질적조사(정성조사) 기반

리서치는 현대사회의 키워드 가운데 하나입니다. 리서치란 특정 목적에 맞춰 수집한 다양한 정보를 과학적으로 분석하고 해석하여 현실을 이해하고 문제를 해결할 수 있는 지식을 생산하는 활동입니다.

(1) 현대사회 전문 리서치의 필요성

오늘날 정보와 지식이 넘쳐나고 있지만 리서치에 대한 요구는 더욱 커지고 있습니다.

  • 오류/왜곡/조작의 가능성
    넘치는 정보 속에서 오류, 왜곡, 조작을 걸러내고 최적의 정보를 선별해내는 작업에 전문적 능력이 요구됩니다. 사람들의 기억, 관습, 인터넷 정보, 언론기사, 책, 심지어는 학술논문에도 오류와 왜곡된 정보가 들어 있습니다. 뿐만 아니라 어떤 정보와 지식은 교묘하게 조작되기도 합니다. 따라서 기존의 정보와 지식을 검증하는 일은 새로운 지식을 생산하는 것만큼이나 중요한 리서치의 영역입니다.
  • 새로운 첨단 지식에 대한 요구
    누구나 쉽게 지식을 검색할 수 있는 세상이 되면서 이제는 이미 알려진 정보와 지식은 매력을 잃게 되었습니다. 특히, 경쟁력을 갖추기 위해서는 모두가 알고 있는 정보로는 부족하고 자신이 직접 생산한 새로운 정보와 지식을 갖춰야 합니다. 또한 현대사회의 변화 속도는 매우 빠르고 변화의 동력 또한 매우 복잡하게 얽혀있습니다. 그리고 그 양상을 분석하는 개념과 이론도 빠르게 진화하고 있습니다. 현실의 문제를 해결할 정책을 만들기 위해서는 과거의 지식에만 의지할 수 없고 새로운 데이터와 그것을 분석해 낼 새로운 개념과 이론이 준비되어야 합니다.
  • 빅데이터의 한계
    빅데이터는 매우 유용한 정보이지만 그것을 이용하는 과정에서 오류, 편견, 오용을 통제하기 위해서는 단순한 기술을 넘어선 전문적 지식이 요구됩니다. 그리고 빅데이터를 정확하게 해석하기 위해서는 빅데이터가 생산되는 상황 자체에 대한 이해가 필요합니다. 또한 빅데이터가 아무리 커도 현실의 일부에 지나지 않습니다. 빅데이터가 생산되는 상황에 대한 깊은 이해와 빅데이터로 알 수 없는 현실의 모습을 포착하기 위해서 현장에서 양질의 1차 데이터를 직접 생산하는 능력이 더욱 요구되고 있습니다.
  • 데이터의 해석과 책임감
    데이터의 해석은 데이터의 수집보다 더욱 전문적인 능력을 요구합니다. 충실하고 설득력 있는 해석은 단순히 객관적이고 과학적인 절차를 따라 기계적으로 이루어지는 것이 아니라, 정치, 경제, 사회문화, 역사, 외교, 자연환경, 그리고 다양한 이해관계 등 여러 범주들을 총체적으로 점검할 수 있는 지식, 경험, 판단력, 그리고 책임감을 통해 이루어집니다. 따라서 오늘날 리서치란 풍부한 경험과 전문적 능력이 요구되는 지식 산업입니다.

(2) 질적조사(정성조사)

  • 현장의 다면적 상황과 현장의 목소리에 기반한 창의성
    오늘날 우리가 직면한 문제는 단순하지 않습니다. 대안과 해결책을 찾기 위해서는 어제의 관행만으로 충분치 않고 새로운 상상력과 창의력을 필요로 합니다. 특히 이제는 지식의 양보다는 질, 기존 정보의 검색 보다는 새로운 지식의 생산, 단순한 상관성의 파악 보다는 다방면을 고려한 총체적 해석에 대한 요구가 점점 커지고 있습니다. 이제 정부는 단순한 통계를 넘어서 현장에서 더 많은 시민의 목소리를 직접 들을 수 있어야 합니다. 기업은 다양한 소비자의 삶과 의식을 다면적으로 이해하고 지속가능한 성장 방식을 찾아내야 합니다.
  • 양적조사 vs 질적조사(정량조사 vs 정성조사)
    사회현상을 연구하는 분야는 다양하지만 그 과학적 방법론은 크게 양적조사방법과 질적조사방법이라는 두 가지 조사방법으로 요약됩니다. 양적조사방법은 특정 현상을 양적인 크기를 갖고 있는 변수로 만들고, 이들 변수들 사이의 관계를 분석하는 방법입니다. 현실이 계량이 가능한 변수로 환원되어 있어 상관관계를 파악하기 용이하고 조작이 간편하며, 주로 가설을 검증하는 연역적 논리구조를 갖고 있습니다. 하지만 계량화 과정에서 현실이 생략되고 단순화된다는 점과 가설이나 질문 이외의 현실을 찾아내는 데는 불리하다는 특징이 있습니다.
     

