저널파인더(JournoFinder)가 인공지능(AI) 기반의 '뉴스 그래프(News Graph)'를 공개하며 실시간 뉴스 사이클을 시각화하는 새로운 방식을 선보였습니다. 이 지도는 구글 뉴스(Google News)의 미국 및 영국판에서 수집된 수십만 개의 영어권 헤드라인을 매시간 분석하여, 현재 전 세계 언론이 어떤 주제를 다루고 있는지 한눈에 보여줍니다. 복잡한 뉴스 흐름 속에서 특정 주제를 심층적으로 탐색하고, 어떤 언론사가 해당 주제를 주도하는지 파악하는 데 도움을 줍니다.
뉴스 그래프는 오픈AI(OpenAI)의 텍스트 임베딩(text-embedding-3-large) 모델로 각 헤드라인의 의미를 수치화하고, 이를 HNSWLIB으로 클러스터링하여 관련된 기사들을 묶습니다. UMAP을 사용해 2D 공간에 배치함으로써 유사한 주제들이 서로 가깝게 위치하도록 하며, 재귀적 DBSCAN으로 주제 영역을 그룹화합니다. 마지막으로 대규모 언어모델(LLM)이 각 클러스터에 자동으로 레이블을 부여합니다. 이 모든 과정은 매시간 처음부터 다시 구축되며, 약 18MB의 데이터를 클라이언트 측에서 처리하여 로딩 후에는 추가 네트워크 요청 없이 빠르게 탐색할 수 있습니다.
이러한 실시간 뉴스 지도는 정보 과부하 시대에 중요한 의미를 가집니다. 언론인과 PR 전문가들은 특정 주제에 대한 최신 동향을 파악하고, 관련 기사를 작성하는 언론인을 찾는 데 활용할 수 있습니다. 또한, 일반 독자들도 방대한 뉴스 속에서 관심 있는 주제를 쉽게 발견하고, 다양한 관점을 비교하며 정보의 맥락을 이해하는 데 큰 도움을 받을 수 있습니다. AI 기반의 자동화된 클러스터링과 시각화는 인간의 수동 큐레이션 없이도 빠르고 객관적인 뉴스 분석을 가능하게 합니다.