한국에서 위키피디아가 성공하지 못하는 이유

네이버 지식인때문이라고 말하면 너무 농담같나요?
제가 보기엔 네이버 지식인의 여파가 큰 것 같습니다.

그런데, 네이버 지식인이 위키피디아처럼 디렉토리와 인덱스를 제대로 갖추었더라면 하는 아쉬움이 큽니다.
다음의 아고라와 같은 서비스는 토론 중심의 서비스이고, 네이버의 지식은 문답서비스입니다.

위키피디아처럼 특정 항목에 대한 정의를 내리는 사전으로서의 기능은 없다고 봐야 합니다.

바로 그 점이 아쉽다는 생각이 듭니다.
이런 저런 항목이나 개념에 많은 사람이 참여해서 정의를 내리게 되면
역사적 관점, 경제적 관점, 문화적 관점 등 다양한 학문 영역이 갖는 관점에 따라 중층적인 정의가 가능할 것입니다.

그런데, 네이버 지식인은 그저 질문에 대해서 여러가지 답안을 제시하는 방식이고, 답안의 채택을 질문자가 일방적으로 채택하는 방식입니다.

지식의 체계화가 불가능하다는 소리죠.

언론사들은 정보의 재구성을 위해 고민을 많이 했었습니다.
그 결과 시소러스 분류라는 것을 생각해 냈습니다.

네이버 백과사전에 찾아보면 아래와 같이나옵니다.

시소러스 [thesaurus]
어휘(語彙)를 뜻의 관점에서 분류하여 체계화한 것.

어원(語源)은 그리스어로 '지식의 보고(寶庫)'
로제가 영어의 어휘를 내용상으로 분류하여 관련어(關聯語)를 표시한 사전을 만들어 시소러스라는 이름을 붙임

관련어/유의어(類義語)/반의어(反義語)/개념의 상위 ·하위의 관계에 의한 관련어
등이 중요.

어휘의 분류와 체계화라는 것을 문맥적 의미 구분이란 관점에서 보면 시맨틱웹과도 연결됩니다.

시맨틱웹은 아래와 같은 의미입니다.

시멘틱 웹 [semantic web]  
컴퓨터가 정보자원의 뜻을 이해하고, 논리적 추론까지 할 수 있는 차세대 지능형 웹.

컴퓨터가 이해할 수 있도록 정보자원들 사이에 연결되어 있는 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태의 언어로 바꾸어, 컴퓨터가 정보자원의 뜻을 해석하고, 기계들끼리 서로 정보를 주고받으면서 자체적으로 필요한 일을 처리하도록 만들기 위한 것

RDF(Resource Description Framework)를 기반으로 한 온톨로지 기술과 국제표준화기구(ISO) 중심의 토픽 맵(Topic Map) 기술이 주류

RDF기반의 온톨로지는 현재의 웹에 자원(주어)·속성(술어)·속성값(목적어) 등 자원을 기술하는 언어인 메타데이터를 부여해 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있게 하는 기술

토픽 맵은 ISO의 XML 기반 표준 기술언어인 XTM 언어를 이용해 정보와 지식의 분산 관리를 지원하는 기술로, 지식층과 정보층의 이중 구조를 가짐 

두 가지의 공통점을 들자면 관련성입니다.
관련,관계 등의 개념과 상위/하위의 개념, 맥락 분석을 위해서 필요한 여러가지 개념들이 사용됩니다.

여하간, 이와 같은 분류와 체계화라는 것은 정보를 정확히 습득하기 위해서, 지식을 체계적으로 축적하기 위해서 아주 중요합니다.
그런데, 네이버 지식인은 정보를 그냥 묻고 답하기 형식을 통해서 초등 수준으로 낮추어 버렸습니다.

그 결과, 다수 대중이 이용하기는 아주 편리한데,
학문적으로 무엇을 연구하고 체계화하기에는 아주 불편한 구조가 되었습니다.

네이버 지식인이 업그레이드 되어야 할 이유입니다.

지금은 오용을 인해 무시되고 있는 태그 기능을 잘 활용하여 시소러스를 이용한 백과사전 기능에 대해서 생각해 볼 때입니다.

딜리셔스가 가능성을 보여주고 있습니다.
많은 사람이 참여하여 소셜 북마킹을 하는 순간 얼마나 많은 사람이 참여한가에 따라 해당 정보의 가치가 자동으로 평가됩니다.
마찬가지로 얼마나 많은 사람이 태그를 입력하는가를 정보화 할 필요가 있습니다.

태그는 각자 자신의 정보 분류를 위해서 입력하게 되도록 설계한다면
태그의 오용을 막을 수 있기 때문입니다.