歐州研究圖書館協會, 연구 사서 위한 디지털 학술 및 데이터 과학 가이드 공개
2025년 7월 23일 오전 8시 56분, 일본 국립국회도서관의 ‘커런트 어웨어니스 포털’은 ‘유럽 연구 도서관 협회(LIBER)가 연구 도서관 사서를 위한 디지털 학술 및 데이터 과학에 관한 가이드라인을 공개했다’는 소식을 전했습니다.
이 가이드라인은 디지털 학술(Digital Scholarship)과 데이터 과학(Data Science)이라는 두 가지 중요한 분야에서 연구 도서관 사서들이 어떤 역할을 수행하고, 어떤 역량을 갖추어야 하는지에 대한 내용을 담고 있습니다.
디지털 학술이란 무엇이며, 왜 중요한가요?
디지털 학술은 쉽게 말해 디지털 기술을 활용하여 연구를 수행하고, 연구 결과를 공유하며, 학문적 지식을 생산하고 확산하는 모든 활동을 의미합니다. 예를 들어,
- 디지털 텍스트 분석: 방대한 양의 문헌을 컴퓨터로 분석하여 새로운 패턴이나 의미를 발견하는 것
- 데이터 시각화: 연구 데이터를 그래프나 지도 등으로 시각적으로 표현하여 이해를 돕는 것
- 온라인 출판 및 협업: 연구 결과를 웹사이트나 오픈 액세스 저널을 통해 공개하고, 다른 연구자들과 온라인으로 협력하는 것
- 디지털 아카이브 구축: 희귀 자료나 역사적 기록을 디지털화하여 보존하고 접근성을 높이는 것
등이 디지털 학술에 포함됩니다.
점점 더 많은 연구가 디지털 방식으로 이루어지고, 연구 데이터의 양이 폭발적으로 증가함에 따라, 연구 도서관 사서들은 이러한 디지털 환경에서의 연구를 효과적으로 지원하고, 연구자들이 필요로 하는 기술과 자원을 제공하는 중요한 역할을 수행해야 합니다.
데이터 과학은 무엇이며, 도서관과 어떤 관련이 있나요?
데이터 과학은 데이터를 수집, 처리, 분석, 해석하여 가치 있는 정보와 통찰력을 추출하는 학문입니다. 이는 단순히 통계 분석을 넘어, 컴퓨터 과학, 수학, 전문 분야 지식 등 다양한 분야의 지식을 융합하는 복잡하고 다학제적인 분야입니다.
연구 도서관 사서들에게 데이터 과학은 다음과 같은 측면에서 중요합니다.
- 연구 데이터 관리: 연구자들이 생성하는 방대한 양의 데이터를 체계적으로 관리하고, 보존하며, 공유할 수 있도록 지원하는 데 데이터 과학적 접근 방식이 필요합니다.
- 연구 분석 지원: 연구자들이 복잡한 데이터를 분석하고 시각화하는 데 필요한 도구와 기술을 안내하고 지원합니다.
- 정보 리터러시 강화: 연구자들이 데이터를 올바르게 해석하고 활용할 수 있도록 데이터 리터러시 교육을 제공하는 데 데이터 과학에 대한 이해가 도움이 됩니다.
- 새로운 서비스 개발: 데이터 분석 기술을 활용하여 도서관의 소장 자료나 이용 행태를 분석하고, 이를 바탕으로 더욱 혁신적인 서비스를 개발할 수 있습니다.
LIBER 가이드라인의 주요 내용 (예상)
LIBER의 이번 가이드라인은 연구 도서관 사서들이 디지털 학술과 데이터 과학 분야에서 자신의 역할과 책임을 명확히 하고, 필요한 전문성을 어떻게 개발해야 하는지에 대한 방향을 제시할 것으로 예상됩니다. 구체적으로 다음과 같은 내용을 포함할 수 있습니다.
- 연구 사서의 핵심 역량: 디지털 학술 프로젝트 기획 및 실행, 데이터 관리 계획 수립, 데이터 분석 도구 활용, 오픈 사이언스 실천 지원 등
- 교육 및 훈련 프로그램: 연구 사서들이 새로운 기술과 지식을 습득할 수 있는 교육 과정 및 워크숍 제안
- 조직 및 정책 권고: 도서관 내에서 디지털 학술 및 데이터 과학 지원을 위한 조직 구조, 정책, 인프라 구축 방안
- 협력 및 네트워킹: 다른 기관이나 전문가와의 협력을 통해 지식과 경험을 공유하는 방안
결론
이번 LIBER의 가이드라인 공개는 전 세계 연구 도서관 사서들에게 매우 시의적절하고 중요한 자료가 될 것입니다. 디지털 시대에 연구 환경은 빠르게 변화하고 있으며, 연구 도서관 사서들은 이러한 변화에 발맞추어 끊임없이 새로운 기술과 지식을 습득하고 발전시켜야 합니다. 이 가이드라인을 통해 더 많은 연구 도서관 사서들이 디지털 학술과 데이터 과학 분야에서 전문성을 함양하고, 연구자들에게 더욱 가치 있는 서비스를 제공할 수 있기를 기대합니다.
欧州研究図書館協会（LIBER）、研究図書館員のためのデジタル・スカラシップとデータサイエンスに関するガイドを公開
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