2018.02.08

앰네스티, '데이터 과학+AI+머신러닝'으로 기사 모니터링한다

Hannah Williams | CIO UK
국제 앰네스티 CIO 존 길레스피가 데이터 과학을 사용해 정서 분석을 측정하고 전세계 인권 단체의 미디어 모니터링을 개선하는 데 도움을 주는 런던 신생업체와 제휴를 맺었다.

런던에 본부를 둔 국제 앰네스티의 CIO는 <CIO UK>와의 인터뷰에서 미디어에서 어떻게 나타나는지 신속하게 측정할 수 있도록 조직이 가져온 두 가지 기술로 AI와 머신러닝을 지목했다.

길레스피와 그의 팀은 국제 앰네스티의 데이터 과학 역량을 높일 방법을 알아보기 위해 신생벤처의 기술을 연구했다.

길레스피는 "이용할 수 있는 많은 미디어 모니터링 서비스가 있으며, 정서를 추적하고 우리 단체에 관해 얼마나 많은 기사가 쓰였는지 보고하는 데 큰 도움이 된다. 이는 한 달에 몇 건의 보도 자료를 내보내는 회사에도 충분하지만 하루에 4~5건을 발행할 경우 각각의 보도자료 파급효과를 개별적으로 알고자 할 때 유용하다"고 이야기했다.

앰네스티는 이미 소셜 미디어 플랫폼에서 여성에 대한 폭력과 학대를 탐지하고 분류하는 것을 포함해 머신러닝을 연구 도구로 사용하기 시작했다. 그러나 조사 작업에 자원을 투입하는 것은 NGO에 잠재적 위협을 초래할 수 있는 위험이며, 각 기사에 대한 앰네스티의 정서 분석과 언론 캠페인의 효과를 추적하는 것은 주요 사면 활동에 부정적인 영향을 끼치지 않고 정확하게 데이터 과학의 진보가 도움이 될 수 있는 대규모의 복잡한 프로세스 유형이었다.

엠네스티는 이 프로세스에 대한 지원을 위해 런던에 있는 신생업체인 ASI 데이터 사이언스(ASI Data Science)에 관심을 보였다. 이 업체는 모든 사람이 AI에 접근할 수 있어야 한다고 생각하고 최고 박사 졸업자와 소프트웨어 엔지니어가 데이터 과학, 데이터 엔지니어링, 애플리케이션을 다루는 6주 프로그램을 통해 실제 세계에서 작업할 수 있게 해주는 '데이터 과학 펠로우십'을 만들었다.

앰네스티에 따르면, 펠로우쉽은 데이터 과학을 실험할 수 있는 좋은 방법이며 머신러닝과 인공지능 기법이 발송된 각 보도 자료의 영향을 추적하는 효과적인 도구임을 증명했다.

국제 앰네스티의 비즈니스 인텔리전스 매니저인 에이미 벨라미는 다음과 같이 말했다. "우리는 동료들에게 문제를 상당히 개방적으로 던졌다. 제안은 우리가 했지만 누군가는 실험하고 다른 것들을 데이터와 함께 사용해 보도록 유도했다."

이 프로젝트에는 케임브리지대학에서 수학 박사 과정 졸업생인 톰 베글리와 국제 앰네스티가 짝을 이뤘다.

베글리는 배치 과정에서 수학적 모델링을 개발했는데, 이 모델은 보도자료를 받아 개별 기사가 국제 앰네스티의 최근 보도와 관련이 있는지를 결정하는 데 사용됐다.

그 모델링은 바로 업무에 적용돼, 새로 구축된 국제 앰네스티의 내부 보고 툴 인터페이스와 함께 뉴스 기사를 통한 지루한 검색 프로세스를 제거할 수 있었다.

길레스피는 <CIO UK>에게 자신과 조직이 그 결과에 얼마나 만족하는지 말했다. "이 프로젝트의 성공은 우리의 기대치를 훨씬 웃돌았다. 저비용 저위험 방식으로 데이터 과학을 실험할 수 있었다"고 그는 강조했다.

