[논문 리뷰] 귀납적 연구에서 질적 엄밀성을 추구하며

Gioia et al.(2013)

Seeking Qualitative Rigor in Inductive Research: Notes on the Gioia Methodology

Gioia, Dennis A., Kevin G. Corley, and Aimee L. Hamilton. "Seeking qualitative rigor in inductive research: Notes on the Gioia methodology." Organizational research methods 16.1 (2013): 15-31.

https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1094428112452151

Abstract

For all its richness and potential for discovery, qualitative research has been critiqued as too often lacking in scholarly rigor.

그 풍부함과 발견 가능성에도 불구하고, 질적 연구는 종종 학문적 엄밀성이 부족하다는 비판을 받아왔다.

The authors summarize a systematic approach to new concept development and grounded theory articulation that is designed to bring “qualitative rigor” to the conduct and presentation of inductive research.

저자들은 귀납적 연구의 수행과 결과 제시에 ‘질적 엄밀성’을 부여하기 위해 고안된, 새로운 개념 개발과 근거이론 정립을 위한 체계적인 접근 방식을 요약한다.

Keywords : qualitative rigor, inductive research, grounded theory, new concept development

What does it take to imbue an inductive study with ‘‘qualitative rigor’’ while still retaining the creative, revelatory potential for generating new concepts and ideas for which such studies are best known?

귀납적 연구가 가장 잘 알려진 바와 같이 새로운 개념과 아이디어를 창출하는 창의적이고 계시적인 가능성을 유지하면서, 동시에 어떻게 질적 엄밀성(qualitative rigor)을 부여할 수 있을까?

How can inductive researchers apply systematic conceptual and analytical discipline that leads to credible interpretations of data and also helps to convince readers that the conclusions are plausible and defensible?

귀납적 연구자들은 어떻게 하면 데이터를 신뢰성 있게 해석할 수 있는 체계적인 개념화 및 분석 규율을 적용하고, 그 결론이 타당하고 정당화될 수 있다는 설득력을 독자에게 제공할 수 있을까?

These questions represent perennial concerns among qualitative researchers and were the prime motivators for developing an approach to inductive research designed not only to surface new concepts, but also to generate persuasive new theories (Gioia & Pitre, 1990).

이러한 질문들은 질적 연구자들이 오랫동안 고민해온 문제이며, 새로운 개념을 드러내는 것뿐 아니라 설득력 있는 새로운 이론을 창출하기 위한 귀납적 연구 방법론 개발의 주요 동기가 되었다(Gioia & Pitre, 1990).

Over the past 20+ years, we have elaborated and refined this approach as a way of conducting qualitative, interpretive research and also as a way of guiding our analyses and presentation of that research.

지난 20여 년 동안 우리는 이 접근을 질적 해석적 연구를 수행하는 방식이자, 연구 분석 및 결과 제시를 안내하는 체계로서 정교화하고 발전시켜왔다.

Another impetus for developing the approach was the recognition that in our field we often design and execute theory development work according to the precepts of the traditional scientific method,

이 접근법을 개발하게 된 또 다른 동기는, 우리 분야에서 이론 개발 작업을 종종 전통적인 과학적 방법론의 원칙에 따라 설계하고 수행한다는 인식에서 비롯되었다.

which often leads us to engage in progressive extensions of existing knowledge as a way of discovering new knowledge.

이는 종종 새로운 지식을 발견하기 위해 기존 지식을 점진적으로 확장하는 방식으로 이어진다.

This venerable orientation, however, most often trains our attention on refining the existing ideas we use to navigate the theoretical world.

그러나 이와 같은 존중받는 접근법은 대부분 이론적 세계를 탐색하는 데 사용하는 기존 아이디어를 다듬는 데 주된 관심을 두게 만든다.

Such an approach is appropriate much—and perhaps even most—of the time and, in fact, has dominated the conduct of theory and research in the field for many years.

이러한 접근은 많은 경우—어쩌면 대부분의 경우—적절하며, 실제로 오랜 시간 동안 이론과 연구 수행 방식에서 지배적인 역할을 해왔다.

Yet these time-honored precepts, as widely applicable as they might be and as undeniably useful as they often are, do not encourage the kind of originality we would most like to see in our theorizing (Corley & Gioia, 2011).

그러나 이러한 오랜 전통의 원칙들은 아무리 널리 적용 가능하고 유용하다고 해도, 우리가 이론화 과정에서 가장 보고 싶어 하는 ‘독창성’을 장려하지는 않는다(Corley & Gioia, 2011).

Our concern with this traditional approach is simply this: Advances in knowledge that are too strongly rooted in what we already know delimit what we can know.

우리가 전통적인 접근 방식에 대해 우려하는 바는 간단하다: 이미 알고 있는 것에 지나치게 의존한 지식의 진보는, 우리가 앞으로 알 수 있는 지식의 범위를 제한한다는 점이다.

In organization study, one of the main consequences of the traditional approach is that we most often focus our attention on construct elaboration.

조직 연구에서 전통적인 접근 방식의 주요한 결과 중 하나는, 우리가 대부분 관심을 ’구성 개념(construct)’의 정교화에 집중하게 된다는 점이다.

Constructs are abstract theoretical formulations about phenomena of interest (Edwards & Bagozzi, 2000; Morgeson & Hofmann, 1999; Pedhazur & Schmelkin, 1991).

구성 개념이란 관심 있는 현상에 대해 이론적으로 추상화한 공식이다(Edwards & Bagozzi, 2000; Morgeson & Hofmann, 1999; Pedhazur & Schmelkin, 1991).

A construct, however, usually is formulated so it can be measured; its primary purpose is to delineate a domain of attributes that can be operationalized and preferably quantified as variables.

그러나 구성 개념은 일반적으로 측정 가능하도록 설계되며, 그 주된 목적은 조작화할 수 있고 바람직하게는 변수로 정량화할 수 있는 속성의 영역을 구획하는 것이다.

Constructs and variables have the wonderful advantage of allowing parsimony and some semblance of consensuality as we engage in the ambitious and ambiguous work of trying to make sense of organizing, organization, and organizations.

구성 개념과 변수는 조직화와 조직, 그리고 조직현상을 이해하려는 야심차고 모호한 작업 속에서, 이론적 간결성과 일정 수준의 합의 가능성을 제공한다는 훌륭한 장점을 지닌다.

Yet our concern with construct development and measurement sometimes blinds us to the arguably more important work of concept development in organization study.

그러나 구성 개념의 개발과 측정에 대한 지나친 집착은, 조직 연구에서 어쩌면 더 중요한 작업인 ‘개념(concept)’ 개발을 간과하게 만들기도 한다.

By “concept,” we mean a more general, less well-specified notion capturing qualities that describe or explain a phenomenon of theoretical interest.

여기서 ‘개념’이란, 이론적으로 중요한 현상을 설명하거나 기술하는 특성을 포착하는 보다 일반적이고 덜 구체화된 생각을 의미한다.

Put simply, in our way of thinking, concepts are precursors to constructs in making sense of organizational worlds—whether as practitioners living in those worlds, researchers trying to investigate them, or theorists working to model them.

간단히 말해, 우리의 관점에서 개념은 조직 세계를 이해하기 위한 구성 개념의 선행 단계이며, 그 세계를 살아가는 실무자든, 그것을 조사하는 연구자든, 모델링하는 이론가든 모두에게 해당된다.

For organization study to fulfill its potential for description, explanation, and prescription, it is first necessary to discover relevant concepts for the purpose of theory building that can guide the creation and validation of constructs.

조직 연구가 기술, 설명, 그리고 처방적 기능을 충분히 발휘하기 위해서는, 구성 개념을 생성하고 검증할 수 있도록 이끌어 줄 적절한 개념을 이론 구축 목적으로 먼저 발견하는 것이 필요하다.

Ultimately, informed theory building and theory testing are both necessary if organizational study is to fulfill its potential for generating work that has originality, utility, and prescience (Corley & Gioia, 2011).

궁극적으로, 조직 연구가 독창성, 실용성, 그리고 예지력을 지닌 연구를 산출하는 잠재력을 실현하기 위해서는, 충분한 통찰에 기반한 이론 구축과 이론 검증이 모두 필요하다(Corley & Gioia, 2011).

While recognizing and appreciating that studying organizations via construct elaboration and measurement has served us well in the relatively short history of our field, there remains the sense that something is missing—something that hinders our ability to gain deeper knowledge of organizational dynamics.

구성 개념의 정교화와 측정을 통해 조직을 연구하는 방식이 이 분야의 짧은 역사 속에서 유용하게 작용해왔다는 점을 인정하면서도, 여전히 뭔가 빠져 있다는 느낌은 남아 있다—조직의 역학을 더 깊이 이해하는 데 방해가 되는 어떤 요소가 말이다.

That something has to do with understanding the essence of the organizational experience, and perhaps especially the processes by which organizing and organization unfold (Langley, 1999).

그 ‘무언가’는 조직적 경험의 본질, 그리고 특히 조직화와 조직이 전개되는 과정 자체를 이해하는 것과 관련되어 있다(Langley, 1999).

An intensive focus on process requires an appreciation of the nature of the social world and how we know (and can know) that world.

과정에 집중하는 연구는 사회적 세계의 본질과 우리가 그것을 어떻게 알고 인식할 수 있는지를 이해하는 것을 요구한다.

We would argue that the single most profound recognition in social and organizational study is that much of the world with which we deal is essentially socially constructed (Berger & Luckmann, 1966; Schutz, 1967; Weick, 1969/1979).

우리는 사회 및 조직 연구에서 가장 심오한 통찰 중 하나가, 우리가 다루는 세계의 대부분이 본질적으로 ‘사회적으로 구성된 것’이라는 점이라고 주장하고자 한다(Berger & Luckmann, 1966; Schutz, 1967; Weick, 1969/1979).

Studying social construction processes implies that we focus more on the means by which organization members go about constructing and understanding their experience and less on the number or frequency of measureable occurrences.

사회적 구성 과정을 연구한다는 것은, 조직 구성원들이 어떻게 자신들의 경험을 구성하고 이해하는지를 중점적으로 살피며, 측정 가능한 사건의 수나 빈도에는 덜 집중하게 됨을 의미한다.

As Einstein so famously put it, “Not everything that can be counted counts, and not everything that counts can be counted.”

아인슈타인이 말했듯이, “셈할 수 있는 모든 것이 중요한 것은 아니며, 중요한 모든 것이 셈해질 수 있는 것도 아니다.”

For that reason, we believe that focusing too much on refining our existing constructs too often amounts to sharpening the wrong tools for gaining bona fide understandings.

