파괴적 혁신의 확산 메커니즘 : 지식 흐름에서 지식 파괴성과 인지적 거리의 상호작용에 관한 실증 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Scientific progress depends on the continuous exchange and recombination of knowledge, and knowledge flow is central to academic development. Knowledge can be either consolidative, reinforcing existing paradigms, or disruptive, redirecting prevailing lines of inquiry. While cognitive proximity typically facilitates absorption, disruptive knowledge may conflict with established assumptions and face resistance among cognitively close researchers. Yet, how cognitive distance shapes the diffusion of disruptive knowledge has been insufficiently examined.
This study extends the cognitive distance–learning framework by introducing knowledge disruption as a structural moderator. Using the Disruption Index, we expect consolidative knowledge to be more easily absorbed by proximate actors, whereas disruptive knowledge may encounter reduced absorptive capacity nearby and draw greater attention from distant cognitive communities. The analysis uses Microsoft Academic Graph (MAG) data, covering 755,230 focal papers published in 2015 and 18,309,382 citing papers. Cognitive distance is measured via cosine similarity based on research teams' publication histories.
The results show that disruption moderates the relationship between cognitive distance and knowledge flow. Low-disruption knowledge flows most strongly at close distances, whereas higher disruption weakens near-distance flow and increases distant uptake. Disruption also displays a direct positive association with knowledge flow.
This study contributes by integrating knowledge disruption into the cognitive distance–learning framework, shifting attention from the creation to the diffusion of disruptive knowledge, and demonstrating that these interaction patterns appear consistently across fields. The findings highlight differentiated diffusion mechanisms across knowledge types and provide a basis for understanding how cumulative and transformative advances co-evolve in scientific ecosystems.

국문 초록 (Abstract)

과학적 진보가 연구자들 간의 지속적인 지식 교류와 재조합을 통해 이루어진다는 점에서 지식 흐름은 학문 발전과 혁신의 핵심 기반을 이룬다. 지식은 기존 패러다임을 보완·확장하는 강화적 지식(consolidative knowledge)과 기존 패러다임을 전환하거나 새로운 발전경로를 여는 파괴적 지식(disruptive knowledge)으로 구분할 수 있다. 기존 연구는 인지적 근접성이 지식 확산을 촉진한다고 보았으나, 파괴적 지식은 기존 체계와의 단절성으로 인해 근접 연구자에게는 거부되거나 무시될 가능성이 있다. 그럼에도 그동안 파괴적 지식의 확산이 인지적 거리와 어떤 관계를 가지는지에 대하여 충분히 검증되지 않았다. 본 연구는 파괴적 지식이 인지적 거리의 관점에서 강화적 지식과 구별되는 확산 양상을 보이는지 실증적으로 살펴보았다.
이를 위해 인지적 거리 기반 학습 모형을 확장해 지식 파괴성(disruption)을 구조적 조절 요인으로 도입하였다. 지식 파괴성을 파괴성 지수(disruption index)를 통하여 측정한 뒤, 파괴성 정도가 낮은 강화적 지식은 인지적으로 가까운 범위에서 흡수역량이 극대화되지만, 파괴성이 높은 파괴적 지식은 원거리에서 활발히 확산될 것으로 가정하였다. 이러한 가설을 검증하기 위해 Microsoft Academic Graph(MAG) 서지 데이터셋을 활용하여 2015년에 발표된 학술논문 755,230편과 이를 인용한 후행 논문 18,309,382건 간의 인용 관계를 분석하였다. 인지적 거리는 연구팀의 출판 이력을 바탕으로 코사인 유사도(cosine similarity)를 활용하여 측정하였다.
분석 결과, 파괴성은 인지적 거리와 지식 흐름 간 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 파괴성이 낮을 때는 근거리 지식 흐름이 강하게 나타나고, 파괴성이 높을수록 근거리 흐름은 약화되면서 원거리 확산이 촉진되었다. 이는 파괴성이 흡수역량을 조절함으로써 지식 흐름의 양상을 조절하는 것으로 볼 수 있다. 그리고 파괴성은 직접적으로 지식 확산을 강화하는 효과가 확인되었다. 지식의 파괴성이 높아질수록 지식 흐름이 높아지는 경향을 확인하였다. 이러한 결과는 파괴성이 직접적으로 연구자들의 주목을 촉발하는 역할을 지닌 것으로 해석할 수 있다.
본 연구의 기여는 다음과 같다. 첫째, 인지적 거리 기반 학습 이론에 지식 파괴성을 통합하여 지식 파괴성이 지식 흐름을 조절한다는 사실을 밝혔다. 둘째, 파괴적 지식에 관한 기존의 생성 단계에 치우친 연구동향과 차별적으로 파괴적 지식의 확산 메커니즘에 대한 이해를 확장하였다. 셋째, 대규모 학술 데이터 분석을 통해 이러한 상호작용이 다양한 학문 분야에서 일관되게 나타나는 양상임을 실증하였다. 본 연구는 지식의 성격에 따라 차별화된 확산 메커니즘이 존재한다는 것을 규명함으로써, 누적적 진보와 전환적 진보를 균형적으로 수용하는 연구 생태계 설계에 이론적 기반을 제공한다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제1절 배경 및 목적 1
• 제2절 방법 및 구성 6
• 제 2 장 이론적 배경 10
• 제1절 근접성 이론 10
• 제2절 인지적 거리와 지식 흐름 12
• 제3절 파괴적 지식의 개념과 측정 16
• 제4절 파괴적 지식과 지식 확산의 관계 22
• 제5절 연구의 차별성 26
• 제6절 연구모형 28
• 제 3 장 연구 방법 32
• 제1절 데이터 수집 및 정제 과정 32
• 제2절 변수 정의 및 측정 34
• 가. 지식 파괴성(Disruption Index, DI) 34
• 나. 인지적 거리(Cognitive Distance, CD) 35
• 다. 핵심 변수 간 관계 구조 37
• 라. 지식 흐름(Flow Rate) 38
• 마. 통제변수 39
• 제3절 분석 모형 42
• 제 4 장 연구 결과 45
• 제1절 기술통계 및 상관분석 45
• 가. 원 데이터의 주요 특성 45
• 나. 변환 데이터의 기술통계 49
• 다. 상관분석 51
• 제2절 분산팽창요인(VIF) 분석 53
• 제3절 회귀분석 결과 54
• 가. 인지적 거리의 비선형 효과 55
• 나. 지식 파괴성의 주효과 55
• 다. 지식 파괴성의 조절 효과 56
• 라. 통제변수의 효과 57
• 마. 강건성 검증 59
• 제4절 상호작용 효과의 시각화 59
• 제5절 강건성 분석 64
• 제 5 장 결 론 67
• 제1절 논의 및 시사점 67
• 가. 논의 67
• 나. 이론적 기여 71
• 다. 정책적 함의 73
• 제2절 한계 및 향후 연구방향 77
• 참고문헌 82
• 부 록 94
• 1. 인지적 거리와 지식 파괴성의 상호작용 효과 3차원 표면도 94
• 2. 학문분야별 인지적 거리 상 지식 파괴성 96
• 3. Web of Science Research Areas 97
• ABSTRACT 103