사고력 을 키우 는 읽 기 기술 세노오 켄이치로 지음 호이 테 북스 / 2006 년 12 월 / 237 쪽 / 10 , 000 원 ▣ 저자 세노오 켄이치로 게이오 의숙 대학 경제 학부 를 졸업 한 후 대형 화학 회사 ( 인사 및 마케팅 담당 ) 를 거쳐 영국 으로 건너가 국립 랭카스터 대학 경영 대학원 시스템 정보 경영학 박사 과정 을 수료 했 다 . 92 년 귀국 해서 산노 대학 경영 정보 학부 조교수 로 부임 후 99 년 부터 게이오 의숙 대학 조교수 , 동 대학 지적 자산 센터 의 부 소장 , ( 주 ) 게이오 학술 사업 회 대표 이사 , 게이오 의숙 대학 마루노우치 시티 캠퍼스 ( MCC ) 종합 프로듀서 ( 교장 ) 를 거쳐 현재 게이오 의숙 대학 대학원 정책 미디어 과 교수 이 다 . 주요 저서 로 는 『 연구 계획서 의 고찰 』, 『 소프트 시스템즈 방법론 』, 『 소프트 사고 의 접근 』, 『 비즈니스 프로세스 모델링 』 등 이 있 다 . ▣ 역자 김소운 수원 대학교 가정 관리 학과 를 졸업 한 후 현재 전문 번역가 로 활동 하 면서 일본 책 을 국내 에 소개 하 는 일 도 하 고 있 다 . 옮긴 책 으로 는 『 소아비 만 , 엄마 아빠 가 도와 주 세요 』, 『 음식 궁합 - 중국 5 천 년 먹거리 지혜 』, 『 의사 가 추천 한 약 이 되 는 야채 백과 』, 『 식탁 위 에 숨겨진 항암 식품 54 가지 』, 『 야채 과일 동의보감 』, 『 토마토 이야기 』, 『 생명 의 소중 함 을 일깨워 주 는 그림책 』, 『 위장 이 약한 사람 들 의 식사 』, 『 천사 의 한 마디 』, 『 고흐 가 되 어 고흐 의 길 을 가 다 』, 『 해리포터 마법 가이드 』, 『 다이어트 』, 『 국제 정세 한 눈 에 꿰뚫 기 』, 『 착한 아이 보다 인정받 는 아이 로 키워라 』, 『 곰팡이 의 상식 , 인간 의 비상식 』, 『 아침 10 분 혁명 』 등 이 있 다 . ▣ Short Summary 유능 한 인재 가 되 기 위해선 다른 능력 도 필요 하 지만 우선 ‘ 제대로 읽 는 ’ 능력 이 필요 하 다 . 제대로 읽 어야 만 이해력 과 해석 력 이 높 아 지 고 이 를 바탕 으로 지 적 인 사고 를 할 수 있 기 때문 이 다 . 저자 는 단순 한 ‘ 읽 고 쓰 기 ’ 가 아닌 ‘ 해석 과 표현 ’ 으로 커뮤니케이션 을 해야 된다고 강조 하 며 이 책 을 통해 지름길 을 알려준다 . 『 사고력 을 키우 는 읽 기 기술 』 은 향후 직장인 들 에게 필요 한 것 은 ‘ 리터 러시 ( Literacy ) ’ 라고 말 한다 . 원래 리터 러시 ( Literacy ) 란 문자 ( Letter ) 나 문학 ( Literacy ) 의 어원 과 하나 의 뿌리 로 문자 를 읽 고 쓰 는 능력 으로서 근본 적 인 해석 능력 을 의미 하 지만 , 그 는 여기 서 근본 적 인 학습 능력 의 출발점 까지 이야기 하 고 있 다 . 즉 문자 를 읽 고 쓰 는 표현 적 인 능력 이 아니 라 심오 한 의미 의 읽 기 와 쓰 기 능력 - 상급 리터 러시 - 이 필요 하 다는 것 이 다 . 이러 한 상급 리터 러시 가 없이 사고 란 애초 에 존재 할 수 없 다 . 아무리 사고 의 기술 이나 지적 생산 의 기술 , 혹은 최근 에 유행 하 는 정보 입수 기술 이나 정보 정리 법 을 가지 고 있 어도 이해력 이 부족 하 다면 애써 얻 어 낸 산더미 같 은 데이터 도 무용지물 일 뿐 이 다 . 왜냐하면 사고력 의 기본 은 이해력 , 소화력 , 독해력 이 기 때문 이 다 . 이러 한 의미 에서 저자 는 미래 를 살아갈 직장인 과 학생 들 에게 요구 되 는 부분 도 바로 이러 한 소양 들 이 될 것 이 라고 강조 한다 . 그리고 이 책 은 바로 이러 한 ‘ 읽 기 ’ 에 대한 문제 의식 을 제공 함 과 아울러 우리 가 주변 에서 정보 를 얻 는 9 가지 채널 - 정보 , 도표 , 통계 , 신문 , 전문 분야 의 책 , 백과사전 , 연표 , 웹 사이트 , 학문 과 이론 - 을 통해 그 이면 에 숨겨진 ‘ 읽 는 법 ’ 을 소개 한다 . 우리 가 일상 적 으로 정보 를 얻 는 그 9 가지 채널 들 의 지적 구축물 혹은 지적 생산물 을 효과 적 · 효율 적 으로 읽 는 방법 을 다양 한 관점 에서 고찰 함 으로써 그냥 아무 생각 없이 읽 어 만 왔 던 태도 를 바꿀 수 있 도록 도와 준다 . 