그런 이유로, 우리는 기존의 구성 개념을 지나치게 다듬는 데 집중하는 것이 진정한 이해를 얻기 위한 잘못된 도구를 가는 일과 다름없다고 생각한다.

What we really need instead are some new tools.

우리가 진정으로 필요한 것은 새로운 도구들이다.

In our work, those new tools are new concepts.

우리의 연구에서 그 새로운 도구란 바로 ‘새로운 개념들’이다.

How then might we go about discovering and developing the kinds of concepts that might better capture the phenomena of organizing and organization?

그렇다면 조직화와 조직 현상을 더 잘 포착할 수 있는 개념들을 어떻게 발견하고 개발할 수 있을까?

In our view, doing so requires an approach that captures concepts relevant to the human organizational experience in terms that are adequate at the level of meaning of the people living that experience and adequate at the level of scientific theorizing about that experience.

우리의 관점에서, 이를 위해서는 조직을 살아가는 사람들의 의미 수준에 적절하면서도, 그 경험을 과학적으로 이론화할 수 있는 수준에서도 적합한 언어로 조직적 경험과 관련된 개념을 포착할 수 있는 접근이 필요하다.

To accomplish both aims, we have devised a systematic inductive approach to concept development.

이 두 가지 목표를 달성하기 위해 우리는 체계적인 귀납적 개념 개발 접근법을 고안해냈다.

The strong social scientific tradition of using qualitative data to inductively develop “grounded theory” (Glaser & Strauss, 1967; Lincoln & Guba, 1985; Strauss & Corbin, 1998) provides deep and rich theoretical descriptions of the contexts within which organizational phenomena occur.

질적 데이터를 이용하여 귀납적으로 ‘근거이론’을 개발하는 강력한 사회과학적 전통(Glaser & Strauss, 1967; Lincoln & Guba, 1985; Strauss & Corbin, 1998)은 조직 현상이 발생하는 맥락에 대한 깊고 풍부한 이론적 설명을 제공한다.

Yet many scholars feel that inductive approaches do not meet the high standards usually held for demonstrating scientific advancement (see Bryman, 1988; Campbell, 1975; Campbell & Stanley, 1963; Goldthorpe, 2000; Popper, 1959/2002).

그러나 많은 학자들은 귀납적 접근이 과학적 진보를 입증하는 데 일반적으로 요구되는 높은 기준을 충족시키지 못한다고 느낀다(Bryman, 1988; Campbell, 1975; Campbell & Stanley, 1963; Goldthorpe, 2000; Popper, 1959/2002 참조).

How then can the imaginative traditions of qualitative, inductive research in the social sciences be reconciled with the apparently conflicting demands of a scientific tradition of “rigorous” theoretical advancement?

그렇다면 사회과학 내 질적이고 귀납적인 연구의 창의적 전통은, 이와 모순되어 보이는 ‘엄밀한’ 이론 발전이라는 과학적 전통의 요구와 어떻게 조화를 이룰 수 있을까?

In the following, we describe a holistic approach to inductive concept development that we believe balances this (often) conflicting need to develop new concepts inductively while meeting the high standards for rigor demanded by our top journals.

이후 우리는 새로운 개념을 귀납적으로 개발하는 동시에 최고 수준의 학술지가 요구하는 엄밀성 기준을 충족시키려는 이러한(종종 상충하는) 요구 사이의 균형을 맞추고자 고안된 전체론적 귀납적 개념 개발 접근법을 설명할 것이다.

The precursor to this approach first appeared in print in Gioia and Chittipeddi (1991) and was followed by two other studies that were elaborations on the methodology used in the original piece: Gioia, Thomas, Clark, and Chittipeddi (1994) and Gioia and Thomas (1996).

이 접근법의 초기 형태는 Gioia와 Chittipeddi(1991)의 논문에서 처음으로 제시되었으며, 이후 Gioia, Thomas, Clark, and Chittipeddi(1994)와 Gioia and Thomas(1996)의 두 연구에서 그 방법론이 더 정교화되었다.

In subsequent years, the approach has been further refined by Corley and Gioia (2004); Corley (2004); Nag, Corley, and Gioia (2007); Gioia, Price, Hamilton, and Thomas (2010); Clark, Gioia, Ketchen, and Thomas (2010); Harrison and Corley (2011); and Nag and Gioia (2012).

그 이후 이 접근법은 Corley와 Gioia(2004), Corley(2004), Nag, Corley, and Gioia(2007), Gioia, Price, Hamilton, and Thomas(2010), Clark, Gioia, Ketchen, and Thomas(2010), Harrison and Corley(2011), 그리고 Nag and Gioia(2012)에 의해 지속적으로 다듬어져 왔다.

Ground Assumptions 기초 전제

In addition to the basic assumption that the organizational world is socially constructed, we employ another crucial and actionable assumption as well: that the people constructing their organizational realities are “knowledgeable agents,” namely, that people in organizations know what they are trying to do and can explain their thoughts, intentions, and actions.

조직 세계가 사회적으로 구성된다는 기본 전제 외에도, 우리는 또 하나의 중요한 실천적 전제를 설정한다. 그것은 바로 조직의 현실을 구성하는 사람들은 ‘지식 있는 행위자(knowledgeable agents)’라는 것이다. 즉, 조직 내 사람들은 자신들이 무엇을 하려는지 알고 있으며, 자신의 생각과 의도, 행동을 설명할 수 있다는 것이다.

The consequence of this latter assumption for the conduct of research is profound.

이 후자의 전제가 연구 수행에 미치는 영향은 매우 깊다.

For one thing, it foregrounds the informants’ interpretations and initially casts us as researchers in the role of “glorified reporters” whose main role is to give an adequate account of the informants’ experience.

무엇보다도, 이 전제는 정보제공자의 해석을 전면에 내세우며, 연구자인 우리를 그들의 경험을 충실히 전달하는 ’미화된 기자(glorified reporters)’의 역할로 자리매김하게 만든다.

We do not presume to impose prior constructs or theories on the informants as some sort of preferred a priori explanation for understanding or explaining their experience.

우리는 정보제공자의 경험을 이해하거나 설명하기 위한 선호되는 선험적 설명으로서, 기존의 구성 개념이나 이론을 그들에게 강요하지 않는다.

This means that we make extraordinary efforts to give voice to the informants in the early stages of data gathering and analysis and also to represent their voices prominently in the reporting of the research, which creates rich opportunities for discovery of new concepts rather than affirmation of existing concepts.

이는 곧, 자료 수집과 분석 초기 단계에서부터 정보제공자의 목소리를 충분히 반영하고, 연구 결과를 보고할 때에도 그들의 목소리를 전면에 내세우기 위해 특별한 노력을 기울인다는 뜻이다. 이는 기존 개념의 확인이 아니라 새로운 개념의 발견을 가능하게 한다.

For example, in the Gioia and Thomas (1996) study, which investigated how top managers in an academic institution made sense of their environments, we pointedly avoided using the accepted theoretical categories of “threats” and “opportunities” (Dutton & Jackson, 1987).

예를 들어, Gioia와 Thomas(1996)의 연구에서는, 한 학술기관의 최고 관리자들이 환경을 어떻게 인식하는지를 조사하면서, 기존 이론에서 널리 쓰이는 ‘위협(threats)’과 ‘기회(opportunities)’라는 범주를 의도적으로 사용하지 않았다(Dutton & Jackson, 1987).

We were surprised to find that the informants never actually used those terms in their descriptions.

우리는 정보제공자들이 실제로는 그러한 용어들을 전혀 사용하지 않는다는 사실에 놀랐다.

They instead used the categories of “strategic” and “political” to classify issues that demanded attention and action.

그들은 대신 ‘전략적(strategic)’ 및 ‘정치적(political)’이라는 범주를 사용해 주목하거나 행동해야 할 사안을 분류하였다.

If we had designed our interview protocol around existing theory and terminology, we would have missed a key aspect of their sensemaking by imposing our preordained understandings on their experience.

만약 우리가 기존 이론과 용어에 기반하여 인터뷰 질문지를 구성했다면, 미리 정해놓은 이해 방식을 그들의 경험에 강요함으로써, 그들의 의미 형성 과정에서 핵심적인 측면을 놓쳤을 것이다.

We also make some fundamental assumptions about ourselves as researchers.

우리는 연구자인 우리 자신에 대해서도 몇 가지 기본적인 전제를 둔다.

We assume, for instance, that we are pretty knowledgeable people too—that we can figure out patterns in the data, enabling us to surface concepts and relationships that might escape the awareness of the informants, and that we can formulate these concepts in theoretically relevant terms.

예를 들어, 우리도 충분히 지식 있는 사람들로서, 데이터 속에서 패턴을 발견하고, 정보제공자들이 인식하지 못했을 수도 있는 개념과 관계를 도출해내며, 그것들을 이론적으로 관련된 언어로 정식화할 수 있다고 전제한다.

How do we enact these assumptions in a way that enables us to be true to the informants’ experiences while also meeting a scientific criterion of presenting evidence systematically?

그렇다면 우리는 어떻게 하면 정보제공자의 경험에 충실하면서도, 증거를 체계적으로 제시해야 하는 과학적 기준을 충족시키는 방식으로 이러한 전제를 실천할 수 있을까?

Over the years, we have worked out procedures that not only guide the conduct of the research itself in a way that imposes qualitative rigor, but also encourages the presentation of the research findings in a way that demonstrates the connections among data, the emerging concepts, and the resulting grounded theory.

우리는 수년에 걸쳐, 연구 수행 자체에 질적 엄밀성을 부여하는 절차뿐 아니라, 수집된 데이터와 도출된 개념, 그리고 그로부터 발전된 근거이론 사이의 연계를 명확히 보여줄 수 있는 연구 결과 발표 방식을 정립해왔다.

Forerunners 선구자들

Qualitative research has a long and venerable history, especially in terms of its ability to be revelatory (Lincoln & Guba, 1985).

질적 연구는 특히 그 계시적 성격에 있어서 오랜 전통과 존경받을 만한 역사를 가지고 있다(Lincoln & Guba, 1985).

Qualitative research also has a long history of suffering the (often well-deserved) criticism that it does not adequately justify its assertions, leading to some troubling skepticism about whether qualitative researchers are engaging in creative theorizing on the basis of rather thin evidence.

그러나 질적 연구는 자신의 주장을 충분히 정당화하지 못한다는 (종종 타당한) 비판을 오랫동안 받아왔으며, 이는 빈약한 근거만으로 창의적 이론화를 시도하는 것이 아니냐는 불편한 회의론을 불러일으켜 왔다.

