여성의 참정권의 역사를 당시의 텍스트 자료에서 출현하는 말뭉치(코퍼스) 분석을 통한 단어들의 빈도를 통계를 통하여 분석하고 해석한 글이다. 여성 참정권에 별 관심이 없어서 내용은 잘 보지는 않았다. 다만 해당 방법은 한국의 정치나 언론학계에서도 번번히 사용되는 말뭉치 분석 방법이며 어렵지 않다.
바로 : 현재 한국은 세종 21세기 프로젝트를 통해서 다양한 말뭉치를 구축해놓았으며, 간단한 말뭉치 분석 프로그램들이 오픈소스로 공개되어 있는 상황이다. 사실 저 정도의 분석은 자체는 대상 텍스트만 있다면 길어봐야 10분이면 해결이 된다. 문제는 도출된 분석 결과를 어떻게 해.석.하느냐이다. 해석에는 반드시라고 해도 좋을만큼 인문학자가 필요하다. 그러나! 그렇다고 인문학자는 해석만 해도 된다는 소리는 결코 아니다. 대체 어떤 인문학자가 원본자료도 안 찾아보고 딸랑 나온 자료로만 해석하는가?! 분석에도 해석만큼은 아니지만, 대상자료의 선정부터 분석방법 선택 등등에서 판단이 들어가야하기에 인문학자 스스로도 "분석"을 할 줄 알아야 한다.
VOYANT는 웹기반 말뭉치(코퍼스) 분석 시스템이다. 텍스트를 직접 입력하여 분석하거나, 대용량 문서의 경우 문서파일을 업로드하여 분석을 진행할 수도 있다. 정교한 말뭉치(코퍼스)분석까지는 불가능하지만, 일반적인 태그클라우드, 단어출현빈도, 단어전후위어 분석 등은 효율적인 인터페이스(UI)을 통해서 사용자에게 제공하고 있다. 다만 영어에 대한 분석만을 지원하고 있다.
디지털 인문학에서 사용되는 중요 ICT 기술과 적용사례를 소개해본다. 해당 기술은 디지털 인문학에서 현재 가장 활발하게 사용되고 있는 기술일 뿐이며, 어떠한 ICT 기술도 디지털 인문학에서 활용될 가능성이 있다.
XML
XML(Extensible Markup Language)은 W3C에서 다른 특수 목적의 마크업 언어를 만드는 용도에서 권장되는 문서를 사람과 기계 모두가 읽을 수 있는 형식으로 부호화하는 규칙의 집합을 정의한 다목적 마크업 언어이다. XML은 텍스트 데이터 형식으로 유니코드를 통한 전 세계 언어를 지원할 뿐만이 아니라, 임의 자료구조에도 대응할 수 있도록 설계되어 있다. 이는 인문-사회학에서 진행되는 대부분의 연구가 다양한 언어와 형식의 자료를 바탕으로 진행되는 현실과 부합하기에 인문학 연구의 기초적인 데이터베이스 구축에 가장 적합한 ICT 기술로 생각되고 있다.
[XML예시]
해외의 디지털 인문학 연구에서 XML은 기본 언어로 다루어지고 있다. 다만 언어학 영역에서는 XML과 같이 SGML에서 파생된 TEI(Text Encoding Initiative)을 바탕으로 한 코퍼스 연구가 진행되고 있다. XML이나 TEI 모두 같은 SGML에서 파생되었기에 상호간의 호환이 가능하다.
한국에서는 1995년 서울시스템주식회사(현 (주)솔트웍스)에서 CD-ROM <국역 조선왕조실록>과 <디지털 한국민족문화대백과사전>에 XML을 도입하기 시작한 이후로 한국고전종합DB을 비롯한 다양한 인문학 프로젝트에서 채용되고 있다. 그러나 한국 인문학 프로젝트의 ICT 기술편차로 인하여 다양한 인문학 프로젝트에서 XML 기술을 활용하지 못하고, 단순한 Text 데이터만을 제출하였다. 그 결과 재활용이 가능한 인문학 데이터베이스가 축적되지 못하였다.
말뭉치(코퍼스, corpus)
말뭉치는 디지털 인문학의 주요 근원이 된 말뭉치 언어학(코퍼스 언어학)의 기초 기술이다. 말뭉치는 언어학에서 크고 구조를 이루고 있는 텍스트의 집합을 의미한다. 국제적으로 통용되는 말뭉치 언어는 SGML 기술의 일종인 TEI이다. 연구자들은 말뭉치를 통해서 빈도 정보를 획득한 이후에 연어 연구, 변이 연구, 비교 언어학 연구, 언어 교육, 사전 편찬등의 영역에서 신빙성 있는 증거자료로서 활용하고 있다.
해외에서는 1963년 브라운 말뭉치 구축을 기점으로 1억 어절의 말뭉치를 구축한 BNC(British National Corpus)와 유럽 다국어 말뭉치(European Corpus Initiative Multilingual Corpus) 및 4억 어절을 구축한 COCA(Corpus of Contemporary American English) 등이 지속적으로 구축되고 있다. 코퍼스는 다양하게 활용되고 있지만, 언어학 내부의 활용이 아닌 인문학 전체에 대한 활용으로는 타이완역사 디지털도서관(台灣歷史數位圖書館, THDL)이 있다. 타이완역사 디지털 도서관에서는 1621년부터 1911년 사이의 250종류의 자료소스를 바탕으로 언어학의 분석 이론을 통하여 타이완의 근현대 사회상을 규명하고 있다. 예를 들어서 언어학의 접사분석모델을 이용하여 “主義”의 전방접사의 시대별 빈도를 추출해주고 있다. 특히 개념사 영역의 역사 연구자들은 특정 단어의 전방접사 빈도를 통하여 당시의 시대상과 용어의 변천에 대해서 규명하고 있다.
