갤럼들 대부분은 알고 있을 것 같지만 그래도 정보글 쓸 때 유용하게 쓸 수 있는 사이트와 논문 읽는 법을 가르쳐 주려고 한다.


일단 기초 중의 기초인 Sci-hub에 대해서 알아보자

사이허브는 카자흐스탄 대학원생 눈나가 만든 사이트로 록이 걸려 있는 논문들을 볼 수 있도록 도와준다.

대학교 연구실에 라이센스가 있지 않냐고 할 수도 있겠지만, 없는 것도 많다. 특히 우리 학교는 재정 상황을 이유로 자르고 있다. 이사장을 쥬깁시다 이사장은 나의 원수

내가 봤을 때 소련 해체 이후 구 소련권에서 나온 물건 중 가장 인류에게 큰 공헌을 하지 않았나 싶다.



사이허브에 접속하면 URL, PMID, DOI를 넣으라고 한다. URL은 모든 갤럼이 알테지만 나머지 둘은 뭘까?

PMID는 미국국립의학도서관이 데이터베이스 정리를 위해서 논문에 매긴 식별 번호이고

DOI는 인터넷 문서나 파일의 주민등록번호 비슷한 것이다.

특히 아랫쪽의 DOI는 거의 모든 논문들이 가지고 있다고 봐도 된다. 그럼 이제 써 보자


일단 구글 스칼라에 들어가서 논문을 찾자. 내 전공은 아니지만 군붕이들이 좋아하는 핵융합로의 블랭킷에 대한 내용에 대해서 찾아보자


화면 최상단을 보면 Get Access라는 단어가 나온다.

논문을 보기 위해선 접근권을 얻으란 말로 논문 한 부 당 4-5만원선의 돈을 요구한다.

하지만 하단 빨간 박스를 보면 doi.org로 시작되는 인터넷 주소를 볼 수 있다. 그리고 그 뒤의 숫자가 바로 DOI이다.

이걸 넣고 접속하면, 논문이 뜬다.


그런데 우리는 여기서 중요한 문제에 당면한다. 논문을 찾았는데, 이 논문이 믿을만 할까 라는 것이다.

논문의 임팩트 팩터 같은 지명도를 이용해 알아볼 수도 있겠지만 이들도 역시 실수를 한다. 잘못된 논문이 나오고 철회되는 것도 나온다.

일단 인용수를 지표로 사용할 수 있겠지만, 논문을 비판하기 위해서 인용하는 경우도 있다.

그 대표적인 예로 전세계적 백신 거부 운동을 일으킨 돌팔이 앤드류 웨이크필드가 백신이 자폐증을 유발한다고 주장한 1998년의 그 논문은 인용 횟수는 198회로 상당히 높은 수치를 보이고 있고, 이 논문이 투고된 저널인 란셋은 임팩트 팩터가 60에 가까운 의학계의 최고 존엄 취급을 받는 저널 중 하나이다.

그러면 우리는 어떻게 논문을 바라보아야 할까. 여기서 아주 중요한 포인트가 있다. 바로 논문들에 이 실험이 누구의 후원을 받았는지 그 출처를 밝히고 있다는 것이다.



각 저널의 논문 양식마다 다르지만, 보통 가장 앞쪽이나 결론부 뒤쪽에 Acknowledgement라는 형태로 이를 밝히고 있다.

이것들을 잘 살펴 보면, 함정에 빠지는 것을 어느 정도 막을 수 있다.

웨이크필드의 논문은 MMR 백신이 자폐증을 유발했다는 주장을 하고 있던 사람들의 법정 변호를 맏고 있던 변호사들의 후원을 받고 이뤄졌다.

이는 이후 그가 논문을 만드는 과정에서 다양한 부정을 저질렀다는 것을 까발릴 수 있는 실마리가 되었다. 이렇듯 누구의 지원을 받았는가는 매우 중요한 점이다.


논문 읽는 법에 대해서는 이 외엔 내가 딱히 해 줄 말이 없다.

이공계와 인문계 사회과학계는 서로간에 큰 격차가 있을 것이고 그에 따른 논문 훑어보기 방식도 달라질 것이기 때문이다.

예를 들어 이공계인 나는 논문의 그래프와 수치를 제일 먼저 확인해보는데, 뒤의 두 분야는 수치화 할 수 없는 요소가 수두룩 빽빽하기 때문에 단순히 그림과 수치를 보는 것 만으로는 이들이 하고 싶은 내용을 간파해내기 힘들 것이다. 그렇기에 여기에 대해선 내 조언이 그리 유효하지 않으리라 생각한다.

다만 논문을 서칭할 때 살펴볼 요소들을 이야기하라면 Introduction, Conclusion, Keyword이 세 개가 되리라 생각한다.

이들은 논문이 만들어진 이유와 기존 연구와의 차이 그리고 논문에서 내린 결론이라는 하나의 흐름을 담고 있는 요소이기 때문에 논문들을 찾을 때는 이런 것들을 중점적으로 보는 것이 좋은 방법이 될 것이다.


그래도 이공계 쪽에 대해서 조사하는 사람을 위해서 조언을 하자면, 논문 안에서의 모순점이 없는지를 잘 확인해 보길 바란다.

예를 들어 사진에서 드러난 입자의 크기와 그들이 사용했다는 입자의 크기가 다른 경우, 이는 논문에 구멍이 있다는 증거가 될 수 있고, 이를 바탕으로 신뢰성을 의심해 볼 수 있다. 다른 예를 들자면 이들의 주장과 그래프의 추세가 동일한지 체크해 보는 것도 아주 좋은 방법이라고 생각한다.


그럼 정보글로 가득찬 군갤이 되길 바라면서 이 글을 마친다