Data mining
‘내용과 방법’의 프레임을 ‘인공지능인문학’에 다시 적용하면 이로부터 앞에서 서술한 인공지능을 내용으로 갖는 인문학, 즉 인공지능에 대한 인문학 외에 인공지능기술을 방법으로 사용하는 인문학, 즉 인공지능에 의한 인문학이 범주에 들어오게 된다. 방법론으로서의 반성의 대상이 ‘인공지능’(기술)이 된다면 인공지능기술을 인문학연구의 방법으로 삼는 인문학, 다시 말해 인공지능기술이라는 그릇에 인문콘텐츠라는 내용을 담는 인문학인 디지털인문학이 인공지능 인문데이터해석학이라는 이름으로 자리매김하게 된다. 인공지능 인문데이터해석학은 첫째, 인문데이터의 전산화(computing), 분석, 시각화를 주제로 하는 디지털인문학의 성과를 활용한 ‘인간성’ 빅데이터 구축을 수행한다. 그 첫 번째 단계로 다양한 인문콘텐츠에서 재현된 인간의 감정 표현 양상들을 데이터화하여 입체적인 방식으로 구현하는 감정 온톨로지 구축을 시도한다. 인공지능 윤리⋅규범학이 인공지능인문학의 제반 분과의 성과를 인공지능 규범 제작이라는 통합적 성과로 발산한다면, 인공지능 인문데이터해석학은 각 분과에서 접근 가능한 인문콘텐츠의 체계적 데이터화를 위한 방법적 토대를 제공한다. 둘째, 좁게는 디지털 기술을 활용한 “문학, 예술작품 등에 나타난 인공지능의 재현양상” 분석, 넓게는 “인문고전 자료의 현대적 해석”을 연구의 주제로 삼는다. 기존의 인문학 연구가 “직관, 체험, 표현, 이해, 해석”이라는 전통적인 인문학 방법론에 의한 활자텍스트에서 활자텍스트로의 이행인데 비해, 인공지능 인문데이터해석학이 표방하는 인문학 전산화(Humanities Computing), 데이터 마이닝(Data Mining), 데이터 시각화 등의 방법론을 이용하여 산출되는 인문고전텍스트의 결과물은 활자텍스트의 범위로부터 자유로운 결과를 산출한다. 요컨대 인공지능 인문데이터해석학은 ‘인공지능이 등장하는 (넓은 의미의 인문데이터인) 인문고전콘텐츠에 대한 현대적 해석’, 넓은 의미의 인공지능 기술인 디지털인문학 방법론을 이용한 인문고전의 현대적 해석 그리고 인공지능 시대의 인간성 재발견을 위한 디지털 기술을 이용한 인간성 데이터의 입체적 집적을 위한 방법론적 토대를 의미한다.