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학술정보의 5 가지 측면을 다시 한번 봅시다. 


[학술연구자 집단에 의해서 검증된 정보]: 학술정보의 특징입니다.

["출판"이라는 과정으로 고정(저작권법적 용어로서의 'fix')된 저작물]: 구축 대상이 되는 학술 논문의 특징입니다.

[표준화된 메타데이터로 관리]: 학술정보 서비스가 구축해야 하는 정보자산의 규모와 완결성을 말합니다.

[지리적, 사회적, 역사적 가치가 있는 지식 자산]:  외국의 학술정보와 차별화되는 네이버 학술정보의 장점입니다. 

여기까지는 네이버 학술정보가 지금까지 해온 일에 대한 설명입니다. 물론 마무리 되었다는 뜻은 아닙니다. 완성도를 높이기 위해서 지속적으로 노력을 해야 합니다.  

그리고 다섯번째 [인공지능 수준의 연구 분석 기능]: 이 것이 지금부터 함께 해야 하는 일입니다.


인간의 지능 수준이 높다고 해도 복잡한 수치는 싫어합니다. 연구 실적 평가 분야도 마찬가지입니다. 연구의 내용은 전문적이고 어려운 것이어서 일반 대중이 이해하기 어렵습니다. 공부하기는 싫어도 평가하는 것은 즐깁니다. 쉽게 이해할 수 있는 잣대가 impact factor 입니다. Impact factor는 논문을 평가하는 수치가 아니라 그 논문에 실린 과거 논문을 평가하는 척도입니다. 여러가지 관점을 가장 단순하게 표현하는 수치이고 편리하게 이용할 수는 있지만 학술 연구 업적의 가치와는 거리가 멀다는 것이 학술 연구자들의 공통된 견해입니다. 오죽하면 DORA(San Francisco Declaration on Research Assessment https://sfdora.org/ )라고 하는 활동을 통해서 Impact factor 퇴출 운동을 하겠습니까? 


인용이 자주 일어나는 연구 분야와 그렇지 않은 연구 분야가 있어 분야별로 평가 기준이 달라야 한다는 것도 중요한 문제입니다. 네이버가 일차적으로 적용하는 기준으로 FWCI (Field Weightted Citation Impact)가 있는데 이는 분야별 특성을 우선 반영한 지표라고 할 수 있습니다. FWCI 가 절대적인 지표가 되는 것은 물론 아닙니다만 학술지가 아니라 논문 자체를 평가하려는 기준이라는 점에서 장점이 많습니다. 


실제 대학이나 국가 단위에서 연구 실적을 평가할 때는 다양한 목적에 따라 다양한 분석이 필요합니다. 국가별, 기관별, 연구 분야별, 소속 학과, 연구자별 비교 등 비교 대상도 다양하고 경시적 분석을 해야 시대 흐름에 따른 연구 경향을 알 수 있습니다. 기존 학술 데이터베이스에서 제공하는 지표는 획일적이고 유연성이 없습니다. 과거의 방법으로 구축된 분석 서비스는 최신 기능을 탑재하지 못하는 것은 어쩌면 당연한 결과입니다. 기술적 진보와 시대적 요구의 변화를 따라가지 못한다는 것입니다. 네이버 학술정보 서비스는 연구 분석의 목적에 따라 다양한 비교 지표가 만들어지도록 유연한 구도를 갖는 것이 학술정보 서비스입니다. 과거의 기술로는 불가능하던 작업이 최신 정보 검색 퉁계 기술로는 가능해졌습니다. 


