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과학의 과학 : 현대 과학의 성취와 실패 공식을 해독하다
2013년 9월 9일 이후 누적수치입니다.
- 저 : 다슌 왕, 앨버트 라슬로 바라바시
- 역 : 이은
- 출판사 : 이김
- 발행 : 2023년 10월 30일
- 쪽수 : 448
- ISBN : 9791189680480
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책소개
과학의 발전을 수치로 나타낼 수 있을까? 과학자의 전성기는 언제일까? 어떤 과학기술에 투자해야 수익을 얻을 수 있을까? 과학으로 많은 현상을 수치화하고, 재현 가능한 패턴으로 만들어낼 수 있다면, 과학 그 자체도 그렇게 분석할 수 있을 것이다. 그리고 그것을 다루는 학문 분야를 ‘과학의 과학(Science of science)’이라고 부른다. 네트워크 과학의 창시자 앨버트 라슬로 바라바시와 떠오르는 젊은 복잡계 연구자 다슌 왕이 ‘과학의 과학’을 말한다.
이 책은 흥미진진한 에피소드와 데이터에 기반한 연구 결과를 이용해 과학의 성공과 실패, 과학의 작동 원리, 과학자 개인의 진로를 자세하고도 쉽게 설명한다. 이를 통해 도출된 통찰력은 이 책을 읽는 독자 개인의 커리어 진전은 물론, 기업이나 정부의 과학기술과 관련된 의사결정에 실용적으로 적용할 수 있다. 학생, 과학자, 대학원생, 정책 결정자, 그리고 넓게는 과학기술 산업에 관심 있는 모든 사람이 꼭 읽어야 할 책이다.
출판사 서평
새로운 시대, 새로운 과학을 위한 매니페스토
과학자에게 전성기는 언제 찾아올까? 글로벌 공동 연구는 과연 효과가 있을까?
수많은 논문 중에서 어떤 논문이 영향력을 가질까?
어떤 과학기술에 자원을 투자해야 할까?
과학으로 많은 현상을 수치화하고, 재현 가능한 패턴으로 만들어낼 수 있다면, 과학 그 자체도 그렇게 분석할 수 있을 것이다. 그리고 그것을 다루는 학문 분야를 ‘과학의 과학(Science of science)’이라고 부른다. 네트워크 과학의 창시자 앨버트 라슬로 바라바시와 떠오르는 젊은 복잡계 연구자 다슌 왕이 ‘과학의 과학’을 말한다.
새로운 도구의 발명은 과학혁명을 견인한다. 예를 들어 현미경, 망원경, 유전체 배열 분석 등은 이 세상을 지각하고 측정하고 추론하는 우리의 능력을 근본적으로 변화시켰다. 지금 우리 손에 있는 최신의 도구는 막대한 양의 디지털 데이터다. 우리는 이 데이터로 과학 산업 전체의 궤적을 따라가며 그 내부의 작용을 아주 상세하게, 상당한 규모로 파악할 수 있다. 실제로 오늘날의 과학자들은 매해 수많은 연구 논문, 출판 전 논문(preprint), 연구 제안서, 특허 등을 만들어 내며 이 놀라운 일들이 어떻게 일어나는지 상세한 자취를 남긴다. 이러한 데이터를 다루다 보니 과학의 과학이라는 새로운 다학제적 분야가 출현했다. 과학의 발전을 정량적으로 이해함으로써 과학적, 기술적, 교육적으로 상당한 가치를 발굴해 내려는 것이다.
『과학의 과학』은 총 4부로 이루어져 있다. 1부 ‘경력의 과학’에서는 과학자의 경력에 관한 일련의 질문을 파고든다. 획기적인 연구를 하는 과학자들을 조사하다 보면 자연스레 이런 궁금증이 생긴다. 과학자가 과학적 돌파구를 찾아내는 시기에 정량적인 패턴이 존재할까? 과학자의 생산성과 영향력에는 어떤 원리가 작동할까? 1부에 딸린 장들은 이 물음들에 정량적으로 답하는 동시에 어떻게 과학자를 양성할지, 그들의 과학적 성과를 어떻게 인지하고 보상할지를 탐구한다.
