디지털 역사학 : 담론 연구 방법론 개념 구상

그동안의 내 흥미를 돌이켜 보면,

내가 계속 궁금했던 것은 단순한 질문이었다.

 

"공유 및 검토 목적이 달성된 듯하여, 자세한 내용은 비공개 전환했습니다.

현재 관련 내용은 연구계획서와 Git 저장소에서 별도 관리하고 있으며

공개 글에서는 문제의식 중심으로만 소개하게 되었습니다."

 

 

그리고 이 질문에 답하기 위한 분석 틀, SCV(Structural Covariance)를 구상했다.

 

 

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SCV라는 표현은 원래 신경과학에서 사용하는 개념이다.

AI와 인간언어 수업을 들을 때 처음 접했다.

 

엄밀히 말해서, Brain structural covariance이란 표현을 알게 된 건데,

 

Brain structural covariance는

서로 다른 뇌 영역들이 개별적으로 존재하는 것이 아니라,
구조적으로 함께 변화하는 현상

을 의미한다.

 

즉, A 영역이 커질 때 B 영역도 함께 변화한다면,

그 둘 사이에는 구조적 공변동이 존재한다고 보는 것이다.

 

당시 수업을 들으면서 문득 이런 생각이 들었다.

"공유 및 검토 목적이 달성된 듯하여, 자세한 내용은 비공개 전환했습니다.

현재 관련 내용은 연구계획서와 Git 저장소에서 별도 관리하고 있으며

공개 글에서는 문제의식 중심으로만 소개하게 되었습니다."

 

그게 내가 처음 SCV라는 개념을 연구에 가져오게 된 계기였다.

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처음 SCV를 떠올렸을 때부터 관심은 일제강점기 자료에 있었다.

 

다만 최근 글에도 적었듯이 데이터셋 확보 문제가 있었다.

https://uourstar.tistory.com/17

디지털 역사학 & 디지털 인문학의 한계와 발전 가능성

 

그래서 최근 일제강점기 연구와 원전 연구를 함께 구상하게 되었다.

 

처음에는 일제강점기 자료에 적용하고 싶었지만, 데이터 확보 문제로 당장 검증하기 어려웠고,

그래서 우선 접근 가능한 현대사 뉴스 데이터와 원자력 정책 자료를 활용해 SCV를 적용해 보기로 했다.

 

또한  일제강점기 연구에서 궁금했던 질문을 현대 자료로 먼저 실험해 보기 위해,

정책과 담론의 관계를 분석하는 방향을 생각하게 되었다.

 

원전 연구에서의 SCV

담론 분석을 하고 싶은 내게 그나마 가장 부합하는 RQ는 다음과 같다.

 

 

"공유 및 검토 목적이 달성된 듯하여, 자세한 내용은 비공개 전환했습니다.

현재 관련 내용은 연구계획서와 Git 저장소에서 별도 관리하고 있으며

공개 글에서는 문제의식 중심으로만 소개하게 되었습니다."

 

 

여기서의 관측 대상은 

• 정책 이벤트
• 언론 기사

등이라고 할 수 있다.

 

즉,

Institution

↔

Media

 

관계를 보는 것이다.

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데이터 역시

• 관보
• 국회회의록
• 원안위 자료
• 뉴스 기사

등 확보하기 쉽고,

 

분석도

• TF-IDF
• 토픽 변화
• 시계열
• Lag
• Event Window

정도면 될 듯하다.

 

위 내용만으로도

"공유 및 검토 목적이 달성된 듯하여, 자세한 내용은 비공개 전환했습니다.

현재 관련 내용은 연구계획서와 Git 저장소에서 별도 관리하고 있으며

공개 글에서는 문제의식 중심으로만 소개하게 되었습니다."

를 보는 모델을 구상할 수 있고,

자세한 내용은 Literature Review 이후에 구체화 해보고자 한다.