연구성과
연구보고서
보고서명
글로벌 메타사이언스 정책 동향과 국내 적용방안
보고서명(영문)Global Metascience Policy Trends and Application Strategies for Korea
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국문초록
- 1. 서론
□ 연구 배경
○ 최근 메타사이언스 연구가 연구시스템 혁신의 주요 정책분야로 급부상
- 연구생산성 문제해결을 위해 과학생태계 전반의 효율성과 신뢰성을 혁신하기 위한 메타 사이언스 연구가 부상
- 과학연구활동 자체를 연구대상으로 하며 연구의 효율성, 투명성, 재현성 등을 과학적인 방법으로 사용하여 분석함. 또한 평가체계와 연구정책의 효과성을 과학적인 접근을 통해 분석함.
․ ‘연구에 대한 연구 (Research on Research)’ 혹은 ‘과학의 과학 (Science of Science)‘ 라는 용어로도 사용
․ 과학적 지식 데이터의 폭발적 증가와 그에 따른 재현성 위기, 데이터 관련 과학사회 운동의 확산과 과학시스템에 대한 과학적 분석이 결합되어 성장
․ AI 기술 발달에 의한 데이터 분석 및 활용 발전 등에 영향을 받아 활동이 활성화됨
- 미국, 영국, 유럽 중심으로 메타사이언스 정책연구가 활발하며 개선을 위한 정책실험 추진
○ 국내는 아직 메타사이언스 연구 및 정책 기반이 갖추어지지 못하고 정책체계 미구축
- 증거 기반의 과학정책의 중요성에 대한 인식은 높으나 데이터 기반 과학적 분석을 통한 과학연구 시스템 혁신에 대한 연구 기반 및 정책적 관심 부족
- 단순 통계치 활용, 전문가 의견을 중심으로 제도 연구 및 개선이 이루어져 과학적 데이터 분석에 기반한 증거 기반의 정책 환경 구축이 부족
- 과학적 접근에 의한 과학연구시스템 혁신과 국내 정책시스템 특성을 고려한 한국형 메타사이언스 접근을 위한 기반적 방안 마련이 필요
□ 연구 목표
○ 데이터 기반 과학적 분석을 통한 증거 기반의 과학 정책 추진 체계 구축에 필요한 사전 대응 기반 마련 및 정책 체계 설계에 필요한 관련 기초연구 및 접근 방안 제시
○ 전문가 의견 기반의 과학 연구 정책에서 과학적 데이터 중심의 정책 체계로의 전환을 위한 메타 사이언스 기반 연구 체계 마련
□ 연구 범위와 접근 방법
○ 메타 사이언스는 이론적 연구 영역과 경계가 다소 불명확하고 포괄적임. 본 연구는 증거 기반정책과 연계, 과학과 혁신 정책의 과학화와 관련된 메타 사이언스 분야로 한정
[그림 ] 연구의 범위
자료: 연구진 작성
○ 메타 사이언스의 국내 적용 가능성을 높이기 위한 사전 기반 연구로서의 역할 접근
- 메타사이언스 정책을 추진하고 있는 선진국들의 정책 및 연구 현황에 대한 분석과 시사점 도출
- 국내 메타사이언스 연구 환경에 대한 기반 분석
- 국내 메타사이언스 연구 및 정책 적용을 위한 정책 방향 및 접근 방안 제시
2. 미국 메타사이언스 정책 동향 분석
□ 미국 메타사이언스 정책 도입
○ 2005년 4월 과학기술정책 포럼에서 백악관 과학기술정책실(OSTP) 국장 John Marburger가 정책 결정자들을 지원하기 위한 데이터, 도구, 방법론을 생산하는 커뮤니티의 필요성을 제기, 증거 기반의 '과학정책의 과학(SoSP)' 도입 시급성 제기(Okamura, 2021; Smith, 2022)
- 2006년 국가과학기술회의(NSTC) 산하에 관련 전문가들로 구성된 범부처 태스크 그룹(ITG)이 공식 출범하며 본격적인 연방 정부 차원의 체계적인 로드맵 수립 착수
