- P-ISSN 2671-8197
- E-ISSN 2733-936X
학술논문을 읽는 행위 또는 고급학술 지식을 다루는 문화가 축소되어가는 양상을, 단순히 ‘글쓰기’로 대변되는 인문학 연구 방법론이 지닌 한계적 문제로만 환원해서는 곤란하다. 그 원인은, 오랜 기간 인문학계에서 유지되어온 전공 간 장벽의 문제 그리고 그에 입각한 글쓰기가 업적평가 제도와 맞물려 다시 취업 채널까지 연결되는 인문 학술 환경의 현실적 여건 전반과 관련이 있다고 해야 할 것이다. 뿐만 아니라 디지털 기술의 발달과 영향력 확대에 따른 리터러시 형식의 급격한 변화는, 학술환경의 현실적 문제와는 다른 맥락에서 ‘학술적 글쓰기’의 변모를 끊임없이 요청하고 있다. 이와 같은 현실에 착안해 이 글은 본론을 두 부분으로 나누어 크게 두 가지 문제의식을 풀어내는 데 주력하였다. 첫 번째는 ‘데이터’를 매개로 각각의 학술논문을 아카이빙하고 그것들에 담긴 지식을 연결하는 방안을 실험적으로 모색해보는 것이다. 또 하나는 디지털 환경에서 학술 데이터를 능동적으로 ‘활용’하고 더 나아가 학술 지식을 편찬하는 과정에 적극적으로 ‘참여’할 수 있는 방안이 무엇인지, 유관 사례를 통해 검토해보는 것이다. ‘데이터’는 ‘전공’, ‘글쓰기’, ‘지식’으로 표방되는 기존 인문 학술 환경의 좁은 틈을 비집고 들어가, 학술연구를 통해 축적된 다양한 정보를 공유하고 그로부터 각기 분리된 전공 영역의 이해를 연결하는 매개가 될 수 있다. 인문학술 데이터 편찬 및 활용 방안에 대한 모색은 곧 현재 상황을 개선하기 위한 적극적 고민이자 미래 학술지형을 준비하는 능동적 대응이라 할 것이다.
The humanities research methodology represented by ‘writing’ is not wholly to blame for the atrophy of the culture dealing with sophisticated academic knowledge. It has to do with long-standing barriers between humanities majors, as well as the practical realities of the academic environment, where writing based on it is entwined with the research performance evaluation system and links to job channels. Furthermore, the rapid changes in literacy brought about by the advent of digital technology necessitates the ongoing modification of ‘academic writing’, regardless of the practical issues that face academics. This paper provides examples for academic knowledge data processing in the humanities in this context by focusing on two points of view. The first is to see how ‘data’ can be used to archive academic papers in the humanities and connect the knowledge contained within them. The second is to look at ways to actively ‘participate’ in the process of gathering academic knowledge, rather than just using academic material in a digital environment through case review. By exchanging diverse information collected via academic research, data can connect understanding of different fields amongst majors, bypassing the existing academic environment's closed structure, which is characterized by ‘major’, ‘writing’, and ‘knowledge’. Finding new ways to create and use data in the academic environment of humanities is a proactive concern for improving the existing situation and preparing for the future academic environment.
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