[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,65 +2,158 @@
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id: wiki-2026-0508-secondary-research
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title: Secondary Research
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-SERE-001]
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aliases: [Desk Research, Literature Review, Existing-Data Analysis]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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tags: [auto-reinforced, secondary-Research, desk-reSearch, literature-review, existing-data, cost-Efficiency]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [research, methodology, literature-review, knowledge-synthesis]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: agnostic
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framework: research-methods
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# [[Secondary-Research|Secondary-Research]]
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# Secondary Research
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "거인들의 어깨 빌리기: 내가 직접 실험실에서 땀 흘리는 대신, 이미 누군가가 고생해서 모아둔 데이터나 논문, 리포트를 수집하고 분석하여 빠르게 결론에 도달하는 '지식의 가성비 사냥'."
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## 매 한 줄
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> **"매 secondary research = 매 existing 의 published / collected data 의 매 analysis"**. 매 primary research (raw 새 data 수집) 의 반대. 매 lit review, 매 meta-analysis, 매 industry report 분석, 매 dataset reuse 다 포함. 매 2026 년 LLM-assisted secondary research 가 매 dominant — 매 single researcher 의 매 weeks → 매 hours.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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2차 연구(Secondary-Research) 혹은 데스크 리서치는 이미 발표되거나 수집된 기존 데이터를 가공하여 수행하는 연구입니다.
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## 매 핵심
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1. **장점**:
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* **Cost-Efficiency**: 직접 실험(Primary)하는 것보다 훨씬 싸고 빠름. (Efficiency와 연결)
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* **Macroscopic View**: 여러 연구를 합쳐서(Meta-[[Analysis|Analysis]]) 더 큰 흐름 파악 가능. ([[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]]와 연결)
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* **Baseline Setting**: 새로운 실험을 하기 전, 현재 어디까지 밝혀졌는지 확인.
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2. **왜 중요한가?**:
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* 모든 위대한 혁신은 기존 지식의 재해석에서 시작되며, 2차 연구는 그 '재료'를 가장 효율적으로 모으는 과정이기 때문임.
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### 매 vs primary research
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- **Primary**: 매 직접 collect — survey, interview, experiment, observation. 매 control 큼, 매 cost 큼.
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- **Secondary**: 매 already-published 의 reuse — books, papers, gov stats, industry reports, internal docs. 매 cheap, 매 fast, 매 control 작음.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 도서관에서 먼지 쌓인 책을 찾는 정책이었으나, 현대 정책은 AI가 실시간으로 전 세계 웹 정보를 긁어 요약해 주는 'AI 가속 2차 연구 정책'으로 전환됨(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 본 시스템이 Obsidian을 뒤져 600개 주제 정책을 채우는 과정 자체가 고도로 자동화된 '2차 연구 정책'의 실무 사례이며, 여기서 얻은 통찰 정책이 다시 1차적인 실행(코드 작성 등)으로 이어지는 선순환 구조 정책을 가짐.
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### 매 source taxonomy
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- **Academic**: peer-reviewed papers (PubMed, arXiv, Google Scholar, Semantic Scholar, OpenAlex).
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- **Government**: census, BLS, OECD, World Bank, KOSIS.
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- **Industry**: Gartner, Forrester, IDC, McKinsey, CB Insights, Statista.
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- **Internal**: company analytics, post-mortems, design docs.
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- **Community**: HN, Reddit, GitHub, blog posts (lower trust, higher recency).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Efficiency|Efficiency]], [[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]], [[Research-Methodology|Research-Methodology]], [[Reference|Reference]], [[Analysis|Analysis]]
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- **Modern Tech/Tools**: Google Scholar, Statista, McKinsey [[Reports|Reports]], AI Research agents.
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### 매 응용
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1. **Lit review**: 매 새 paper 의 매 background section.
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2. **Market analysis**: 매 startup 의 매 TAM/SAM/SOM 추정.
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3. **Competitor research**: 매 product strategy 의 매 input.
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4. **Meta-analysis**: 매 multiple studies 의 매 effect size 통합.