Most reviewers of qualitative research intended for publication in our journals have an overriding concern with getting a satisfactory answer to the question, “How do I know that you know (what you are claiming)?” or more simply, “Where is the evidence for your assertions?”

저널에 실릴 질적 연구를 평가하는 대부분의 심사자들이 가장 중요하게 여기는 질문은 “당신이 주장하는 것을 내가 어떻게 알 수 있습니까?” 혹은 좀 더 간단히 말해 “그 주장의 증거는 어디에 있습니까?”라는 것이다.

As noted, this recurring question is one that served as an initial impetus for devising a way to demonstrate to readers the evidentiary basis for our findings and conclusions.

앞서 언급했듯이, 이 반복되는 질문이야말로 우리의 연구 결과와 결론에 대한 증거 기반을 독자에게 보여줄 수 있는 방식을 고안하게 된 초기 동기였다.

The origins of this approach date from the attempt to publish the Gioia and Chittipeddi (1991) paper.

이 접근법의 기원은 Gioia와 Chittipeddi(1991)의 논문을 출판하려 했던 시도에서 비롯되었다.

It is important to understand that the journal to which that paper was sent had not previously published a bona fide grounded theory study and had seldom published qualitative research,

그 논문이 투고된 저널은 이전까지 정통적인 근거이론 연구를 출판한 적이 없었고, 질적 연구를 다룬 사례도 거의 없었다는 점을 이해하는 것이 중요하다.

so the reviewers were accustomed to seeing deductive thinking, quantitative data displays, rigorous statistical tests, and strong, transparent connections between hypotheses, data presentations, results, and conclusions.

따라서 그 저널의 심사자들은 연역적 사고, 정량적 데이터 표시, 엄격한 통계적 검정, 그리고 가설–데이터–결과–결론 간의 명확하고 투명한 연결을 기대하고 있었다.

The initial submission of what eventually became the Sensemaking/Sensegiving article had none of those attributes.

훗날 ‘Sensemaking/Sensegiving’ 논문으로 알려진 초기 원고는 이러한 속성들을 전혀 갖추고 있지 않았다.

It was interpretive, ethnographic research in the pure sense, with all the attributes of such research of that era: a great storyline, an engaging narrative writing style, and a myriad of insightful observations, but also a pronounced impressionistic overtone.

그 논문은 순수한 의미에서 해석적이며 민족지적인 연구였으며, 당시의 질적 연구들이 흔히 지녔던 특성들—흥미로운 이야기 전개, 서사적 글쓰기 스타일, 수많은 통찰력 있는 관찰—과 함께, 뚜렷한 인상주의적 성격도 가지고 있었다.

All those features led the editor and reviewers to think we might be onto something informative, but the data presentation was, shall we say, unconvincing

이러한 특성들 덕분에 편집자와 심사자들은 ‘무언가 의미 있는 내용을 다루고 있다’고 생각하긴 했지만, 자료 제시는 솔직히 말해 설득력이 부족했다.

(the reviewers initially said, in effect: “Great story! Good writing! Incisive thinking! But how do we know you haven’t just made up an interesting interpretation?”).

(심사자들은 초기에 이런 식으로 말했다: “이야기는 훌륭해요! 글도 잘 썼고, 통찰도 좋아요! 그런데 그 해석이 진짜인지 어떻게 알죠?”)

We were challenged in no uncertain terms to demonstrate the basis for our conclusions—and especially the grounds for asserting that a new concept, “sensegiving,” wasn’t just old wine in a new bottle.

우리는 명확하게 도전받았다. 우리의 결론에 대한 근거, 특히 ‘sensegiving’이라는 새로운 개념이 단순히 포장만 바꾼 낡은 아이디어가 아니라는 증거를 보여달라는 요구였다.

In essence, these reviewers were adopting a classic scientific skepticism toward our assertions.

본질적으로, 심사자들은 우리의 주장에 대해 전형적인 과학적 회의주의의 입장을 취하고 있었다.

The editor asked (fortunately but ominously) for a revision characterized as “high risk,” but was nonetheless giving us a chance to justify ourselves, even if he and reviewers were being hardnosed about it.

편집자는 (다행이지만 불길하게도) ‘고위험’으로 분류된 수정 요청을 했고, 비록 매우 까다로운 태도를 보였지만 우리에게 정당성을 입증할 기회를 주었다.

They were not about to accept a disingenuous “we were there; we are bright people, and these are our insightful impressions” stance that had characterized so much prior qualitative work.

그들은 “우리가 현장에 있었고, 똑똑한 사람들이며, 이건 우리가 얻은 통찰입니다”라는 진부한 자세—기존 질적 연구들이 종종 보여준 자세—를 받아들이려 하지 않았다.

That jarring feedback prompted us to think of ways to show that we had executed the data gathering and analysis in a systematic way,

이러한 충격적인 피드백은 우리가 데이터 수집과 분석을 체계적으로 수행했음을 보여줄 방법을 고민하게 만들었다.

namely, that we hadn’t just cherry-picked the quotes in the reporting, contrived some clever explanation, and slapped a sexy label on it.

즉, 인용을 임의로 골라 붙이고, 영리한 설명을 덧붙인 뒤, 그럴듯한 라벨을 붙인 것이 아니라는 것을 보여줘야 했다.

We took up the thrown-down gauntlet and worked to create a presentation that not only revealed the care we had taken in the data acquisition, but also in the way we had analyzed those data

우리는 던져진 장갑을 집어 들었고, 데이터 수집뿐 아니라 분석 과정에서도 우리가 얼마나 신중을 기했는지를 드러내는 발표 방식을 고안했다.

(and, frankly, there was also a skirmish between the authors, one of whom advocated a purist, stake-in-the-ground ethnographic stance in the grand tradition of anthropology and one who advocated the demonstration of more “qualitative rigor” in showing how the data linked to the insights).

(솔직히 말하자면, 저자들 간에도 갈등이 있었다. 한 사람은 순수 민족지학 전통에 입각한 정통적 입장을 고수했고, 다른 한 사람은 데이터와 통찰 간의 연결을 입증하는 보다 ‘질적으로 엄밀한’ 표현 방식을 주장했다.)

The resolution to the tussle with the reviewers—and the debate between the authors—was the devising of an approach that allowed for a systematic presentation of both a “1st-order” analysis (i.e., an analysis using informant-centric terms and codes) and a “2nd-order” analysis (i.e., one using researcher-centric concepts, themes, and dimensions; for the inspiration for the 1st- and 2nd-order labeling, see Van Maanen, 1979).

심사자들과의 갈등, 그리고 저자들 간의 논쟁을 해결한 방식은 ‘1차 분석’(즉, 정보제공자의 용어나 코드를 활용한 분석)과 ‘2차 분석’(즉, 연구자 중심의 개념, 주제, 차원을 활용한 분석)을 모두 체계적으로 제시하는 접근법을 고안한 것이었다. (1차 및 2차 분류 개념의 영감은 Van Maanen, 1979 참고)

Taken together, the tandem reporting of both voices—informant and researcher—allowed not only a qualitatively rigorous demonstration of the links between the data and the induction of this new concept, sensegiving, but also allowed for the kind of insight that is the defining hallmark of high-quality qualitative research.

이처럼 정보제공자와 연구자, 두 관점을 병행하여 제시한 결과, 데이터와 새로운 개념 ‘sensegiving’ 간의 연결을 질적으로 엄밀하게 보여주는 동시에, 고품질 질적 연구의 핵심이라 할 수 있는 통찰을 제시할 수 있게 되었다.

Over the years, this systematic approach has continued to prove useful for us and others in conducting research and to help readers see the rigor of our concept development and theory building.

수년이 흐르는 동안, 이 체계적 접근은 우리뿐 아니라 다른 연구자들에게도 유용하게 작용해왔고, 독자들로 하여금 개념 개발과 이론 구축의 엄밀함을 확인할 수 있도록 도와주었다.

Although we certainly do not claim that this approach is necessarily the best way to demonstrate rigor in qualitative research, we do believe it is worthwhile to share the details of the methodology and discuss its potential to advance the process of concept development within organization study.

물론 우리는 이 접근이 질적 연구의 엄밀성을 보여주는 ‘유일한 최선의 방식’이라고 주장하지는 않는다. 그러나 이 방법론의 세부 내용을 공유하고, 조직 연구에서 개념 개발 과정을 발전시킬 수 있는 가능성을 논의하는 일은 충분히 가치 있다고 믿는다.

Laying the Groundwork 기초 작업 다지기

The guiding research question and the interview. Like almost all good research, our approach depends on a well-specified, if rather general, research question (e.g., How do top managers of academic institutions make sense of their environments?).

연구 질문과 인터뷰. 대부분의 훌륭한 연구가 그러하듯, 우리의 접근법 또한 명확하게 설정된(비록 다소 일반적인) 연구 질문에 기반한다. (예: 학문기관의 최고경영진은 자신들의 환경을 어떻게 인식하는가?)

Also, like all good qualitative research, we employ multiple data sources (archives, field observation, media documentation, etc.), but the heart of these studies is the semi-structured interview—to obtain both retrospective and real-time accounts by those people experiencing the phenomenon of theoretical interest.

또한, 모든 훌륭한 질적 연구처럼, 우리는 기록 보관소, 현장 관찰, 언론 문서 등 다양한 데이터 소스를 활용하지만, 이 연구의 핵심은 반구조화 인터뷰이다. 이는 이론적으로 관심 있는 현상을 직접 경험하고 있는 사람들로부터 회고적이고 실시간적인 진술을 얻기 위해 사용된다.

This is genuine “research as engagement” (Morgan, 1983); it also is engaging research—especially for the informants.

이는 진정한 의미의 “참여로서의 연구”(Morgan, 1983)이며, 정보제공자에게도 몰입감 있는 연구이다.

We have been surprised in the past—to the point where we are no longer surprised—at how willing informants are to reveal what we might have considered to be proprietary information.

우리는 과거에, 이제는 더 이상 놀랍지도 않을 정도로, 정보제공자들이 우리가 민감하다고 생각했던 정보를 얼마나 기꺼이 공유하는지에 대해 반복적으로 놀라왔다.

As one key informant said for the Gioia et al. (1994) study, “I’ll tell you anything you want to know, so long as you don’t embarrass me.”

Gioia 외(1994)의 연구에서 한 핵심 정보제공자는 이렇게 말했다. “날 곤란하게 만들지만 않는다면, 당신이 알고 싶은 건 뭐든지 말해줄게요.”

We do not consider it our right to be a bull in a china shop.

우리는 스스로를 도자기 가게의 황소처럼 무례하게 행동할 권리가 있다고 생각하지 않는다.

