"Kindred Britain"의 두 판 사이의 차이
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− | [http://kindred.stanford.edu/# '''Kindred Britain''']은 많은 이들이 오랜 기간에 걸쳐 진행한 프로젝트지만, 진행 단계별로 주도한 이들이 있다. 이 단계는 연구, 코딩, 디자인 3단계로 나뉜다, 아래는 단계별로 주도한 대표인물들. 이 프로젝트와 관련하여 '''Nicholas Jenkins(Stanford University)'''가 [https://news.stanford.edu/news/2013/august/kindred-britain-database-082613.html '''Stanford | + | [http://kindred.stanford.edu/# '''Kindred Britain''']은 많은 이들이 오랜 기간에 걸쳐 진행한 프로젝트지만, 진행 단계별로 주도한 이들이 있다. 이 단계는 연구, 코딩, 디자인 3단계로 나뉜다, 아래는 단계별로 주도한 대표인물들. 이 프로젝트와 관련하여 '''Nicholas Jenkins(Stanford University)'''가 [https://news.stanford.edu/news/2013/august/kindred-britain-database-082613.html '''Stanford News와 인터뷰한 기사''']가 있다. ([https://www.youtube.com/watch?time_continue=14&v=pLP35YLiQl0&feature=emb_logo '''''동영상 링크''''']) |
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*'''Data and Data Modeling''': '''Kindred Britain data'''는 초기에 [https://en.wikipedia.org/wiki/GEDCOM '''GEDCOM'''] 형식이었다. '''GEDCOM'''은 가계도와 같은 관계를 표현하는데 이용되는 소프트웨어를 위한 보편적 코딩 형식이다. 그러나 '''GEDCOM'''은 몇몇 관계나 사건, 전통적이지 않은 가족(일부다처제 등)을 표현하는 데에는 적합하지 않았다. 역사적 사건 데이터를 다루는 더 나은 방식도 있었다. | *'''Data and Data Modeling''': '''Kindred Britain data'''는 초기에 [https://en.wikipedia.org/wiki/GEDCOM '''GEDCOM'''] 형식이었다. '''GEDCOM'''은 가계도와 같은 관계를 표현하는데 이용되는 소프트웨어를 위한 보편적 코딩 형식이다. 그러나 '''GEDCOM'''은 몇몇 관계나 사건, 전통적이지 않은 가족(일부다처제 등)을 표현하는 데에는 적합하지 않았다. 역사적 사건 데이터를 다루는 더 나은 방식도 있었다. | ||
− | 첫 과제는 거대한 ''' | + | 첫 과제는 거대한 '''GEDCOM''' 데이터를 관계적 데이터베이스화하는 것이었다. 기존 '''GEDCOM''' 데이터의 한계를 해결하고 최신 소프트웨어와 호환성을 맞추기 위해 [https://www.postgresql.org/ '''PostgreSQL''']와 같은 관계적, 공간적 데이터로 인코딩해야 했다. |
*'''Event Centrality''': 사건을 사람과 장소, 기타 각 요소간의 관계성을 보여주는데 사용했다. 과학적으로 정밀한 방식은 아니나, 데이터 시각화와 조사를 간결하게 만들기 위한 데이터 모델링 패턴에 필수적이었다. 출생, 죽음, 결혼, 이혼이 가장 중요시된 사건이었다. 사건은 장소에서 일어나기 때문에 지리적 데이터화하는데 용이했다. | *'''Event Centrality''': 사건을 사람과 장소, 기타 각 요소간의 관계성을 보여주는데 사용했다. 과학적으로 정밀한 방식은 아니나, 데이터 시각화와 조사를 간결하게 만들기 위한 데이터 모델링 패턴에 필수적이었다. 출생, 죽음, 결혼, 이혼이 가장 중요시된 사건이었다. 사건은 장소에서 일어나기 때문에 지리적 데이터화하는데 용이했다. | ||
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*'''DERIVING NEW MEASURES''': 기존 데이터를 '''Kindred Britain''' 프로젝트를 위한 데이터베이스화하기 위해서는 기존 데이터와 패턴을 시각화하는 것 외에, 데이터의 다른 패턴을 보여주는 새 기준의 발견이 필요했다. '''Kindred Britain'''의 '''database''' 분석을 통해 가족규모, 수명과 같은 전통적인 인구 통계 기준 외 장소와 직업, 가계에 기반을 둔 새로운 패턴발견이 가능했다. | *'''DERIVING NEW MEASURES''': 기존 데이터를 '''Kindred Britain''' 프로젝트를 위한 데이터베이스화하기 위해서는 기존 데이터와 패턴을 시각화하는 것 외에, 데이터의 다른 패턴을 보여주는 새 기준의 발견이 필요했다. '''Kindred Britain'''의 '''database''' 분석을 통해 가족규모, 수명과 같은 전통적인 인구 통계 기준 외 장소와 직업, 가계에 기반을 둔 새로운 패턴발견이 가능했다. | ||