2부 ‘협업의 과학’에서는 과학자들이 어떻게 협력하고 팀으로서 함께 일하는지를 팀 과학의 과학(science of team science, SciTS) 영역의 풍부한 문헌들을 살펴보며 탐구한다. 예를 들어, 2016년 라이고 탐지기가 블랙홀 생성을 감지한 내용을 담은 논문의 저자는 1000명이 넘는다. 반면 1915년 11월 상대성이론 논문의 저자는 아인슈타인 혼자였다. 이 두 사건은 100년 동안 과학이 어떻게 변해왔는지 보여준다. 과학은 흔히 아인슈타인, 다윈, 스티븐 호킹 같은 천재 과학자가 나타나 ‘유레카!’의 순간을 맞이하는 혼자만의 여정처럼 생각된다. 하지만 오늘날 대부분 과학은 팀으로 이루어진다. 실제로 전체 과학과 공학 관련 발행물의 90%는 복수의 저자가 저술했다. DNA의 구조를 밝힌 제임스 왓슨과 프랜시스 크릭처럼 두 명으로 이루어진 팀도 있지만, 유럽입자물리연구소(CERN)에서 진행되는 프로젝트나 맨해튼프로젝트, 아폴로프로젝트처럼 거대 규모의 협력으로 이루어지기도 한다. 하지만 이런 거대 협력은 과학자들에게 독특한 형태의 새로운 도전의 장이다. 팀 간의 의사소통부터 조직화까지 다양한 문제가 도사리고 있으며, 이러한 부분들이 충분히 조율되지 않으면 프로젝트의 성공이 위태로워질 수 있다. 왜 어떤 협업은 실패하거나 완전히 망해버릴까? 어떤 요인이 팀의 효율성을 돕거나 저해할까? 어떻게 높은 생산성을 갖는 팀을 조직할 수 있을까? 최적화된 팀 규모가 있을까? 시간이 흐르면 팀은 어떻게 진화하고 어떻게 흩어질까? 어떻게 팀 멤버십을 유지하면서 다양화할 수 있을까? 등의 질문을 다룬다.
1부와 2부에서 개인이나 팀과 같은 과학의 ‘생산자’에 대해서는 많은 것을 이해했으므로 3부 ‘영향력의 과학’에서는 그들이 만들어 낸 것에 초점을 맞춘다. 1676년 2월 아이작 뉴턴은 로버트 훅에게 보낸 편지에 이렇게 썼다. “내가 멀리 본 것은 거인의 어깨에 올라섰기 때문이다.” 자주 인용되는 이 글귀는 지식이 누적된다는 과학의 본질적 특징을 간결하게 담아낸다. 실제로 과학 발견은 단독으로 일어나지 않고, 다른 과학자들이 한 기존의 일 위에 쌓아 올려진다. 과학자들은 일반적으로 여러 시대에 걸쳐 그들이 기반으로 삼은 아이디어의 출처를 인정해 왔다. 시간이 지나며 이 관습은 인용이라는 엄격한 규범으로 자리 잡았다. 과학계는 특정 논문이나 일련의 연구가 가진 과학적 영향력을 측정하는 데 피인용 수를 사용하기 시작했다. 영향력과 피인용 수 사이의 연관성은 간단해 보이지만 사실 모호한 것 투성이다. 피인용 수가 얼마나 많아야 ‘많은’ 것일까? 피인용 수는 어떤 메커니즘으로 누적될까? 어떤 종류의 발견이 더 많이 인용될까? 어떤 논문이 미래에 얼마나 인용될지 알 수 있을까? 어떤 발견이 상당한 관심을 불러일으켰다면, 그런 상황을 얼마 만에 알아차릴 수 있을까? 3부에서는 이러한 질문들에 대한 정량적인 답을 찾는다.