[타이완역사 디지털도서관 - 主義 검색결과]
한국에서는 1987년 연세대학교의 연세 한국어 말뭉치가 구축된 이후에 1998년부터 “21세기 세종 계획 : 국어정보화 추진 중장기 사업”의 일환으로 국가차원에서 말뭉치가 구축되고 있다. 또한 서울대학교 꼬꼬마 프로젝트나 연세대의 깜짝새 프로그램 등 다양한 한글 자료 처리 프로그램들의 구축되어서 연구자들의 연구를 도와주고 있다. 그러나 한국의 말뭉치는 아직 언어학 내부의 방법론으로서만 활용되고 있으며, 다른 인문학 연구 영역에서는 활용도가 떨어진다고 할 수 있다.
지리 정보 시스템(GIS, Geographic information system)
지리 정보 시스템은 지리공간적으로 참조가능한 모든 형태의 정보를 효과적으로 수집, 저장, 갱신, 조정, 분석, 표현 할 수 있도록 설계된 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어 및 지리적 자료, 인적 자원의 통합체이다. 지리 정보 시스템은 1960년대부터 토지이용, 기상관측, 동식물연구 등의 다양한 영역에서 활용되어 왔다. 현재는 컴퓨터 기술의 발달과 더불어 구글 지도, 다음 지도, 네이버 지도와 같이 일반대중에게도 널리 활용되고 있다. 그러나 인문학 영역에서는 기술에 대한 능력 부족으로 시각화 영역에 한정되어서 사용되고 있으며, 지리 정보 시스템을 활용한 자료의 수집과 분석의 영역은 실험적인 단계이다.
중국역사GIS(China Historical GIS, CHGIS, 中国历史地理信息系统)는 2001년부터 하버드 엔칭연구소와 복단대 역사지리연구소가 연합하여 하상주부터 민국시대까지 중국역사에 등장하는 모든 지명을 좌표점과 좌표면으로 시간축상에 표기하는 역사지리토대DB 구축 프로젝트이다. 중국의 고지명과 해당 고지명의 시간과 공간을 명시함으로써 인문학 연구에서의 지리적 토대를 마련했다.
[China Historical GIS]
한국에서도 중국역사GIS와 유사한 개념으로 고려대학교 민족문화연구소가 중심이 되어서 조선시대 전자문화지도 시스템을 구축하였다. 조선시대 문화를 대상으로 하여 전자문화지도를 개발하고, 전자문화지도 개념을 응용하여 조선시대를 문화를 연구한다. 2년간 조선시대 문화를 주제별로 분류하고, 조선시대의 군현별 행정 구역을 초ㆍ중ㆍ후기로 나누어 복원하였으며 총 25개 주제에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 그리고 그 연장선에서 현재 동북아역사재단의 주관으로 동북아시아 전자역사지도 개발을 진행중에 있다. 그러나 조선시대 전자문화지도 시스템은 유지보수가 이루어지지 않고, 데이터도 비공개로 되어 있어서 한계를 보이고 있으며, 동북아시아 역사지도는 아직 개발 단계에 있다.
문화재청에서 주관한 문화재공간정보서비스는 문화재정보와 지도정보가 결합한 공간정보 활용체계이다. 문화재 위치정보, 속성정보에 대한 공간데이타베이스와 활용시스템을 구축하여 문화재 보존관리를 위한 의사결정을 지원하고, 위치정보를 기반으로 문화유산 콘텐츠 활용이 가능하도록 구축된 정보시스템이다. 문화재의 사진 및 도면, 영상, 설명등의 속성정보가 위성기반의 위치정보와 함께 결합되어 HGIS 지도 서비스 제공하고 있어서 연구적 가치 뿐만이 아니라 실용적 경제 가치도 뛰어나다.
[문화재공간정보서비스]
LOD(Linked open data, 링크드 데이터)
링크드 데이터는 웹 상에 존재하는 데이터를 개별 URI(Uniform Resource Identifier)로 식별하고, 각 URI에 링크 정보를 부여함으로써 상호 연결된 웹을 지향하는 모형이다. 디지털 인문학에서는 현재 산발적으로 진행되는 디지털 인문학 성과들을 통합하기 위한 방법으로서 각광 받고 있다.
[LOD 다이어그램]
유로피아나(Europeana)는 유럽 연합의 전자 도서관 프로젝트이다. 선사시대부터 현대까지 유럽의 문화와 과학 유산을 종합하여 모든 사람들이 접근 가능한 데이터베이스를 만든다는 목적으로 유럽 문화에 관한 디지털화된 서적, 회화, 영화, 음악, 유물 등 모든 형태의 콘텐츠를 서비스하고 있다. 콘텐츠는 단순한 데이터모음이 아닌 EDM(the Europeana Data Model)으로 불리는 표준방식을 이용하여 대영박물관, 루브르 박물관 등 2000여 소의 관련 기관들에서 제공하는 정보를 통합데이터로 만들어 제공하고 있다.
[유로피아나]
한국에서는 국사편찬위원회의 한국역사정보통합시스템을 통해서 한국고전번역원, 한국금석문 종합영상정보시스템, 조선왕조실록, 규장각 한국학연구원 등의 연계싸이트들로부터 데이터를 통합하여 한국 역사자료를 체계적이고 종합적으로 제공하고 있다. 연구자들은 개별 싸이트에 방문할 필요 없이 한국역사정보통합시스템을 통해서 통합적인 한국역사정보를 제공 받을 수 있다.
[한국역사정보통합시스템]
사회 연결망(Social Network)
사회 연결망은 사회학에서 개인, 집단, 사회의 관계를 네트워크로 파악하는 개념이다. 즉 개인 또는 집단이 네트워크의 노드(node)이며, 개인과 집단 간의 연결 관계는 링크(link)로 표현한다. 연구자는 네트워크에서 노드와 링크의 관계를 파악하고, 그 의미를 연구하여 사회의 구조를 파악하는데 활용하고 있다.
해외에서는 CBDB(China Biographical Database Project, 中國歷代人物傳記資料庫)가 대표적인 인문학적 사회 연결망 프로젝트라고 할 수 있다. CBDB는 중국역대인물들의 정보를 검색하고 활용할 수 있도록 하버드 옌칭연구소가 시스템을 지원하고, 중국 북경대학교에서 데이터베이스를 마련한 데이터베이스이다. 본 데이터 베이스는 인물의 생몰년뿐만이 아니라 지역, 관직, 저작 및 인물관계를 제공하고 있으며, 중국 역대 인물들의 모든 데이터 베이스를 제공하는데 목적을 두고 있다.
