목차
- 1 연구 배경
- 2 연구 목적
- 3 연구 방법
- 4 연구 데이터
- 5 연구 결과
- 6 연구 후기
- 7 코멘트
- 8 참고 자료
- 9 주석
- 10 방문자 코멘트
올해의 작가상 분석을 통한
서울 주류 예술계의 동향 파악
연구 배경
'올해의 작가상'은 한국 현대미술의 비전을 제시하는 역량 있는 작가를 선정하는 중요한 수상으로, 국립현대미술관과 SBS문화재단이 공동으로 진행합니다. 이 수상은 전국적인 범위에서 가장 뛰어난 작품과 아이디어를 가진 작가를 발굴하고 후원합니다. 올해의 작가상은 작가들 사이에서 가장 받고 싶어하는 미술상 중 하나로 꼽히며, 그 입지를 굳혀왔습니다. 논란의 여지는 있지만, 올해의 작가상이 국내 작가들에게 작품 활동을 격려하고, 이들이 세계로 나아갈 수 있는 발판을 제공했다는 사실은 부인하기 어렵습니다.
한편 올해의 작가상의 운영에 대한 여러 가지 논란과 비판이 제기되어 왔습니다. 후원 작가의 선정 과정, 후보 작품의 품질, 경쟁적인 작가 선정 구조, 그리고 매년 바뀌는 외부 심사위원에 의한 경향성의 부재 등이 주요 비판적인 요소로 지적되어 왔습니다. 흥미롭게도, '올해의 작가상'이 10주년을 맞이하며, 국립현대미술관장은 심사 과정의 체계화, 공개화, 합리화에 대한 필요성을 인정하면서 앞으로의 변화를 약속했습니다.
이러한 변화의 중심에는 한국 미술계의 중심지인 서울이 있습니다. 서울은 '올해의 작가상'이 진행된 장소이며, 상을 수여받은 거의 모든 작가들이 서울에서 활동하고 있습니다. 올해의 작가상의 운영 방식이 서울에서 활동하는 많은 작가들에게 큰 영향을 미치고 있다는 사실로 미루어보아, 서울은 미술계의 중심지로서 '올해의 작가상'과 깊은 연관성을 가지고 있습니다. 이러한 배경을 바탕으로, '올해의 작가상'의 수여 패턴과 그 경향성에 대한 심도 있는 분석이 필요하다는 것이 본 연구의 동기입니다.
연구 목적
본 연구의 주요 목적은 '올해의 작가상'의 수여 패턴과 이를 통해 한국 주류 예술 계의 동향을 깊이 있게 이해하는 것입니다. 이를 위해, 후원작가와 심사위원, 운영위원 간의 학력, 레지던시, 전시 이력, 작품 장르, 나이, 성별 등의 요소를 분석하여 그들 간의 연관성과 경향성을 도출하려고 합니다. 또한, 이를 통해 '올해의 작가상'이 어떤 원칙과 기준에 따라 운영되는지, 그리고 이 수상이 한국 현대미술 중 특히 서울의 문화 및 역사에 어떤 영향을 미치는지를 알아보고자 합니다. 지금까지의 한국 예술의 주류를 이끈 인물들의 족적을 이해함으로써 한국 예술 동향에 대한 깊이있는 탐구를 하고자 합니다. 추가적으로, 이 연구는 '올해의 작가상'을 비판적인 시각에서 분석함으로써, 이 수상의 운영 방식과 그 결과에 대한 새로운 이해를 제공하려고 합니다.
연구 방법
2012년부터 2023년까지 총 11번의 올해의 작가상에 참여한 심사위원, 운영위원, 작가의 정보를 조사하였다. 1. 올해의 작가상에서 작가와 운영위원, 심사위원의 명단과 참여 연도를 확보하였다.
2. 뮤움을 통해서 작가의 나이, 성별, 학교, 전공, 과거 전시회 등의 정보를 조사하였다.
서울아트가이드를 통해서 심사위원과 운영위원의 나이, 학력에 대한 데이터를 조사하였다. 이외에 나와있지 않은 정보는 개인의 공식 홈페이지, SNS, 네이버 프로필을 참고하였다.
수집한 자료들을 토대로 데이터 베이스화 작업을 진행하였고, 균질화 된 데이터들을 토대로 가설을 설정하여 검증하는 방식으로 편향성을 검증하는 작업을 진행하였다.
설정된 가설은 다음과 같다.