Informants always have larger agendas they are pursuing, so we work to protect their interests while trying to serve our own.

정보제공자들은 항상 자신만의 더 큰 목적과 의제를 가지고 있기 때문에, 우리는 그들의 이익을 보호하면서 우리의 연구 목적도 달성하고자 한다.

Diplomacy and discretion are always the watchwords. So is transparency (see Bansal & Corley, 2011).

외교적 태도와 신중함은 항상 핵심 원칙이며, 투명성 또한 마찬가지이다 (Bansal & Corley, 2011 참고).

We often show informants our evolving analyses, models, and even manuscripts, but also do not grant veto power over anything other than reporting of sensitive data.

우리는 종종 정보제공자에게 분석 결과, 모델, 심지어 논문 원고까지 보여주기도 하지만, 민감한 데이터의 보도 여부를 제외하고는 거부권을 부여하지 않는다.

As a sidebar, we also do not promise “confidentiality,” which literally would preclude most reporting; we instead promise “anonymity.”

덧붙여 말하자면, 우리는 ‘기밀성(confidentiality)’을 약속하지 않는다. 이는 문자 그대로 해석하면 대부분의 보고 자체를 불가능하게 만들 수 있기 때문이다. 대신 우리는 ‘익명성(anonymity)’을 약속한다.

We also pay extraordinary attention to the initial interview protocol, to make sure that it is focused on the research question(s), that it is thorough (i.e., tries to anticipate related issues about which we should ask), and doesn’t contain leading-the-witness questions (e.g., ‘‘Wouldn’t you agree that. . . ?’’).

우리는 초기 인터뷰 프로토콜에도 각별한 주의를 기울인다. 이는 해당 프로토콜이 연구 질문에 명확히 초점을 맞추고 있으며, 관련된 이슈들에 대한 예측 가능한 질문들을 포함하여 철저히 구성되어 있는지, 그리고 유도 질문(예: “이 점에 동의하지 않으세요?”)이 포함되지 않도록 하기 위함이다.

And then we pay extraordinary attention to the revision of the protocol as the research progresses, following the twists, turns, and roller-coaster rides involved in discovering grounded theory (Glaser & Strauss, 1967), sometimes even to the point of modifying the initial research question.

또한 연구가 진행됨에 따라 프로토콜을 지속적으로 수정하는 데에도 특별한 주의를 기울인다. 근거이론(Grounded Theory)을 탐색하는 과정에서 발생하는 다양한 전환과 예측불가능한 변화들을 따라가야 하며, 때로는 초기 연구 질문 자체를 수정해야 할 때도 있다(Glaser & Strauss, 1967).

We occasionally have problems with a reviewer who doesn’t seem to appreciate the designed-in flexibility of interpretive research—the recognition that the interview questions must change with the progression of the research.

우리는 간혹 해석적 연구에 내재된 유연성을 제대로 이해하지 못하는 심사자들과 마주치기도 한다. 이러한 유연성은 인터뷰 질문이 연구의 진행과 함께 변화해야 함을 전제로 한다.

We follow wherever the informants lead us in the investigation of our guiding research question.

우리는 정보제공자들이 안내하는 방향을 따라가며, 그들을 통해 우리의 연구 질문을 탐색한다.

Adhering to some misguided sense that the protocol must be standardized so that there is consistency over the course of the project is one of the reasons why traditional research sometimes is not very good at uncovering new concepts to develop.

프로토콜이 연구 전체 과정에서 일관성을 유지해야 한다는 잘못된 고정관념에 집착하는 것이야말로, 전통적인 연구가 새로운 개념을 발견하고 발전시키는 데 종종 실패하는 주요한 이유 중 하나이다.

And part of their development occurs during the research that discovers them, so long as researchers are sharp and prepared to adjust on the fly.

그리고 개념의 일부는 그것이 발견되는 연구 과정 중에 발전한다. 단, 연구자가 예리하고 즉각적으로 조정할 준비가 되어 있을 때 가능하다.

Little of the description of our research approach to this point is particularly distinctive, however.

그러나 지금까지 설명한 우리의 연구 접근법은 특별히 독창적인 부분은 많지 않다.

The features that enhance qualitative rigor actually begin with our approach to analyses, especially in terms of organizing the data into 1st- and 2nd-order categories to facilitate their later assembly into a more structured form.

질적 연구의 엄밀성을 강화하는 특징은 실제로 분석 접근 방식에서부터 시작된다. 특히 데이터를 제1차 및 제2차 범주로 조직함으로써 이후 보다 구조적인 형태로 통합되도록 하는 것이 핵심이다.

The analyses. As a number of qualitative/interpretive researchers have noted, it is somewhat artificial to parse the interviewing and the analyses, as they tend to proceed together (Langley, 1999; Lincoln & Guba, 1985; Locke & Golden-Biddle, 1997).

분석 단계. 여러 질적/해석적 연구자들이 지적했듯이, 인터뷰와 분석을 분리하는 것은 다소 인위적인 일이다. 이 두 과정은 대체로 함께 진행되기 때문이다 (Langley, 1999; Lincoln & Guba, 1985; Locke & Golden-Biddle, 1997).

A myriad of informant terms, codes, and categories emerge early in the research (a process akin to Strauss and Corbin’s [1998] notion of open coding).

연구 초기에 수많은 정보제공자의 용어, 코드, 범주들이 등장한다. 이는 Strauss와 Corbin(1998)이 말한 오픈 코딩(open coding) 개념과 유사한 과정이다.

In this 1st-order analysis, which tries to adhere faithfully to informant terms, we make little attempt to distill categories, so the number of categories tends to explode on the front end of a study.

1차 수준 분석에서는 정보제공자의 용어를 충실히 따르기 때문에, 범주를 정제하려는 시도는 거의 하지 않는다. 따라서 연구 초반에 범주의 수가 폭발적으로 늘어난다.

There could easily be 50 to 100 1st-order categories that emerge from the first 10 interviews, and the sheer number of categories initially becomes overwhelming.

초기 10개의 인터뷰만으로도 50개에서 100개의 1차 범주가 생겨날 수 있으며, 이러한 범주의 양은 처음에는 압도적으로 느껴진다.

It is not unusual to look up and conclude, ‘‘I’m lost,’’ with no firm idea about how to make sense of all these data that don’t seem to hang together.

데이터들이 서로 연결되지 않는 것처럼 보이기 때문에, 연구자가 “어디서부터 손대야 할지 모르겠다”는 느낌을 받는 것은 흔한 일이다.

Yet it is important to get lost at this stage—as the first author is fond of saying, ‘‘You gotta get lost before you can get found’’ (Gioia, 2004).

그러나 이 단계에서 길을 잃는 것은 중요하다. 제1저자는 “길을 잃어야 길을 찾을 수 있다”(Gioia, 2004)고 자주 말하곤 한다.

As the research progresses, we start seeking similarities and differences among the many categories (similar to Strauss and Corbin’s [1998] notion of axial coding), a process that eventually reduces the germane categories to a more manageable number (e.g., 25 or 30).

연구가 진전됨에 따라, 우리는 수많은 범주들 사이에서 유사점과 차이점을 찾아내기 시작한다. 이는 Strauss와Corbin(1998)의 축 코딩(axial coding) 개념과 유사하며, 관련 범주들을 보다 다룰 수 있는 수(예: 25개 또는 30개)로 줄이는 과정이다.

We then give those categories labels or phrasal descriptors (preferably retaining informant terms) and consider the array before us. Is there some deeper structure in this array?

그런 다음, 이러한 범주들에 정보제공자의 용어를 가능한 한 유지하면서 명칭 또는 구절형 설명어를 부여한다. 이후 우리는 이 배열된 범주들 속에서 어떤 더 깊은 구조가 존재하는지를 고민한다.

It is at this point that we treat ourselves as knowledgeable agents who can (and must) think at multiple levels simultaneously (i.e., at the level of the informant terms and codes and at the more abstract, 2nd-order theoretical level of themes, dimensions, and the larger narrative—answering the important question ‘‘What’s going on here?’’ theoretically).

이 시점에서 우리는 스스로를 ‘다층적 사고가 가능한 지식 주체’로 간주한다. 즉, 정보제공자의 용어와 코드 수준에서 사고할 뿐 아니라, 이보다 더 추상적인 2차 수준의 이론적 주제, 차원, 전체 서사(narrative) 수준에서도 사고하며, “여기서 무슨 일이 일어나고 있는가?”라는 이론적 질문에 답하고자 한다.

Developing tentative answers to this question by way of a ‘‘gestalt analysis’’ (Gioia & Chittipeddi, 1991) leads to the formulation of other questions, as subsequent interviews pursue subjects that are increasingly focused on concepts and tentative relationships emerging from the interviews to date (via a process that Glaser and Strauss [1967] termed ‘‘theoretical sampling’’).

이 질문에 대해 ‘게슈탈트 분석’(Gioia & Chittipeddi, 1991)을 통해 잠정적 답을 도출하면, 새로운 질문들이 형성된다. 이후의 인터뷰들은 기존 인터뷰에서 도출된 개념과 잠정적 관계에 더욱 초점을 맞춰 진행되며, 이는 Glaser와 Strauss(1967)가 말한‘이론적 표집(theoretical sampling)’ 과정에 해당한다.

In this 2nd-order analysis, we are now firmly in the theoretical realm, asking whether the emerging themes suggest concepts that might help us describe and explain the phenomena we are observing.

2차 수준의 분석 단계에서는 이제 본격적으로 이론적 영역에 들어서게 되며, 도출된 주제들이 우리가 관찰하고 있는 현상을 설명하고 이해하는 데 기여할 수 있는 개념인지 질문하게 된다.

We focus particular attention on nascent concepts that don’t seem to have adequate theoretical referents in the existing literature (e.g., ‘‘identity ambiguity’’ from Corley and Gioia, 2004) or existing concepts that ‘‘leap out’’ because of their relevance to a new domain (‘‘optimal distinctiveness’’ from Gioia et al., 2010).

특히 우리는 기존 문헌에서 충분한 이론적 참조점을 찾기 어려운 초기 개념들(예: Corley & Gioia, 2004의 ‘정체성의 모호성’)이나, 새로운 영역과의 관련성으로 인해 ‘도드라져 보이는’ 기존 개념들(예: Gioia et al., 2010의 ‘최적의 차별성’)에 주목한다.

Once a workable set of themes and concepts is in hand (and the culmination of the theme and concept development process leads to what Glaser and Strauss [1967] termed ‘‘theoretical saturation’’), we investigate whether it is possible to distill the emergent 2nd-order themes even further into 2nd-order ‘‘aggregate dimensions.’’