이 책 을 읽 은 후 ‘ 어떻 게 ( how ) ’, ‘ 무엇 을 ( what ) ’ 을 파악 하 는 데 서 그치 지 않 고 숨겨진 본질 인 ‘ 왜 ( why ) ’ 를 고민 한다면 남 보다 앞선 사고 를 할 수 있 을 것 이 다 . ▣ 차례 프롤로그 1 장 : 정보 - 데이터 를 해독 하 고 , 해석 하 라 해독 과 해석 : 내용 읽 기 와 뜻 읽 기 / 정보 의 해독 : 규칙 을 발견 한다 / 의미 부여 : 정보 의 해석 2 장 : 도표 - 착각 의 함정 에 빠지 지 마 라 도표 의 종류 / 도표 의 공통 된 특징 / 도표 를 읽 는 요령 3 장 : 통계 - 데이터 저편 의 사실 을 보 라 통계 자료 의 기초 지식 / 통계 자료 를 읽 는 방법 / 통계 자료 를 둘러싼 새로운 동향 4 장 : 신문 - 세상 의 동향 을 한눈 에 파악 하 라 신문 의 특징 / 신문 에서 알 아 두 어야 할 것 / 신문 광고 를 읽 는다 신문 을 읽 을 때 주의 할 점 / 기사 를 수집 해서 편집 적 으로 읽 는다 5 장 : 전문 분야 의 책 - 업무 에 유익 한 ‘ 지적 영양소 ’ 를 흡수 하 라 전문 분야 의 책 / 교재 를 읽 는다 / 교재 를 활용 하 는 방법 6 장 : 백과사전 - 정설 · 통설 에서 개요 를 파악 하 라 백과사전 의 기초 지식 / 백과사전 의 7 가지 특징 백과사전 을 백과사전 답 게 읽 는다 / 백과사전 의 효용 7 장 : 연표 - 시간 축 에 따라 관계 를 설정 한다 기존 의 연표 를 읽 는다 연표 를 이용 하 여 상황 을 읽 는다 연표 와 대조 하 여 읽 는다 8 장 : 웹 사이트 - 읽 기 전 에 선택 하 라 읽 기 전 에 조사 한다 / 웹 사이트 의 세계 9 장 : 학문 과 이론 - 체계 적 으로 이해 하 는 힘 을 길러라 학문 을 읽 는다 / 이론 을 읽 는다 / ‘ 모델 ’ 을 읽 는다 저자 후기 사고력 을 키우 는 읽 기 기술 세노오 켄이치로 지음 호이 테 북스 / 2006 년 12 월 / 237 쪽 / 10 , 000 원 정보 - 데이터 를 해독 하 고 , 해석 하 라 해독 과 해석 : 내용 읽 기 와 뜻 읽 기 정보 를 읽 는 방법 은 두 가지 이 다 . 하나 는 해독 이 고 또 하나 는 해석 이 다 . 이 두 가지 의 차이 는 무엇 일까 ? 암호 의 해독 이 란 표현 에 익숙 해서인지 해독 이 란 말 을 들으면 임의 의 규칙 에 준해서 다른 형식 으로 변환 한 문장 의 수수께끼 를 푸 는 것 을 연상 할 것 이 다 . 또한 고문서 의 해독 이 라는 표현 역시 고대 에 작성 된 문장 의 내용 과 함께 작성 당시 의 규칙 ( 문법 ) 을 조사 해서 미지 의 고대 언어 를 풀이 하 는 것 을 뜻 한다 . 이 와 같이 해독 은 데이터 를 구성 한 규칙 에 따라서 개개 의 데이터 를 조사 하 면 내용 이나 취지 를 읽 을 수 있 다 . 한편 해석 은 해독 과 는 사뭇 다른 이미지 이 다 . “ 회의 에서 상무 가 한 말 을 어떻게 해석 하 면 좋 은가 ” 라는 말 은 그 상무 가 한 말 의 표면 적 인 의미 는 알 겠 는데 어떻게 받아들이 면 좋 을지 모르 겠 다는 뜻 이 다 . 또한 “ 이 소설 은 다양 한 해석 이 가능 하 다 ” 는 말 은 같 은 소설 이 라도 읽 는 사람 에 따라 받아들이 는 의미 가 제각각 이 라는 뜻 이 다 . 해석 이 란 해독 처럼 문장 의 내용 이나 취지 를 읽 는 것 이 아니 라 어떤 말 이나 대상 에 함축 된 의미 를 나름 대로 발견 하 는 것 이 다 . 물론 여기 서 는 일상 적 인 표현 을 써서 의미 를 읽 는다고 했 지만 실제로 는 우리 가 주체 적 으로 의미 를 부여 하 는 것 이 다 . 의미부 여 : 정보 의 해석 정보 를 읽 는 것 은 의미 를 부여 하 는 해석 행위 이 다 . 여기 서 중요 한 것 은 데이터 와 정보 의 차이 , 나아가 수동 적 으로 의미 를 읽 는 것 과 능동 적 으로 의미 를 부여 하 는 것 의 차이 이 다 . 우선 정보 와 데이터 의 차이 를 생각 해 보 자 . 일상 생활 속 에서 우리 는 정보 를 읽 는다든지 데이터 를 읽 는다는 표현 을 종종 쓴다 . 그러나 엄밀히 말 하 면 정보 와 데이터 는 다르 다 . 여기 서 는 데이터 에 의미 를 부여 한 것 을 정보 라고 정의 하 겠 다 . 즉 , 데이터 + 의미 = 정보 이 다 . 가령 1 달러 = 1 , 100 원 이 라는 단순 하 기 만 한 데이터 에 어떤 의미 를 부여 할지 는 읽 는 사람 마음 이 다 . 수출 사업 부 부장 과 조달 사업 부 의 부장 이 읽 는 이 데이터 의 의미 는 정반대 가 될 가능 성 이 크 다 . 즉 같 은 데이터 라도 보 는 입장 에 따라 완전히 다른 의미 를 가질 수 있 다는 것 이 다 . 