한국에서는 성균관대의 한국족보자료시스템에서 족보에 수록된 혈연관계를 바탕으로 관계망을 구축하고 있다. 그러나 족보 정보에 한정되어 있으며 타 가문과의 연계정보도 극히 제한적으로만 제공하고 있기에 실험적인 단계에 멈추고 있다. 현재 성균관대 동아시아학술원은 고대 동아시아의 간찰(편지) 정보를 바탕으로 동아시아 교류 네트워크를 구성하는 사업을 추진중에 있다.
블로그에 자유롭게 쓴 글인데 생각보다 논문에 인용이 되서 당황스러운 심정이다. 개인적으로 블로그글도 학술적으로 사용할 수 있다고 생각하지만, 실제 학계의 분위기를 모르는 것도 아니다. 이에 만약 본 글을 인용하시려거든 다음과 같이 인용하시면 될 것으로 보인다.(내용이 100% 일치하지는 않지만, 기본 개념은 동일하다)
김바로, 『시맨틱 데이터 아카이브의 구축과 활용』, 파주:보고사, 2018.12.10, pp.17~20
김바로, 『시맨틱 데이터 아카이브의 구축과 활용 - 제도와 인사의 관계에 대한 근대(1895~1910) 학교 자료를 중심으로』, 파주:보고사, 2018.12.10, pp.17~20
디지털인문학이 요즘 인문학계의 화두로 떠오르고 있다. 그러나 디지털인문학에 대한 정의조차 제대로 모르면서 "디지털인문학"을 악용하려는 사람들도 급증하고 있다[각주:1]. 디지털인문학 관련 내용을 올리는 블로거로서 최소한의 정의는 소개해야된다는 쓸데 없는 의무감이 생겨버렸다.
1. 디지털인문학이란 무엇인가?
디지털인문학은 인문학과 정보기술(ICT: Information and Communication Technologies)이 합쳐진 융합학문이다. 전통적인 인문학의 연구과정에 정보기술의 설계, 구축, 분석, 해석 및 시각화의 과정이 융합되어 탄생된 인문학의 새로운 방법론이며, 학문분과이다.
2. 디지털인문학의 설계와 구축
우선 전통적인 인문학에서의 수집을 생각해보자. 우리는 역사 연구를 위해서 해당 시대의 사료를 수집하여 정리하였다. 고고학 연구를 위해서 직접 발굴을 해서 연구자료를 획득하고 정리했다. 물론 1차적인 자료 뿐만을 수집하고 정리한 것이 아니다. 해당 분야에서 과거의 연구 성과를 모아서 연구사 혹은 선행연구를 정리한다.
1) 1차 자료 정리
2) 연구사(선행연구) 자료 정리
그런데 현재 인문학계는 과거에 비해서 거대해졌다. 과거에는 사서삼경과 관련 도서 몇 백권이 유일한 1차 자료였고, 연구사 자료였다. 그러나 현재는 조선전기 정치사를 전공했다면, 같은 조선전기시대임에도 불구하고 민속사 영역으로 가면 연구사조차 제대로 파악하지 못하는 경우가 비일비재하다. 역사학계 자체 내에서 이런 상황이니 다른 학문(정치학, 예술학)으로 가면 일자무식이라고 해도 빈말이 아닌 상황이다.
현재 학계는 방대해진 연구 성과에 짖눌려 있다. 현재 인문학의 가장 큰 숙제는 과거와는 상대도 되지 않는 방대한 자료의 처리 방법이라고 할 수 있다. 이제 일개 개인의 힘으로 단일 학문의 모든 연구자료와 연구사를 검토하는 것조차 불가능한 상황을 어떻게 타개할 것인가?! 정보기술이 현재로서는 유일무이한 해답이다.
1) 정보기술을 활용하여 1차자료와 연구사를 수집-정리
2) 정보기술을 활용하여 개인에게 필요한 1차자료와 연구사를 제공
실제로 유럽의 모든 문화유물의 데이터를 총망라한 "유로피아나"나 미국 관련 모든 자료를 디지털화한 "아메리카메모리"와 같은 서양의 디지털 인문학 프로젝트를 통해서 정보기술을 활용하여 인문학을 어떻게 수집-정리 할 수 있는지 알 수 있다. 사실 멀리 볼 것도 없이 "조선왕조실록"이나 "한국역사정보통합시스템"만 하더라도 세계에 내놓아도 부끄럽지 않은 성과이다. 그리고 이렇게 "잘" 정리된 자료는 자연히 개인에게 방대한 정보에서 자신이 필요한 정보에 빠르게 접근할 수 있는 정보기술을 활용한 방법론도 제공하고 있다.
쉽게 생각해보자. 디지털화된 논문정보를 제공하는 DBPIA나 KISS 혹은 RISS을 통해서 우리는 얼마나 빠르고 정확하게 원하는 논문을 검색하게 되었는가?! 이제 논문 뿐만이 아니라 인문학 자체를 디지털 자료로 이식하면 어떤 효과가 있겠는가?!
그런데 아날로그의 지식을 컴퓨터가 이해 가능한 데이터로 변환하기 위해서는 아날로그의 지식 체계를 컴퓨터에게 알려주는 작업이 필요하다. 이를 데이터 설계 혹은 온톨로지 구축 작업이라고 할 수 있다. 그런데 인문학 영역 아날로그의 지식 체계는 디지털 영역의 전문가들에게 접근이 힘들거나 사실상 불가능한 영역이다. 그렇기에 대상 지식 체계를 파악하고 있는 인문학자의 힘이 필요하다.
3. 디지털인문학의 분석(디지털 추론)
역시 전통적인 인문학에서의 분석을 생각해보자. 우리는 수집된 자료를 이용해서 분석하고 기존의 자료 이상의 내용을 추론해낸다. 조선시대의 복식을 재현해내고, 조선시대의 음식을 재현해낸다. 사회의 구조를 파악하고, 인류에게 최선인 사회 구조가 무엇인지를 예측한다.
