선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 네이버 블로그와 트위터를 중심으로 소셜 빅데이터 분석을 통해 우리나라 대중들의 과학관에 대한 관심 특성, 이용 행태, 여론 등의 인식을 살펴보고자 하였다. 소셜 빅데이터의 분석 결과들은 주로 데이터 생산 주체의 행동에 변화를 주는 과정으로 이어지고 활용된다(Jung, 2011).
- 본 연구는 2개월 정도의 짧은 기간 동안 특정 소셜 미디어에 나타난 대중들의 글을 분석한 결과이다. 따라서 시기적 특성과 분석 대상이 된 미디어의 특성이 반영되어 있고, 소셜 미디어를 잘 사용하지 않는 세대들의 의견이나 소셜 미디어에 표현하지 않은 대중의 인식은 배제되어 있으므로 우리나라 모든 대중의 의견을 대변한다고 보기는 어렵다.
- 본 연구는 대중의 과학적 소양을 함양하기 위한 기관으로서의 과학관의 역할에 주목하고, 우리나라 과학관이 대중에게 어느 정도 영향을 미치고 있는지 알아보기 위하여 소셜 빅데이터 분석을 통해 대중의 과학관에 대한 인식과 사용 행태를 알아보고자 하였다. 이를 위해 네이버 블로그와 트위터에에서 ‘과학관’이 포함된 게시글들을 추출한 뒤 텍스트 네트워크 분석, 빈도 분석, 공기어 분석 및 의미 분석을 실시하고 영어권의 분석 결과와 비교해 보았다.
- 이상에서 소셜미디어의 빅데이터에 나타난 대중들의 국내 과학관에 대한 인식 및 이용행태를 살펴보았다. 블로그 분석을 통해 국내 대중들은 과학관을 주로 아이의 체험을 위한 공간으로 활용하고 있음을 알 수 있었고, 과학관의 프로그램과 전시에 대해서는 긍정적으로 인식하고 있음을 알 수 있었다.
- 따라서 우리나라 과학관이 3세대적 과학관으로 한 걸음 더 나아가기 위해서는 학생 대상의 교수학습 공간이라는 관점에서 벗어나 일반 대중의 입장에서 현재 우리나라 과학관의 현 주소를 재조명해 볼 필요가 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 현재 우리나라 대중들이 과학관에 대해서 어떠한 인식을 가지고 있으며 과학관을 어떻게 활용하고 있는지, 또 대중에게 과학관이 어느 정도 영향을 미치고 있는지 등을 알아보고자 한다.
- 한편, 연구 결과에서 드러났듯이 국내 과학관들은 제 3세대적 과학관으로서의 기능은 거의 하고 있지 못한 것으로 드러났다. 이에 연구 결과를 바탕으로 국내 과학관이 제3세대적 과학관으로서의 기능을 강화하기 위해 몇 가지 제언을 하고자 한다.
제안 방법
- 공기어의 경우 ‘과학관’과 직접적 관련이 높은 단어일 가능성이 높으므로 동사와 형용사를 포함하여 살펴보았다.
- 과학관 서비스의 주를 이루는 ‘프로그램’과 ‘전시’, 그리고 과학관의 접근성과 관련되는 ‘위치’, 사이중심성이 높게 나타났던 ‘홈페이지’를 선택하여 각각에 대한 에고네트워크를 분석하였으며 그 결과는 다음 절에 제시하였다.
- 다음으로 네트워크에서 상호 연결 강도는 높으면서 다른 그룹과의 연결은 상대적으로 약함을 의미하는 군집성을 기준으로 하위 그룹들을 따로 떼어 살펴보았다. 그 결과 ‘이용’, ‘아이’, ‘체험’ 세 단어를 중심으로 한 세 개의 집단으로 나누어졌다.
