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논문 쓰기 기초 (2.1) 이론과 이론의 평가 기준

본 글은 Samuel B. Bacharach가 1989년에 Academy of Management에 게재한 Organizational Theories: Some Criteria for Evaluation의 내용을 요약한다. 해당 글의 원문은 다음의 링크에서 확인할 수 있다. 이번 글에서는 논문에 사용되는 이론(theory)이 어떤 것인지 알아보고 이론의 평가 기준을 다룬다. 논문 쓰기 기초 관련 글 타래는 다음 링크를 살펴보면 된다.

■ 이론은 데이터, 분류 체계, 은유가 아니다!

설명은 이론과 다르다. 설명은 이론의 재료가 될 수 있지만 그 자체로 이론이 될 수는 없다. 이론은 현실을 how, when, why에 근거하여 설명하고 예측하는 반면, 설명은 What에 집중한다.

설명에는 세 가지 종류가 있다. 첫 번째는 원 데이터의 분류(categorization), 두 번째는 분류 체계(typology), 세 번째는 은유(metaphor)이다. 종종 분석을 설명하는 글이 이론과 혼동되고 있지만, 정량적 또는 정성적 데이터의 분류는 이론이 될 수 없다. 이는 어떤 현상이 무엇인가? 에 대한 답변을 할 뿐이다.

분류 체계는 독일의 경제학자이자 사회학자인 Max Weber의 이념형(ideal type)에서 유래한다. 이념형이란, 경험에 의한 모형이 아닌 사유 과정을 통하여 구성된 것을 말한다. 예를 들어, 에치오니의 복종 구조(compliance structure)는 분류 체계로 이론이 아니다. 에치오니는 권력과 관여에 따라 조직 유형을 9가지로 유형화하였는데 이는 원 데이터를 분류하는 설명보다는 추상적이지만 여전히 “What”에 집중하여 현상에서 가장 중요한 요소가 무엇인가? 에 대한 답을 한다.

은유는 어떤 현상이 다른 현상(보통 관련 없음)과 어떻게 유사한가? 에 대한 답을 한다. 예를 들어, Weick의 이완 결합 체제(loosely coupled systems)와 Cohen, March, Olsen의 쓰레기통 모형(garbage cans)과 같은 것이 은유이다. 은유는 상상을 더 하기 때문에 문학적인 도구로서는 훌륭한 도구이지만 이 자체가 이론이 될 수는 없다.

■ 이론이란?

이론이란 경험적 세계에서 관찰되거나 근사 된 단위들 사이의 관계에 대한 진술이다. 본질을 직접 관찰할 수 없기 때문에 관측 단위로 대상을 추정해야 한다. 관측 단위는 경험적으로 동작하는 변수를 의미하며, 이론의 주요 목표는 무엇에 대한지를 답하기보다는 어떻게, 언제, 왜에 대한 질문에 답해야 한다.

즉, 이론은 구성 개념(construct)과 변수(variable)로 이뤄진 전체 시스템을 말한다. 두 구성 개념 사이에는 명제(proposition)가 있고, 변수 사이에는 가설(hypothesis)이 있다. 구성 개념, 변수, 명제, 가설에 대한 설명은 다음 글을 참조하면 된다.

논문 내 그림 1

이론에는 범위가 있기 마련이다. 범위는 학자가 정하는 암묵적인 값으로 공간과 시간에 관한 명시적인 제한을 포함한다. 범위에 대한 가정이 구체적일수록 일반화하기가 어렵다. 예를 들어, 공간적으로만 제한되는 이론이 있다고 하자. 다시 말해, 이 이론은 특정 유형의 조직에만 적용할 수 있고, 다른 시기의 조직에는 적용할 수 없다. 이 이론의 일반화 정도는 시간과 공간적 제약이 모두 있는 이론보다 높을 것이다.

■ 이론의 평가 – 반증 가능성(Falsifiability)과 효용(Utility)

반증 가능성은 이론이 경험적으로 반증 가능한지를 의미한다. 과학의 이상적인 목표는 보편적인 진리를 추구하는 것이고, 대부분 과학 철학자들은 “이론은 증명될 수 없고, 단지 반증 될 뿐이다”라고 믿는다(Nagel 1961; Popper 1959). 즉, 이론은 유죄가 입증되기 전까지의 법정의 피고인과 같다.

효용은 이론의 유용성을 의미한다. 효용은 이론과 연구를 연결하는 다리이다(Bierstedt 1959). 이론은 설명과 예측할 수 있으면 유용하다고 평가된다. 설명은 구성 개념과 변수, 그리고 그사이의 연관성을 확립하며 예측은 경험적 증거와 비교하여 실질적인 의미를 테스트한다. 고대 천문학자의 경우, 예측할 수 있었지만 관측된 현상에 대해 적절히 설명할 수 없었다. 따라서 불안전한 이론으로 남게 된다.

이렇게 반증 가능성과 효용에 따라 자세히 살펴보자.