그런데 과거에 비하여 기가급수적으로 늘어난 연구성과들을 모두 파악하는 것조차 쉽지 않은 일이 되었다. 아무리 디지털화된 자료를 이용해서 최대한 빠르게 자료를 수집-정리할 수 있다고 하여도 개인의 힘으로는 방대해진 데이터를 파악하고 분석작업을 수행하는 것이 쉽지 않다. 어떻게 하면 개인의 분석능력을 향상시킬 수 있을까? 인간의 수명을 늘려야 하나? 게놈인간을 만들어서 지능을 올려야 하는가? 현재 가장 타당한 해법은 정보기술을 활용한 "디지털 추론"이다.
사실 "디지털 추론"은 이미 상업 영역에서 활발하게 사용되고 있다. 방대한 고객 데이터를 일정한 알로리즘(논리)을 통해서 맞춤형 마케팅을 하고 있다. 인터넷 서점으로 유명한 아마존 닷컴은 수 많은 고객데이터를 컴퓨터를 활용하여 실시간으로 분석하고, 해당 고객이 구매한 물품을 토대로 구매 가능성이 높은 물품을 추천하고 있다. 우리가 요즘 자주 말하는 "빅데이터"의 동반자인 "데이터 마이닝"이다.
혹자는 정보기술이 모든 분석을 수행하면 더 이상 학자가 할 일이 없어지는 것은 아닐까 걱정할지도 모른다. 그러나 정보기술은 수백만의 데이터를 빠른 속도로 알고리즘(논리)에 의해서 처리하는 기술을 제공할 뿐이다. 분석방법인 알고리즘(논리)는 인간의 판단을 기다릴 뿐이다.
실제로 인문학의 영역중에서 언어학과 사회학에서 "디지털 추론"방법을 많이 사용하고 있다. 말뭉치(코퍼스) 분석은 방대한 언어데이터를 분석하여 유의미한 결론을 유추하고 있다. 물론 정보기술 없이 개인이 언어데이터을 통해서 유의미한 결론을 유추할 수도 있다. 인간의 수명이 백만년정도 된다면 말이다. 사회학에서는 "네트워크 분석"을 통해서 다양한 관계망 분석을 시도하였고, 사회의 구조를 밝히는데 상당한 효과를 발휘하고 있다. 물론 최근에는 SNS 분석이나 의미망 분석과 같은 응용도 활발하게 이루어지고 있다.
사실 디지털화는 어디까지나 디지털 추론을 위한 자료수집에 불과하다.
어떤 인문학자가 자료 수집-정리만을 하고 분석이 필요 없다고 할 것인가?!
4. 디지털인문학의 해석
분석은 연구 대상을 자르고 나누는 행위를 말한다. 다시 말해서 연구 대상에 대한 모든 자료를 다양한 방법을 통하여 수치화하는 방법론을 말한다. 그 동안 기존 인문학에서 분석과 해석을 구분하지 않고는 하였다. 실제로 대부분의 경우 한 명이 자료를 수집하고, 분석하여 해석하고 있었기에 구분이 무의미하였다. 그러나 전문화된 현대의 학문에서 "수치화"의 분석과 "의미부여"의 해석은 분명히 구분되어야 할 것이라고 생각된다.
그런데 디지털인문학의 해석 영역은 대부분 기존 인문학에서 몇 천년동안 정립해 온 해석 방법론을 승계하고 있다. 디지털인문학은 어디까지나 디지털에서 수행하는 인문학 연구 방법론이며, 그 동안 기존 인문학이 해석에 "매몰"되었던 것을 탈피하고, 일정 이상의 자료와 분석결과를 통한 근거를 마련하기 위해서 강조되고 있다고 말할 수도 있을 것이다. 다시 말해서 디지털인문학은 범용 방법론으로서 가치를 가지고 있지만, 그렇다고 기존 인문학 방법론의 다양한 해석 방법론들을 폐기하는 것은 결코 아니다.
반대로 디지털인문학은 새로운 해석 방법론에 그다지 큰 관심을 보이지 않는다. 그 동안 축적되어 온 기존 인문학의 해석 방법론을 재활용하는 것으로도 충분하기 때문이다. 그렇기에 디지털인문학에서는 해석의 영역을 그다지 크게 강조하지는 않는다. 그러나 그렇다고 해석이 중요하지 않다는 것은 아니다.
(기존 글에서는 해석 영역에 대해서 서술하지 않고, 오프라인의 강의에서만 부과적으로 설명을 했더니 오해하시는 분들이 있어서 추가했습니다.)
5. 디지털인문학의 시각화
역시 전통적인 인문학에서의 출력을 생각해보자. 우리는 정리된 글을 논문발표, 서적출판 등의 형식으로 출력하였다. 심지어 최근에는 논문과 서적 모두가 이미 디지털화되어서 프린트를 통해서 출력되고 있다. 그런데 어차피 이미 디지털화된 것을 굳이 다시 종이 매체로 만들 필요가 있는가? 연구성과를 실시간으로 공유하여 인간의 지식영역을 빠르게 확장할 수는 없을까?
그래서 특히 인문학의 고유 관심자인 교육의 영역에서 상당히 많은 방법론의 모색이 있다. 정보기술을 통해서 우리는 시간과 공간의 장애를 벗어나서 교육자료를 제공해줄 수 있기 때문이다. 한국에서 인기를 끈 "정의란 무엇인가?"는 하버드 대학교의 강좌가 온라인을 통해서 언제 어디서나 볼 수 있었기에 한국에도 알려졌고 큰 인기를 끌게 되었다는 사실은 이미 유명하다. 한국에서 중고등학생의 기본 옵션이 되어버린 인터넷강의(인강)도 강사가 한 번의 촬영을 통해서 수 많은 학생에게 정보를 전달할 수 있게 해준다.
물론 디지털 인문학의 출력에서 교육이라는 목적이 강조되고 있으며, 현재로서 가장 성공적인 수단이 인터넷 동영상 강의인 것은 맞다. 그러나 강의는 하나의 지식체계에 대한 전달 방식으로서 유용하다면, 단일 지식 혹은 특수한 지식의 전달 방법에 대한 다양한 시각화의 방법도 끊임 없이 모색되고 있다.