적절한 주제와 개념들의 세트가 구성되고, 이러한 구성 과정이 Glaser와 Strauss(1967)가 ‘이론적 포화(theoretical saturation)’라 명명한 지점에 이르면, 우리는 2차 수준의 주제들을 더 높은 수준으로 추상화하여 2차 수준의 ‘집합적 차원(aggregate dimensions)’으로 정제할 수 있는지를 탐색한다.

When we have the full set of 1st-order terms and 2nd-order themes and aggregate dimensions, then we have the basis for building a data structure (see Figure 1)—perhaps the pivotal step in our entire research approach.

1차 수준 개념어, 2차 수준 주제, 그리고 집합적 차원의 전체 세트가 완성되면, 우리는 데이터 구조(data structure)를 구축할 수 있는 기반을 갖추게 된다(도표 1 참조). 이는 아마도 우리의 전체 연구 접근법에서 핵심적인 단계일 것이다.

Figure 1. Data structure.Reproduced from Corley and Gioia (2004).

The data structure not only allows us to configure our data into a sensible visual aid, it also provides a graphic representation of how we progressed from raw data to terms and themes in conducting the analyses—a key component of demonstrating rigor in qualitative research (Pratt, 2008; Tracy, 2010).

데이터 구조는 단순히 데이터를 이해하기 쉬운 시각 자료로 배열하게 해줄 뿐만 아니라, 분석 과정에서 원자료(raw data)로부터 개념어(term)와 주제로 어떻게 발전해 갔는지를 시각적으로 보여준다. 이는 질적 연구의 엄밀성을 입증하는 핵심 요소다 (Pratt, 2008; Tracy, 2010).

In this way, the act of constructing a data structure compels us to begin thinking about the data theoretically, not just methodologically (or as a former doctoral student explained it, ‘‘to see those transcripts and notes as more than just page after page of work’’).

이와 같이, 데이터 구조를 구축하는 행위는 우리가 데이터를 단지 방법론적으로가 아니라 이론적으로도 사고하도록 강제한다. (한 전직 박사과정 학생의 표현을 빌리자면, “그 수많은 인터뷰 전사와 메모들을 그저 작업물로만 보지 않게 해준다.”)

This does not mean, however, that the data structure should capture relationships among the 2nd-order themes (a step that comes later in the theorizing process).

하지만 이것이 데이터 구조가 2차 수준 주제들 간의 관계까지 포착해야 한다는 의미는 아니다. 그런 관계 설정은 이론화 과정에서 뒤늦게 이루어지는 단계이다.

But this forced ‘‘stepping-up’’ in abstractness does lay the foundation for balancing the deep embeddedness of the informant’s view in living the phenomenon with the necessary ‘‘30,000-ft.’’ view often required to draw forth the theoretical insights necessary for journal publication.

그러나 이러한 ‘추상화 수준의 상승’은 정보제공자의 경험에 깊이 몰입된 현장적 시각과, 학술지에 게재하기 위해 요구되는‘30,000피트 상공에서 내려다보는’ 이론적 통찰 간의 균형을 잡는 데 필요한 토대를 마련해 준다.

Hence, our key criterion for assessing the analysis takes the form of a guiding mantra: ‘‘No data structure; know nothing.’’

따라서 우리의 분석 평가 기준은 다음과 같은 일종의 신념으로 귀결된다: “데이터 구조 없이는 아무것도 알 수 없다.”

As an example, Figure 1 shows the data structure from Corley and Gioia (2004).

예시로, 도표 1은 Corley와 Gioia(2004)의 데이터 구조를 보여준다.

Coincident with the data gathering and after the initial stages of analysis, we also begin cycling between emergent data, themes, concepts, and dimensions and the relevant literature, not only to see whether what we are finding has precedents, but also whether we have discovered new concepts.

데이터 수집 및 초기 분석 단계 이후에는, 우리는 도출된 데이터, 주제, 개념, 차원들과 관련 문헌을 오가며 비교 작업을 시작한다. 이는 우리가 찾아낸 것이 기존에 선행 사례가 있는지, 또는 새로운 개념을 발견한 것인지를 확인하기 위함이다.

A small confession here: There is value in semi-ignorance or enforced ignorance of the literature, if you will.

여기서 약간의 고백을 하자면, 문헌에 대해 반쯤 모르거나 일부러 무지한 상태를 유지하는 데에도 가치는 있다.

Up to this stage in the research, we make a point of not knowing the literature in great detail, because knowing the literature intimately too early puts blinders on and leads to prior hypothesis bias (confirmation bias).

이 단계까지는 문헌을 자세히 알지 않도록 의도적으로 노력하는데, 이는 문헌을 너무 일찍 깊이 알게 되면 시야가 좁아지고, 기존 가설을 확인하려는 편향(confirmation bias)이 생기기 때문이다.

Upon consulting the literature, the research process might be viewed as transitioning from ‘‘inductive’’ to a form of ‘‘abductive’’ research, in that data and existing theory are now considered in tandem (Alvesson & Kärreman, 2007).

이후 문헌을 검토하는 단계에 이르면, 연구는 ‘귀납적(inductive)’ 방식에서 ‘가설추론적(abductive)’ 방식으로 전환되었다고 볼 수 있다. 이 시점부터는 데이터와 기존 이론을 동시에 고려하기 때문이다 (Alvesson & Kärreman, 2007).

Of course, we are never completely uninformed about prior work, either, so one might also term this stance as ‘‘willing suspension of belief’’ or witting (as opposed to unwitting) ignorance of previous theorizing in the domain of interest.

물론, 우리는 선행 연구에 대해 완전히 무지한 상태는 아니다. 따라서 이런 접근은 ‘의도적인 믿음의 보류(willing suspension of belief)’ 혹은 관심 분야에서의 ‘의식적 무지(witting ignorance)’라고 부를 수 있다.

Some combination of knowing and not knowing amounts to another fine balancing act that allows for discovery without reinventing the well-ridden wheels.

이러한 ‘알고 있음’과 ‘모르고 있음’의 절묘한 조합은 이미 알려진 바를 되풀이하지 않으면서도 새로운 발견을 가능하게 하는 또 하나의 균형 잡힌 접근 방식이다.

Lastly, in trying to finalize the analyses of the data, we invariably must deal with the issue of different authors interpreting some informant terms and passages differently.

마지막으로, 데이터 분석을 마무리하려 할 때 우리는 언제나 연구자들 간에 일부 정보제공자의 용어나 진술을 다르게 해석하는 문제를 다뤄야 한다.

If agreements about some codings are low, we revisit the data, engage in mutual discussions, and develop understandings for arriving at consensual interpretations.

어떤 코딩에 대해 의견 일치도가 낮을 경우, 우리는 데이터를 다시 검토하고, 상호 토론을 거쳐 합의된 해석에 도달하기 위한 공통의 이해를 형성한다.

We reconcile differing interpretations by developing consensual decision rules about how various terms or phases are to be coded.

다양한 용어나 문구들을 어떻게 코딩할지에 대한 합의된 결정 규칙을 개발함으로써 서로 다른 해석을 조정한다.

On a few occasions, we have engaged independent coders who are unfamiliar with the study to code portions of the data and have computed intercoder agreement percentages.

몇몇 경우에는 연구에 익숙하지 않은 외부 코더들을 참여시켜 데이터 일부를 코딩하게 하고, 코더 간 일치율(intercoder agreement percentage)을 산출하기도 했다.

We certainly do not consider such a step to be necessary, however, because the data structuring procedures themselves lend the requisite rigor to the analyses.

그러나 우리는 이런 절차가 필수적이라고 생각하지는 않는다. 왜냐하면 데이터 구조화 과정 자체가 이미 분석에 필요한 엄밀성을 부여하기 때문이다.

Reporting intercoder agreements also strikes some dyed-in-the-wool interpretive researchers as some sort of back-door positivism sneaking into an interpretive study, and thus view such calculations as a capitulation to traditional research.

코더 간 일치도를 보고하는 것은 일부 해석주의 연구자들에게는 해석적 연구에 몰래 침투하는 일종의 ‘뒷문으로 들어오는 실증주의’로 보이기도 하며, 따라서 이러한 계산을 전통적 연구 방식에 대한 일종의 ‘굴복’으로 간주하기도 한다.

In fact, when we do it, we do so simply as another way to bolster our own confidence in our assertions and findings.

실제로 우리가 그러한 절차를 따를 때는, 그것이 우리 주장의 신뢰성과 연구 결과에 대한 확신을 높이는 또 다른 방법이라고 판단했기 때문이다.

From Data Structure to Grounded Theory 데이터 구조에서 근거 이론으로

As important as the data structure might be, and as much energy as we put into developing it, it is nonetheless a static picture of a dynamic phenomenon, and process research doesn’t actually investigate processes unless the static picture—a photograph, if you will—can be made into a motion picture.

데이터 구조가 아무리 중요하고 그것을 개발하는 데 많은 노력을 기울였다 해도, 이는 결국 역동적인 현상의 정적인 그림에 불과하다. 프로세스 연구는 이러한 정적인 ‘사진’이 움직이는 영상으로 전환되지 않는 한 실제로 ‘과정’을 탐구한다고 보기 어렵다.

Therefore, we keep a front-and-center focus on our ultimate goal of building a vibrant inductive model that is grounded in the data (as exemplified by the data structure), one that captures the informants’ experience in theoretical terms.

따라서 우리는 데이터 구조에 의해 구현되는 것처럼 데이터에 근거한 생동감 있는 귀납적 모델을 구축하는 것을 궁극적 목표로 삼고, 이를 통해 정보 제공자의 경험을 이론적 언어로 포착하는 데 집중한다.

The resulting grounded theory model, then, should be one that shows the dynamic relationships among the emergent concepts that describe or explain the phenomenon of interest and one that makes clear all relevant data-to-theory connections (thus allaying the usual concern that qualitative research too often does not show just how data relate to theory).

그 결과로 생성된 근거 이론 모델은, 연구자가 주목하는 현상을 설명하거나 기술하는 데 사용되는 도출 개념들 간의 역동적 관계를 보여주어야 하며, 동시에 데이터와 이론 간 연결 관계를 명확히 제시해야 한다. 이는 질적 연구가 종종 “데이터가 이론에 어떻게 기여하는지를 보여주지 않는다”는 일반적인 비판을 해소해줄 수 있다.

The key question for us as model builders is how to account for not only all the major emergent concepts, themes, and dimensions, but also for their dynamic interrelationships.

모델을 구축하는 우리에게 있어 핵심적인 질문은, 주요 개념과 주제, 차원을 어떻게 모두 설명할 것인가뿐만 아니라, 이들 간의 역동적인 상호작용을 어떻게 모델링할 것인가에 있다.

