[논문 리뷰] Informaticology: combining Computer Science, Data Science, and Fiction Science

J.A. Bergstra|arXiv (Cornell University)|2012. 10. 24.

Data Visualization and Analytics참고 문헌 18인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 전통적 인포매틱스의 한계를 극복하기 위해 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 그리고 소설 과학을 통합하는 학문적 프레임워크인 인포매토폴로지(informaticology)를 제안한다. 게임 디자인과 서사 모델링을 합리적인 과학적 탐구로 간주함으로써, 소프트웨어 개발의 소설화된 모델이 안전성이 중요한 시스템에서 인간 중심의 신뢰성 있는 품질 평가를 가능하게 하며, 특히 불확실성 하에서의 확률적 추론을 통한 소설화된 생산 과정을 통해 이를 실현한다.

ABSTRACT

Motivated by an intention to remedy current complications with Dutch terminology concerning informatics, the term informaticology is positioned to denote an academic counterpart of informatics where informatics is conceived of as a container for a coherent family of practical disciplines ranging from computer engineering and software engineering to network technology, data center management, information technology, and information management in a broad sense. Informaticology escapes from the limitations of instrumental objectives and the perspective of usage that both restrict the scope of informatics. That is achieved by including fiction science in informaticology and by ranking fiction science on equal terms with computer science and data science, and framing (the study of) game design, evelopment, assessment and distribution, ranging from serious gaming to entertainment gaming, as a chapter of fiction science. A suggestion for the scope of fiction science is specified in some detail. In order to illustrate the coherence of informaticology thus conceived, a potential application of fiction to the ontology of instruction sequences and to software quality assessment is sketched, thereby highlighting a possible role of fiction (science) within informaticology but outside gaming.

연구 동기 및 목표

• 네덜란드어 인포매틱스에서 용어 혼동을 해결하기 위해 '인포매토폴로지'를 '인포르티카(informatica)'의 학술적 대체 개념으로 제안하는 것.
• 소프트웨어 공학에서 서사 모델링에 중점을 두어 '소설 과학'을 인포매토폴로지 내에서 합리적인 학문 분야로 정립하는 것.
• 소프트웨어 개발 과정의 소설화된 표현 방식이 안전성이 중요한 시스템에서 신뢰할 수 있는 품질 평가를 지원할 수 있음을 입증하는 것.
• 특히 인간이 관여하는 상황에서 불확실성에 대한 추론에 소설을 활용하는 데 필요한 방법론적 기반을 제공하는 것.
• 복잡한 시스템에서 순수한 형식적 모델보다 소설적 서사가 더 효과적인 기본 추론과 유사 추론을 가능하게 한다는 주장을 펼치는 것.

제안 방법

• 컴퓨터 과학(CS), 데이터 과학(DS), 소설 과학(FS)의 융합체로 인포매토폴로지 정의. 여기서 FS는 게임 디자인, 개발, 서사 기반 모델링 포함.
• 실제 데이터가 부족한 상황에서 서사 기반 추론을 통해 실패 확률을 추정하는 방식으로 소프트웨어 품질 평가를 소설화된 생산 과정을 통해 정형화.
• 실제 세계의 개발 과정을 불확실성 하에서 시뮬레이션하는 스토리라인에서 유도된 소설화된 확률 추정치에 베이지안 업데이트 적용.
• 설문지와 점수 기반 기법을 활용해 소설화된 공학 과정을 구현함으로써 소프트웨어 신뢰성에 대한 재현 가능한 평가 가능화.
• 소설화된 공학 프로세스에 윤리 기준과 전문가 약속을 통합하여 추상화된 서사 형태로 전문적 행동 양식 반영.
• 수학적 추상화가 아닌 소설적 인물로 인간 행동을 모델링함으로써, 타당한 서사적 가정을 기반으로 행동을 추론하는 방식으로 시스템 공학에서 인간 행동 모델링.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소설 과학이 어떻게 계산 분야의 학문적 프레임워크에 공식적으로 통합되어 전통적 인포매틱스의 한계를 해결할 수 있는가?
• RQ2 실제 세계 데이터가 불완전한 안전성이 중요한 시스템에서 소설화된 소프트웨어 개발 과정이 품질 평가에 어떻게 기여할 수 있는가?
• RQ3 형식적 모델이 실패할 경우, 서사 추론은 시스템 공학에서 인간 행동을 모델링하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 실제 과정과 유사한 서사 기반 유추를 통해 소설화된 확률 추정치는 어떻게 도출되고 검증할 수 있는가?
• RQ5 복잡한 인간 중심의 시스템에서 추론을 지원하는 소설 과학을 위한 방법론적 기초는 무엇이 필요한가?

주요 결과

• 지식적 불확실성으로 인해 형식적 모델이 부적절한 인간 중심의 시스템을 모델링하는 데 소설 과학이 실용적인 방법론적 프레임워크를 제공한다.
• 실제 데이터가 없더라도 서사 기반의 유사 추론을 통해 소설화된 생산 과정을 통해 실패 확률을 추정할 수 있다.
• 소설화된 엔지니어와 소설화된 개발 파이프라인의 활용은 순수한 형식적 모델이 달성할 수 없는 방식으로 베이지안 업데이트를 적용할 수 있도록 한다.
• 설문지 기반 점수 시스템을 개발하여 소설화된 공학 과정을 구현함으로써 소프트웨어 품질 평가의 재현 가능성을 확보할 수 있다.
• 소설적 서사는 추상적인 논리적 형식화가 불가능한 정보적 갭을 메우는 데 효과적인 타당한 기본 추론을 가능하게 한다.
• 소설 모델에 윤리 기준과 전문가 약속을 통합함으로써 소프트웨어 공학에서 품질 평가의 현실성과 신뢰성을 향상시킨다.