방법론 공부를 얼마나 해야하는지에 대해 가끔 궁금해하는 학생들이 많다. 대부분의 질문이 그렇듯 그에 대한 정답은 없다. 개인의 연구분야, 역량, 상황과 의지에 따라 다양한 선택지가 있기 때문이다. 하지만 실증연구를 하는 분야에서 방법론에 대한 지식은 수족과 같은 역할을 한다. 손발이 잘리면 아무리 좋은 아이디어가 있어도 이를 실현할 수 있는 스킬과 노하우가 없어진다.
일단 자신의 연구분야에서 보편적으로 사용되는 방법론은 반드시 알아야 한다. 예컨대, 소비자행동이라면 실험연구와 분석법, 회귀분석 및 GLM, 구조방정식모델 등이 대표적 분석방법이다. 이에 대해서는 상당한 수준의 지식을 쌓는 것이 좋다. 물론 여기 '상당한' 수준이라는 것도 너무 자의적이라 어디까지 또 어떻게 공부해야 하는지 막막할 수 있다. 계량경제학을 전공하는 사람처럼 선형대수, 해석학부터 시작하여 경제수학, 경제통계학을 거쳐 계량경제학 I, II, III, IV까지 공부할 수도 있다. 반대로 분석방법의 이면에 작동하는 증명이나 원리를 깊이있게 공부하지 않고 데이터에 적용하고 해석하는 수준에 머물 수도 있다. 개인적으로는 최소한 선형대수의 기본적 내용 정도를 익힘으로써 통계의 이면에 작동하는 원리를 어느 정도 아는 것이 좋다고 본다.
필수적으로 알아야 하는 방법론 외 다른 내용은 어디까지 공부해야 할까? 요즘 워낙 머신러닝이나 AI에 대한 관심이 많다보니 소비자행동을 공부하는 학생들도 이러한 분야에 관심을 두고 공부하면 좋다고 생각한다. 이외에도 사회학에서 사용하는 네트워크 분석, 인류학이나 교육학에서 사용하는 질적 연구 방법, 경제학에서 사용하는 실험경제학 방법 및 인과추론, 머신러닝 분야의 텍스트 분석 등도 필요와 관심에 따라 학생 시절 공부해 두면 나중에 두고두고 도움이 된다.
방법론이라 하면 대부분 통계(및 수학)를 떠올리는데 사실 그에 못지 않게 중요한 내용이 있다. 방법론의 개념적 주제와 실전적 주제. 이러한 내용은 교과서에도 잘 나오지 않는다. 개념적 주제에 대해서는 내가 강의하는 '소비자 연구방법 특수주제'에서 신뢰도, 타당도, 리서치 디자인, 인과관계 등 실험연구와 관련된 부분을 어느 정도 커버하고 있다. 물론 사용하는 연구 방법에 따라 개념적 이슈도 공부해야 할 내용이 많다. 하지만 이런 내용을 공부한다해도 실전에 들어가면 생각지도 못한 문제들에 직면하게 된다. 이러한 문제는 정말 교과서에도 없고 인터넷을 서치해도 잘 나오지 않는 경우가 많다. 이 지점이 선생들의 도움이 중요한 대목이다. 많은 경험을 가진 선생들이 가진 암묵지를 통해 노하우를 전수받아야 한다.
그 외에도 수학/통계 패키지를 자유롭게 다룰 수 있는 능력도 필요하다. 패키지나 언어도 워낙 종류가 많고 천차만별이라 딱히 기준이 없기는 하지만, 내 생각에 대략 Stata/SAS/SPSS 중 하나, 그리고 언어를 배운다면 Python/R 중 하나를 배우면 좋을 것 같다.
마지막으로 한마디 덧붙이면 방법론을 위한 방법론 공부가 되지 않기를 당부한다. 방법론 자체가 좋아서 공부할 수도 있겠지만 대부분의 경우 방법론이 그 자체보다는 나의 연구문제를 해결하는 도구로 존재한다는 사실을 잊지 않으면 좋겠다. 방법론 공부를 열심히 하는데 정작 이론 공부가 모자라서 무슨 주제로 연구해야 할지 모른다면 주객이 전도되는 꼴이다. 이론과 방법론의 균형을 맞추는 지혜가 필요하다.