- 다음으로 트위터 분석은 한국어 사용자와 영어 사용자로 나누어 실시하였다. 트위터의 경우 열흘간의 데이터만을 무료로 오픈한다는 제한점으로 인해 9월 18일에서 9월 28일까지 열흘 동안 ‘과학관’ 과 ‘science museum’을 중심으로 생성된 데이터를 수집하여 분석 대상으로 하였다.
- 따라서 개별 개시글에서 ‘과학관’ 단어를 기준으로 좌우 5어절 이내에 나타나는 공기어를 살펴보았다.
- , 1994), 사이중심성은 다른 단어들의 관계를 매개 혹은 중개하는 정도를 나타내는 지표이다(Freeman, 1979). 본 연구에서는 네트워크를 분석함에 있어 이러한 분석 지표들과 함께 네트워크를 시각화한 그래프 및 특정 단어를 중심으로 주변에 연결된 단어들만 세부적으로 살펴보는 에고네트워크 분석 방법을 사용하였다. 분석 절차는 가장 먼저 내용을 담고 있는 명사만을 사용하여 시각화, 중심성 지표 분석을 실시하여 대중들이 과학관을 어떻게 인식하고 활용하고 있는지에 대한 전체적인 메시지를 파악하고, 이후 과학관의 프로그램, 전시, 거리, 홈페이지 등 과학관 주요 서비스와 관련된 단어들을 중심으로 에고네트워크를 분석하여 보다 세부적으로 살펴보았다.
- 본 연구에서는 네트워크를 분석함에 있어 이러한 분석 지표들과 함께 네트워크를 시각화한 그래프 및 특정 단어를 중심으로 주변에 연결된 단어들만 세부적으로 살펴보는 에고네트워크 분석 방법을 사용하였다. 분석 절차는 가장 먼저 내용을 담고 있는 명사만을 사용하여 시각화, 중심성 지표 분석을 실시하여 대중들이 과학관을 어떻게 인식하고 활용하고 있는지에 대한 전체적인 메시지를 파악하고, 이후 과학관의 프로그램, 전시, 거리, 홈페이지 등 과학관 주요 서비스와 관련된 단어들을 중심으로 에고네트워크를 분석하여 보다 세부적으로 살펴보았다. 에고네트워크 분석에서는 명사 뿐 아니라 동사, 형용사를 모두 포함한 상태에서 분석을 실시하여 대중의 행위나 판단, 느낌, 평가 등을 확인할 수 있도록 하였다.
- 블로그 게시글의 경우 사용자의 과학관 이용 행태와 인식을 세부적으로 살펴보기 위해 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 가장 먼저 출현 빈도 10 미만의 단어들을 삭제하였는데, 이는 소셜 미디어 데이터의 특성상 맞춤법이나 표기법에 어긋난 표현들이 많으며 저빈도 단어들의 상당수가 이에 해당하기 때문이다.
- 다음으로 텍스트에서 단어 사이의 관계를 나타내는 행렬을 생성하였다. 언어학에서는 연구에 따라 다르기는 하나 보통 공기(共起) 관계를 살필 때 좌우 5어절 정도를 선정하는데, 본 연구에서도 이를 기준으로 하여 한 단어의 좌우 5어절 사이의 출현 빈도를 이용하여 행렬을 만들되 단어 사이의 거리를 보다 강조하기 위하여 어절 위치에 따라가중치를 부여하였다. 즉 두 단어가 나란히 붙어 있으면 5, 한 어절 띄우고 있으면 4, 두 어절 띄우고 있으면 3을 부여하는 형태로 1에서 5까지의 공기 점수를 부여하고 이 점수를 이용하여 행렬을 생성하였다.
- ‘프로그램’을 중심으로 에고네트워크를 분석한 결과를 그림 7과 표 2에 제시하였다. 에고네트워크 분석 결과에서는 인접한 단어들의 종류 뿐만 아니라 연결된 빈도도 중요하다고 판단하여 가중치를 부여한 연결중심성을 살펴보되, 명사와 서술어를 구분하여 제시해 보았다. 이는 프로그램에 대한 대중들의 평가나 느낌 등의 인식을 보다 잘 드러내기 위함이다.
