누군가 제 글을 보더니 학술 데이터베이스에 대해서 좀 더 자세히 가르쳐달라고 하더군요. 뭔가 데이터베이스, 데이터베이스 자주 언급이 되고 있어서 그런가봅니다.(여기서는 제 전공에서 언급하는 데이터베이스이기 때문에 주로 온라인 검색 데이터베이스로의 개념이 강할 겁니다.)

하지만 솔직히 말하자면 아마 각 대학 도서관 홈페이지에서 '학술 DB' 라고 하면서 많은 데이터베이스들을 링크시켜 두고 있을 것이기 때문에 거기에서 직접 들어가서 활용해보세요, 라는 대답이 가장 정석일 듯 합니다. 그냥 아주 쉬운 용어로 풀어써보자면, 학술 데이터베이스라고 해서 뭐 아주 거창한 것도 아니고 목적이 '학술적 정보의 검색'에 맞추어져 있는 '검색 사이트'라고 보시면 이해가 쉬우실 겁니다. 물론 사이트마다 특색이 존재하죠. 검색법도 다양하고, 소장하고 있는 자료도 다릅니다. 그렇기 때문에 학술 데이터베이스를 사용하기 이전에, 먼저 말씀드리고 싶은게 있다면 자료의 유형, 혹은 내가 원하는 자료가 정확히 무엇인가를 먼저 파악하시라는 겁니다.

좀 더 단계적으로 말해볼까요. 무언가 정보 검색을 위한 필요성 혹은 요구를 느꼈다면, 그 정보 요구를 구체화 시킬 수 있어야 합니다. 이전에 제가 했던 정보 봉사 서비스의 예를 들면, 저에게 교수님이 던져주신 주제는 '사회적 자본과 연줄 등을 통한 사회적 네트워크의 형성'이었습니다. 저 주제로 검색을 하려고 한다면, 그냥 통째로 길게길게 입력한다고 해서 검색이 용이해지지 않습니다. '핵심 키워드 추출', 이것이 키 포인트죠.

한 번 살펴볼까요? 사회적 자본, 연줄, 사회적 네트워크. 이 정도가 일단 중요한 것 같습니다. 하지만 좀 더 생각해보죠. 연줄은 인맥이라는 다른 단어로 대체될 수 있습니다. 그리고 좀 더 생각해보면, 연줄과 인맥은 결국 개인이 소유하고 있는 일종의 사회적 자본으로 볼 수도 있는 겁니다. 그렇기 때문에 좀 더 좁히면 '사회 자본, 네트워크.' 이 두 단어를 최종 핵심 키워드로 잡아낼 수 있겠지요.

사실 핵심 키워드를 잡아내는 일련의 과정도 복잡합니다. 때문에 각종 데이터베이스에서는 시소러스 검색이라는 서비스를 제공하기도 하는데, 이것은 우리가 일반적으로 쓰는 용어(자연어)를 검색에 용이하도록 쓰이는 약속된 언어(통제어)로 걸러주는 것이기도 합니다. 예를 한번 들어 볼까요? 엉덩이나 궁둥이나, 우리는 동일한 의미로 씁니다. 그렇지만 엉덩이가 더 보편적인 단어지요. 검색에 바로 이것이 문제가 됩니다. 나는 궁둥이로 검색했지만, 그것을 엉덩이로 받아들일 수 있어야 합니다. '엉덩이나 궁둥이나 궁둥짝이나, 우리는 '엉덩이'라는 단어로 통일하기로 합시다.' 라는 것이지요. 여기서 궁둥이나 궁둥짝 등은 자연어, 엉덩이는 통제어가 될 수 있습니다. 이런 식으로 유사어나 동의어 등을 통제어로 명확하게 찾을 수도 있습니다. 이러한 시소러스는 단어의 구성과 어휘 자체에 중심을 둡니다만, 최근에는 '시멘틱 웹'이라는 검색이 학계의 관심사로 떠오르고 있습니다. 시멘틱 웹은 자체적으로 의미의 검색도 부여하는 것으로, 예를 들어 '커피'라는 것을 검색하려 했을 때 커피의 원산지를 검색하고 싶은 것인가, 커피의 성분을 구성하고 싶은 것인가 등등의 이용자가 원하는 바를 '의미로 검색' 해주는, 인공지능적인 검색을 의미합니다. 그야말로 '꿈의 검색'이죠. 현실적으로 아직은 불가능하다라는 설도 오가고 있지만, 워낙에 검색은 나날이 놀랍게 발전하고 있으니 어찌 될지는 모르겠습니다.

