학위논문 프로포절 토론자의 질문들
의료AI시대 영상의학과 전문직의 재구성
아이작 뉴턴이 프린키피아를 쓰고 20년을 기다렸다고 한다. 그 당시 왕립과학학회가 이전시대의 '패러다임'에 꽉 막혀서 이해하지 못할 것 같아서. 혹시 지금 질문이 그런 느낌이 들까봐서 고민이 되기는 한다. 혹시나 내가 그러고 있는 것은 아닌지 고민이 된다. 오랜만에 학교에서 프로포절의 토론자로 참여하게 되었다. 내년에 박사 논문 프로포절을 낼 것이여서 열심히 참여해보았다. 발표하신 원우님은 과학과 STS쪽에 워낙 탁월해서 여러가지 이야기를 들을 수 있었다. 아직 프로포절이라서 아이디어를 공유하면 안되니깐 내용을 적을 수 없지만, 발표를 들으면서 다양한 생각을 할 수 있었다.
내가 토론한 주요 내용은 의료AI시대의 기술적 기대와 현실적 우려를 동시에 맥락으로 보면서 어떻게 의료 전문직들의 '전문성'이 재구성되어야 하는지 살펴보았다. 특히 주요한 이슈는 병원 영상의학과에서 AI진단 도구가 등장하면서 전문직들의 실천, 정체성, 지식의 권위, 담론이 어떻게 바뀌는지를 살펴보는 내용이었다. 여기서 '전문성'이라는 부분에서는 세부 질문에서 다루겠지만, 연구의 결과는 결국 의료AI시대 전문직 '전문성'의 재구성과 같이 읽혀서 이 부분에 대해서도 생각해보면 좋겠다. 근본적인 질문부터 미시적인 질문까지 총 6가지정도의 질문을 해 보았다. 물론 연구자의 의도와 많이 비껴간 부분이 있기는 하지만 많이 배울 수 있는 시간이었다.
토론질문
1. 접근법에 있어서 STS 접근이 유효한가?
2. 연구방법론에 있어서 주요한 방법론은 무엇이 되어야 하는가?
3. 2차 분석 방식이 타당한가? 이 방법으로 텍스트 속 '동학'을 읽어낼 수 있는가?
4. 연구모형으로 구성을 해본다면 '동학'의 원인과 결과는 무엇인가? 여기에서 매개효과분석과 같은 양적연구가 필요한 것은 아닌가?
5. 질적연구의 결과로 어떤 유형들로 구분해 볼 수 있는가? (R2에 있어서 다양한 정체성이 분화될 것으로 보이고 이것을 포지셔닝 맵에 따라서 적절한 구분값들이 나올 것 같은데 어떻게 생각하는가?
6. 다소 미시적인 질문이지만 AI를 사용하는 재구성된 '전문성'은 어떻게 구성될까? 이것이 정체성의 결과로 변화를 가져올 것인가?
1. 접근법에 있어서 STS 접근이 유효한가?
비인간행위자에 대한 접근보다는 '인간행위자인 전문직'에 초점을 맞추었는데, 이것은 이후에 전개할 STS이론에서 논리적으로 연결되는 부분이 필요하다. 아래의 2가지의 부분에서 어떻게 대응할 것인지가 궁금하다. 스트롱프로그램과 ANT에서 미셸칼롱의 번역단계이다. 만약 전문직들의 '정체성'을 중심으로 STS의 범주에서 동학을 다룬다면 블루어의 논의에서부터 시작해서 기존의 STS에서의 해석의 유연성까지 챙길게 너무 많다. 그렇다면 STS라는 접근법 자체가 유효한지 연구의 큰 범주에서 다시 생각해보아야 한다.
데이비드 블루어 에든버러학파 관점에서_스트롱 프로그램의 원인
인과성 causality : 과학적 믿음을 낳은 사회적인 전제와 조건이 있으며, 이를 통해서 원인과 결과를 찾아낸다.