    반면 질적조사방법은 특정 현상을 사회문화적 맥락 속에서 기술, 분석, 해석하는 방법입니다. 우선 가설에 맞춰 조사대상 집단에 대한 자료를 수집하고, 그 자료를 현실의 다양한 맥락 속에서 분석한 다음, 이를 다시 다른 집단의 사례들과 비교하여 일반화된 결론을 찾아내는 방식입니다. 따라서 질적조사 방식은 그 현장과 맥락을 중요시하기 때문에 조사 대상자들의 시각과 입장, 그리고 그들이 갖고 있는 의미세계를 파악하고 분석하는데 유리합니다. 또한 자료의 수집과 분석과정에서 가설을 수정하여 결론을 도출하는 귀납적 논리구조를 갖게 됩니다. 이러한 특성 때문에 가설을 넘어선 새로운 통찰과 창의적 아이디어를 발견할 가능성이 높아집니다.

    그런데 질적조사에서는 조사대상과의 직접적인 소통능력 그리고 특정 현상을 다양한 사회적 맥락에서 해석해 낼 수 있는 충분한 지식이 요구되기 때문에, 조사자의 준비된 역량이 질적조사에서 매우 중요한 요소가 됩니다. 따라서 중간발표나 토론 등을 통한 집단지성은 조사자의 역량을 강화하는데 중요한 역할을 하게 됩니다.

  • 두 방식의 융합
    양적조사와 질적조사는 각각의 장단점을 갖고 있습니다. 양적조사는 많은 변수와 많은 사례를 처리하는 데 유리하고 질적조사는 한 사례가 존재하는 구체적인 현장과 현실세계를 파악하는데 유리합니다. 그런데 어떤 경우는 양적조사는 거의 불가능하고 질적조사가 필수적인 분야도 존재합니다. 예를 들어, 통계로 찾아 낼 수 없는 의미세계의 구성에 대한 분석, 외국과 같은 “타문화” 내부자들에 대한 이해, 그리고 조사대상에 대한 지식이 부족해서 질문을 만들 수 없는 경우에는 거의 전적으로 질적조사에 의존하게 됩니다.그런데 양적조사나 질적조사는 현실을 파악하는 상호 보완적 도구이며 실제 리서치에서는 이 두가지 방법을 융합하여 사용할 필요가 있습니다.
     

    예를 들어, 양적조사에서 효과적인 질문지를 작성하기 위해서는 조사대상 집단에게 무엇이 중요한 문제인지 알아내야 하고, 현실을 계량적 변수로 환원할 때는 어떤 것들을 고려해서 계량할 것인지를 잘 알아내야 하는데 이 과정에서 질적조사 방법을 필요로 합니다. 그리고 질적조사를 통해 파악한 구체적인 사례들과 의미들은 양적조사를 통해 얻은 추상적인 결과를 보완해주거나 현실속에서 확인해 주는 역할을 합니다. 질적조사는 또한 인공지능의 역할이 확대되는 미래사회에서 인공지능의 결과를 보완하고 수정하는 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

부설연구소

질적조사융합방법연구소
Center for Research Technology

질적조사융합방법연구소는 불확실한 미래사회에 대한 새로운 통찰을 얻기 위한 조사방법과 분석 기술을 개발하고 있습니다.

다양한 분야의 전문가들로 구성된 본 연구소는 현실에 대한 총체적 연구를 위해 방법론 간의 융합 연구를 실천하고 있습니다.

우리 연구소는 조사 전략의 혁신을 통해 공공 정책 개발과 시장조사에 새로운 대안을 제시하고자 합니다.

소장: 양 한 순

주요 연구 분야

  • 질적조사(Qualitative research) 및 혼합연구방법론(Mixed research method) 연구 개발
  • 조사 및 분석 도구의 개발
  • 조사방법(Research Methods)
    • 에스노그라피 Ethnography
    • 근거이론 Grounded Theory
    • 내용분석 Content Analysis
    • 사례연구 Case Studies
    • 디지털 에스노그라피 Digital Ethnography
    • 혼합연구방법 Mixed research method
  • 자료수집(Data Collection)
    • 표집(Sampling)
    • 면담(Interview)
    • 관찰(Observation)
    • 초점집단(Focus Groups)
    • 생애사(Life-History)
    • Shop-along
    • 온라인 서베이(Online Survey)
  • 자료분석(Data Analysis)
    • QDAS
    • Matrix Analysis
    • 질적 데이터 시각화
  • 질적 글쓰기(Writing about Qualitative Data)
    • 해석(Interpretation)