Data Driven UX 디자인을 위한 정량적 데이터와 정성적 데이터 간의 관계성 분석 방법

윤소현(Sohyun Yoon),박남춘(Namchoon Park) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 논문지 Vol.15 No.4

본 연구는 Data Driven UX 디자인에서 정량적 데이터와 정성적 데이터에 대한 이해를 바탕으로, UX 디자이너의 인사이트 획득 능력을 높이기 위해 데이터 간의 관계성을 분석하여 서비스 분석을 위한 프레임워크를 이용한 방법 제안을 목적으로 하였다. 문헌연구를 통해 정량적 데이터와 정성적 데이터 간의 관계성을 체계화한 프레임워크를 제작하고, 실제 서비스에 프레임워크를 활용한 관계성 분석을 진행한 뒤, 분석 방법의 차이에서 도출된 인사이트를 정리하였다. 그 결과, 첫째 정량적 데이터만 분석했을 경우, 서비스의 미래 방향성 설정에 유용한 인사이트가 도출되었다. 그러나 구체적인 개선 방향을 잡는 데에는 어려움이 있었다. 둘째 정성적 데이터만 분석할 경우, 사용자의 경험에 중점을 둔 구체적인 개선 방향에 대한 인사이트가 도출되었다. 그러나 시간 흐름에 따른 변화에 대한 인사이트는 도출할 수 없었다. 셋째 관계성 분석을 한 경우, 행동 원인에서부터 시간 흐름에 따라 변화한 결괏값까지 사용자의 전반적인 서비스 이용 흐름을 정리하기에 유용한 인사이트가 도출되었다. 서비스의 전체적인 방향성과 수치적 근거자료를 갖춘 디자인 개선 방향을 모두 제안할 수 있었다. 분석 결과에 따라, 데이터 간 관계성 분석 방법을 통해 사용자의 서비스 경험 개선과 서비스의 목표 설정을 위한 종합적인 인사이트가 획득된다는 것을 확인하였다. The purpose of this paper is to improve the data literacy capability of UX designers by suggesting a method for analyzing the relationship between quantitative data and qualitative data, and to assist in producing results by conducting data analysis according to the project purpose. Through literature review, From there on the framework was developed by setting criteria on linking the relationship between quantitative data and qualitative data, and arranging the initial raw data and raw data obtained through the data. Then the utility was verified by applying the relationship analysis method using the framework to an actual case. The resulting difference between each data analysis method is as follows. First, when analyzing only quantitative data, insights that are useful for establishing the future direction of services are derived from numerical changes and patterns and was difficult to direct the improvement. Second, when analyzing only qualitative data, insights on specific directions for the improvement of services focused on user behavior, causes, and experiences. However, no insight could be seen on how perceptions or behavioral patterns change over time. Third, in the analysis of the relationship between quantitative and qualitative data, insights that are useful for organizing the overall service usage flow of users from the cause of behavior to the conclusions that change over time were derived. Both the overall direction of the service and the direction of design improvement were suggested with numerical evidence. In conclusion, we have applied case studies and verified how the relationship analysis method can differentiate from other analysis methods in actual service analysis.

A Review on Qualitative Research Methods in Studies on Child Art - Focused on Analyzing Children's Drawings -