공평성 impartiality : 성공한 지식과 실패한 지식, 사회적으로 잘 알려진 지식과 알려지지 않은 지식, 참으로 판명된 지식과 거짓인 지식 모두를 공평하게 분석해야 한다.
대칭성 symmetricity : 참인 지식과 거짓이 지식 모두를 동일한 유형의 사회적 원인으로 살펴야 한다. 동일한 사회적 원인이 어떤 상황에서 참이 되고 어떤 상황에서 거짓이 되는지를 밝혀야 한다.
성찰성 reflexivity : 과학에 적용하는 인과성, 공평성, 대칭성이 과학의 사회학 그 자체에도 동일하게 적용하여 성찰할 수 있어야 한다.
행위자 네트워크 관점에서_미셸칼롱의 번역 4단계
문제제기 problematizaiotn : 문제를 제기하고 해결방법을 찾으면서 네트워크가 구성되는 노드로서 자신을 통과지점을 만드는 과정을 말한다.
관심끌기 interessement : 기존의 네트워크에서 다른 행위자들을 고립시켜서 동맹을 형성하는 과정을 말한다.
역할부여 enrollment : 동맹으로 연결된 행위자들에게 새로운 역할을 부여하여 정체성을 만드는 단계를 말한다.
동원하기 mobilzaiton : 소수의 행위자가 전체를 대변하여 정당성을 획득하는 과정을 말한다.
질문 : 본 연구에서 '주요한 행위자'의 동선은 무엇인가? AI진단도구인가? 그렇다면 AI 진단도구를 도입할 때 행위자들, 사용하는 행위자들과 비인간행위자, 그 결과를 보여주는 단계에서 인간과 비인간행위자, 그 결과가 사회적으로 확산되는데 있어서 연결되는 행위자 네트워크 등을 볼 수 있을 것이다. 이렇게 보면 '동원하기'까지 가보아야 STS관점에서 사회, 정치, 경제 등 다양한 분야의 복합적인 맥락까지 볼 수 있는게 아닌가? 그렇다면 ANT의 방법이 맞는 것일까? 아니면 ANT에 맞게 연구영역에서 행위자들의 네트워크분석을 위한 방법론을 추구해야 할까?
2. 연구방법론에 있어서 주요한 방법론은 무엇이 되어야 하는가?
핵심STS 개념들 중에서 주요한 개념들이 어떤 것이 주가 될까? 이론적인 배경에서 변수들을 추출할 때 각 질문별로 나오게 되는 결과들을 어떻게 종합적으로 연결할 수 있을까? 이 질문자체가 질적연구방법론이 아닐수는 있다. 하지만 반대로 질적연구가 주로 결과로 취하는 유형화의 방식은 주로 아래와 같다.
질적연구의 주요 기준
의미와 유사성
행동패턴
가치와 신념체계
정서적 반응
맥락적 조건
이런 이해에서 연구주제는 '실천, 권위, 정체성, 담론'은 질적연구의 결과에 있어서 주요한 종합적인 기준이 될 것 같다. 보통은 아래와 같은 질적연구 방법론을 사용하는 것으로 알고 있는데, '실천, 권위, 정체성, 담론'이라는 분류값 혹은 변수에 따라서 다양한 유형이 나올 것 같은데 어떻게 생각하는가?
질적연구에서 추출 과정 단계별 설명
① 자료 읽기와 의미 포착
인터뷰, 문헌, 관찰 기록 등을 반복해서 읽는다.
"이 사람이 말하는 경험은 어떤 본질적 성격을 가지나?"에 집중한다.
② 초기 코딩 (Initial Coding)
의미 단위(예: 문장, 단어, 행동 등)에 라벨을 붙인다.
예: "불안", "저항", "연대감"
③ 범주화 (Categorization)
비슷한 코딩끼리 묶어서 소주제(sub-theme)**를 만든다.
소주제들을 다시 묶어서 상위주제(theme)**를 만든다.
④ 핵심 속성 도출
"이 주제는 어떤 핵심 특성을 중심으로 구분할 수 있을까?"를 생각한다.