[인공지능 수준의 연구 분석 기능]: 지식 자산 구축의 대상을 기술적으로 가능한 선에서 타협하고 우리의 지리적, 사회적, 역사적 현실에 최적화된 데이터베이스를 구축 하는 것은 연구 분석의 출발점입니다. 학술정보 서비스에서 어떤 분석 작업을 하게 되는가에 대한 근본적인 질문은 남아 있습니다. 근본적인 질문에는 답이 없습니다. 정보검색의 전문가들이 연구 현장의 해당 분야 전문가와 함께 크고 작은 보석을 찾을 수 있을 것입니다. 네이버는 좋은 보석이 숨겨진 창고의 열쇠를 드리고 가치를 찾을 수 있는 검색, 통계, 분석 기술을 제공합니다. 연구 정책 개발, 연구 기획, 연구 실행, 연구 평가 등의 업무를 하는 분들은 자신의 분석 철학과 목적에 맞는 방법으로 분석 작업을 해야 합니다. 인공지능이 고도의 가치 창출을 하는 것은 좋은 데이터가 있기 때문입니다. 이제 좋은 데이터세트가 준비되었으니 인공 지능을 사용할 사람은 바로 인간입니다.  데이터베이스의 파워유저들이 사용하기 좋게끔 기본 분류와 기초 가공을 하는 것도 네이버가 할 일입니다. 


네이버 학술정보 서비스의 전제는 분석자의 목적에 맞는 수준의 데이터베이스를 확보하는 것이었습니다. 양적으로 그리고 질적으로 현재 네이버 학술정보 서비스가 보유한 데이터 품질은 우수합니다. 기존 다른 데이터베이스와 비교해도 품질이 오히려 좋습니다. 학문 분류나 우선 순위 설정 등 일부 항목에서 아직 부족함이 있습니다. 이는 데이터가 계속 돌아가면서 스스로 정화하는 작업을 거치게 되면 개선될 것입니다. 데이터의 품질이 좋다는 것을 확신하는 근거는 참고문헌 인식 비율에서 앞섰다는 것입니다. 각 논문의 참고문헌 데이터가 불완전하고 틀린 경우도 많아 인식 비율이 50%를 넘기 어렵다는 것이 일반적인 통계입니다. 기존 국내 데이터베이스는 15% 수준이었다는 것도 그 작업이 어렵다는 것을 설명하기도 합니다. 네이버 학술정보의 참고문헌 인식률이 60-80%에 달하는 것은 저널명, 저자명, 기관명 등의 데이터베이스를 꾸준히 모았기 때문이기도 하고 수집한 정보의 양이 많아지면서 스스로 상호 인식 과정이 일어났기 때문입니다. 일종의 "transcendence," 즉 컴퓨터가 스스로 데이터 품질을 개선하는 현상이 일어난 것입니다. 따라서 네이버 학술정보 서비스의 데이터 품질은 외국의 어느 데이터베이스보다 우수하다고 단정할 수 있습니다. 또한 앞으로 더 우수해 질 것이라는 것입니다.


이제 학술정보 서비스의 준비가 되었다고 판단합니다. 이 데이터를 누가, 무엇을, 어떻게 분석하여 가치를 만드는 작업을 완성할 것인지가 지금 우리의 고민입니다. 구슬이 서말이라도 꿰어야 보배라는 말이 정확히 지금 필요합니다.  좋은 분석 결과를 만들어 내야 합니다. 그 작업을 누가하게 될까요? 종전의 개념으로는 서비스의 주체가 되는 팀, 즉 네이버 학술정보 서비스가 그 일을 할 것으로 기대하였습니다. 새로운 개념에서는 데이터 이용자가 자신의 목적에 맞는 서비스를 만들어 내야 합니다.  



profile

네이버 학술정보 / 심장박물관 / 심장 병리학

서울대학교 의과대학 병리학교실 교수

우촌심뇌혈관연구재단 이사장

대한심장학회 심장병리연구회 회장

 

Jeong-Wook SEO, MD
Professor, Department of Pathology 

Seoul National University College of Medicine

Chairman, Woochon Cardio-Neuro-Vascular Research Foundation

President, Cardiac Pathology Study Group, Korean Society of Cardiology

Naver Academic / Heart Museum / Cardiac Pathology 


Tel: +82-2-740-8268
Mobile: +82-10-2666-8268
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