김미남,김현수 한국조형교육학회 2011 造形敎育 Vol.0 No.39

This study investigates how qualitative research has been undertaken in researching children’s art since the paradigm shift from quantitative research methods to qualitative ones. This review also discusses the limitations and application of current qualitative analyzing methodologies in studying children’s art, and suggests that more active attempts to develop analyzing methods to understand children's visual expressions in qualitative research on child art is needed. Taken together, the findings of this study suggest reconsidering the role of analysis and the importance of images in children’s drawings. When researchers undertake the data-generation and data-analysis process, they obtain information from numeric data (quantitative information) or written texts through the process. Although former researchers established various systematic approaches to data collection and data analysis, a number of important limitations in researching children’s art also need to be considered. Researchers tend to select research methodologies of their own accord, without objective examination. The studies using children’s drawings as one source of data should be shaped up under scrutiny. Considerably more work will need to be undertaken to research children’s art in a systematic way. As discussed early, a word, systematic, is a term used in quantitative research so it may not be appropriate term in qualitative research. However, the reason we use this term was for emphasizing the need to prepare well and carefully developed plans to use children's drawings as one of data and analyzing them to explore in-depth meanings and functions of them instead of just gaining a part of information included in them. One implication of being more systematic when researching children’s art is the possibility that researchers will be able to gain more valuable information from the images children have created, and this will enhance our understanding of children’s art. In the nearly 150 years since children’s art began to be studied, many ways of seeing children’s art have been established. However, what is now needed is to find the many other undiscovered meanings in children’s art, and we should remember that to understand children’s creation of visual art, the role of researchers is to identify these unseen factors. Finally, one of limitations of this study is a dilemma to use the quantitative research method in looking at the previous child art studies in use of qualitative research methods. However, it was an inevitable choice to display the wide arrange of data and the trends of research methods more visibly. Even though this study has the limitation to analyse previous studies with quantitative research methods, this study would be valuable for researchers who investigate children's art with qualitative research methods, as the data to look at diverse qualitative analyzing methods to understand children's drawing and their strengths and weaknesses. Further research might explore more diverse ways to analyze and understand children's visual expressions qualitatively referring to related studies using visual data even in other academic fields such as visual sociologies, image-based research, visual ethnography, etc. Considerably more work will need to be done to research children's art, as important visual data.

논문 : 온라인상 비정형 데이터를 활용한 대안적 디자인 리서치 모델에 관한 연구 -디자인 에쓰노그래피 방법론을 중심으로-

김은정 ( Eun Jung Kim ),이혜선 ( Hye Sun Lee ) 디자인융복합학회 2013 디자인융복합연구 Vol.12 No.5

마켓 4.0 시대의 도래와 함께 디자이너들은 점점 더 비가시적, 비촉각적인 제품 및 서비스를 디자인해야하고, 이전 세대의 디자이너들보다 제품 개발 프로세스상 더욱 중추적인 역할이 요구되어지고 있다. 이러한 가운데 현 디자이너들의 핵심 역량으로써 더욱 그 가치가 부상하고 있는 것은 바로 디자이너의 통찰력이다. 이에 따라 디자이너의 통찰력을 보조하는 제품 개발 및 기획을 위한 디자인 리서치가 제품 개발 프로세스 가운데 더욱 주목받게 되었으며, 특별히 소비자에 대한 심도 깊은 이해를 위한 정성적 디자인 리서치의 수행은 전략적 디자인 개발을 위한 필수적 요소가 되었다. 하지만 현재의 정성적 디자인 리서치가 가지고 있는 물리적 한계점으로 인해 몇몇 대형 제조업 분야에서만 적용되고 있는 현실을 감안할 때, 실무현장에서의 더욱 적극적인 도입을 위한 대안적 모델로서의 정성적 디자인 리서치가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 최대 이슈가 되고 있는 ‘빅데이터(Big Data)’의 유형 중 하나인 ‘비정형 데이터(Unstructured Data)’를 정성적 디자인 리서치 방법론 중 하나인 ‘디자인 에쓰노그래피’에 적용하여 보다 효율성을 극대화하고, 기존 정성적 디자인 리서치의 한계점을 타파할 수 있는 대안적 기법으로써 새로운 형태의 디자인 리서치 모델을 기획하였다. 그리하여 본 연구는 기존의 정성적 디자인 리서치 방법론과 비정형 데이터에 관한 이론적 고찰 및 이해를 바탕으로 비정형 데이터를 이용한 대안적 디자인 리서치 모델 수립과 이를 실증적 수행을 통해 검증을 거치는데 그 의의가 있다. With the Market 4.0 age, designers should design invisible and non-tactile products and services, requiring to take a central role than those of prior generations. As for such a phenomenon, insight is being emphasized as a core capability of present designers. So, design research for product development and design planning, which completes insight of a designer, came to attract attention in the product development process. Especially, qualitative design research came to be an essential element for strategic design development. However, considering the fact that present qualitative design research is applied to only a few large-scaled manufacturing industries owing to its physical limit, it``s required to conduct qualitative design research as an alternative model for active introduction to the practical field. So, applying the ``unstructured Data``, one of ``Big Data`` types to ‘design ethnography’, this study planned a new type of design research model as an alternative technique to maximize efficiency and break down limitation of the existing qualitative design research. Therefore, this study intends to plan a design research model using the unstructured data and conduct an empirical verification based on the theoretical examination and understanding on the existing qualitative design research methodologies and the unstructured data.