<1. 학력을 중심으로 살펴본 편향성>
가설 1. 유학을 다녀온 일명 유학파 화가들의 학력이 올해의 작가 상 수상 여부에 영향을 주지는 않았을까?
(1-1). 올해의 작가 상 후보 작가들 중 유학파와 국내파의 비중은?
(1-2). 수상 작가들 중에서 유학파와 국내파의 비중은?
가설 2. 운영 위원/ 심사 위원과 올해의 작가 상 후보 작가 간의 학력이 올해의 작가 상 수상 여부에 영향을 주지는 않았을까?
(2-1). 년도 별 수상 작가들과 심사/운영 위원 간의 학력 관계도는 어떻게 되는가?
(2-2). 과연 운영 위원/심사 위원들과 학력 적으로 연결이 없음에도 올해의 작가 상 후보로 발탁된 사람은 있을까?
(2-3). 비 전공자가 올해의 작가 상 후보로 발탁된 경우는 없는가?
가설 3. 10명의 수상 작가/팀들 중에서 각 년도 별 관련 인원들과 학력 접점을 가지고 있는 인물들의 비율이 많을 것이다.
(3-1). 전체 수상 작가/팀 중에서 심사/운영 위원 간의 학력 접점을 가진 인물들은 몇 퍼센트인가?
(3-2). 각 년도 별 심사/운영위원의 전공 중분류와 수상 작가들의 전공 중 분류는 어떤 경향성을 가지고 있는가?
<2. 작가의 전시를 중심으로 살펴본 편향성.>
가설 1. 작가의 전시 횟수는 곧 작가의 역량과 명성을 의미한다. 작가의 전시 횟수는 올해의 작가 상 수상 여부에 영향을 미치지는 않았을까?
(1-1). 각 년도 별 수상 작가들의 전시 횟수와 비수상 작가들의 전시 횟수는 얼마나 차이가 나는가?
온톨로지(Ontology)
온톨로지 그래프(OntoGraph)
클래스(Class)
| 클래스명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| Person | 인물 | 인물 노드 |
| Award | 올해의 작가상 | 올해의 작가상 노드(년도별) |
| Work | 작품 | 올해의 작가상 참여 작품 |
| School | 학교 | 인물이 졸업한 학교(학사, 석사, 박사) |
| Major | 전공 | 전공 |
| Exhibition | 전시회 | 인물의 과거 전시회 |
| Institution | 기관 | 미술관 또는 기타 기관 |
릴레이션(Relation)
| 영문명 | 한글명 | 정의역 | 치역 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
| _isPartOf_ | _은 _의 전공이다 | Major | School | 학교의 전공 릴레이션 |
| _participatedIn_ | _에 _에 예술가로 참가했다 | Person | Award | 인물이 예술가로 참석한 올해의 작가상 릴레이션 |
| _judged_ | _은 _의 심사를 했다 | Person | Award | 인물이 심사 위원으로 참석한 올해의 작가상 릴레이션 |
| _managed_ | _은 _의 운영을 했다 | Person | Award | 인물이 운영 위원으로 참석한 올해의 작가상 릴레이션 |
| _won_ | _은 _을 수상했다 | Person | Award | 인물이 올해의 작가상을 받았음을 표현한 릴레이션 |
| _isCreatedBy_ | _은 _에 의해 창작됐다 | Work | Person | 인물이 창작한 작품 릴레이션 |
| _graduates_ | _는 _을 졸업했다 | Person | Major | 인물이 졸업한 부서 릴레이션 |
| _exhibited_ | _는 _를 열었다 | Person | Exhibition | 인물이 열었던 전시회 릴레이션 |
| _isExhibitedIn_ | _는 _에서 열였다 | Exhibition | Institution | 전시회가 열린 기관 릴레이션 |
속성(Attribute)
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| ageOfParticipation | 참가 당시 나이 | 작가의 올해의 작가 상에 참여할 당시 나이 |
| currentAge | 현재 나이 | 작가의 현재의 나이 (2023년 기준) |
| Gender | 성별 | 남자(male), 여자(Female) |
| job | 직업 | 작가, 심사 위원, 운영 위원의 참가 당시 직업 |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| Genre | 장르 | video, performance, installation, painting, graphic |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| Domestic | 국내인가 | Yes, No |
| Country | 소속 국가 | 학교가 위치한 국가의 이름을 넣는다. |
| city | 소속 도시 | 학교가 위치한 도시의 이름을 넣는다. |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| Category | 중분류 | 각 전공의 중분류 작성 |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| year | 년도 | 각 전시회 년도를 씀 |
| number | 인원수 | 단체전 / 개인전 |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| Country | 국가 | 각 기관이 위치하고 있는 국가 |
| Domestic | 국내 | 국내 기관 / 해외 기관 |
| Domestic state | 국내 지역 | 국내 어디 지역인지 |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| year | 년도 | 올해의 작가상이 진행된 해 |
데이터 샘플링
연구 데이터
노드 데이터(총 4146건)
- Person 109건
- School 98건
- Major 179건
- Award 13건
- Exhibition 2312건
- Institution 1260건
- Work 175건
링크 데이터(총 5684건)
- _graduates_ 235건
- _isPartOf_ 180건
- _exhibited_ 2564건
- _isExhibitedIn_ 2326건
- _participatedIn_ 48건
- _managed_ 67건
- _judged_ 56건
- _won_ 12건
- _isCreatedBy_ 196
연구 결과
데이터 분석 및 큐레이션
Neo4j를 통해 표현된 전체 그래프는 다음과 같다.