그리고 그것 이 바로 데이터 를 읽 는 것 이 다 . 의미 를 부여 하 지 않 은 데이터 는 정보 로서 의 가치 가 없 다 . 거꾸로 말 해서 숫자 나 언어 등 은 모두 데이터 에 불과 하 다 . 의미 를 부여 하 는 것 은 데이터 를 읽 는 사람 이 다 . 우리 주변 을 둘러보 면 데이터 천지 다 . 다만 우리 는 우리 에게 각별 한 의미 로 다가오 는 것 에 만 관심 을 보일 뿐 이 다 . 정확히 말 해서 읽 는 것 은 무 의미 한 데이터 에 의미 를 부여 하 는 행위 이 다 . 정보 를 풍성 하 게 하 는 데 는 세 가지 방법 이 있 다 . 첫 번 째 는 데이터 의 양 을 늘리 거나 질 을 높이 는 방법 이 다 . 두 번 째 는 데이터 를 다각 적 으로 파악 해서 다양 한 의미 를 부여 하 는 것 이 다 . 거꾸로 말 하 면 같 은 데이터 에서 도 읽 기 에 따라서 얼마 든지 풍성 한 정보 를 획득 할 수 있 다는 점 에 유의 해야 한다 . 그리고 세 번 째 는 양자 를 조합 하 는 것 이 다 . 정리 해 보 면 사람 은 외위 ( 外圍 ) 에서 얻 은 데이터 로 지각 한 환경 속 에서 자신 의 관심 에 따른 정보 로 상황 을 인식 한다 . 그리고 어떤 테마 에 입각 한 관점 으로 그 상황 을 의미 있 는 정황 으로 재 구성 해서 무 의미 한 일 을 피하 고 의미 있 는 활동 을 한다 . 달리 표현 하 면 인간 은 의식 적 으로 든 무 의식 적 으로 든 항상 의미 부여 ․ 의의 부여 ․ 자리매김 을 한다 . 이것 이 읽 는 행위 의 기본 성질 인 것 이 다 . 도표 - 착각 의 함정 에 빠지 지 마 라 도표 의 공통 된 특징 첫째 , 도표 는 3 차 정보 이 다 . 도표 가 이해 하 기 쉬워 보이 는 것 은 당연 하 다 . 왜냐하면 도표 는 복잡 한 것 을 단순 화 한 것 이 기 때문 이 다 . 즉 도표 란 원 정보 에서 의도 에 부합 하 는 정보 만 추출 하 고 나머지 군더더기 는 삭제 하 거나 압축 해서 최대한 간결 하 고 명쾌 하 게 표현 한 것 이 다 . 쉽 게 보일지 는 몰라도 도표 는 3 차 정보 인 점 에 주의 해야 한다 . 사실 을 ‘ 1 차 정보 ’ 라고 하 면 그것 을 편집 해서 문장 이나 취재 데이터 의 형태 로 가공 한 것 은 ‘ 2 차 정보 ’ 이 다 . 통상 적 으로 도표 는 이 2 차 정보 에서 필요 한 것 을 취사선택 하 여 만들 어 지 므로 3 차 정보 라고 할 수 있 다 . 둘째 , 도표 는 시스템 의 일부 이 다 . 시스템 이 란 상호 관련 된 요소 의 집합체 이 다 . 그렇 다면 도표 는 시스템 의 일부 라고 도 할 수 있 다 . 모든 것 에 자기 자리 가 있 듯이 도표 는 그것 이 삽입 된 문장 에 의 의미 를 갖 는다 . 도표 는 지문 과 관련 을 맺 어야 존재 의의 가 있 다 . 바꿔 말 하 면 취지 를 시스템 으로서 파악 하 면 도표 는 취지 라는 창의 성 을 구성 하 는 시스템 의 요소 , 즉 서브 시스템 ( sub - system ) 인 것 이 다 . 따라서 독자 는 도표 만 으로 해석 하 는 것 에 는 한계 가 있 음 을 알 아야 할 것 이 다 . 셋째 , 도표 는 작성자 의 의도 에 따라 작성 된다 . 도표 는 정도 의 강약 은 있 지만 당연히 작성자 의 의도 아래 작성 된다 . 도표 를 읽 는 요령 첫째 , 도표 는 원래 난해 하 기 마련 이 라고 생각 한다 . 도표 는 복잡 한 정보 를 간단 하 게 요약 한 것 이 지만 그렇 다고 해서 얕보 았 다가 는 큰 코 다치 기 쉽 다 . 도표 란 정보 를 삭제 하 거나 누락 시켜 간략 하 게 정리 한 것 이 라는 것 을 염두 에 두 고 신중 하 게 대조 하 도록 한다 . 둘째 , 가공 한 데이터 라고 생각 한다 . 도표 를 작성 할 때 는 작성 ․ 가공 단계 에서 반드시 정보 를 누락 시키 거나 압축 한다 . 따라서 가능 한 범위 내 에서 원래 의 정보 를 대조 해 보 는 것 이 가장 좋 은 방법 이 다 . 만일 원래 의 정보 를 볼 여유 가 없 으면 이 사실 을 염두 에 두 고 살펴보 아야 한다 . 또한 소실 된 정보 를 상상 해 보 는 것 도 좋 은 방법 이 다 . 셋째 , 지문 과 의 상관 관계 를 읽 는다 . 신문 의 정치면 에 연재 되 는 토막 만화 를 보 면 바로 감 이 오 는가 ? 그 당시 정치 상황 을 모르 면 우리 는 거기 서 아무런 재미 도 못 느낀다 . 그러나 만화 에 묘사 된 상황 을 알 면 배후 에 숨 은 의도 도 금방 눈치 챌 수 있 다 . 