03. 연구노트 03 읽은 논문 : 연구 방법론의 계보 기록

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읽은 논문 : 연구 방법론의 계보 기록

 

그동안 다양한 디지털 인문학과 역사학 논문을 읽고

관련 내역을 이 블로그에 꾸준히 기록해 왔다.

 

하지만 이번 연구노트를 정리하면서

이 블로그 첫 논문 소개글인 김병준 교수님과 전봉관 교수님 (그리고 이원재 교수님)의 2017년, 2023년 연구만 별도로 남기기로 했다.

https://uourstar.tistory.com/11

디지털 인문학 공부 : 김병준 교수님과 전봉관 교수님 2017년 논문과 2023년 논문 비교 분석과 제

 

돌이켜 보면 이 두 논문은 내 연구 질문이 형성되는 과정에서 하나의 전환점이었다.

 

2017년 연구에서는 TF-IDF와 코사인 유사도를 이용하여 담론의 변화를 구조적으로 분석할 수 있다는 가능성을 처음 보게 되었고,

2023년 연구에서는 이러한 방법론이 일제강점기 신문 자료까지 확장될 수 있다는 가능성을 확인하게 되었다.

https://uourstar.tistory.com/37

디지털 인문학 공부 : 방법론 학습 및 연구 흐름 정리 (1년간의 시도와 확장)

https://uourstar.tistory.com/35

디지털 인문학 공부 : 연구 질문의 변화와 연속성

또한  올해 초 읽었던 DSH 논문 경우 당시에는 '흥미로운 방법론'으로만 받아들였지만, 원전 정책 담론 Research Proposal를 실제로 작성한 뒤 다시 돌아보니 연구 질문과 분석 구조가 형성되는 과정에서 하나의 중요한 전환점이었다.

 

당시에는 단순히

"좋은 자연어처리 기법을 사용하면 좋은 연구를 할 수 있다."

고 생각했다.

 

그래서 먼저 현대 자료에서 방법론을 익히고,

이후 일제강점기 자료에 적용하면 된다고 생각했다.

 

이 생각은 이후 북한 매체 담론 연구와 원전 정책 담론 연구로 자연스럽게 이어졌다.

 

북한 매체 담론 연구에서는 디지털 인문학적 분석 구조를 처음 설계해 보았고, 

원전 정책 담론 연구에서는 뉴스 데이터를 활용하여 전처리 및 분석 파이프라인을 직접 구축하기 시작하였다.

 

특히 올해 초 읽었던 DSH 논문은 이러한 연구 방향을 더욱 구체화하는 계기가 되었다.

 

당시에는 Word Embedding을 비롯한 계산적 방법론 자체에 주목했지만,

이후 원전 정책 담론 Research Proposal를 작성한 뒤 다시 돌아보니,

이 논문은 연구 질문이 발전하고 분석 구조를 구체화해 나가는 과정에서 중요한 참고점이었다.

▶ [올해 초 읽었던 DSH 논문, 그리고 실제 내 Research Proposal까지 이어진 연구의 흐름]

https://uourstar.tistory.com/40

디지털 인문학 공부 : 올해 초 읽었던 DSH 논문, 그리고 실제 내 Research Proposal까지 이어진 연구의

 

그러나,

일제강점기 자료를 이용해 자연어처리 분석 환경을 구현하고 검증하는 과정에서

연구 방향에 대한 생각이 좀 바뀌었다.

 

그동안 형태소 분석기를 교체하고,

중간 산출물을 반복해서 확인하고,

후처리 코드를 수정하며,

동일한 데이터를 여러 번 다시 실행하는 과정을 거쳤는데,

이 과정에서 분석기를 바꿔도 결과가 크게 안정되지 않는다는 점을 발견하였다.

 

결국 결과를 좌우하는 건 알고리즘 자체가 아니라

입력 데이터의 상태와 그 데이터를 다루는 절차라는 걸 직접 확인하게 된 거다.