앰네스티는 사면에 관한 언론의 표현 방식을 우려했다. 특히 앰네스티는 소셜 미디어 플랫폼에서 여성에 대한 폭력과 학대를 찾아내고 분류하고자 하고 있다. ciokr@idg.co.kr
 



2018.02.08

앰네스티, '데이터 과학+AI+머신러닝'으로 기사 모니터링한다

Hannah Williams | CIO UK
국제 앰네스티 CIO 존 길레스피가 데이터 과학을 사용해 정서 분석을 측정하고 전세계 인권 단체의 미디어 모니터링을 개선하는 데 도움을 주는 런던 신생업체와 제휴를 맺었다.

런던에 본부를 둔 국제 앰네스티의 CIO는 <CIO UK>와의 인터뷰에서 미디어에서 어떻게 나타나는지 신속하게 측정할 수 있도록 조직이 가져온 두 가지 기술로 AI와 머신러닝을 지목했다.

길레스피와 그의 팀은 국제 앰네스티의 데이터 과학 역량을 높일 방법을 알아보기 위해 신생벤처의 기술을 연구했다.

길레스피는 "이용할 수 있는 많은 미디어 모니터링 서비스가 있으며, 정서를 추적하고 우리 단체에 관해 얼마나 많은 기사가 쓰였는지 보고하는 데 큰 도움이 된다. 이는 한 달에 몇 건의 보도 자료를 내보내는 회사에도 충분하지만 하루에 4~5건을 발행할 경우 각각의 보도자료 파급효과를 개별적으로 알고자 할 때 유용하다"고 이야기했다.

앰네스티는 이미 소셜 미디어 플랫폼에서 여성에 대한 폭력과 학대를 탐지하고 분류하는 것을 포함해 머신러닝을 연구 도구로 사용하기 시작했다. 그러나 조사 작업에 자원을 투입하는 것은 NGO에 잠재적 위협을 초래할 수 있는 위험이며, 각 기사에 대한 앰네스티의 정서 분석과 언론 캠페인의 효과를 추적하는 것은 주요 사면 활동에 부정적인 영향을 끼치지 않고 정확하게 데이터 과학의 진보가 도움이 될 수 있는 대규모의 복잡한 프로세스 유형이었다.

엠네스티는 이 프로세스에 대한 지원을 위해 런던에 있는 신생업체인 ASI 데이터 사이언스(ASI Data Science)에 관심을 보였다. 이 업체는 모든 사람이 AI에 접근할 수 있어야 한다고 생각하고 최고 박사 졸업자와 소프트웨어 엔지니어가 데이터 과학, 데이터 엔지니어링, 애플리케이션을 다루는 6주 프로그램을 통해 실제 세계에서 작업할 수 있게 해주는 '데이터 과학 펠로우십'을 만들었다.

앰네스티에 따르면, 펠로우쉽은 데이터 과학을 실험할 수 있는 좋은 방법이며 머신러닝과 인공지능 기법이 발송된 각 보도 자료의 영향을 추적하는 효과적인 도구임을 증명했다.

국제 앰네스티의 비즈니스 인텔리전스 매니저인 에이미 벨라미는 다음과 같이 말했다. "우리는 동료들에게 문제를 상당히 개방적으로 던졌다. 제안은 우리가 했지만 누군가는 실험하고 다른 것들을 데이터와 함께 사용해 보도록 유도했다."

이 프로젝트에는 케임브리지대학에서 수학 박사 과정 졸업생인 톰 베글리와 국제 앰네스티가 짝을 이뤘다.

베글리는 배치 과정에서 수학적 모델링을 개발했는데, 이 모델은 보도자료를 받아 개별 기사가 국제 앰네스티의 최근 보도와 관련이 있는지를 결정하는 데 사용됐다.

그 모델링은 바로 업무에 적용돼, 새로 구축된 국제 앰네스티의 내부 보고 툴 인터페이스와 함께 뉴스 기사를 통한 지루한 검색 프로세스를 제거할 수 있었다.

길레스피는 <CIO UK>에게 자신과 조직이 그 결과에 얼마나 만족하는지 말했다. "이 프로젝트의 성공은 우리의 기대치를 훨씬 웃돌았다. 저비용 저위험 방식으로 데이터 과학을 실험할 수 있었다"고 그는 강조했다.

앰네스티는 사면에 관한 언론의 표현 방식을 우려했다. 특히 앰네스티는 소셜 미디어 플랫폼에서 여성에 대한 폭력과 학대를 찾아내고 분류하고자 하고 있다. ciokr@idg.co.kr
 

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