- 국립과학재단(NSF)은 '과학 및 혁신 정책의 과학(SciSIP)' 프로그램을 신설하여 학술적 기반 마련을 지원(Okamura, 2021; Smith, 2022)
○ 로드맵 3대 연구 주제
- 과학과 혁신의 이해
․ 혁신의 기저에 있는 인간의 행태적·인지적 토대 탐구
․ 기술의 발전, 사회적 채택 및 확산 메커니즘의 입체적 분석
․ 과학 및 혁신 커뮤니티의 자생적 형성 원리 및 진화 궤적 추적
- 과학과 혁신에 대한 투자
․ 국가 차원의 공공 연구개발 투자가 창출하는 다면적 가치의 객관적 측정
․ 첨단 과학적 발견과 혁신의 발생 가능성을 파악하기 위한 예측 모델 구축
․ 과학적 발견이 기술 혁신 및 산업 발전에 미치는 실질적 파급효과 입증
․ 다층적 과학 포트폴리오에 대한 투자 효과성의 결정요인 분석
- 국가적 우선순위 결정을 위한 과학 정책의 과학화
․ 과학적 성과가 국가 전반의 혁신 역량 및 글로벌 경쟁력 강화에 미치는 상관관계 분석
․ 국가 혁신 원동력인 과학기술(STEM) 인력의 질적 수준 및 글로벌 경쟁력 진단
․ 다양한 과학 정책 수단의 비교 우위 및 상호작용에 따른 효과 분석
□ NSF 메타사이언스 동향
○ SciSIP(Science of Science and Innovation Policy) 프로그램을 위한 관련 연구 추진(2007)
- SciSIP 프로그램을 위한 지식·이론·데이터·도구·인적자원의 개발
․ R&D가 사회경제적 성과로 전환되는 과정에 대한 지식 및 이론 개발
․ 과학기술혁신정책 의사결정 모델 및 분석 도구 개발
․ 과학 매트릭스, 데이터 셋 및 분석 도구의 개선
․ SciSIP 프로그램에 참여하는 전문가 커뮤니티 구축
- 2019년 9월부터 ‘과학의 과학(Science of Science: Discovery, Communication, and Impact, SoS:DCI)’ 프로그램으로 개편
․ 프로그램 구성과 포트폴리오를 확장하고 그 가치를 더 많은 이해관계자에게 알리는 것이 목표(원영훈, 2023)
- SciSIP 프로그램을 위해 2012년 연구개발관리 관련 데이터베이스인 STAR METRICS 구축
○ STAR METRICS 구축과 활용
- 정부가 지출한 연구비 효과를 분석할 수 있는 데이터 인프라로 내부 분석용(대외비)과 외부 공개용 데이터를 구분하여 학술 연구 또는 투명한 정보 공개를 목적으로 제공
- 국립보건원(NIH), 국립과학재단(NSF), 미국 농무부(USDA), 환경보호청(EPA), 백악관 과학기술정책실(OSTP)이 공동 주도
- 3가지 주요 활용 방향 설정
․ 혁신 중심 분석 : 연방 자금 지원이 혁신에 어떻게 기여했는가?
․ 연구자 중심 분석 : 연방 투자가 연구자 및 학생들의 커리어에 어떻게 기여 했는가?
․ 기관 중심 분석 : 기관의 성과물에 대한 연방 투자의 기여 인과관계
- 한계점 발견과 종료 및 이관
․ 계량지표의 한계 : 미국의 연구 현황을 부분적으로 파악하는데는 유용하지만, 국가적 차원의 거시적 성과를 평가하기에는 부족
․ 과학적 성과 창출이 연구 생태계라는 복잡한 시스템 안에서 각 구성요소들이 어떻게 상호작용하여 창출되는지에 대한 설명 부족
․ 데이터 수집은 보다 다양한 정보원과 유기적으로 연계되어 연구자들 간에 널리 개방될 때 혁신적 가치 생성이 가능
․ 2022년에 종료하고, 미시간 대학의 IRIS UMETRICS로 이관
○ UMETRICS 구축과 운영(2013 ~ 현재)