− | + | #'''Network''' - '''Kindred Britain network''' 표현에 필수인 전통적인 혈연관계. | |
+ | #'''Tragedy''' – 각 개인에게 일어난 비극적 사건 수에 따른 비극 정도의 수치화. 자세한 사항은 [http://kindred.stanford.edu/#/story/half/half/none///tragedy '''''링크''''']를 참조하면 되는데, 프로젝트 담당자들도 이 기준이 한계가 있음을 인정했다. | ||
+ | #'''Centrality''' – 각 인물의 중심성. 더 많은 인물과 연결되어 있을수록 그 수치가 높아진다. | ||
+ | #'''Depth'''- 두 인물 사이에 몇 다리(혈연기준)를 걸쳐 관계가 연결되어있는지 나타내는 척도. | ||
+ | #'''Inbreeeding'''- 후에 '''Inbreeding'''이라 명명됨. 중복된 관계의 정도. 예를 들어 사촌관계가 결혼했을 경우 부부사이에 관계도 하나, 그리고 같은 조부모를 가지므로 만약 남녀가 결혼했을 경우 남-남자의 부모-조부모-여자의 부모-여자 이렇게 4단계의 관계가 추가되므로 5단계가 된다. <ref>필자의 이해가 정확하지 않을 수 있음.</ref>. 복잡한 개념이기에 정확성을 위해 가독성이 희생되었다. | ||
+ | #'''ODNB Distance'''- 가계도와 가계도 사이의 거리를 나타내는 개념.<ref>역시 필자의 이해가 정확하지 않을 수 있음.</ref> | ||
+ | #'''Geospatia'''l- 지리적 정보. 각 개인의 거주 장소, 비극이 일어난 장소 등. | ||
+ | #'''Biographical'''- 각 개인의 전기적 일대기. 예를 들어 '''T.S.Eliot''' 관련은 '''Kindred Britain'''에서 102 사건이 검색되는데, 이를 전기적 일대기 정보로 보면 된다. 각 개인의 명성에 따라 4 정도의 관련사건밖에 검색이 되지 않는 인물이 많다. | ||
+ | #'''Close Links'''- 영국의 유명한 선각자와의 관계적 거리. 이 기준에 따른 관계도 생성은 '''PostgreSQL'''의 도움이 컸다. | ||
+ | #'''Badges'''- 당시 122 직업군을 기준으로 각 개인을 직업에 따라 분류. | ||
+ | #'''Events from Contemporaries'''- 각 개인들을 살아간 장소 및 직업의 유사성, 겪은 비극정도의 유사성 등에 따라 분류. | ||
+ | #'''Contextual Events'''- 각 개인이 겪은 출생, 죽음, 그리고 이 사이에 겪은 유명한 역사적 사건들. | ||
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*'''INTERACTIVITY AND NARRATIVE''': 사이트 데이터 시각화를 통한 새로운 내러티브와 관계도 생성에 기여했다. | *'''INTERACTIVITY AND NARRATIVE''': 사이트 데이터 시각화를 통한 새로운 내러티브와 관계도 생성에 기여했다. | ||
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*'''CODING''': '''PostgreSQL'''를 주로 이용하여 코딩했다. 2012년 봄에 시작되었다. 초기 코딩은 추상적인 관계도가 유저에게 어떻게 보일지 확인하는 작업이었고, 이는 보기에는 깔끔하나 제한된 정보밖에 담을 수 없다는 단점이 보였다. 이를 개선하기 위해 여러 시도를 했다. | *'''CODING''': '''PostgreSQL'''를 주로 이용하여 코딩했다. 2012년 봄에 시작되었다. 초기 코딩은 추상적인 관계도가 유저에게 어떻게 보일지 확인하는 작업이었고, 이는 보기에는 깔끔하나 제한된 정보밖에 담을 수 없다는 단점이 보였다. 이를 개선하기 위해 여러 시도를 했다. | ||
− | [[파일:COD01.png|800px|center|섬네일|'''''다윈 가계도. 부부, 자식들, 자식들의 자식들, 기타 자식들을 보여주는 기존 가계도 시각화, 2012년 3월'''''. ]] | + | [[파일:COD01.png|800px|center|섬네일|'''''초기 코딩. 다윈 가계도. 부부, 자식들, 자식들의 자식들, 기타 자식들을 보여주는 기존 가계도 시각화, 2012년 3월'''''. ]] |
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[[파일:Panel01.png|800px|center|섬네일|'''''2012년 9월 초기 디자인 배치1'''''. ]] | [[파일:Panel01.png|800px|center|섬네일|'''''2012년 9월 초기 디자인 배치1'''''. ]] | ||
[[파일:Panel02.png|800px|center|섬네일|'''''2012년 9월 초기 디자인 배치2. 만화책과 같은 레이아웃을 적용하였다'''''. ]] | [[파일:Panel02.png|800px|center|섬네일|'''''2012년 9월 초기 디자인 배치2. 만화책과 같은 레이아웃을 적용하였다'''''. ]] | ||
