본 글은 Edmondson과 McManus가 2007년에 Academy of Management Review에 게재한 Methodological fit in management field research의 내용을 요약한다(원문 링크). 이번 글에서는 논문의 방법론적 적합성(methodological fit)의 중요성을 다룬다. 논문 쓰기 기초 관련 글 타래는 다음 링크를 살펴보면 된다.
■ 논문의 방법론적 적합성이란?
논문에서 말하는 방법론적 적합성은 연구의 목적과 연구 방법이 일치하고, 데이터 수집 및 분석 방법이 연구 질문과 이론적 기반에 부합하는 것을 의미한다. 이는 연구의 신뢰성과 타당성을 높이는 데에 중요한 요소이다. 적합성이 낮다면 연구 결과의 타당성이 떨어지고 일반화의 오류를 범하기 쉬워진다.
■ 현장 연구(Field research)의 주요 요소
이 논문에서 주요 다루는 것은 ‘현장 연구’이다. 현장 연구는 실제 현장에서 직접 데이터를 수집하는 방법론을 말한다. 즉, 연구자가 직접 현장을 방문하여 관찰, 인터뷰, 설문조사 등을 통해 데이터를 수집하여 이를 분석, 연구 결과를 도출한다. 사회과학 분야에서 매우 일반적으로 사용되는 방법으로 복잡한 현상을 탐구할 때 효과적이다.
현장 연구에는 네 가지 요소가 있다.
- 연구 질문(Research question):
연구 질문은 연구의 목적과 방향성을 결정할 때 중요하다. 주제를 의미있고, 관리 가능한 크기로 좁혀주며 이론적/실질적으로 의미있는 이슈를 도출하게 도와준다. 연구 질문은 명확하고 구체적이어야 하며, 연구 결과를 예측할 수 있도록 해야 한다.
예를 들어, “어떤 요인이 직원의 창의성과 혁신성에 영향을 미치는가?”와 같은 주제는 구체적이고 답변 가능한 질문이며 분명한 목적과 가설을 세울 수 있다. 반면에 “기업의 리더십은 중요한가?”와 같은 질문은 연구의 방향성을 흐리고 결과를 도출하기 어려운 나쁜 주제이다.
2. 선행 연구(Prior work):
선행 연구는 현재 연구 주제와 관련된 기존의 이론/실증 연구를 한 논문을 살펴보는 작업을 말한다. 선행 연구들은 연구 디자인과 연구 결과를 해석할 때 중요하다. 앞서 말한 예로, “어떤 요인이 직원의 창의성과 혁신성에 영향을 미치는가?”를 연구할 때 선행 연구를 충실히 살피지 않으면 연구에서 고려해야 할 요인을 누락할 수 있고, 이에 따라 연구 디자인을 불완전하게 개발할 수 있다.
3. 연구 디자인(Research design):
연구 디자인은 연구의 전반적인 계획과 방법을 결정하는 요소이다. 연구 디자인은 연구 질문과 선행 연구를 고려하여 결정되며, 양적 연구와 질적 연구, 혹은 두 가지 방법을 혼합한 연구 등 다양한 방법이 있다. 어떠 ㄴ종류의 데이터를 수집하는지, 데이터 수집 방법은 어떤지, 분석 종류는 무엇인지 등을 말한다.
4. 학문적 기여(Contribution to literature):
연구 결과는 학문적인 공헌도가 있어야 한다. 새로운 이론, 새로운 방법, 현장의 문제 해결 등 학문적이거나 실용적인 측면에서의 공헌이 필요하다. 이러한 공헌은 학문적으로 새로운 질문과 연구를 이끌어낼 수 있는 기반이 된다.
■ 현장 연구의 수준 (Nascent, Intermediate, Mature)
현장 연구에는 세 가지 수준이 있다.
먼저 Nascent 수준은 처음이거나 연구가 아직 많이 수행되지 않을 때를 의미한다. 이론적인 토대가 확립되어 있지 않기 때문에 개념의 명확한 정의가 필요하고 측정 방법의 개발이 필요하다.
두 번째로, Intermediate 수준은 이미 많은 연구가 수행되었지만, 연구 대상, 주요 개념, 연구 방법 등에 대한 이해가 미약한 수준이다. 이미 공통적으로 사용하는 개념과 측정 방법은 정의되어 있기 때문에 이를 활용하여 보다 정확한 연구를 수행할 수 있다.
세 번째는 Mature 수준으로 이론적인 토대와 공통 개념, 측정 방법이 확립된 상태이다. 연구 질문이 명확하며, 연구 방법론과 결과의 타당성을 검증할 때 쓰는 통계 분석 방법이 잘 확립되어 있다.
| Nascent | Intermediate | Mature |
|---|---|---|
| 주요 변수를 식별하고 조사하는 단계 | 새로운 구성개념과 이론적 관계를 제안하는 단계 | 현존 이론의 특정 부분을 발전 또는 반박하는 단계 |
| 사례 연구 | 관계성 규명 | 통계 연구 (특정 가설로 테스트) |
| 제안/귀납 | 통합 | 검증/연역 |
| 패턴 인식 | 새로운 제안에 대한 탐사 실험 | 공식 가설 실험 |
| 정성 데이터 | 하이브리드 데이터 | 정량 데이터 |
| 정량 데이터만 쓸 경우, 현상에 대한 관계를 파악하기 어렵고, 과해석하는 경향이 있음 하이브리드 데이터를 쓸 경우, 측정 방법이 불확실하여 새로운 개념을 1개 이상 테스트하기 어려움 | 정량 데이터만 쓸 경우, 신뢰성이 떨어짐 정성 데이터만 쓸 경우, 통계적인 지지가 어려워짐 (결과의 타당성을 검증할 수 없음) | 정성 데이터만 쓸 경우, 이미 알려진 요인을 다시 확인하는 수준에 그치게 됨 하이브리드 데이터를 쓸 경우, 논문의 길이만 길어지고 강점에 도움되지 못함 (정성 데이터는 프로세스를 발견하고, 정량 데이터만을 사용했을 때에 비해 가설을 입증하지 못함) |
살펴본 것과 같이, 내가 연구하는 분야의 수준을 파악하고 어떤 식으로 접근하는지 따르는 것이 중요하다. 이 논문을 읽기 전까지만 해도, 그러면 무조건 정성+정량 다 하는 하이브리드가 좋지 않나? 이 방법, 저 방법 다 때려 넣으면 되지 않나? 같은 막연한 생각이 있었는데 논문은 제한된 분량 안에 내가 연구한 액기스만을 담아야 하는 것이라고 교수님께서 말씀해주셔서 신선한 충격을 받았다… (물론 졸업 논문은 다 때려 넣기가 통하는듯 하다만…)
참고 문헌
- Methodological fit in management field research (Edmondson and McManus 2007)