사회과학분야 연구 소프트웨어
Useful Software to boost up the research
커뮤니케이션 박사 과정에 있다고 하면 커뮤니케이션의 범위가 굉장히 넓어서 어떤 분야를 연구하는지 질문을 많이 받는다. 기원은 심리학에 있지만, 비교적 신생학문이고 여러 분야에 접목이 되기 때문에 학제간 넘나드는 연구를 하게 된다. 커뮤니케이션에 가족을 붙이면 가족 커뮤니케이션, 파트너를 붙이면 관계 커뮤니케이션, 조직을 붙이면 조직 커뮤니케이션, 컴퓨터를 붙이면 컴퓨터 매개 커뮤니케이션 등이다. 그러다 보니 연구 방법도 하나가 아닌 두세개를 배우고, 나중에 박사 논문을 쓸 때 내가 쓸 방법을 채택하게 된다.
사회분야 데이터 수집 전 필수 진행 사항: IRB
한국에서 설문 조사 데이터를 갖고 통계 분석만 배웠자만, 미국에서는 그 외에도 질적, 수사학 (rhetoric), 네레이티브 (Narrative) 등이 있다. 미국에 와서 다양한 소프트웨어를 접하게 되었는데 한국과 동일한 것도 있고 아닌 것도 있다. 우선, 사람을 대상으로 하는 연구다 보니 모든 데이터 수집에 IRB (Institution review board)과정을 거쳐서 어떤 연구를 하고 해를 끼치는 부분이나 위험 요소가 있는지, 질문이 적절한지 등을 검토가 필요하다. 그 후에 데이터 수집을 해야 이 곳에서 데이터 분석 결과를 인정받고 저널이나 학회에도 출간할 수 있기에 기본이자 필수 요소이다. 흥미로운 것은 한국에서는 IRB없이 석사 논문 데이터를 진행했다는 점이다. 또 국내 저널에 낼 때도 IRB 윤리검토가 들어가지 않은 데이터를 이용해도 된다는 점이 큰 차이점이었다. IRB를 진행하기 전에 연구자가 윤리에 대한 이해가 있는지 동영상과 퀴즈를 봐서 Certificate을 받아야 시스템에 프로젝트를 올릴 수 도 있다. 처음에만 교육을 이수하고 수료증을 받아놓으면 몇년동안 쓸 수 있다. 박사 과정에 와서 첫 학기때 수료했는데 나에게 큰 차이로 다가왔다. 아마 한국에서도 국제저널에 게재하기 위해서는 이 과정을 거쳐야하겠지만, 기본적으로 사회과학분야에서 필수적으로 요구된다는 건 이 곳에서 알게 되었다.
1. 한국/ 미국 동일하게 자주 쓰는 프로그램: Zoom, Dropbox, Google document/drive
굳이 언급하지 않더라도 엑셀과 워드, 파워포인트는 매일매일 쓰는 오피스 파일이고, 그 중 엑셀은 문서 작성 외에도 코딩할때도 자주 이용된다. 발표를 할 거나 설문 대상에게 줄 flyer (전단지)를 이 곳에서는 파워포인트대신 Canva를 사용해서 만드는 경우가 많다.
2. 양적연구 (Quantitative research method): SPSS & Qualtrics
SPSS통계 프로그램은 학교를 다니면 학교 찬스로 무료 다운을 받을 수 있는 혜택이 있는 건 한국과 미국 동일하다. R 패키지를 쓰는 곳도 있으나, 우리 과는 SPSS만 배우고 사용한다. 한국에서도 양적 연구를 했기 때문에 석사때도 동일하게 사용했었다. 설문 조사에서는 한국에서 Survey monkey나 Google survey를 사용했다면 이 곳에서는 Qualtrics를 사용한다. 재밌는건 이 Qulatrics 설문 소프트웨어를 개발한 Ryan Smith가 한국 고시원에서 라면먹으면서 영어 강사로 일하다가 설문 소프트웨어의 필요성을 느끼고 개발했다는 것이다.
이 스토리를 아는 사람들은 미국에서는 별로 없는 것 같지만, 한국 고시원 생활 중 무릎을 탁 치며 발명한 소프트웨어를 이 곳 사회과학분야 소프트웨어 프로그램으로 쓰고 있다. 장점은 설문 문항 설계가 쉽고, 데이터를 SPSS에 바로 대입할 수 있게 만들어져서 따로 코딩할 필요가 없는 점이다.