예를 들어서 모든 의복에 대한 데이터를 모아놓고 분석을 하였더라도 관련 연구자나 사극 작가가 해당 데이터에 손쉽게 접근할 수 없다면 어떻게 쓸모가 있을 수 있겠는가? 데이터를 모으고 분석하는 방법 뿐만이 아니라, 성과를 어떻게 효율적으로 다양한 계층에게 전달하느냐도 인문학의 중요한 목적 중에 하나이다.
6. 디지털인문학에 대한 오해
본인이 가장 걱정되는 것은 디지털 인문학을 어느 특정 인문학 분야가 선점을 해서 마치 특정 인문학 분야의 방법만이 디지털 인문학의 전부라고 착각하는 것이다. 디지털 인문학의 수집은 현재 문헌정보학이나 기록학에서 선도하고 있고, 디지털 인문학의 분석은 언어학과 사회학에서 선도해가고 있다. 그리고 디지털 인문학의 출력은 교육학의 영역에서 선도해가고 있다. 그리고 각각은 모두가 "디지털 인문학"이라는 이름을 붙이고 있다.
문헌정보학, 기록학, 언어학, 사회학, 교육학에서 다루고 있는 새로운 방법론은 분명히 디지털 인문학이다. 그러나 착각하지 말아야 될 것은 단순히 디지털화만 잘한다고 디지털 인문학이 아니다. 디지털 인문학의 일부일 뿐이다. 디지털 분석만을 잘한다고 디지털 인문학이 아니다. 디지털 인문학의 일부일 뿐이다. 단순히 시각화를 잘한다고 디지털 인문학이 아니다. 디지털 인문학의 일부일 뿐이다.
디지털인문학은 데이터설계-데이터구축-분석-해석-출력의 모든 것을 아우르는 종합학문분과이다.
사족 : ...1시간동안 마구잡이로 두들긴 결과군요. 아직 더 보충하고 싶은 부분이 있으나 일단 올리고 세부적인 내용을 계속 보충해가는 형식으로 하겠습니다. 보충했으면 하는 내용이나 수정했으면 내용이 있으시면 언제든지 말씀해주시기 바랍니다^^
1. 디지털인문학이란 무엇인가?
디지털인문학은 인문학과 정보기술(ICT: Information and Communication Technologies)이 합쳐진 융합학문이다. 전통적인 인문학의 연구과정에 정보기술의 입력, 저장, 분석, 해석 및 출력의 과정이 융합되어 탄생된 인문학의 새로운 방법론이며, 학문분과이다.
2. 디지털인문학의 수집(디지털화)
우선 전통적인 인문학에서의 수집을 생각해보자. 우리는 역사 연구를 위해서 해당 시대의 사료를 수집하여 정리하였다. 고고학 연구를 위해서 직접 발굴을 해서 연구자료를 획득하고 정리했다. 물론 1차적인 자료 뿐만을 수집하고 정리한 것이 아니다. 해당 분야에서 과거의 연구 성과를 모아서 연구사 혹은 선행연구를 정리한다.
1) 1차 자료 정리
2) 연구사(선행연구) 자료 정리
그런데 현재 인문학계는 과거에 비해서 거대해졌다. 과거에는 사서삼경과 관련 도서 몇 백권이 유일한 1차 자료였고, 연구사 자료였다. 그러나 현재는 조선전기 정치사를 전공했다면, 같은 조선전기시대임에도 불구하고 민속사 영역으로 가면 연구사조차 제대로 파악하지 못하는 경우가 비일비재하다. 역사학계 자체 내에서 이런 상황이니 다른 학문(정치학, 예술학)으로 가면 일자무식이라고 해도 빈말이 아닌 상황이다.
현재 학계는 방대해진 연구 성과에 짖눌려 있다. 현재 인문학의 가장 큰 숙제는 과거와는 상대도 되지 않는 방대한 자료의 처리 방법이라고 할 수 있다. 이제 일개 개인의 힘으로 단일 학문의 모든 연구자료와 연구사를 검토하는 것조차 불가능한 상황을 어떻게 타개할 것인가?! 정보기술이 현재로서는 유일무이한 해답이다.
1) 정보기술을 활용하여 1차자료와 연구사를 수집-정리
2) 정보기술을 활용하여 개인에게 필요한 1차자료와 연구사를 제공
실제로 유럽의 모든 문화유물의 데이터를 총망라한 "유로피아나"나 미국 관련 모든 자료를 디지털화한 "아메리카메모리"와 같은 서양의 디지털 인문학 프로젝트를 통해서 정보기술을 활용하여 인문학을 어떻게 수집-정리 할 수 있는지 알 수 있다. 사실 멀리 볼 것도 없이 "조선왕조실록"이나 "한국역사정보통합시스템"만 하더라도 세계에 내놓아도 부끄럽지 않은 성과이다. 그리고 이렇게 "잘" 정리된 자료는 자연히 개인에게 방대한 정보에서 자신이 필요한 정보에 빠르게 접근할 수 있는 정보기술을 활용한 방법론도 제공하고 있다.
쉽게 생각해보자. 디지털화된 논문정보를 제공하는 DBPIA나 KISS 혹은 RISS을 통해서 우리는 얼마나 빠르고 정확하게 원하는 논문을 검색하게 되었는가?! 이제 논문 뿐만이 아니라 인문학 자체를 디지털 자료로 이식하면 어떤 효과가 있겠는가?!
3. 디지털인문학의 분석(디지털 추론)
역시 전통적인 인문학에서의 분석을 생각해보자. 우리는 수집된 자료를 이용해서 분석하고 기존의 자료 이상의 내용을 추론해낸다. 조선시대의 복식을 재현해내고, 조선시대의 음식을 재현해낸다. 사회의 구조를 파악하고, 인류에게 최선인 사회 구조가 무엇인지를 예측한다.
