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ISBN의 함정

 (rygoldstein.com)
4P by GN⁺ 8시간전 | ★ favorite | 댓글 2개
  • 영화 기록 앱 Letterboxd처럼 깔끔하고 실용적인 도서 기록 앱을 만들려는 시도중에, ISBN 체계의 구조적 문제가 핵심 장애물이었음
  • 책 검색 기능을 위한 Google Books API가 동일한 작품의 여러 ISBN 버전을 각각 다른 항목으로 반환하는 문제를 발견
  • 이는 서지학적 구조(FRBR 모델) 에서 ‘작품(work)’과 ‘표현(expression)’, ‘형태(manifestation)’가 구분되기 때문이며, 사용자는 단순히 ‘책을 읽었다’는 사실만 기록하고 싶어도 데이터가 세분화되어 있음
  • OpenLibrary가 ‘작품’ 중심의 데이터 구조를 제공하지만, 여전히 중복과 불완전성이 존재해 완전한 대안이 되지 못함
  • 영화 데이터베이스 TMDB처럼 책 분야에는 고품질의 공개 메타데이터 인프라가 부재하며, 이는 책 중심 소셜 플랫폼 개발의 주요 장애 요인임

Letterboxd와 책 플랫폼의 비교

  • Letterboxd는 깔끔한 인터페이스와 비침해적 소셜 기능으로 영화 감상 기록을 쉽게 관리할 수 있음
    • 사용자는 시청한 영화와 시점을 간단히 기록 가능
  • 반면 GoodReads는 복잡한 UI와 다단계 클릭 구조로 인해 책 기록이 불편함
    • ‘읽은 책’, ‘읽을 책’이 한 화면에 섞여 있으며, 독서 챌린지·뉴스레터 등 부가 요소가 공간을 차지
    • GoodReads가 이렇게 불편한 이유는 Amazon 도서 판매 사업의 낮은 우선순위 파생 제품이기 때문
  • Storygraph 역시 유사한 문제를 가지고 있어, 사용자는 결국 Obsidian 파일로 개인 기록을 관리하게 됨

Google Books API와 ISBN 문제

  • 책 검색 기능을 만들기 위해 Google Books API를 사용했으나, 동일한 작품이 여러 ISBN으로 중복 검색되는 현상 발생
    • 예시로 “The Last Unicorn”을 검색하면 하드커버, 페이퍼백, eBook, 개정판 등이 각각 다른 ISBN으로 반환됨
  • 각 ISBN은 서로 다른 판형이나 판본을 의미하지만, 사용자는 단순히 ‘책을 읽었다’는 사실만 기록하고 싶음
  • 이러한 구조는 검색 및 데이터 통합을 어렵게 만들어, 단일 작품 단위의 기록 시스템 구축에 부적합함

FRBR 모델과 ‘작품’ 단위 접근

  • 도서관학에서 사용하는 FRBR 모델은 도서 데이터를 네 가지 계층으로 구분
    • Work(작품): 추상적 창작물 자체 (예: 소설 "The Last Unicorn")
    • Expression(표현): 특정 판본
    • Manifestation(형태): 특정 판본의 물리적 포맷 (페이퍼백, 하드커버 등)
    • Item(개체): 컬렉션 내 개별 물리적 사물
  • Google Books는 주로 ‘표현’ 또는 ‘형태’ 수준의 데이터를 반환하지만, 사용자는 ‘작품’ 수준의 추상적 단위를 필요로 함
  • OpenLibrary는 ‘작품’ 중심의 데이터 구조를 제공하지만, 여전히 중복된 항목이 존재
    • 예: Yoko Ogawa의 Hotel Iris 검색 시 동일 작품이 네 번 중복 표시

데이터 품질과 생태계의 한계

  • Letterboxd는 The Movie Database (TMDB) 를 기반으로 작동하며, TMDB는 약 100만 개 영화 데이터를 보유
  • 반면 OpenLibrary는 4천만 개 이상의 작품을 포함하지만, 불완전하고 정제되지 않은 데이터가 많음
  • 영화 데이터는 상업적 플랫폼과 커뮤니티 기여가 결합되어 품질이 높지만, 책 데이터는 규모가 크고 자금 지원이 부족함
  • 이로 인해 책 중심의 Letterboxd형 서비스를 만들기 위한 기반 데이터가 부재

결론 및 향후 시도

  • 완전한 오픈소스 도서 메타데이터 인프라가 존재하지 않아, 책 기록 플랫폼 개발은 영화보다 훨씬 어려운 과제임
  • 저자는 여전히 독립적인 책 기록 시스템 구축을 시도할 예정
  • 영화 취향을 찾는 경험처럼 책 기록도 개인화된 접근이 필요함
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nemorize 3시간전  [-]

그야... ISBN은 출판물의 식별자지 컨텐츠의 식별자가 아니니까...
제목이 너무 어그로네요ㅋㅋ

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GN⁺ 8시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • MusicBrainz의 데이터베이스 구조가 떠오름
    예를 들어 Nirvana의 Nevermind 앨범은 하나의 release group으로, 테이프·CD·LP·프로모션 등 다양한 매체나 국가별 재발매 버전이 존재함
    어떤 경우엔 카탈로그 번호나 바코드가 달라 구분되지만, 어떤 경우엔 동일한 코드로 표기되어도 실제로는 다른 버전임
    같은 녹음이라도 리마스터링이나 편집, 검열 등으로 달라질 수 있음
    MusicBrainz는 이런 차이를 세밀히 추적하며, 동일 녹음인지 아닌지를 명확히 구분함
    커버곡이나 표준곡처럼 여러 아티스트가 녹음한 경우엔 ‘work’ 단위로 작곡가·작사가 정보를 연결함
    이런 정교한 관계형 데이터베이스 설계가 창작물의 동일성과 차이를 기록하는 데 매우 유용하다고 느낌
    관련 링크