- 미국 인구조사국은 미시간 대학교의 IRIS(Institute for Research on Innovation and Science) 연구소와 파트너십을 체결하여 연구 자금 지원이 보다 광범위한 경제에 미치는 영향에 대해 데이터 기반의 연구를 실시
- IMI UMETRICS 데이터를 활용하여 창업 성과와 인적 자본, 식품 안전 관련 연구의 경제적 효과, 그리고 다양한 인구통계학적 집단별 연구 자금 지원과 향후 창업 간의 상관관계를 분석
․ 대학 컨소시엄 중심으로 데이터 취합, 103개 대학 회원 기관
□ NIH 메타사이언스 동향
○ 보건의료 R&D의 특수성 반영
- 실제 건강성과 지향, 장기적이고 단절되기 쉬운 연구 파이프라인, 환자 안전과 직결되는 재현성의 중요성, 민감 데이터의 활용과 보호 간 긴장
○ 메타 사이언스 추진 방향 및 체계
- 연구 지원 시스템 자체의 데이터 기반 점검, 통제보다 연구지원 체계의 품질 개선, 전주기적 학습과 환류 구조 구축, 신뢰성 있는 지식의 건강성과 전환 촉진
- 독립 전담 조직보다 기능적 역할 분담
․ OPA(Office of Portfolio Analysis)가 중심적인 역할 수행, NIH의 연구투자와 성과를 데이터 기반으로 분석하여 연구지원 의사결정을 지원
․ NIH 내부의 관련 조직들이 각자의 고유 기능을 바탕으로 역할을 분담
․ NIH 연구지원체계 분석과 평가를 외부연구자에게 참여 지원
- 통계 기반 플랫폼 구축 운영
․ RePORTER, ExPORTER, iCite, iSearch는 각각 검색·공개, 원천데이터 제공, 논문 영향력 분석, 포트폴리오 연계 분석 기능
○ 메타사이언스 정책적 활용
- 연구심사 체계 개편, 연구의 엄밀성 강화, 연구의 재현성 강화, 임상·인간대상 연구의 안전성 관리, 데이터 관리·공유 정책, 논문 공개접근 정책 등
□ 미국 최근 정책 동향과 시사점
○ Science: a New Golden Age 발표(2026.7.21.)
- 바네바 부시(Vannevar Bush)의 “과학: 끝없는 개척지(Science: The Endless Frontier)” 이후 80여 년 만에 미국 과학기술 분야의 전면적 개혁 발표
- 미국 과학자들이 가장 획기적인 연구를 수행할 수 있도록 지원하고, 야심찬 과학적 목표를 향한 국가적 노력을 되살리며, 다음 세기를 정의할 인공지능 기반 과학 혁명을 미국이 주도할 수 있도록 하는 정책적 토대를 마련
․ 미국의 과학과 기술 기업화 활성화, 핵심 및 신흥 기술 분야에서 미국의 주도권 확보, AI 기반의 새로운 황금기 선도, 모든 미국인의 삶을 개선하는 과학 기술
․ 미국의 과학과 기술 기업화 활성화를 위한 제도 개선을 위해 메타 사이언스 부서를 기관에 설치 요구
- 전략적인 의미를 해석하면, 선형모델(기초연구-응용연구-개발연구)의 공식적인 종결, 대 중국 미국 과학기술 총력전 체제로 전환(과학, 기술, 산업, 안보, 전략 일체화 및 대학, 기업, 국립연구소, 스타트업 결집), AI 주도 과학혁명으로의 전환
- AI 혁명과 메타사이언스에 의한 제도혁신으로 연구생산성 및 혁신 제고
3. 유럽 메타사이언스 정책 및 연구 동향 분석
□ 주요 동향
○ 2010년대 재현성 위기(reproducibility crisis) 논쟁과 연구 투자 효율성에 대한 정부·글로벌 재단의 압박 등 정책적 요구가 결합 되면서 독립 연구 분야로 성장 (Ioannidis, 2005; Open Science Collaboration, 2015; Wilsdon et al., 2015).
