RSS로 시작하는 뉴스 수집(News Aggregation) 자동화: 파이썬과 중복 제거로 고도화 방안 3가지

정보 과잉의 시대, 수많은 뉴스 매체가 매일같이 쏟아내는 콘텐츠 속에서 우리는 어떤 뉴스를 ‘먼저’ ‘빠르게’ ‘중복 없이’ 읽어야 할까요? 이 글에서는 RSS 뉴스 수집(News Aggregation과 파이썬 기반 중복 제거 방법을 통해 효율적이고 스마트한 뉴스 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다.

뉴스 수집(News Aggregation)과 중복 제거가 중요한 이유

정보 과잉과 뉴스 홍수

2025년 현재, 한 명의 독자가 하루에 접하는 뉴스는 수백 건에 달합니다. 뉴스 추천 앱, 포털, 유튜브, SNS, 이메일 등 다양한 채널에서 같은 뉴스가 반복적으로 등장하죠.
여기서 문제가 발생합니다.

• 중복 뉴스는 독자의 피로도를 높이고
• 필요한 정보를 뒤로 미루며
• 시간 자원을 낭비하게 만듭니다

뉴스 집계(News Aggregation)와 필터링의 필요성

중복 뉴스 없이 간결한 요약 리스트만 제공하는 뉴스 집계 시스템은 정보 효율성을 높이는 핵심 도구입니다. 특히 자동화된 구조라면 더욱 강력합니다.

RSS란 무엇인가? 왜 여전히 유효한가?

RSS의 개념

**RSS(Really Simple Syndication)**는 XML 기반의 피드 포맷입니다. 1999년 등장했지만, 2025년에도 여전히 가장 간결하고 확장성 높은 콘텐츠 전달 포맷입니다.

RSS의 장점

• ✅ 광고 없이 콘텐츠 중심 정보 전달
• ✅ 빠르고 안정적: 구조화된 데이터 제공
• ✅ 다양한 리더기 호환: Feedly, Inoreader 등
• ✅ 크롤링보다 오류율 낮음

크롤링 대신 RSS가 더 똑똑한 이유

크롤링의 한계

• HTML 구조가 자주 바뀜
• 광고/추적 스크립트가 함께 로딩됨
• 데이터 정제 과정 필요

RSS의 구조화된 접근

RSS는 다음과 같이 다양한 방식으로 처리할 수 있습니다.

• 원격 URL
• 로컬 XML 파일
• XML 문자열

이러한 접근은 파이썬과 같은 언어에서 처리하기에 매우 용이합니다.

파이썬으로 RSS 피드 파싱하기

feedparser 라이브러리 사용 예시

import feedparser

def get_rss_news(url):
    feed = feedparser.parse(url)
    items = []
    for entry in feed.entries:
        try:
            items.append([entry.title, entry.description])
        except:
            continue
    return items

• feedparser는 파이썬에서 RSS를 처리할 때 가장 많이 쓰이는 라이브러리입니다.
• 제목(entry.title)과 설명(entry.description)만 추출하면 텍스트 중심 뉴스 리스트를 만들 수 있습니다.

중복 뉴스 제거: difflib 기반 유사도 비교

중복 뉴스는 단순히 제목이 동일하지 않아도 매우 유사한 문장일 수 있습니다. (Python Library)

difflib.SequenceMatcher 활용

import difflib

def dup_delete(news_lists):
    i = 0
    while i < len(news_lists):
        j = i + 1
        while j < len(news_lists):
            sim = difflib.SequenceMatcher(None, news_lists[i][0], news_lists[j][0]).ratio()
            if sim > 0.7:
                del news_lists[j]
            else:
                j += 1
        i += 1
    return news_lists

• ratio()는 두 문자열 간 유사도를 계산합니다.
• 0.7 이상의 유사도는 중복으로 판단해 삭제합니다.
• 이 방식은 다양한 표현의 유사 뉴스까지 제거할 수 있는 장점이 있습니다.

실제 RSS 피드와 테스트 결과

feeds = [
  "https://rss.nytimes.com/services/xml/rss/nyt/World.xml",
  "https://rss.nytimes.com/services/xml/rss/nyt/US.xml",
  "http://rss.cnn.com/rss/edition.rss",
  "http://rss.cnn.com/rss/edition_world.rss"
]

all_news = []
for url in feeds:
    all_news.extend(get_rss_news(url))

print(len(all_news))  # 원본 기사 개수
all_news = dup_delete(all_news)
print(len(all_news))  # 중복 제거 후 개수

예시 결과:

• 원본: 64개
• 중복 제거 후: 32개
  → 약 50% 절감 효과

이러한 결과는 뉴스 리스트의 품질 향상과 사용자 집중력 유지에 크게 기여합니다.

향후 고도화 방향

1. 중복 발생 횟수 분석

• 특정 뉴스 제목이 여러 피드에 중복 등장 → 중요 뉴스로 간주
• 뉴스에 중복 카운터를 달아 랭킹 기반 우선순위화 가능

2. 뉴스 가중치 시스템

• 출처: NYT, CNN 등 신뢰도 기반 가중치
• 신속성: 최신 기사에 더 높은 점수
• 키워드 매칭: 관심 주제 반영

3. AI 요약 및 클러스터링 연동

• 뉴스 요약 모델로 긴 기사를 한 줄 요약
• 내용 기반 군집화로 주제별 정렬

이러한 기능은 향후 AI 뉴스 큐레이션 서비스의 핵심 로직이 될 수 있습니다.

정리: RSS + 파이썬 + 중복 제거의 강력한 조합

마무리 생각

2025년에도 우리는 여전히 가짜 뉴스, 중복 콘텐츠, 정보 피로도와 싸우고 있습니다.
그 속에서, RSS + 파이썬 + 중복 로직을 통해 구축한 간단한 뉴스 집계기는 현명한 정보 소비의 출발점이 될 수 있습니다.

다음 포스트에서는 뉴스 데이터에 머신러닝을 적용해 자동 요약, 중요도 랭킹, 주제 클러스터링 등을 다뤄보겠습니다.