− | 이 초기시도와 현 완성된 kindred Britain 사이의 간극을 메우기 위해서는 여러 달에 걸친 최적화가 필요했다. | + | 이 초기시도와 현 완성된 '''kindred Britain''' 사이의 간극을 메우기 위해서는 여러 달에 걸친 최적화가 필요했다. |
[[파일:Panel03.png|800px|center|섬네일|'''''2012년 9월 Kindred Britain의 초기 프로토타입. Leaflet을 이용한 지리공간적 데이터 시각화 결과물'''''. ]] | [[파일:Panel03.png|800px|center|섬네일|'''''2012년 9월 Kindred Britain의 초기 프로토타입. Leaflet을 이용한 지리공간적 데이터 시각화 결과물'''''. ]] | ||
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[[파일:Tim01.png|800px|center|섬네일|'''''2012년 9월 타임라인을 종합한 최초 프로토타입'''''. ]] | [[파일:Tim01.png|800px|center|섬네일|'''''2012년 9월 타임라인을 종합한 최초 프로토타입'''''. ]] | ||
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− | + | '''Jenkins'''와 '''Meeks'''는 '''University of San Francisco'''의 디자이너이자 디지털시각화 전문가인 '''Scott Murray'''를 프로젝트 팀원으로 합류시켰다. 자세한 디자인 내용은 '''Murray'''의 글인 [http://kindred.stanford.edu/notes.html?section=designing '''Designing Kindred Britain''']에서 확인할 수 있으며, 결과물이 '''Kindred Britain''' 사이트이다. | |
− | 2012년 11월에 Scott | + | 2012년 11월에 '''Scott Murray'''가 '''Kindred Britain project'''에 합류했다. 이와 함께 다양한 기준에 따른 관계도를 통합화하는 작업에 착수했다. 작업 착수 당시까지 웹 디자인 측면의 정보 시각화가 거의 되지 않은 상태였다. 그렇기에 '''HTML'''과 '''CSS coding'''을 이용한 시각화 및 사이트 설계가 필요한 단계였다. 이 과정에서 일반인이 사이트를 보기에는 너무 어려울 법한 정보를 간소화하는 수밖에 없었다. |
− | [[파일:Vis01.png| | + | [[파일:Vis01.png|900px|center|섬네일|'''''초기 시각화된 정보 그림''''']] |
− | 이밖에 사이트 구축을 위해 Query | + | 이밖에 사이트 구축을 위해 [https://en.wikipedia.org/wiki/Query '''Query''']가 이용되었다. '''Query'''는 파일의 내용 등을 알기 위해 몇 개의 코드(code)나 키(key)를 기초로 질의하는 것을 의미한다. 데이터 베이스에 존재하는 자료를 사용자가 원하는 조건을 통해 검색하고, 검색된 결과를 자유로이 조회할 수 있는 기능 등을 지원하는 것이 특징이다. <ref>네이버 블로그 정보글 참조. [https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=direa0609&logNo=220407069096&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F '''''링크''''']</ref> |
− | 이용된 | + | 이용된 '''Query'''의 종류: '''The Node Query, The Biographical Query, The Search Query, The Place Query''' - 이들에 대한 자세한 정보를 원할 시 [http://kindred.stanford.edu/notes.html?section=designing '''Designing Kindred Britain''']에서 확인. |
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애초에 사이트가 일반인보다는 관련 학자들을 위한 사이트라 보는 것이 현명할 듯하다. | 애초에 사이트가 일반인보다는 관련 학자들을 위한 사이트라 보는 것이 현명할 듯하다. | ||
그럼에도 특히 인문학 학자들에게는 새로운 분류기준을 제시하고 그 기준을 정립한 근거와 데이터를 제공했으니 향후 연구에도 큰 도움이 되리라 추측한다. | 그럼에도 특히 인문학 학자들에게는 새로운 분류기준을 제시하고 그 기준을 정립한 근거와 데이터를 제공했으니 향후 연구에도 큰 도움이 되리라 추측한다. | ||
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+ | *조가영 학우 | ||