○ 영국의 Metric Tide 보고서: 정량 지표에 대한 과도한 의존이 연구자의 행태를 왜곡할 수 있다고 지적, 연구평가 체계 개혁을 제안(Wilsdon et al., 2015)
○ 영국을 필두로 국가적 차원의 '메타 사이언스 전담 기구'가 신설되고 있으며 (UKRI, 2025), EU 차원에서는 ERA Policy Agenda와 Horizon Europe을 통해 연구평가 개혁, 오픈 사이언스 및 연구 정책 모니터링 체계를 강화하고, 제도적 실험과 정책 모니터링을 고도화하는 추세 (European Commission, 2022; 2025)
□ 영국 메타사이언스 동향
○ 연구비 지원기관, 정부 부처, 민간 재단 및 대학 등 다양한 기관에서 연구시스템 자체를 연구 대상으로 설정하고, 연구비 배분, 연구평가, 동료평가, 연구 문화 및 연구 행정 체계의 효과성을 실증적으로 분석하는 연구 수행
○ 2024년 2월 영국 과학혁신기술부(DSIT)와 영국 연구혁신청(UKRI)은 연구개발(R&D) 정책의 증거 기반 의사결정을 지원하기 위해 공동으로 Metascience Unit을 설립
- 메타사이언스 연구과제 지원, 메타사이언스 펠로우십 운영, 국제협력 프로그램 구축 등 연구지원 프로그램 운영
- 연구비 심사제도 실험, 연구평가 방식 비교, 연구행정 혁신 실험 등 정책 실험 수행, 관련된 정책결정 과정에 근거 기반 의사결정 (evidence-informed decision making)을 지원 (DSIT & UKRI, 2025; UKRI, 2025)
○ Research on Research Institute
- 2019년 연구시스템 자체에 대한 체계적이고 실증적인 연구를 수행하기 위해 설립된 국제 메타사이언스 연구 기관
- 세계 20개 이상의 주요 과학기술 연구 펀딩기관, 대학, 테크 기업들이 정식 파트너로 참여하여 데이터를 공유하고 공동 연구를 수행하는 글로벌 허브 (RoRI, 2025a)
□ 기타 유럽 국가 동향
○ 네덜란드는 유럽에서 가장 적극적으로 연구평가 개혁(Research Assessment Reform)을 추진하고 있는 국가 중 하나로 평가
- NWO는 네덜란드의 대표적인 국가 연구비 지원기관으로, 연구비 배분뿐만 아니라 연구평가체계와 연구문화 개선을 주요 정책과제로 추진
○ 독일은 영국과 같이 메타사이언스를 전면에 내세운 전담 조직을 운영하고 있지는 않으나 다양한 관련 기관이 활동
- 연구무결성(research integrity), 연구평가(research assessment), 연구문화(research culture), 오픈사이언스(open science), 연구정책 평가(research policy evaluation) 등을 수행하는 다수의 연구기관과 연구지원기관이 분산적으로 활동하는 유럽 최대 규모의 메타사이언스 생태계 중 하나로 평가(DFG, 2019;DFG, 2022; VolkswagenStiftung, 2025)
○ 노르웨이는 영국과 같은 국가 차원의 메타 사이언스 전담 조직은 존재하지 않으나 분석 개선을 위한 프로그램 운영
- 연구 재현성이나 연구평가 개혁보다는 연구 정책, 연구혁신, 연구 윤리, 과학과 사회의 관계(science–society relations)에 대한 분석이 더 큰 비중을 차지함 (University of Oslo, 2025; University of Bergen, 2025)
4. 일본 메타사이언스 정책 동향 분석
□ 관련 정책 동향
○ 일본은 메타사이언스적 접근보다는 증거기반정책을 중심으로 과학기술정책의 과학화를 제도화하기 시작
- 제4기 과학기술 기본계획(2011-2015)의 정책 내용을 중심으로 문부과학성(MEXT)에서 SciREX(Sci for RE-designing Science, Technology and Innovation Policy) 사업을 추진
․ 이 사업의 목표를 실행하는 과정에서 정책을 데이터 기반으로 설계, 즉 증거 기반의 정책 결정(Evidence-Based Policy Making, EPBM) 추진