이때 기준이 되는 것은 행동 패턴, 감정 유형, 가치관, 신념 체계 등이다.
⑤ 유형 분리
사례들을 서로 비교해서, 핵심 속성에 따라 몇 가지 대표 유형으로 구분한다.
예: "적극적 저항형" vs "수동적 순응형" vs "전략적 적응형"
⑥ 유형 명명과 정의
각 유형에 이름을 붙인다(짧고 본질을 포착하게).
유형별로 정의를 내리고, 대표 사례를 제시한다.
3. 2차 분석 방식이 타당한가? 2차 분석 방식이 타당한가? 이 방법으로 텍스트 속 '동학'을 읽어낼 수 있는가? 메타연구에서는 가능하다고 생각하는데, 이 연구가 초기에 메타연구로 설계된 것인가?
SCOT(Social Construction of Technology)는 기술의 사회적 구성 이론으로, 과학기술학(STS, Science and Technology Studies) 분야에서 중요한 접근법 중 하나다. 이 이론은 기술의 발전이 단순히 내재적인 논리나 자연적 법칙에 따라 이루어지는 것이 아니라, 사회적, 문화적, 정치적 맥락 속에서 형성된다는 관점을 강조한다.
그렇다면 문헌분석으로 가능한 것일까? 사회적이고 문화적이며 정치적 맥락속에서는 통계, 인터뷰, 참여관찰 등의 과정이 필요한 것은 아닌가? 아래 SCOT 방법론에 의하면 다양한 부분의 접근이 필요하다.
SCOT의 주요내용
기술의 사회적 구성(Social Constructivism) : 기술은 사회적 행위자들의 상호작용과 협상 과정을 통해 형성된다. 기술적 설계와 선택은 "객관적 최선"의 결과가 아니라, 특정 사회적, 정치적 이해관계의 반영입니다. 기술 발전의 방향은 사회적 가치, 이해관계, 권력 구조에 의해 영향을 받는다.
해석적 유연성(Interpretative Flexibility) : 동일한 기술이 다른 집단에 의해 다르게 해석되고 사용될 수 있다. 예를 들어, 자전거는 초기에는 스포츠 및 여가 활동을 위해 설계되었지만, 여성의 이동권 확대와 같은 사회적 변화를 촉진하는 도구로도 해석된다. 기술은 단일한 사용 목적이나 의미를 가지지 않으며, 다양한 관점에서 이해될 수 있다.
관련된 사회적 집단(Relevant Social Groups) : 기술의 발전 과정에는 다양한 사회적 집단이 참여하며, 이들의 요구와 기대가 기술 설계에 영향을 미친다. 관련 집단은 기술과 상호작용하거나, 기술의 성공과 실패를 결정짓는 역할을 한다. 예를 들어, 자전거 발전 과정에서 남성, 여성, 스포츠 애호가, 기술자 등의 집단이 각자의 필요와 기대를 제시했다.
기술적 안정화와 폐쇄(Stabilization and Closure) : 기술은 관련 집단 간의 논쟁과 협상이 끝나고, 특정 설계가 사회적으로 받아들여질 때 안정화된다. 안정화 이후에는 해당 기술이 "자연스럽고 필연적인" 것으로 간주되지만, 이는 사회적 합의의 결과일 뿐이다. 기술적 폐쇄는 특정한 설계가 문제 해결의 최적안으로 인식되면서 다른 대안이 배제되는 과정을 의미한다.
기술 결정론의 비판 : SCOT는 기술 발전이 내부 논리나 기술적 필연성에 의해 자동적으로 이루어진다는 기술 결정론(Technological Determinism)을 거부한다. 기술은 사회적 환경, 정치적 맥락, 경제적 조건 등 다양한 요인에 의해 영향을 받으며, 기술 발전의 경로는 여러 가지로 열려 있다.
4. 연구모형으로 구성을 해본다면 '동학'의 원인과 결과는 무엇인가? 여기에서 매개효과분석과 같은 양적연구가 필요한 것은 아닌가?
