디지털 인문학이란? (2023)
아래의 기록은 강의 흐름과는 상관없이 개인적으로 목차를 나눠 강의 내용을 정리한 것입니다.
📌 Harvard edX에서 ‘DH101 : Introduction to Digital Humanities’ 강의를 수료함을 통해 디지털 인문학이란 무엇인지, 그리고 이 학문에서는 어떤 연구가 가능하며, 어떤 학문과 어떤 방식으로 연계되고 있는지 알 수 있었다.
디지털 인문학이란?
디지털 인문학은 데이터 분석을 통해 한 시대의 전체적은 패턴을 찾고 (멀리서 읽기), 이 패턴을 찾은 후 몇개의 데이터(작품)을 선택해 가까히 공부할 수 있게하는 학문이다.
결국 그 몇개의 작품을 선택할 때, 평균에서 벗어난, 즉 이상치를 찾는다.
→ 무엇이 변화를 이르켰는가? 항상 변화는 특별한, 무언가 남들과는 다른 (이상치) 한 작품이나 작가로부터 시작된다.
→ 또한 사회적인 시각으로 바라보면, 우리가 알고있는 그 시대의 대표작은 대부분 다른 시대적 요소들을 배제하고 바라볼 수 없다 (운, 마케팅 등)
커뮤니케이션
또한 디지털 인문학에서는 여러 분야의 학자들이 서로의 의견을 공유한다. 그렇기에 여러 사람들 사이에 커뮤니케이션 능력이 중요하다. 다양한 분야의 학자들이 모이는 만큼, 각자 지식과 경험의 차이가 있을 것이기에 잘 대화하고 서로의 역량을 신뢰하는 것이 중요할 것 같다.
때문에 각 학자의 역할을 정의해서는 안 된다. 연구자로서의 각자에 역할에 경계를 만들기보다, 서로 도우며 연구하는 집중해야하는 것 같다. 그렇기에 개인의 지식의 수준보다는 다양한 분야의 학자들과 협력하고 소통하는 것이 더 중요하다.
‘인문학’과 ‘디지털 인문학’의 차이
인문학은 하나의 작품을 자세히 연구한다. 하지만 디지털 인문학에서는 더 넓은 시각으로 ‘larger scope of the cultural work’을 공부하는 학문이다. 한 작품이 아닌 여러 작품간의 관계, 즉 social network analysis를 중점으로 연구한다.
메타데이터 (Metadata)
메타데이터를 보강하여 패턴을 찾고자 하는 야를 지정할 수 있다. 예를 들어, 16세기 초기 페미니즘을 연구하기 위해 여성 작가가 쓴 코퍼스에서 선택하여 구체적으로 검색할 수 있다.
또한, 이상치를 특정할 때에 그 작품이 해당 그룹의 패턴과 다른 이유를 더 쉽게 파악할 수 있기 때문에 이상치를 더 잘 식별하는 데 도움이 될 수 있다고 생각한다.
개방성(Open Access)과 사용자 참여도
디지털 인문학은 개방성을 중요시한다. 데이터셋을 구축한 후, 이를 웹에 공개하여 다수에게 활용될 수 있게 하는 것과 이 데이터를 오랫동안 유지하는 것.
다수에게 데이터와 분석 자료를 공개함으로서, 더 다양한 해석을 가능하게 하고 (user interaction and interpretation → more agency to viewers), 더 많은 연구원들이 이 데이터를 활용하여 더욱 더 활발한 연구가 진행되길 바란다. 특히 연구자료 자체가 중요한 인문학 특성상, 공간 제약을 없애는 것이 인문학 발달에 아주 중요한 요소가 된다.
예를 들어 고대 이집트의 ‘기자 피라미드군’을 연구하려고 한다. 하지만 이 건축물에 대해 공부하려면 일단 이집트에 가야하는 제약이 생긴다. 또한 이집트에 간다고 해도, 이미 이 건축물의 여러 부분들이 세계의 여러 박물관에 따로 보관되어 있기 때문에 일일이 방문해야하는 문제점이 발생한다. 하지만 디지털 인문학을 통해 3D로 재연해놓았기 때문에 현재에는 집에서도 연구할 수 있다. 또한 재연 뿐만 아니라 복구와 함께 고대의 모습까지 함께 볼 수 있기 때문에 더 자세하고 생생한 연구를 가능하게 한다.