4부 ‘전망’에서는 과학계에서 주목을 받기 시작한 몇몇 분야를 논의하면서, 떠오르는 선구적 주제들과 다가오는 미래에 새로운 전망을 내놓을 주제들을 살펴본다. 과학을 하는 방식에 대한 이해가 실제 과학이 수행되는 방식(어떻게 지식이 발견되고, 가정이 세워지며, 실험에 우선순위가 매겨지는지)을 어떻게 변화시키는지, 그리고 이러한 변화가 과학자 개인에게 어떤 의미인지 소개한다. 나아가 다가오는 인공지능의 시대가 과학에 어떻게 영향을 주는지, 인간과 기계가 협업해 인간이나 기계 혼자서는 이룰 수 없는 빠르고 효과적인 성과를 어떻게 얻을 수 있는지를 고민한다. 또한, 과학의 과학이 잠재적인 편견을 교정하려는 현재의 시도를 넘어 어떻게 더 나아갈 수 있을지, 실행 가능한 정책 적용을 통해 어떻게 인과적인 통찰을 얻어 낼 수 있을지 등을 살펴본다.
추천사
M. 오로매너(초이스 커넥트)
... 이 텍스트는 전체 과학 기업의 구조에 대해 궁금해하는 현업 과학자들, 근거 기반 의사 결정에 관심 있는 학술 관리자와 정책 결정자들, 그리고 "과학의 과학"에 더욱 기여하고자 하는 연구자들에게 호소력이 있게 다가간다. 이보다 더 나은, 더 보기 좋은, 더 읽기 쉬운 책은 없다 ... 강력히 추천한다.
피에르 아줄레(MIT 경제학자)
이 책은 '과학의 과학' 영역을 위한 매니페스토이다. 대학원생(그리고 그들의 멘토들)은 이 빠르게 진화하는 연구 분야를 탁월하게 종합한 저자들에게 큰 감사를 표해야 한다.
막달레나 스키퍼(네이처)
그들의 흥미진진한 책에서 다슌 왕과 바라바시는 과학의 과학에 대한 새로운 시각을 제시한다. 빅데이터와 AI의 시대에 과학적 방법을 과학 자체에 적용한다면 과학이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 심지어 과학을 발전시킬 수 있음을 설득력 있게 주장한다. 우리는 이 책을 통해 개인의 경력의 결정 요인과 그것이 대규모 과학 협력의 시대에 무엇을 의미하는지 생각하게 된다. 과학의 영향력의 의미에 대한 이 모든 질문들은 과학자, 학술 관리자 및 투자자 모두에게 매우 가치롭다.
시에 유(프린스턴대학교)
왕과 바라바시는 최첨단 도구로 과학의 양적 측면을 분석한다. 그들이 써내려온 이 깊이 있고 포괄적인 책은 과학에 관심 있는 모든 학자들에게 필독서가 될 것이다.
정하웅(카이스트 물리학과 교수)
논문, 특허, 연구 제안서를 비롯한 모든 데이터가 저장되는 빅데이터 시대. 이제 우리 과학자는 자기 자신의 성과를 “과학적”으로 분석할 수 있게 되었다. 『과학의 과학』은 자료들에 대한 과학적인 분석을 통해 밝혀낸 과학, 그리고 과학자의 숨겨진 성공 비결을 담고 있다.
이 책에서 다루는 분석 방법들은 과학뿐만 아니라 거의 모든 분야에 적용할 수 있는 “과학적” 방법이다. 이 방법들을 각자의 분야에 적용한다면 자신만의 성공 비결을 찾아볼 수 있을 것이다. 성공보다 실패에 더 익숙한 평범한 우리에게 미래의 인공지능 시대에 왜 실패가 성공보다 더 중요한지 알려주는 놀라운 위안을 주기도 한다. 과학에 대한 올바른 이해는 과학기술에 많은 것을 의존하는 현대사회를 살아가는 구성원으로서 당연히 갖추어야 할 교양이다. 『과학의 과학』은 복잡하고 혼란스러운 시대를 사는 우리에게 지혜로운 길잡이가 되어 줄 것이다.
정우성(포항공과대학교 물리학과/산업경영공학과 교수)
언제나 과학은 새로움을 추구한다. 과학 자체를 연구하는 과학학(메타과학)에도 새로운 장이 열렸다. 과학을 연구한다는 것은 무엇인가? 과학자들이 무엇을 연구하고, 어떻게 일하며, 서로 협력하고 경쟁하며 함께
성장하는지 살펴보는 일이다. 또한 연구 성과인 논문, 특허, 보고서를 연구의 대상으로 데이터화하여 이를 인공지능과 빅데이터, 복잡계로 들여다본다.
