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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 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 |
Albert-Laszlo Barabasi
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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?
--- p.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. --- p.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? --- p.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. --- p.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. --- p.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. --- p.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. --- p.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. --- p.387쪽 |
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새로운 시대,
새로운 과학을 위한 매니페스토 과학자에게 전성기는 언제 찾아올까? 글로벌 공동 연구는 과연 효과가 있을까? 수많은 논문 중에 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 이를 다루는 학문 분야를 ‘과학의 과학(Science of science)’이라 부른다. 새로운 도구의 발명은 과학혁명을 견인한다. 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 수많은 연구 논문, 프리프린트, 연구 제안서, 특허 등을 만들어 내며 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 팀으로 함께 일하는지를 팀 과학의 과학 (science of team science, SciTS) 영역의 문헌들을 통해 탐구한다. 예를 들어, 2016년 라이고 탐지기가 블랙홀 생성을 감지한 내용을 담은 논문의 저자는 1,000명이 넘는 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 생각되지만 오늘날 대부분 과학은 팀으로 이루어진다. 실제로 전체 과학과 공학 관련 발행물의 90%는 복수의 저자가 저술했다. 사실 이런 거대 협력은 과학자들에게 독특한 형태의 새로운 도전의 장이다. 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. 3부 ‘영향력의 과학’에서는 과학의 ‘생산자’들이 만들어 낸 것에 초점을 맞춘다. 1676년 2월 아이작 뉴턴은 로버트 훅에게 보낸 편지에 이렇게 썼다. “내가 멀리 본 것은 거인의 어깨에 올라섰기 때문이다.” 이 글귀는 지식의 누적이라는 과학의 본질적 특징을 간결하게 담아낸다. 실제로 과학 발견은 단독으로 일어나지 않고, 기존 연구 위에 쌓아 올려진다. 과학자들이 기반으로 삼은 아이디어의 출처를 인정해 오던 관습은 인용이라는 엄격한 규범으로 자리잡았고, 과학계는 특정 논문이나 연구가 가진 과학적 영향력을 측정하는 데 피인용 수를 사용하기 시작했다. 영향력과 피인용 수 사이의 연관성은 사실 모호하다. 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? 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. |