빅데이터와 한국 고대사 연구경향

서호준

doi:10.17751/DHR.144.1

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서호준 (신용보증기금)

저널정보: 대구사학회 대구사학 대구사학 제144권

발행연도: 2021.8

수록면: 1 - 71 (71page)

DOI: 10.17751/DHR.144.1

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2016년 다보스 포럼에서 4차 산업혁명이 화두로 등장한 이래 다양한 학문영역에서 4차 산업혁명에 대한 대응을 서두르고 있다. 역사학을 포함한 인문학 분야에서도 4차 산업혁명에 대한 관심이 고조되고 있지만, 아직까지 이에 대한 대응은 지지부진한 상황을 면치 못하고 있는 것은 생각된다. 본 연구는 이러한 4차 산업혁명과 역사학간의 연결고리를 찾고자 하는 의도에서 비롯되었다고 할 수 있으며, 보다 구체적으로는 4차 산업혁명의 핵심 기술로 주목받고 있는 빅데이터 기법을 어떻게 하면 역사학, 특히 한국 고대사 분야에 접목시킬 수 있을 것인가하는 것이 바로 연구의 목적이라할 수 있다. 사실 역사학은 방대한 사료를 연구대상으로 삼고 있다는 점에서 가장 오랜 데이터과학으로서의 성격을 갖고 있다. 그러나 상관성을 추구하는 빅데이터와 인과성에 대한 탐문을 목적으로 하는 역사학간에는 그 접점을 찾기가 쉽지 않을 것처럼 보이는 것도 사실이다. 그렇지만 이러한 시각은 빅데이터의 위상을 지나치게 과대평가한 것으로 역사연구를 수행하는 하나의 도구로서만 빅데이터를 활용한다면 역사연구는 한층 효율적으로 이루어질 수 있을 것으로 생각되었다. 본 연구는 이와 같은 빅데이터와 한국 고대사 연구간의 접목을 위해 해방 이후 2010년대까지 약75년에 이르는 한국 고대사의 연구경향을 크게 7개 시기로 구분하여 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 시도하였다. 빅데이터 기반 분석결과를 한국 고대사 연구경향에 관한 기존의 논의결과와 비교고찰하였다. 본 연구의 한국 고대사 연구경향 분석에서 나타난 결과는 다음의 몇 가지로 정리될 수 있다. 첫째, 논저의 수가 크게 증가하고 있는 최근으로 올수록 그 정확성이 높아지는 현상이 관찰된다는 것이다. 둘째, 특정 국가사의 활성화 정도를 직관적으로 논의하는 경우 텍스트 네트워크 분석을 보충적 장치로 활용할 수 있다는 점이다. 셋째, 텍스트 네트워크 분석은 기본적으로 키워드(노드) 분석을 위한 것이므로 문장단위 분석이나 고차원적인 개념분석에는 약점을 갖고 있는 것으로 나타난 점이다. 사실 사료에 대한 면밀하고 신중한 검토가 요망되는 고대사 연구를 계량적으로만 분석한다면 오히려 역사적 진실을 왜곡하게 될 위험성마저 내포하고 있는 것으로 볼 수 있다. 그러나 빅데이터 기반 연구는 이와 같은 단순 계량적 접근을 넘어 사료나 연구경향 논문들을 대상으로 한 키워드 도출을 통해 가상의 네트워크를 구성하여 네트워크내 키워드들의 위상과 영향력 그들 상호간의 관련성을 파악하고자 하였다. 실증과정에서 적지 않은 한계를 노출하긴 하였지만, 본 연구가 제시한 분석의 프레임 자체는 양질의 후속연구를 태동시키기 위한 연결고리로서는 충분히 기능할 수 있을 것으로 기대된다.

Since the 4th Industrial Revolution appeared as a hot topic at the Davos Forum in 2016, various academic fields have been in a hurry to respond to the 4th Industrial Revolution. Interest in the Fourth Industrial Revolution is also increasing in the humanities field including history, but it is thought that the response to this is still sluggish. The purpose of this study is to find a link between the 4th Industrial Revolution and history, and more specifically, how to incorporate big data techniques into the field of history, especially ancient Korean history In fact, historical science has the longest character of data science in that it uses vast historical sources for research. However, it is also true that it will not be easy to find the point of contact between big data seeking correlation and history studies aiming to investigate causality. However, this view overestimated the status of big data, and it was thought that if big data was used only as a tool for conducting historical research, historical research could be carried out more efficiently. This study performed big data-based text network analysis to combine such big data with research on ancient Korean history. The research trend of Korean ancient history, which spans about 75 years from independence to the 2010s, is largely divided into 7 periods, and attemped text mining and social network analysis. The results of analysis based on big data were compared with the results of previous discussions on the research trend of ancient Korean history. In fact, if the research on ancient history, which requires close and careful consideration of historical sources, is analyzed only quantitatively, it can be seen as a risk of distorting the historical truth. However, the big data-based research went beyond such a simple quantitative approach to construct a virtual network by deriving keywords for historical sources or research trend papers to understand the status and influence of keywords in the network and their relationship to each other. Although some limitations have been exposed during the demonstration process, the frame itself of the analysis presented by this study is expected to function fully as a link to initiate quality follow-up studies of good quality.

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