이로써 “과학의 과학”은 과학의 발전을 이해하고, 더욱 바람직한 미래 사회를 여는 과학의 방향을 제시하며 미래를 만들어간다. 도대체 과학은 어디까지 영역을 확장하고 얼마나 발전하게 될지 그 실마리를 엿볼 수 있게 하는 책이다.
김범준(성균관대학교 물리학과 교수)
과학은 자연을 관찰하고 측정한 데이터를 합리적으로 설명하는 지식의 체계이다. 그렇다면 과학 자체도 정량적 과학의 대상이 될 수 있을까? 이 책을 읽고 크게 고개를 끄덕였다. 새롭게 떠오르고 있는 연구 분야인 과학에 대한 과학, 과학의 과학을 소개하는 멋진 책이다.
저자들은 다양한 분야의 과학자들의 영향력을 객관적으로 측정하는 방법, 다양성을 고려한 성공적인 공동 연구팀의 구성 방법을 소개하고, 다가오는 인공지능 과학의 시대에 인간과 인공지능의 협업 가능성도 고민한다. 과학의 지속적 발전 방안을 모색하는 대학, 기업, 연구소, 그리고 정부의 정책 결정자에게 이 책을 권한다. 과학을 바라보는 과학의 시선이 궁금한 모든 이, 성공한 과학자를 꿈꾸는 현재와 미래의 과학도에게 이 책은 필독서다.
목차
서문 9
1부. 경력의 과학
1장. 과학자의 생산성 19
2장. h 지수 35
3장. 마태 효과 53
4장. 나이와 과학적 성취 71
5장. 무작위 영향력 규칙 89
6장. Q 인자 101
7장. 승승장구 117
2부. 협업의 과학
8장. 팀 과학의 우세 135
9장. 보이지 않는 대학 149
10장. 공저자 네트워크 161
11장. 팀 구성 173
12장. 크고 작은 팀 195
13장. 과학적 공로 209
14장. 공로 할당 229
3부. 영향력의 과학
15장. 거대한 과학 251
16장. 피인용 수 격차 271
17장. 영향력이 높은 논문 285
18장. 과학적 영향력 293
19장. 과학의 시간 차원 305
20장. 최종 영향력 323
4부. 전망
21장. 과학은 가속할 수 있는가 339
22장. 인공지능 353
23장. 과학의 편향과 인과성 369
맺음말: 모든 과학의 과학 387
부록 A1. 팀 구성 모형 391
부록 A2. 인용 수 모형 395
감사의 말 411
옮긴이의 말 415
주 419
찾아보기 441 과학자 애덤 341
21.2 실험의 미래 345
21.3 새로운 도전들 347
22장. 인공지능 353
22.1 AI가 불러오는 새로운 물결 355
22.2 AI가 과학에 미치는 영향 359
22.2.1 정보 조직화 360
22.2.2 과학적 문제 해결하기 361
22.3 인공지능과 인간 지능 363
23장. 과학의 편향과 인과성 369
23.1 실패 370
23.2 영향력의 넓은 정의 376
23.3 인과성 380
맺음말: 모든 과학의 과학 387
부록 A1. 팀 구성 모형 391
부록 A2. 인용 수 모형 395
A2.1 프라이스 모형 395
A2.2 선호적 연결의 근원 399
A2.3 적익부 402
A2.4 개별 논문의 최소 인용 모형 403
감사의 말 411
옮긴이의 말 415
주 419
찾아보기 441
본문중에서
과학자의 생애 주기는 흔히 주요한 창의적인 산출이 없는 배움의 시기부터 시작한다. 그 뒤로 창의적 결과물이 빠르게 증가해 30대 후반과 40대에 정점을 찍고, 말년으로 갈수록 점차 감소한다. 놀랍도록 보편적인 패턴이다. (...) 왜 창의성은 20대와 30대 초에는 발휘되지 않을까? 그리고 왜 말년에는 감소할까? - 74쪽
