질적 연구를 위한 빅 데이터(반양장)

빅 데이터를 활용한 질적 연구 분성 방법과 사례를 제시하는 교재
질적 연구자들이 빅 데이터를 대할 때 중요하게 생각하는 것은 무엇이 데이터의 ‘질(quality)’을 구성하고 있는가에 관한 것이다. 이 점은 다른 많은 양적 연구자, 특히 의학 및 사회 통계학자들의 관점과도 유사하다. 실제로 사전에 정교하게 계획하지 않고 우연한 방식으로 빅 데이터가 수집되는 경우가 많다. 그러한 빅 데이터를 분석하기 위해서는 기존의 데이터 분석 방법이 아닌 새로운 분석 방법으로 접근하는 것이 필요하다. 데이터의 크기가 클수록 여러 면에서 확실한 근거가 되기도 하지만 데이터의 크기만으로 그 자체의 보편성과 유용성을 보장하지는 않기 때문이다.
또한 데이터의 크기와 특징 때문에 양적 및 질적 연구자가 공동으로 작업해야 할 필요가 있다. 예를 들어 과거의 텍스트 분석은 정량적 기법이나 정량적 코딩 기법을 통한 ‘모델’을 활용했으나 이제는 텍스트 분석에 있어 정량적 기법 이상의 방법이 필요하며, 그 중요성 또한 증가하고 있다. 이 책은 질적 연구 분야에서 고려할 수 있는 빅 데이터에 대한 일련의 연구자적 접근을 제시하며, 질적 연구자뿐만 아니라 양적 연구자에게도 유용한 정보를 담고 있다.
통계 전문가들이 주를 이루었던 전통적인 양적 연구 분야에 컴퓨터 과학자들이 잠입하여 연구 영역을 확장하고 있는 것을 볼 수 있다. 이와 유사하게 알고리즘 설계에 대한 전문 지식을 갖춘 연구자들이 점점 더 기존 질적 연구 분야를 침범해 올 것으로 예상할 수 있다. 따라서 질적 연구자들이 양적 연구 방법과 디지털 접근 방식에 대해 이해하고 이를 활용하는 역량 을 갖추는 것이 시급하다.
Google 검색 엔진에서 초기 독감 증상과 관련된 검색어가 급증하고 이어서 미국에 독감이 유행했던 사례는 Google의 빅 데이터가 실제 현실에서의 상황을 예측할 수 있는 것처럼 인식되었다. 거대 플랫폼의 검색어 빅 데이터 분석은 전염병에 대한 조기 경고를 제공하는 것으로 알려져 몇 년 동안 매우 잘 작동하는 것처럼 보였다. 그러나 곧 인간 행동(검색어 입력)과 실제로 발생하는 현실 사이에 간극이 있어 빅 데이터 분석만으로 미래를 정확하게 예측하는 것은 불가능하다는 것을 알게 되었다. 이것의 교훈 중 하나는 인간 행동과 실제 결과 사이의 인과관계에 대한 강력한 이론적 이해가 부족 하면 빅 데이터 분석에만 의존하여 미래를 예측하는 것은 위험하다는 것이다. 이에 관해 이 책에 자세히 설명하였다. 양적 및 질적 연구자 모두 “더 클수록 좋다”는 선입견을 경계해야 하는 이유이다. 이 책의 저자인 캐시 밀스는 이러한 문제와 빅 데이터 옹호자들의 다양하고 기이한 주장에 대해 흥미로운 논의점을 제시하고 빅 데이터를 역사적 맥락에서 유용하게 설명하고 있다.
이 책은 또한 데이터 공유 및 개인 정보 보호라는 어려운 문제를 다룬 다. 상업적 및 정치적 목적을 위한 모호한 데이터 공유 관행에 대해 대중의 인식이 높아짐에 따라 개인의 권리를 보호할 목적으로 데이터 보호 단체가 생겨나고 있고, 점점 더 많은 법률이 공식화되고 있다. 그러한 단체와 법률 의 생성은 데이터 제공에 대한 대중의 인식을 높이고, 데이터 소유권과 공유 문제에 대한 연구자의 인식을 정립하여 학계의 논의를 불러일으키는 긍정적인 효과가 있다. 마찬가지로, 데이터 소유권과 Google 및 Facebook과 같은 데이터 관리자가 자신의 연구원 이외에는 데이터에 대한 접근 권한을 허용하지 않으려 하는 것은 중요한 사회적 및 윤리적 문제를 제기하고 있음도 다루고 있다.
이 책은 일상적인 삶의 활동에서 불가피하게 유출하는 개인 정보나 데이터를 기업이나 정부가 소유하게 되는 이해관계 충돌 문제를 제기한다. 이러한 상황에서 동의란 무엇을 의미하며, 동의를 구하였다는 것은 어떻게 알 수 있는가 라는 질문에 관해 서술한다. 저자는 또한 특정 개인의 데이터를 알아내려는 악의적인 의도를 가진 사람을 방어하느라, 데이터의 질을 너무 저하시켜 상대적으로 안전하게 익명화된 데이터를 연구에 사용하려는 시도가 좌절되는 경우에 대해서도 서술하고 있다.
이 책은 질적 연구자를 위한 빅 데이터의 미래에 대한 전망과 더불어 질 적 연구자가 질적 연구 분야에서의 급속한 변화를 이해하고 그 과정에서 양적 연구자와 협력하여 새로운 방법론을 배울 준비에 적극적으로 참여하라고 조언한다. 이것은 기존에 질적 연구를 수행해 오던 연구자들에게 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 질적 연구의 빅 데이터 활용이라는 중요한 주제에 대해 명확하게 다루고 있다. 질적 연구자뿐만 아니라 빅 데이터와 관련된 모든 사람들에게 유용한 책이다.