방법론 공부를 얼마나 해야하는지에 대해 가끔 궁금해하는 학생들이 많다. 대부분의 질문이 그렇듯 그에 대한 정답은 없다. 개인의 연구분야, 역량, 상황과 의지에 따라 다양한 선택지가 있기 때문이다. 하지만 실증연구를 하는 분야에서 방법론에 대한 지식은 수족과 같은 역할을 한다. 손발이 잘리면 아무리 좋은 아이디어가 있어도 이를 실현할 수 있는 스킬과 노하우가 없어진다.
일단 자신의 연구분야에서 보편적으로 사용되는 방법론은 반드시 알아야 한다. 예컨대, 소비자행동이라면 실험연구와 분석법, 회귀분석 및 GLM, 구조방정식모델 등이 대표적 분석방법이다. 이에 대해서는 상당한 수준의 지식을 쌓는 것이 좋다. 물론 여기 '상당한' 수준이라는 것도 너무 자의적이라 어디까지 또 어떻게 공부해야 하는지 막막할 수 있다. 계량경제학을 전공하는 사람처럼 선형대수, 해석학부터 시작하여 경제수학, 경제통계학을 거쳐 계량경제학 I, II, III, IV까지 공부할 수도 있다. 반대로 분석방법의 이면에 작동하는 증명이나 원리를 깊이있게 공부하지 않고 데이터에 적용하고 해석하는 수준에 머물 수도 있다. 개인적으로는 최소한 선형대수의 기본적 내용 정도를 익힘으로써 통계의 이면에 작동하는 원리를 어느 정도 아는 것이 좋다고 본다.
필수적으로 알아야 하는 방법론 외 다른 내용은 어디까지 공부해야 할까? 요즘 워낙 머신러닝이나 AI에 대한 관심이 많다보니 소비자행동을 공부하는 학생들도 이러한 분야에 관심을 두고 공부하면 좋다고 생각한다. 이외에도 사회학에서 사용하는 네트워크 분석, 인류학이나 교육학에서 사용하는 질적 연구 방법, 경제학에서 사용하는 실험경제학 방법 및 인과추론, 머신러닝 분야의 텍스트 분석 등도 필요와 관심에 따라 학생 시절 공부해 두면 나중에 두고두고 도움이 된다.
방법론이라 하면 대부분 통계(및 수학)를 떠올리는데 사실 그에 못지 않게 중요한 내용이 있다. 방법론의 개념적 주제와 실전적 주제. 이러한 내용은 교과서에도 잘 나오지 않는다. 개념적 주제에 대해서는 내가 강의하는 '소비자 연구방법 특수주제'에서 신뢰도, 타당도, 리서치 디자인, 인과관계 등 실험연구와 관련된 부분을 어느 정도 커버하고 있다. 물론 사용하는 연구 방법에 따라 개념적 이슈도 공부해야 할 내용이 많다. 하지만 이런 내용을 공부한다해도 실전에 들어가면 생각지도 못한 문제들에 직면하게 된다. 이러한 문제는 정말 교과서에도 없고 인터넷을 서치해도 잘 나오지 않는 경우가 많다. 이 지점이 선생들의 도움이 중요한 대목이다. 많은 경험을 가진 선생들이 가진 암묵지를 통해 노하우를 전수받아야 한다.
그 외에도 수학/통계 패키지를 자유롭게 다룰 수 있는 능력도 필요하다. 패키지나 언어도 워낙 종류가 많고 천차만별이라 딱히 기준이 없기는 하지만, 내 생각에 대략 Stata/SAS/SPSS 중 하나, 그리고 언어를 배운다면 Python/R 중 하나를 배우면 좋을 것 같다.
마지막으로 한마디 덧붙이면 방법론을 위한 방법론 공부가 되지 않기를 당부한다. 방법론 자체가 좋아서 공부할 수도 있겠지만 대부분의 경우 방법론이 그 자체보다는 나의 연구문제를 해결하는 도구로 존재한다는 사실을 잊지 않으면 좋겠다. 방법론 공부를 열심히 하는데 정작 이론 공부가 모자라서 무슨 주제로 연구해야 할지 모른다면 주객이 전도되는 꼴이다. 이론과 방법론의 균형을 맞추는 지혜가 필요하다.