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연구비 지원과 연구 재현성 혹은 진실성과의 관계

연구 재현성은 학계에서 대단히 중요한 사항 중 하나입니다. 논문이 저널에 출판되었다는 것은 엄격한 피어 리뷰를 통과했고, 학계 발전에 도움을 주는 연구 주제라는 점을 의미합니다. 하지만, 출판이 연구의 진실성과 재현성을 100% 보장하지는 않습니다. 실제로 게재된 논문의 재현 실패로 인해 게재 취소에 이르는 경우도 있기 때문입니다.

연구 재현성은 저자와 대학은 물론 연구 지원 기관에도 큰 관심사입니다. 산학협력이나 연구비 지원 결정시 고려 사항 중 하나는 연구 재현성입니다. 연구비를 지원한 기관 입장에서도 연구자만큼이나 가시적인 성과를 기대하기 마련입니다. 산학협력의 경우에는 기술 발전은 물론 상업적 활용에도 직결되기 때문에 재현이 불가한 연구에 대한 평가가 좋기는 어렵습니다. 이런 의미에서 연구 재현성은 곧 실용성이라고 볼 수도 있겠습니다.

학계 관계자에 따르면, 연구비 지원을 받기 위한 연구 재현성에 관한 학술 부정행위가 종종 일어난다고 합니다. 또한 실험에 사용된 데이터, 기술, 재료 등의 자료를 공개하지 않는 행위도 연구 재현성과 진실성에 타격을 줍니다. 이로 인해 연구비를 지원 받은 학술 연구의 품질 및 신뢰도가 하락하고 있다고 합니다. 한편 연구자들은 빠르게 많은 논문을 생산해 내야 한다는 부담감과 투명하고 재현성 높은 연구를 해야 한다는 과학자로서의 사명 사이에서 갈등을 겪고 있습니다.

그렇다면 연구 재현성과 진실성 확보를 위한 조치는 어떤 것이 있을까요? 진리 추구를 위한 연구에 대한 연구자의 의지가 선행되어야 할 것이고, 현재 기술 수준과 목표, 각 연구자의 역할을 명확하게 파악해야 합니다. 대학과 기관은 품질 기준을 설정해 알리고, 논문 데이터의 공유가 더 원활히 이루어지도록 노력해야 할 것입니다. 그러나 이를 실행하고 실제 학계에 적용되기까지는 상당한 시간과 노력이 필요할 것으로 보입니다.

연구 재현성을 높이기 위한 한 사례를 제약 대기업 머크 앤 컴퍼니(Merck & Co.)를 통해 살펴보겠습니다. 이 기업은 연구가 잘못되거나 재현이 불가능할 때, 지원 금액을 돌려받는 정책을 실행하고 있습니다. 반대로 가시적인 연구 성과가 나왔을 때는 추가 자금을 지원하는 방식입니다. 머크의 부사장 겸 의학 총책임자 마이클 로젠블랏(Michael Rosenblatt)은 이를 실제 적용한 적은 아직 없다고 말했습니다. 정책 실행에 필요한 구체적인 개념과 조건을 설정하는 것만 해도 상당한 어려움이 있으며, 데이터의 품질을 객관적으로 수치화하기가 쉽지 않기 때문입니다. 하지만, 이러한 정책에 대한 학계와 업계의 반응은 전반적으로 긍정적이며, 산학협력을 위한 다양한 아이디어와 모델을 계속 찾아보겠다고 했습니다. 또한, 자료 공개, 엄격한 피어 리뷰 및 불합리한 학계 관행 개선 등이 필요할 것이라고 덧붙였습니다.

이처럼 실용적인 기술을 원하는 학계, 기관, 기업은 인센티브라는 실용적인 수단을 통해 연구 재현성을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 물론, 부작용을 막는 연구비 지원 정책 설계가  우선시되어야 하겠습니다.

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