멀리 돌아갔습니다만, 여하튼 그렇게 해서 내가 원하는 주제의 핵심 키워드를 선택했습니다. 그러면 이제 검색을 생각해봐야겠죠. 여기서 학술 데이터베이스가 등장하게 되는 겁니다.
학술 데이터베이스는 그 종류도 너무나 다양하고, 그 특성에 따라 제공하는 자료의 성질도 매우 다릅니다. 그런 만큼 내가 원하는 자료가 있을 경우, '어떠한' 데이터베이스를 선택하느냐가 검색 성공의 갈림길입니다. 사회과학 관련 자료를 원하면서 과학 관련 데이터베이스에서 백날 검색해봐야 절대로 검색이 되지 않을 겁니다. 데이터베이스는 우리가 생각하는 검색 포털 사이트와는 조금 다릅니다. 단순한 예를 들어볼까요. 우리가 네이버에서 '사과'라고 치면 사과 예쁘게 깎는 법, 사과로 만들 수 있는 요리, 사과 재배법, 사과의 종류 등 예술, 요리, 원예 등 여러가지 분야가 한번에 쉽게 검색될 수 있겠지죠. 하지만 학술 데이터베이스라면 좀 더 전문적이고 특정 분야를 다루는 성향이 강하기 때문에, '요리'를 다루는 데이터베이스에 가서 '사과 재배법'등을 열심히 검색해봐야 좋은 효율을 거두기 어렵다는 것입니다. 반면 사과로 만드는 요리라던지, 사과의 식품적 효능이라던지에 관한 한 타의 추종을 불허할 만큼 엄청나게 좋은 자료들이 가득할 수 있다는 것이죠. (물론 데이터베이스가 통합적인 학문 전반을 다루는 곳도 많기 때문에, 모든 데이터베이스가 저렇다는 것도 아닙니다.)

자, 그럼 바야흐로 주요한 관건. 데이터베이스 선정이 중요한 건 알겠는데, 그럼 '어떻게' 선정해야 할까요.
그러기 위해선 자신이 원하는 자료가 어떤 형태인가를 먼저 잘 가늠해 보셔야 합니다. 예를 들어서 난 철저하게 '도서'에 관련된 자료(책의 내용이라든지, 광고, 서평 등 여러가지가 관련될 수 있겠죠)만을 찾고 싶다, 라고 한다면 교보문고, 영풍문고, 반디 앤 루니스, 아마존, Books in Print 같은 곳은 좋은 검색 데이터베이스가 될 수 있습니다.

그러나 언제나 책이 능사는 아니죠. 아마 레포트의 참고문헌으로 두 번째로 많이 넣는 건 논문일 겁니다. 하지만 이 논문도 크게 보면 두 가지가 있습니다. '학위논문'과 '연구논문'은 다른 개념입니다. 학위논문은 석, 박사 등의 학위를 취득하기 위해 작성된 논문이고, 연구논문은 각 단체나 협회에서 나오는 학술지 등에 게재되는 연구나 조사 형식의 논문이 많습니다. 특히 계속 최신의 연구 동향이 언급되는 사회과학, 과학 등의 분야는 최신 연구 논문을 살피는 것이 중요하겠지요.

