[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,93 +2,121 @@
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id: wiki-2026-0508-sociology-of-knowledge
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title: Sociology of Knowledge
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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-SOKO-001]
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aliases: [Wissenssoziologie, Social Construction of Knowledge, Mannheim Sociology]
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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, sociology, knowledge, Epistemology, social-reality]
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [sociology, epistemology, philosophy, knowledge, social-theory]
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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: unspecified
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framework: unspecified
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language: agnostic
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framework: social-theory
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# [[Sociology of Knowledge|Sociology of Knowledge]]
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# Sociology of Knowledge
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "무엇을 아느냐는 당신이 어디에 있느냐에 달려 있다: 우리가 진리라고 믿는 것들이 사실은 사회적 위치, 역사적 배경, 권력 관계에 의해 형성된 '사회적 구성물'임을 밝히는 학문."
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## 매 한 줄
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> **"매 모든 knowledge 는 매 social context 에 매 embedded"**. Karl Mannheim (*Ideology and Utopia*, 1929) 가 founding 한 매 sub-discipline — 매 truth claims, 매 scientific paradigm, 매 even mathematical conventions 까지 매 producing community 의 매 social structure 의 reflection 이라고 본다. 매 Berger & Luckmann (*Social Construction of Reality*, 1966) 가 매 modern reformulation.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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지식 사회학(Sociology of Knowledge)은 인간의 사고와 지식이 일어나는 사회적 기원을 연구하는 학문입니다.
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## 매 핵심
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1. **핵심 명제**:
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* **Social Construction of Reality**: 현실은 고정된 것이 아니라 사람들의 상호작용과 합의를 통해 만들어짐 (피터 버거, 토마스 루크만).
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* **Ideology and Utopia**: 지식은 특정 집단의 이해관계를 대변하는 '이데올로기'이거나 변화를 꿈꾸는 '유토피아'적 성격을 가짐 (칼 만하임).
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2. **분석 대상**:
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* 상식, 과학적 사실, 종교적 신념 등이 어떻게 정당성을 획득하고 사회적으로 유통되는지 추적.
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* **Habitus**: 특정 계급적 환경이 개인의 무의식적 성향과 지식 구조를 형성함 (부르디외).
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3. **현대적 의의**:
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* 데이터와 알고리즘 역시 개발자의 가치관과 사회적 배경이 투영된 '사회적 산물'임을 인지하게 함.
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### 매 founders / lineage
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- **Marx**: 매 economic base → 매 ideological superstructure 의 매 proto-thesis.
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- **Mannheim** (1929): 매 ideology vs utopia, 매 *Seinsverbundenheit des Wissens* (knowledge's existential bondedness).
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- **Berger & Luckmann** (1966): 매 reality 의 매 social construction — externalization → objectivation → internalization.
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- **Kuhn** (1962): 매 paradigm + 매 normal/revolutionary science — 매 scientific knowledge 의 매 community 의 conventions 으로.
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- **SSK / Strong Programme** (Bloor, Edinburgh, 1976): 매 even successful science 의 매 sociological explanation 가능.
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- **Latour ANT**: 매 actor-network — 매 human + non-human 의 매 hybrid network 가 매 facts 생산.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 "객관적 진리는 존재한다"는 전제하에 지식을 보았으나, 현대의 포스트모던 지식 정책은 '진리의 다수성'과 '지식의 상대성'을 수용하며 다양한 목소리를 정책에 반영하는 방향으로 선회함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: AI 모델이 학습하는 데이터가 특정 국가나 계층에 편중되어 '지식의 식민화'를 일으키는 것을 막기 위해, 데이터 수집 단계부터 사회적 다양성을 강제하는 '글로벌 지식 정의 정책'이 글로벌 표준으로 논의 중임.
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### 매 핵심 thesis
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- **매 standpoint epistemology**: 매 knower 의 매 social position 이 매 known 에 영향.
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- **매 paradigm-bound**: 매 "fact" 자체 가 매 prevailing paradigm 안 에서 만 sense 함.
