지식 창출의 집단 규칙과 동역학

Abstract

Humans have created knowledge that innovate ways of thinking. Understanding patterns and dynamics of knowledge creation contributes to design efficient and productive decision making process, organization structure, and social policy. To explore knowledge creation processes, this dissertation reconstructs knowledge space from large-scale bibliographic databases and implements computational methods to quantify human behaviors over reconstructed knowledge spaces. It implies that individuals create knowledge by giving collective attentions to explicit knowledge, collaborating with others who have similar tacit knowledge, and combining tacit knowledge with explicit knowledge easily accessible. These results not only support existing hypotheses in social science, but also provide additional insights into knowledge creation.

지식의 중요성은 인류 역사에서 동서양을 막론하고 지속적으로 강조되어 왔다. 인류는 새로운 지식을 얻으며 끊임없이 발전의 기회를 찾았고 삶의 질을 높여왔다. 따라서 지식 창출 과정의 이해는 현재 사회에 대한 고찰은 물론, 지속가능한 미래 사회를 구상함에 도움을 준다. 지식 창출 과정은 다각도에서 접근이 가능하나, 최근에는 논문, 특허 등 대규모의 서지정보에 계산적 방법론을 적용하여 주로 추론되고 있다. 하지만 대부분의 선행 연구는 서지정보에 이미 주어져 있는 지식분류를 활용하는 경우가 많아 지식분류가 정의되지 않은 분야를 다루기에 적합하지 않았으며, 특정 시점의 지식구조가 변하지 않는다고 가정하여 진화적 특성을 가지는 지식 창출의 과정을 이해하기에 어려움이 있었다. 본 학위논문에서는 이를 해결하기 위해 지식분류가 주어져 있지 않을 때 확률적 토픽 모형을, 지식분류가 주어져 있을 때 성장하는 네트워크 모형을 이용해 서지정보로부터 지식구조를 재구축하고, 재구축된 지식구조 위에서 지식 창출의 집단 규칙과 동역학을 계량화하였다.

토픽 모형은 대상 문서 집합에 잠재되어 있는 주제들의 분포와 각 주제를 표현하는 단어들의 분포를 학습한다. 이를 통해 주제 간의 관계, 그리고 문서를 발간한 개체의 주제 집중도를 유추할 수 있다. 토픽 모형을 정책 보고서에 적용하여, 정책 보고서에 숨어있는 정책 주제들이 전문가와 일반 대중들이 집단적으로 도출한 미래 사회 이슈와 유사함을 보였으며, 서로 다른 구간의 유사한 잠재 정책 주제들을 연결하여 과거 구간에서 영향력이 낮았던 주제들이 다음 구간에서 많은 관심을 받고 영향력이 높아짐을 확인하였다. 토픽 모형은 토카막으로 대표되는 인공 핵융합 분야의 세부 주제인 소재, 플라즈마, 기기, 진단, 시뮬레이션 다섯 분야 역시 뚜렷하게 도출하였다. 다섯 분야에 대해 각 국가별로 발간 논문 수를 분배하고, 기대되는 논문 수보다 많이 논문을 썼다면 상대적인 우위가 있다고 가정하였다. 이후 상대적 우위 간의 유사도를 중력 모형에 포함시켜, 비슷한 분야에 집중하고 있는 국가들이 그렇지 않은 국가들보다 협업을 더 많이한다는 것을 밝혔다.

성장하는 네트워크는 개체 사이의 연결관계 변화 추이를 보이기에 용이하다. 특허 내에 명시되어 있는 기술 코드 사이의 연결관계를 성장하는 네트워크로 변환하여 다음의 기술 규칙을 얻었다. 발명가는 시간이 갈수록 새로운 기술을 적게 받아들이며, 자주 사용되던 기술 조합을 더 많이 사용하고, 존재하나 연결되지 않은 두 기술이 기술 공간 내 가까이 위치할수록 높은 확률로 조합한다. 위 규칙들을 바탕으로 만들어진 성장하는 네트워크 모형은 기술 공간의 특성을 재현하였으며, 미시적인 규칙들이 쌓여 거시적인 군집 구조가 발현된다는 것을 추가적으로 보였다. 이는 현재 관측되는 기술 공간이 기술의 본질 뿐만 아니라 미시적인 규칙들의 합으로 만들어짐을 암시한다. 또한, 기술 공간의 진화는 새로운 기술이 소개되는 속도와, 발명가의 전문 지식 주변으로 기술을 탐색하는 범위가 적절하게 조화를 이룬 지점에서 발생함을 확인했다.

본 학위논문에서는 지식구조를 서지정보로부터 재구축하고, 재구축된 지식구조 위에서 계량적인 방법론을 적용하여 지식 창출의 과정을 살펴보았다. 사용된 방법론은 다양한 종류의 지식에 탄력적으로 적용이 가능하다. 계산적 방법론을 통해 얻은 지식 창출의 집단 규칙과 동역학은, 사회의 변화를 읽고, 효율적인 사회 조직과 지식의 조합을 탐색하는 근거로 활용되리라 기대된다.