  1. 변수의 반증 가능성
  2. 구성 개념의 반증 가능성
  3. 관계의 반증 가능성
  4. 변수의 효용
  5. 구성 개념의 효용
  6. 관계의 효용
■ 변수, 구성 개념, 관계의 반증 가능성

변수는 측정의 관점에서 정의되어야 하고 일관되어야 한다. 따라서 타당성, 비연속성, 신뢰성을 충족하는 측정 모델을 통과해야 한다. 의미 있고 정확하게 측정될 수 있는 변수를 포함해야만 이론을 확인할 수 있다. 또한, 실험은 비연속적이어야 하는데 연속적인 경우, 시간과 공간을 제약하지 않고 이에 따라 검증할 수 없게 된다. 변수에서의 반증 가능성은 이렇게 ‘측정’과 관련 있다.

구성 개념의 반증 가능성은 구성 타당성과 관련 있다. 이는 측정값 자체보다 속성에 초점을 맞춘다. 추상적인 개념을 측정 도구가 얼마나 적절하게 측정하였는지를 나타내는 타당성이다. 이를 충족하려면 동일한 구성 개념의 측정에서 나온 응답들이 분산을 공유해야 한다. 즉, 측정하는 문항들의 일치성을 의미하는 수렴 타당성(convergent validity)을 충족해야 한다(Schwab 1980). 또한, 서로 다른 개념끼리 같은 속성을 공유해서는 안 되며 경험적으로 구별되어야 한다는 판별 타당성(discriminant validity)을 충족해야 한다. 이에 따라 반드시 비슷할 수 있는 다른 구성 개념과 구별하고, 무관한 것을 지적할 수 있어야 한다.

이제 이론 시스템의 관계적 요소의 적절성을 평가해야 한다. 요소 간의 연결이 건전하다는 것을 입증해야 하는데 이때는 논리적 적절성(logical adequacy)과 경험적 적절성(empirical adequacy)을 검토해야 한다.

논리적 적절성은 가설과 명제가 확인되지 않을 수 있음을 보장하는 논리이다. 따라서 명제와 가설은 비자동적(nontautological)이며, 선행(antecedent)과 결과(consequent) 사이의 특성이 명시되어야 한다. 비자동적이라는 말은, 명제와 가설이 반증 가능하기 위해서는 선행의 존재가 자동으로 결과의 존재를 의미하지 않을 수 있다는 것이다. 선행과 결과 사이의 특성이 명시되어야 한다는 뜻은, 선행 조건이 필요 조건인지, 충분조건인지, 필요충분조건인지 명시적으로 진술해야 한다는 뜻이다.

경험적 적절성은 이론에 내재한 관계의 반증 가능성을 평가하는 두 번째 기준으로, 분석 대상이 하나 이상이어야 하며, 하나 이상의 시점에 존재해야 한다는 뜻이다.

효용으로 넘어가서, 변수와 구성 개념의 효용은 범위에 달려있다. 변수는 충분하지만 최소한의 변화만을 가정하여(parsimonious) 구성 개념의 영역을 다루고, 구성 개념은 충분하지만 최소한의 변화만을 가정하여 문제 현상의 영역을 다뤄야 한다. 관계의 효용에서는 설명력(explanatory potential)과 예측 적절성(predictive adequacy)을 의미한다.

이론의 설명력은 (1) 분석과 관련된 가정의 구체화 정도와 (2) 선행과 결과 사이의 관계와 관련된 가정의 구체화 정도, (3) 명제의 범위와 절약성(parsimony)으로 비교될 수 있다. 가정이 명시된 이론은 그렇지 않은 이론보다 선호된다. 또한, 분석 대상의 범위가 넓은 이론이 범위가 좁은 이론보다 선호된다.

■ 변수, 구성 개념, 관계의 반증 가능성

오늘날 연구는 이론과 진술이 경험적으로 시험 될 수 있게 하고, 설명과 예측의 출처를 제공하는 것이 목표다. 좋은 이론을 작성하기 위해서는 다음을 기억해야 한다.


1. 이론의 범위를 기술하는 동시에 이론의 범위를 정하는 가정(값, 범위, 시간)에 대한 설명을 명시한다.
2. 모든 수준에서 구성 개념과 변수에 일반적인 언어를 사용한다.
3. 명제와 가설, 그 안에 내포된 관계를 명확히 구분한다.
4. 이론의 절약성(parsimony)를 개선한다.

참고 문헌

  • Organizational theories: some criteria for evaluation (Samuel B. Bacharach 1989)
  • Educational organizations as loosely coupled system (Weick, K. 1976)
  • A garbage can model of organizational choice (Cohen, M., March, J., & Olsen, J. 1972)
  • The structure of science: Problems in the logic of scientific explanation (Nagel, E. 1961)
  • The logic of scientific discovery (Popper, K. 1959)
  • Nominal and real definitions in sociological theory (Bierstedt, R. 1959)
  • Construct validity in organizational behavior (Schwab, D. P. 1980)

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