역설 적 이 기 는 하지만 본래 사물 의 이해 를 돕 는 수단 인 도표 를 이해 하 기 란 오히려 어렵 다 . 그럼 도표 를 이해 하 는 데 필요 한 것 은 무엇 일까 ? 그것 은 도표 에 표현 된 것 자체 에 관한 기초 지식 이 며 , 도표 에 관한 설명문 이나 해설문 , 그리고 무엇 보다 본문 을 읽 어 보 는 것 이 다 . 본문 의 이해 를 촉진 하 는 것 이 도표 라고 말 하 면서 재차 본문 을 읽 으라고 하 니 영문 을 몰라 의아 해할 것 이 다 . 그러나 도표 를 단독 으로 이해 하 기 보다 는 문장 과 의 상호 관계 안 에서 파악 하 는 편 이 이해 가 빠르 다 . 넷째 , 논의 를 촉발 하 는 원안 으로 삼 는다 . 도표 에 는 다양 한 측면 이 있 어 보 는 사람 의 견해 도 천차만별 이 므로 논의 의 원안 으로써 이용 할 수 있 다 . 역설 적 인 의미 로 도표 를 읽 으면 새로운 질문 이나 의문 이 샘솟 아야 바람직 하 다 . 다섯째 , 읽 으려면 일단 작성 하 고 , 이용 해본다 . 말 할 필요 도 없이 도표 를 작성 하 는 연습 은 도표 를 읽 는 능력 을 단련 하 는 데 도움 이 된다 . 단 , 그 전 에 실전 서술 에 관한 책 을 한 권 읽 고 최소한 의 규칙 은 엄수 해야 한다 . 작성자 의 입장 , 사용 자 의 입장 에서 궁리 하 면 읽 는 입장 이 되 었 을 때 세심 하 게 신경 쓴 도표 를 저절로 구분 할 수 있 다 . 그리고 다른 사람 이 만든 도표 도 훨씬 심층 적 으로 분석 할 수 있 다 . 통계 - 데이터 반대편 의 현실 성 을 보 라 통계 자료 의 기초 지식 통계 자료 란 ‘ 사회 적 집단 현상 의 수와 특성 을 일정 시점 ( 시간 ) , 일정 장소 ( 공간 ) 에서 조사 한 데이터 를 기록 한 것 ’ 이라고 정의 할 수 있 다 . 통계 를 이용 할 경우 어떤 사회 적 집단 현상 을 대상 으로 삼 았 고 , 그 대상 에 관해 언제 , 어디 서 , 무엇 을 조사 했 는지 정확히 파악 해야 한다 . 특히 통계 를 이용 할 때 는 그 통계 가 어떤 설문지 를 바탕 으로 한 기록 인지 , 거기 서 는 어떤 질문 을 어떤 방식 으로 했 는지 신중 하 게 파악 해야 만 한다 . 하지만 웹 사이트 의 정보 중 에 는 그것 들 이 빠진 것 이 많 으므로 통계 자료 의 출처 에 일일이 접속 해서 배후 에 숨겨진 정보 를 확인 할 필요 가 있 다 . 통계 자료 를 읽 는 방법 첫째 , 통계 자료 의 내용 을 확인 한다 . 물론 통계 자료 를 읽 을 때 는 내용 을 일일이 확인 하 는 것 이 기본 이 지만 실제로 는 생략 하 는 것 이 보통 이 다 . 그러나 내용 확인 을 소홀히 하 면 커다란 판단 착오 를 저지를 수 도 있 다 . 여기 서 말 하 는 통계 자료 의 내용 은 다음 과 같 다 . “ 무엇 을 대상 으로 했 는가 ? ”, “ 어떤 방법 으로 데이터 를 수집 했 는가 ? ”, “ 어떤 질문 을 , 어떤 방식 으로 했 는가 ? ”, “ 조사 는 언제 , 어디 서 했 는가 ? ” 이 중 에서 특히 주의 를 당부 하 고 싶 은 것 은 세 번 째 의 ‘ 어떤 질문 을 어떤 방식 으로 했 는가 ’ 이 다 . 같 은 항목 의 질문 이라도 어떻 게 정의 해서 질문 하 는 가 에 따라 얻 을 수 있 는 결과 나 숫자 는 엄청나 게 달라진다 . 둘째 , 통계 자료 의 분석 방법 을 찾 는다 . 최근 에 는 통계학 책 이나 입문서 가 상당수 출판 되 므로 이것 들 을 참고 로 공부 하 면 자신 이 연구 하 는 주제 의 통계 데이터 를 어떤 기법 으로 산출 하 는지 알 수 있 다 . 특히 비즈니스 에 종사 하 는 사람 들 은 통계 자료 와 적절 한 관계 를 유지 해야 만 한다 . 중요 한 것 은 통계 계산 능력 이 아니 라 분석 을 하 는 의미 를 아 는가 이 다 . 각 통계 분석 의 의미 만 파악 하 면 그것 으로 산출 한 자료 의 성격 을 알 수 있 다 . 그것 은 그 자료 의 강점 과 한계 를 아 는 것 이 므로 통계 라고 해서 무턱 대로 믿 거나 멀리 하 지 말 고 적절 한 관계 를 유지 할 수 있 어야 한다 . 셋째 , 현실 성 에 접근 한다 . 통계 의 유용 성 중 하나 는 현실 성 에서 유사 성 과 상이 성 으로 의 접근 에 있 다 . ‘ 역시 내 짐작 이 맞 았 어 ’ 라며 자기 이미지 와 의 유사 성 을 느낄 때 도 있 는가 하 면 ‘ 이거 의외 인데 ’ 라고 상이 성 을 느낄 때 도 있 을 것 이 다 . 