[논문 리뷰] INDCOR White Paper 0: Interactive Digital Narratives (IDNs) -- A Solution to the Challenge of Representing Complex Issues

Hartmut Koenitz, Jonathan Barbara외 4명|arXiv (Cornell University)|2023. 06. 30.

Digital Storytelling and Education인용 수 5

한 줄 요약

이 화이트페이퍼는 기후 변화와 이주와 같은 복잡한 사회적 문제를 다각도로 탐색할 수 있도록 사용자가 개인화된 상호작용을 통해 결정을 내리는 동적이고 의사결정 중심의 미디어 형식으로 상호작용형 디지털 내러티브(IDNs)를 제안한다. 라이브 데이터와 반복 재생 기능을 통합함으로써 IDNs는 체계적 복잡성과 불확실성을 이해할 수 있도록 청중을 지원하며, 이는 21세기 민주적 매체로서 정보 기반 시민 참여를 위한 것으로 위치지을 수 있다.

ABSTRACT

Citizens everywhere have the right to be well-informed. Yet, with the high complexity of many contemporary issues, such as global warming and migration, our means of information need to mutually adapt. Narrative has always been at the core of information exchange - regardless of whether our ancestors sat around a fire and exchanged stories, or whether we read an article in a newspaper, or watched a TV news broadcast. Yet, the narrative formats of the newspaper article, the news broadcast, the documentary, and the textbook are severely limited when it comes to representing highly complex topics which may include several competing - and sometimes equally valid - perspectives. Such complexity contributes to a high level of uncertainty due to a multitude of factors affecting an outcome. Fortunately, with Interactive Digital Narrative (IDN), there is a novel media format which can address these challenges. IDNs can present several different perspectives in the same work, and give audiences the ability to explore them at will through decision-making. After experiencing the consequences of their decisions, the audience can replay to revisit and change these decisions in order to consider their alternatives. IDN works enable deep personalization and the inclusion of live data. These capabilities make IDN a 21st century democratic medium, empowering citizens through the understanding of complex issues. In this white paper, we discuss the challenge of representing complexity, describe the advantages offered by IDNs, and point out opportunities and strategies for deployment.

연구 동기 및 목표

• 기후 변화나 이주와 같은 매우 복잡하고 다각도의 문제를 전달하는 데에 전통적인 내러티브 형식의 한계를 해결하기 위해.
• 사용자가 상호작용을 통해 경쟁적인 시각을 탐색할 수 있도록 해서 공공의 이해를 향상시킬 수 있는 IDNs의 잠재력을 입증하기 위해.
• 체계적 복잡성에 대한 경험적 학습을 통해 정보 기반의 시민 참여를 지원하는 민주적 매체로서 IDNs를 위치지키기 위해.
• 교육, 저널리즘, 공공 정책 커뮤니케이션 분야에서 IDNs를 전략적으로 활용할 수 있는 기회를 제시하기 위해.

제안 방법

• 이 종이는 IDNs를 가지런한 스토리라인, 사용자 주도성, 그리고 결정에 기반한 동적 콘텐츠 생성을 통합하는 내러티브 형식으로 제안한다.
• IDNs는 청중이 다양한 내러티브 결과로 이어지는 선택을 할 수 있도록 하며, 재생 및 다른 경로 탐색이 가능하다.
• 사용자 입력과 맥락 데이터에 따라 내러티브 콘텐츠를 적응형으로 조정함으로써 깊이 있는 개인화를 지원한다.
• 라이브 데이터 통합을 통해 IDNs는 기후 변화나 이주 패턴과 같은 복잡한 문제의 실시간 변화를 반영할 수 있다.
• 내러티브 구조는 어떤 한 시각도 우선시하지 않고 불확실성과 여러 타당한 시각을 표현하도록 설계된다.
• 통합 미디어, 상호작용 중심 스토리텔링, 사용자 중심 설계 원칙을 기반으로 하여 이해도와 참여도를 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 상호작용형 디지털 내러티브는 기후 변화나 이주와 같은 다각도의 사회적 문제를 효과적으로 어떻게 표현할 수 있는가?
• RQ2 의사결정과 재생 가능성은 체계적 복잡성과 불확실성을 이해하는 데 사용자가 어떻게 기여하는가?
• RQ3 IDNs는 복잡한 문제에 대한 경험적 학습을 통해 어떻게 민주적 매체로서 시민을 강화할 수 있는가?
• RQ4 저널리즘, 교육, 공공 정책 분야에서 IDNs를 어떻게 전략적으로 활용하여 정보 리터러시와 시민 참여를 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• IDNs는 사용자가 상호작용을 통해 복잡한 문제에 대한 서로 경쟁하는 여러 시각을 탐색할 수 있도록 하여 선형 내러티브보다 깊은 이해를 가능하게 한다.
• 결정을 재생하고 수정할 수 있는 능력은 사용자가 결과를 경험하고 대안을 재고할 수 있도록 하여 체계적 시스템 내 원인-결과 관계를 이해하는 데에 도움을 준다.
• 깊이 있는 개인화와 라이브 데이터 통합을 통해 IDNs는 실시간 발전을 반영하고 관련성과 참여도를 높일 수 있다.
• 내러티브 구조와 상호작용을 결합함으로써 IDNs는 고불확실성 문제에 대한 대중 교육을 위한 확장 가능한 민주적 매체를 제공한다.
• 이 형식은 신문, 다큐멘터리, 뉴스 방송과 같은 전통 미디어가 체계적 복잡성과 여러 타당한 시각을 표현하는 데에 한계를 보이는 점을 해결한다.
• IDNs는 복잡한 사회적 과제에 대한 몰입형 경험적 이해를 통해 시민을 강화할 수 있는 전환적 도구로 자리매김한다.