이론을 기반으로 논문을 쓴다면?
아카데믹 라이팅에서 논리적 분석과 해체, 그리고 구성
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낯설은 대지에 서 있는데 바람이 엄청 불어오는 느낌이다.
새로운 영역에 와 있는데, 방법론도 낯설고, 거친 바람처럼 요구하는 결과들이 늘어난다. 지적인 영역에서 살아남는다는 것은 이 모진 바람을 견더내고, 나의 영역을 만들어내고, 더 나아고 그 영역에서 새로운 꽃이 피토록 만들어야 하는 것과 같다. 과학기술과 기술철학, 과학사회학의 영역에 들어와서 박사학위를 한다는 것은 내가 이전에 서 있던 영역에서 쉽게 얻을 수 있는 출처와 정보들을 사용할 수 없다는 것을 뜻한다. 그래서 결국 이론과 방법론을 새롭게 익히고, 다른 사람보다 2배 아니 3배 이상은 열심히 해야한다는 것을 말한다. 시간을 줄이고 효과를 높이기 위해서 '패턴'을 찾는 것은 중요하다.
지난 시간 크리티컬 포인트를 3가지로 정리했다.
'이론, 방법론, 딜리버리'였다.
이론이 이 상황을 적절하게 잡아낼 수 있는가? 이론에서 변수를 추출해서 방법론으로 결과를 낼 수 있는가? 이론과 방법론 사이를 고민하다 보면, 놓치게 되는게 딜리버리다. 딜리버리는 다른 발로 설득하기, 기술하기, 구조화하기이다. 이러한 딜리버리는 논리적인 프로세스를 설계할 수 있으며, 이에 따라서 논문의 설득력이 높아지게 된다. 그런데 누구나 그렇지만 '중요한 건'아는데 문제는 어떻게 하는가?이다. 오늘은 아카데믹 라이팅이라고 하는 비판적 글쓰기의 방법으로 해석하는 방식과 재구조화하는 방식을 통해서 딜리버리를 어떻게 할 것인지를 살펴보려고 한다. 이를 통해서 선행연구 분석에 대한 아이디어를 얻고, 5개의 논문을 1시간 안에 리뷰하면서 자신에게 필요한 것들을 찾아서 사용할 수 있다.
https://brunch.co.kr/@minnation/3333
1. 분석철학의 두가지 : 비판적 분석과 창의적 분석
비트겐슈타인으로부터 시작된 영미철학의 특징은 분석철학이다. 분석철학은 '언어'를 중심으로 세계를 이해하는 것이다. 언어는 라캉에 의하면 '상상계'와 '실재계'로 구성되어 있다. 즉 생각하는 것과 실제하는 것들을 실로 꿰메듯이 하나로 표현하는 것이 언어이다. 그래서 비트겐슈타인은 이것을 '언어놀이'라고도 했다. 존재하는 모든 것들은 항상 언어로 표현될 수 있어야 한다는 것이다. 그 말은 존재하는 모든 것들은 실재와 상상을 모두 가지고 있어야 하고, 더욱이 '언어'로 표현될 수 있어야 한다는 것이다. 비트겐슈타인의 이러한 분석철학적 방법은 이후 영미철학에서 화이트헤드를 만나면서 더 세분화 되었다. 보이지 않는 것들이 보이는 것들과 연결되어 있고, 언어는 이것들을 매개하는 통로이기 때문에 '언어분석'이 가장 중요했다.연구는 실재와 언어의 동형구조에서 특정한 해석을 발견해 내서 이세계의 바깥에서 의미와 가치를 찾는 것이다.
언어를 통해서 우리는 다시 그 언어를 쓴 사람이 어떤 실재 속에서 실체를 골라내서 어떤 상상계에서 상징을 꺼내는지를 분석해 볼 수 있다. 이른바 '빛나는 실체'를 찾아내는 작업인 것이다. 이것을 흔히 '비판적 해석'이라고 하는데 비판적이라는 것은 하나의 문장으로 합쳐진 것들에서 '실체'를 찾아내서 실체가 어디에 자리잡고 있으며 무엇과 연결되는지를 분해해 보는 것이다. 분해하는 과정이 비판적 분석이라면 분해한 것을 다시 구성하는 것이 창의적 분석이다. 영어로 하자면 Critical Thinking은 비판적 해석의 근원이 되고, Creative Thinking은 창의적 해석의 근원이 된다. 작게 쪼개거나 크게 뭉치거나 하면서 분석철학은 마치 금광에서 금을 캐내듯이 실체와 연결, 뿌리와 가지를 찾고 있는 것이다.
