김영식 / 성균관대학교 / 문화융복합 / 디지털 인문학을 위한 국내 인문학자의 데이터 큐레이션 현황 연구 / 2024년도 중견연구자지원사업 예비선정
연구목표:
데이터 큐레이션 (Data Curation)은 데이터 생산 및 수집으로부터 (재)사용에 이르기까지 적극적이고 지속적으로 데이터를 관리하는 것을 의미한다. 데이터 큐레이션의 측면에서 국내 인문학자가 연구 데이터를 수집 및 관리하고 사용하는 일련의 과정에서 현재 데이터 큐레이션의 현황과 어려움을 파악하고 필요한 가이드라인을 제공하는 것은 디지털 인문학 (Digital Humanities)을 위한 당면 과제라고 할 수 있다. 인문학 데이터 큐레이션을 중심으로 한 이 연구는 데이터 생애주기 (Data Life-Cycle) 전반에서 발생하는 인문학자의 데이터 큐레이션에 대한 이해를 바탕으로 필요한 데이터 큐레이션 서비스를 제공하고 나아가 디지털 인문학을 구현하는 것을 궁극적인 연구 목표로 한다. 특히 사용자가 중심이 되는 인문학 데이터 관리 시스템을 구축하고 방대한 인문학 데이터를 관리하고 분석할 수 있는 새로운 데이터 전문 인력을 양성하는 것을 2차적인 목표로 삼고 있다. 보다 구체적으로 이 연구는 (1) 국내 인문학자의 데이터 큐레이션의 현황을 분석하여 국내 맞춤형 인문학 데이터 큐레이션 모델을 만들고, (2) 국내의 대학 도서관 및 데이터 관리 기관이 인문학자들을 위한 데이터 큐레이션 서비스를 제공할 수 있도록 가이드라인을 제공하며, (3) 나아가 인문학 데이터 큐레이션에 필요한 전문 인력을 양성하기 위한 문헌정보학과내 교육과정을 개발하는데 초점을 맞추고 있다. 이를 바탕으로 국내에서도 보다 활발한 디지털 인문학 연구를 수행하게 하는 것이 이 연구의 궁극적인 목표이다.
기대효과:
이 연구는 중요한 학문적, 사회적, 교육적 기대효과를 가지고 있다. (1) 학문적인 기대효과와 관련하여 이 연구는 구체적으로 인문학자의 데이터 수집, 관리, 사용 및 공유에 이르는 일련의 과정에 필요한 데이터 큐레이션의 현황을 데이터 생애주기 모델을 바탕으로 보다 정확히 보여줄 것이다. (2) 사회적인 기대효과와 관련하여 이 연구에서 나타나는 인문학자의 데이터 큐레이션 활동에 관한 이해를 통하여 인문학자가 보다 적극적으로 데이터를 생산하고 공유하며 궁극적으로 재사용하여 디지털 인문학 연구를 수행할 수 있도록 정책, 인력, 그리고 기술 지원을 할 수 있을 것이다. 나아가 국내의 인문학자가 쉽고 편리하게 사용할 수 있는 데이터 저장소를 개발하여 인문학자가 데이터에 보다 쉽게 접근하는 것을 가능하게 하여 디지털 인문학 연구에 도움을 줄 수 있을 것이다. (3) 끝으로 교육적인 기대효과와 관련하여 이 연구의 결과는 문헌정보학과 교육과정 상에서 데이터 큐레이션 커리큘럼을 개발하는데 도움을 줄 것이다. 특히 도서관, 박물관, 데이터 센터에서 요구되는 데이터 큐레이션과 관련한 현황을 파악하고 나아가 인터뷰의 사례들은 케이스 스터디로 개발하여 문헌정보학 전공 학생들에게 인문학 데이터의 수집, 관리, 보존 그리고 접근 및 (재)사용에 이르는 일련의 과정을 체계적으로 교육할 수 있다.
연구요약:
국내 인문학자의 연구 데이터 큐레이션 현황을 알아보고 국내의 대학 도서관 및 관련 기관의 데이터 큐레이션 서비스 상황을 파악하기 위하여 이 연구는 질적 및 양적 연구를 결합한 혼합방법론 (Mixed Methods)을 사용할 것이며 총 2년에 걸쳐서 연구가 진행될 것이다. 1년차에는 다양한 학문 분야의 국내 인문학자들을 대상으로 인터뷰를 수행하여 그들이 인문학 연구 데이터를 수집 및 관리하고 나아가 사용하는 과정에 필요한 데이터 큐레이션의 요구 (Needs)를 파악하여 어떠한 제도적, 기술적, 그리고 개인적인 요인들이 인문학자의 데이터 큐레이션과 나아가 디지털 인문학 연구에 영향을 주는지 파악하려고 한다. 2년차에는 국내 인문학자들을 대상으로 광범위한 설문조사를 수행하여 위에서 파악된 데이터 큐레이션 현황 및 그것에 영향을 미치는 제도적, 기술적, 개인적인 요인들이 실제로 어떻게 다양한 학문분야에서 인문학자의 데이터 큐레이션과 디지털 인문학 연구에 영향을 주는지 살펴볼 것이다.
보다 구체적인 연구방법으로 1년차에는 관련 문헌을 연구하고 인터뷰 및 콘텐츠 분석을 수행할 것이다. 연구 개시와 함께 관련 문헌을 조사하고, 이를 바탕으로 인터뷰 질문지를 구성하여, 선정된 40명 내외의 인문학자 및 데이터 전문가를 대상으로 인터뷰를 수행 할 것이다. 그리고 기존 연구와 인터뷰 결과를 바탕으로 인터뷰 분석을 위한 코드를 개발하고 끝으로 개발된 분석 코드를 바탕으로 인터뷰 자료를 콘텐츠 분석 (Content Analysis) 할 것이다. 2년차에는 설문지를 개발하고 설문 조사를 수행하며, 그 결과를 분석하여 논문을 작성하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 1년차에서 콘텐츠 분석된 인터뷰 결과를 바탕으로 설문지를 개발하고, 개발된 설문지를 전문가 검토와 파일럿 테스트를 통하여 최종 결정 한다. 최종 결정된 설문지를 바탕으로 총 300여명의 인문학자들에게 설문 조사를 수행하고 그 결과를 통계 분석하여 논문을 작성할 것이다.
키워드:
디지털 인문학, 데이터 큐레이션, 데이터 공유, 데이터 재사용, 학술 커뮤니케이션, 이사이언스
Digital Humanities, Data Curation, Data Sharing, Data Reuse, Scholarly Communication, eScience