데이터기반 아동복지 종합실태조사 모델 연구

강지선(Kang, Jiseon),배유진(Bae, YouJin),최승원(Choi, Seung-Won) 사회복지법제학회 2021 사회복지법제연구 Vol.12 No.2

아동의 삶의 질을 향상하기 위한 공동체의 노력은 정확한 실태데이터의 파악에서 시작될 수 있다. 오늘날의 사회경제적 환경 변화 및 아동중심 권리보장을 강조하는 법제적 요청에 따라 아동정책의 고도화 수요가 증가하고 있으나, 아동정책 수립의 기초를 제공하기 위한 실태조사가 과연 아동의 삶에 대한 주관적이고 주체적인 경험을 반영하는 방향으로 이루어지고 있는지 문제가 제기된다. 본 연구에서는 데이터기반 아동정책 개발의 필요성에 입각하여 기존 아동실태조사의 한계를 진단하였다. 양적 조사에 편중되어 있거나 공급자 관점에서 문항을 구성하고 있는 등 질적 조사에 대한 접근이 미비한 것이 주된 문제로 파악되었다. 이를 극복하기 위한 대안적 방법으로, 데이터기반 아동복지 종합실태조사의 요건에 관하여 고찰하였다. 내용적 요건으로는 (1) 아동의 주체적 경험을 심층 반영하는 질적 조사, (2) 구조화된 아동정책 지식체계의 수립, (3) 유형화를 통한 수요자맞춤형 정책 활용 대비, (4) 새로운 지표 발굴을 제안하였다. 방법론적 요건으로는 (1) 주관적 요소를 객관화하는 지식관리 방법론 적용, (2) 표준화된 조사방법 적용, (3) 심층조사 강화, (4) 웹기반 설문 방식 도입, (5) 반응형 질적 조사, (6) 단계적 보완을 고려한 조사 등을 제안하였다. 이들 요건을 기초로 하여, 아동친화도시 조성을 목표로 하는 대한민국 모든 지방자치단체에서 실제 적용해 볼 수 있도록 아동종합실태조사 모델을 고안하고 실태조사 각 단계에서 수행되어야 할 핵심 사항의 내용과 순서 등에 관하여 구체적으로 설계한 뒤 그 효용을 논하였다. 본 연구를 통해 제시된 아동종합실태조사 모델은, 질적 조사 중심의 표준화된 조사 방법을 제안함으로써 실태조사 결과가 아동정책에 대한 기반데이터로 실효성 있게 활용될 수 있는 전기를 마련하였다는 점에서 그 논의의 의미를 찾을 수 있다. 또한, 데이터관리의 관점에서 문제 및 해결책을 구체화한 실태조사 고도화 모델로서, 다양한 정책 목적으로 실시되고 있는 여타의 실태조사들에 대해서도 그 내용 및 방법론적 개선을 위한 가이드로 활용될 수 있으리라 생각된다. 데이터기반 아동복지 종합실태조사를 통해 아동이 터잡은 가장 가까운 곳에서부터 개별 아동의 삶의 질을 높이는 정책 방향 정립에 기여할 수 있기를 기대한다. Community efforts to improve children s quality of life can begin with the accurate identification of the actual condtions of children. The demand for advancement of child and youth policy is increasing in response to today s changes in the socio-economic environment and legislative requests that emphasize child-centered rights protection, but it is questionable whether the survey to provide the basis for child policy development is being done in a way that reflects subjective experiences in children s lives. In this study, the limitations of the existing survey on children were diagnosed based on the need for data-based child policy development. Inadequate access to qualitative research was identified as the main problem, such as being biased toward quantitative research or constructing items from the supplier s point of view. As an alternative method to overcome this, the requirements for a data-based comprehensive survey on child welfare were considered. Content requirements include (1) a qualitative research that reflects children s subjective experiences in depth, (2) the establishment of a structured knowledge system for child policy, (3) the preparation for use in customized policies through typification, and (4) the discovery of new indicators. Methodological requirements include (1) the application of knowledge management methodology that objectifies subjective factors, (2) the application of standardized research method, (3) the reinforcement of in-depth research, (4) the introduction of web-based survey method, (5) the responsive qualitative research , and (6) a survey considering step-by-step supplementation. Based on these requirements, a comprehensive survey of children model was devised so that all local governments in Korea aiming to create a child-friendly city can actually apply it. The contents and sequence of key matters to be carried out in each step of the survey were specifically designed, and the utility of the model was addressed. Discussing the comprehensive survey model for children presented in this study is meaningful in that it provides a turning point in which the results of the survey can be effectively utilized as base data for child policy by proposing a standardized method centered on a qualitative survey. In addition, as a model for the advancement of surveys that embodies problems and solutions from the perspective of data management, it can be used as a guide for improvement of the contents and methodologies of other surveys conducted for various policy purposes. It is hoped that the data-based comprehensive survey on child welfare will contribute to the establishment of policy directions to improve the quality of life of individual children from the nearest place where children have established themselves.

