뉴스 인터뷰는 정보량이 많고 문장 구조가 복잡하며, 인터뷰 대상자의 발언을 정확하게 파악해야 하기 때문에 정리 과정에 많은 시간이 필요합니다. 특히 영상 인터뷰나 음성 녹취를 텍스트로 변환할 때는 중복 문장, 반복적인 표현, 불필요한 서술 등이 포함되는 경우가 많습니다. 챗GPT를 통해 인터뷰 내용을 자동 정리하고 핵심 문장을 추출하면 업무 효율이 크게 향상됩니다. 이번 글에서는 챗GPT를 활용해 뉴스 인터뷰 텍스트를 체계적으로 정리하는 방법을 설명하겠습니다.
1. 인터뷰 전체 흐름을 파악하고 구조화하는 GPT의 정리 기능
인터뷰 텍스트에는 서론·배경 설명·주요 주장·반론·추가 설명·마무리 코멘트 등 다양한 정보 층위가 혼재합니다. 챗GPT는 이러한 층위를 이해하여 인터뷰를 구조적으로 재배열합니다. 우선 GPT는 인터뷰 전체 내용을 문장 단위로 파악하여 주제별로 분리하고, 어떤 문장이 ‘핵심 주장’을 담고 있는지, 어떤 문장이 ‘맥락 설명’인지 자동으로 구별합니다. 예를 들어 정치 관련 인터뷰에서는 정책의 배경·정부의 입장·비판 지점·향후 전망 등으로 자동 분류하며, 경제 인터뷰에서는 시장 전망·통계 해석·리스크 요인 등으로 구조화합니다. GPT는 불필요한 반복과 말의 군더더기를 제거하여 읽기 쉬운 형태로 재구성합니다. 인터뷰 대상자가 실제 발언에서 말하는 “음… 그러니까… 제가 말씀드리고 싶은 것은…” 등 불필요한 표현을 자동으로 정리해 간결하고 의미 중심의 문장으로 변환하는 것입니다. 이러한 정리 기능은 기자가 초안 정리에 투입하는 시간을 크게 줄여주며, 특히 긴 인터뷰에서 핵심만 빠르게 파악해야 하는 속보 작성 상황에서 매우 유용합니다. 또한 GPT는 인터뷰 길이와 목적에 따라 요약의 깊이를 조절할 수 있습니다. 예를 들어 “기사용 10문장 요약”처럼 요청하면 주요 내용만 간결하게 압축하고, “심층 분석 기사용 30문장 요약”을 요청하면 상세한 근거와 설명까지 정리해 줍니다. 즉, GPT는 목적 기반 압축 능력을 갖추고 있어 어떤 기사 형식에도 대응할 수 있습니다.
2. 의미 기반 핵심 문장 추출 기능으로 인터뷰의 본질을 도출
뉴스 인터뷰 기사에서 가장 중요하게 활용되는 데이터는 바로 핵심 문장(Key Sentence)입니다. 이는 제목, 리드 문장, 인용 박스, 요약 박스 등 기사 내 가장 중요한 위치에 배치됩니다. GPT의 강점은 단순 키워드 검출이 아니라 의미 기반 분석을 통해 인터뷰에서 가장 높은 중요도를 가진 문장을 자동 선별한다는 점입니다. GPT는 문장의 정보량, 메시지 힘, 감정 강도, 논리적 중심성 등을 분석해 어떤 문장이 인터뷰를 대표하는 문장인지 판단합니다. 예를 들어 경제 인터뷰의 경우 “올해 하반기 물가가 안정될 가능성이 높습니다”와 같은 전망 문장이 핵심 문장으로 선택될 가능성이 높습니다. 반면 사회 이슈 인터뷰에서는 “현장에서는 여전히 안전 대책이 부족합니다”와 같은 현장감 있는 문장이 중요하게 추출됩니다. GPT는 또한 대조적 문장, 반전 포인트, 전망과 경고가 담긴 문장, 정책적 메시지를 담은 문장 등을 자동 감지합니다. 이는 사람이 정성적으로 판단해야 하는 부분을 AI가 함께 수행하는 것으로, 기자가 핵심 발언을 놓치지 않게 돕습니다. 특히 GPT는 약한 메시지를 강화하거나 말이 비약적으로 전개된 부분을 자연스럽게 정리해 맥락을 유지하면서도 명확한 문장으로 재구성할 수 있습니다. 예를 들어 인터뷰 대상자가 비유나 돌려 말하기를 했을 때 GPT는 이를 본뜻이 드러나는 형태로 정리해 핵심을 추출합니다. 이 기능은 분석 기사뿐 아니라, 방송 인터뷰를 텍스트로 옮길 때도 강력합니다. 영상 속 발언을 그대로 활용하면 맥락이 길어지거나 호흡이 흐트러지지만, GPT는 가장 강력한 문장을 추출해 기사에 필요한 ‘한 문장 메시지’를 명확하게 제공합니다.
