이슈가 터진다. 기사를 본다. 낱개 기사 몇 개론 “잘 모르겠다”고 생각한다. 검색을 해본다. 포털엔 ‘실검’이 뜬다. 언론사는 대응 기사를 쏟아낸다. 또 다른 이슈가 터진다. 독자들은 이해하지 못했다. 기자는 열심히 일하다 지쳐 나가떨어진다. “악순환이다.” 강종구 한경닷컴 뉴스랩(뉴스래빗) 기자는 지난 10일 자신이 개발한 앱 ‘알고: 긁어서 뉴스 해제’의 취지를 설명하며 이 같이 말했다. 3년차 기자이자 데이터 에디터는 “이 이상한 구조 속에서 뉴스는 어떤 역할을 해야 하는지, 기자는 ‘건 바이 건’ 기사만 잘 쓰면 되는 것인지, 이를 위해 레거시 미디어의 자산을 어떻게 정의하고 활용할지 고민이 들었다”고 말했다.

최근 구글 플레이 스토어에 올라간 앱엔 ‘뉴스용어 사전’, ‘요즘 이슈 설명서’ 같은 부연이 붙는다. 검색창에 특정 키워드를 입력하면 타임라인 변화에 따른 기사 리스트, 중요도 순에 따른 관련 키워드, 이해 당사자의 주요 발언이 제공된다. 앱을 보면 파편화된 뉴스를 함께 보여줘 맥락을 전하는 뉴스전문 검색엔진, 결과물로만 보면 ‘이슈 정리 기사’의 자동화 요약 버전에 가깝다. ‘유치원3법’이나 ‘광주형 일자리’처럼 뜨거운 이슈는 미국 매체 ‘악시오스(Axios)’ 스타일의 ‘스마트하고 간결한’ 보고서 형태로 따로 기사화되기도 했다.

강 기자는 “네이버 댓글에선 자기들끼리 말 잔치를 벌이는 게 보통이다. 그런데 ‘알고’로 기사를 내면 자기 의견을 얘기한다. 다 읽는다는 것”이라며 “바이어스 없이 받아들이며 (사안에) 몰입하고 이해하게 되는 것 같다”고 말했다.

무엇보다 이 작업은 ‘뉴스 데이터가 그 자체로 콘텐츠가 된다’는 실례라는 점에서 의미가 크다. “뉴스 데이터 ‘빅카인즈’ 데이터베이스가 붙었고, 키워드에 따라 결과를 해설로 뿌려주는” 게 구동의 골자다. 뉴스가 아닌 뉴스 데이터가 전면에 등장했다. 빅데이터 분석으로 ‘텍스트’에 ‘복잡한 그래프’를 붙이고 ‘특종’을 노리는 게 아니라 일종의 ‘뉴스 서비스’를 제공하는 방향을 택했다.

김민성 한경닷컴 뉴스랩 팀장은 “이젠 기자가 단건 기사가 아니라 서비스를 고민해야 된다는 말을 하고 싶다. 큰 틀에서 서비스를 고민해야 고정 독자도 찾는다. 그 구조 아래 낱개 콘텐츠가 나와야지 지금은 하루하루 모래성을 쌓았다가 허무는 구조”라고 했다. 이어 “데이터베이스가 정말 중요하다. 포털은 정말 독하게 한다. 카카오 1분 CMS에선 이미지, 표, 텍스트 등을 언론사들에게 구분해 입력하게 한다. 분리해서 받아야 활용가능성이 크니까. 언론들도 싸움을 스마트하게 해야 된다”고 덧붙였다.

언론재단의 ‘기획보도 지원사업’에 한경닷컴에선 최초로 선정되며 지난 1년 간 추진돼 온 프로젝트는 잠시 숨고르기 상태다. 뉴미디어 관련 R&D 역할을 부여받아 독자적으로 쌓아온 노하우가 없었다면 불가능했을 결과이기도 하다. 그간 팀은 데이터저널리즘을 중심으로 시청각 등 분야 다양한 도전을 시도해왔다. 특히 구글 트렌드를 ‘한경’화(化)한 ‘래빗트렌드’ 제작 경험이 큰 보탬이 됐다. 내년 1분기까지 한경 데이터베이스를 붙인다는 목표를 갖고 있다.

두 기자는 “몇 년 뒤 이게 앱일지, 기사일지, 추천시스템일지, AI스피커 콘텐츠 토대가 될지는 우리도 모른다. 기반은 데이터니까 준비를 했고 프로토타입 씨앗을 뿌렸으니 고민하며 수정 발전시키면 된다. 타 언론사 버티컬 매체 동료 전반이 많이들 힘들어하는데 좀 더 장기적인 시각으로 봐줬으면 한다. 언론계에서 새 시도를 하는 사람은 드물다”고 말했다.

최승영 기자 sychoi@journalist.or.kr