본 연구에서는 연구자의 연구 활동 중 대중이용과 관련한 비공식 커뮤니케이션 활동(예, 컨퍼런스, 워크숍, 신문 칼럼, 방송 인터뷰, 강연, 저서 등)에 주목함으로써, 연구자로부터 생산되는 지식정보가 실제 대중이용 환경에서 어떻게 관여되고, 이용되고 있는지를 정보 ...
본 연구에서는 연구자의 연구 활동 중 대중이용과 관련한 비공식 커뮤니케이션 활동(예, 컨퍼런스, 워크숍, 신문 칼럼, 방송 인터뷰, 강연, 저서 등)에 주목함으로써, 연구자로부터 생산되는 지식정보가 실제 대중이용 환경에서 어떻게 관여되고, 이용되고 있는지를 정보서비스 관점에서 파악하고자 한다. 특히 기존의 과학커뮤니케이션 연구에서 일간지 연구보도 내용 분석이 중심을 이루었던 것과 차별화하여, 대중의 연구 활동 이용 내용이라는 반응 데이터를 얻기 위해, 웹 2.0 공간 가운데 트위터 데이터를 이용하였다.
국내 사회과학 분야 연구자들로 대상을 한정하고, 표집틀(sampling frame)은 2016년 현재, 한국연구업적통합정보시스템에서 사회과학 연구 분야로 간주되는 22개 연구 분야 중 5개 주요 사회과학 분야(정치외교학, 사회학, 경제학, 심리과학, 법학) 의 1950년생 이후 국내 현직 교수, 부교수, 조교수 연구자 총 5,036명을 대상으로 하였다. 이 때 학문분야별 연구자의 연구 활동과 연구 분야의 맥락을 파악하기 위해 연구자의 세부전공도 함께 수집하기로 한다.
데이터 수집은 트위터 검색엔진에 각 주제 분야별 연구자 이름과 주제 분야 키워드(예, 정치, 사회, 법, 심리, 경제)를 결합한 질의어를 넣고, 해당되는 트윗 내용을 JAVA 프로그래밍 언어를 사용하여 자동적으로 수집, 추출하고자 한다. 시험 삼아 2016년 5월 기준으로, 경제학 연구자 1,462명을 대상으로 트윗 내용을 가진 데이터를 수집한 결과, 전체 경제학 연구자 샘플의 21.20%에 해당하는 310명의 연구자에 대해 언급한 대중의 트윗글 총 1,543건이 수집되는 것을 알 수 있었다. 또한 시험 수집된 트위터 데이터를 대상으로 형태소 분석을 한 후, 일반명사와 고유명사를 추출하여 키워드 분석을 한 결과 다양한 비공식 커뮤니케이션 연구 활동 관련 키워드들(예, 강의, 강연, 교육, 발표, 인터뷰, 칼럼, 논문, 토론회, 포럼, 세미나, 발제, 특강, 강좌, 강연회, 뉴스, 방송, 저서, 학회, 상담, 심포지엄, 평론, 대담, 패널 등)이 드러났으며, 이와 관련하여 대중들이 트위터 상에 자신의 관련 경험을 공유하거나 해당 내용 자체를 인용하는 것을 알 수 있었다. 예를 들면, ‘기본소득의 경제적 효과’에 대한 경제학 교수의 인문학 강의에 대한 내용을 공유하거나 실제 강좌를 들은 경험을 인용하는 내용이 드러났다.
이상의 파일럿 테스트 분석 결과를 토대로, 나머지 4개 분야 사회과학 연구자에 대한 데이터 수집을 완료하고, 내용분석을 위해 연구자들의 비공식 커뮤니케이션 연구 활동과 관련된 항목을 주요 내용으로 하는 대략적인 코딩 체계(coding scheme)를 마련한다. 오픈 코딩 방식을 통해, 트위터 공간상에서 대중이 사회과학 5개 분야 연구자들의 비공식 커뮤니케이션 연구 활동과 관련하여 언급한 내용을 중심으로 코딩 항목을 추출하고 반복적으로 체계화하는 내용분석을 수행한다. 추출된 코드는 전체 샘플의 10%를 대상으로 제2 코더를 모집하여 코더간 신뢰도 검증을 수행한다. 홀스티 공식을 사용하여 코더간 일치도가 80% 이상의 결과를 보일 때까지 내용분석을 반복적으로 재수행한다. 내용분석 결과는 사회과학 세부 학문분야별로 구분하여 분야별로 대중의 연구 활동 이용에 어떠한 특성을 드러내고 있고, 어떠한 차이가 있는지에 초점을 맞춰 정리한다. 또한 대중이용 내용과 관련하여 분야별 연구 활동 내용의 빈도를 파악하는 등 기술통계 분석을 하고자 한다.