두 번째는 기존의 사회과학 연구에서 온라인 데이터를 활용하지 않았기 때문에 발생한 문제인데, 컴퓨테이셔널 사회과학으로 답할 수 있는 연구문제와 답할 수 없는 연구문제를 파악하는 데 시간이 걸렸어요. 예를 들어, 뉴스기사 하단의 댓글 수집으로 많이 작성되는 댓글의 유형이나 혐오표현을 연구할 수는 있었지만, 사람들이 언제 댓글을 달고 싶어하고, 왜 특정 종류의 혐오표현을 사용하는지를 연구할 수는 없었습니다. 기존에 정립된 많은 이론이 오프라인 상황을 기반으로 발전해왔기 때문에 온라인 상의 행동이나 현상을 분석하기에는 적합하지 않은 경우도 있었고요. 이렇듯 연구자들이 이전에 사용해왔던, 권위 있는 이론을 내려놓고 새로운 이론을 정립할 필요성을 깨닫는 데에 시간이 필요했습니다.

대학의 시스템과 교육방식도 발전이 필요했습니다. 컴퓨테이셔널 사회과학이라고 하면 컴퓨터공학과 사회과학의 결합이라는 생각을 하기 쉬워요. 학계에서도 처음에는 큰 고민 없이 사회과학 분야에 컴퓨터공학자들을 대거 채용했어요. 그런데 이렇게 단순히 사회과학자와 컴퓨터공학자를 한 팀으로 만든다고 해서 컴퓨테이셔널 사회과학 연구를 할 수 없다는 뼈아픈 사실은 금방 드러났습니다.

우선 컴퓨터공학자가 프로그래밍과 인공지능 기술을 연구하는 목적은 ‘더 효율적인’ 프로그램을 만드는 것이지, 꼭 사회현상을 ‘더 잘 설명하는' 프로그램은 아니기 때문에 연구의 목적에서부터 서로 의견 차가 생겼어요. 연구문제를 접근하는 방식과 연구에서 더 우선하는 가치도 달랐기에 협업이 쉽지 않았죠. 또, 방법론이나 현상을 지칭하는 용어도 서로 달랐기 때문에 소통도 쉽지 않았어요. 컴퓨테이셔널 사회과학을 연구하려면 ‘사회문제를 이해하고 이를 분석하고 설명하는 기술을 개발, 적용할 수 있는’ 컴퓨테이셔널 사회과학자가 되어야 한다는 사실을 깨닫게 됐습니다. 이후, 미국에서는 컴퓨테이셔널 사회과학을 전문적으로 가르치는 학위과정도 생겨나기 시작했고, ‘컴퓨테이셔널 사회과학'을 전공한 교수들을 채용하기 시작했죠.

마지막으로, 연구자들이 연구윤리를 재정립할 필요성도 생겼습니다. 연구기관에는 기관 내 연구가 윤리적으로 이뤄지는지를 평가하고 관리하는 연구윤리기관(IRB)을 두기 마련인데요. 컴퓨테이셔널 사회과학 연구가 최근에 이뤄지기 시작했기 때문에, 어떤 연구 방법이 윤리적인지에 관한 기준이 아직 정립되어있지 않았습니다. 이 방대한 양의 데이터를 어디에 어떻게 저장하고 관리해야 하는지에 관한 문제, 어떤 데이터가 수집해도 무해하고 어떤 데이터가 각별히 수집에 주의해야 하는 데이터인지 등에 대해 정해진 기준이 없어 연구자와 연구윤리기관 모두에게 난감한 상황이 이어졌죠. 최근에는 컴퓨테이셔널 사회과학 연구에 경험이 있는 전문가들이 연구윤리기관의 평가 과정에 참여하는 경우가 늘어나고 있습니다.