그런데 과거에 비하여 기가급수적으로 늘어난 연구성과들을 모두 파악하는 것조차 쉽지 않은 일이 되었다. 아무리 디지털화된 자료를 이용해서 최대한 빠르게 자료를 수집-정리할 수 있다고 하여도 개인의 힘으로는 방대해진 데이터를 파악하고 분석작업을 수행하는 것이 쉽지 않다. 어떻게 하면 개인의 분석능력을 향상시킬 수 있을까? 인간의 수명을 늘려야 하나? 게놈인간을 만들어서 지능을 올려야 하는가? 현재 가장 타당한 해법은 정보기술을 활용한 "디지털 추론"이다.
사실 "디지털 추론"은 이미 상업 영역에서 활발하게 사용되고 있다. 방대한 고객 데이터를 일정한 알로리즘(논리)을 통해서 맞춤형 마케팅을 하고 있다. 인터넷 서점으로 유명한 아마존 닷컴은 수 많은 고객데이터를 컴퓨터를 활용하여 실시간으로 분석하고, 해당 고객이 구매한 물품을 토대로 구매 가능성이 높은 물품을 추천하고 있다. 우리가 요즘 자주 말하는 "빅데이터"의 동반자인 "데이터 마이닝"이다.
혹자는 정보기술이 모든 분석을 수행하면 더 이상 학자가 할 일이 없어지는 것은 아닐까 걱정할지도 모른다. 그러나 정보기술은 수백만의 데이터를 빠른 속도로 알고리즘(논리)에 의해서 처리하는 기술을 제공할 뿐이다. 분석방법인 알고리즘(논리)는 인간의 판단을 기다릴 뿐이다.
실제로 인문학의 영역중에서 언어학과 사회학에서 "디지털 추론"방법을 많이 사용하고 있다. 말뭉치(코퍼스) 분석은 방대한 언어데이터를 분석하여 유의미한 결론을 유추하고 있다. 물론 정보기술 없이 개인이 언어데이터을 통해서 유의미한 결론을 유추할 수도 있다. 인간의 수명이 백만년정도 된다면 말이다. 사회학에서는 "네트워크 분석"을 통해서 다양한 관계망 분석을 시도하였고, 사회의 구조를 밝히는데 상당한 효과를 발휘하고 있다. 물론 최근에는 SNS 분석이나 의미망 분석과 같은 응용도 활발하게 이루어지고 있다.
사실 디지털화는 어디까지나 디지털 추론을 위한 자료수집에 불과하다.
어떤 인문학자가 자료 수집-정리만을 하고 분석이 필요 없다고 할 것인가?!
4. 디지털인문학의 해석
분석은 연구 대상을 자르고 나누는 행위를 말한다. 다시 말해서 연구 대상에 대한 모든 자료를 다양한 방법을 통하여 수치화하는 방법론을 말한다. 그 동안 기존 인문학에서 분석과 해석을 구분하지 않고는 하였다. 실제로 대부분의 경우 한 명이 자료를 수집하고, 분석하여 해석하고 있었기에 구분이 무의미하였다. 그러나 전문화된 현대의 학문에서 "수치화"의 분석과 "의미부여"의 해석은 분명히 구분되어야 할 것이라고 생각된다.
그런데 디지털인문학의 해석 영역은 대부분 기존 인문학에서 몇 천년동안 정립해 온 해석 방법론을 승계하고 있다. 디지털인문학은 어디까지나 디지털에서 수행하는 인문학 연구 방법론이며, 그 동안 기존 인문학이 해석에 "매몰"되었던 것을 탈피하고, 일정 이상의 자료와 분석결과를 통한 근거를 마련하기 위해서 강조되고 있다고 말할 수도 있을 것이다. 다시 말해서 디지털인문학은 범용 방법론으로서 가치를 가지고 있지만, 그렇다고 기존 인문학 방법론의 다양한 해석 방법론들을 폐기하는 것은 결코 아니다.
반대로 디지털인문학은 새로운 해석 방법론에 그다지 큰 관심을 보이지 않는다. 그 동안 축적되어 온 기존 인문학의 해석 방법론을 재활용하는 것으로도 충분하기 때문이다. 그렇기에 디지털인문학에서는 해석의 영역을 그다지 크게 강조하지는 않는다. 그러나 그렇다고 해석이 중요하지 않다는 것은 아니다.
(기존 글에서는 해석 영역에 대해서 서술하지 않고, 오프라인의 강의에서만 부과적으로 설명을 했더니 오해하시는 분들이 있어서 추가했습니다.)
5. 디지털인문학의 출력(시각화)
역시 전통적인 인문학에서의 출력을 생각해보자. 우리는 정리된 글을 논문발표, 서적출판 등의 형식으로 출력하였다. 심지어 최근에는 논문과 서적 모두가 이미 디지털화되어서 프린트를 통해서 출력되고 있다. 그런데 어차피 이미 디지털화된 것을 굳이 다시 종이 매체로 만들 필요가 있는가? 연구성과를 실시간으로 공유하여 인간의 지식영역을 빠르게 확장할 수는 없을까?
그래서 특히 인문학의 고유 관심자인 교육의 영역에서 상당히 많은 방법론의 모색이 있다. 정보기술을 통해서 우리는 시간과 공간의 장애를 벗어나서 교육자료를 제공해줄 수 있기 때문이다. 한국에서 인기를 끈 "정의란 무엇인가?"는 하버드 대학교의 강좌가 온라인을 통해서 언제 어디서나 볼 수 있었기에 한국에도 알려졌고 큰 인기를 끌게 되었다는 사실은 이미 유명하다. 한국에서 중고등학생의 기본 옵션이 되어버린 인터넷강의(인강)도 강사가 한 번의 촬영을 통해서 수 많은 학생에게 정보를 전달할 수 있게 해준다.
물론 디지털 인문학의 출력에서 교육이라는 목적이 강조되고 있으며, 현재로서 가장 성공적인 수단이 인터넷 동영상 강의인 것은 맞다. 그러나 강의는 하나의 지식체계에 대한 전달 방식으로서 유용하다면, 단일 지식 혹은 특수한 지식의 전달 방법에 대한 다양한 시각화의 방법도 끊임 없이 모색되고 있다.
