'완전 초짜' 위한 과학 논문읽기 꿀팁
'완전 초짜' 위한 과학 논문읽기 꿀팁
  • 함예솔
  • 승인 2018.09.13 15:30
  • 조회수 11299
  • 댓글 2
이 기사를 공유합니다

 

논문 읽는 꿀팁?! 출처: fotolia
논문 읽는 꿀팁?! 출처: fotolia

과제를 하기 위해서나, 혹 관심있는 분야를 더 깊이 알고 싶어 학술 논문을 참고하는 경우가 종종 생깁니다. 읽고 싶은 논문을 찾았는데 유료화의 벽에 막힌다거나 혹은 무료로 읽을 수 있는 논문을 찾았지만 생소한 전문 용어 때문에 인내심을 잃고 논문을 던져버리는 경우가 있는데요.

 

이웃님들께 비교적 쉽게 논문 읽는 방법에 대한 꿀팁을 드리고자 합니다. 논문을 읽고, 논문의 주제를 제대로 이해하기 위한 노하우를 정리했습니다.


"도와줘 구글"

 

웹에 있는 학술 논문의 4분의 3 이상은 그 논문을 구독할 수 있는 대학이나, 기관에 소속돼 있어야만 사용할 수 있습니다. 혹은 원하는 논문을 읽기 위해 돈을 지불해야 합니다. 이 과정에서 'Google Scholar'를 주목해보면 어떨까요.

 

google scholar에서 smectite를 입력해보았습니다.
google scholar에서 'smectite mixed layer'를 입력해보았습니다.

이 사이트에 접속해 이웃님이 원하는 논문을 검색하면, 위 사진처럼 결과가 뜹니다. 만약 사용 가능한 논문의 경우 바로 PDF 파일로 볼 수 있고, 그렇지 않을 경우 검색한 논문 중 무료이거나 합법적인 버전의 논문이 있는 곳을 찾아줍니다.

 

캐나다 연구원인 Holly Witteman가 트위터에 올린 글. 출처: Twitter/Dr. Holly Witteman
캐나다 연구원인 Holly Witteman가 트위터에 올린 글. 출처: Twitter/Dr. Holly Witteman

그럼에도 접근이 불가능한 논문들이 종종 있는데요. 이럴 경우 직접 논문 저자에게 문의 하면 논문을 무료로 보내 줄지도 모릅니다. 캐나다 연구원인 Holly Witteman 박사는 트위터를 통해 "만약 당신이 논문을 보내달라고 이메일로 요청한다면, 우리는 기꺼이 무료로 논문을 보내줄 것이다"라고 전했습니다. 

 

메모, 그리고 컨트롤 F

 

훑고 메모하자. 출처: fotolia
훑고 메모하자. 출처: fotolia

 

대부분의 논문은 소개(Introduction), 방법(Method), 결과(Result) 및 토론(Disccusion)로 구성됩니다. 일명 'IMRAD' 구조인데요. 물론 일부 논문 중에서는 다르게 구성되거나 여분의 섹션이 포함될 수 있지만, 이 구조는 대부분의 논문 제작에 해당하는 보편적인 개요입니다.

 

그러므로 논문을 읽을 때는 우선 각 섹션을 확인해보고 각 섹션이 다루는 소재가 무엇인지 파악합니다. 만약, 그 과정에서 이웃님이 이해하지 못하는 용어가 있다면 따로 적어 놓으세요. 나중에 다시 찾아서 볼 수 있도록 표시합니다.

 

논문에서 사용되는 대부분의 약어(Acronyms)는 보통 논문에 처음 사용될 때 정의합니다. 그러므로 약어에 대한 정의가 궁금하다면 논문 처음에 언급된 부분을 찾아야 합니다. 그럴 때 사용할 수 있는 마법의 버튼이 바로 'control + F'입니다. 이 키를 이용해 검색하면 약어가 처음 등장한 지점을 곧바로 찾을 수 있고, 특정 단어를 검색할 때 매우 유용합니다.


   
이 연구가 얼마나 최근에 나왔는지 궁금하다면 논문 게재 날짜를 확인합니다. 얼마나 신뢰할 만한 논문인지 확인하고 싶다면 논문이 게재된 저널을 확인해보세요. 일반적으로 <Science> 혹은 <Nature> 같은 유명한 저널이라면 확인이 쉽겠지만, 한 번도 들어본 적 없는 생소한 저널이라면, 해당 저널이 혹시 해적 저널(predatory journals)이나 가짜 저널(fake journal)이 아닌지 확인하는 절차가 필요합니다. 또한 논문의 인용지수(impact factor)도 논문의 신뢰도를 가늠하는 지표로 볼 수 있습니다.