이커머스를 위한 사용성 평가와 인페이지 분석 도구의 상호보완적 활용 방안 제안

이수빈(Soo Bin Lee),이지현(Ji Hyun Lee) 한국디자인리서치학회 2023 한국디자인리서치 Vol.8 No.3

본 연구는 많은 조직에서 리서치의 중요성이 부각되는 시점에서 사용성 평가 정성 데이터와 상호보완적으로 인페이지 분석 정량 데이터를 쓰는 방법에 대해 제안하고자 진행되었다. 연구의 진행 방법은 사용성 평가와 인 페이지 분석을 모두 활용한 사례 연구를 통해 정량, 정성 레포트의 차이점을 분석하고 이를 바탕으로 상호보완적 활용 방안을 도출하고자 했다. 사용성 평가 정성 데이터와 인페이지 분석 정량 데이터를 모두 활용하기 위해 국내 이커머스 분야 중 하나인 떡 브랜드 ‘백년화편’과 국내 데이터 시각화 도구를 지원하는 ‘Beusable’ 서비스를 선정한 후 신규 사용자를 대상으로 진행한 사용성 평가에서 정성적 데이터를 수집하고 일정 시기에 Beusable 서비스를 통해 사용자의 실시간 데이터와 누적된 정량 데이터를 수집하여 분석하였다. 위 두 방식으로 수집한 데이터를 활용하여 사용성 평가 분석과 인페이지 분석 결과의 차이점을 도출하고 이커머스 분야에서 사용성 평가 분석과 인페이지 분석 결과를 서로 상호 보완하여 사용하는 방안을 설계, 진행, 분석 단계로 세분화하여 제안했다. 결과물로 도출된 ‘이커머스를 위한 사용성 평가와 인페이지 분석 도구의 상호보완적 활용 방안 제안’ 방법을 활용하여 실제 업무에 적용하여 실무에 적합하고 효과적으로 적용될 것으로 기대한다. At a time when research is becoming increasingly important to many organizations, this study aims to provide suggestions on how to use in-page analysis quantitative data as a complement to usability evaluation qualitative data. The research methodology was to analyze the differences between quantitative and qualitative reports through a case study that utilized both usability evaluation and in-page analysis and to come up with complementary ways to use them. To utilize both qualitative usability evaluation and quantitative in-page analysis data, we selected '100yearshop,' a rice cake brand in the domestic e-commerce sector, and 'Beusable,' a service that supports domestic data visualization tools, and collected qualitative data from a usability evaluation conducted with new users, and collected and analyzed real-time data and accumulated quantitative data from users through the Beusable service at a certain time. By utilizing the data collected through the above two methods, we derived the differences between usability evaluation and in-page analysis results and proposed a method for complementary use of usability evaluation and in-page analysis results in the field of e-commerce by breaking it down into the design, implementation, and analysis stages. We expect that the resulting method, “Proposal for Complementary Use of Usability Evaluation and In-Page Analysis Tools for E-commerce,” will be suitable and effective in practice by applying it to actual work.

