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과학자
과학자(科學者, Scientist)는 자연 계열의 지식을 드높이기 위해 과학적 방법을 수행하는 사람이다. 이론적 또는 물리적 실험을 하여 과학을 탐구하는 사람을 말한다. 과학 분야 (물리학, 화학, 생명과학, 지구과학)에서 일하는 사람을 모두 총칭할 수 있다. 과학자들은 새로운 과학적 사실을 연구하여 발표를 하고 그 연구한 것을 공학적 방법으로 응용하기도 한다.
개요[편집]
과학자는 이론적 또는 실험적 연구를 통하여 과학지식을 탐구하는 사람이다.
과학자는 기술문명에 기초한 현대사회의 고도한 지적 전문직으로 주로 대학이나 각종 연구소에 소속되어, 연구에 필요한 시설, 기기, 자금을 제공받고 사회적으로나 경제적으로도 비교적 혜택받는 입장에 있다. 그러나 과학자의 존재와 그 역할이 사회적으로 인정받게 된 것은 과학혁명이라 불리는 16~17세기의 서구 근대과학 성립과정을 통하여 점차 자연철학=과학 고유의 역할이 인정되면서부터였다. 여기에는 코페르니쿠스의 지동설, 뉴턴의 역학체계 등 개개의 과학적 업적에 따른 자연관 및 학문관의 변혁과 아울러 이 시기에 서구 각국에서 결성된 과학연구를 위한 각종 학회와 아카데미에 모인 사람들의 폭넓은 활동이 크게 공헌하였다. 그 결과 역사상 처음으로 "과학자의 역할"이 확립되기에 이르렀다.
19세기 초까지 과학자의 대부분은 과학 그 자체를 직업으로 삼지 않는 아마추어 과학자였다. 그러나 19세기 후반에 과학의 전문화와 이에 따른 고도화가 진행되어 과학연구가 아마추어 과학자의 여가나 사재(私財)로는 감당할 수 없게 되었다. 한편 대학이나 고등교육기관 중에 과학연구 과정과 연구소가 다수 설치되어 지적 재능이 있는 젊은이가 정규적인 교육기관에서 과학을 체계적으로 습득하는 길이 열렸다. 그 결과 오늘날과 같은 지적 전문직으로서의 과학자를 조직적으로 양성하고 재생산하는 일이 가능해졌다. 1830년대에 과학자라는 말이 케임브리지대학교의 수학자 W. 휴엘에 의해 제안되어 종래의 자연철학자(natural philosopher)를 대신하여 널리 사용되기에 이른 것은 과학의 전문직업화를 단적으로 상징하는 것이다.
현대에는 과학과 그 기술적 응용이 밀접해졌기 때문에 과학자의 연구성과는 여러 가지 형태로 사회 전체에 큰 영향을 끼치고 있다. 예컨대 일렉트로닉스와 이를 이용한 컴퓨터의 발달로 고도로 정보화된 시대가 실현되고, 한편 원자 핵에너지가 개발된 결과 핵무기가 탄생하여 자칫하면 인류가 멸망할지도 모를 위기를 맞이하였다. 그러므로 과학자는 개인으로나 집단으로서도 과학연구의 사회적 의미와 사회적 영향에 대해 깊은 자각을 가져야 하게 되었고, 이러한 상황에서 과학자의 사회적 책임을 둘러싸고 많은 논의가 이루어져 "과학자헌장"이 채택되기까지 하였다.
어원[편집]
원래 자연을 대상으로 한 지적 탐구는 라틴어 'philosophia naturalis'(natural philosophy, 자연철학)이라고 불려 거기에 종사하는 사람들은 1800년 무렵에도 natural philosopher(자연철학자) 등으로 불리고 있었다. 하지만, 'philosophy'의 이름으로 불리고 있던 지식 일반 가운데, 독자적인 성질을 가지는 지식이 생겨났음이 인식되어 그 지식을 부르는 데 라틴어 'Scientia'의 명칭이 이용되게 된 것과, 그 지식을 탐구하는 전문가 집단이 스스로를 다른 집단과 구별해 말하기 시작한 것을 반영해, 1833년에 윌리엄 안년이 'Scientia'로부터 파생시키는 형태로 'Scientist'라고 하는 말을 만들어, 'Science'에 종사하는 사람들을 'Scientist'(사이언티스트)라고 부르는 것을 제안했다. 그것이 정착해 현재까지 이르고 있다.
