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→기억하고 싶은 글귀
한 가지 세부 연구 분야에 대한 교과서 한 권(유명한 교수가 쓴 책 위주), 코딩 책 한 권(개발자가 쓴 책 위주) 정도면 어느 정도 전문가가 되기 위한 준비가 된 것이다. 대신 책은 내용이 꼼꼼히 들어 있는 자세한 책을 선택하고 내용이 충분히 이해되도록 공부해야 한다. 그다음에 굳이 책을 더 읽고 싶으면 알고리즘 적용 분야에 대해 설명한 경영학적인 책을 몇 권 읽으면 도움이 된다.
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논문은 책과 달리 저자들이 새로운 아이디어가 떠오르면 바로 페이퍼로 게재하기 때문에 독자 입장에서는 최신 방법론, 알고리즘을 더욱 빠르게 습득할 수 있다. 반면 책은 연구자가 한 가지 아이디어가 떠오른다고 바로 출간할 수 없다...(중략)...특히 AI 빅데이터 분석 분야는 새로운 방법론, 알고리즘이 매일매일 너무나 많이 나오고 있기 때문에 논문을 항상 가까이 하는 게 필수적이다.
<nowiki>
구글 학술검색에 'fake news detection' 이라고 검색하면 꽤 많은 연구 자료들을 볼 수 있다. 제목으로만 검색해도 203건이 나온다. 반면 세계 최고의 온라인 서점이라는 아마존에 'fake news detection'이라고 검색하면 한 권도 나오지 않는다. 책으로 가짜 뉴스 판별에 관한 연구를 공부를 하고 싶어도 자료가 없기 때문에 논문에 의존할 수밖에 없는 것이다.
</nowiki>
<hr>
논문이라는 것이 원래 이전에 있었던 아이디어들을 적층한 다음 그 위에 더 새로운 아이디어를 얹은 것이다. 그래서 항상 논문에는 선행 연구 부분이 있는 것이다. 즉, 무에서 유를 창조하는 것은 없다. 다른 사람들이 쌓아놓은 지식 위에 내가 조금 더 지식을 쌓으면 그것이 논문이고 그것이 새로운 아이디어다. 많이 읽을수록 당신의 전문성이 높아지고 새로운 아이디어가 떠오를 가능성도 높아질 것이다.
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메타분석을 한 기존 논문을 읽으면 최근의 연구 동향을 더욱 자세히 빠르게 파악할 수 있다. 메타분석이란 기존 문헌들을 분석한 후 연구 트렌드와 연구가 부족한 부분을 연구하는 방법이다. 따라서 자신이 연구하려는 연구 분야에 대해서 메타분석을 한 논문이 있으면 그야말로 고마운 일이다. 그냥 그 논문 하나만 읽어도 논문 안에 모든 것이 정리되어 있다. 구글 학술검색에서 검색 시에는 'literature review' 라는 키워드를 함께 넣어주자.
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