원인과 결과에 따른 분석결과가 필요한게 아닐까? 하이드브리드 방식도 고민해보는 것도 좋을 것 같다. 동학을 분석하는 방식에서 질적연구가 적절한지에 대한 부분이 필요하다. 결과적으로 STS 연구결과는 다양한 행위자들과 분야에서 비인간행위자들을 포함한 ANT로 귀결된 가능성이 높다. 그렇다면 양적연구와 질적연구를 합쳐서 더 세부적인 방식으로 접근하는 것은 어려운가?
예시 : 비인간행위자 AI는 전문직에게 어떤 매개효과를 갖는가?
https://brunch.co.kr/@minnation/3385
5. 질적연구의 결과로 어떤 유형들로 구분해 볼 수 있는가?
(R2에 있어서 다양한 정체성이 분화될 것으로 보이고 이것을 포지셔닝 맵에 따라서 적절한 구분값들이 나올 것 같은데 어떻게 생각하는가?)
사회과학의 목표는 일반화와 보편성을 찾아내어 '예측성'을 높인다면, STS는 해석적 다양성을 높이며 유연한 해석이 가능한 다양한 '분화'를 가능하게 만들고, 다층적인 접근을 가능하게 만든다면 이 연구의 결과로 어떤 해석적 유연성이 생길 수 있을까? STS적 관점이 기존의 관점에 더해지면 기여하는 바는 무엇일까?
https://brunch.co.kr/@minnation/2480
6. 다소 미시적인 질문이지만 AI를 사용하는 재구성된 '전문성'은 어떻게 구성될까? 이것이 정체성의 결과로 변화를 가져올 것인가?
해리콜린스에 의하면 STS관점에서 전문성은 메타전문성과 같은 전문성은 '암묵적인 지식'에 의해서 이루어진다고 할 때, 연구의 결과로 의료AI시대 전문직의 실천, 정체성, 권위, 담론은 '전문성'으로 모일수 있지 않을까라는 생각도 해보았다. 어떻게 생각하는가?
콜린스는 1970년대에 과학 실험과 지식 생산의 사회적 측면을 탐구하는 연구를 시작했다. 특히 중력파 검출 연구에 집중하며, 과학자들이 데이터를 해석하고 과학적 지식을 구성하는 과정에서 사회적 요인이 어떻게 작용하는지 분석했다. 그는 이러한 연구를 통해 과학적 지식의 상당 부분이 문서나 언어로 완전히 전달될 수 없는 암묵적 지식(Tacit Knowledge)에 의해 형성된다고 주장했다. 이와 더불어, 과학적 작업에 직접 참여하지 않더라도 전문 지식을 바탕으로 효과적으로 소통할 수 있는 상호작용적 전문성(Interactional Expertise) 개념을 제시하여 STS 연구에서 큰 반향을 일으켰다.
콜린스의 주요 연구 주제
과학적 지식의 사회적 구성 : 과학적 지식은 객관적인 데이터에 의해 단순히 만들어지는 것이 아니라, 과학자들 사이의 상호작용, 실험 과정, 사회적 요인에 의해 구성된다고 본다. 실험실 연구, 데이터의 해석 과정, 그리고 과학적 논쟁의 사회적 맥락에 대해 연구했다.
전문성과 기술 지식 : 전문성이란 단순한 기술적 능력이나 학문적 자격이 아니라, 사회적 경험과 학습의 결과라고 주장했다. 그는 전문성의 유형을 구분하며 과학과 기술의 사회적 역할을 분석했다.
실험의 사회적 성격 : 과학 실험은 단순히 자연의 진리를 발견하기 위한 과정이 아니라, 과학 공동체가 실험 결과를 정당화하고 수용하는 사회적 과정이라고 주장한다. 예: 실험이 성공했다고 여겨지는 것은 결과가 과학 공동체의 기대와 부합할 때라는 관점.
암묵적 지식(Tacit Knowledge) : 그는 과학의 많은 지식이 "침묵적 지식", 즉 언어나 문서로 완전히 전달할 수 없는 암묵적 지식에 기반한다고 주장했다. 실험 기술이나 숙련은 경험을 통해 전달되며, 이는 과학적 지식의 중요한 부분이다.
