단순한 인간, 복잡한 사회

Sawyer, K. (2005). "Social Emergence: Societies as Complex Systems". Cambridge University Press. 오래 전부터 읽고 싶었던 책이었는데, 방학을 틈타 보게 됐다. 결론부터 말하자면, 내가 기대하고 예상했던 것과는 다른 내용들이었고, 그마저도 크게 인상적인 부분은 많지 않았다. 좀 심하게 말하자면, 기대이하. 경제 경영 이외의 사회과학 분야에 복잡계적 이론과 연구방법을 적용한다는 것이 쉽지는 않은 일이다. 그래서 기존의 연구들이 어떻게 진행해오고 있는지를 적극적으로 참고해야겠다는 생각을 하고 있고, 그 중에서 복잡계의 핵심 요소라 할 수 있는 창발현상(emergence)을 기존 연구들에서 어떻게 소화하고 있는지를 궁금해하고 있는 중이..

요새 프로그래밍 공부가 한창이다. 몇 달 전까지만 해도 프로그래밍 하면 굉장히 멀게 느껴졌었다. 그래도 최근에 파이썬과 자바를 집중적으로 배우고 있는 터라, 그래도 상대적으로 좀 더 친근하게 느껴진다. 프로그래밍을 배우는 목적은 현재로서는 크게 두 가지인데, 하나는 행위자 기반 모형(Agent Based Modeling)을 하기 위한 기반을 닦는 것이고, 두 번째는 트위터 등의 웹에서 자료를 긁어다가 분석하는 기법을 배우기 위함이다. 두 번째는 그렇다 치고, 첫 번째 목적을 달성하기 위해서는 프로그래밍 언어의 문법만이 아니라 그 문법을 통해 ABM을 구현할 수 있어야 한다. 보통 NetLogo가 많이 쓰이는데, 내 생각에 왠지 NetLogo는 이후에 확장성이 좀 떨어질 것 같다. NetLogo를 배우면 ..

Bimber, B., Flanagin, A. J. & Stohl, C. (2005). Reconceptualizing collective action in the contemporary media environment. "Communication Theory", 14(4), 365-388. "새로운 정보통신 기술이 가져온 중요한 변화 가운데 하나는 사적 영역과 공적 영역 사이의 경계를 약화시키고 둘 사이를 보다 쉽게 넘나들수 있도록 만들었다는 점이다. 이로 인해, 무임 승차(free riding), 선택적 보상(selective incentives), 조직(organization) 같은 기존의 이론적 시각으로는 쉽게 알아차릴 수 없는 현상이 나타났는데, 그것은 사적 영역과 공적 영역 사이의 경계를 쉽게 ..

Brunsting, S. & Postmes, T. (2002). Social movement participation in the digital age: Predicting offline and online collective action. "Small Group Research", 33(5), 525-554. 온라인에서 진행되는 사회 운동에 대한 아티클들을 대강 찾아서 그 중에 손에 잡히는 것을 하나 읽었다. 시작은 거창(?)했다. 인터넷 사용이 집단 행동을 어떻게 변화시키는지를 연구해보겠다는 것으로 글이 시작했다. 물론 그 질문에 간단히 답할 수 없다는 것은 누구나 다 알고 있다. 따라서 질문을 특정한 방향으로 좁혀 들어가야 하는데, 그 과정이 나름대로 인상적(?)이었다. 1. "인터넷 사용이 집단 ..

Backman, O. & Edling, C. (1999). Mathematics matters: On the absence of mathematical models in quantitative sociology. Acta Sociologica, 42(1), 69-78. "문제는, 우리가 횡단적 분석(cross-sectional analysis)을 할 때에는 연구 대상 현상이 반드시 평형 상태(steady state)에 있다고 가정해야만 한다는 점이다. 사실 이러한 가정은 정말 강력한(무리한) 가정인데, 일반적으로 우리가 알고 있는 사회 현상 가운데 그렇게 평형 상태와 같은 특성을 가지고 있는 것은 거의 없기 때문이다."(p.71) 내가 공부하는 신문방송학계를 비롯한 대부분의 사회과학에서는 소위 통계적 기..