match (n) return n
- 전체 데이터
Neo4j
PART 1 올해의 작가상의 단순 데이터 통계
1) (work) 작품
-각 성별의 작품 장르 비율
Query: match (a:Person{gender:'Male'}) <-[r:`_isCreatedBy_`]- (b:Work)
return b.genre as genre, count(b) as count order by count desc
- Male 장르 비율
NeoDash
Query: match (a:Person{gender:'Female'}) <-[r:`_isCreatedBy_`]- (b:Work)
return b.genre as genre, count(b) as count order by count desc
- Female 장르 비율
NeoDash
.png)
성별에 따른 작품 장르를 비교했을 때, 남성의 painting 비율이 여성보다 10%p 더 높았고, 여성의 video 비율은 남성보다 10%p더 높은 것을 확인할 수 있었다.
-각 년도별 작품 장르 비율
Query: MATCH (a:Award)<-[r1:`_participatedIn_`]-(p:Person)<-[r2:`_isCreatedBy_`]-(w:Work) WITH a, COUNT(w) as totalCount optional MATCH (a:Award)<-[r1:`_participatedIn_`]-(p:Person)<-[r2:`_isCreatedBy_`]-(w:Work) WHERE w.genre ='Installation' WITH a, COUNT(w) as partionCount, totalCount RETURN a.year , (toFloat(partionCount) / totalCount) * 100 as percentage ORDER BY a.year
- 각 년도별 작품 장르 비율
NeoDash
.png)
연도별 전시 장르를 확인하면 상당히 일관적이지 않은 형태를 띄는 것을 파악 할 수 있었다. 2년마다 심사위원과 운영위원이 바뀌는 것에 따라 작품 장르 선호도가 바뀌어 작가들의 전시 장르 비율이 이에 따라 2년마다 급격하게 변하는 것을 기대했었다. 그러나 실제로는 규칙적이지 않은 형태로 전시 장르 비율이 바뀌는 것을 확인했다.
2) (institution) 전시 장소
-국내에서 가장 전시가 많이 된 전시관
Query: match(p:Person) -[]->(e:Exhibition)-[]->(i:Institution{domestic:'O'}) with i, count(p) as 카운트 where 카운트 >= 15 return i.name, 카운트 order by 카운트 desc
- 가장 전시가 많이 된 전시관
NeoDash
.png)
-전시관의 국가 비율
Query: match(a:Exhibition)-[r:_isExhibitedIn_]-(b:Institution) return b.country as country, count(b) as count order by count desc
- 전시관의 국가 비율
NeoDash
.png)
-국내 전시관의 지역 비율
Query: match(a:Exhibition)-[r:_isExhibitedIn_]-(b:Institution{domestic:'O'}) return b.city as city, count(b) as count order by count desc
- 국내 전시관의 지역 비율
NeoDash
.png)
| 지역 | 전시장 개수 |
|---|---|
| 서울 | 355 |
| 부산 | 29 |
| 광주 | 13 |
| 대구 | 10 |
| 인천 | 10 |
| 파주 | 10 |
| 청주 | 8 |
| 고양 | 7 |
| 안양 | 7 |
| 과천 | 5 |
| 대전 | 5 |
| 제주 | 5 |
| 여수 | 4 |
| 남양주 | 3 |
이 자료를 통해서 국내 주류 예술 흐름의 중심에 있는 전시장을 알고자 하였다. 자료를 조사하기 전에는 상위 10개의 가장 많이 전시된 전시회의 도시는 모두 서울일줄 알았으나, 경기도 미술관, 광주비엔날레, 백남준아트센터와 같이 한 지역의 대표적인 예술센터가 의외로 순위권에 있는 모습을 확인할 수 있었다. 전시관을 기준으로 봤을 때에는 더욱이 예술이 서울에 집중적인 모습을 확인할 수 있었는데, 전시장 갯수에서 서울이 355개라는 압도적인 물량에서 이를 확인할 수 있었다. 더욱이 이 자료들을 종합했을 때, 지방거점 예술센터들은 대개 1~2개의 전시장이 그 지역의 60~70% 이상의 전시를 담당하는 것 또한, 알 수 있었다.