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- **매 distinction (Bourdieu)**: 매 cultural capital, 매 habitus 가 매 academic / scientific 의 매 selection 좌우.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Social[[Systems Theory|systems Theory]], [[Philosophy|Philosophy]] of Science, [[Ethics & AI|Ethics & AI]], [[Scientific Communication|Scientific Communication]], [[Semantics & Ontology|Semantics & Ontology]]
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- **Modern Tech/Tools**: Discourse [[Analysis|Analysis]] software, Algorithmic bias auditing tools.
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### 매 응용
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1. **Science studies**: 매 lab ethnography (Latour & Woolgar *Laboratory Life*).
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2. **Tech history**: 매 silicon valley 의 매 culture 가 매 tech direction 형성.
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3. **AI ethics**: 매 ML model 의 매 bias 가 매 producing community 의 매 reflection.
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4. **Knowledge management**: 매 tacit knowledge (Polanyi/Nonaka) 의 매 social embedding.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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(매 mostly conceptual domain — 매 code patterns 적음, but 매 modern computational social science 의 적용)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Pattern 1: Citation network analysis (매 paradigm detection)
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```python
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import networkx as nx
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from sklearn.cluster import SpectralClustering
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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# 매 OpenAlex API 의 citation graph build.
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def build_citation_graph(seed_papers):
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G = nx.DiGraph()
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for p in seed_papers:
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G.add_node(p["id"], **p)
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for ref in p["referenced_works"]:
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G.add_edge(p["id"], ref)
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return G
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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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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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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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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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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# 매 community detection — 매 paradigm proxy.
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def detect_paradigms(G, k=5):
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A = nx.to_scipy_sparse_array(G.to_undirected())
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sc = SpectralClustering(n_clusters=k, affinity="precomputed_nearest_neighbors")
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labels = sc.fit_predict(A)
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return dict(zip(G.nodes, labels))
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Pattern 2: Bias-in-corpus probe
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```python
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# 매 ML training corpus 의 매 socio-demographic bias quantify.
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from collections import Counter
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import re
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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def occupation_gender_skew(corpus, occupations, pronouns):
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counts = {occ: Counter() for occ in occupations}
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for doc in corpus:
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for occ in occupations:
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||||
for match in re.finditer(rf"\b{occ}\b\s+\w+\s+(\w+)", doc, re.I):
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||||
token = match.group(1).lower()
|
||||
if token in pronouns:
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||||
counts[occ][pronouns[token]] += 1
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return counts
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```
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 매 scientific consensus 의 origin 분석 | Kuhn paradigm + 매 citation network |
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| 매 ML bias audit | Standpoint epistemology — 매 producer demographics |
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| 매 organizational tacit knowledge | Polanyi/Nonaka SECI model |
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| 매 tech adoption pattern | Latour ANT — 매 human + non-human |
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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**기본값**: 매 reflexive — 매 자기 의 분석 도 매 같은 sociological forces 의 subject.
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Sociology]] · [[Epistemology]]
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- 변형: [[Strong Programme]] · [[Actor-Network Theory]] · [[Social Construction of Reality]]
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- 응용: [[Paradigm Shift]] · [[Bias in ML]] · [[Tacit Knowledge]]
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||||
- Adjacent: [[Philosophy of Science]] · [[Standpoint Theory]] · [[Bourdieu]]
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 academic discipline 의 매 origin / school mapping, 매 paradigm 식별.
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**언제 X**: 매 LLM 자체 가 매 producing community 의 매 bias 의 carrier — 매 reflexive caution.
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## ❌ 안티패턴
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- **Vulgar relativism**: 매 모든 knowledge 가 매 equally valid — Bloor 의 strong programme 의 매 misreading.
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- **Reductionism**: 매 모든 fact 의 매 social cause 만 — 매 material/empirical evidence 무시.
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- **Self-exemption**: 매 sociology of knowledge 의 매 itself 에 매 적용 X — 매 reflexivity 결핍.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Mannheim *Ideology and Utopia*; Berger & Luckmann *Social Construction of Reality*; Bloor *Knowledge and Social Imagery*).
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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 — Sociology of Knowledge 의 lineage (Marx → Mannheim → Berger/Luckmann → SSK → ANT), thesis, computational adaptations 정리 |
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Reference in New Issue
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