로버트 액설로드(Robert Axelrod)는 social simulation 분야에서는 엄청난 대가 중 한 사람이다. 그가 쓴 Advancing the Art of Simulation in the Social Sciences 는 사회과학자의 입장에서 소셜 시뮬레이션이 뭔가를 이해하는데 큰 도움을 줄 수 있는 글이라 생각한다. 가장 먼저 그가 지적하고 있는 것은, 사회과학의 다른 연구들도 마찬가지이지만, 소셜 시뮬레이션 분야에서 replication 을 등한시하는 경향이 있다는 사실이다. 물론 replication 하는 데에 여러 장애물이 있음을 그도 인정하고 있다. 하지만 replication 이 소홀히 다뤄짐으로 인해, 소셜 시뮬레이션 분야가 더 발전할 수 있음에도 불구하고 그러지 못하고 있는 점을 ..

"직선 또는 완만한 곡선의 모습으로만 세상이 움직인다고 생각하고 세상을 바라본다면, 마치 산사태와 같이 갑자기 발생하는 사회 현상은 불가사의한 일로만 보일 것이다. 하지만, 모래알을 하나하나 쌓아가는 동안에는 큰 변화가 없다가 어떤 임계점에 도달했을때 갑자기 산사태처럼 흘러내린다. 이런 시각으로 세상을 본다면, 그런 산사태 같은 갑작스러운 변화가 사회에 일어나지 않는 것이 오히려 이상한 일로 보일 것이다." (Rauch, 2002, "Seeing Around Corners") 2002년의 글이니까 10년이 된 글이다. 하지만 복잡계의 시각으로 사회 현상에 접근하는 것에 있어서는 여전히 아주 좋은 소개글인 것 같다. 모든 과학이 그렇겠지만, 사회과학 역시 바라보는 사람의 머리 속에 어떤 사고의 틀이 자리잡..

크리스 앤더슨은 이른바 '롱테일'(long tail)로 널리 알려져 있는 분이다. 이 분이 자신이 편집장으로 있는 Wired 지에 쓴 "The End of Theory"란 글을 보게 됐다. 거칠게 요약하자면, 과학적 연구 활동을 하기 위해서 이론이나 가설, 모형 등은 이젠 필요 없다는 것이다. 구글 등을 통해 테라바이트(Terabyte) 급의 방대한 자료를 얻을 수 있게 된 상황에서는, 과학자의 머리 속에서나 존재하는 모형이나 이론에 의존할 필요가 없다. 대신 방대한 자료를 잘 다룰 수 있는 기술만 있으면 된다. 그 데이터를 잘 만지작거리기만 하면, 데이터가 알아서 우리가 알아차리지 못하는 패턴을 찾아줄 것이라는 얘기다. 그 패턴이 곧 이론이고, 곧 과학적 지식이 된다는 주장이다. 특히 와 닿는 것은 "..

Sorensen, A. B., (1978). Mathematical Models in Sociology. "Annual Reviews of Sociology", 4:345-371. 최근에 사회 현상에 대한 math modeling 을 공부해보기로 결심하고, 이것저것 보는 중이다. 대강 봤을때, 소위 말하는 mathematical sociology 분야는 60년대 정도부터 본격적으로 연구되어 70년대에 탄력을 좀 받았던 것으로 보인다. 언급되는 논문 가운데 상당수가 60년대 말에서 70년대 초에 출간된 논문들이다. 이후 80년대에는 좀 뜸한 것 같다가, 80년대 말이나 90년대 초부터 형태를 좀 바꾸어서 다시 등장하는 것 같다. 아무래도 6, 70년대에는 개인용 컴퓨터의 보급도 아직 안되었고 컴퓨팅 파워도..

페이스북에서 우연히 봤던 아티클. What Facebook Knows. 데이터 사이언스가 대세인 건 어제오늘의 일은 아니지만, 그게 페이스북이라면 얘기는 달라진다. 아티클에 나오듯이, 페이스북에는 기존까지는 상상할 수 없을 만큼의 많은 데이터가 자동으로 쌓여지고 있다. 이 데이터를 제대로 주무를 수만 있다면, 인간의 행동에 대해 연구하기는 그리 어렵지 않을 것이다.