3) (person) 인물
-올해의 작가상 관련 인물들의 참가 당시 나이, 현재 나이 평균
Query: MATCH (a:Person) RETURN AVG(a.ageOfParticipation) AS 평균_참가_당시_나이, AVG(a.currentAge) AS 평균_현재_나이
- 참가 당시 나이, 현재 나이 평균
NeoDash
.png)
4) (School) 학교
-출신 학교 수
Query: MATCH (s:School)<-[r:`_isPartOf_`]-(m:Major)<-[:`_graduates_`]-(a:Person) RETURN s.name AS 학교, COUNT(distinct a) AS 학교수 ORDER BY 학교수 DESC
- 출신 학교 수
NeoDash
.png)
PART 2 <학력을 중심으로 살펴본 편향성>
가설 1) 유학을 다녀온 일명 유학파 화가들의 학력이 올해의 작가 상 수상 여부에 영향을 주지는 않았을까?
(1-1). 올해의 작가 상 후보 작가들 중 유학파와 국내파의 비중은?
Query: match(p1:Person) -[r:_participatedIn_]->() match(p1:Person) -[r1]->(m:Major)-[r2]->(s:School) return s.domestic, count(distinct p1)
- 올해의 작가 상 후보 작가들 중 유학파와 국내파의 비중
NeoDash
.png)
(1-2). 수상 작가들 중에서 유학파와 국내파의 비중은?
Query: match(p1:Person) -[r:_won_]->() match(p1:Person) -[r1]->(m:Major)-[r2]->(s:School) return s.domestic, count(distinct p1)
- 수상 작가들 중에서 유학파와 국내파의 비중
NeoDash
.png)
우리는 심사위원과 운영위원의 국적이 외국인이거나 대부분 외국과 크게 관련되어 있다는 점에서 한국에서만 공부를 한 작가들과 해외에서 유학을 하고온 작가들의 수상비율이 다를 것이라고 가정했다. 실제로, 수상 작가들의 유학파 비율은 비수상 작가들의 유학파 비율과 비교했을 때, 10%p 이상 차이가 났고, 이를 통해 국외에서의 학교 생활이 수상과 관련이 있다는 것을 알 수 있었다.
가설 2) 운영 위원/ 심사 위원과 올해의 작가 상 후보 작가 간의 학력이 올해의 작가 상 수상 여부에 영향을 주지는 않았을까?
(2-1). 년도 별 수상 작가들과 심사/운영 위원 간의 학력 관계도는 어떻게 되는가?