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+ | 이제는 사람간의 네트워크가 SNS와 같은 플랫폼에서 시각화가 되는 시대이다. 이런 시대적 변화의 포인트를 잘 잡아 15c 영국 사람들간의 네트워크를 시각화한 것이 매우 흥미롭다. | ||
+ | 그래서 디지털 인문학적인 작업으로서 좋은 의의를 갖지 않을까 예상된다. | ||
+ | 하지만, 이 사이트의 제작자가 직접 밝힌 바로는 '많은 대중들이 이 사이트를 접하고 과거의 것을 현실에 투영하여 현대의 사람들이 인문학적 소양을 기르게 한다'가 목적인데 | ||
+ | 그러기엔 가독성이 너무 떨어진다고 생각된다. 미적인 디자인에 굉장히 공을 들였다고 하지만, 가독성을 고려하지 않았다. | ||
+ | 그럼에도 불구하고 3만 명의 개인들의 많은 정보들을 데이터화 한 것은 실로 엄청난 작업이라고 생각한다. | ||
+ | 자료를 수집하는 과정부터 입력하는 과정, 관계 짓는 과정까지 생각했을 때 | ||
+ | 손이 매우 많이 가는 작업이었을 것이다. 중요한 것은, 여전히 정확하게 이 사이트의 존재 이유가 뚜렷하지 않다는 것이다. | ||
+ | 그래서 결국 제기되는 의문에 부정적으로 반응해야 할지 긍정적으로 반응해야 할지 망설이게 된다. | ||
+ | 영국의 혈연, 지연과 같이 가족적으로 형성되는 문화가 좋다는 것인지 나쁘다는 것인지에 대한 답을 얻지 못하였다. | ||
+ | 너무 이분법적으로 생각하는 경향이 있지만, 그만큼 주제의식이 두루뭉술하다고 여겨진다. | ||
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+ | 질문: 디지털 인문학은 하나의 '네트워크'를 시각화하는 것만으로 충분히 그 가치를 하는 것인가? 전달하고자 하는 주제의식이 있어야 하는 것 아닌가? | ||
==='''References''' <small>'''각주'''</small>=== | ==='''References''' <small>'''각주'''</small>=== |
2020년 4월 21일 (화) 21:36 기준 최신판
목차
Who 누가
Kindred Britain은 많은 이들이 오랜 기간에 걸쳐 진행한 프로젝트지만, 진행 단계별로 주도한 이들이 있다. 이 단계는 연구, 코딩, 디자인 3단계로 나뉜다, 아래는 단계별로 주도한 대표인물들. 이 프로젝트와 관련하여 Nicholas Jenkins(Stanford University)가 Stanford News와 인터뷰한 기사가 있다. (동영상 링크)
- 연구자: Nicholas Jenkins(Stanford University)- 이 프로젝트를 처음 시작하고, 인물관계를 연구하고, 프로젝트를 총괄한 인물이다.
- 코더: Elijah Meeks(Stanford University)- Kindred Britain site의 메인 개발자이다.
- 디자이너: Scott Murray(University of San Francisco)- Kindred Britain site의 디자이너이다.
이들은 기본적으로 가장 중요한 예산부분부터 수많은 분야에 걸쳐 스텐포드 대학의 지원이 있었기에 이 프로젝트를 완수할 수 있었다. 이외 가족, 동료, 학생 등 더 많은 협력자들을 알고 싶다면 Notes on Kindred Britain의 General Information 파트 참조.
When 언제
해당 프로젝트는 2007년10월에 시작하여 2013년 2월에 종료되었다.
Notes on Kindred Britain에서 KindredBritain의 데이터베이스를 구축한 시기를 다음의 표로 확인이 가능하다
Where 어디서
Kindred Britain 프로젝트는 미국 캘리포니아주 스탠포드에 위치한 스탠포드 대학교(Stanford University)에서 진행되었다. 이 프로젝트는 스탠포드 대학교의 영문학 교수인 니콜라스 젠킨스(Nicholas Jenkins)의 발명품이다.
What 무엇을
Kindred Britain 프로젝트는 약 3만 명의 개인들로 이루어진 네트워크이다. 그들 중 많은 수가 영국 문화의 상징적인 인물들로, 혈액, 결혼, 또는 소속의 가족 관계를 통해 연결되어 있다. 이 네트워크에는 제인 오스틴, 셰익스피어, 넬슨 및 토마스 모어 등의 유명 인물이 포함되어 있으며, 로버트 월폴, 허버트 애스키스 등 모든 수상까지 포함되어 있다. Kindred Britain은 토마스 모어와 헨리 8세 또는 올리버 크롬웰과 찰스 1세와 같은 적대 관계에 놓인 인물들을 연결하기도 한다. 또한 화가 반 다이크와 루시안 프로이트 사이의 가족 관계를 보여준다. 이를 통해 이들이 수세기 동안 분리되었지만 모호한 가족 관계를 통해 연결되는 것을 확인할 수 있다. 시인 존 돈과 미나 로이, 문학 반체제 인사 존 밀턴과 조지 버나드 쇼, 소설가 제인 오스틴과 조지 엘리엇, 과학자 아이작 뉴턴과 J. C. 맥스웰의 관계도 볼 수 있다. Kindred Britain에서는 케빈 베이컨과 위대한 르네상스 작가 프란시스 베이컨 사이의 가족 분리 정도도 볼 수 있다. 그리고 물론 이 단락에서 언급된 모든 사람들은 가족 관계로 이 프로젝트에 포함된 다른 모든 역사적 인물들과 연결되어 있다.