 

다시 읽되 처음부터 읽지는 말기

 

논문 초록
논문 초록 예시입니다.

논문 처음에는 논문을 요약한 초록(abstract)이 있습니다. 대부분의 사람들은 논문을 한 번에 파악하기 위해 초록을 먼저 읽습니다. 전문가들은 초록부터 읽으면 오히려 우리가 필요로 하는 정보를 찾는 데 방해가 될 수 있다고 합니다. 왜냐하면 초록(abstract)은 우리가 찾는 정보의 일부만 실려 있고 읽기 어려울 뿐만 아니라 저자가 중요하다고 생각한 내용만 적어놓을 수 있어 편향된 정보일 수 있다는 겁니다.

 

전문가들은 초록을 읽기보다는 소개(Introduction)을 먼저 읽으라고 조언합니다. 소개(Introduction) 부분에서는 이 연구의 특정 영역에서 과거에 선행된 연구가 나옵니다. 비전문가들이 논문을 읽을 때 중요한 팁이라고 할 수 있는데요. 가령, 'Y가 더 명확한 경로인 것처럼 보이는데 왜 연구자들은 X와 Z를 가지고 테스트한 걸까'란 생각을 했을 경우, 소개(Introduction)를 읽으면 '1998년에 어떤 연구에서 X와 Y를 가지고 테스트했는데 결과가 좋지 않았구나'하는 점을 바로 이해할 수 있습니다. 

 

토론(Disccussion)을 확인해볼까요?

 

소개(Introduction)에서 토론(Disccussion)으로 건너뜁니다. 과학 논문의 목적이 다른 과학자가 해당 논문에 실린 실험을 따라할 수 있도록 설계된 경우가 많기 때문인데요. 즉, 과학자가 아닌 사람이 특정 정보를 얻기 위해 논문을 읽을 때는 실험 과정이 어떻게 설계되고 진행됐는지를 자세히 보지 않아도 될 때가 있습니다. 실험이 결국 어떻게 밝혀졌는지 그 내용만 확인하면 되죠.

 

토론(Disccussion)은 연구 결과를 활용해 소개(Introduction)에서 제시했던 주제에 대해 설명하는 것이 목적입니다. 따라서 토론 섹션에서는 대게 연구 결과를 통해 얻을 수 있는 지식이 무엇인지에 대한 정보를 제공하기는 하지만, 토론 부분을 읽고 나서도 아직 연구에 대한 의문점이 남을 수 있습니다. 이럴 때는 떠오르는 질문을 따로 메모해 놓습니다. 그리고 다음 단계에서 이 질문의 답을 찾을 수 있는지 보십시오.

 

핵심을 파고들다

 

이 단계에서는 결과(result)와 방법(method)을 읽고, 이해되지 않는 용어들을 찾아봅니다. 또 논문에 사용된 숫자나 측정값을 자세히 살펴봅니다. 다음 사항에 유의하며 다시 읽어볼까요?

 

표본의 크기(sample size)

 

표본의 크기는 주로 방법(method) 부분에 나옵니다. 일반적으로 'n=100', '100명의 총 참가자' 같은 것들을 가리킵니다. 표본의 크기가 크면, 결과가 우연히 발생했을 가능성이 적습니다. 하지만 표본의 크기가 작다고 해서 그 실험이 잘못된 것도 아닙니다. 연구 영역이나 통계학적 방법에 따라 실험에서 표본이 작은 샘플을 사용하기도 합니다. 이는 다른 유사한 연구와의 빠른 비교가 가능해 연구에 도움이 될 수 있습니다. 


'significant' 단어에 주목

 

과학에서 사용하는 이 단어의 이미는 남다릅니다. 일상에서 'significant'란 단어는 '매우 중요한(important)' 혹은 '주목할 만한(noteworthy)' 정도의 의미를 띱니다. 그런데 과학자들이 'significant'를 쓸 때는 '결과는 통계학적으로 무작위로 발생하지 않을 것'이란 말입니다.

 

통계적 유의성(Statistical significance)이란 대게 'p-값' 또는 '결과가 우연에 의해 발생한 것이 아닌 실재 특성이라고 말할 수 있는 통계적인 확률에 도달했다는 것'을 의미합니다. 연구 분야마다 다르긴 하겠지만, 만약 p값이 0.05 혹은 0.01보다 작으면 이는 통계적으로 유의미하다고 간주됩니다. 