실체가 다양한 구성으로 만들어진 실재는 항상 데이터를 만들어낸다. 데이터들 간의 관계를 보여주는 것이 정보가 되고, 정보들 간의 일정한 패턴을 보여주는 것이 지식이다. 지식이 현실에서 변용되어 다양한 형태로 창발하는 것이 지혜이다. 이러한 데이타와 정부, 지식과 지혜의 관계의 시작은 실재 속에서 실체들이 어떻게 연결되어 있는지를 파악하기 위한 것이다. 그러니깐 연구에 있어서 방법론이란 '실재계'에서 실체들을 어떤 방식으로 분석할 것인가의 문제이다. 실체를 무엇으로 볼 것인지에 따라서 실체를 파악하는 방법이 달라진다. 다시 말하면 연구에 있어서 3요소인 '이론-방법론-딜리버리'에서 방법론에 의해서 드러나는 영역이 실체라는 것이다. 당연히 이론이 활개를 치는 영역은 '상상계'이다. 딜리버리는 실재계의 실체들을 상상계의 이론으로 포획하는 과정을 논리적으로 설명하는 과정이다. 그림으로 표현할 수 있을려면 사태를 요소명제로 분석해야 한다
비트겐슈타인으로부터 시작된 영미철학의 특징은 분석철학이다. 분석철학은 '언어'를 중심으로 세계를 이해하는 것이다. 언어는 라캉에 의하면 '상상계'와 '실재계'로 구성되어 있다. 즉 생각하는 것과 실제하는 것들을 실로 꿰메듯이 하나로 표현하는 것이 언어이다. 그래서 비트겐슈타인은 이것을 '언어놀이'라고도 했다. 존재하는 모든 것들은 항상 언어로 표현될 수 있어야 한다는 것이다. 그 말은 존재하는 모든 것들은 실재와 상상을 모두 가지고 있어야 하고, 더욱이 '언어'로 표현될 수 있어야 한다는 것이다. 비트겐슈타인의 이러한 분석철학적 방법은 이후 영미철학에서 화이트헤드를 만나면서 더 세분화 되었다. 보이지 않는 것들이 보이는 것들과 연결되어 있고, 언어는 이것들을 매개하는 통로이기 때문에 '언어분석'이 가장 중요했다.
연구는 실재와 언어의 동형구조에서 특정한 해석을 발견해 내서 이세계의 바깥에서 의미와 가치를 찾는 것이다.언어를 통해서 우리는 다시 그 언어를 쓴 사람이 어떤 실재 속에서 실체를 골라내서 어떤 상상계에서 상징을 꺼내는지를 분석해 볼 수 있다. 이른바 '빛나는 실체'를 찾아내는 작업인 것이다. 이것을 흔히 '비판적 해석'이라고 하는데 비판적이라는 것은 하나의 문장으로 합쳐진 것들에서 '실체'를 찾아내서 실체가 어디에 자리잡고 있으며 무엇과 연결되는지를 분해해 보는 것이다. 분해하는 과정이 비판적 분석이라면 분해한 것을 다시 구성하는 것이 창의적 분석이다. 영어로 하자면 Critical Thinking은 비판적 해석의 근원이 되고, Creative Thinking은 창의적 해석의 근원이 된다. 작게 쪼개거나 크게 뭉치거나 하면서 분석철학은 마치 금광에서 금을 캐내듯이 실체와 연결, 뿌리와 가지를 찾고 있는 것이다.
실체가 다양한 구성으로 만들어진 실재는 항상 데이터를 만들어낸다. 데이터들 간의 관계를 보여주는 것이 정보가 되고, 정보들 간의 일정한 패턴을 보여주는 것이 지식이다. 지식이 현실에서 변용되어 다양한 형태로 창발하는 것이 지혜이다. 이러한 데이타와 정부, 지식과 지혜의 관계의 시작은 실재 속에서 실체들이 어떻게 연결되어 있는지를 파악하기 위한 것이다. 그러니깐 연구에 있어서 방법론이란 '실재계'에서 실체들을 어떤 방식으로 분석할 것인가의 문제이다. 실체를 무엇으로 볼 것인지에 따라서 실체를 파악하는 방법이 달라진다. 다시 말하면 연구에 있어서 3요소인 '이론-방법론-딜리버리'에서 방법론에 의해서 드러나는 영역이 실체라는 것이다. 당연히 이론이 활개를 치는 영역은 '상상계'이다. 딜리버리는 실재계의 실체들을 상상계의 이론으로 포획하는 과정을 논리적으로 설명하는 과정이다.