 

돌이켜 보면 이건 전성규 교수님의 논문을 처음 읽었을 때 느꼈던 것과 같은 문제였다.

https://uourstar.tistory.com/69

디지털 인문학 공부 : 전산언어학에서의 일제강점기 연구와 역사학에서의 일제강점기 연구는 왜

 

다만 그때는 "분석 가능한 데이터 자체가 없다"는 걸 확인하는 수준이었다면,

이번엔 데이터가 있어도 그걸 어떻게 검증하고 다루느냐에 따라 결과가 달라진다는 걸 직접 겪은 셈이다.

 

즉,

데이터가 부족하다는 인식에서,

데이터를 검증하는 절차 자체가 결과를 결정한다는 인식으로 넘어간 거다.

 

그래서 검증보고서를 작성하면서 연구의 중심도 자연스럽게 옮겨갔다.

처음에는 좋은 분석 기법을 찾는 게 중요하다고 생각했지만, 이후에는

• 연구 질문이 먼저 존재해야 하고,
• 데이터 구축 과정이 연구의 일부이며,
• 분석 절차 전체가 재현 가능해야 한다는 점을

더 중요하게 생각하게 되었다.

이러한 변화는 현재 연구계획서에도 그대로 이어진다.

 

연구계획서에서는 계산적 방법론을 연구의 목적이 아니라 관련 내용을 관찰하기 위한 도구로 설정하였고,

기록의 범주 분포를 비교하는 분석 절차 역시 이러한 문제의식 위에서 설계하였다.

돌이켜 보면 내 연구의 흐름은 다음과 같이 이어져 왔다.

학부 역사학 논문
→ 김병준·전봉관 교수님의 연구
→ 담론을 구조적으로 분석할 수 있다는 가능성 발견
→ 전성규 교수님의 연구
→ 데이터셋 부재라는 현실 인식
→ 현대 자료에서 방법론을 먼저 검증한다는 전략
→ 북한 매체 담론 연구
→  김병준 교수님의 2026년 DSH 논문
→ 원전 정책 담론 연구
→ 일제강점기 NLP 분석 파이프라인 구축 및 검증
→ 연구 질문과 데이터 설계 중심의 연구 방법으로 전환
→ 현재 연구계획서

 

그래서 지금 이 포스팅을 '읽은 논문 목록' 정리보다는

어떤 논문이 지금의 연구 질문과 방법론으로 이어졌는지를 기록하는 연구노트로 남겨두고자 한다.

 

추신. 위 내용을 그나마 내 다른 연구노트와 비슷하게 정리한 버전은 다음과 같다.

 

논문을 읽을 당시에는

좋은 NLP 기법

↓

좋은 연구

 

라고 생각했다.

그런데 이후 검증 과정에서 생각이 바뀌었다.

형태소분석기보다

입력데이터가 중요하고

입력데이터보다

연구질문이 중요하고

그걸 검증하는 과정이 더 중요하다

 

(사실 이 순서, 전성규 교수님 논문에서 이미 한번 힌트를 얻었던 셈이다.

"데이터가 없으면 방법론도 소용없다"는 걸 그때 처음 느꼈으니까.)

 

이게 내 검증보고서에 잘 반영되어 있고, 연구계획서의 방법론 부분과 정확히 연결된다.

---

예>

검증보고서에서는

현대 한국어 형태소 분석기를 그대로 적용하면 안 된다.

↓

연구계획서에서는

자료 특성에 맞게 전처리와 후처리를 지속적으로 보완한다.

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검증보고서에서는

JS Divergence는 비교 도구일 뿐이다.

↓

연구계획서에서는

JS Divergence는 인과설명이 아니라 분포 비교를 위한 거리 지표이다.

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검증보고서에서는

알고리즘보다 데이터 구축과 검증이 중요하다.

↓

연구계획서에서는

계산적 방법은 연구질문을 해결하기 위한 도구이다.

 

이런 식이다.