 뉴스의 제목을 그대로 믿는 것은 위험, 실제로 기사를 쓰기 전에 역사박물관에 가봤다면 사실과 다르다는 것을 알 수 있었을 것.

3. 팩트체크 뉴스의 특성

• 자료의 출처 확인
• 논란의 당사자를 직접 접촉했나?
• 사안과 맥락에 대한 ‘중립적’ 접근 등

어떤 자료를 위키 등 인터넷에 올릴때는 세 가지를 확인하였으면 좋겠습니다.

기사의 내용을 올리고 싶다면, 기사에서 인용한 자료의 출처를 확인해봐야합니다. 통계를 인용했다면 통계, 자료의 출처가 인용되어 있다면 실제로 자료의 출처에 접속해 맥락을 살펴본다던지 왜곡이 없는지 확인하는 활동이 필요합니다.

보통 가짜뉴스는 논란의 당사자를 직접 접촉하지 않습니다. 예를 들어 국정감사에서 의원이 한 발언을 그대로 인용하였을때, 발언에 언급된 역사박물관에 직접 방문하지 않습니다. 제대로 된 팩트체크 뉴스인지 확인하려면 직접 논란의 당사자를 접촉을 했는지, 논란이 된 장소를 갔는지 기사인지 확인을 해보셔야 합니다.

사안과 맥락에 대해서 중립적으로 한쪽에 치우치지 않고 썼는지 확인해 보셔야 합니다.

4.결언

인포데믹 시대에 뉴스의 양과 정보량이 많습니다. 팩트체크 된 뉴스인지 가짜뉴스인지 분별하기가 힘든것도 사실입니다. 팩트체크된 뉴스인지 확인하려면 항상 내용을 의심해 보셔야합니다. 기사에 출처가 나와있다면 구글 등 검색엔진을 통해 직접 알아보고, 그 장소에 가보는 등 최소한의 확인을 할 필요가 있습니다.

발표자 - 사용자:Ryuch

한국어 위키백과 52만 문서, 영어 위키백과 618만개

한국어 화자 숫자 세계 10번째, 한국어 위키백과 사용자 숫자 24번째

정보의 불균형 보충 방법

• 자동 번역 → 구글 번역기 등을 이용한 참고
  • 전문 분야에 따라 용어가 달라 부정확
• 내용 번역 → 위키백과에 추가된 ‘내용 번역’ 기능을 사용해 사용자가 번역후 한국어 위키백과에 저장
  • 사용자들의 참여가 필요

위키데이터

• 본래 여러 언어판을 연결하는 링크를 공유하기 위한 중앙 저장소 역할
• 위키 언어판 간 정보 불균형 해결을 위한 도구로 주목받음
• 위키데이터 항목은 속성과 값 등 의미 정보를 담고 있음
  • 컴퓨터도 이 정보를 이해할 수 있음
• 문서, 토론에 추가로 Abstract Wikipedia (추상 위키백과) 탭을 만들어서 이것을 하나의 항목으로 표출될 수 있도록 하는것

Abstract Wikipedia (추상 위키백과)

• Abstract WIkipedia의 구조
  • Randerers (영어, 독일어, 중국어, 한국어 등)
  • Content (항목; 샌프란시스코, 산소, 마리 퀴리, 음악)
  • Constructors (Wikidata: lexical and ontological knowledge)
• Wikidata에서 항목을 Constructors로 구성하면, 사용자가 설정한 언어에 따라 렌더링을 해서 보여줌
  • 위키백과에 없는 문서 항목을 열면, 위키데이터 안의 항목과 컨텐츠를 사용해 위키람다의 렌더러가 함수와 위키데이터의 Lexeme를 사용해서 언어로된 문서로 생성함

Wikilambda (위키람다)

• 위키람다는 함수들을 ‘위키미디어 공용’처럼 모아놓은 위키로 위키데이터의 Abstract content를 입력으로 받아, 자연어로 출력. 화자가 적은 소수사용언어를 도울 수 있음
  • “San Francisco is the cultural, commercial, and financial center of Northern California. It is forth-most populous city in California, after Los Angeles, San Diego, San Jose.”
  • “Q62 is the cultural, commercial, and financial center of Q1066807. It is forth-most populous city in Q99, after Q65, 'Q16552', Q16553.”
• 유리한 점
  • 입력을 자연언어로 사용하지 않는다
  • 자동언어 생성은 비교적 쉽다
  • Renderer, Constructor 등을 사용자들이 만드는 참여 협업적 시스템을 통해 구축할 수 있다.
• 생각해볼 문제
  • 하나의 Abstract Wikipedia가 만들어지기 때문에 여러 언어별 관점을 반영하지 못함
  • Abstract Wikipedia 컨텐츠와 렌더러를 기술하는 방법을 편집자들에게 얼마나 잘 설명할 수 있냐가 과제