상호작용적 전문성(Interactional Expertise) : 과학자들이 직접 실험을 하지 않더라도, 그 주제에 대해 충분히 이해하고 다른 전문가와 효과적으로 소통할 수 있는 능력을 상호작용적 전문성이라고 정의했다. 이는 과학이 사회와 어떻게 연결되고 커뮤니케이션되는지에 대한 중요한 관점을 제공한다.
위비 바이커의 주요 연구와 특징
기술의 사회적 구성(SCOT) : 위비 바이커는 트레버 핀치(Trevor Pinch)와 함께 기술의 발전이 단순히 기술적 논리에 의해 이루어지는 것이 아니라, 사회적 맥락과 상호작용하며 구성된다는 점을 강조했다. SCOT 이론은 기술적 혁신이 다양한 사회적 집단(예: 사용자, 개발자, 규제 기관 등)의 필요와 이해관계에 따라 발전한다는 것을 보여준다. 이 이론은 기술 결정론(Technology Determinism)을 비판하며, 기술은 사회적 선택과 협상 과정에서 만들어진 산물이라고 주장한다. 예를 들어, 자전거의 초기 디자인 변화 사례를 통해, 자전거가 단순히 효율성과 성능의 논리에 따라 발전한 것이 아니라, 당시 사회적 요구(안정성, 편의성 등)와 사용자 그룹 간의 논쟁에 의해 형성되었다는 점을 입증했다. 이 연구는 기술이 단순히 발전의 결과가 아니라, 다양한 사회적 요인과 상호작용하며 변화해왔음을 보여준다.
기술과 민주화 : 바이커는 기술과 사회 간의 관계를 탐구하면서, 기술이 민주적으로 관리되고 사용될 수 있어야 한다고 주장했다. 그는 기술 발전 과정에서 다양한 이해관계자들이 적극적으로 참여할 수 있는 구조가 필요하며, 이를 통해 기술이 특정 집단의 이익을 넘어 사회 전체의 이익을 반영해야 한다고 강조했다. 그는 기술의 설계와 발전 과정에서 시민 참여와 투명성을 중요한 원칙으로 제시했다.
기술 결정론 비판 : 바이커는 기술 결정론이 기술을 단순히 사회 변화를 주도하는 독립적인 변수로 간주하는 한계를 비판했다. 그는 기술이 사회를 변화시키는 것이 아니라, 사회적 맥락이 기술의 발전을 가능하게 한다는 점을 강조했다. 기술은 특정 시대의 사회적, 정치적, 문화적 요구에 따라 발전하며, 기술적 결과는 항상 여러 가능성 중 하나에 불과하다는 입장을 취했다.
사용자 혁신과 사회적 집단의 역할 : 바이커는 기술의 발전 과정에서 사용자의 역할을 강조했다. 그는 기술의 설계와 발전이 단순히 개발자의 의도에 의해 이루어지는 것이 아니라, 사용자 집단의 피드백, 요구, 재해석을 통해 변화한다고 보았다. 사용자는 단순히 기술을 소비하는 수동적인 존재가 아니라, 기술 발전에 능동적으로 기여하는 중요한 행위자라고 주장했다.
기술 시스템의 안정화(Stabilization) : 바이커는 기술이 안정화되기까지의 과정을 탐구하며, 이는 단순히 기술적 성과에 의해 결정되는 것이 아니라, 사회적 협상과 합의의 결과라고 주장했다. 기술의 안정화는 다양한 사회적 행위자들(개발자, 사용자, 규제 기관 등)이 기술의 사용 방식과 가치를 둘러싼 논쟁을 통해 이루어진다고 보았다. 안정화 이후에는 기술이 일종의 "당연한 것"으로 여겨지지만, 초기에는 다양한 가능성과 논란 속에서 선택된 결과물임을 강조했다.
https://brunch.co.kr/@minnation/4079
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