- PEOPLE
Kindred Britian에 등록된 유명한 가족, 형제, 역사적 인물들이 어떤 관계망을 가지고 있는지 보여준다. 이 카테고리의 하위 카테고리에는 MOST VIEWED(가장 조회수가 많은 인물), PROFESSIONS(전문직, 고위층의 인물), FAMILIES(가족), SISTERS(자매), FIRST AND LAST(처음과 마지막)가 있다. 예시로 MOST VIEWED에 등록된 인물 중 Virginia Woolf를 클릭하면, 위와 같은 창이 뜬다. 이를 통해 Virginia Woolf의 혈연 관계를 확인할 수 있다.
- CONNECTIONS
Kindred Britain에 등록된 인물들의 가족 관계 혹은 다른 운명이나 역할로 나누어진 사람들을 연결시켜 보여준다. PEOPLE이 한 사람이 여러 사람과 어떻게 관계를 맺고 있는지 보여준다면, CONNECTIONS는 두 사람 사이의 관계에 초점이 놓여있다. 이 카테고리의 하위 카테고리에는 OPPONENTS(적대관계), JUDGE AND ACCUSED(재판관과 피고인), AUTHOR AND SUBJECT(저자와 주제), SITTER AND ARTIST(모델과 화가), DOCTOR AND PATIENT(의사와 환자), GRAVES: BURIED SIDE-BY-SIDE OR IN SAME GROUND(무덤)가 있다. 예시로 SITTER AND ARTIST에서 Virginia Woolf, by George Charles Beresford를 클릭하면, 위와 같은 창이 뜬다. 이를 통해 Virginia Woolf와 George Charles Beresford의 연결 관계를 확인할 수 있다.
How 어떻게
Notes on Kindred Britain에서는 본 프로젝트를 구축하기 위한 과정을 3단계로 나누어 설명하고 있다. Originating, Developing, Designing. Originating은 즉 Researching(연구단계)으로도 볼 수 있는데, 이 프로젝트를 시작하게 된 계기와 내용, 본 프로젝트의 의의를 폭넓게 설명하고 있다.Developing은 Coding과정과도 같다고 볼 수 있다. Designing은 마지막 사이트 생성과정을 설명하고 있다.
Originating(Researching)
요약하자면, Kindred Britain은 스탠포드 대학 영문 교수인 Nicholas Jenkins의 개인 연구 프로젝트로 시작되었다. 영국 문화 및 역사 속 가족 및 지인관계가 연구 목적이었고, 자세한 내용은 Jenkins의 에세이인 Originating Kindred Britain에서 확인할 수 있다.
이 프로젝트는 Jenkins가 자신 가족의 가계도에서 발견한 옛 살인사건에 대해 학문적 호기심을 가지면서 시작되었다. Jenkins는 영국의 유명 가족들의 가계도를 연구하고 데이터베이스에 정보를 입력하는데 5년을 소비한다. 이 작업을 진행하는 동한 Jenkins는 영국 역사 속 유명인들은 필연적으로 다른 유명인들과 깊게 얽힌 관계를 가지며, 이 관계도를 종합하여 영국 역사 속 거대한 유명인 관계도를 하나로 통합할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다.
여기서 새로이 드러난 사실 중 Jenkins를 놀라게 한 대표적 사례를 하나만 소개하자면, 시인들은 일반적으로 사촌과 같은 가족관계를 가지며, 소설가들은 결혼관계를 가지는 경향이 있다. 예를 들자면Byron, Shelley, Tennyson, 그리고 T. S. Eliot은 모두 먼 사촌관계를 가졌으며,Austen과 Dickens, 그리고 Trollope는 결혼관계를 가졌다.[1]
Developing(Coding)
2012년에, Jenkins는 Stanford Libraries의 디지털 인문학 전문가인 Elijah Meeks와 일할 기회가 생겼다. Elijah Meeks는 Kindred Britain database를 최신의 web-based format에 적용하는 역할을 했다. 자세한 내용은 Meeks와 Karl Grossner의 에세이인 Developing Kindred Britain에서 확인할 수 있다.
- Data and Data Modeling: Kindred Britain data는 초기에 GEDCOM 형식이었다. GEDCOM은 가계도와 같은 관계를 표현하는데 이용되는 소프트웨어를 위한 보편적 코딩 형식이다. 그러나 GEDCOM은 몇몇 관계나 사건, 전통적이지 않은 가족(일부다처제 등)을 표현하는 데에는 적합하지 않았다. 역사적 사건 데이터를 다루는 더 나은 방식도 있었다.
첫 과제는 거대한 GEDCOM 데이터를 관계적 데이터베이스화하는 것이었다. 기존 GEDCOM 데이터의 한계를 해결하고 최신 소프트웨어와 호환성을 맞추기 위해 PostgreSQL와 같은 관계적, 공간적 데이터로 인코딩해야 했다.