우리는 역설적인 상황에 놓여 있다. 참신함이 과학에서 필수적이라는 것은 명백하다. 참신한 아이디어가 바로 높은 점수를 받는 아이디어다. 그러나 연구 지원 사업 신청에서 발견되는 참신함에 대한 편견을 보면, 혁신적인 과학자는 애초에 그런 아이디어를 확인하는 데 필요한 연구비를 지원받는 데부터 어려움을 겪을 수 있다. 설사 연구비를 지원받는다고 해도 참신한 아이디어는 평범한 아이디어보다 실패할 가능성이 크다. -299쪽
성공작들은 시간 축에서 상당히 가까이 모여 있으며, 높은 영향력의 연구들을 잇달아 발표하는 일종의 ‘폭발(burst)’ 시기가 있다. 이러한 패턴은 과학 분야 경력에만 국한되지 않는다. 예술가와 영화감독의 히트작들도 비슷한 시간 패턴을 보인다. 성공적인 작업의 시기가 모여 있는 현상이 창의적인 경력에서 흔하게 발견되는 것이다. 이 주목할 만한 패턴의 원인이 되는 메커니즘은 무엇일까? -121쪽
노벨상 수상자들과 수많은 인터뷰 후에 로버트 머튼은 스타 과학자들이 만들어 내는 ‘비상한 기운(bright ambiance)’에 관해 기록했다. 즉, 스타 과학자들은 탁월할 뿐 아니라 다른 사람들 안에서 탁월함을 끌어내는 역량도 갖고 있다는 것이다. - 152쪽
작은 팀은 오래되고 덜 유명한 연구로부터 가치 있는 아이디어를 가져와 탐구하고 확장하면서 기존 과학과 기술을 무너뜨리고, 큰 팀은 비교적 최신의 결과에 기반해 이미 알려진 문제를 해결하면서 기존의 설계를 정교화한다. 따라서 작은 팀과 큰 팀 모두 건강한 과학의 생태계에서 핵심적인 역할을 한다. - 206쪽
이는 과학이 다른 창조적인 노력과는 구분되는 가장 중요한 특징이다. 미켈란젤로나 피카소가 존재하지 않았다면 우리가 미술관에서 감탄하며 바라보는 조각과 그림은 상당히 달랐을 것이다. 마찬가지로 베토벤 없이는 5번 교향곡도, 그 독특한 “빠바바밤!”도 없었을 것이다. 그러나 코페르니쿠스가 존재하지 않았다고 하더라도, 인류가 태양계에 대해 다른 식의 서술에 도달하지는 않았을 것이다. - 257쪽
우리는 역설적인 상황에 놓여 있다. 참신함이 과학에서 필수적이라는 것은 명백하다. (...) 그러나 연구 지원 사업 신청에서 발견되는 참신함에 대한 편견을 보면, 혁신적인 과학자는 애초에 그런 아이디어를 확인하는 데 필요한 연구비를 지원받는 데부터 어려움을 겪을 수 있다. 설사 연구비를 지원받는다고 해도 참신한 아이디어는 평범한 아이디어보다 실패할 가능성이 크다. - 298쪽
기술이 지난 20여 년 동안 인간 사회의 상당 부분을 재구성했음에도 불구하고, 과학적 과정을 운용할 수 있는 기술들은 정체되어 있다. 믿지 못하겠다면, 미국국립과학재단의 연구 과제 제출용 웹사이트 혹은 대부분 웹사이트의 편집 기능을 담당하는 스콜라원(Scholar-One) 초고 시스템을 살펴보길 바란다. 닷컴 붐 이후로 사라져 화석이 된 웹사이트를 닮아 있다. -361쪽
하지만 이 최신의 도구는 현미경이나 망원경과 근본적으로 다른 특성을 갖는다. 과학의 과학의 특별한 자연적 성질은 과학의, 과학에 의한, 그리고 과학에 대한 것이어야 한다
는 것이다. 정보과학, 사회과학 혹은 공학 등 일부 분과에만 의존하는 과학의 과학은 점점 더 커지고, 복잡해지고, 지수적으로 상호 연결되고 있는 이 분야의 핵심적 측면을 놓칠 수 있다. 다시 말해, 과학의 과학이 성공적이려면 모든 과학이 필요하다. -387쪽
저자소개