예를 들어서 모든 의복에 대한 데이터를 모아놓고 분석을 하였더라도 관련 연구자나 사극 작가가 해당 데이터에 손쉽게 접근할 수 없다면 어떻게 쓸모가 있을 수 있겠는가? 데이터를 모으고 분석하는 방법 뿐만이 아니라, 성과를 어떻게 효율적으로 다양한 계층에게 전달하느냐도 인문학의 중요한 목적 중에 하나이다.
5. 디지털인문학에 대한 오해
본인이 가장 걱정되는 것은 디지털 인문학을 어느 특정 인문학 분야가 선점을 해서 마치 특정 인문학 분야의 방법만이 디지털 인문학의 전부라고 착각하는 것이다. 디지털 인문학의 수집은 현재 문헌정보학이나 기록학에서 선도하고 있고, 디지털 인문학의 분석은 언어학과 사회학에서 선도해가고 있다. 그리고 디지털 인문학의 출력은 교육학의 영역에서 선도해가고 있다. 그리고 각각은 모두가 "디지털 인문학"이라는 이름을 붙이고 있다.
문헌정보학, 기록학, 언어학, 사회학, 교육학에서 다루고 있는 새로운 방법론은 분명히 디지털 인문학이다. 그러나 착각하지 말아야 될 것은 단순히 디지털화만 잘한다고 디지털 인문학이 아니다. 디지털 인문학의 일부일 뿐이다. 디지털 분석만을 잘한다고 디지털 인문학이 아니다. 디지털 인문학의 일부일 뿐이다. 단순히 시각화를 잘한다고 디지털 인문학이 아니다. 디지털 인문학의 일부일 뿐이다.
디지털인문학은 수집-분석-해석-출력의 모든 것을 아우르는 종합학문분과이다.
사족 : ...1시간동안 마구잡이로 두들긴 결과군요. 아직 더 보충하고 싶은 부분이 있으나 일단 올리고 세부적인 내용을 계속 보충해가는 형식으로 하겠습니다. 보충했으면 하는 내용이나 수정했으면 내용이 있으시면 언제든지 말씀해주시기 바랍니다^^
1. 디지털인문학이란 무엇인가?
디지털인문학은 인문학과 정보기술(ICT: Information and Communication Technologies)이 합쳐진 융합학문이다. 전통적인 인문학의 연구과정에 정보기술의 입력, 저장, 분석, 출력의 과정이 융합되어 탄생된 인문학의 새로운 방법론이며, 학문분과이다.
2. 디지털인문학의 수집(디지털화)
우선 전통적인 인문학에서의 수집을 생각해보자. 우리는 역사 연구를 위해서 해당 시대의 사료를 수집하여 정리하였다. 고고학 연구를 위해서 직접 발굴을 해서 연구자료를 획득하고 정리했다. 물론 1차적인 자료 뿐만을 수집하고 정리한 것이 아니다. 해당 분야에서 과거의 연구 성과를 모아서 연구사 혹은 선행연구를 정리한다.
1) 1차 자료 정리
2) 연구사(선행연구) 자료 정리
그런데 현재 인문학계는 과거에 비해서 거대해졌다. 과거에는 사서삼경과 관련 도서 몇 백권이 유일한 1차 자료였고, 연구사 자료였다. 그러나 현재는 조선전기 정치사를 전공했다면, 같은 조선전기시대임에도 불구하고 민속사 영역으로 가면 연구사조차 제대로 파악하지 못하는 경우가 비일비재하다. 역사학계 자체 내에서 이런 상황이니 다른 학문(정치학, 예술학)으로 가면 일자무식이라고 해도 빈말이 아닌 상황이다.
현재 학계는 방대해진 연구 성과에 짖눌려 있다. 현재 인문학의 가장 큰 숙제는 과거와는 상대도 되지 않는 방대한 자료의 처리 방법이라고 할 수 있다. 이제 일개 개인의 힘으로 단일 학문의 모든 연구자료와 연구사를 검토하는 것조차 불가능한 상황을 어떻게 타개할 것인가?! 정보기술이 현재로서는 유일무이한 해답이다.
1) 정보기술을 활용하여 1차자료와 연구사를 수집-정리
2) 정보기술을 활용하여 개인에게 필요한 1차자료와 연구사를 제공
실제로 유럽의 모든 문화유물의 데이터를 총망라한 "유로피아나"나 미국 관련 모든 자료를 디지털화한 "아메리카메모리"와 같은 서양의 디지털 인문학 프로젝트를 통해서 정보기술을 활용하여 인문학을 어떻게 수집-정리 할 수 있는지 알 수 있다. 사실 멀리 볼 것도 없이 "조선왕조실록"이나 "한국역사정보통합시스템"만 하더라도 세계에 내놓아도 부끄럽지 않은 성과이다. 그리고 이렇게 "잘" 정리된 자료는 자연히 개인에게 방대한 정보에서 자신이 필요한 정보에 빠르게 접근할 수 있는 정보기술을 활용한 방법론도 제공하고 있다.
쉽게 생각해보자. 디지털화된 논문정보를 제공하는 DBPIA나 KISS 혹은 RISS을 통해서 우리는 얼마나 빠르고 정확하게 원하는 논문을 검색하게 되었는가?! 이제 논문 뿐만이 아니라 인문학 자체를 디지털 자료로 이식하면 어떤 효과가 있겠는가?!
3. 디지털인문학의 분석(디지털 추론)
역시 전통적인 인문학에서의 분석을 생각해보자. 우리는 수집된 자료를 이용해서 분석하고 기존의 자료 이상의 내용을 추론해낸다. 조선시대의 복식을 재현해내고, 조선시대의 음식을 재현해낸다. 사회의 구조를 파악하고, 인류에게 최선인 사회 구조가 무엇인지를 예측한다.
그런데 과거에 비하여 기가급수적으로 늘어난 연구성과들을 모두 파악하는 것조차 쉽지 않은 일이 되었다. 아무리 디지털화된 자료를 이용해서 최대한 빠르게 자료를 수집-정리할 수 있다고 하여도 개인의 힘으로는 방대해진 데이터를 파악하고 분석작업을 수행하는 것이 쉽지 않다. 어떻게 하면 개인의 분석능력을 향상시킬 수 있을까? 인간의 수명을 늘려야 하나? 게놈인간을 만들어서 지능을 올려야 하는가? 현재 가장 타당한 해법은 정보기술을 활용한 "디지털 추론"이다.