Query: match(a:Person)-[:_managed_|:_judged_]->(b:Award{year: 2012}) MATCH (s:School)<-[r:`_isPartOf_`]-(m:Major)<-[:`_graduates_`]-(a:Person) RETURN s.name AS 학교, COUNT(distinct a) AS 학교수 ORDER BY 학교수 DESC
2012년도 운영/심사 위원 학력 분포도
- 2012년도 운영/심사 위원 학력 분포도
NeoDash
2012년도 수상 작가의 학력
| 이름 | 학력 |
|---|---|
| 전준호 | 첼시 예술 대학/ 동의 대학교 |
| 문경원 | 이화여자대학교/ 캘리포니아예술대학교/ 연세대학교 |
2013년도 운영/심사 위원 학력 분포도
- 2013년도 운영/심사 위원 학력 분포도
NeoDash
2013년도 수상 작가의 학력
| 이름 | 학력 |
|---|---|
| 공성훈 | 서울 대학/ 서울 산업 대학교 |
2014년도 운영/심사 위원 학력 분포도
- 2014년도 운영/심사 위원 학력 분포도
NeoDash
2014년도 수상 작가의 학력
| 이름 | 학력 |
|---|---|
| 노순택 | 건국대학교 / 홍익대학교 |
2015년도 운영/심사 위원 학력 분포도
- 2015년도 운영/심사 위원 학력 분포도
NeoDash
2015년도 수상 작가의 학력
| 이름 | 학력 |
|---|---|
| 오인환 | 서울대학교 헌터칼리지 |
2016년도 운영/심사 위원 학력 분포도
- 2016년도 운영/심사 위원 학력 분포도
NeoDash
2016년도 수상 작가의 학력
| 이름 | 학력 |
|---|---|
| 믹스라이스 (조지은) | 첼시 예술 대학/ 동의 대학교 |
| 믹스라이스 (양철) | 이화여자대학교/ 캘리포니아예술대학교/ 연세대학교 |
2017년도 운영/심사 위원 학력 분포도
- 2017년도 운영/심사 위원 학력 분포도
NeoDash
2017년도 수상 작가의 학력
| 이름 | 학력 |
|---|---|
| 송상희 | 이화여자대학교 |
2018년도 운영/심사 위원 학력 분포도
- 2018년도 운영/심사 위원 학력 분포도
NeoDash
2018년도 수상 작가의 학력
| 이름 | 학력 |
|---|---|
| 정은영 | 이화여자대학교/ 리즈대학교 |
2019년도 운영/심사 위원 학력 분포도
- 2019년도 운영/심사 위원 학력 분포도
NeoDash
2019년도 수상 작가의 학력
| 이름 | 학력 |
|---|---|
| 이주요 | 이화여자대학교/ 첼시 예술 대학/ 펜실베니아 대학교 |
2020년도 운영/심사 위원 학력 분포도
- 2020년도 운영/심사 위원 학력 분포도
NeoDash
2020년도 수상 작가의 학력
| 이름 | 학력 |
|---|---|
| 이슬기 | 시카고 예술 대학교 프로그램/ 에꼴 드 보자르 |
2023년도 운영/심사 위원 학력 분포도
- 2023년도 운영/심사 위원 학력 분포도
NeoDash
(2-2). 운영 위원/심사 위원들과 학력적으로 연결이 없음에도 올해의 작가 상 후보로 선정된 사람이 있는가?
Query: match(p:Person)-[r1:_participatedIn_]->(a:Award) match(p:Person)-[]->(m:Major)-[]->(s:School) match(o:Person)-[:_managed_|:_judged_]->(a:Award{year: a.year}) match(o:Person)-[]->(m:Major)-[]->(s:School) return p.name as 수상자, s.name as 학교, collect(o.name) as 관련운영_심사위원
| 관련 인원 여부 | 인원 수 |
|---|---|
| 관련없음 | 40 |
| 관련있음 | 8 |
| 수상자 중에서 관련 인원 여부 | 인원 수 |
|---|---|
| 관련없음 | 10 |
| 관련있음 | 2 |
매 해의 올해의 작가상에는 4~5명의 작가와 총 10명의 심사/운영위원이 있다. 대략 15명 중에서, 수십 개의 학교가 있음에도 불구하고, 총 8명의 작가가 직접적으로 같은 학교로써, 연관이 있었다는 점에서 상당히 의미있는 데이터라고 생각되었다.
(2-3). 비 전공자가 올해의 작가 상 후보로 선정된 경우는 없는가?
Query: MATCH (p:Person)-[r1:_participatedIn_]->(a:Award) MATCH (p:Person)-[:_graduates_]->(m:Major {category:'비예술'}) WHERE NOT m.name IN ['미술일반', '조형일반', '회화일반', 'undefine'] RETURN p.name AS 비예술전공자
| 비전공 여부 | 인원 수 |
|---|---|
| 비예술전공 | 10 |
| 예술 전공 | 38 |
| 수상 작가들 중 비전공 여부 | 인원 수 |
|---|---|
| 비예술전공 | 3 |
| 예술 전공 | 9 |
PART 3 <작가의 전시를 중심으로 살펴본 편향성>
가설 1) 작가의 전시 횟수는 올해의 작가 상 수상 여부에 영향을 미치지는 않았을까?
(1-1). 수상 작가들의 전시 횟수와 비수상 작가들의 전시 횟수는 얼마나 차이가 나는가?