- 분석 절차는 가장 먼저 내용을 담고 있는 명사만을 사용하여 시각화, 중심성 지표 분석을 실시하여 대중들이 과학관을 어떻게 인식하고 활용하고 있는지에 대한 전체적인 메시지를 파악하고, 이후 과학관의 프로그램, 전시, 거리, 홈페이지 등 과학관 주요 서비스와 관련된 단어들을 중심으로 에고네트워크를 분석하여 보다 세부적으로 살펴보았다. 에고네트워크 분석에서는 명사 뿐 아니라 동사, 형용사를 모두 포함한 상태에서 분석을 실시하여 대중의 행위나 판단, 느낌, 평가 등을 확인할 수 있도록 하였다.
- 이를 위해 네이버 블로그와 트위터에에서 ‘과학관’이 포함된 게시글들을 추출한 뒤 텍스트 네트워크 분석, 빈도 분석, 공기어 분석 및 의미 분석을 실시하고 영어권의 분석 결과와 비교해 보았다.
- 이후 추출된 단어들을 하나하나 살피며 의미를 기준으로 ‘과학관 운영에 관계된 단어’, ‘과학관의 3세대적 기능에 관계된 단어’, ‘관람객의 감정과 관련된 단어’, ‘관람객의 행위를 나타내는 동사’, ‘과학 컨텐츠와 관련된 단어’ 로 구분하여 분류해 보았다.
- 트위터에서는 두 번에 나누어 데이터를 수집하였는데 첫 번째는 ‘과학관’을 키워드로 수집하여 한글 사용자들이 작성한 텍스트를 추출하였고, 두 번째는 ‘science museum’을 키워드로 하여 영어 사용자들이 작성한 텍스트를 추출하였다.
- 트위터의 게시글은 수집 기간이 짧고 텍스트에 충분한 정보가 포함되지 않는 경우가 많아 네트워크 분석을 실시하기 보다는 단어의 사용 빈도와 의미를 중심으로 사용자들의 감정과 여론, 인식 등을 살펴보았다. 형태소 분석과 정제가 완료된 자료를 계량적 언어 분석 프로그램인 AntConc를 사용하여 단어 사용 빈도 및 과학관과 공기어 분석을 실시하였다.
- 하위 그룹들에서 비교적 높은 연결중심성을 보이는 단어들을 살펴, 대중의 과학관에 대한 인식을 좀 더 세부적으로 살펴보기 위한 대상 키워드를 추출하였다. 과학관 서비스의 주를 이루는 ‘프로그램’과 ‘전시’, 그리고 과학관의 접근성과 관련되는 ‘위치’, 사이중심성이 높게 나타났던 ‘홈페이지’를 선택하여 각각에 대한 에고네트워크를 분석하였으며 그 결과는 다음 절에 제시하였다.
- 명사는 내용 정보를 담은 형태소이므로 내용 분석에 필수요소이고, 형용사는 과학관에 대한 관람객의 묘사나 평가가, 동사는 관람객들의 행동들이 드러나므로 채택하였다. 한편, 형태소 분석 결과에서 명사 연쇄를 모두 구제하고, 명사구를 하나의 의미 단위로 병합하여 의미 중심의 네트워크를 볼 수 있도록 처리하였다. 형용사와 동사는 어간에 종결어미 ‘다’를 부착하여 기본형으로 변환하였다.
대상 데이터
- 990개의 단어 가운데 명사는 673개가 포함되어 있었는데, 먼저 이들을 이용하여 네트워크 분석을 실시해 보았다. 전체 네트워크의 중심성 지표를 분석한 결과에서 경향을 잘 보여준다고 판단되는 연결 중심성, 가중치가 부여된 연결중심성, 사이중심성을 각각 시각화하여 그림 1에서 3에 제시하였다.