표준편차(standard deviation) 및 신뢰구간(confodence intervals)

 

신뢰구간(CI)이란 불확실한 사물의 척도를 나타냅니다. 만약 과학자가 인구 표본에 대한 데이터를 수집해 전체 인구에 대한 정보를 외삽(extrapolate)해 사용한다면, 이 연구에 대한 의심의 여지가 남아있을 수 있습니다. 외삽 방법은 이용 가능한 자료의 범위가 한정돼 그 범위 이상의 값을 구할 수 없을 때 사용합니다. 관측된 값을 이용해 한계점 이상의 값을 추정하죠.

 

따라서 간혹 신뢰구간(CI)은 종종 오해의 소지가 있는 방법이기는 하지만, 신뢰구간을 나타내는 수치는 이 통계적 방법이 얼마나 정확한지 알려주는 것만으로도 충분하다고 합니다.


신뢰구간(CI)를 결정하려면 먼저 표준편자(SD)가 필요합니다. 표준편차는 데이터가 어떻게 퍼져있는지를 측정한 값이라고 보면 쉽습니다. 평균의 평균이라고 생각할 수 있는데요.

 

가령, <이웃집과학자> 페이스북 페이지를 구독하는 독자들의 평균 연령이 30세라고 할 때 여기에는 29세 혹은 31세의 많은 사람들이 포함될 수 있습니다. 표준편차는 얼마나 데이터들이 평균 주변에 모여있는지를 보여줍니다.

 

 

이해했는지 다시 확인해 보아요. 출처: fotolia
이해했는지 다시 확인해 보아요. 출처: fotolia

다시 확인해보자

 

논문을 읽으며 궁금했던 질문에 대한 답을 찾았고, 모르는 용어를 명확히 알게됐다면, 이제는 이웃님은 최종적인 검토가 필요합니다. 이때, 이웃님이 알게 된 내용이 무엇인지, 아직 이해 못한 부분은 무엇인지 생각하며 검토해보세요.

 

다음 질문은 라이스대학교(Rice University) 생물학과 교수인 Mary Purugganan이 만든 논문 체크리스트입니다. 이 질문들에 대해 답할 수 있는지 최종적으로 점검해보세요. 이 질문은 이웃님이 해당 논문을 얼마나 이해했는지 알려줄 수 있을 겁니다.

 


-이 연구에서 특별히 다루는 문제가 무엇이고, 왜 중요합니까?

-이 연구에서 사용된 방법(method)은 괜찮은 방법이었나요?  

-구체적인 결과는 무엇입니까? 한두 문장으로 요약할 수 있습니까?

-이 연구는 설득력 있는 증거로 뒷받침 된다고 생각하나요?

-저자가 언급하지 않은 데이터에 대해 대안적 해석이 있습니까?

-이 연구 결과는 이 분야 다른 연구를 지지할 만한 독특함(unique), 새로움(new), 특이함(unusual)이 있나요?

-이 연구 결과는 내가 관심있던 분야와 어떤 연관성이 있습니까?

-이 연구에서 소개된 아이디어가 구체적으로 적용되는 분야는 어디일까요?

-남은 질문에 대한 답을 얻기 위해서는 추가적으로 어떤 연구를 진행해야 할까요? 

 

 

 

##참고 자료 ##


Curiosity, How to Read a Scientific Paper in 5 Steps
 


댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 2
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.
이광성 2018-09-26 21:43:57
ㅋ.. 글 수정 확인 되면 댓글 자삭 하겠습니당~~ 수고하셔용~~ㅋ

이광성 2018-09-26 21:40:13
생소한 전문 용어 때문에 인내심을 읽고 논문을 던져버리는 경우가

고컬의 과악자님께서리.. 한글을 왜곡하시다닝..ㅋ
그냥 지나갈려다 이거 말씀드릴라공 가입도 하공.. ㅎ

위에 보면 인내심을 읽고.. 일케 서술을 하셨는디..
흠.. 아무리 생각해도 우스게로 하신 말씀은 아닌거 가타용..ㅋ

인내심을 읽지 마시공 잃지도 마시공..

몇년전부터 이웃집과학자 참 유용하고 존 컨텐츠 마구마구 올려주셔서
느얼 감사하게보고 배우고 있습니다.
감사해요~~~ 위에껏 말고도 오류가 좀 있는 듯 합니다..
내용도 중요하겠지만요.. 미세한 부분도 컬리티 있게~!!~