과학의 과학

현대 과학의 성취와 실패 공식을 해독하다

다슌 왕 , 앨버트 라슬로 바라바시 지음 | 노다해 , 이은 옮김

이김 2024년 06월 24일 출간 국내도서 : 2023년 10월 30일 출간

작품소개

책소개

과학의 발전을 수치로 나타낼 수 있을까? 과학자의 전성기는 언제일까? 어떤 과학기술에 투자해야 수익을 얻을 수 있을까? 과학으로 많은 현상을 수치화하고, 재현 가능한 패턴으로 만들어낼 수 있다면, 과학 그 자체도 그렇게 분석할 수 있을 것이다. 그리고 그것을 다루는 학문 분야를 ‘과학의 과학(Science of science)’이라고 부른다. 네트워크 과학의 창시자 앨버트 라슬로 바라바시와 떠오르는 젊은 복잡계 연구자 다슌 왕이 ‘과학의 과학’을 말한다.
이 책은 흥미진진한 에피소드와 데이터에 기반한 연구 결과를 이용해 과학의 성공과 실패, 과학의 작동 원리, 과학자 개인의 진로를 자세하고도 쉽게 설명한다. 이를 통해 도출된 통찰력은 이 책을 읽는 독자 개인의 커리어 진전은 물론, 기업이나 정부의 과학기술과 관련된 의사결정에 실용적으로 적용할 수 있다. 학생, 과학자, 대학원생, 정책 결정자, 그리고 넓게는 과학기술 산업에 관심 있는 모든 사람이 꼭 읽어야 할 책이다.

목차

서문 9

1부. 경력의 과학
1장. 과학자의 생산성 19
2장. h 지수 35
3장. 마태 효과 53
4장. 나이와 과학적 성취 71
5장. 무작위 영향력 규칙 89
6장. Q 인자 101
7장. 승승장구 117

2부. 협업의 과학
8장. 팀 과학의 우세 135
9장. 보이지 않는 대학 149
10장. 공저자 네트워크 161
11장. 팀 구성 173
12장. 크고 작은 팀 195
13장. 과학적 공로 209
14장. 공로 할당 229

3부. 영향력의 과학
15장. 거대한 과학 251
16장. 피인용 수 격차 271
17장. 영향력이 높은 논문 285
18장. 과학적 영향력 293
19장. 과학의 시간 차원 305
20장. 최종 영향력 323

4부. 전망
21장. 과학은 가속할 수 있는가 339
22장. 인공지능 353
23장. 과학의 편향과 인과성 369

맺음말: 모든 과학의 과학 387
부록 A1. 팀 구성 모형 391
부록 A2. 인용 수 모형 395
감사의 말 411
옮긴이의 말 415
주 419
찾아보기 441

책 속으로

과학자의 생애 주기는 흔히 주요한 창의적인 산출이 없는 배움의 시기부터 시작한다. 그 뒤로 창의적 결과물이 빠르게 증가해 30대 후반과 40대에 정점을 찍고, 말년으로 갈수록 점차 감소한다. 놀랍도록 보편적인 패턴이다. (...) 왜 창의성은 20대와 30대 초에는 발휘되지 않을까? 그리고 왜 말년에는 감소할까? - 74쪽

우리는 역설적인 상황에 놓여 있다. 참신함이 과학에서 필수적이라는 것은 명백하다. 참신한 아이디어가 바로 높은 점수를 받는 아이디어다. 그러나 연구 지원 사업 신청에서 발견되는 참신함에 대한 편견을 보면, 혁신적인 과학자는 애초에 그런 아이디어를 확인하는 데 필요한 연구비를 지원받는 데부터 어려움을 겪을 수 있다. 설사 연구비를 지원받는다고 해도 참신한 아이디어는 평범한 아이디어보다 실패할 가능성이 크다. -299쪽

성공작들은 시간 축에서 상당히 가까이 모여 있으며, 높은 영향력의 연구들을 잇달아 발표하는 일종의 ‘폭발(burst)’ 시기가 있다. 이러한 패턴은 과학 분야 경력에만 국한되지 않는다. 예술가와 영화감독의 히트작들도 비슷한 시간 패턴을 보인다. 성공적인 작업의 시기가 모여 있는 현상이 창의적인 경력에서 흔하게 발견되는 것이다. 이 주목할 만한 패턴의 원인이 되는 메커니즘은 무엇일까? -121쪽

노벨상 수상자들과 수많은 인터뷰 후에 로버트 머튼은 스타 과학자들이 만들어 내는 ‘비상한 기운(bright ambiance)’에 관해 기록했다. 즉, 스타 과학자들은 탁월할 뿐 아니라 다른 사람들 안에서 탁월함을 끌어내는 역량도 갖고 있다는 것이다. - 152쪽