Query: MATCH (p:Person) -[r:_participatedIn_]->(a:Award) OPTIONAL MATCH (p)-[:_exhibited_]->(e:Exhibition) WITH p, COUNT(e) AS exhibition_count,CASE WHEN EXISTS((p)-[:_won_]->(:Award)) THEN '수상자' ELSE '비수상자' END AS award_status RETURN award_status, AVG(exhibition_count) AS avg_exhibition_count
- 수상 작가들의 전시 횟수와 비수상 작가들의 전시 횟수
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우리는 전시회의 갯수가 명성과 관련지어져서, 전시회의 갯수가 많을 수록, 수상비율이 높아질 것이라고 생각했다. 실제로 평균 데이터 개수가 2.6개 정도 차이가 났다.
결론
본 연구를 시작할 때, 심사/운영 위원과 작가들 간의 유착 관계를 탐색하는 것이 주 목표였다. 이들의 출신 학교, 전공, 전시 이력, 전시 장르 등에 대한 데이터를 분석하면 처음에는 인지하지 못했던 여러 가지 유의미한 결과를 발견하게 되었다.
먼저, 작가 선정에 출신 학교가 유의미한 영향을 미친다는 사실을 확인하였다. 매년 심사/운영 위원과 작가의 합계인 15명이 같은 출신 학교를 가지는 것은 우연이라고 보기에 힘들다. 이 중 48명 중 8명이 같은 학교를 다녔다는 사실로부터, 출신 학교가 후원 작가 선정에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 그러나 수상 작가 중에서 심사/운영 위원과 관련이 있는 인물의 비율이 오히려 감소한 것으로 보아, 수상에까지는 그들의 영향이 미치지 못했다는 것을 알 수 있었다.
다음으로, 작가의 전시를 중심으로 살펴본 결과, 작가의 전시 횟수는 작가의 역량과 명성을 의미하며, 이는 올해의 작가상 수상 여부에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 한국 현대미술의 주류를 이끄는 인물들의 족적을 이해하는데 중요한 역할을 하였다.
이 연구는 '올해의 작가상'을 비판적인 시각에서 분석함으로써, 이 수상의 운영 방식과 그 결과에 대한 새로운 이해를 제공하였다. 이를 통해 한국 현대미술의 동향을 이해하는 데 있어 새로운 시각을 제공하였다.
아울러, 이 연구는 '올해의 작가상'이 어떤 원칙과 기준에 따라 운영되는지, 그리고 이 수상이 한국 현대미술 중 특히 서울의 문화 및 역사에 어떤 영향을 미치는지를 알아보는데 중요한 역할을 하였다. 이를 통해 한국 현대미술의 동향을 이해하는데 있어 중요한 참고 자료가 되었다. 이 연구를 통해 더욱 세밀한 연구와 논의가 이루어져 '올해의 작가상'의 운영 방식이 투명하고 공정하게 이루어지도록 향후 개선 방안을 모색하길 희망한다.
한계점 및 후속 연구를 위한 제안
1. 작가들의 전시회와 전시회 장소에 집중했었는데, 단체전이라는 작가들 간의 상호작용을 통해 그들만의 커넥션을 살펴보고자 했다. 그러나 작가가 개인의 작품 아카이브를 운영하는 경우도 있었지만, 작품 아카이브가 없는 경우에는 온라인 상에서 자료를 수집 해야 했다. 때문에 수집하는 과정에서 상당한 시간이 소요 되었으며, 수집된 전시회 자료들이 물론 많이 담고 있지만, 완전히 담아내지는 못해 전시회를 중심으로 발생하는 작가들 간의 커뮤니티 형성을 살펴보는데 어려움이 있었다. 더불어 전시회들의 이름들이 같은 전시회라도 서로 다른 언어로 되어 있는 경우가 많아 균질화에서 많은 어려움을 겪었다.
2. 전공/ 작품의 장르/ 혹은 작가의 평소 작품 스타일을 규정 짓기가 매우 모호해서 각 년도 별로 수상 작가 및 운영/심사 위원 간의 관계성을 학력 이외에 다각적으로 들여다 보는 것에 있어서 한계점이 있었다.
각각의 클래스에 모호한 어트리뷰션들을 기준을 세워 더욱 세분화하고 구체화하게 된다면 인물 간의 상호작용을 보다 섬세하게 다각적인 측면에서 다룰 수 있을 것이다.