이 두 가지 를 모두 상기 하 면 현실 성 을 보다 깊 게 느낄 수 있 을 것 이 다 . 다시 말 해 흥미 로운 유사 성 과 상이 성 이 눈 에 띄 지 않 으면 통계 를 제대로 사용 했 다고 볼 수 없 다 . 만일 통계 데이터 가 자신 이 생각 한 이미지 와 같 은 것 만 나오 면 수상히 여기 고 상이 성 을 찾아보 아야 한다 . 반 대로 만일 자신 이 생각 한 이미지 와 다른 것 만 나오 더라도 유사 성 을 찾아보 아야 한다 . 요컨대 그 양자 의 차이 에서 현실 성 을 부각 시키 는 것 이 다 . 넷째 , 가치관 을 갖 고 읽 는다 . 통계 는 숫자 자체 와 그 숫자 에 부여 된 의미 가 한 조 를 이룬다 . 통계 의 세계 는 통계량 과 해설 이 한 조 를 이뤄야 성립 된다 . 입장 이 확고 해야 통계 수치 도 정확히 분석 할 수 있 다 . 통계 라고 하 면 지극히 중립 적 이 고 성실 한 숫자 의 나열 을 해석 하 는 객관 적 이 고 중립 적 인 작업 이 라고 생각 하 기 쉬우나 오히려 객관적으로 통계 수치 를 해석 하 려고 애쓸수록 해석 은 더욱 힘들 어 진다 . 다섯째 , 통계 의 함정 을 피한다 . 통계 를 이용 할 때 흔히 빠지 는 함정 은 통계 변수 가 늘어나 면 늘어날수록 상황 을 정확히 예측 할 수 있 다고 착각 한다는 것 이 다 . 이것 이 계량 분석 의 최대 함정 이 다 . 더욱 풍부 한 데이터 , 복수 의 변수 를 채택 하 면 더욱 정확 한 예측 이 가능 하 다는 오해 이 다 . 통계 는 예측 하 기 위한 것 이 아니 다 . 변수 만 약간 조작 해도 모양 이나 형태 는 물론 이 고 결국 데이터 의 의미 까지 180 도 달라지 는 것 으로 미래 를 예측 하 는 것 은 위험 하 다 . 통계 를 이용 해야지 의지 해서 는 안 된다 . 신문 - 세상 의 동향 을 한눈 에 파악 하 라 신문 을 읽 을 때 주의 할 점 신문 은 제한 된 공간 에 정보 를 채워 넣 어 지면 을 구성 한다 . 말 하 자면 공간 상 의 제약 때문 에 편집 이 필요 한 것 이 다 . 그래서 우선 비중 있 게 다룰 기사 를 선별 한다 . 시시각각 들어오 는 수많 은 뉴스 중 에서 취사선택 해야 하 는 상황 에서 는 부득이 하 게 자신 의 가치관 을 기준 으로 뉴스 를 선택 할 수 밖에 없 다 . 따라서 중립 성 ․ 객관 성 을 유지 할 수 가 없 다 . 또한 그것 을 어느 면 에서 거론 할지 도 문제 이 다 . 정치면 인지 , 1 면 인지 만 봐도 가치 를 매기 는 차이 가 확연히 드러나 게 마련 이 다 . 세 번 째 로 , 그것 을 어느 정도 의 분량 으로 다루 느냐 이 다 . 가령 2001 년 9 월 11 일 부터 한동안 뉴욕 에서 동시 다발 적 으로 발생 한 9 ․ 11 테러 소식 이 신문 지면 을 독점 하 다시피 했었 다 . 그 덕 에 광우병 소식 은 유야무야 되 었 다 . 만일 광우병 파동 이 평시 에 일어났 다면 절대 이 정도 로 끝 났 을 리 가 없 다 . 기사 의 분량 은 상대 적 으로 결정 되 는 것 이 지 뉴스 의 절대 적 인 중요 성 에 따르 는 것 은 아니 다 . 원래 뉴스 에 절대 적 인 가치 척도 가 있 는 것 은 아니 기 때문 이 다 . 기사 를 거론 하 는 방식 도 문제 이 다 . 이 부분 은 보 수지 와 진보 지 라는 신문사 가 지닌 역사 와 정치 적 관점 에 따라 큰 차이 를 보인다 . 한 사건 에 대해 긍정 적 이 냐 비판 적 이 냐 하 는 관점 에서 이 를 엿볼 수 있 다 . 마지막 으로 표현 의 문제 이 다 . 서술 하 는 것 도 반드시 가치 중립 적 이 라고 할 수 는 없 는 것 이 다 . 이 처럼 신문 기사 가 가치관 의 산물 임 을 절대 잊 어서 는 안 된다 . 기사 를 수집 해서 편집 적 으로 읽 는다 실제로 일 이나 연구 를 할 때 는 단편 적 인 기사 만 으로 는 부족 하 다 . 각종 기사 를 수집 해서 편집 적 인 방식 으로 읽 으면 몇 배 의 정보 를 얻 을 수 있 다 . 첫 번 째 방법 은 동일 한 기사 를 비교 하 면서 읽 는 것 이 다 . 동일 한 사건 을 다룬 기사 를 비교 하 면서 읽 어 보 면 지면 에 따라 비슷 하 게 혹은 다르 게 서술 했 음 을 깨닫 게 될 것 이 다 . 한편 , 어떤 의미 에서 는 모든 신문 의 기사 가 동일 하 면 위험 할지 도 모른다 . 뉴스 릴리스 와 마찬가지 로 경찰 발표 와 관청 발표 의 상당수 가 확인 작업 을 거치 지 않 고 그대로 게재 된다 . 뉴스 를 편집 적 으로 읽 는 두 번 째 방법 은 별개 의 기사 에서 관계 성 을 파악 하 는 것 이 다 . 