Speaking in classic boxes-and-arrows terms, this process amounts to assembling the constellation of boxes with a special focus on the arrows.

전통적인 ‘박스와 화살표(boxes and arrows)’ 용어로 설명하자면, 이 과정은 상자(개념)의 집합을 구성하면서 특히 화살표(관계)에 초점을 두는 작업이다.

It is the arrows that ‘‘set everything in motion’’ (Nag et al., 2007).

모든 것을 움직이게 만드는 것은 바로 이 화살표들이다 (Nag 외, 2007).

A reader should be able to look at the grounded theory model and see that the essential concepts, themes, and/or dimensions contained in the data structure are well represented in the model, but that the relational dynamics among those concepts are now made transparent.

독자는 근거 이론 모델을 통해 데이터 구조 내에 포함된 핵심 개념, 주제, 차원이 어떻게 모델 속에서 잘 표현되었는지를 파악할 수 있어야 하며, 동시에 이들 간의 관계적 역동성이 명확하게 드러나야 한다.

Because of our intimate knowledge of the data, by considering the relationships among the emergent concepts, we enable the possibility of theoretical insights that would not be apparent simply by inspecting the static data structure itself.

우리가 데이터에 대해 깊이 있게 이해하고 있기 때문에, 도출된 개념 간 관계를 고찰함으로써 단순히 정적인 데이터 구조만으로는 드러나지 않는 이론적 통찰이 가능해진다.

Of course there is room for a conceptual leap in this process as well.

물론 이 과정에서 개념적 도약(conceptual leap)의 여지도 존재한다.

What the first author calls a ‘‘Shazzam!’’ often accompanies our close familiarity with the data in both a gestalt sense and in the sense of deep immersion in the data and the data structure.

제1저자가 ‘샤잠(Shazzam)!’이라고 부르는 순간은, 우리가 게슈탈트적 통찰과 깊은 몰입을 통해 데이터 및 데이터 구조에 익숙해졌을 때 종종 찾아온다.

Figure 2 shows the grounded model generated by the data structure from Corley and Gioia (2004).

Figure 2는 Corley와 Gioia (2004)의 데이터 구조로부터 도출된 근거 이론 모델을 보여준다.

Figure 2. Organizational identity change process.Reproduced from Corley and Gioia (2004).

Appendix A summarizes the key features of the approach as a means of enhancing grounded theory development.

부록 A는 이 접근법의 핵심 특징들을 요약하여 근거 이론 개발을 강화하는 수단으로 제시한다.

Writing It All Up 연구 결과 작성하기

It helps to be able to write engagingly when presenting a paper using this approach.

이 방법론을 사용한 논문을 작성할 때는 독자를 끌어들이는 문장력이 매우 중요하다.

With the Introduction you want to ‘‘grab readers by the frontal lobes,’’ inviting them along for an interesting ride with the promise of a paper that is going to be informative and insightful.

도입부에서는 흔히 말하듯이 독자의 전두엽을 붙잡는 느낌으로, 흥미롭고 통찰력 있는 여정에 초대하는 글쓰기를 지향해야 한다.

It is here that we quickly identify the problem domain as one that is important and fascinating, the main research question as one that is intriguing to investigate, and the theoretical possibilities as ones that are valuable and (usually) surprising in some way.

바로 이 도입부에서 중요하고 매력적인 문제 영역, 탐구할 만한 연구 질문, 그리고 이론적으로 가치 있으며 때로는 놀라운 통찰 가능성을 간결하게 제시해야 한다.

These first few pages matter immensely.

이 첫 몇 페이지는 극히 중요하다.

The literature reviews that follow are never extensive or exhaustive (they can’t be because, as noted, grounded theory research presumes a level of semi-ignorance or some suspension of belief in the received wisdom of prior work).

그 다음에 이어지는 문헌 고찰은 결코 장황하거나 포괄적이어서는 안 된다. 왜냐하면 앞서 설명했듯이, 근거 이론 연구는 일정 수준의 ‘의도적 무지’(semi-ignorance) 또는 기존 이론에 대한 일시적 유보(suspension of belief)를 전제로 하기 때문이다.

Such an approach to a literature review confers a welcome license to write more interestingly, as we are freed from the chains of being pedantic and thorough in trying to cover everything that has gone before.

이러한 방식의 문헌 고찰은 우리에게 보다 흥미로운 방식으로 글을 쓸 수 있는 자유를 부여한다. 즉, 모든 선행연구를 빠짐없이 다루어야 한다는 집요한 부담에서 벗어날 수 있다.

The Methodology section, however, is thorough, as we are careful to explain the systematic approach we employ with the data gathering and their analyses.

반면에 방법론(Methodology) 섹션은 철저해야 한다. 이 부분에서는 자료 수집과 분석에 사용된 체계적 접근 방식을 상세히 설명해야 한다.

In contrast with many inductive/interpretive methodology sections that say little more than ‘‘we got entry into a good research site; we spent a fair amount of time with some important people; we used the relevant principles of qualitative research; here’s what we found’’—

많은 귀납적/해석적 연구들이 방법론 부분에서 “좋은 연구현장에 접근했고, 중요한 사람들과 꽤 오랜 시간을 보냈으며, 질적 연구의 원칙을 활용했고, 이런 결과를 얻었다”는 수준에 그치는 것과는 달리,

we go to some length to explain exactly what we did in designing and executing the study and the procedures we used to explicate our induction of categories, themes, and dimensions.

우리는 연구를 설계하고 실행한 방식, 그리고 범주(category), 주제(theme), 차원(dimension)을 귀납하는 과정을 구체적으로 상세하게 설명한다.

Then comes the fun part.

이제 본격적으로 흥미로운 부분이 시작된다.

We focus on having the Findings narrative tell an intellectually compelling—and sometimes even an emotionally compelling—story on the basis of transparent evidence.

우리는 연구 결과(Finding) 서술이 명확한 증거를 바탕으로 지적으로, 때로는 감정적으로도 설득력 있는 이야기를 전달하는 데 집중한다.

Little of the methodological approach matters if you cannot present a convincing, data-driven account that prefigures the developing theory.

데이터 기반으로 향후 이론의 발전 방향을 예고할 수 있는 설득력 있는 설명을 제시하지 못한다면, 아무리 훌륭한 방법론적 접근도 의미가 없다.

The intent of the Findings section is to narrate an informative story that is driving toward some new concept development and theoretical discovery with the careful presentation of evidence.

결국 Findings 섹션의 목적은 증거를 신중히 제시하면서 새로운 개념과 이론적 발견을 향해 나아가는 이야기를 전달하는 것이다.

This is one reason why the Findings sections of the articles are suffused with informant quotes—quotes that align with the exemplars shown in the data structure figure.

이러한 이유로 Findings 섹션에는 데이터 구조 그림과 일치하는 정보제공자 인용문이 풍부하게 포함되어 있는 경우가 많다.

The meta-message to the reader is, ‘‘This is what the informants told us. We’re not making this stuff up.’’

이는 독자에게 보내는 메타 메시지이기도 하다. “이건 우리가 지어낸 게 아니라, 실제 정보제공자들이 말한 내용이다.”

The reader should be able to see the data-to-theory connections in the form of linkages among the quotes in text, the 1st-order codes in the data structure, and their connection to the emergent 2nd-order concepts/themes and dimensions.

독자는 본문 인용, 데이터 구조의 1차 코드, 그리고 도출된 2차 개념 및 차원 간의 연결 구조를 통해 데이터와 이론의 관계를 파악할 수 있어야 한다.

In the Findings narrative, we devote space to explaining each emergent theme and/or dimension,

Findings 서술에서는 각 도출된 주제(theme)나 차원(dimension)을 설명하는 데 일정 분량을 할애한다.

but more importantly, we ‘‘zoom in’’ on the key emergent new concepts or themes and hold them up for examination as the core ideas of a given paper.

하지만 더 중요한 것은, 핵심적인 새 개념이나 주제에 ‘줌인’하여 해당 논문의 중심 아이디어로 부각시키는 것이다.

Some examples of these emergent concepts stemming from this approach include ‘‘sensegiving’’ (Gioia & Chittipeddi, 1991), ‘‘desired future image’’ (Gioia & Thomas, 1996), ‘‘identity ambiguity’’ (Corley & Gioia, 2004), and ‘‘transitional identity’’ (Clark et al., 2010).

이러한 방식으로 도출된 대표적인 개념으로는 ‘sensegiving’(Gioia & Chittipeddi, 1991), ‘desired future image’(Gioia & Thomas, 1996), ‘identity ambiguity’(Corley & Gioia, 2004), ‘transitional identity’(Clark et al., 2010) 등이 있다.

The writing strategy here is in some ways analogous to using the ‘‘magnifying glass’’ feature in photo-editing programs.

이러한 글쓰기 전략은 사진 편집 프로그램에서 ‘확대경’ 기능을 사용하는 것과 유사하다.

If you zero in on some parts of the whole image, you can find the most interesting and incisive parts to work with and emphasize.

전체 그림에서 특정 부분을 확대하면 가장 흥미롭고 핵심적인 요소를 찾아내어 부각할 수 있다.

We focus on highlighting those emergent concepts that are new and/or those existing concepts that have new twists that produce new insights—a presentational tactic that foreshadows the central issues to be addressed later in the Discussion section.

우리는 새롭게 등장한 개념이나 기존 개념에 새로운 전환이 더해져 통찰을 제공하는 요소를 강조하며, 이는 후속 Discussion 섹션에서 다루어질 핵심 주제를 예고하는 전략이기도 하다.

The section describing the grounded theory shows the transformation of the static data structure into the dynamic inductive model.

Grounded Theory 섹션에서는 정적인 데이터 구조가 동적인 귀납적 이론 모델로 전환되는 과정을 보여준다.

To use a biological metaphor: If the data structure is the anatomy of the coming theory, then the grounded model is the physiology of that theory.

생물학적 은유를 사용하자면, 데이터 구조가 이론의 해부학이라면, 근거 모델은 그 이론의 생리학이라 할 수 있다.

The writing in the Grounded Theory section articulates and weaves together the workings of this anatomy and physiology to produce a dynamic inductive model that describes or explains the processes and phenomena under investigation.

Grounded Theory 섹션의 글쓰기는 이 해부학과 생리학의 작동 원리를 설명하고 연결하여, 특정 현상과 과정을 설명하는 역동적 귀납 모델을 구성한다.

It is in this section that we not only present any ‘‘deep structure’’ (Chomsky, 1964) in the concepts, but also the ‘‘deep processes’’ (Gioia et al., 2010) in their interrelationships.