인공지능 학습용 데이터 품질에 대한 연구: 퍼지셋 질적비교분석

오현목,이서연,장영훈 한국경영정보학회 2024 Information systems review Vol.26 No.1

This study is empirical research to enhance understanding of AI (artificial intelligence) training data project in South Korea. It primarily focuses on the various concerns regarding data quality from policy-executing institutions, data construction companies, and organizations utilizing AI training data to develop the most reliable algorithm for society. For academic contribution, this study suggests a theoretical foundation and research model for understanding AI training data quality and its antecedents, as well as the unique data and ethical aspects of AI. For this purpose, this study proposes a research model with important antecedents related to AI training data quality, such as data attribute factors, data building environmental factors, and data type-related factors. The study collects 393 sample data from actual practitioners and personnel from companies building artificial intelligence training data and companies developing artificial intelligence services. Data analysis was conducted through Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) and Artificial Neural Network analysis (ANN), presenting academic and practical implications related to the quality of AI training data. 본 연구는 한국의 인공지능 학습용 데이터 구축 사업과 데이터의 공공 개방에 관한 정책 수행 기관, 데이터 구축 기업, 그리고 이를 활용하는 다양한 기관의 데이터 품질에 대해 이해를 제고하고, 신뢰할수 있는 인공지능 알고리즘 개발에 있어 가장 중요한 학습용 데이터 품질에 대한 이론적 토대를 만들기위한 실증적 연구이다. 이를 위해, 데이터의 속성 요인, 데이터 구축환경 요인, 데이터 타입 관련 요인등 인공지능 학습용 데이터 품질과 관련된 중요 선행요인을 도입하여 이론적 모형을 제안한다. 본연구는 393명의 인공지능 학습용 데이터 구축 기업과 인공지능 서비스 개발 기업의 실무 담당자를대상으로 설문조사를 실시하여 데이터를 수집하였다. 데이터 분석은 퍼지셋 질적비교분석 방법과인공신경망 분석을 통해 이루어졌으며, 분석 결과를 통해 인공지능 학습용 데이터 관련 학술적 및실무적 시사점을 도출했다.