동일 한 기사 의 비교 가 아닌 별개 의 사건 을 다룬 기사 를 조합 하 여 숨겨진 사실 을 간파 하 는 방법 이 다 . 마지막 방법 은 관련 기사 를 수집 해서 기사 에 묘사 된 사건 과 주제 의 전개 와 깊이 , 경위 를 살펴보 는 것 이 다 . 이것 은 사건 을 단순 한 사건 자체 로 만 보 지 않 는 것 이 다 . 임의 의 사건 은 시간 축 과 공간 축 사이 에서 절대 돌발 적 으로 발생 하 지 않 는다 . 언뜻 돌발 적 으로 보여도 반드시 역사 적 인 경위 나 환경 과 관계 성 을 맺 고 발생 하 는 법 이 다 . 따라서 공간 적 인 축 으로 사건 을 파악 하 면 전개 와 깊이 가 , 시간 적 인 축 으로 사건 을 파악 하 면 경위 가 보인다 . 이 와 같이 시 공간 속 에서 사건 을 파악 하 면 사건 을 깊이 있 게 이해 할 수 있 다 . 편집 적 으로 읽 는 방법 의 핵심 개념 은 세 가지 이 다 . 첫 번 째 개념 은 차이 이 다 . 몇 가지 신문 을 비교 해서 읽 거나 관련 기사 에서 발견 하 는 다양 한 차이 는 곧 각 신문사 간 의 편집 적 인 유사점 과 상이점 을 간파 하 는 것 이 다 . 또한 시간 적 으로 기사 를 추적 하 는 것 은 연속 과 변화 혹은 유행 을 타 지 않 는 것 과 유행 을 타 는 것 을 읽 는 것 이 다 . 두 번 째 개념 은 시스템 이 다 . 시스템 적 이 라는 것 은 두 가지 의미 를 가진다 . 하나 는 시스템 의 창의 성 이 다 . 단일 기사 에서 는 보이 지 않 는 것 도 다른 기사 들 과 함께 읽 으면 어떤 의미 가 떠오른다 . 두 번 째 의미 는 시스템 의 또 다른 특징 인 계층 성 과 관계 가 있 다 . 즉 어떤 시스템 은 반드시 어떤 환경 속 에 존재 한다 . 이른바 상위 시스템 에 속한 하위 시스템 으로 간주 할 수 있 다는 것 이 다 . 그래서 배경 이나 경위 를 파악 해서 전체 적 인 상황 을 명확히 이해 하 려면 시스템 적 으로 읽 는 것 이 필요 한 것 이 다 . 세 번 째 개념 은 ‘ 하나 로 여럿 을 보 고 여럿 으로 하나 를 보 는 것 ’ 이 다 . 하나 로 여럿 을 본다는 것 은 한 가지 사상 에서 다양 한 측면 을 발견 하 는 것 이 다 . 한편 여럿 으로 하나 를 본다는 것 은 여러 사상 에서 공통 적 인 부분 을 발견 하 는 것 이 다 . 아무튼 편집 적 으로 읽 을 때 중요 한 것 은 독자 가 주체 적 으로 뭔가 를 파악 하 고 의미 를 부여 하 고자 노력 하 는 자세 이 다 . 그런 자세 로 임하 지 않 으면 읽 어도 아무 소용 이 없 다 . 전문 분야 의 책 - 업무 에 유익 한 ‘ 지적 영양소 ’ 를 흡수 하 라 교재 를 읽 는다 업무 에 관한 지적 영양 을 흡수 하 다 보 면 교재 를 읽 어야 할 필요 성 을 새삼 느끼 게 된다 . 업무상 의 필요 나 관심 으로 시작 하 면 교재 도 학창 시절 과 다른 느낌 으로 받아들일 수 있 다 . 통상 적 으로 교재 라고 일컬 어 지 는 것 은 교과서 , 학술 논문 , 모노 그래프 ( monograph , 넓 은 의미 에서 의 전 문서 ) 등 의 세 가지 이 다 . 먼저 폭넓 은 지식 을 얻 고 싶 으면 교과서 를 읽 어라 . 직장인 은 자칫 그때 그때 의 화제 에 오른 경영 서 를 필독 해야 한다는 강박 관념 에 사로잡혀 무작정 달려들 기 일쑤 이 지만 교과서 부터 숙독 하 는 것 이 좋 다 . 즉 생소 한 분야 를 접하 는 사람 은 대학생 용 교과서 를 읽 으면 좋 다 . 그 분야 에서 학부 수준 의 기초 지식 과 상식 , 나아가 그 분야 의 전문 용어 ( jargon ) 나 전문 적 기술 용어 ( technical term ) 를 읽힐 수 있 다 . 학술 논문 은 학술지 에 게재 되 는 논문 을 말 하 며 학회 의 최신 연구 정보 를 얻 을 수 있 다 . 우선 학술 논문 은 잡지 논문 이 라는 별칭 으로 불릴 만큼 최신 연구 성과 를 싣 는 것 이 기본 적 인 특징 이 다 . 어차피 전문 적 으로 연구 하 려고 결심 한 이상 담당 분야 의 동향 에 항상 주목 해야 한다 . 그러므로 무조건 기피 하 지 말 고 약간 씩 이 라도 훑어보 도록 하 자 . 둘째 로 연구 의 기본 적 인 개념 이나 골격 , 혹은 저자 가 조사 시 에 준거 한 패러다임 등 에 관한 의논 은 생략 하 거나 삭제 하 는 경우 가 많 다 . 셋째 로 그 학술지 의 편집자 가 자신 이 수용 하 는 연구 위주 로 선정 하 는 경우 도 적 지 않 다 . 