이 섹션에서는 개념 내의 ‘심층 구조’(Chomsky, 1964)뿐 아니라, 그들 간의 ‘심층 과정’(Gioia et al., 2010)까지도 함께 드러낸다.

The Discussion section is equally important to write convincingly.

Discussion 섹션 또한 설득력 있게 서술되는 것이 매우 중요하다.

It is in the Discussion that all the foregoing work in reporting the findings and the development of the grounded model is infused with meaning.

Discussion은 그동안의 연구 결과와 근거 모델 구축 과정 전체에 ‘의미’를 부여하는 핵심 공간이다.

Meaning, of course, is itself a relational concept (as is structure).

‘의미’는 본질적으로 구조(structure)와 마찬가지로 관계적 개념이다.

New concepts, insightful ideas, and even grounded theories themselves have meaning only if they can be related to what we already know (existing ideas or theories), and the Discussion is where we draw out those relationships and revelations.

새로운 개념, 통찰, 근거이론 자체도 기존의 아이디어나 이론과 연결될 때에만 의미를 가지며, 이러한 관계와 통찰을 도출하는 공간이 바로 Discussion이다.

Ideally, we also work not only to develop propositions to guide future research, but also to extract and emphasize transferable concepts and principles.

이상적으로는 향후 연구를 위한 명제(proposition)를 제안하는 것에 그치지 않고, 다른 맥락에 전이 가능한 개념과 원칙을 도출하고 강조하는 데까지 나아가야 한다.

A note about transferability. 전이 가능성에 대한 한 가지 주석.

If our findings were purely idiosyncratic, there would be little benefit to learning that might apply to wider domains.

만약 우리의 연구 결과가 전적으로 특수한(idiosyncratic) 경우에만 해당된다면, 더 넓은 영역에 적용 가능한 학습 효과는 거의 없을 것이다.

Extracting transferable concepts and principles (Lincoln & Guba, 1985) allows our findings to address a larger audience.

전이 가능한 개념과 원칙을 도출하는 일은 연구 결과가 더 넓은 청중에게 의미를 가지게 해준다 (Lincoln & Guba, 1985).

Here we part company with pure interpretivists, who tend to maintain a stance that when one is studying the socially constructed structures and processes of others, those structures and processes are necessarily idiosyncratic because they are fashioned and performed by unique individuals acting within unique contexts.

이 지점에서 우리는 순수 해석주의자들과 입장을 달리한다. 그들은 타인의 사회적으로 구성된 구조와 과정을 연구할 때, 그것은 고유한 맥락에서 고유한 개인들이 만들어낸 것이므로 필연적으로 특수한 것이라 주장하는 경향이 있다.

We disagree on this point.

우리는 이 주장에 동의하지 않는다.

Many concepts and processes are similar, even structurally equivalent (Morgeson & Hofmann, 1999), across domains.

많은 개념과 과정은 서로 다른 영역에서도 유사하거나, 심지어 구조적으로 동등한 경우(Morgeson & Hofmann, 1999)가 많다.

Our stance here is a strong rejoinder to the old argument that it is not possible to generalize from small samples—perhaps especially samples of one, as some believe case studies to be.

이러한 우리의 입장은 작은 표본으로부터 일반화가 불가능하다는 오래된 주장, 특히 단일 사례에서 일반화가 불가능하다는 주장에 대한 강력한 반박이다.

Is it possible to generalize from a case study?

단일 사례 연구에서 일반화가 가능한가?

Of course it is—if the case generates concepts or principles with obvious relevance to some other domain.

물론 가능하다. 단일 사례가 다른 영역과 명백하게 관련 있는 개념이나 원리를 생성해낸다면 말이다.

It is also important to emphasize that our corollary intent is to generalize to theory (Bansal & Corley, 2011).

또한 우리가 이론으로의 일반화(Bansal & Corley, 2011)를 의도하고 있다는 점도 강조할 필요가 있다.

Our stance here is also similar to the philosophy behind choosing a good case with which to teach.

이러한 우리의 입장은 교육용 사례를 선정하는 철학과도 유사하다.

Many instructors seem not to understand that the choice of a great teaching case is first predicated on finding the specific case that exemplifies a general principle that can be taught as a transferable generality—namely, ‘‘principles that are portable’’ from one setting to another.

많은 교육자들은 훌륭한 교육용 사례의 선택이, 전이 가능한 일반 원칙을 보여주는 특정 사례를 찾는 데 기반하고 있다는 점을 제대로 이해하지 못하는 것 같다. 즉, “다른 상황으로 옮겨갈 수 있는 원칙(portable principles)”이라는 것이다.

A directly analogous notion applies to the transferability of emergent concepts or a good grounded theory.

도출된 개념이나 훌륭한 근거 이론의 전이 가능성에도 이와 동일한 개념이 적용된다.

A note about propositions. 명제(proposition)에 대한 주석.

Readers will almost always find informal or implicit propositions in the discussion sections of our studies employing this method.

이 방법을 사용하는 연구의 논의(Discussion) 섹션에서는 독자들이 거의 항상 비공식적이거나 암묵적인 명제를 발견하게 된다.

When one of the intents of a study is to help guide subsequent nomothetic research, it is also possible to include formal propositions as well.

연구의 목적 중 하나가 이후의 일반화 지향적(nomothetic) 연구를 안내하는 것이라면, 공식적인 명제를 포함시키는 것도 가능하다.

Proposition development for the purpose of guiding more nomothetic research requires, as John Wagner of Administrative Science Quarterly put it, ‘‘that you take a look at your work from the point-of-view of a quantitative researcher and ask how the model might generate testable propositions’’ (personal communication).

일반화 지향적 연구를 위한 명제를 개발하기 위해서는, Administrative Science Quarterly의 John Wagner가 말했듯이, “당신의 연구를 정량적 연구자의 시각에서 바라보고, 이 모델이 어떻게 검증 가능한 명제를 도출할 수 있을지를 질문해야 한다” (개인적 소통).

Such propositions now appear in the discussion sections of some recent papers (see Clark et al., 2010; Gioia et al., 2010).

이러한 명제들은 최근의 일부 논문들의 논의 섹션에서 실제로 등장하고 있다 (예: Clark et al., 2010; Gioia et al., 2010).

We certainly do not believe that formal propositions are necessary, however.

그러나 우리는 공식적인 명제가 반드시 필요하다고 보지는 않는다.

Nonetheless, although the inclusion of formal propositions would appear to impose a positivist hallmark on a relentlessly interpretivist approach, we believe that such propositions are not paradigm-bound, but instead provide an opportunity to speculate on where further exploration of the grounded theory might lead.

그럼에도 불구하고, 공식 명제를 포함하는 것이 집요한 해석주의적 접근에 실증주의의 흔적을 덧씌우는 것처럼 보일 수 있지만, 우리는 그러한 명제가 특정 패러다임에 종속된 것이 아니라, 그라운디드 이론이 향후 어떻게 탐색될 수 있는지에 대한 사고를 확장할 기회를 제공한다고 본다.

Simply put, propositions—whether implicit or explicit—can strengthen the contributions made by an inductive—and especially a grounded theory—study.

간단히 말해, 명제는 암묵적이든 명시적이든 간에 귀납적 연구, 특히 그라운디드 이론 연구의 이론적 기여를 강화할 수 있다.

The rationale is straightforward.

그 근거는 분명하다.

A theory should provide a description or explanation at some more general level of understanding.

이론은 보다 일반화된 수준의 이해를 제공해야 한다.

That is one of the main purposes of theory anyway (Corley & Gioia, 2011).

그것이 본질적으로 이론의 주요 목적 중 하나이다 (Corley & Gioia, 2011).

Therefore, even emergent theories grounded in data from specific cases should contain the wherewithal to make them extensible to other domains.

따라서, 특정 사례의 데이터에 기반한 새롭게 형성된 이론이라 하더라도, 그것이 다른 영역으로 확장 가능하도록 하는 논리적 기반을 포함해야 한다.

Propositions certainly make our work more accessible and useful to other scholars.

명제는 확실히 우리의 연구를 다른 학자들에게 보다 접근 가능하고 유용하게 만들어준다.

First, and most obviously, propositions suggest a roadmap for future qualitative researchers to follow.

첫째, 그리고 가장 분명한 점은, 명제가 향후 질적 연구자들이 따를 수 있는 연구 로드맵을 제시해준다는 것이다.

In one sense, propositions bring the process of concept development full circle by explicitly laying out how a subsequent cycle of grounded theory development might build upon the current one.

한편으로, 명제는 이후의 그라운디드 이론 개발 주기가 현재의 이론을 어떻게 기반으로 확장될 수 있는지를 명확히 제시함으로써, 개념 발전의 과정을 완결시킨다.

Propositions, whether formal or informal, help to punctuate the contributions of our grounded theory for wider audiences (and we unabashedly welcome further developments by both qualitative and quantitative researchers).

명제는 공식적이든 비공식적이든 간에, 우리 그라운디드 이론의 기여를 보다 넓은 학문 공동체에 강조하는 데 도움이 된다(우리는 질적 연구자뿐만 아니라 양적 연구자에 의한 추가적인 발전도 기꺼이 환영한다).

Second, propositions can be useful in bridging the often wide gulf between qualitative and quantitative researchers.

둘째, 명제는 질적 연구자와 양적 연구자 사이의 간극을 좁히는 데 유용할 수 있다.

We view this role for the propositions as a plus, because our field sometimes appears to adopt Kipling’s stance that “East (quantitative research) is east and west (qualitative research) is west and never the twain shall meet.”

우리는 명제가 이러한 역할을 수행한다는 점을 긍정적으로 본다. 왜냐하면 우리의 연구 분야는 때때로 킵링(R. Kipling)의 표현처럼 “동쪽(양적 연구)은 동쪽이고, 서쪽(질적 연구)은 서쪽이며, 이 둘은 결코 만나지 않는다”는 태도를 취하는 듯 보이기 때문이다.

Propositions demonstrate to quantitatively oriented researchers that qualitative findings can offer good guidance in developing emergent concepts into measurable constructs.

명제는 양적 연구자들에게 질적 연구 결과가 새롭게 등장한 개념들을 측정 가능한 구성요소로 발전시키는 데 유용한 길잡이가 될 수 있음을 보여준다.

They thus provide an avenue not only for theory development, but also for bringing together approaches that should not have been treated as strange bedfellows in the first place.

따라서 명제는 이론 발전의 경로를 제공할 뿐만 아니라, 원래부터 서로 낯선 동반자로 여겨져서는 안 되었던 접근법들을 통합하는 통로를 마련해준다.