3. 기사 제작 전체를 자동화하는 GPT 기반 실무 활용 전략
GPT는 단순히 인터뷰를 요약하는 데 그치지 않고, 그 결과를 바탕으로 기사 제작 과정을 자동화합니다. ① 기사 구조 설계 GPT는 정리된 인터뷰 요약을 기반으로 기사 구조를 자동 제안합니다. 서론: 인터뷰에서 가장 중요한 이슈를 한 문장으로 압축 본론 1: 핵심 주장 제시 본론 2: 근거 또는 반론 정리 본론 3: 인터뷰 대상자의 추가 설명 및 입장 결론: 전망 혹은 향후 과제 제시 이 구조는 기자가 빠르게 기사 초안을 확보하는 데 큰 도움이 됩니다. ② 팩트 정리 및 검증 지원 인터뷰 속 수치, 기관명, 학술 용어 등을 별도로 정리해 기자가 팩트 체크를 할 때 참고할 수 있게 합니다. 예: “2024년 예산 17% 증가” “기상청 기후 보고서” “국제통화기금(IMF) 자료” 이처럼 GPT는 기사 품질을 높이는 데 필요한 기초 정보를 자동 정리합니다. ③ 플랫폼별 콘텐츠 변환 인터뷰 정리 결과는 기사뿐 아니라 여러 플랫폼에 활용될 수 있습니다. GPT는 SNS용 한 줄 요약 카드뉴스용 핵심 문장 뉴스레터용 3문장 요약 영상 스크립트용 인터뷰 핵심 하이라이트 등으로 자동 변환해 줍니다. 이 덕분에 뉴스룸의 멀티 플랫폼 운영 효율성이 크게 향상됩니다. ④ 반복 인터뷰에 대한 비교 분석 GPT는 시리즈형 인터뷰에서 이전 인터뷰와 비교해 논조 변화, 메시지 강화 지점, 일관성 여부 등을 분석할 수도 있습니다. 예: “이전 인터뷰에서는 신중한 전망을 내놨으나, 이번 인터뷰에서는 긍정적 메시지가 강화됨” 이러한 분석은 기자의 해석과 스토리텔링에 깊이를 더합니다.
GPT는 인터뷰 기사 제작의 새로운 기준을 구축
뉴스 인터뷰는 정리·요약·분석에 많은 시간이 들지만, 챗GPT를 활용하면 핵심 정보 추출과 정리 속도가 획기적으로 향상됩니다. GPT는 단순 도구가 아닌 ‘보조 에디터’ 역할을 수행하며, 기자가 더 깊은 해석과 취재에 집중할 수 있도록 돕습니다. 앞으로 인터뷰 기반 콘텐츠 제작은 AI 협업을 중심으로 재편될 것이며, 챗GPT는 인터뷰 처리의 표준 기술로서 뉴스룸의 생산성과 품질을 동시에 향상시키는 핵심 엔진이 됩니다.