연구 후기
| 2JS23KU | 😐 | 이렇게 많은 데이터를 직접 수집하고, 주제 선정부터 데이터 가공, 시각화까지 해본 것은 처음이었습니다. 많이 힘들고 어려운 과제였지만 결과적으로 너무나 좋은 경험이 되었습니다. 더군다나 원래 관심을 갖고 있었던 올해의 작가상을 대상으로 프로젝트를 진행하게 되어 더욱 재밌었습니다. 처음 주제 발표 때는 반신반의했으나 실제로 값진 결과를 이끌어낸 것에 자신감이 생기기도 했습니다. 조원 분들께서도 바쁘고 힘드셨을텐데 항상 먼저 나서서 열심히 과제를 수행해주신 덕분에 해낼 수 있었습니다. 이번 프로젝트는 잊지 못할 추억으로 남을 것 같습니다. 다들 정말 고생많으셨습니다. 감사합니다 |
| KJS23KU | 😮 | 데이터 인문학이라는 새로운 학문을 공부하는 기회를 얻을 수 있어 좋았습니다. 모호하고 방대한 양의 정보를 다루면서 클래스 간의 명확한 기준을 세우는 것이 어렵기도 했지만, 그 과정 속에서 문제를 다루는 정밀하고 세밀한 기준을 세워 나가는 관점을 배울 수 있었다는 점이 가장 컸던 것 같아요! 복학 후 첫 학기라 정말 감 잡기가 정말 어려웠고 적응하기가 힘들었는데, 조원 분들을 능력 있는 사람들을 만나서 잘 마무리 지을 수 있었습니다... 다들 정말 열심히 참여해주셔서 감사했습니다. 많이 배울 수 있었습니다! |
| KSR23KU | 😊 | 특이하게 저는 이번 학기가 제 인생의 첫 학기였습니다. 그렇기에 부족한 점이 많았고 혼란스러웠던 한 학기였던 것 같습니다. 처음으로 하는 팀플은 상당히 힘들었고 어려웠습니다. 그러나 열심히 하려고 노력했고 좋은 조원분들과 함께해서 이만큼의 의미있는 결과를 도출하게 된 점이 기쁩니다. 연구를 진행하면서 미술에 관한 상식이 늘어났고 미술에 관심을 가지게 되었던 것이 재미있었습니다. 모두 정말 많이 수고하셨습니다. 부족한 저를 이끌어주셔서 감사합니다. |
| KHM23KU | 😳 | 이번 학기에 가장 힘들었던 과목이었던 것은 분명하지만, 흥미로운 주제였고, 주제에 대해서 조사하며 저 스스로 성장하고 있다는 것을 알 수 있어서, 너무 좋았던 과목이었습니다. 특히, 데이터 조사를 하고, 균질화를 하는 과정에서 많은 어려움이 있었지만, 아카이빙을 하는 것이 쉬운 작업이 아니라는 것을 알 수 있던 동시에, 엑셀에 대해서 많이 알 수 있던 기회라 너무 좋았습니다. 시간적 여유가 없어서 저희가 많은 조사를 한 것에 비해서 많은 결과를 얻어내지 못한 것은 아쉽지만, 그럼에도 이 연구가 후대 올해의 작가상 연구에 도움이 되면 좋을 것 같습니다. 마지막으로 가장 고생하신 재서 팀장님과 바쁘신 와중에도 기획에 많은 도움을 주신 준서님께 감사하다고 말하고 싶습니다. |
코멘트
홍보대사누구조
| JJH23KU | 🐶 | 주제 자체가 전문적이어 보여서 결과가 어떤 식으로 나올지 궁금했는데, 꼼꼼하게 구성하시고 내용 자체도 흥미로워서 인상적이었습니다. 데이터도 많이 수집하셔서 시간 투자를 진짜 많이 하신 것 같아요! 유학, 학력, 전공, 전시 횟수에 대한 가설들이 명확하고 구체적이어서 주제에 대해 제대로 이해하고 논의를 많이 해서 나왔다는 게 느껴졌고, 아카이빙과 문제 의식을 구분해서 앞부분도 같이 생각해볼 수 있도록 제시해주신 점도 좋았습니다. 성별이나 연도에 따른 작품의 장르 비율이 왜 그렇게 나타나는지 궁금해서, 교수님께서도 언급하신 것 같이 심사자의 전공 같은 요소를 통해 더 자세히 분석한다면 어떤 결과가 나올지 궁금합니다. 제가 어느 학교가 미대로 유명하고 이런 걸 잘 몰라서 해당 분야의 지식이 좀 더 있었더라면 훨씬 더 재밌게 들었을 것 같아 개인적으로 약간 아쉬웠지만, 저한테는 생소한 주제였음에도 연구 페이지에 관련 배경도 이해하기 쉽게 잘 정리되어 있어서 보면서 재미있게 들었습니다! |