작은 팀은 오래되고 덜 유명한 연구로부터 가치 있는 아이디어를 가져와 탐구하고 확장하면서 기존 과학과 기술을 무너뜨리고, 큰 팀은 비교적 최신의 결과에 기반해 이미 알려진 문제를 해결하면서 기존의 설계를 정교화한다. 따라서 작은 팀과 큰 팀 모두 건강한 과학의 생태계에서 핵심적인 역할을 한다. - 206쪽

이는 과학이 다른 창조적인 노력과는 구분되는 가장 중요한 특징이다. 미켈란젤로나 피카소가 존재하지 않았다면 우리가 미술관에서 감탄하며 바라보는 조각과 그림은 상당히 달랐을 것이다. 마찬가지로 베토벤 없이는 5번 교향곡도, 그 독특한 “빠바바밤!”도 없었을 것이다. 그러나 코페르니쿠스가 존재하지 않았다고 하더라도, 인류가 태양계에 대해 다른 식의 서술에 도달하지는 않았을 것이다. - 257쪽

우리는 역설적인 상황에 놓여 있다. 참신함이 과학에서 필수적이라는 것은 명백하다. (...) 그러나 연구 지원 사업 신청에서 발견되는 참신함에 대한 편견을 보면, 혁신적인 과학자는 애초에 그런 아이디어를 확인하는 데 필요한 연구비를 지원받는 데부터 어려움을 겪을 수 있다. 설사 연구비를 지원받는다고 해도 참신한 아이디어는 평범한 아이디어보다 실패할 가능성이 크다. - 298쪽
기술이 지난 20여 년 동안 인간 사회의 상당 부분을 재구성했음에도 불구하고, 과학적 과정을 운용할 수 있는 기술들은 정체되어 있다. 믿지 못하겠다면, 미국국립과학재단의 연구 과제 제출용 웹사이트 혹은 대부분 웹사이트의 편집 기능을 담당하는 스콜라원(Scholar-One) 초고 시스템을 살펴보길 바란다. 닷컴 붐 이후로 사라져 화석이 된 웹사이트를 닮아 있다. -361쪽

하지만 이 최신의 도구는 현미경이나 망원경과 근본적으로 다른 특성을 갖는다. 과학의 과학의 특별한 자연적 성질은 과학의, 과학에 의한, 그리고 과학에 대한 것이어야 한다
는 것이다. 정보과학, 사회과학 혹은 공학 등 일부 분과에만 의존하는 과학의 과학은 점점 더 커지고, 복잡해지고, 지수적으로 상호 연결되고 있는 이 분야의 핵심적 측면을 놓칠 수 있다. 다시 말해, 과학의 과학이 성공적이려면 모든 과학이 필요하다. -387쪽

출판사 서평

새로운 시대, 새로운 과학을 위한 매니페스토

과학자에게 전성기는 언제 찾아올까? 글로벌 공동 연구는 과연 효과가 있을까?
수많은 논문 중에서 어떤 논문이 영향력을 가질까?
어떤 과학기술에 자원을 투자해야 할까?

과학으로 많은 현상을 수치화하고, 재현 가능한 패턴으로 만들어낼 수 있다면, 과학 그 자체도 그렇게 분석할 수 있을 것이다. 그리고 그것을 다루는 학문 분야를 ‘과학의 과학(Science of science)’이라고 부른다. 네트워크 과학의 창시자 앨버트 라슬로 바라바시와 떠오르는 젊은 복잡계 연구자 다슌 왕이 ‘과학의 과학’을 말한다.

새로운 도구의 발명은 과학혁명을 견인한다. 예를 들어 현미경, 망원경, 유전체 배열 분석 등은 이 세상을 지각하고 측정하고 추론하는 우리의 능력을 근본적으로 변화시켰다. 지금 우리 손에 있는 최신의 도구는 막대한 양의 디지털 데이터다. 우리는 이 데이터로 과학 산업 전체의 궤적을 따라가며 그 내부의 작용을 아주 상세하게, 상당한 규모로 파악할 수 있다. 실제로 오늘날의 과학자들은 매해 수많은 연구 논문, 출판 전 논문(preprint), 연구 제안서, 특허 등을 만들어 내며 이 놀라운 일들이 어떻게 일어나는지 상세한 자취를 남긴다. 이러한 데이터를 다루다 보니 과학의 과학이라는 새로운 다학제적 분야가 출현했다. 과학의 발전을 정량적으로 이해함으로써 과학적, 기술적, 교육적으로 상당한 가치를 발굴해 내려는 것이다.

