언어로서의 빅데이터와 데이터 리터러시의 의미론적 가정들

• 영문명: Big Data as Language and the Semantic Assumptions of Data Literacy
• 발행기관: 한국리터러시학회
• 저자명: 안미혜(An Mihye)
• 간행물 정보: 『리터러시 연구』13권 6호, 325~348쪽, 전체 24쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.12.31

국문 초록

본 연구의 목적은 “데이터 리터 러시를 어떻게 (재)정의해야 할 것인가”라는 질문에 대한 논의 점들을 언어적 측면에서 마련하는 데 있다. 언어를 어떻게 바라보느냐에 따라 결과적으로 리터 러시의 의미론적, 사회 가치적 가정들이 형성될 수 있다는 것이 본 연구의 핵심 가정이다. 우선 언어의 정의에 따라 달라지는 의미론적 가정들을 크게 세 갈래로 나누어 살펴본다. ‘표상으로서의 언어’, ‘관계성을 가진 단위로서의 언어’, ‘상대적인 물질성을 가진 존재물로서의 언어’이다. 이를 토대로 데이터 리터 러시가 두드러지게 적용되어 이슈화 되어 온 학계와 사회 전반의 현상을 유연하게 선택해 분석한다. 데이터 리터 러시의 현황에서 데이터라는 언어적 존재물을 바탕으로 의미가 어떻게 해석되고 생산되고 있는 지 살펴보기 위함이다. 크게 ‘읽기와 의미 해석’, ‘쓰기와 의미 생성’이라는 잠정적인 틀로 나누고, 두 영역에서 데이터가 의미화하는 과정에서 어떠한 가정들이 자리 잡고 있는 지 알아 본다. 분석 결과를 종합하여 데이터 리터 러시의 (재)정의에 있어 근본적인 논의가 될 수 있는 세 지점들을 제기하고 후속연구를 제안한다. 

영문 초록

This article aims to provide avenues for discussion concerning “how should we (re)define data literacy” from a linguistic point of view. The primary hypothesis of this article is that our definition of language fundamentally affects the underlying semantic and social assumptions of what literacy could be about. First, I overview three distinct approaches to meaning that are dependent on the definition of language. They are ‘language as representation’, ‘language as relational unit’ and ‘language as matter’. I, then, flexibly pick up and analyze various phenomena from the academia and our society in general where data literacies have been distinctly applied. The purpose is on examining how meaning is interpreted and produced in the current circumstances through the linguistic matter called data. In doing so, I look at the examples through the tentative lenses of ‘reading and interpretation of meaning’ and ‘writing and production of meaning’ and explore what kinds of assumption are available with regard to the signification process of data. In conclusion, I offer three avenues for discussion that might contribute to the (re)definition of data literacy with future research plans.

목차

1. 서론

2. 언어의 정의와 의미의 의미

3. 데이터 리터러시 현황에서의 의미론적 가정들

4. 결론

키워드

빅데이터 데이터 리터러시 언어 의미 의미 생산 big data data literacy language meaning production of meaning