- 2015년 이후 일본 정부 정책 혁신은 단순한 정책평가를 넘어 연구 생태계에 대한 개혁으로 확대, 일본의 과학 연구 수행 전체 시스템 자체를 어떻게 바꿀 것인가로 정책의 초점 이동
- 제7기 과학기술 혁신 기본계획(2026 – 2030)에는 이전의 과학의 과학, 연구에 대한 연구(Research on Research) 개념을 발전 제시
․ 연구비 시스템 분석, 연구자의 행동 분석, 평가제도의 영향, 생산성 분석 등의 활동을 포괄
․ AI for Science(인공지능 기반 연구 관리) 등으로 확대되어 전개·발전
○ 일본은 정책을 위한 과학, 증거 기반정책 중심으로 변화가 시작되어 과학연구시스템을 연구하는 메타사이언스로 발전 중
- 일본 학술진흥회(JSPS)의 평가시스템 개선, 연구비 지원제도 개선, NISTEP(일본 과학기술·학술 정책연구소)은 일본 연구데이터 인프라 및 계량 분석의 플랫폼 기능을 수행
- 일본은 주기별 과학기술혁신 기본계획 수립을 통해 과학, 경제, 사회, 안보적인 배경 분석과 일본 과학기술시스템 진단을 토대로 과학기술혁신정책의 방향을 설정
․ 선진국의 과학기술혁신정책시스템 변화와 흐름을 따라가면서 일본 정책시스템에 빠르게 수용해 적용하는 방식으로 소화
5. 선진국 정책 동향 분석 시사점
○ 메타사이언스 분야는 기술패권화에 의한 국가간 혁신경쟁 심화, 연구개발투자 확대에 따른 연구생산성 문제 대두, 과학적 지식 데이터의 폭발적 증가와 연구 재현성 위기 등에 의한 과학시스템의 과학화 요구에 의해 과학정책의 핵심 이슈로 발전 중
○ 과학기술정책 혁신은 메타사이언스에서 제기된 과학연구시스템에 대한 과학적 분석 연구와 데이터 중심의 객관적인 증거 기반정책이 연결된 형태로 추진 중
- 객관성과 증거 기반이라는 공통점으로 인해 개념상으로 메타사이언스와 증거기반정책 간의 혼선이 있으나 두 개념이 연결된 포괄된 형태로 메타사이언스 개념으로 수용 발전
○ 국가별 과학정책시스템의 특성과 과학연구시스템의 효율성에 대한 정치적 압박과 실행력 수준 차이에 따라 나라마다 메타사이언스 추진 범위와 정책적 활용 수준에 차이
- 미국은 오래전부터 과학연구시스템의 과학화를 접근을 추진해 왔으며 과학기술혁신과 관련된 폭넓은 주제들에 대한 연구를 추진. 최근 새로운 과학기술정책 방향 설정과 혁신을 위한 핵심 도구로 메타사이언스를 적극 활용
- 유럽은 메타사이언스적 접근을 여러 국가에서 적용하고 있으며, 특히 영국은 메타사이언스를 적극적으로 활용해 다양한 정책 실험을 추진하는 국가이며 연구결과를 토대로 제도 개선을 적극 추진
- 일본은 메타사이언스 접근 보다는 증거기반정책을 중심으로 정책의 과학화를 추진. AI 기술 적용을 통해 메타사이언스 접근으로 전환 중
○ 미국의 새로운 과학기술정책인 Science: a New Golden Age에 핵심적인 혁신수단으로 메타사이언스의 역할과 활용이 제시되어 글로벌 과학기술혁신정책에서 메타사이언스적 접근이 크게 확대될 것으로 예상
6. 국내 메타사이언스 인프라 현황 분석
□ 국내 인프라 현황 특성과 문제
○ 연구개발 관련 기초 정보에 대한 데이터 체계 구축 및 조사활동 수행
- 국내 연구데이터 및 지원기관, 정책연구기관을 중심으로 관련 데이터 구축
․ KISTI, 한국연구재단, STEPI, KISTEP 등 주요 기관을 중심으로 관련 조사분석활동을 통해 데이터들이 축적되고 있으며, NTIS(국가과학기술지식정보서비스), 기업혁신조사데이터와 같은 연구관리 및 혁신활동조사 데이터 시스템이 구축되어 운영 중
- 연구개발 관리와 정책에 필요한 조사와 관련 데이터들이 비교적 충실히 구축되어 있으나 데이터 기반의 분석과 정책적 활용은 부족
○ 선진국 대비 국내 데이터 기반 메타사이언스 인프라 환경의 격차
- 종합적이고 총괄적인 과학연구시스템 현황을 파악하기 위한 데이터 인프라 및 정보 부족
․ 특정 부문별로 데이터 관련 인프라 구축 및 관리가 별도로 이루어져 국가 연구개발활동 및 생태계 전반을 다루는 분석정보 부족
- 과학연구시스템 분석과 진단 및 정책 활용을 리드하는 거버넌스 체계 미구축
․ 과학적 분석에 의한 과학연구시스템 분석과 혁신을 주도하는 거버넌스 미구축