- 네이버 블로그와 트위터로부터 일정 기간을 설정하고 키워드를 설정하여 자료를 수집 하였다. 데이터 수집 소프트웨어로는 ‘R’을 사용하였다.
- 따라서 빈도수 10 미만의 단어들을 제거하고 ‘과학관’과 좌우 10어절 이상의 거리에 있는 단어들을 제거하여 총 377,615어절, 990개의 단어를 최종적으로 네트워크 분석에 사용하였다.
- 먼저 블로그 분석 대상은 국내의 대표적인 포털 블로그인 네이버 블로그로 선정하였다. 데이터 수집 기간은 2016년 8월 1일부터 9월 30일 까지 2개월간이었는데, 주요 과학관들의 연보에 따르면 8월은 연중 관람객 수가 가장 많은 달에 해당하여(Gwacheon National Science Museum, 2014, National Science Museum, 2015) 소셜 미디어 상에서 반응 또한 활발하게 일어났을 것으로 판단하였다.
- 트위터에서는 두 번에 나누어 데이터를 수집하였는데 첫 번째는 ‘과학관’을 키워드로 수집하여 한글 사용자들이 작성한 텍스트를 추출하였고, 두 번째는 ‘science museum’을 키워드로 하여 영어 사용자들이 작성한 텍스트를 추출하였다. 트위터의 경우 리트윗 기능의 특성상 리트윗된 게시물이 반복해서 나타났는데, 자료의 영향력을 고려하여 리트윗된 텍스트들을 모두 포함하여 분석 대상으로 하였다.
- 트위터의 경우 열흘간의 데이터만을 무료로 오픈한다는 제한점으로 인해 9월 18일에서 9월 28일까지 열흘 동안 ‘과학관’ 과 ‘science museum’을 중심으로 생성된 데이터를 수집하여 분석 대상으로 하였다.
데이터처리
- 생성된 행렬을 이용하여 네트워크 분석을 실시하였는데, 분석 도구로는 Gephi 0.9.1을 사용하였고, 네트워크 분석 지표로는 연결중심성, 사이중심성을 사용하였다. 연결중심성은 하나의 단어가 얼마나 많은 다른 단어와 연결되는가를 나타내는 지표이고(Wasserman et al.
- 수집한 텍스트들은 데이터 가공을 위하여 형태소 분석을 실시하였다. 형태소 분석은 한글은 한글 형태소 분석기 가운데 정확도가 높다고 알려져 있는 Utagger를 사용하였고, 영어는 Illinois Part-of-Speech Tagger를 사용하였다.
- 트위터의 게시글은 수집 기간이 짧고 텍스트에 충분한 정보가 포함되지 않는 경우가 많아 네트워크 분석을 실시하기 보다는 단어의 사용 빈도와 의미를 중심으로 사용자들의 감정과 여론, 인식 등을 살펴보았다. 형태소 분석과 정제가 완료된 자료를 계량적 언어 분석 프로그램인 AntConc를 사용하여 단어 사용 빈도 및 과학관과 공기어 분석을 실시하였다. 이후 추출된 단어들을 하나하나 살피며 의미를 기준으로 ‘과학관 운영에 관계된 단어’, ‘과학관의 3세대적 기능에 관계된 단어’, ‘관람객의 감정과 관련된 단어’, ‘관람객의 행위를 나타내는 동사’, ‘과학 컨텐츠와 관련된 단어’ 로 구분하여 분류해 보았다.
이론/모형
- 수집한 텍스트들은 데이터 가공을 위하여 형태소 분석을 실시하였다. 형태소 분석은 한글은 한글 형태소 분석기 가운데 정확도가 높다고 알려져 있는 Utagger를 사용하였고, 영어는 Illinois Part-of-Speech Tagger를 사용하였다. 형태소 분석을 완료한 다음 분석에 사용할 형태소만을 남기고 나머지는 삭제하였는데, 본 연구에서는 명사, 형용사, 동사만을 남기고 나머지 조사, 부사, 수사 등은 모두 삭제하였다.
