커뮤니티 중심 데이터 과학 실천: VECINA와 SToPA 사례 연구

초록

본 논문은 수학·데이터 과학 연구자와 지역 사회가 공동으로 진행한 두 프로젝트(VECINA와 SToPA)를 통해, 권력·과정·관점이라는 세 가지 원칙을 기반으로 한 커뮤니티‑연구 파트너십 프레임워크를 제시한다. 듀오에스노그래피 방식으로 연구자 경험을 조명하고, 실천적 교훈과 향후 확장 가능성을 논의한다.

상세 분석

이 논문은 데이터 과학과 사회 정의를 연결하려는 수학자들의 최근 움직임을 구체적인 실천 모델로 전환한다. 먼저 ‘권력(power)’ 원칙은 연구 질문과 데이터 선택이 실제로 영향을 받을 수 있는 커뮤니티의 요구와 목표에 맞추어야 함을 강조한다. VECINA에서는 로우니스버트(Olneyville) 지역 주민들의 환경 위험 인식을 중심으로, 홍수·열섬 현상 등 구체적 문제를 정의하고, 데이터 수집·시각화 과정에 주민 의견을 직접 반영했다. ‘과정(process)’ 원칙은 일회성 프로젝트가 아니라 장기적 관계 구축을 목표로 한다는 점이다. 논문은 VECINA와 SToPA 모두에서 공동 워크숍, 교육 프로그램(예: Nuevas Voces), 지속적인 피드백 루프를 통해 신뢰를 쌓고, 연구 결과가 정책·행동에 연결되도록 설계했음을 보여준다. ‘관점(perspective)’ 원칙은 학문적 지식과 현장 경험을 동등하게 평가한다는 점에 초점을 맞춘다. 듀오에스노그래피 접근법을 통해 연구자와 주민 각각의 서술을 기록하고, 이를 통합해 새로운 통찰을 도출함으로써 전통적 ‘객관성’ 담론을 비판한다.

프레임워크는 Bonner의 커뮤니티 기반 연구 모델을 기반으로, 반인종주의 커뮤니티 참여, 디자인 정의, 시민 과학 등 기존 정의와 교차한다. 저자들은 이 프레임워크가 정량적 학문과 지역 사회 파트너십 사이의 간극을 메우는 실용적 도구라고 주장한다. 또한, SToPA 사례는 특정 도시(윌리엄스타운·듀크)에서 시작된 경찰 데이터 분석을 다른 지역으로 확장하는 과정에서 발생하는 스케일링 문제를 탐구한다. 여기서는 데이터 표준화, 법적·윤리적 검토, 그리고 ‘데이터 과학·경찰 책임·커뮤니티 참여(DSPACE)’ 그룹을 통한 네트워크 구축이 핵심 전략으로 제시된다.

논문은 두 사례 모두에서 직면한 도전—예산 제한, 데이터 접근성, 권력 구조에 대한 내재적 저항—을 솔직히 서술하고, 투명한 의사소통, 공동 의사결정, 그리고 지속 가능한 교육 프로그램이 이러한 장애물을 완화할 수 있음을 실증한다. 마지막으로, 연구자-커뮤니티 파트너십이 학술적 출판을 넘어 실제 정책 변화와 지역 역량 강화에 기여할 수 있음을 강조한다.