․ 연구의 재현성 문제 개선, 엄밀성 강화 등 연구 생태계의 건전성 제고를 위한 정책적 관심 부족과 관련 제도 부족
․ 국가 연구개발의 산업적 성과 및 경제적 기여 효과 등 연구개발활동 정보의 일반 대중과의 소통 및 교류 부족
- 데이터 인프라 개방성 부족 및 과학연구시스템 평가정책 부족
․ 연구개발 활동과 관련된 다양한 분야의 외부 전문가들이 다양한 시각에서 분석하고 연구할 수 있도록 원데이터 개방 미비
- 과학연구시스템을 과학적으로 연구하고 및 분석하는 연구활동 부족
․ 관련 데이터의 부족, 데이터 접근성 취약 환경, 데이터 기반 과학연구시스템에 연구지원사업의 부재 등으로 국내 데이터 기반의 시스템 연구 및 정책 연구기반 취약
○ 국가 데이터 사용 및 활용 지원 인프라 및 환경의 미성숙
- 데이터는 공개되어 있지만 연구 가능한 데이터(research-ready data)는 부족
- 데이터 개별 관리체계로 인한 연계 취약 및 관리 방향의 상충 등 비효율적 구조
- 데이터 품질의 불균형 및 사용자 친화적 환경 부족
․ 데이터를 공개하는 수준(Open Data)을 넘어 연구를 가능하게 하는 인프라(Research Infrastructure)'로 전환 필요
7. 국내 메타사이언스 정책 방향과 접근 방안
□ 국내 메타사이언스 정책 방향
○ 선진국 대비 과학연구시스템에 대한 정책연구와 정책 시스템의 격차 줄이기 필요
- 과학기술분야에 오랜 기간 고착화된 기존 구조를 변화시키기 위해서는 객관적이고 과학적인 분석 접근을 통한 문제 확인과 분석이 중요
- 선진국들은 데이터 기반의 과학연구시스템 분석을 통해 평가제도, 연구비 배분제도의 개혁 및 정책실험 추진
- 메타사이언스는 데이터 기반의 과학적 분석을 통해 증거기반정책의 기반을 확고히 하고, 이를 통해 과학연구정책 및 연구시스템의 질적 수준을 높여 국가 과학기술혁신 정책시스템의 경쟁력 제고 가능
○ 메타사이언스 기반 증거기반 정책시스템과 이를 지원하는 연구시스템 구축이 필요
- 데이터에 기반한 과학적 분석 연구가 이루어지도록 메타사이언스 정책연구 및 연구 기반 확충이 우선 중요
- 과학연구시스템을 과학적으로 분석 접근하기 위한 연구 추진 및 활성화를 위해 연구지원시스템 구축 필요
○ 메타사이언스 관점에서 국내 연구개발 데이터 인프라 점검 및 개선 필요
- 메타사이언스 정책 도입을 통해 기존 국내 연구개발 데이터 인프라에 대한 종합 점검, 필요한 정보 창출에 대한 연구 수행 필요
□ 국내 메타사이언스 접근 방안
○ 메타사이언스 초기 정책 추진 및 연구지원사업 구축
- 메타사이언스 정책 도입을 위한 정책 방향을 설정하고 담당 부서 또는 기능의 구체화 필요
- 메타사이언스 활동 지원을 위한 지원사업의 추진
․ 메타사이언스적 접근으로 과학연구시스템을 분석하는 다양한 관점의 연구 지원 및 공모 관리 추진
○ 기존 정책연구의 메타사이언스 접근 확대
- 메타 사이언스 정책의 성공은 정책연구의 과학적 분석 역량과 질적 수준에 기반하므로 정책연구의 기반 확보와 연구 확대를 위한 전략적 접근 필요
- 기존 정책연구기관의 정책연구의 일정 비율을 메타사이언스적 접근을 통해 추진하도록 권고
- 메타사이언스가 정책연구체계의 한 주류를 형성하도록 기존 정책연구 접근과의 조화와 조정을 통한 정책연구체계의 개편
○ 메타사이언스 정책을 주도할 정책 거버넌스 구축
- 메타사이언스 정책이 적극적으로 도입되려면 상위 거버넌스로부터의 적극적인 지지와 지원이 필요
- 메타사이언스 정책은 작은 유형의 정책 변화라기 보다는 정책접근의 구조적 변화로 해석
○ 메타사이언스의 체계적 추진을 위한 TF 구성 운영
- 국내의 경우 메타사이언스 분야에 대한 이해도가 낮아 사전 대응 준비 필요, 체계화된 사전 준비를 위한 TF 구성 및 운영 필요
- 메타사이언스 정책 추진에 필요한 환경 조성과 제도적 준비를 체계적으로 추진하고 관리할 테스크 포스 팀 운영 필요
□ 앞으로 AI 기반 과학혁명을 통한 연구생산성의 획기적인 제고는 AI기술의 효과적인 활용과 함께 메타사이언스 연구를 통한 과학연구시스템의 혁신이 이루어질 때 가능함