과학자들간의 논쟁과 대립 (과학자들의 연구방법)[편집]
과학자들의 논쟁과 대립은 그들을 우리가 더욱 신뢰할 수 있게 만든다. 이런 끝없는 토론을 통해 수많은 이론을 수도 없이 검증하여 더더욱 진실에 근접한 이론을 만든다. 이런 과학 공동체(science community)의 역할은 현대과학의 지적 성실성과 신뢰성을 담보하는 데 지대한 기여를 하고 있으며, 일부 식자들은 과학 공동체의 활동을 과학적 방법의 일부로서 넓게 정의하는 경우도 있다. 즉 어떤 실험이 방법론적으로 철두철미하게 진행되었다 하더라도 동료에 의해 그것이 재현되고 평가되지 않으면 모르는 일이다. 이런 과정에서 나온 게 바로 동료평가(peer review), 영향력 지수(impact factor) 같은 용어들이다.
과학자들 사이의 문제제기는 가장 일반적인 경우 방법론적인 측면을 공격한다. 사회과학 분야의 간단한 예를 들어보자.
- 한 과학자가 자신의 이론에 기초한 새로운 금연 프로그램을 개발했다. 이 프로그램을 이수한 사람들을 1주 후 조사해 보았더니 70%가 금연에 성공했다!
- ▶ 그러자 대번에 반박이 들어왔다. 고작 1주만큼의 금연은 누구에게나 그리 어렵지 않다는 것이다.
- 이 과학자는 1년 전에 프로그램을 이수한 사람들을 조사했더니 60%가 금연에 성공했다고 자신의 이론을 방어했다.
- ▶ 곧 다시 문제제기가 들어왔다. 프로그램 비참석자들도 이 정도쯤은 할 수 있다는 것.[3]
- 이 과학자는 이런 프로그램을 이수한 경험이 없는 사람들을 대상으로 조사했는데, 5%만이 금연에 성공했다고 다시 방어했다.
- ▶ 또 다른 이의가 제기되었다. 어차피 금연 프로그램에 참석했다는 것은 곧 그 사람들이 동기부여가 되어 있다는 뜻이므로 금연 성공 가능성도 더 높다는 것.[4]
- 이 과학자는 대조군으로서 기존에 시행중인 금연 프로그램과 비교해 보았다. 통제집단의 금연 성공률이 15%로 나타났음을 들어 그는 다시 자신의 이론을 방어했다.
- ▶ 그러나 또 누가 태클을 걸었다. 애초에 금연이라는 개념에 대한 정의 자체가 문제가 있다는 것. 그는 통제집단에서 흡연 담배 수를 현저하게 줄인 사람들이 금연 성공집단에 포함되지 않았다고 지적했다.[5]
- ▶ 학계의 다른 연구자는 금연 성공여부를 확인하는 방식이 자기보고(self-report)에 의존한다고 비판하며, 참가자가 거짓말을 했을 수도 있다고 주장했다.
- ▶ 다른 연구자는 통계의 맹점에 의거해 비판을 가했다. 기존 시행중인 금연 프로그램의 참가자와 해당 과학자가 제시한 금연 프로그램의 참가자의 구성이 적어도 상당한 유사점을 가지냐는 것이다. 이를테면 해당 과학자가 제시한 금연 프로그램을 A 프로그램이라 하고, 다른 금연 프로그램을 B 프로그램이라고 가정하자. 그런데 A 프로그램에는 '기관지 확장증', '천식', '폐암'등의 호흡기 질환자가 많이 참석한 반면 B 프로그램에는 신체가 건강하나 흡연을 하는 사람들이 모였다. 이럴 경우 상식적으로 보면 호흡기 질환자들이 생활의 불편, 심지어 생명의 위협을 느끼기 때문에 A 프로그램이 B 프로그램보다 성공적이지 못해도 금연 성공률은 더 높게 나오게 된다.