어쨌든, '학위논문' 검색을 제공하는 곳에 가서 '연구논문'을 검색하는 것, 혹은 반대의 경우같은 상황은 '별로 소득을 얻지 못한다'라는 것이 중요한 겁니다. 대부분 '논문'하면 한가지로 치부해 버리기 때문에 이러한 검색의 실수를 저지르기 쉽거든요. 또한 논문 검색만을 제공하는 곳에 가서 저널이나 신문 등에 수록된 기사를 열심히 검색해 보려고 한다는 것도 역시 잘못된 방법이겠지요. 특히 논문 검색에 있어서, 의외로 많은 논문들이 영어로 언급되는 경우도 있는데 영어로 검색할 때와 한글로 검색할 때 결과가 달라진다는 것도 알아두면 좋을 것 같습니다. 자신이 원하는 논문이 없다 싶으면 영어로도 한번 검색해보세요. 또 다른 결과가 나올 수 있습니다.

게다가 우리의 검색을 한층 어렵게 만드는 것은 그나마 비슷한 성격의 데이터베이스라 할지라도 제공하는 결과가 모두 같지 않다는 것입니다.
예를 들어서 제가 '노세노세 젊어서 노세! -청춘 연애사업의 허와 실' 이라는 연구 논문을 썼다고 가정해보죠. 그리고 이 연구 논문은 '청춘사업추진협회'라는 나름 사회과학관련 재단에서 만드는 학술지인 '러브섹시코만도'라는 학술지 5월호의 10페이지에서 20페이지에 걸쳐 수록되었습니다. (..작명 센스는 쉬운 이해를 돕기 위해 지은 것이니 넘어갑시다..)
저런 경우, 분명히 '연구논문'이라는 형태는 확실합니다. 또한 수록된 학술지의 관련 재단이 사회과학분야이니, '사회과학분야의 연구논문' 검색을 제공하는 데이터베이스의 선정이 유리하겠죠?
그래서 연구논문 검색을 제공하는 사회과학 분야의 데이터베이스 A, B 두개를 찾았습니다. 그런데 A라는 데이터베이스에서는 분명히 저 논문이 검색되었는데 B라는 데이터베이스에서는 검색이 안 됩니다. 분명 둘 다 연구논문을 검색하기 위해 만들어진 데이터베이스고, 둘 다 사회과학 관련 분야의 검색을 제공하는데도 말이죠.

사실상 비슷한 학계라고 할 지라도 모든 자료를 총괄하는 것은 어렵습니다. 물론 비슷한 학계의 경우야 중복으로 둘 다 검색되는 경우도 많지만, 아닌 경우도 굉장히 허다하다는 거죠. 그렇기 때문에 여러 분야의 데이터베이스를 알고 있는 것도 좋지만, 한 분야에 대해서도 여러가지를 알고 있는 것 역시 유리하다는 겁니다.

그리고 마지막으로. 이렇게 검색된 논문들이 대다수의 경우 '나 유료야! 돈내!'를 외치고 있죠. 그럴 때 바로 앞에서 계속 언급한 대학 도서관의 장점-대학 도서관을 통하여 데이터베이스를 접근하면 무료! 라는 이점을 활용하시라는 겁니다.

그러나 여기서 잠깐, 아무리 우리의 파라다이스 대학 도서관이라 할지언정 신은 아닙니다. 즉, 모든 자료를 무료로 접근하는 건 불가능하다는 것이죠. 때로는 자료를 구할 때 어쩔 수 없이 '니가 아무리 대학 도서관 소속자라고 할지라도 나는 원문 제공 못해주겠다~'를 보이는 얄미운 존재들이 있습니다. 이런 암담한 상황일 때, 나름대로의 타개책이 세 가지 존재합니다.