    • 최근에는 책을 위한 BookBrainz라는 데이터베이스도 알파 버전으로 운영 중임
      bookbrainz.org/about
      MusicBrainz와 유사한 스키마라면 데이터 추출이 매우 용이할 것으로 기대함
    • Bach의 더블 바이올린 협주곡 CD를 MusicBrainz에 등록하려다 CD-ID 인덱싱 오류를 겪은 적이 있음
      계정을 만들어 데이터를 직접 업로드하고, 여러 번의 수정 끝에 등록 성공함
      중국 웹사이트에서 동일한 호주판 CD 정보를 찾아 참고했는데, 시장별로 미세하게 다른 버전이 존재함을 깨달음
      사람들은 ‘고유 식별자’를 갱신하는 데 너무 느슨하다는 점에서 MusicBrainz 팀에 깊은 공감을 느낌
    • 10000 Maniacs의 In My Tribe 앨범이 좋은 예시임
      1987년판과 1989년판(‘Peace Train’ 삭제판)의 UPC 번호가 동일했음
      90년대 중반 중고 CD 매장에서 삭제 전 버전을 찾느라 애쓴 기억이 있음
    • 최근 CD 바코드를 스캔해봤는데 MusicBrainz에서 90~95%는 인식됨
      나머지는 지역별로 트랙 수가 다른 여러 버전이 존재해 헷갈렸음
      트랙별 아티스트 정보를 명시할 수 있는 기능이 있었다면 검색 정확도가 높았을 것 같음
    • Kindle Press를 통해 출판한 책의 경우, ISBN은 동일하지만 최소 3개의 공식 개정판과 여러 사소한 수정판이 존재함
      오타 수정 정도의 차이만 있어도 구분이 어려움

  • Wikidata는 FRBR 호환 공개 데이터베이스로, 최근 몇 년간 책 관련 품질이 크게 향상됨
    예시로 든 오가와 요코의 호텔 아이리스는 동일 작품이 아니라 서로 다른 번역본임
    번역은 원작과 다른 파생 저작으로 봐야 함
    다만 목록이 뒤섞여 있어 오류가 많음

    • FRBR에서는 번역도 일반적으로 같은 작품(work) 으로 간주함
      OpenLibrary에서는 하나의 work로 묶고, 언어와 번역자 정보를 edition에 저장함
      현재의 중복은 언어별 자동 병합 과정에서 생긴 문제로 보임
    • 번역을 별도 파생물로 보더라도, 검색 시에는 하나의 주체로 묶여야 함
      사용자가 원작과 번역본을 함께 탐색할 수 있도록 하는 게 이상적임

  • LibraryThing을 추천함
    Goodreads보다 훨씬 낫다고 느낌
    책의 WEMI 구조(work, expression, manifestation, item) 를 구분하는 것이 중요함
    “돈키호테를 읽었다”는 work 수준의 이야기이고, “내 책에 커피 자국이 있다”는 item 수준의 이야기임

  • 주(state) 단위 독서 대회에서 책을 ISBN으로만 관리해 학생들이 찾기 어려웠음
    그래서 WorldCat의 ISBN 매핑 데이터베이스를 이용해 동일 내용의 다른 ISBN을 연결하는 SQL 조인을 추가함
    그 결과 10년간 학생들이 추가로 백만 권 이상의 책을 읽게 되었음

    • SQL 쿼리가 궁금하다는 질문이 이어짐

  • Anna’s Archive는 ISBN 관련 데이터 정리에 큰 기여를 함
    WorldCat을 스크레이핑해 활용했고, 현재는 ISSN(정기간행물) 데이터베이스도 구축 중임
    ISSN은 책에 비해 매우 부족한 상태임

  • Open Library는 Brewster Kahle(Internet Archive 창립자)와 Aaron Swartz의 초기 작업에서 출발했음을 상기함
    관련 블로그

  • 실제 서점에서 책을 보고 구매했는데, 집에 와보니 같은 판본을 이미 가지고 있는 경우가 종종 있었음
    ISBN으로 내 소장 목록을 검색할 수 있었다면 이런 중복 구매를 막을 수 있었을 것임

    • 전자책만 천 권 가까이 가지고 있는데, 어떤 책을 보유 중인지 확실히 알고 있어서 그런 일이 없다는 반응이 있음

  • 개인 프로젝트로 ISBNDB API를 이용한 책 관리 사이트를 만든 경험이 있음
    제목 검색 시 수많은 판본과 언어, 제본 형태가 뒤섞여 결과가 매우 복잡했음
    Jaccard 유사도 기반으로 결과를 정리했지만 완벽하지 않았음
    OpenLibrary를 대안으로 검토 중임

  • StoryGraph 앱이 나쁘지 않다고 느낌
    AI 기능을 피하고 싶은 사용자를 배려한 인터페이스가 좋음
    검색 기능도 우수함

    • Hardcover.app도 좋은 대안임
      개인적으로 2017년 이후부터 사용 중이며, 탈올리고폴리를 목표로 선택했음

  • ISBN에는 출판사 식별자가 포함되어 있어, 동일한 책이라도 시장별로 다른 ISBN을 가질 수 있음

    • 뉴질랜드에서는 정부 도서관 서비스를 통해 ISBN을 발급받는데, 출판사 이름을 등록해야 함
      무료 서비스라 국가별로 다를 수 있음
    • ISBN은 출판사나 기업이 블록 단위로 구매하며, 내부적으로 각 인프린트에 배정함
      따라서 출판사명이 직접 들어가진 않지만, 구조상 식별이 가능함
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