성능/효과
- 2016년 8월과 9월, 2개월간의 네이버 블로그에서 ‘과학관’이 포함된 텍스트를 추출한 결과 총 3,926개의 텍스트, 1,071,883어절이 수집되었다.
- 가중치가 부여된 연결중심성 상위 서술어들을 살펴본 결과 ‘다양하다’, ‘좋아하다’, ‘멋지다’, ‘열리다’, ‘재미있다’의 순서로 나타나 프로그램과 마찬가지로 전시에 대해서도 긍정적으로 인식하고 있음을 알 수 있었다.
- 가중치를 부여한 연결중심성이 높은 서술어로 ‘좋아하다’, ‘재미있다’, ‘새롭다’, ‘알차다’, ‘다채롭다’ 가 차례대로 나타나 대중들은 과학관 프로그램에 대해 대체로 긍정적인 반응을 보이고 있는 것으로 나타났다.
- ‘폰’의 경우 과학관 관람을 위해 교사가 학생들의 핸드폰을 수거하는 것이 이슈화 되고 있었다. 공기어 분석 결과를 통해 트위터에서는 주로 10대 사용자들의 게시글에서 과학관이 나타나고 있으며 학교의 단체 관람에 대해 다소 부정적 인식을 하고 있는 것으로 나타났다. ‘아이’, ‘가족여행’과 같이 30대 사용자의 게시글로 추정되는 단어들도 있었으며, ‘기상기후 사진전’의 경우 데이터를 추출하는 시기에 특정 과학관에서 기상기후사진전이 열린 것이 이슈화 된 것으로 보인다.
- 과학관 관련 단어들에는 과학관의 자체의 운영 혹은 관람 동기와 관련된 단어들을 포함시켰는데, 한국어와 영어권 모두에서 ‘국립’이 가장 많이 나타났고, ‘전시’, ‘행사’, ‘체험’, ‘어린이’, ‘가족’ 등이 공통적으로 나타났다.
- 이를 위해 네이버 블로그와 트위터에에서 ‘과학관’이 포함된 게시글들을 추출한 뒤 텍스트 네트워크 분석, 빈도 분석, 공기어 분석 및 의미 분석을 실시하고 영어권의 분석 결과와 비교해 보았다. 그 결과 블로그에서는 주로 어린 자녀를 둔 부모 층에서 과학관이 이슈가 되고 있었고, 트위터에서는 단체 관람을 하는 학생 층이 다수 드러났다. 따라서 우리나라 대중들은 과학관을 주로 아이의 체험을 위한 공간으로 활용하고 있었고, 이 경우 과학관의 프로그램과 전시에 대해서는 긍정적으로 인식하고 있었다.
- 그 결과 한국어 텍스트에서는 ‘국립’, ‘친구’, ‘박물관’, ‘기념물’, ‘전시’, ‘학교’, ‘과학’, ‘미술관’, ‘소풍’, ‘시립’ 의 순서로 나타났으며, 영어 텍스트에서는 ‘natural history museum’, ‘national’, ‘free’, ‘nature’, ‘technology’, ‘college’, ‘dead sea’, ‘industry’, ‘exhibition’, ‘government’ 의 순서로 나타났다.
- 끝으로 관람객의 행위와 관련된 단어들에서도 영어권에서 보다 다양한 행위 동사들이 나타났는데, 우리나라와는 달리 영어권에서 ‘learn’, ‘join’, ‘participate’ 등 보다 적극적인 참여를 보여주는 단어들이 나타나고 있었다.
- ‘홈페이지’ 주변에 가장 많이 연결된 서술어는 ‘예약하다’, ‘문의하다’, ‘신청하다’, ‘접수하다’, ‘찾아보다’의 순서로 나타났다. 나머지 중심성 지표 분석 결과와도 종합하여 살펴봤을 때 대중들은 과학관 홈페이지에서 정보를 찾거나 의견을 제시하기 보다는 프로그램 등에 참여하기 위한 목적으로 주로 활용하고 있음을 알 수 있었다. 인터넷이 생활화되어 있고 현대인들의 대부분이 온라인 접근성이 높음을 고려할 때 대중의 참여를 높이기 위해서는 홈페이지 개선이 이루어져야 함을 시사한다.