『과학의 과학』은 총 4부로 이루어져 있다. 1부 ‘경력의 과학’에서는 과학자의 경력에 관한 일련의 질문을 파고든다. 획기적인 연구를 하는 과학자들을 조사하다 보면 자연스레 이런 궁금증이 생긴다. 과학자가 과학적 돌파구를 찾아내는 시기에 정량적인 패턴이 존재할까? 과학자의 생산성과 영향력에는 어떤 원리가 작동할까? 1부에 딸린 장들은 이 물음들에 정량적으로 답하는 동시에 어떻게 과학자를 양성할지, 그들의 과학적 성과를 어떻게 인지하고 보상할지를 탐구한다.

2부 ‘협업의 과학’에서는 과학자들이 어떻게 협력하고 팀으로서 함께 일하는지를 팀 과학의 과학(science of team science, SciTS) 영역의 풍부한 문헌들을 살펴보며 탐구한다. 예를 들어, 2016년 라이고 탐지기가 블랙홀 생성을 감지한 내용을 담은 논문의 저자는 1000명이 넘는다. 반면 1915년 11월 상대성이론 논문의 저자는 아인슈타인 혼자였다. 이 두 사건은 100년 동안 과학이 어떻게 변해왔는지 보여준다. 과학은 흔히 아인슈타인, 다윈, 스티븐 호킹 같은 천재 과학자가 나타나 ‘유레카!’의 순간을 맞이하는 혼자만의 여정처럼 생각된다. 하지만 오늘날 대부분 과학은 팀으로 이루어진다. 실제로 전체 과학과 공학 관련 발행물의 90%는 복수의 저자가 저술했다. DNA의 구조를 밝힌 제임스 왓슨과 프랜시스 크릭처럼 두 명으로 이루어진 팀도 있지만, 유럽입자물리연구소(CERN)에서 진행되는 프로젝트나 맨해튼프로젝트, 아폴로프로젝트처럼 거대 규모의 협력으로 이루어지기도 한다. 하지만 이런 거대 협력은 과학자들에게 독특한 형태의 새로운 도전의 장이다. 팀 간의 의사소통부터 조직화까지 다양한 문제가 도사리고 있으며, 이러한 부분들이 충분히 조율되지 않으면 프로젝트의 성공이 위태로워질 수 있다. 왜 어떤 협업은 실패하거나 완전히 망해버릴까? 어떤 요인이 팀의 효율성을 돕거나 저해할까? 어떻게 높은 생산성을 갖는 팀을 조직할 수 있을까? 최적화된 팀 규모가 있을까? 시간이 흐르면 팀은 어떻게 진화하고 어떻게 흩어질까? 어떻게 팀 멤버십을 유지하면서 다양화할 수 있을까? 등의 질문을 다룬다.

1부와 2부에서 개인이나 팀과 같은 과학의 ‘생산자’에 대해서는 많은 것을 이해했으므로 3부 ‘영향력의 과학’에서는 그들이 만들어 낸 것에 초점을 맞춘다. 1676년 2월 아이작 뉴턴은 로버트 훅에게 보낸 편지에 이렇게 썼다. “내가 멀리 본 것은 거인의 어깨에 올라섰기 때문이다.” 자주 인용되는 이 글귀는 지식이 누적된다는 과학의 본질적 특징을 간결하게 담아낸다. 실제로 과학 발견은 단독으로 일어나지 않고, 다른 과학자들이 한 기존의 일 위에 쌓아 올려진다. 과학자들은 일반적으로 여러 시대에 걸쳐 그들이 기반으로 삼은 아이디어의 출처를 인정해 왔다. 시간이 지나며 이 관습은 인용이라는 엄격한 규범으로 자리 잡았다. 과학계는 특정 논문이나 일련의 연구가 가진 과학적 영향력을 측정하는 데 피인용 수를 사용하기 시작했다. 영향력과 피인용 수 사이의 연관성은 간단해 보이지만 사실 모호한 것 투성이다. 피인용 수가 얼마나 많아야 ‘많은’ 것일까? 피인용 수는 어떤 메커니즘으로 누적될까? 어떤 종류의 발견이 더 많이 인용될까? 어떤 논문이 미래에 얼마나 인용될지 알 수 있을까? 어떤 발견이 상당한 관심을 불러일으켰다면, 그런 상황을 얼마 만에 알아차릴 수 있을까? 3부에서는 이러한 질문들에 대한 정량적인 답을 찾는다.