| LJS23KU | 🦁 | 작가가 국내파인지 유학파인지에 따라 수상 비율을 나눠본 것이 매우 흥미로웠습니다. 유학파가 더 많이 수상할 것이라는 가설과 달리, 국내파가 더 많았다는 점에서 미술 영역에서 해외파와 국내파 사이에 대해 생각해볼 수 있었던 가설이였던 것 같습니다. 또한, 작가의 성별에 따라 작품의 성격이 달라지고 연도에 따라서도 전시 장르가 달라진다는 점이 흥미로웠습니다. 마지막 부분에 작가들의 학력을 보여주면서 서울대가 굉장히 많았는데, 역시 서울대는 다 잘하는구나 싶었습니다. 다만, 학력에서 학사, 석사, 박사에 대해 구분한 데이터도 같이 보여줬다면, 학사는 국내에서, 박사는 해외에서 등과 같은 재미있는 분석이 있었지 않았을까 싶습니다. 평소 관심을 갖지 않았던 영역이라서 굉장히 흥미롭게 들을 수 있었던 발표였습니다. |
| KJW23KU | 🐼 | 아마 가설에 대한 심증이 기반된 조사여서 그런지, 표본이 많이 적음에도 꽤 유의미한 분석 결과들이 나왔다고 생각합니다. 해당 아카이빙이 충분히 수상 과정에 선한 영향력을 행사할 것을 기대합니다. |
| JJW23KU | 🐺 | 데이터의 수집을 위해서 대단히 노력한 것이 눈에 보였고, 여러 가설을 설정하고 검증하는데 있어서
팀원들과 많은 논의를 한게 보였습니다. 적은 데이터 혹은 수집하기 어려운 데이터를 가지고 분석하는게 어려운 일인것을 알기에 공감이 갔습니다. 문제의식을 가지고 나누어 놓은 class별로 어떤 특징을 가질지에 대해서 분석을 잘 해낸것 같습니다. 한한기 동안 다들 고생하셨습니다. |
박물관이살아있조
| HCM23KU | 🐰 | 무엇보다도 문제 의식이 명확한 연구라는 점에서 흥미로웠습니다. 그 문제 의식을 해결하기 위한 탄탄한 흐름의 연구를 진행하신 것 같습니다. 연구 결과를 neo4j 이외의 다른 방법들을 통해 시각화한 그래프도 인상 깊었습니다. 좋은 발표 해주신 덕분에 올해의 작가상에도 관심이 생긴 것 같습니다. 수고 많으셨습니다! |
| LSY23KU | 🐨 | 다양한 데이터 source를 이용하여 데이터를 최대화시킨 노력이 보였습니다. 유의미하고 재미있는 결과가 많아서 흥미롭게 보았습니다! 그리고 결과들의 항목들이 짜임새 있어서 흐름을 수월하게 파악할 수 있었습니다. 사실 전혀 관심이 없는 분야였는데 재미있게 잘 보았습니다. 연구에 대한 의의가 인상깊었습니다. 고생하셨어요:) |
| MH23KU | 🐺 | (※마회 학생, 왜뽑았조의 발표에 대해 코멘트를 작성해주세요.) |
| NJH23KU | 🐸 | 사실 올해의 작가상이라는 상의 존재를 모르고 있었는데 덕분에 어느정도 알게되었습니다. "심사위원과 후보자간의 어느정도 유착관계가 있는 것 아니냐" 라는 문제의식 또한 인상 깊었습니다. 이렇게 권위있고 소수의 인원을 가지고 하는 상인만큼 좀 더 공정하면서도 엄격한 기준이 적용해야한다고 생각합니다. 이 자료가 그런 기준을 위한 초석이 되었으면 좋겠습니다.노드와 릴레이션의 양부터 얼마나 고생하셨을지 짐작이 갑니다. 한학기 동안 수고 많이 하셨습니다! |
참고 자료
(참고 자료 및 주석은 출처 표기 규칙 페이지를 참고할 것!)
주석
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