디지털 사회과학, 데이터에서 함의를 이끌어내다
어떤 현상의 발생 원인을 논리적이고 체계적으로 설명하기 위해 사회과학자들은 사회과학이론을 활용한다. 빅데이터 분석이 활발해지면서 한때는 ‘이론의 종말’을 이야기하는 사람들도 있었지만, 단지 데이터를 분석하는 것만으로는 어떤 데이터를 수집해야 하고 그 결과를 어떻게 해석해야 할지 알기 어렵다. 세상에 아무리 많은 데이터가 존재한다고 하더라도, 문제의 설정과 분석 결과의 해석 과정에서 여전히 사회과학적 관점은 필수적이다. ‘무엇을 관찰해야 할지 결정해 주는 것은 바로 이론’이라는 알버트 아인슈타인(Albert Einstein의 말이 여전히 유효한 것이다. 주로 데이터를 수집하고 전달하는 역할에 전념하는 데이터 엔지니어(data engineer나 분석과 설명에 초점을 맞추는 데이터 분석가(data analyst와는 달리 ‘데이터 과학자(data scientist’는 바로 우리가 풀어야 할 문제를 제대로 선정하고, 데이터의 분석 결과에 논리적이고 실천적인 해석을 더하여 사회의 문제를 풀어낼 수 있다는 점에서 차이가 있다.
한층 더 형태가 다양해진 데이터, 발전된 데이터 분석 기술과 사회과학이 만난 디지털 사회과학이 기존의 전통적인 연구 방법으로는 충분히 규명하기 어려웠던 문제들을 파헤쳐나가는 모습을 이 책에서 확인할 수 있을 것이다. 데이터를 중심으로 사회문제를 진단하고 해결하는 사회과학적 접근 방식의 발전에 도움이 되고자 한다.
제1장 ‘데이터로 뉴스 댓글과 여론 읽기’는 한국인의 뉴스 소비 생활에서 큰 비중을 차지하는 뉴스 댓글에 대한 분석이다. 거의 모든 뉴스가 포털 사이트를 통해 유통되고 포털 사이트의 뉴스 서비스가 기사에 댓글 서비스를 제공하는 한국의 미디어 환경에서 댓글은 여론 형성에 지대한 영향을 미치고 있다. 실험 결과에 따르면 댓글은 뉴스를 읽는 사람들이 뉴스 내용의 이념적 방향성을 추정하는 사회적 단서로 작용하여 보도의 내용을 적대적으로 인식하게 만든다. 저자들은 뉴스 댓글이 가진 문제점을