그림으로 표현할 수 있을려면 사태를 요소명제로 분석해야 한다2. 아카데믹라이팅과 이론의 연결성
아카데믹 라이팅이란 학문적 글쓰기라고 할 수 있다. 학문이라는 것은 복잡성, 체계성, 논리성을 기반으로 고차원적인 사고를 효과적인 프로세스로 논증하는 과정이다. 따라서 학문적 글쓰기는 복잡하게 얽혀있는 실체를 체계적인 이론들을 통해서 논리적으로 설명하는 과정이다. 아카데믹이라는 말에서 알 수 있듯이 가장 중요하 것은 '이론'적인 배경이다. 어떤 이론을 사용하는가에 따라서 분석방법이 달라진다. 분석방법이 달라진다는 것은 '분석'을 위한 '변수'를 추출하는데 있어서 왜 그 변수를 추출했는지를 증명할 수 있다는 것이다. 예를 들어 사람들이 아이폰을 왜 삼성 갤럭시보다 더 선호하는지를 알아보자라고 한다면 변수를 어떻게 뽑아야 할까? 처음에는 여러가지 생각이 나지만, 점점 변수라고 하는 것들을 측정하기 어려워진다. 그러나 간단하게 이론 하나를 적용하면 쉽게 변수를 뽑을 수 있다. 바로 아래 그림과 같이 기술수용모델이다.
기술수용모델은 일명 TAM이라고 부르고 3번째 버전까지 나왔다. (Davis 외, 1989)과학기술과 관련해서 가장 빈번하게 사용하고 있는 기술수용모델(TAM : Technology Acceptance Model)은 새로운 기술을 사용하는 데 있어서 이용태도에 영향을 미치는 요인을 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성으로 보고 실적적 사용에 영황을 미치는 원인을 밝히는데 사용되고 있다(Davis 외, 1989). 기술수용모델은 사회심리학에 근거해서 인간이라면 누구나 새로운 기술을 받아들이고 사용할 때 기본적으로 합리적으로 생각할 수 밖에 없으며, 합리적인 생각의 기본에는 자신의 경험 속에서 새로운 기술이 이용하기 편한지 혹은 사용했을 때 유용한지가 자리잡고 있다는 것이다(Ajzen, 1985).
기술수용모델은 4가지의 변수로 구성되어 있다. 인지된 유용성(PU, Perceived Usefulness), 인지된 용이성(PEOU, Perceived Ease of Use), 이용태도(A, Attitude Toward Using)와 행동(BI, Behavioral Intention to Use)이 그것이다. 인지된 유용성은 기술이 기입이 업무나 삶에 어느정도의 도움을 주는지를 스스로 평가하는 주관적인 믿음의 정도를 말한다. 인지된 유용성은 기술을 사용할 때 많은 노력을 들이지 않아도 사용하는데 불편함이 없다고 느끼는 개인의 정도라고 볼 수 있다. 이용태도는 개인의 행동에 영향을 미치는 요소로서 기술을 사용하는 순간순간 기술에 대해서 어떤 태도를 가지고 있는지를 보는 것이다. 마지막으로 행동은 구체적으로 기술을 사용하는 행동을 뜻한다.
기술수용모델은 컴퓨터나 휴대폰 혹은 무선 이어폰 등 새로운 기술이 외부요인으로 사람들에게 주어졌을 때 어떤 상황에서 수용하고 어떤 상황에서는 거부하는지를 밝혀내기 위해서 고안한 모델이다. 외부 요인인 기술은 인지된 유동성이 높고 용이성이 높을 경우 이용태도에 영향을 미쳐서 행동으로 이어지는 결과를 가져온다. 또한 인지된 용이성은 유용성에 영향을 미치고 유용성은 이용태도에 영향을 미치게 된다. 다시 말하면, 일단 새로운 기술은 이용하기 쉽고 편리해야하고 이것이 자신에게 유용하다고 판단될 경우에 기술을 수용하고 빈번하게 사용한다는 것이다(Davis 외, 1989).