첫째는 먼저 우리 도서관 체크해보기. 특히 외국 데이터베이스의 검색 시 대학 도서관으로 접속했을 경우, 원문 제공이 분명히 되지 않는 자료이긴 한데 'Check in your Library'라고 자료의 옆에 표시되는 경우가 있습니다. 이럴 때 의외로 많은 경우가 우리 도서관에 이미 자료를 소장하고 있습니다. 이런 경우는 행복한 편이죠. 하지만 이거 모르고 넘어가면 엄청나게 먼 길을 삽질하게 되는 결과입니다. (실제로 정보 봉사 서비스 과제를 시행하던 한 친구의 경험이지만, 열심히 자료를 찾아서 간신히 하나 구했는데 어느 먼 나라 이상한 데 박혀 있는 자료더랍니다. 할 수 없이 힘들게 영어로 메일을 써서 자료를 신청했더니 달랑 날아온 답장. '이미 당신네 도서관에 마이크로폼 형태로 소장중이라우~' 예, 그렇습니다. 멀리 돌아가기 전에 자신의 발밑부터 먼저 확인해보세요. 그 확인하는데 몇 분 걸리지도 않습니다.)

두번째. 솔직히 이 자료, 구미가 땡기기는 하는데 내 돈 주고 사서 볼 정도는 아니고..고민이네. 이런 경우라면, 과감히 목차나 초록(Abstract), 프리 뷰(Pre view)기능을 적극 활용하세요. 목차만 봐도 이 자료가 진정 내가 원하는 것인가 아닌가 파악하기 매우 쉽습니다. 하지만 많은 사람들이 간과하는 부분이죠. 부디, 제목에 홀랑 속아넘어가지 마세요. 매우 자비로운 데이터베이스의 경우는 18페이지까지, 24페이지까지 등의 제한적인 몇 쪽까지 미리보기 기능을 제공하는 곳도 제법 많습니다. 그런 경우 미리보기 기능을 적극 활용하셔도 유리하겠죠.

마지막, 이도저도 다 안된다. 우리 대학 도서관에도 없고 미리보기 기능을 봤더니 진짜 내가 원하는 자료 바로 그 분이시다. 이거 하나면 내 과제는 고속도로 질주하듯 앞이 뻥 뚫린다. 이런 경우라면 과감히 원문복사 서비스, 신청하세요. 그 정도의 가치라면 그 정도의 돈을 주고 얻는 것에 오히려 감사할 정도지요. 정보란 때로 어찌보면 우리의 상상 외로 엄청난 재원이 될 수도 있는 거니까요. 최소한 그러한 자료를 작성하기 위해 들인 사람의 노고와 투자보다는 아주 저렴한 가격으로 접할 수 있는 것이 되잖겠습니까. 단지, 원문복사 서비스 역시 대학 도서관을 통해 신청하면 훨씬 저렴하게 입수 가능하다-란 것 정도는 위안이 될 수 있겠군요.

그럼 이렇게 많은 데이터베이스들은 대체 어떻게 찾는건가?!
예, 그렇습니다. 역시 대학 도서관 홈페이지를 애용해 주시면 되겠습니다. 생각지도 못한 엄청나게 좋은 데이터베이스들이 주루룩 정렬되어 당신의 손길만을 애타게 기다리고 있을 겁니다. 주제 분야로도 아마 분류되어 있을 거에요. 인문과학분야, 사회과학분야, 과학분야, 의학분야 등 주제별로만 분류해도 끝이 없습니다.

난 봐도 모르겠다? 라고 하실 땐, 그렇습니다. 참고실의 사서분이 반갑게 맞아주실 겁니다. 우리학교의 학생이 이토록이나 자료의 탐색에 관심이 있다니! 하고 감격해 하실지도 모르지요.


대개 대학 도서관을 중심으로 얘기했습니다만, 공공도서관에서도 몇몇 시행되고 있는 기능들입니다. 도서관을 많이 활용하라는 이야기, 이제 이유를 아시겠지요. 조금 어려운 검색 얘기였습니다만 레포트 때문에 오늘도 달빛 아래 잠들지 못할 청춘들께 조금이라도 도움이 되길 바랍니다.