- 이상에서 소셜미디어의 빅데이터에 나타난 대중들의 국내 과학관에 대한 인식 및 이용행태를 살펴보았다. 블로그 분석을 통해 국내 대중들은 과학관을 주로 아이의 체험을 위한 공간으로 활용하고 있음을 알 수 있었고, 과학관의 프로그램과 전시에 대해서는 긍정적으로 인식하고 있음을 알 수 있었다. 과학관의 접근성에 대해서는 멀고 힘들다는 반응을 보였고, 과학관 홈페이지는 주로 프로그램 참여를 위한 예약 수단으로 활용되고 있었다.
- 따라서 소셜 미디어를 통해 대중의 인식을 알아보기 위해서는 그 시기에 대중들의 소셜 미디어 사용 형태를 충분히 고려할 필요가 있다. 이에 본 연구가 진행되는 2016년 8월부터 논문이 작성되는 2017년 말 시점까지 모바일 앱 사용 통계를 제공하는 서비스인 앱랭커(AppRanker, 2017)를 통해 살펴본 결과 밴드나 카페와 같은 그룹형 서비스를 제외하고 개인 소셜서비스 부분에서는 트위터가 지속적으로 실행율 최상위를 차지하고 있었으며, 블로그 형태로는 유일하게 네이버 블로그가 꾸준히 10위권 이내를 유지하고 있었다.
- 트위터 분석에서는 ‘과학관’ 키워드로 추출한 결과에서 총 229개의 게시글 2,558어절 분량의 텍스트가 추출되었고, ‘science museum’ 키워드로 추출한 결과에서는 총 4,910개의 게시글에서 84,076어절 분량의 텍스트가 추출되었다.
후속연구
- 소셜 빅데이터의 분석 결과들은 주로 데이터 생산 주체의 행동에 변화를 주는 과정으로 이어지고 활용된다(Jung, 2011). 그러므로 본 연구를 통해 현재 대중의 입장에서 과학관의 역할과 위치를 확인하고, 이는 과학관과 대중이 소통하는 3세대적 과학관으로 나아가기 위한 방안 모색의 출발점이 될 수 있을 것이다.
- 이 때 강연 도중에 청중들이 미리 스마트폰을 이용하여 질문을 등록하도록 하는 등의 방법을 이용하면 질의 응답을 보다 활성화시킬 수 있을 것이다. 기후변화와 관련된 다큐멘터리를 상시 상영하는 것도 방법이 될 수 있을 것이다. 이 후 기후변화로 인한 문제점들의 해결 방안에 대한 포럼이나 토론을 열어 대중이 자발적으로 기후변화에 대처하기 위한 방안을 모색하고 의견을 공유하도록 하면, 대중들이 기후 변화에 훨씬 능동적으로 대처하고 실천으로 이어질 가능성이 높아질 것이다.
- 넷째, 과학관의 낮은 접근성을 보완하기 위한 방안을 마련할 필요가 있다. 대중교통과 연계하여 주기적으로 셔틀버스를 운행하는 것도 하나의 방법이 될 수 있을 것이다.
- 우리나라 과학관의 경우 일정한 시간 간격으로 해설 프로그램이 운영되기는 하나, 같은 프로그램이 계속 반복되는 형태가 대부분이며 전시관 내에 인력들이 배치되어 있기는 하나 관람객들이 이들로부터 전시물에 대한 해설을 듣거나 의미 있는 질의 응답이 이루어지는 경우는 매우 적은 것으로 보인다. 따라서 보다 다채로운 해설이나 교육 프로그램을 마련하여 관람객들이 과학관을 여러번 방문하여도 다양한 해설을 들을 수 있도록 한다거나, 전시관 내의 인력들이 보다 적극적으로 관람객에게 다가가서 소통할 수 있도록 개선하는 것이 도움이 될 수 있을 것이다.