A larger point we want to emphasize, however, is that qualitative research can and should be able to stand on its own.

그러나 우리가 더 강조하고자 하는 핵심은, 질적 연구는 그 자체로 독립적으로 설 수 있어야 하며, 실제로 그렇게 해야 한다는 점이다.

We believe the approach we have developed enhances that ability.

우리는 우리가 개발한 접근법이 그러한 독립성을 강화해준다고 믿는다.

Propositions can help augment the transferability of emergent concepts or a grounded theory to other spheres, but they are not mandatory.

명제는 새롭게 도출된 개념이나 그라운디드 이론이 다른 영역으로 확장 가능하도록 돕는 보조 수단이 될 수 있으나, 그것이 반드시 요구되는 것은 아니다.

Overall, our approach mainly allows any reader—whether qualitatively or quantitatively inclined—to more easily discern how we progressed from raw data to emergent theory in a fashion that is credible and defensible.

궁극적으로 우리의 접근법은, 독자가 질적 지향이든 양적 지향이든 관계없이, 우리가 어떻게 원자료(raw data)로부터 신뢰 가능하고 방어 가능한 방식으로 이론을 도출했는지를 쉽게 이해할 수 있도록 해준다.

Assessing Others’ Use of the Methodology 다른 연구자들의 이 방법론 활용 평가하기

Given that a number of other researchers have now adopted some form of this methodology, some fellow scholars have asked us if we have any commentary on the way that others have implemented it.

이제 이 방법론의 어떤 형태든 채택한 연구자들이 다수 등장함에 따라, 몇몇 동료 학자들이 우리에게 다른 연구자들이 이를 어떻게 적용했는지에 대해 의견을 물어왔다.

For the most part, these works are quite well done, as is evident by looking at the quality of the journals in which they appear. (See Appendix B for a compendium of studies that have used some form of this approach.)

대체로 이들 연구는 꽤 잘 수행되었으며, 그것은 이 방법을 사용한 연구들이 게재된 학술지의 수준만 봐도 알 수 있다(해당 접근법을 사용한 연구 목록은 부록 B 참고).

We have only two moderate concerns. Both derive mainly from our role as reviewers and editors in assessing papers being submitted for publication.

우리는 두 가지 중간 수준의 우려를 갖고 있다. 두 가지 모두는 논문 심사자 및 편집자의 입장에서 논문을 평가하는 과정에서 나온 것이다.

The first is that the 1st-order/2nd-order conceptualization/terminology is becoming increasingly prevalent.

첫 번째는 1차/2차 개념화 및 용어 사용이 점점 더 보편화되고 있다는 점이다.

As one of our colleagues put it, ‘‘Are we all going to talk mainly in terms of 1st- and 2nd-order findings in our research reporting now? Is that a good thing?’’

어느 동료가 말했듯이, “앞으로 연구 보고는 모두 1차/2차 발견 중심으로 이야기하게 되는 걸까? 그것이 바람직한가?”라는 질문을 던진 바 있다.

Our answers are ‘‘no’’ and ‘‘no.’’

우리의 대답은 “아니오”와 “아니오”이다.

Different methodological approaches will naturally rely on different conceptualizations of data.

다양한 방법론적 접근은 당연히 서로 다른 데이터 개념화 방식에 의존하게 되어 있다.

To force fit data into the 1st-order/2nd-order rubric when not called for not only diminishes the potential value of those data, but also sacrifices the benefits of qualitative research’s flexibility in applying different approaches to fit different phenomenological needs (see Bansal & Corley, 2011).

요구되지도 않는 상황에서 데이터를 억지로 1차/2차 범주에 끼워 맞추는 것은 해당 데이터의 잠재적 가치를 떨어뜨릴 뿐 아니라, 다양한 현상학적 요구에 맞춰 접근법을 조정할 수 있는 질적 연구의 유연성을 희생시키는 것이다(Bansal & Corley, 2011 참조).

The second related and perhaps more important concern is that organizational researchers seem to be applying the methodology as a template, or as one of our reviewers characterized it, others seem to be treating it as a ‘‘formula,’’ essentially reproducing the exact format of the data structure from recently published studies.

두 번째이자 더 중요한 우려는, 조직 연구자들이 이 방법론을 마치 템플릿처럼 사용하고 있다는 것이다. 어느 심사자가 표현했듯이, 많은 이들이 이를 일종의 “공식”처럼 다루며, 최근 게재된 논문의 데이터 구조 형식을 거의 그대로 복제하고 있다는 것이다.

Even a number of methodology sections now seem to be adopting formats and procedural descriptions that are almost identical to those in the published works.

심지어 많은 논문들의 방법론 섹션은 기존 발표 논문의 서술 방식이나 절차 설명을 거의 동일하게 채택하고 있다.

This trend is something of a concern, because we envision the approach as a ‘‘methodology,’’ rather than a ‘‘method’’—that is, we see it as a flexible orientation toward qualitative, inductive research that is open to innovation, rather than a ‘‘cookbook.’’

이러한 경향은 우려스럽다. 우리는 이 접근을 ‘방법(method)’이 아니라 ‘방법론(methodology)’으로 보며, 즉 혁신에 열려 있는 유연한 귀납적 질적 연구의 지향점으로 여긴다. 이것은 결코 ‘요리책’처럼 따라 하는 매뉴얼이 아니다.

For instance, each of the published studies over the past 20 years contains some sort of methodological innovation.

예를 들어, 지난 20년 동안 발표된 각 논문은 저마다 어떤 방식으로든 방법론적 혁신을 포함하고 있었다.

When the approach is treated as a template or cookbook, it not only constrains its innovative possibilities, but also seems to get in the way of using it to address one of its main intents: rigorously demonstrating connections between data and theory.

이 접근이 단순한 템플릿이나 매뉴얼로 취급될 경우, 그 자체의 혁신 가능성을 제한할 뿐만 아니라, 본래 의도했던 핵심 목표 중 하나인 데이터와 이론 간 연결을 엄격하게 입증하는 데 오히려 장애가 된다.

Conclusion 결론

Construct development and measurement are of obvious, even unquestionable, importance in the field of organization study.

조직 연구 분야에서 구성 개념의 개발과 측정은 분명하며, 의심할 여지 없이 중요한 요소이다.

Yet if we are willing to admit that we are still at a relatively young age as a field and at a relatively early stage in conceptualizing organizations and organizational processes,

그러나 우리가 이 분야가 여전히 비교적 젊은 단계에 있으며, 조직과 조직 과정의 개념화를 위한 탐색적 단계에 있다는 점을 인정한다면,

then it is imperative that we remain open to new concept development and new theory development as well.

새로운 개념과 이론의 발전 가능성에 대해 열린 태도를 유지하는 것이 필수적이다.

It is clear, though, that we should have approaches or methods that can generate new concepts and grounded theories not only via impressionistic studies, but also via qualitatively rigorous inductive studies.

물론 새로운 개념이나 근거 이론을 단순히 인상주의적 연구에 의해서만이 아니라, 질적으로 엄밀한 귀납적 연구를 통해서도 생성할 수 있는 방법론이 필요하다는 점은 명백하다.

We have tried to articulate one such approach in this article by tracing out some of the features of an evolving methodology designed to enable both creative imagination and systematic rigor in conducting qualitative, grounded theory research.

본 논문에서는 이러한 방법론 중 하나를 구체화하고자 하였으며, 점진적으로 진화하고 있는 이 접근법의 몇 가지 특징을 서술하였다. 이는 질적 근거이론 연구 수행 시 창의적 상상력과 체계적 엄밀성을 동시에 가능하게 하기 위해 설계된 방법론이다.

Appendix AFeatures of the Methodology That Enhance Grounded Theory Development.

Appendix BStudies Using the Methodology or Variations on the Approach.

Notes 주석

1. We acknowledge that scholars often treat constructs and concepts as synonymous.

학계에서는 종종 ‘구성개념(construct)’과 ‘개념(concept)’을 동일시하는 경향이 있다.

We draw a subtle but significant distinction between concepts and constructs to connote that concepts are broader, more tenuous notions that can later be more narrowly specified, operationalized, and measured.

그러나 본 논문에서는 이 둘을 구분하며, ‘개념’은 보다 넓고 유동적인 의미를 지닌 아이디어이며, 이후 ‘구성개념’으로 좁혀지고 조작화되어 측정 가능한 형태로 발전될 수 있다고 본다.

(비유적으로, ‘윤리적(ethical)’과 ‘도덕적(moral)’ 행동이 유사해 보이지만, 전자는 전문적 합의이고 후자는 절대적 옳고 그름이라는 구분처럼.)

2. For examples of alternative approaches, see Eisenhardt (1989a, 1989b); Bechky (2003); Elsbach and Kramer (2003); Kreiner, Hollensbe, and Sheep (2006); Orlikowski (2002); Plowman et al. (2007); and Riley (1983).

대체적 질적 분석 방법론의 예시로는 다음을 참고할 수 있다: Eisenhardt(1989a, 1989b), Bechky(2003), Elsbach & Kramer(2003), Kreiner et al.(2006), Orlikowski(2002), Plowman et al.(2007), Riley(1983).

3. Throughout the research process, we work to adhere to Glaser and Strauss’s (1967) guidelines for conducting proper grounded theory research. See O’Reilly, Paper, and Marx (2012) for a good, recent summary in Organizational Research Methods.

연구 전반에 걸쳐 우리는 Glaser와 Strauss(1967)의 근거이론 연구 지침을 따르고자 하였으며, O’Reilly, Paper, and Marx(2012)의 요약 논문(ORM)을 참조하면 이 접근법에 대한 최신 정리가 제시되어 있다.

4. We should note that this kind of data structure is ordered according to hierarchical categories (informant terms → themes → dimensions), which itself represents a theoretical presumption that phenomenological experience can be represented as a categorical structure.

이러한 형태의 데이터 구조는 정보제공자의 용어 → 주제 → 차원 순으로 위계적으로 배열되며, 이는 현상학적 경험이 범주화된 구조로 이론화될 수 있다는 전제를 반영한다.

하지만 이 구조는 시간의 흐름이나 사건 간 상호작용을 잘 나타내지는 않으며, 이는 이후 근거이론 모델링의 목적이 된다.

5. Note that the label here is not ‘‘Results,’’ which implies the reporting of the outcome of some sort of tests.

여기서 사용하는 용어는 ‘결과(Results)’가 아니라는 점에 유의할 것. ‘결과’는 어떤 가설 검증의 산출물로 인식될 수 있으므로, 질적 연구에서는 보다 ‘서술적 발견’ 중심의 언어가 적절하다.