샘플 양은 몇 개가 적절한가. 이 부분에 대해서 시원하게 대답해주는 지도교수님이 정말 필요하다고 생각한다. 대략 250개 이상은 모으세요!라고 수업시간에 들었지만 가장 정확한 방법은 이전 비슷한 연구에서 사용한 데이터 양과의비교 + G*power를 이용해서 합리적인 샘플 양을 확인할 수 있다.
3. 질적연구 (Qualitative research method): Zoom, 클로바노트, Nvivo
요즘 한창 한국에서 줌 인터뷰를 하며 데이터를 모으고 있는데, 네이버 클로바 노트의 음성 인식 기술에 굉장히 감사하고 있다. 보통 인터뷰를 하면서 녹음을 한 데이터를 전사처리 (받아쓰기)는 예전에는 시간이 오래걸리는 수작업이다. 질적 연구에 대해서 이번 학기에 수업을 들을 예정이지만, 처음에 사용할 때는 '녹음을 푼다'는 것이 무슨 뜻인지도 몰랐다. 워드에 다 쓰고 나서, 그 말을 갖고 코딩을 하고 주제 분류를 한다는 걸 나중에 알았다.
영어 인터뷰는 줌 자막 기능을 이용하면 빠르게 전사처리가 가능한데, 한국어는 줌으로는 불가능하고 따로 다른 소프트웨어를 사용했었다. 이번에 오디오 파일을 클로바 노트로 넣었더니 오류도 별로 없이 받아쓰기가 되어 있고 오류도 거의 없어서 너무나 편한 음성인식 소프트웨어다. (예전에는 수작업 시간이 오래걸려서, 녹음풀기 알바가 있었다고 한다. 요즘에는 없어졌으려나..?)
방대한 문서의 번역이 필요하면 Google Translate을 사용하고 읽어보면서 수정하면 되지만, 페이퍼를 쓸 때 인터뷰 내용을 번역하진 않아도 된다. 매년 소프트웨어들이 똑똑해져서 영어 기계번역은 빠르게 개선되고 있다. 코딩을 할 때도 한국어로 넣었다가 결과 부분과 필요한 인터뷰 내용만 영어로 번역하면 된다. 이럴 경우, 페이퍼에 쓸 필요한 부분만 번역하면 된다. 문법 체크는 많이 알려진 Grammarly를 이용하고, 다 믿을만한 건 아니니 (약80%정도 검수되는 것 같다) 소리 내어 읽어보면서 다시 확인해야한다.
코딩은 (우리의 만능) 엑셀 파일에 텍스트를 넣는데, Nvivo소프트웨어 사용이 많이 추천된다. 소프트웨어를 이용해서 빠르게 코딩과 주제분류를 한다. 이 곳은 질적 연구 방법에 이 소프트웨어 트레이닝이 들어가는 경우가 많은데, 이번학기에 들을 예정이다. 쓰는 방법은 유튜브나 인터넷에도 많이 올라와 있다고 한다. 최근 들었던 질적 연구 방법 SAGE pub 웨비나에서는 전사처리한 문서 + 연필 +엑셀로 수작업을 많이 한다고 한다. 개인적으로 질적 연구 코딩은 고된 노동이라고 생각한다. 다행히 샘플양이 20-30명도 가능하다고 하니, 상대적으로 많은 데이터를 수집해야하는 양적연구보다는 나을지도 모르겠다.
4. 컴퓨터공학 (SocialCyber Forensics)과의 학제간 연구: Airtable &,,,
지금 연구 프로젝트인데 컴공과와 같이 일하다보면 좀 다른 프로그램을 이용하고, 사용하는 언어나 파일도 달라서 하나하나 배워가는 과정이다. Data Crawling (빅데이터 수집)을 위해서 Key strings/ Key phrase를 작성하는데 엑셀에다가 정리해서 에어테이블에 올려 놓은 키워드로 데이터수집을 한다. 그렇게 수집된 빅데이터는 .json파일로 왔는데, 이 파일명은 문과에서는 아마 처음 보는 경우가 많을 것이다. 다음주에는 데이터를 rehydrating해야한다는데 무슨 이야기인지 다음주에 사무실 가서 미팅할 예정이다. 학제간 연구는 수업 과정에서 배울 수 있는 경로는 적고, 프로젝트를 하면서 부딪혀가며 익혀가는 과정이 더 많은 거 같다. 3-4년 장기 프로젝트라 하면서 배워가고 있다.
교과 과정 외에도 워크샵, 웨비나 등을 통해서 졸업 후에도 연구 방법에 대해서 많이 배우는 것 같다. 박사 과정 동안 방법론을 많이 배워두라는 조언을 많이 받는다. 다배울 수는 없겠지만, 내가 주로 쓰려는 방법에 집중해서 배워보고 적용하려고 한다.