교통카드를 활용한 시내버스의 현황 분석에 관한 연구 - 울산광역시 사례를 중심으로 -

최양원,김익기 대한토목학회 2020 대한토목학회논문집 Vol.40 No.6

This study collected and analyzed transportation card data in order to better understand the operation and usage of city buses in Ulsan Metropolitan City in Korea. The analysis used quantitative and qualitative indicators according to the characteristics of the data, and also the categories were classified as general status, operational status, and satisfaction. The existing city bus survey method has limitations in terms of survey scale and in the survey process itself, which incurs various types of errors as well as requiring a lot of time and money to conduct. In particular, the bus means indicators calculated using transportation card data were analyzed to compensate for the shortcomings of the existing operational status survey methods that rely entirely on site surveys. The city bus index calculated by using the transportation card data involves quantitative operation status data related to the user, and this results in the advantage of being able to conduct a complete survey without any data loss in the data collection process. We took the transportation card data from the entire city bus network of Ulsan Metropolitan City on Wednesday April 3, 2019. The data included information about passenger numbers/types, bus types, bus stops, branches, bus operators, transfer information, andso on. From the data analysis, it was found that a total of 234,477 people used the city bus on the one day, of whom 88.6% were adults and 11.4% were students. In addition, the stop with the most passengers boarding and alighting was Industrial Tower (10,861 people), A total of 20,909 passengers got on and off during the peak evening period of 5 PM to 7 PM, and 13,903 passengers got on and off the No. 401 bus route. In addition, the top 26 routes in terms of the highest number of passengers occupied 50% of the total passengers, and the top five bus companies carried more than 70% of passengers, while 62.46% of the total routes carried less than 500 passengers per day. Overall, it can be said that this study has great significance in that it confirmed the possibility of replacing the existing survey method by analyzing city bus use by using transportation card data for Ulsan Metropolitan City. However, due to limitations in the collection of available data, analysis was performed only on one matched data, attempts to analyze time series data were not made, and the scope of analysis was limited because of not considering a methodology forefficiently analyzing large amounts of real-time data. 본 연구는 울산광역시의 시내버스 운영현황을 파악하기 위해 기존의 조사방법과 달리 교통카드 자료를 활용하는 방법을 이용하며, 시내버스의 지표는 자료의 성격별 특성에 따라 정량지표와 정성지표로 분류되고, 내용별 분류는 일반현황, 운영현황, 만족도 등으로 분류되었다. 기존의 시내버스의 조사방법은 조사 규모상의 한계점을 가지고 있었으며, 조사과정에서도 다양한 형태의 오류 발생은 물론, 큰 비용과 시간을 요구하는 단점을 가지고 있었다. 특히 현장조사에 전적으로 의존하는 기존의 운영현황 조사방법의 단점을 보완하기 위해 교통카드 자료를 활용하여 산출된 시내버스의 지표를 분석하였다. 이렇게 교통카드 자료를 활용하여 산출된 시내버스 지표는 이용자에 관련된 정량적 운영현황 자료로서, 전수조사가 가능하고 자료수집 과정에서 자료 손실이 전혀 없는 장점이 있다. 본 논문에서는 2019년 4월 3일(수) 1일간의 울산광역시 전역에서 사용된 교통카드 자료를 활용하여 울산광역시의 시내버스 현황을 분석하였다. 분석 내용은 이용객 수, 버스 종류별, 정류장별, 지점별, 시간대별, 버스 운영업체별, 노선별 이용객 수, 환승 관련 정보 등의 자료들이며, 기존의 조사방법을 대체할 수 있는 효과를 얻을 수 있었다. 현황 분석 결과, 울산광역시에서는 2019년 4월 3일(수) 1일 동안 총 234,477명이 시내버스를 이용하며, 이용 승객 중 88.6 %는 성인이었으며, 11.4 %는 학생인 것으로 나타났다. 또한, 승객이 가장 많이 승하차한 정류소는 공업탑으로 10,861명이었으며, 첨두시간대인 17~19시에 20,909명이 승하차하였고, 노선은 401번으로 13,903명이 승하차한 것으로 나타났습니다. 그리고 수송객 순위 상위 26개 노선이 전체 이용객의 50 %를 점유하였고, 상위 5개사가 70 % 이상의 승객을 수송하는 것으로 나타났으며, 전체 노선의 62.46 %가 1일 500명 미만의 승객을 수송하는 것으로 밝혀졌다. 결론적으로, 본 연구는 울산광역시를 대상으로 교통카드 자료를 활용하여 시내버스 운영현황을 분석함으로써 기존의 조사방법을 대체할 가능성을 확인하였다는데 큰 의의가 있다고 할 수 있다. 다만 입수 가능한 자료수집의 한계로 인해 1일 치 자료에 대해서만 분석을 하였으며, 시계열 형태의 자료 분석을 시도하지 못하였고, 대량의 실시간 자료를 효율적으로 분석할 수 있는 방법론을 고려하지 않아 분석범위가 한정되었다는 점은 본 연구의 한계점이라고 할 수 있다.