- 그리하여 이 과학자는 자신의 연구에서 먼저 금연에 대해 엄밀하게 조작적 정의를 시도하고, 자신의 이론이 반영된 금연 프로그램이 효과가 있는지 검증하기 위해 질문지 외에도 주위 사람들의 증언이나 일정 기간의 관찰, 사전 검진 소견과 사후 검진 소견에서의 생리적 수치의 변화 등 다각적인 방법[6]을 사용했고 통계적으로도 표본을 신뢰도 있게 설정하였다.
- ▶ 그러나 저널 에디터가 또 트집을 잡았다. ......(이하 생략)
실제 과학자들이 현장에서 일하는 과정(＝실험을 하고 그 결과를 발표하는 과정)은 거의 대부분 이와 같은 양상을 띠게 된다. 이 과정에서 이메일 교류, 소포 교환, 데이터 공개, 연구윤리위원회 심사 등등 각종 활동들이 포함된다. 이 바닥도 알고 보면 뭐 하나 업적 쌓기엔 이래저래 어지간히 스트레스 쌓인다. 그렇기 때문에 새로운 논문을 발표하려는 과학자는 마치 청문회에 불려나가는 정치인이 그렇듯이 있는 힘을 다해 자신의 논문을 방어할 준비를 하느라 여념이 없다.
과학자들의 논쟁과 대립에서 통계는 절대적으로 중요한 요소 중 하나이고, 이 통계는 과학 뿐만 아니라 거의 대부분의 학문에도 이용되고 중요시되는데다가 통계의 해석이나 표본 추출 등에서 얼마든지 장난질이 가능하기 때문에 굳이 과학이 아니라도 이런 대립의 모습을 쉽게 볼 수 있다. 가령 예를 들어 한국에서 "40대 미만 인구에게 세금을 부과해 걷어 40대 이상 인구에게 월 10만원씩을 지급한다면 사회적으로 행복해진다고 느껴지시나요?"라는 설문을 만들어 통계를 낸다고 가정하자.
사실 이 설문 문항의 경우 공정하지 않기 때문에 적절한 문항은 아니며, 정상적인 학자라면 당연히 말도 안 되는 설문 문항이라고 할 것이다. 왜냐하면 40대 이상 인구에게 월 10만원을 준다고 정직하게 말한 반면, 40대 미만 인구에게 걷을 세금을 수치적으로 명확히 밝히지 않았기 때문이다. 40대 이상의 인구에게 월 10만원씩을 지급하기 위해서, 실제 40대 이상의 인구가 더 많기도 하기에 40대 미만 인구에게 월 50만원 이상 세금을 부과해야 할 수도 있다. 이럴 경우 수혜층이며 40대 미만의 세금 부과에 찬성하던 40대 이상의 설문 대상자라도 '너무 잔인하다.'며 충분히 반대할 수 있다. 하지만 예시의 편의를 위해 이렇게 설정하도록 하자. 여기선 설문 질문의 공정성 문제가 아니라 표본 설정의 문제를 다루고 있기 때문이다.
여튼 한국의 40대 이상의 인구가 40대 미만의 인구보다 많기 때문에 답은 사실 뻔하다. 하지만 통계의 표본을 40대 미만 70%, 40대 이상 30%으로 설정해 설문조사대상 1000명 중 40대 미만이 700명, 40대 이상이 300명으로 설정한다면? 그러면 당연히 설문 결과에서 '불행해진다'라는 반응이 주를 이룰 것이다. 40대 이상의 인구가 더 많은데도 말이다. 하지만 표본을 고려하지 않으면 이 통계의 결과를 통해 저 명제가 사회적으로 받아들여지지 않는다고 생각해버리기 쉽다. 때문에 공정하고 보편적인 표본의 수집이 중요한 것이다.
참고자료[편집]
- 〈과학자〉, 《위키백과》
- 〈과학자〉, 《나무위키》
- 〈과학자〉, 《두산백과》
- 〈과학자 목록〉, 《위키백과》
- 〈<과학서평>과학자가 되는 방법〉, 《헬로디디》, 2018-08-22
- 〈한국을 대표하는 기초과학자 5인, 그들이 바꾼 현재〉, 《기초과학연구원》
같이 보기[편집]
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