- Event Centrality: 사건을 사람과 장소, 기타 각 요소간의 관계성을 보여주는데 사용했다. 과학적으로 정밀한 방식은 아니나, 데이터 시각화와 조사를 간결하게 만들기 위한 데이터 모델링 패턴에 필수적이었다. 출생, 죽음, 결혼, 이혼이 가장 중요시된 사건이었다. 사건은 장소에서 일어나기 때문에 지리적 데이터화하는데 용이했다.
- Fuzzy Dates: Kindred Britain 속 여러 인물의 출생, 죽음, 사건 등과 관련된 정확한 시간 데이터가 없는 경우도 많았다. 이 경우, 시간 정확도를 나타내는 인터페이스를 만들고, 때로는 InferBirth script [2]에 나온 규칙에 따라 연도를 추측해야 했다. 그 원리는 개략적으로 자식의 출생일, 배우자의 나이, 출생날 부모의 나이 등으로 추측하는 일종의 알고리즘이다.
- DERIVING NEW MEASURES: 기존 데이터를 Kindred Britain 프로젝트를 위한 데이터베이스화하기 위해서는 기존 데이터와 패턴을 시각화하는 것 외에, 데이터의 다른 패턴을 보여주는 새 기준의 발견이 필요했다. Kindred Britain의 database 분석을 통해 가족규모, 수명과 같은 전통적인 인구 통계 기준 외 장소와 직업, 가계에 기반을 둔 새로운 패턴발견이 가능했다.
- Network - Kindred Britain network 표현에 필수인 전통적인 혈연관계.
- Tragedy – 각 개인에게 일어난 비극적 사건 수에 따른 비극 정도의 수치화. 자세한 사항은 링크를 참조하면 되는데, 프로젝트 담당자들도 이 기준이 한계가 있음을 인정했다.
- Centrality – 각 인물의 중심성. 더 많은 인물과 연결되어 있을수록 그 수치가 높아진다.
- Depth- 두 인물 사이에 몇 다리(혈연기준)를 걸쳐 관계가 연결되어있는지 나타내는 척도.
- Inbreeeding- 후에 Inbreeding이라 명명됨. 중복된 관계의 정도. 예를 들어 사촌관계가 결혼했을 경우 부부사이에 관계도 하나, 그리고 같은 조부모를 가지므로 만약 남녀가 결혼했을 경우 남-남자의 부모-조부모-여자의 부모-여자 이렇게 4단계의 관계가 추가되므로 5단계가 된다. [3]. 복잡한 개념이기에 정확성을 위해 가독성이 희생되었다.
- ODNB Distance- 가계도와 가계도 사이의 거리를 나타내는 개념.[4]
- Geospatial- 지리적 정보. 각 개인의 거주 장소, 비극이 일어난 장소 등.
- Biographical- 각 개인의 전기적 일대기. 예를 들어 T.S.Eliot 관련은 Kindred Britain에서 102 사건이 검색되는데, 이를 전기적 일대기 정보로 보면 된다. 각 개인의 명성에 따라 4 정도의 관련사건밖에 검색이 되지 않는 인물이 많다.
- Close Links- 영국의 유명한 선각자와의 관계적 거리. 이 기준에 따른 관계도 생성은 PostgreSQL의 도움이 컸다.
- Badges- 당시 122 직업군을 기준으로 각 개인을 직업에 따라 분류.
- Events from Contemporaries- 각 개인들을 살아간 장소 및 직업의 유사성, 겪은 비극정도의 유사성 등에 따라 분류.
- Contextual Events- 각 개인이 겪은 출생, 죽음, 그리고 이 사이에 겪은 유명한 역사적 사건들.
이 다양한 기준에 따른 분류에 의해 유명하지 않은 인물들에 대한 훨씬 풍부한 정보를 보여주는 것이 가능하게 되었다.
- INTERACTIVITY AND NARRATIVE: 사이트 데이터 시각화를 통한 새로운 내러티브와 관계도 생성에 기여했다.
- CODING: PostgreSQL를 주로 이용하여 코딩했다. 2012년 봄에 시작되었다. 초기 코딩은 추상적인 관계도가 유저에게 어떻게 보일지 확인하는 작업이었고, 이는 보기에는 깔끔하나 제한된 정보밖에 담을 수 없다는 단점이 보였다. 이를 개선하기 위해 여러 시도를 했다.
- PANELS: 다양한 관점에 따른 데이터가 어떻게 상호작용하고 시각화하는지 확인하고자 Panel로 다양한 초기 디자인 배치를 시도해보았다.
이 초기시도와 현 완성된 kindred Britain 사이의 간극을 메우기 위해서는 여러 달에 걸친 최적화가 필요했다.
- Timelines: 데이터 시각화를 위해서 타임라인을 종합할 필요가 있었다. 이를 위해선 기존 데이터 시각화 결과물을 완전히 새로이 작업해야 할 필요가 있었다. 여기까지가 사이트 개설 이전 데이터시각화 작업이었다.