사실 "디지털 추론"은 이미 상업 영역에서 활발하게 사용되고 있다. 방대한 고객 데이터를 일정한 알로리즘(논리)을 통해서 맞춤형 마케팅을 하고 있다. 인터넷 서점으로 유명한 아마존 닷컴은 수 많은 고객데이터를 컴퓨터를 활용하여 실시간으로 분석하고, 해당 고객이 구매한 물품을 토대로 구매 가능성이 높은 물품을 추천하고 있다. 우리가 요즘 자주 말하는 "빅데이터"의 동반자인 "데이터 마이닝"이다.
혹자는 정보기술이 모든 분석을 수행하면 더 이상 학자가 할 일이 없어지는 것은 아닐까 걱정할지도 모른다. 그러나 정보기술은 수백만의 데이터를 빠른 속도로 알고리즘(논리)에 의해서 처리하는 기술을 제공할 뿐이다. 분석방법인 알고리즘(논리)는 인간의 판단을 기다릴 뿐이다.
실제로 인문학의 영역중에서 언어학과 사회학에서 "디지털 추론"방법을 많이 사용하고 있다. 말뭉치(코퍼스) 분석은 방대한 언어데이터를 분석하여 유의미한 결론을 유추하고 있다. 물론 정보기술 없이 개인이 언어데이터을 통해서 유의미한 결론을 유추할 수도 있다. 인간의 수명이 백만년정도 된다면 말이다. 사회학에서는 "네트워크 분석"을 통해서 다양한 관계망 분석을 시도하였고, 사회의 구조를 밝히는데 상당한 효과를 발휘하고 있다. 물론 최근에는 SNS 분석이나 의미망 분석과 같은 응용도 활발하게 이루어지고 있다.
사실 디지털화는 어디까지나 디지털 추론을 위한 자료수집에 불과하다.
어떤 인문학자가 자료 수집-정리만을 하고 분석이 필요 없다고 할 것인가?!
4. 디지털인문학의 출력(시각화)
역시 전통적인 인문학에서의 출력을 생각해보자. 우리는 정리된 글을 논문발표, 서적출판 등의 형식으로 출력하였다. 심지어 최근에는 논문과 서적 모두가 이미 디지털화되어서 프린트를 통해서 출력되고 있다. 그런데 어차피 이미 디지털화된 것을 굳이 다시 종이 매체로 만들 필요가 있는가? 연구성과를 실시간으로 공유하여 인간의 지식영역을 빠르게 확장할 수는 없을까?
그래서 특히 인문학의 고유 관심자인 교육의 영역에서 상당히 많은 방법론의 모색이 있다. 정보기술을 통해서 우리는 시간과 공간의 장애를 벗어나서 교육자료를 제공해줄 수 있기 때문이다. 한국에서 인기를 끈 "정의란 무엇인가?"는 하버드 대학교의 강좌가 온라인을 통해서 언제 어디서나 볼 수 있었기에 한국에도 알려졌고 큰 인기를 끌게 되었다는 사실은 이미 유명하다. 한국에서 중고등학생의 기본 옵션이 되어버린 인터넷강의(인강)도 강사가 한 번의 촬영을 통해서 수 많은 학생에게 정보를 전달할 수 있게 해준다.
물론 디지털 인문학의 출력에서 교육이라는 목적이 강조되고 있으며, 현재로서 가장 성공적인 수단이 인터넷 동영상 강의인 것은 맞다. 그러나 강의는 하나의 지식체계에 대한 전달 방식으로서 유용하다면, 단일 지식 혹은 특수한 지식의 전달 방법에 대한 다양한 시각화의 방법도 끊임 없이 모색되고 있다.
예를 들어서 모든 의복에 대한 데이터를 모아놓고 분석을 하였더라도 관련 연구자나 사극 작가가 해당 데이터에 손쉽게 접근할 수 없다면 어떻게 쓸모가 있을 수 있겠는가? 데이터를 모으고 분석하는 방법 뿐만이 아니라, 성과를 어떻게 효율적으로 다양한 계층에게 전달하느냐도 인문학의 중요한 목적 중에 하나이다.
5. 디지털인문학에 대한 오해
본인이 가장 걱정되는 것은 디지털 인문학을 어느 특정 인문학 분야가 선점을 해서 마치 특정 인문학 분야의 방법만이 디지털 인문학의 전부라고 착각하는 것이다. 디지털 인문학의 수집은 현재 문헌정보학이나 기록학에서 선도하고 있고, 디지털 인문학의 분석은 언어학과 사회학에서 선도해가고 있다. 그리고 디지털 인문학의 출력은 교육학의 영역에서 선도해가고 있다. 그리고 각각은 모두가 "디지털 인문학"이라는 이름을 붙이고 있다.
문헌정보학, 기록학, 언어학, 사회학, 교육학에서 다루고 있는 새로운 방법론은 분명히 디지털 인문학이다. 그러나 착각하지 말아야 될 것은 단순히 디지털화만 잘한다고 디지털 인문학이 아니다. 디지털 인문학의 일부일 뿐이다. 디지털 분석만을 잘한다고 디지털 인문학이 아니다. 디지털 인문학의 일부일 뿐이다. 단순히 시각화를 잘한다고 디지털 인문학이 아니다. 디지털 인문학의 일부일 뿐이다.
디지털인문학은 수집-분석-출력의 모든 것을 아우르는 종합학문이다.
사족 : ...1시간동안 마구잡이로 두들긴 결과군요. 아직 더 보충하고 싶은 부분이 있으나 일단 올리고 세부적인 내용을 계속 보충해가는 형식으로 하겠습니다. 보충했으면 하는 내용이나 수정했으면 내용이 있으시면 언제든지 말씀해주시기 바랍니다^^
디지털만 붙이면 사람들이 무조건 좋게 봐줄 것이라고 생각했나?!....허허허.... [본문으로]
