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지식 생산 방식에 따른 집단지성 구조 분석 -네이버 지식IN과 위키피디아를 중심으로-

'Collective intelligence Structure' Analysis

한국HCI학회 2009년도 학술대회, 2009 Feb. 09, 2009년, pp.1363 - 1373  

한창진 (서울대학교)

초록
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본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러므로 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 위에서 언급한 것과 같이 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 한다. 이렇게 구축된 모델은 집단지성의 개념을 명확하게 규정해줌으로써 현상으로서의 집단지성에 관한 다양한 연구들의 이론적 토대를 제공할 수 있을 것이다.
  • 먼저, 지식iN 생산물 성향 모델을 검증하도록 하자. 지식iN 모델에서는 질문의 의도를 생산물의 성향을 결정하는 가장 중요한 요인으로써 이를 바탕으로 지식iN에는 그 질문 의도에 따라서 크게 사실형, 의견형, 경험형 지식들이 혼재되어있는 모델을 설정하였다.

가설 설정

  • 2. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장된다.
  • 2. 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다.
  • 4. 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열된다.
  • 지식iN 생산 플로우 모델의 가장 핵심적인 가설은, ‘질문-답변-채택’ 의 단기 과정을 거치면서 생성된 유사한 K-let들이 장기적으로는 누적되어 있다는 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
질문기-답변기-순서화기를 거치면서 생산된 지식의 덩어리를 무엇이라 하는가? 즉, 답변들 중에서 가장 위쪽에 배치됨으로써 네티즌들에게 가장 먼저 노출된다. 이렇듯 지식iN에서는 ‘질문기-답변기-순서화기’ 를 거치면서 하나의 어느 정도 완성된 지식의 덩어리를 생산하게 되는데 본 연구에서는 이런 과정을 거쳐서 생산된 지식의 덩어리를 ‘K-let'이라고 명명한다.
답변기에는 등록된 질문에 대한 답변들이 등록되는 시기로 답변자들은 하나의 질문에 크게 두 가지 형태로 접근하게 되는데, 이는 무엇인가? ‘답변기’ 에는 등록된 질문에 대한 답변들이 등록되는 시기로 답변자들은 하나의 질문에 크게 두 가지 형태로 접근하게 되는 데, 이는 답변자의 성향에 영향을 미친다. 하나는 새로운 질문들을 지식iN의 메인화면에 ‘답변을 기다리는 새 질문’ 리스트를 통해서 확인하는 방법이다. 이러한 경로는 주로 지식iN을 활발하게 이용하는 사람들.
답변자가 질문에 도달하는 경로에 따라 답변자를 어떻게 나눌 수 있는가? 두 번째 모델은 지식iN 생산 참여자 모델로써 하나의 질문에 다양한 답변이 일어나는 지식iN의 생산 구조 속에서 답변자의 성향을 중심으로 설정되었다. 질문기에서 답변기로 이행하는 과정에서 답변자가 질문에 도달하는 경로에 따라 답변자는 크게 전문가형 답변자와 대화형 답변자로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 전문가형 답변자는 체계적이고 전문적인 답변으로 질문자에게 신뢰와 믿음을 주는, 만물박사라는 사전적 의미를 가진 ‘메이븐(Maven)’ 으로, 대화형 답변자는 지식iN이라는 거대한 지식의 커넥션으로 연결되어 있는 질문자와는 약한 유대관계를 가진 일반답변자라는 의미에서 '커넥터(Connector)' 라고 명명하였다.
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