Designing
Jenkins와 Meeks는 University of San Francisco의 디자이너이자 디지털시각화 전문가인 Scott Murray를 프로젝트 팀원으로 합류시켰다. 자세한 디자인 내용은 Murray의 글인 Designing Kindred Britain에서 확인할 수 있으며, 결과물이 Kindred Britain 사이트이다.
2012년 11월에 Scott Murray가 Kindred Britain project에 합류했다. 이와 함께 다양한 기준에 따른 관계도를 통합화하는 작업에 착수했다. 작업 착수 당시까지 웹 디자인 측면의 정보 시각화가 거의 되지 않은 상태였다. 그렇기에 HTML과 CSS coding을 이용한 시각화 및 사이트 설계가 필요한 단계였다. 이 과정에서 일반인이 사이트를 보기에는 너무 어려울 법한 정보를 간소화하는 수밖에 없었다.
이밖에 사이트 구축을 위해 Query가 이용되었다. Query는 파일의 내용 등을 알기 위해 몇 개의 코드(code)나 키(key)를 기초로 질의하는 것을 의미한다. 데이터 베이스에 존재하는 자료를 사용자가 원하는 조건을 통해 검색하고, 검색된 결과를 자유로이 조회할 수 있는 기능 등을 지원하는 것이 특징이다. [5]
이용된 Query의 종류: The Node Query, The Biographical Query, The Search Query, The Place Query - 이들에 대한 자세한 정보를 원할 시 Designing Kindred Britain에서 확인.
Why 왜
네트워크 이론과 디지털 기술의 현대적 발전을 활용하기 위해 만들어졌다. 영국의 문화가 얼마나 가족적인지를 현대의 방식으로 보여줄 수 있도록 제작되었다.
노엘 아난(Noel Annan)의 에세이 <The Intellectual Aristocracy>에서 ‘Family connexions are part of the poetry of history’(가족유대는 역사 시의 일부분)이라는 문구에서 영감을 얻어 탄생했다.
역사적 저변 위에 역사의 주제와 문화에 대한 무한한 가능성, 은유, 영국에 대한 생각들을 제안하기 위해 현대적인 방법을 사용했고 영국의 과거에 대한 진실을 찾는 것, 현재와 오늘날 가족이 의미하는 바를 돌아보는 것에 유용되기를 바란다고 하고 있다. 더불어 Kindred Britain을 사용하기 위한 좋은 방법 중 하나로 오프닝 화면에 대표되는 영향력 있는 인물들 사이의 놀라운 가족 관계를 탐구하는 것을 추천하고 있는데, 영국은 사이트 이용자가 발견하고, 실험하고, 추측하고, 놀기를 바란다고 부연하고 있다. 이런 부분은 해당 프로젝트의 목적을 가늠하게 하는 부분이다.
니콜라스 젠킨스의 에세이 <Originating Kindred Britain>에서 이 사이트의 생성과 목적에 대해 더 많이 읽을 수 있다.
Comment 논평
- 이하진 학우
Kindred Britain은 유명인들의 혈연관계를 다루고 있는데, 그중에서도 '영국'의 인물을 다루고 있다는 점이 꽤나 적절하다고 생각했다.
왜냐하면 영국은 여전히 왕실문화가 존재하기 때문이다. 영국 표준 영어를 Queen's English라고 부를 정도니 영국에서 혈통은 아직까지도 중요한 요소로 자리잡고 있음이 분명하다. Kindred Britain이 그에 대한 하나의 근거가 될 수 있다고 생각한다. 가족 관계가 아닌 유명인들도 몇 다리를 걸치면 쉽게 연결된다. 이는 결국 거시적 관점으로 봤을 때 유명인들이 하나의 큰 혈연 관계처럼 보일 수 있다는 것을 증명해준다. 전문가가 아닌 방문자들을 위해 이에 대한 설명을 더 추가했으면 어떨까 하는 아쉬움이 남는다. PEOPLE 카테고리의 분류 기준에는 contrality, odnb, birthdate, tragedy, inbreeding, depth, gender가 있었는데 gender를 제외한 다른 분류 기준이 모호하다고 느껴졌다. contrality(중심성)은 어떤 기준으로 더 중심적이라고 말하는 것인지 알 수 없었다. odnb는 무슨 말인지 몰라 찾아보았는데 영국인명사전의 줄임말이었다. odnb를 클릭하면 distance의 정도에 따라 색깔을 달리 했음을 확인할 수 있는데 여기서 distance가 말그대로 인물들 간의 물리적 거리를 의미하는지 혹은 다른 의미인지 알 수 없었다. tragedy(비극)는 0부터 5의 정도로 나타내고 있는데, 그렇다면 5에 있는 인물은 비극적인 삶을 살았다는 뜻이며 그런 식으로 비극을 분류할 수 있는가에 대한 의문이 들었다.
