데이터는 사회를 형성하는 이야기를 들려줍니다. 데이터 저널리스트의 임무는 가공되지 않은 정보를 비전문가도 신뢰할 수 있는 이야기로 바꾸는 것입니다. 고품질의 뉴스 특집 기사를 만드는 데는 뉴스룸 팀이 몇 주를 소요합니다. 맥락을 탐색하고, 통계(statistics)를 실행하며, 관점(angle)을 선택하고, 시각 자료를 설계하는 과정이 필요하기 때문입니다. 최근의 에이전트(agents)들은 개별 단계들을 잘 처리합니다. 데이터 과학 에이전트(data-science agents)는 분석 루프를 완성하고, 디자인 에이전트(design agents)는 아름다운 웹사이트를 합성합니다. 하지만 에이전트가 엔드 투 엔드(end to end)로 데이터 저널리스트 역할을 수행할 수 있을까요? 우리는 전문화된 역할들을 하나의 가상 뉴스룸으로 조율하는 멀티 에이전트 프레임워크인 Data Journalist Agent (Data2Story)를 소개합니다. Data2Story는 두 가지 혁신을 기여합니다. (i) 주장은 증거에 기반합니다: Inspector가 모든 숫자, 관점, 자산을 데이터, 코드 또는 외부 참조(external reference)와 연결합니다. (ii) 기사는 멀티모달(multimodally)로 생성됩니다: 기본값인 평문(plain text)과 정적 차트(static charts) 대신, Data2Story는 독자가 무엇을 보고 싶어 할지 추론한 다음, 지형을 위한 인터랙티브 지도(interactive maps)나 음악을 위한 오디오와 같은 멀티모달 도구를 배치합니다. 우리는 18개의 기사를 대상으로 Data2Story를 평가하였으며, 각 기사는 원래 발표된 전문가의 기사와 쌍을 이룹니다. 평가는 네 가지 축을 기준으로 이루어졌습니다: (a) 인간-에이전트 관점 커버리지(human-agent angle coverage); (b) 5개 차원에 걸쳐 53명의 참가자가 참여한 루브릭(rubric) 평가; (c) 독자가 인터랙티브 기사를 탐색하는 방식에 대한 비용 절감형 대리 지표로서의 컴퓨터 사용 에이전트(computer-use agents) 판사; (d) 코딩 검증기(coding verifier)가 데이터를 바탕으로 진술을 재실행하고 참조 자료와 대조하여 주장을 확인하는 검증 가능성(verifiability). Data2Story는 경쟁력 있고 증거 추적이 가능한 멀티미디어 스토리를 생성하며, 특히 투명성과 감사 가능성(auditability) 측면에서 강점을 보입니다. 인간이 작성한 기사는 편집 관점, 창의적 디자인 및 프레젠테이션 측면에서 우위를 유지합니다. 우리는 Data2Story를 저널리스트를 위한 협업 도구로 설정하여, 더욱 증거 기반적이고 투명하며 검증 가능한 보도를 가능하게 합니다. 코드와 데모는 https://data2story.github.io 에서 확인할 수 있습니다.