게재 한 논문 의 시점 이나 개념 및 골격 은 본문 이 아닌 머리말 이나 권말 해설 에 싣 는다 . 이 부분 을 읽 으면 어떤 식 으로 학술 논문 을 수집 했 는지 알 수 가 있 다 . 순수 한 학술 서적 은 아니 라 해도 일정 분야 의 전문 적 주제 를 철저히 분석 한 언설 을 축 으로 해서 한 권 의 책 으로 정리 한 것 을 전문 서적 이 라 한다 . 전문 서적 은 우선 저자 가 수용 한 개념 이나 골격 에 관한 서술 이 많 다 . 즉 교과서 와 대조 적 으로 저자 의 주장 이 강하 게 드러나 는 연구 서이 다 . 둘째 로 독자 적 인 정성 적 / 정략 적 인 연구 데이터 를 포함 한다 . 단순 한 개념 이나 골격 만 이 아니 라 실제 조사 나 연구 에 관한 구체 적 인 데이터 의 성격 을 띠 는 것 도 많 다 . 그것 만 으로 도 다른 어느 누구 도 하 지 않 은 나만 의 독창 적 인 연구 라는 주장 이 되 기 때문 이 다 . 셋째 로 선행 연구 에 관한 저자 의 견해 ( 통상 은 비판 ) 를 서술 한다 . 전문 서적 은 자신 의 독자 성 을 호소 한 것 이 므로 종래 의 연구 를 비판 한 뒤 자기 연구 의 독자 성 이나 우위 성 을 상대 적 으로 주장 하 는 것 이 일반 적 이 다 . 따라서 과거 에서 현재 까지 의 연구 추세 , 그것 에 관한 문제 제기 등 을 검토 할 수 있 으므로 경우 에 따라서 는 선행 연구 의 흐름 을 아 는 데 는 오히려 교과서 보다 모노 그래프 가 훨씬 도움 이 되 기 도 한다 . 교재 를 활용 하 는 방법 교재 를 읽 는 데 에 는 두 가지 방법 이 있 다 . 첫 번 째 는 단계 적 인 지식 습득 형 독서법 이 다 . 이 는 학교 에서 지도 하 는 일반 적 인 방법 으로서 교과서 의 내용 을 이해 한 다음 , 교과서 에서 소개 한 참고 문헌 이나 문헌 안내 , 전문 서적 들 을 선택 해서 읽 는 것 이 다 . 그런 다음 전문 서적 의 본문 뒤 에 실린 그 책 의 테마 와 관련 된 연구 서 와 학술 논문 의 목록 인 참고 문헌 과 인용 문헌 을 읽 는다 . 즉 교과서 → 전 문서 → 학술 논문 의 순서 로 차근차근 단계 를 밟 아 올라가 면서 기초 적 인 지식 부터 순차 적 으로 터득 해 나가 기 때문 에 단계 적 인 지식 습득 형 독서법 이 라고 하 는 것 이 다 . 이 방법 은 대학 이나 대학원 혹은 해당 분야 의 초보 자 가 이 순서 를 답습 해서 기본 적 인 지식 을 터득 하 는 데 의미 가 있 다 . 이 방법 의 배후 에 는 ‘ 급할수록 돌아가 라 ’ 는 또 하나 의 세계관 이 깃들 어 있 다 . 아무리 오랜 시간 이 걸릴지 라도 기초 만 튼튼 하 면 나중 에 다른 책 을 읽 을 때 월등히 빠른 속도 로 이해 할 수 있 다 . 따라서 전체 적 으로 는 상당히 효율 적 이 고 효과 적 인 방법 인 것 이 다 . 교재 를 읽 는 두 번 째 방법 은 경험 학습 형 독서법 이 다 . 이것 은 기본 → 응용 의 단계 를 거치 는 지식 습득 과 는 달리 오히려 자신 의 흥미 나 관심 을 기점 으로 지식 을 탐색 하 면서 실천 적 으로 배우 는 학습 법 이 다 . 구체 적 인 순서 는 다음 과 같 다 . ① 우선 처음 에 다양 한 독서 경험 을 한다 . ② 이어서 자신 의 경험 을 성찰 한다 . ③ 그것 을 내면 에서 납득 하 고 개념 화 한다 . ④ 나아가 지금 까지 의 경험 을 바탕 으로 실천 하 여 또 다른 경험 을 한다 . 이 사고방식 에 입각 하 면 교재 를 읽 고 활용 하 는 방법 도 교과서 → 전 문서 → 학술 논문 이 라는 일직선 의 단계 적 인 흐름 과 는 다른 것 이 된다 . 여기 서 맨 처음 읽 어야 할 것 은 교과서 가 아니 다 . 오히려 교과서 는 차라리 피하 는 편 이 나을지도 모른다 . 왜냐하면 교과서 는 전문 서적 에 관한 다양 한 해석 을 망라 하 기 때문 에 먼저 읽 으면 오히려 혼란 스러울 가능 성 이 있 기 때문 이 다 . 웹 사이트 - 읽 기 전 에 선택 하 라 현재 우리 는 업무 나 일상 생활 에서 궁금 한 것 은 사전 이나 백과사전 을 집 어 드 는 대신 PC 로 달려가 인터넷 으로 조사 한다 . 강력 한 검색 엔진 은 순식간 에 방대 한 데이터 를 수집 해 준다 . 필요 한 정보 를 필요 할 때 , 필요 한 형태 로 얻 을 수 있 는 인터넷 검색 기술 은 더 이상 일부 특정인 들 의 전유물 이 아니 다 . 오늘날 검색 기술 은 모든 현대인 들 의 정보 사회 를 헤쳐 나가 기 위한 기본 적 인 리터 러시 중 하나 이 다 . 