- 김수리 학우
Kindred Britain은 영국문화의 가족유대적 관계를 현대적인 방식으로 조망하고 있는데,
관계망뿐만 아니라 영국의 문화에 기여한 유명인들에 대한 정보도 구체적으로 확인할 수 있다. 제작목적에서 밝히고 있는 것처럼 영국의 문화가 가족적임을 확인할 수 있을 뿐 아니라 영국 문화, 혹은 영국의 특정 유명인에 대해서 유용한 정보를 얻을 수 있는 사이트로 디지털 기술을 활용한 좋은 사례로 보인다. 조금 아쉬웠던 부분은 3만명의 유명인의 선정과정이 명시되어 있지 않다는 점과 엄청난 수의 인물을 대상으로 했지만 모든 인물이 동일한 층위에서만 다루어져 있기 때문에 영향력이나 유명한 정도 등을 구분해서 파악할 수 없다는 점이다. 물론 사이트에서 most viewed를 통해 인물을 추천하는 방식을 제공하고 있기는 하지만 너무 한정적이어서 영국의 인물 혹은 문화에 대해 전반적으로 알아보고자 하는 사람에게는 막연한 자료가 될 것 같다. 이 사이트가 학술적인 부분뿐만 아니라 흥미로운 내용들도 담고 있다. 개인적으로는 doctor/patient, graves 같은 커넥션 카테고리가 재미있게 느껴졌다. 이 프로젝트를 우리나라의 인물에 적용해본다면 훌륭한 추후 과제가 될 것 같다.
- 임수현 학우
나름의 독특한 기준을 쓴 것이 인상 깊었다. 특히 Tragedy를 점수화하기 위해 가족 구성원의 죽음과 같은 비극을 겪은 횟수에 따라 점수화한 부분이 재미있었다. 물론 이 기준은 프로젝트 진행자들도 인정했듯이 한계가 클 수밖에 없다. 기록된 사건 외에도 개개인이 겪은 다양한 사건에 따라 생각보다 행복한, 혹은 불행한 삶을 각자 살았을 가능성이 크니까. 그럼에도 이 시도는 의미가 있을 수밖에 없다. 기준을 명확히 잡아 데이터베이스화하여 공유했으니, 관련된 추가연구를 원할 경우 얼마든지 개선이 가능하니까. 기준의 난해함이 원인인지 모르겠지만 생각보다 사이트의 가독성이 떨어지는 것이 단점이다. 나름 색상에 따른 분류를 시도했는데, 각 기준에 따른 색상이 무엇을 의미하는지 확인하기 위해서는 이 사이트에서 각 기준이 무엇을 의미하는지 공부해야 한다. 문제는 이 기준의 공부 자체가 어렵다. 애초에 사이트가 일반인보다는 관련 학자들을 위한 사이트라 보는 것이 현명할 듯하다. 그럼에도 특히 인문학 학자들에게는 새로운 분류기준을 제시하고 그 기준을 정립한 근거와 데이터를 제공했으니 향후 연구에도 큰 도움이 되리라 추측한다.
- 조가영 학우
이제는 사람간의 네트워크가 SNS와 같은 플랫폼에서 시각화가 되는 시대이다. 이런 시대적 변화의 포인트를 잘 잡아 15c 영국 사람들간의 네트워크를 시각화한 것이 매우 흥미롭다. 그래서 디지털 인문학적인 작업으로서 좋은 의의를 갖지 않을까 예상된다. 하지만, 이 사이트의 제작자가 직접 밝힌 바로는 '많은 대중들이 이 사이트를 접하고 과거의 것을 현실에 투영하여 현대의 사람들이 인문학적 소양을 기르게 한다'가 목적인데 그러기엔 가독성이 너무 떨어진다고 생각된다. 미적인 디자인에 굉장히 공을 들였다고 하지만, 가독성을 고려하지 않았다. 그럼에도 불구하고 3만 명의 개인들의 많은 정보들을 데이터화 한 것은 실로 엄청난 작업이라고 생각한다. 자료를 수집하는 과정부터 입력하는 과정, 관계 짓는 과정까지 생각했을 때 손이 매우 많이 가는 작업이었을 것이다. 중요한 것은, 여전히 정확하게 이 사이트의 존재 이유가 뚜렷하지 않다는 것이다. 그래서 결국 제기되는 의문에 부정적으로 반응해야 할지 긍정적으로 반응해야 할지 망설이게 된다. 영국의 혈연, 지연과 같이 가족적으로 형성되는 문화가 좋다는 것인지 나쁘다는 것인지에 대한 답을 얻지 못하였다. 너무 이분법적으로 생각하는 경향이 있지만, 그만큼 주제의식이 두루뭉술하다고 여겨진다.
질문: 디지털 인문학은 하나의 '네트워크'를 시각화하는 것만으로 충분히 그 가치를 하는 것인가? 전달하고자 하는 주제의식이 있어야 하는 것 아닌가?