- 이 후 기후변화로 인한 문제점들의 해결 방안에 대한 포럼이나 토론을 열어 대중이 자발적으로 기후변화에 대처하기 위한 방안을 모색하고 의견을 공유하도록 하면, 대중들이 기후 변화에 훨씬 능동적으로 대처하고 실천으로 이어질 가능성이 높아질 것이다. 또한 기후 변화에 대처하기 위한 실천 사례 발표의 장을 마련한다거나, 기후 변화와 관련된 정책 제안, 정부 정책에 대한 찬반 투표 등을 실시하는 것도 방법이 될 수 있을 것이다.
- 여기에 덧붙여 과학적 이슈와 관련된 강연 다시보기, 실천 사례 공모, 정책 제안하기, 투표하기의 기능을 활용할 수 있을 것이다. 또한 몇 가지 과학적 이슈를 정하고 그에 대한 전문 정보들을 제공하거나 혹은 전문 정보나 기관을 링크해주는 기능을 추가한다면 대중과 과학의 소통에 보다 능동적인 역할을 할 수 있을 것이다.
- 지금의 과학관 홈페이지는 과학관의 전시나 프로그램, 혹은 시설 안내 위주로 제작되어 있으며, 관람객은 프로그램 예약 기능을 주로 활용하고 있다. 여기에 덧붙여 과학적 이슈와 관련된 강연 다시보기, 실천 사례 공모, 정책 제안하기, 투표하기의 기능을 활용할 수 있을 것이다. 또한 몇 가지 과학적 이슈를 정하고 그에 대한 전문 정보들을 제공하거나 혹은 전문 정보나 기관을 링크해주는 기능을 추가한다면 대중과 과학의 소통에 보다 능동적인 역할을 할 수 있을 것이다.
- 기후변화를 예를 들면, 지구의 기후변화 실태와 향후 도래하게 될 문제점에 대해 전문가 초청 강연을 연다면, 강연을 마친 뒤 충분한 질의 응답 시간을 갖는 것이 중요할 것이다. 이 때 강연 도중에 청중들이 미리 스마트폰을 이용하여 질문을 등록하도록 하는 등의 방법을 이용하면 질의 응답을 보다 활성화시킬 수 있을 것이다. 기후변화와 관련된 다큐멘터리를 상시 상영하는 것도 방법이 될 수 있을 것이다.
- 기후변화와 관련된 다큐멘터리를 상시 상영하는 것도 방법이 될 수 있을 것이다. 이 후 기후변화로 인한 문제점들의 해결 방안에 대한 포럼이나 토론을 열어 대중이 자발적으로 기후변화에 대처하기 위한 방안을 모색하고 의견을 공유하도록 하면, 대중들이 기후 변화에 훨씬 능동적으로 대처하고 실천으로 이어질 가능성이 높아질 것이다. 또한 기후 변화에 대처하기 위한 실천 사례 발표의 장을 마련한다거나, 기후 변화와 관련된 정책 제안, 정부 정책에 대한 찬반 투표 등을 실시하는 것도 방법이 될 수 있을 것이다.
- 첫째, 현 시대의 과학적 논쟁 혹은 이슈를 다루는 성인 컨텐츠를 개발하되, 전시나 체험에서 그치는 것이 아니라 전문가 강연, 포럼, 토론, 투표 등 대중이 과학과 소통하고 자신의 의견을 표현할 수 있는 프로그램을 개발할 필요가 있다. 기후변화를 예를 들면, 지구의 기후변화 실태와 향후 도래하게 될 문제점에 대해 전문가 초청 강연을 연다면, 강연을 마친 뒤 충분한 질의 응답 시간을 갖는 것이 중요할 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.