기술수용모델은 이후 전세계적으로 다양한 관점에서 사용된다. 기술수용모델의 주관적이고 객관적인 변수들을 단순반복 검증하는 연구(Staub et al, 1995)를 시작으로 과거 정부기술 미경험자와 이용의도 결정요인을 설명하기 위한 기술수용 모델의 사용(Taylor and Todd, 1995)와 외부변수인 기술과 조직이용도 그리고 조직지원을 매개변수인 복잡성과 유용성을 포함하여 실증분석을 한 사례(Igbaria et al, 1996)도 있다. 또한 가상점포라는 새로운 기술이 인지된 용이성의 관점에서 사용자의 태도의 결정요인이 되는지를 분석하는 사례(Chen et al, 2002)와 함께 2003년에는 기존의 기술수용모델을 발전시켜 통합기술수용이론으로 만들었다.(Venkatesh et al, 2003)
기술수용모델은 1989년 모델이 도입된후로 모델 검정과 모델 확장을 거쳐 모델 통합까지 이르렀다. 모델이 통합되는 과정에서 인지된 용이성의 결정요인이 6개로 늘었났다. 용이성을 구성하는 요소는 컴퓨터에 대한 자기효능감, 외부지원 인식, 컴퓨터에 대한 불안감, 컴퓨터를 통한 유희감, 인지된 즐거움, 객관적인 용이성이 포함되었고 이후 통합모델인 기술수용모델 3로 정리된다(Venkatesh et al, 2008). 기술수용모델은 초기모델부터 통합모델까지 새로운 기술이 외부자극으로 들어올 때 조직 구성원들이 수용하는 원인에 대한 구체적인 변수들을 설정하고 있다. 이를 통해서 기술을 더 잘 수용하게 하기 위한 연구 및 거부하는 기술에 대한 이유를 연구하는 데까지 이른다.
이러한 기술수용모델을 사용하면 아이폰과 삼성을 비교하면서 '인지된 유용성'과 '인지된 용이성'을 가지고 이용태도를 분석해볼 수 있다. 또한 이용태도를 가지고 행동의도와 실질적 사용의 빈도를 비교해볼 수 있다. 간단한 이론만을 가지고 와도 변수를 뽑는데는 아주 유용하다는 것을 알 수 있다. 그래서 아카데믹 라이팅에서는 이론과 모델, 그리고 모델과 변수의 연결성이 가장 중요하다. 이 내용이 정해지면 그 다음에 변수들끼리의 관계를 모델링하는 과정에서 '분석방법'이 만들어진다. 분석방법은 질적연구와 양적연구가 있지만 보통 양적연구에서는 통계자료를 이용해서 '회귀분석, 매개분석, 상관분석'과 같은 방법론을 이용하게 된다. 박사과정 1년차 1학기에서는 이것들을 찾느라 너무 힘들었다. 아무리 논문을 보아도 눈에 들어오지 않고 너무 대단해보이는 사람들의 위엄에 기가 죽었다. 그러나 학기말 논문 제출이 끝나면서 밤을 새고, 또 왜 이렇게 내가 못하지?라는 고민까지 얹어 보니 그 이유가 있었다. 바로 이론이었다.
3. 아카데믹라이팅이란
아카데믹 라이팅은 아래와 같은 순서로 이루어진다. 반응형 AI에게 물어보니 한국 뿐 아니라 전세계적으로 이정도를 쓰면 인정받는 순서라고 한다. 내가 경험한 바에 의해서도 아래와 같은 순서로 쓰면 깔끔한 논문이 나오는 것 같다. 먼저는 전반적인 흐름과 문제의식을 담아서 소개하고 그 다음에는 자신이 고민하고 쓰려고 하는 논문이 기존 연구와 어떻게 다른지 보여줘야 한다. 그 다음은 당연히 그 연구의 변수가 되는 요소들이 어떤 이론을 배경으로 등장하게 되었는지 보여주면 바로 방법론으로 넘어갈 수 있다. 방법론에서는 변수 설정, 통계자료 출처, 연구 모델과 같은 이론과 변수의 연결을 모델로 보여줘야 한다. 그리고 나면 통계를 돌려서 나오는 결과값을 보여주면 된다. 보통 변수가 많을 수록 '기술통계분석'을 먼저 하고 그 다음에 회귀분석이나 매개분석과 같은 분석의 핵심적인 내용을 보여준다. 그 다음은 이 분석이 맞는지를 다시 한번 검증해주는 부분도 추가될 수 있다.