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5. **Due diligence**: 매 investment / 매 acquisition 의 매 background.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Pattern 1: LLM-assisted lit review
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```python
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import anthropic, asyncio
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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client = anthropic.AsyncAnthropic()
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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async def summarize_paper(abstract: str, question: str):
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msg = await client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=512,
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system="You are a careful research assistant. Cite verbatim.",
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messages=[{
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||||
"role": "user",
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"content": f"Question: {question}\n\nAbstract:\n{abstract}\n\nIs this relevant? If yes, extract key findings + methodology in 3 bullets.",
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}],
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)
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return msg.content[0].text
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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||||
async def lit_review(question: str, abstracts: list[str]):
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||||
results = await asyncio.gather(*[summarize_paper(a, question) for a in abstracts])
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||||
return [r for r in results if "not relevant" not in r.lower()]
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||||
```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Pattern 2: arXiv / Semantic Scholar fetch
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```python
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import requests
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||||
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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||||
def search_semantic_scholar(query: str, limit=20):
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||||
r = requests.get(
|
||||
"https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search",
|
||||
params={
|
||||
"query": query,
|
||||
"limit": limit,
|
||||
"fields": "title,abstract,year,authors,citationCount,openAccessPdf",
|
||||
},
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||||
)
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||||
return r.json()["data"]
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||||
```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Pattern 3: Citation graph traversal
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||||
```python
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||||
def expand_citations(seed_papers, depth=2):
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||||
frontier = list(seed_papers)
|
||||
seen = set(p["paperId"] for p in seed_papers)
|
||||
for _ in range(depth):
|
||||
next_frontier = []
|
||||
for paper in frontier:
|
||||
r = requests.get(
|
||||
f"https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/{paper['paperId']}/references",
|
||||
params={"fields": "title,abstract,year,citationCount"},
|
||||
)
|
||||
for ref in r.json().get("data", []):
|
||||
pid = ref["citedPaper"]["paperId"]
|
||||
if pid and pid not in seen:
|
||||
seen.add(pid)
|
||||
next_frontier.append(ref["citedPaper"])
|
||||
frontier = next_frontier
|
||||
return list(seen)
|
||||
```
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||||
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||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
### Pattern 4: Source-trust scoring
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||||
```python
|
||||
def trust_score(source: dict) -> float:
|
||||
base = {
|
||||
"peer-reviewed": 0.9,
|
||||
"preprint": 0.7,
|
||||
"government": 0.85,
|
||||
"industry-paid": 0.6,
|
||||
"blog": 0.4,
|
||||
"social": 0.2,
|
||||
}.get(source["type"], 0.3)
|
||||
age_yrs = 2026 - source["year"]
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||||
decay = max(0.5, 1 - 0.05 * age_yrs)
|
||||
citations = min(1.0, source.get("citations", 0) / 100)
|
||||
return base * decay * (0.6 + 0.4 * citations)
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 매 새 topic 빠른 overview | LLM survey + 매 5-10 review papers |
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| 매 medical / safety claim | Cochrane / systematic review only |
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| 매 market size estimation | Triangulate 3+ sources (Gartner + government + internal) |
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| 매 historical trend | Government/longitudinal data |
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| 매 cutting-edge tech | arXiv (acknowledge non-peer-reviewed) |
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**기본값**: 매 source diversification — 매 single source 의 매 trust X. 매 triangulate ≥3.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Research Methodology]]
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- 변형: [[Primary Research]] · [[Meta-Analysis]] · [[Systematic Review]]
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- 응용: [[Literature Review]] · [[Market Research]] · [[Competitor Analysis]]
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||||
- Adjacent: [[Knowledge Synthesis]] · [[Source-Trust Level]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 abstract 의 매 relevance filter, 매 cross-paper synthesis, 매 lit review draft.
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**언제 X**: 매 LLM 의 매 hallucinated citations — 매 always 매 source verify.
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## ❌ 안티패턴
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- **Single-source bias**: 매 매 1 paper / 매 1 industry report 만 의 매 conclusion.
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- **Citation laundering**: 매 LLM 생성 citation 의 매 unverified copy-paste.
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- **Stale data**: 매 fast-moving field (LLM, crypto) 의 매 2-yr-old report 의 매 current 처럼 사용.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Cooper *Research Synthesis and Meta-Analysis* 5th ed; PRISMA 2020 guidelines).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Secondary Research 의 vs primary, source taxonomy, LLM lit-review pipeline, citation graph, trust scoring 정리 |
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Reference in New Issue
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