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노스웨스턴 대학교 켈로그경영대학원과 맥코믹 공과대학의 경영 및 조직학 교수이자, 노스웨스턴 복잡계 연구소(NICO)의 핵심 교수이다. 노스이스턴 대학교 물리학과에서 바라바시 교수 지도 아래 “빅데이터 시대의 통계물리학 (Statistical Physics in the Era of Big Data)”라는 주제로 박사학위를 받았다. 바라바시의 뒤를 이어 복잡계와 과학의 과학 연구 분야의 가장 촉망받는 젊은 과학자로, 복잡계 과학과 인공지능의 도구를 사용하고 개발하여 최근 과학 분야에서 폭발적으로 증가하는 데이터가 제공하는 기회와 가능성을 폭넓게 탐구하고 있다. 그의 연구는 《네 이처》, 《사이언스》, 《PNAS》 등 유수 학술지와, 《뉴욕 타임스》를 비롯한 거의 모든 주요 글로벌 미디어 매체에 소개되었으며, 연구와 교육에 대한 공로를 인정받아 AFOSR 젊은 연구자상, Poets & Quants 40세 이하 교수 베스트 40, 복잡계학회 주니어 과학상, 에르되시-레니 상, Thinkers50 레이더 2021등 여러 상을 수상했다.
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헝가리 출신의 복잡계 네트워크 이론의 창시자이자 세계적 과학자로, 노스이스턴대학교 네트워크 과학학과의 특훈 교수(Robert Gray Dodge Professor)이자 이 대학교의 복잡계연구소(Center for Complex Network Research) 원장이다. 그는 물리학과, 컴퓨터와 정보과학과, 하버드 의과대학원 의학과, 그리고 부다페스트의 중부유럽대학교(Central European University)에도 임용되어 있다. 《링크: 21세기를 지배하는 네트워크 과학(Linked: The New Science of Networks)》과 《버스트: 인간의 행동 속에 숨겨진 법칙(Bursts: The Hidden Pattern Behind Everything We Do) 》을 포함해 세 권의 책을 냈으며, <구조와 네트워크의 역동성(Structure and Dynamics of Networks)>과 <네트워크 의학(Network Medicine)>의 공동편집자이기도 하다. 그의 연구 결과는 늘 획기적인 발견으로 이어졌는데, 그 가운데 ‘무척도(scale-free) 네트워크’ 연구는 오늘날 가장 인용 횟수가 높은 연구로 손꼽힌다. 휴대 전화부터 월드와이드웹, 온라인 커뮤니티에 이르기까지 자연적·기술적·사회적 시스템에서 폭넓게 나타나는 이 현상을 설명하기 위해 바라바시-앨버트 모형을 제안했다. 이 이론으로 죽은 개념에 새로운 날개를 단 혁명적 과학자라는 평을 받았으며, 네트워크 이론이 경제학, 사회학, 인문학, 의학, 생물학, 공학 등 모든 학문에서 폭넓게 인정받는 데에 기여했다. 또한 경계를 넘나드는 다양한 관심과 해박한 지식, 독창적 논리와 대중적 흡인력으로 세계 유수 언론의 호평을 받고 있다.
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16,800원 15,120원
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이화여자대학교 정보통신학과를 졸업하고, 성균관대학교에서 복잡계 및 네트워크과학으로 박사 학위를 받았다. 사회연결망과 그 연결망 내에서의 집단적 의견 형성 및 인지 편향에 대한 연구를 수행해왔고, 특별히 불균등하게 분포된 자원, 특성, 연결망의 구조가 사회에 미치는 영향에 큰 관심을 갖고 있다. 현재 부경대학교 과학컴퓨팅학과 교수로 재직 중이며, 학벌 등의 개별 학자의 특성이 진로 선택에 미치는 영향과 사회에서의 집단적 의견 형성 과정 등을 연구하고 있다.
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