본 글은 Venkatesh(2013)의 “Bridging the Qualitative-Quantitative Divide: Guidelines for Conducting Mixed Methods Research in Information Systems”를 요약한다 (논문 링크). 이 논문은 정보 시스템 분야에서 혼합 방법론(Mixed Method) 연구를 수행하는데 필요한 지침을 제공한다. 논문 쓰기 기초 관련 글 타래는 다음 링크를 살펴보면 된다.
혼합 방법론은 양적 방법론과 질적 방법론을 결합한 연구를 말하는데, 이 논문은 혼합 방법론 연구를 수행하는 방법과 이를 효과적으로 실행하기 위해 필요한 지침을 설명한다. 혼합 방법론의 이점과 함께, 혼합 방법론의 목적을 이해하고, 연구자가 적절한 혼합 방법론을 선택하고 설계하는 방법, 데이터 수집, 분석 및 보고 방법 등에 대해 상세히 다루기 때문에 다양한 분야에서 혼합 방법론을 수행할 때 도움된다.
■ 혼합 방법론(Mixed method)란?
혼합 방법론에 대해 좀 더 자세히 알아보자. 혼합 방법론은 양적 연구방법과 질적 연구방법의 한계를 보완하기 위해 이 둘을 결합하여 사용하는 방법론이다. 보다 다양한 정보를 수집하고 분석하기 떄문에 연구 결과를 더욱 정확하고 타당하게 도출할 수 있다는 장점이 있다.
양적 방법론은 대량의 숫자 데이터를 수집하여 분석하는 방법으로서, 통계학적인 방법을 이용하여 변수 간의 관계를 파악한다. 그러나 이 방법론에서는 질적 방법론에 의해 구조화된 프레임워크(설문지와 같이 이미 질문이 정해져 있음)를 사용하기 때문에 연구 주제를 깊이 있게 탐구할 수 없다.
참여자들이 이미 정해진 답변 카테고리에서 선택하게 되는 경우가 많기 때문에 연구 주제와 관련된 개인적인 경험이나 태도 등의 인과관계나 의미는 파악하기 어려운 경향이 있다. 또한, 양적 데이터 수집 방법이 객관적이고 구조화된 설문지나 조사지를 이용하기 때문에 개인적인 경험이나 생각을 반영하기 어렵다.
반면에, 질적 방법론은 소수의 질적인 데이터를 수집하여 분석하는 방법으로서, 자연스러운 맥락에서 인과관계나 의미를 파악하기 위해 인터뷰나 관찰 등의 방법을 이용한다. 따라서 개인적인 경험이나 태도, 그리고 맥락과 상황 등을 파악하기에 유용하다.
그러나 이 방법론에서는 대표성을 확보하기 어렵고, 수집된 데이터를 통계학적으로 분석하기 어렵기 때문에 일반화하기 어렵다는 단점이 있다. 또한, 연구자의 주관적인 해석에 따라 결과가 달라질 수 있는 가능성이 있다.
혼합 방법론은 양적 방법론과 질적 방법론을 통합하여 이들의 장점을 결합함으로써 연구 결과의 타당성과 일관성을 높인다. 이 방법론은 양적 연구에서 부족한 질적 데이터를 보완하거나, 질적 연구에서 부족한 양적 데이터를 보완하여 보다 다양한 정보를 수집하고 분석할 수 있다. 또한, 각각의 방법론에서 발생할 수 있는 한계나 편향을 상호 보완하여 보다 신뢰성 높은 연구 결과를 도출하는 것이 가능하다.
■ 혼합 방법론의 장점
논문에서는 혼합 방법론이 연구 수행에서 중요한 역할을 한다고 강조한다. 그 이유는 다음과 같다.
첫째, 다양한 방법론을 결합하여 연구를 수행함으로써, 연구 주제에 대한 확인적인 질문과 탐색적인 질문을 동시에 다룰 수 있다. 이는 연구 결과의 타당성과 깊이 있는 이해를 도출할 수 있게 해준다.
확인적인 질문은 이전 연구나 이론적 근거를 바탕으로 세워진 가설이나 예상된 결과를 확인하기 위한 질문이다. 보통 양적 연구에서 자주 사용되는데 예를 들어, “A 교육 프로그램이 B 학생들의 성적 향상에 영향을 미치는가?”와 같은 질문이 해당된다.
반면에 탐색적인 질문은 이전 연구나 이론적 근거에 의존하지 않고, 새로운 주제나 현상을 발견하기 위한 질문이다. 보통 질적 연구에서 자주 사용되며 예를 들어, “”어떤 요인들이 학생들의 학업 성취도에 영향을 미치는가?”와 같은 질문이 있다.
둘째, 단일 방법론으로 수행한 연구보다 보다 강력한 추론을 제공한다. 여러 가지 방법론을 결합하여 수행하므로, 단일 방법론으로만 수행한 연구보다 보다 일관성 있고 정확한 결과를 도출할 수 있다.
셋째, 특정 방법론의 단점을 보완할 수 있다. 예를 들어, 양적 방법론에서는 개인의 주관적인 경험을 수집하기 어렵지만, 질적 방법론을 결합하여 수행하면 개인의 경험과 태도 등을 파악할 수 있다. 또한, 다양한 의견을 수용할 수 있는 기회를 제공한다.
■ 혼합 방법론을 사용하는 7가지 목적
- Complementarity (보완성): 양적 데이터와 질적 데이터를 상호보완하여 더욱 풍부한 정보를 제공하고, 연구 결과의 타당성을 높임
- Development (개발): 새로운 이론, 개념, 모형 등을 발견하고 개발
- Initiation (개시): 새로운 주제나 분야에서 초기 연구를 수행하여, 해당 분야에 대한 이해를 높이기 위함
- Expansion (확장): 기존 연구를 보완하거나 확장하여, 보다 풍부한 데이터를 제공하고 새로운 통찰력을 얻고자 함
- Triangulation (삼각측량): 서로 다른 데이터 출처나 방법을 사용하여, 연구 결과의 타당성을 높이고자 함
- Explanation (설명): 양적 데이터와 질적 데이터를 함께 사용하여, 연구 주제에 대한 보다 깊은 이해를 제공하고 설명하고자함
- Understanding (이해): 복잡한 현상을 이해하기 위해, 양적 데이터와 질적 데이터를 함께 사용하여 해당 분야에 대한 이해를 발전시키고자 함
■ 혼합 방법론을 사용할 때 고려 사항
- 적절성: 연구 주제와 혼합 방법론의 목적을 일치시켜야 한다.
- 메타 인퍼런스의 개발: 메타 인퍼런스는 여러 개의 연구 결과를 종합하여 더 높은 수준의 일반화를 도출하는 것을 말한다. 즉, 개별적인 연구 결과를 통합하여 그들의 공통점과 차이점을 파악하고, 이를 바탕으로 보다 광범위한 결론을 도출하는 것이다.
- 메타 인퍼런스의 품질 평가: 개발된 메타 인퍼런스가 타당하고 유효한지를 평가한다. 이를 위해서는 연구자는 수집된 양적 데이터와 질적 데이터를 평가하고, 다양한 검증 방법을 사용하여 결과의 타당성을 평가해야 한다. 이를 통해 개발된 메타 인퍼런스가 타당하고 유효한지를 확인할 수 있다.
참고 문헌
- Bridging the Qualitative–Quantitative Divide: Guidelines for Conducting Mixed Methods Research in Information Systems (Venkatesh 2013)