조직 및 인사 연구에서 빅데이터 분석 방법론 활용

Abstract

본 연구는 최근 학계에서 주목받는 빅데이터 분석 방법론을 국내 연구자에게 소개하기 위해 수행되었다. 먼저 빅데이터와 분석 기법을 활용한 기존 논문을 검토하여 연구 트렌드를 도출하고자 하였다. 이를 위해, 2021년 말까지 해외 학술지 13개에서 출간된 실증 연구 39편, 국내 학술지 2개의 3편을검토하고 그 경향성을 살폈다. 그리고 이들 연구가 빈번하게 사용한 빅데이터 및 머신러닝 기법 네가지를 선정하여 그 개념과 원리 그리고 활용방안을 제시하였다. 구체적으로는 다음과 같다. 첫째, 연구 목적의 빅데이터 유형과 수집 방법이다. 이차 문헌 데이터(archival data)와 자생적 데이터(organic data)로 구분하고, 기존 연구가 어떻게 다량의 데이터를 획득하였는지 살펴보았다. 둘째, 정형 데이터로 예측력을 최대화하는 방법이다. 지도학습(supervised learning), 비지도학습(unsupervised learning), 강화학습(reinforcement learning) 유형을 설명하고, 기존 연구가 주로 활용한 지도학습을 적용하는 7단계를 제시하였다. 셋째, 비정형 데이터인 텍스트를 분석하는 토픽모델링(topic modeling)이다. 해외 학술지에서 특히 빈번하게 출현하고 있기에, 이 기법의 원리와 더불어 장점을 부각하여 제시하였다. 아울러, 이 기법이 어떤 유형의 연구 질문에 활용됐는지 유목화하여 설명하였다. 넷째, 최근새롭게 등장하고 있는 동영상과 이미지를 활용한 연구 방법이다. 기존 연구가 주로 활용한 세 가지분석 솔루션을 정리하였다. 본 연구의 이론적 기여점은 조직 및 인사 영역에서 빅데이터와 머신러닝기법의 유용성을 짚어 보고 그 적용 방법을 구체적으로 제안했다는 데 있다. 이 분야 국내 연구자들이빅데이터 연구방법론을 활용할 수 있는 초석을 마련했다고 볼 수 있다. 더불어, 최근 조직 내에서 주로활용되고 있는 네 가지 기법에 대한 실무자의 이해를 높인다는 점에서 기여점이 있다.