미리캔버스의 도움을 받아서 있어보이게 모델 구성을 해볼 수 있었다 ㅎ이번학기 소논문을 쓰면서 위와 같은 모델을 구성해 보았다. 사실 이론 자체는 기술수용모델의 기본버전을 사용했지만 방법론을 조금 다양하게 만들어서 Baron&Kenny의 매개효과 검증방법을 사용했다. 말로 들으면 어렵지만 실제로 해보면 생각보다 쉬워서 놀라웠다. 1단계는 독립변수와 매개변수를 회귀분석으로 통계를 돌린다. 그 다음 2단계는 독립변수와 종속변수를 회귀분석으로 돌린다. 그다음은 독립변수와 매개변수를 다 같이 SPSS에 넣고 다중회귀분석을 돌린다. 그럼 여기서 다중공선성(변수간의 독립성이 있는지)을 파악하고 어떤 변수가 더 영향을 미치고 있는지를 파악하면서도 매개변수가 있을 때랑 없을 때를 비교해볼 수 있다. 대부분의 경우 인지된 유용성이 매개변수의 역할을 매우 크게 하는 것을 알 수 있다. 그러니 위에서 나온 아이폰사용자와 삼성 갤러시사용자에게 설문조사를 실행하고, 위의 변수들을 토대로 질문을 만들어서 자료를 만들면 쉽게 논문을 만들 수 있다. (물론 지금이야 이렇게 쉽다고 말하지만, 실제로 해보기까지는 매우 어려웠다!)
Academic Writing 구성요소 feat. GPT-4
소개 Introduction : 이 섹션에서는 주제에 대한 간략한 개요를 제공하고 나머지 문서의 단계를 설정합니다. 여기에는 글쓴이가 말하고자 하는 주요 논거나 논점인 Thesis Statement가 포함됩니다.
문헌 검토 Literature review : 이 섹션에서는 주제에 관한 관련 문헌에 대한 포괄적인 검토를 제공합니다. 기존 연구를 종합하고 평가하며 문헌의 차이나 불일치를 식별합니다.
방법론 Methodology : 이 섹션에서는 표본 크기, 데이터 수집 방법 및 통계 분석을 포함하여 연구를 수행하는 데 사용된 방법을 설명합니다.
결과 Results : 이 섹션은 일반적으로 표, 그래프 또는 차트의 형태로 연구 결과를 제시합니다. 또한 결과와 그 의미에 대한 논의도 포함됩니다.
토론 Discussion : 이 섹션에서는 결과와 그 중요성에 대한 비판적 분석을 제공합니다. 또한 연구의 한계에 대해 논의하고 향후 연구 방향을 제시한다.
결론 Conclusion : 이 섹션에서는 연구의 주요 결과를 요약하고 연구의 중요성을 강조합니다. 또한 향후 연구에 대한 권장 사항을 제공합니다.
참고문헌 References : 이 섹션에는 APA, MLA 또는 시카고와 같은 특정 인용 스타일에 따라 논문에서 인용된 모든 출처가 나열됩니다.
4. 논리적 분석과 디컴포지션
이렇게 방법을 안다고 다 되는 것은 아니다. 그럼 어떻게 해야할까? 당연히 선행연구를 읽는 것부터 시작해야 한다. 검색방법을 상세검색으로 바꾸고 각각의 변수를 넣어서 선행연구의 층위를 좁히는 작업이 필요하다. 그리고 선행연구는 간단한 엑셀표를 만들어서 위의 아카데믹 라이팅의 요소들을 넣고 하나씩 분석하면서 읽으면 된다. 이번 2023년 1학기에 읽는 논문만 해도 초기 2달동안 한주에 10개씩은 읽은 것 같다. 무턱대고 읽는 것보다 하나하나 내용을 정리하면서 읽어보면 눈에 들어오는 것들이 있다. 특히, 위에서 말한 논문들이 가지고 있는 이론적 배경을 중심으로 선행연구를 읽으면 읽을수록 '이론'의 힘을 강하게 느끼게 된다. 이론에 대한 이해가 깊을 수록 변수 추출 및 시사점과 한계까지 명확해진다. 그래서 대가가 될 수록 다양한 이론들을 서로 연결해서 모델을 만들고, 변수들간의 연결고리도 유연하게 만드는 것을 볼 수 있다.
위의 그림은 수업시간에 비법전수를 해주신 내용을 정리한 것이다. 요약하자면 기존의 연구에서 비어 있는 부분을 찾으면 자신의 연구주제와 방법론, 변수가 된다는 것이다. 많은 논문들이 통계자료나 기본적인 선행연구가 잘 되어 있음에도 불구하고 '변수 추출'이 애매해서 좋은 논문이 나오지 않는다고 한다. 그래서 때로는 기존의 연구들이 사용한 선행연구의 통계출처를 찾아와서 다시 연구하는 것도 가능하다고 한다. 중요한 것을 이론을 중심으로 나의 연구에서 '패턴'을 찾는 것이다. 논문이라는 것은 '데이터-정보-지식-지혜'의 층위에서 볼 때 패턴을 찾아내는 지식의 영역에 해당된다. 정보는 단순한 '관계'를 드러내기 때문에 보통 논문에서 방법론을 '상관관계'로 잡으면 그다지 높은 평가를 받지 못하는 이유가 여기에 있다. 상관관계로는 지식의 수준까지 넘어가는데 한계가 있기 때문이다.