하 지만 읽 기 전 의 선결 과제 는 읽 을 사이트 와 정보 의 선택 이 다 . 또한 사이트 에 게재 되 었 는지 아닌지 자체 가 지닌 의미 를 생각 해 보 아야 한다 . 요컨대 웹 사이트 검색 역사 의 시작 은 지극히 최근 이 다 . 따라서 다른 것 과 는 달리 읽 기 전 에 선택 하 는 시점 이 중요 하 다 . 읽 기 전 에 조사 한다 확실히 인터넷 웹 사이트 는 정보 수집 의 새로운 도구 로서 자리 잡 았 다 . 검색 엔진 을 활용 하 여 원 하 는 데이터 를 찾 을 수 있 기 때문 이 다 . 그러나 정보 수집 이 비교 적 간단 한 까닭 에 오히려 자기 만족 이나 착각 에 빠져서 정보 활동 을 그르치 기 십상 이 다 . 그런데 이러 한 함정 들 을 피해 서 좀 더 확실 하 게 인터넷 에서 조사 하 려면 어떻게 하 면 좋 을까 ? 그러 기 위해서 는 검색 이란 어떤 행위 인지 를 알 필요 가 있 다 . 검색 이 라는 것 은 본래 전화 번호 를 조사 하 듯이 사전 에 주어진 단순 명쾌 한 목표 의 정답 을 얼마나 효율 적 으로 찾 느냐 의 문제 인 정보 활동 이 다 . 단순 해 보이 는 이 작업 은 더디 고 느린 차이 는 있 을 수 있 지만 바보 만 아니 면 그 정답 에 도달 할 수 있 다 . 이 검색 이 라는 행위 는 우리 가 날 마다 다양 한 정보 를 접하 면서 사고 하 는 방법 의 하나 에 불과 하 다 . 정보 활동 을 하 는 사람 들 의 주요 사고 법 에 는 산책 , 검색 , 탐색 등 의 세 가지 모드 가 있 다 . 산책 이란 정처 없이 이곳저곳 을 어슬렁어슬렁 돌아다니 는 것 이 다 . 누구 나 공원 이나 해안 을 산책 하 는 동안 그동안 생각 지 못한 것 을 발견 하 거나 섬광 처럼 아이디어 가 떠오른 경험 이 있 을 것 이 다 . 시내 에 사람 이 가장 많이 모이 는 번화가 를 어슬렁거리 듯이 인터넷 공간 을 산책 해 보 는 것 도 좋 은 방법 이 다 . 두 번 째 로 탐색 이란 어떤 의미 에서 목적 없이 돌아다니 는 산책 사고 와 목표 지향 적 인 검색 사고 의 중간 에 위치 한다 . 이 탐색 사고 는 실제로 조사 하 는 행위 에서 가장 중요 한 모드 이 다 . 마지막 으로 검색 이 란 문제 의식 이나 테마 는 있 지만 구체 적 으로 무엇 을 조사 해야 좋 을지 모르 는 경우 에 만 유효 한 사고 방법 이 다 . 조사 하 면 수확 이 있 을 듯 한 상황 에 들어가 발견 과 깨달음 , 학습 을 반복 한다 . 그리고 그 상황 에서 한 걸음 더 나아간 단계 에서 성찰 하 면 모종 의 결과 가 나온다 . 이러 한 과정 이 탐색 사고 이 다 . 인터넷 세계 는 검색 이 아닌 탐색 이 더 적합 한 환경 이 다 . 나날이 늘어나 는 인터넷 이 라는 거대 한 데이터베이스 안 에서 는 열심히 입수 한 각종 데이터 가 제공 한 링크 를 통해 또 다시 새로운 데이터 를 찾 아 이동 할 수 있 다 . 사이트 들 을 탐색 하 는 동안 주제 나 문제 의식 자체 가 바뀌 는 경우 도 더러 있 다 . 그러 한 과정 에서 이루어지 는 학습 을 포함 한 정보 활동 이 다름 아닌 탐색 이 다 . 최고 의 탐색 환경 인 인터넷 을 검색 도구 로써 만 이용 하 기 에 는 너무 아깝 다 . 단 , 프로그램 된 탐색 이나 산책 이 염려 되 는 점 하나 는 지적 해 두 고 싶 다 . 웹 사이트 는 하이퍼텍스트 형식 으로 되 어 있 어 무심코 어떤 부분 을 클릭 하 면 곧바로 지정 한 곳 으로 이동 할 수 있 다 . 따라서 자신 은 산책 이나 탐색 을 하 고 있 는 것 처럼 생각 해도 실은 프로그램 된 길 을 걷 고 있 는 것 에 불과 할 가능 성 도 있 다 . 주의 하 지 않 으면 모르 는 사이 에 보이 지 않 는 손 에 이끌려서 여기저기 헤맬 지도 모른다 . 정보 의 홍수 속 에 사 는 현대인 에게 정보 를 읽 고 쓰 는 능력 의 중요 성 은 아무리 강조 해도 지나치 지 않 다 . 나 는 정보 리터 러시 의 가장 중요 한 정보 활용 능력 중 에서 도 정보 를 수집 하 는 검색 능력 과 아울러 정보 에서 주제 와 문제 의식 을 자아내 는 탐색 능력 을 중요 한 능력 으로 생각 한다 . 독자 가 우선 적 으로 습득 해야 할 것 은 검색 과 탐색 이 라는 사고 와 그것 을 통한 정보 활동 의 기본 적 능력 이 다 . 그것 은 단순히 학생 만 의 문제 가 아니 라 일반 사회인 에게 도 의미 가 있 을 것 이 다 . 이 검색 과 탐색 의 양자 를 조합 해야 읽 기 전 에 유효 하 게 조사 할 수 있 다 . 공유 하 기 글 요소