다른 예시로는 하버드 박물관의 Lightbox Gallery가 있다. 하버드 박물과의 있는 모든 작품들을 메타데이터의 형식으로 수십개의 모니터를 통해 볼 수 있게 한다. 디지털화를 통해 모든 작품을 또 한번 확장시켜, 이 작품들을 ‘set of relationship’으로 본다. 이 작품 하나를 보는 것이 아니라, 이 작품과 다른 작품과의 관계, 또는 그 시대와의 연관성을 볼 수 있게 한다. (zoom out from micro to macro view) (🔗Lightbox Gallery)
하지만 이러한 공간의 제약을 없앰으로 우리 분명히 유의해야할 것이 있다.
실제 물체에서만 느낄 수 있는 것들이 분명히 있기 때문에 디지털화된 물체와 작품을 따로 볼 필요가 있다. 온라인 상의 ‘물체’는 실제 작품과는 다르다는 것을 분명히 인식해야한다. 실제 우리가 경험하는 작품은 온라인에 전시되어있는 작품과는 다른 것이다 — 이 둘은 다른 목적, 서로 다른 정보를 담고 있다.
디지털 인문학의 데이터
Data is not a fact or knowledge. It is a construct, where it allows heuristic analysis. It cannot be an evidence by itself. Thus ‘Data Analysis’ is merely an expansion of information.
디지털 인문학은 두 가지로 나눌 수 있다 :
- 인프라 구축 - 큰 규모의 데이터를 구축하는 것. 고전적인 인문학 연구 방식과 비슷하다.
- 표현력, 실험적 사고, 비판적 사고 - 새로운 형식을 만들고 학문과 대중들과 대화를 시도하며 학문의 경계를 확장하려는 시도
디지털 인문학에서는 데이터 분석을 통해 단순 인간의 역사적 사실뿐만 아니라 인간의 경험을 공부하려고 한다. 그렇기에 데이터를 분석 할 때 데이터값 그 이상을 보는 것이 중요하다. 어떤 데이터가 존재하냐에 따라 당시 사람들이 중요하게 여겼던 것이 무엇인지 알 수도 있다. 또한 데이터가 생성될 때 뿐만 아니라 분석하고 해석할 때 bias가 존재할 수 있음을 기억해야한다.
- Database is not only a technical construct, but also a social construct
- Should not let these ‘tool’ define our society
- Should be aware of its humanities field rather than focusing only on the engineering question and motivations.
디지털 인문학 연구
Visualizing Broadway by Derek Miller
Exploring Medieval Mary Magdalene by Racha Kirakosian
이 프로젝트에는 한 개의 목표가 아닌 여러 단계의 목표가 존재한다 :
- 첫째, 가능한 한 편집을 최소화하여 여섯 가지 버전의 텍스트를 효과적으로 보여주는 것.
- 둘째, 미래의 연구자들이 이 데이터를 통해 연구하고 분석할 수 있도록 데이터를 보존하는 것. 이를 위해서는 메타데이터의 지속적인 유지 관리가 필요하다.
- 마지막으로, 중세 영어 OCR의 발전을 위한 것. 중세 영어의 필사본 데이터를 더 많이 확보할수록 기계가 그 의미를 학습할 수 있는 충분한 데이터를 확보할 수 있다.
Exploring Medieval Mary Magdalene
Slave Revolt in Jamaica, 1760-1761 by Vincent Brown
그동안 데이터의 부족으로 인해 연구 결과, 특히 역사적 사실이 왜곡되고 있는 것이 아닐까 항상 고민해왔다. 이 연구를 통해 디지털 인문학을 통해 더 객관적인 연구가 가능하다는 것을 알게 되었다. 데이터 분석이 ‘빅’데이터라는 사실을 간과하고 있었던 것 같다. 한 데이터만이 아닌 여러 작은 데이터들을 종합해 보면서 부족한 데이터를 보강하는 것도 가능한 것. 이 작은 데이터들은 하나하나 따로 보면 의미 없어보이지만, 이를 같이 분석함으로서 전체적인 흐름을 파악할 수 있게 된다.
참고한 강의 및 논문들
Introduction to Digital Humanities