일명 구성과 반대되는 재구성인 디컴포지션은 먼저는 아래와 같이 해체하는 크리티컬 씽킹이 필요하고, 그 다음에 재구성하는 크리에이티브 씽킹이 필요하다. 그래서 선행연구를 읽을 때 다양한 경로로 분석하는 것을 추천하지만 먼저는 기본적인 아카데믹 라이팅에서 중요한 순서들로 선행연구를 구분해 놓고 그 안에서 다시 쪼개어 보는 것을 추천한다. 어려운 작업이고 시간이 많이 걸리지만 이렇게 데이터베이스를 만들어 놓으면 놓을 수록 앞으로 연구를 하는데 있어서 매우 많은 시간을 절약할 수 있을 것이다. 엔트로피는 물리학의 법칙으로 무질서가 증가하는 현상을 말하고 반대로 질서가 잡혀가는 현상을 네트로피라고 한다. 인간은 엔트로피의 세계에서 네트로피의 현실을 만들어 낸다. 논문은 바로 이러한 네트로피로 가는 '질서지움'이 시작이라고 할 수 있다. 그러나 이론과 방법론 그리고 이렇게 표현하고 설득하는 딜리버리의 삼박자가 맞을 때 '네트로피'와 같은 질서잡힌 논문이 만들어질 수 있다.
나름대로 논리적으로 분석해 본 모형이다. 피터틸의 '제로투 원'에서 영감을 받아서 정리해보았다. 언젠가 이것도 논문으로 써볼 수 있겠지!0. 나오기
정신없이 신나게 떠들어 댄 것 같다. 이제 시작인데 말이다. 그럼에도 이렇게 계속 써보고 남기는 것들이 이번 논문을 쓰면서 '딜리버리'에 얼마나 도움이 되는지를 뼈저리게 느꼈다. 사실 번호를 부여하고 그에 맞게 논리적으로 써보는 연습을 한건 바로 이때를 위함이었다. 브런치라는 공간의 특성상 '작가'들을 위한 공간이지만 애매하게 넘버링을 해서 정보와 지식을 넘나드는 글쓰기는 바로 이때를 위함이었다. 그리고 정말 놀랍게도 이론, 변수, 분석방법이 정해지자 아주 쉽게 딜리버리할 수 있었다. 계속 써보고 또 고치고 다시 써보고 하는 노력들이 절대 배신하지 않는다는 것을 알았다. 그리고 어떤 교수님보다 유튜버 '논쓰남'의 설명력과 제공되는 자료들은 통계를 이해하는데 더 없이 도움이 되었다. 누구라도 자주 이용하면 좋을 것 같다.
앞으로 나의 계획은 가능하면 핀란드 전자정부를 분석하고 현지인들에게도 설문조사를 받아서 우리나라의 전자정부 시스템을 개편하고 혁신하는데 도움이 되는 논문을 쓰는 것이다. 그래서 이번학기에는 간단한 설문을 받아서 사람들에게 전자정부를 사용하는데 있어서 미치는 요인으로 인지된 용이성과 인지된 유용성을 사용해 보았다. 아마도 박사논문은 기술수용모델 3번째 버전을 사용해서 변수 13개를 가지고 전자정부의 사용에 있어서 한계와 대안을 제시하지 않을까 생각된다. 앞으로 3학기 안에 조금 더 구체화시켜야 겠지만 그래도 아주 재미있는 작업이다. 내가 정리한 논문에서는 결론적으로 사람들은 '전자정부를 사용하는데 있어서 용이성이 떨어진다 해도 유용성이 높으면 사용할 가능성이 높다'라는 결론을 내렸다. 지금은 전자정부가 불편해서 안쓰는 사람도 있지만 유용성을 계속 증가시키기만 해도 유입될 확률은 높아진다는 것이다. 물론 쉬우면 더 없이 좋게지만 말이다. 이렇게 이번학기를 마무리 한다.
https://www.youtube.com/watch?v=C8IFVcbeAFQ