4부 ‘전망’에서는 과학계에서 주목을 받기 시작한 몇몇 분야를 논의하면서, 떠오르는 선구적 주제들과 다가오는 미래에 새로운 전망을 내놓을 주제들을 살펴본다. 과학을 하는 방식에 대한 이해가 실제 과학이 수행되는 방식(어떻게 지식이 발견되고, 가정이 세워지며, 실험에 우선순위가 매겨지는지)을 어떻게 변화시키는지, 그리고 이러한 변화가 과학자 개인에게 어떤 의미인지 소개한다. 나아가 다가오는 인공지능의 시대가 과학에 어떻게 영향을 주는지, 인간과 기계가 협업해 인간이나 기계 혼자서는 이룰 수 없는 빠르고 효과적인 성과를 어떻게 얻을 수 있는지를 고민한다. 또한, 과학의 과학이 잠재적인 편견을 교정하려는 현재의 시도를 넘어 어떻게 더 나아갈 수 있을지, 실행 가능한 정책 적용을 통해 어떻게 인과적인 통찰을 얻어 낼 수 있을지 등을 살펴본다.

작가정보

저자(글) 다슌 왕

노스웨스턴 대학교 켈로그경영대학원과 맥코믹 공과대학의 경영 및 조직학 교수이자, 노스웨스턴 복잡계 연구소(NICO)의 핵심 교수이다. 노스이스턴 대학교 물리학과에서 바라바시 교수 지도 아래 “빅데이터 시대의 통계물리학 (Statistical Physics in the Era of Big Data)”라는 주제로 박사학위를 받았다.
바라바시의 뒤를 이어 복잡계와 과학의 과학 연구 분야의 가장 촉망받는 젊은 과학자로, 복잡계 과학과 인공지능의 도구를 사용하고 개발하여 최근 과학 분야에서 폭발적으로 증가하는 데이터가 제공하는 기회와 가능성을 폭넓게 탐구하고 있다.
그의 연구는 《네이처》, 《사이언스》, 《PNAS》 등 유수 학술지와, 《뉴욕 타임스》를 비롯한 거의 모든 주요 글로벌 미디어 매체에 소개되었으며, 연구와 교육에 대한 공로를 인정받아 AFOSR 젊은 연구자상, Poets & Quants 40세 이하 교수 베스트 40, 복잡계학회 주니어 과학상, 에르되시-레니 상, Thinkers50 레이더 2021등 여러 상을 수상했다.

저자(글) 앨버트 라슬로 바라바시

헝가리 출신의 복잡계 네트워크 이론의 창시자이자 세계적 과학자로, 노스이스턴대학교 네트워크 과학학과의 로버트 그레이 닷지 교수이자 복잡계 네트워크 센터 소장이다.
바라바시의 ‘척도 없는 네트워크’ 연구는 오늘날 가장 인용 횟수가 높은 연구로 손꼽히며, 휴대 전화부터 월드와이드웹, 온라인 커뮤니티에 이르기까지 자연적·기술적·사회적 시스템에서 폭넓게 나타나는 이 현상을 설명하는 바라바시-앨버트 모형을 제안했다. 이 이론으로 죽은 개념에 새로운 날개를 단 혁명적 과학자라는 평을 받았으며, 네트워크 이론이 경제학, 사회학, 인문학, 의학, 생물학, 공학 등 모든 학문에서 폭넓게 인정받는 데에 기여했다. 또한 경계를 넘나드는 다양한 관심과 해박한 지식, 독창적 논리와 대중적 흡인력으로 세계 유수 언론의 호평을 받고 있다. 『링크: 21세기를 지배하는 네트워크 과학』과 『네트워크 사이언스』등의 책이 한글로 번역되었다.

번역 노다해

건국대학교에서 물리학과를 졸업하고, 고려대학교 대학원에서 통계물리학으로 석사학위를 받았다. 복잡계 연결망의 구조적 특징과 형성 원리, 유행의 전파, 사회적 의견 수렴 등에 관심이 있다. 대중에게 과학을 소개하는 과학커뮤니케이터로 활동하며, 과학기술인 커뮤니티 숲사이에 통계물리학 복잡계 이야기를 연재하고 있다.

번역 이은

이화여자대학교 정보통신학과를 졸업하고, 성균관대학교에서 복잡계 및 네트워크과학으로 박사 학위를 받았다. 사회연결망과 그 연결망 내에서의 집단적 의견 형성 및 인지 편향에 대한 연구를 수행해 왔고, 특별히 불균등하게 분포된 자원, 특성, 연결망의 구조가 사회에 미치는 영향에 큰 관심을 갖고 있다. 현재 부경대학교 과학컴퓨팅학과 교수로 재직 중이며, 학벌 등의 개별 학자의 특성이 진로 선택에 미치는 영향과 사회에서의 집단적 의견 형성 과정을 연구하고 있다.