사회혁신분야에서 근거이론 기반 질적연구와 빅데이터 분석을 활용한 디자인 씽킹 방법론

박상혁,오승희,박순화 한국벤처창업학회 2018 벤처창업연구 Vol.13 No.4

Under the constantly intensifying global competition environment, many companies are exploring new business opportunities in the field of social innovation using creating shared value. In seeking social innovation, it is a key starting point of social innovation to clarify the problem to be solved and to grasp the cause of the problem. Among the many problem solving methodologies, design thinking is getting the most attention recently in various fields. Design Thinking is a creative problem solving method which is used as a business innovation tool to empathize with human needs and find out the potential desires that the public does not know, and is actively used as a tool for social innovation to solve social problems. However, one of the difficulties experienced by many of the design thinking project participants is that it is difficult to analyze the observed data efficiently. When analyzing data only offline, it takes a long time to analyze a large amount of data, and it has a limit in processing unstructured data. This makes it difficult to find fundamental problems from the data collected through observation while performing design thinking. The purpose of this study is to integrate qualitative data analysis and quantitative data analysis methods in order to make the data analysis collected at the observation stage of the design thinking project for social innovation more scientific to complement the limit of the design thinking process. The integrated methodology presented in this study is expected to contribute to innovation performance through design thinking by providing practical guidelines and implications for design thinking implementers as a valuable tool for social innovation. 지속적으로 심화되고 있는 글로벌 경쟁 환경 하에서 많은 기업들은 공유가치 창출 (CSV, Creating Shared Value)을 통해 사회혁신 분야에서 새로운 사업 기회를 모색하고 있다. 사회혁신을 추구함에 있어 해결하고자 하는 문제를 명확히 도출하고, 문제의 원인을 파악하는 것이 사회혁신의 핵심 출발점이다. 수많은 문제해결 방법론 중에 최근 다양한 분야에서 가장 많은 관심을 받는 것은 디자인 씽킹 (Design Thinking)이다. 디자인 씽킹은 인간의 필요에 공감하고 대중도 인식하지 못하는 잠재적 욕구를 발굴하여 해결하는 창의적 문제해결 방법론으로 비즈니스 혁신도구로도 사용되지만 사회 문제를 해결하는 사회혁신을 위한 도구로서 활발히 이용되고 있다. 그러나 디자인 씽킹 프로젝트를 수행하는 많은 주체들이 겪는 어려움 중의 하나가 관찰 데이터의 효율적 분석이 어렵다는 것이다. 오프라인 방식으로만 데이터를 분석할 경우 대량의 데이터를 처리하는데 시간이 오래 걸리며, 비정형데이터의 경우 처리가 어려워 관찰을 통해 어렵게 수집한 데이터로부터 문제점을 발견하는데 어려움을 호소한다. 이에 본 연구는 디자인 씽킹 프로세스의 한계점을 보완하고자 사회혁신을 위한 디자인 씽킹 프로젝트의 관찰단계에서 수집한 데이터 분석이 보다 과학적으로 이루어질 수 있도록 질적 자료 분석과 양적 자료 분석 방법을 균형 있게 사용하는 통합방법론을 제시하고자 한다.

도서관 이용자 코멘트 데이터 분석도구 리뷰 및 적용: LibQUAL+ 설문 데이터를 중심으로

변제연,심원식 한국정보관리학회 2013 정보관리학회지 Vol.30 No.3

Using user satisfaction surveys and LibQUAL+ instruments, libraries are increasingly gathering qualitative data such as verbatim user comments as well as quantitative data. Such qualitative data can be utilized as clues in establishing library service strategies: to better understand user issues, to identify areas for service improvement, and to prioritize user needs. For this, it is necessary to analyze user comments data and to apply results to the delivery of service and the library policies. This study is an attempt to investigate ways in which user comments data can be made useful in libraries. It identifies different methods of analyzing user comments data from LibQUAL+ surveys and compares qualitative data analysis software programs and taxonomies. It also presents the results of applying these tools to a subset of actual user comments data gathered from a recent LibQUAL+ survey at a major university library in Korea. 최근 도서관에서 실시하는 이용자 만족도 조사, LibQUAL+ 평가 등을 통해 계량적 데이터뿐만 아니라 이용자의 직접적 견해를 담은 이용자 코멘트 데이터가 점점 더 많이 수집되고 있다. 이러한 질적 데이터는 이용자의 입장을 이해하고, 도서관 서비스의 환경 개선이 필요한 영역을 확인하며, 이용자 니즈의 우선순위를 파악하는 등 도서관 서비스 개선을 위한 전략 수립에 유용한 자료로써 활용될 수 있는 것이다. 따라서 이용자 코멘트 데이터는 그 내용이 분석되고, 분석 결과를 서비스 및 정책에 반영할 필요가 있다. 본 연구는 이용자 코멘트 데이터의 활용성을 높일 수 있는 기반을 제공하고자, LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 분석을 중심으로 하여 실제 외국 도서관의 LibQUAL+ 설문 이용자 코멘트 분석 방법을 알아보고, 분석을 위해 사용된 질적 데이터 분석 소프트웨어 및 분류표 등 분석도구에 대해 살펴보았다. 또한, 대표적 질적 데이터 분석 소프트웨어와 외국에서 LibQUAL+ 이용자 코멘트 분석을 위해 개발된 분류표를 최근 국내 대학도서관에서 시행된 LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 일부에 적용하여 분석해봄으로써 그 유용성을 확인하였다.

빅데이터 분석과 네트노그라피 기반 온라인 소비자 커뮤니티 참여 행동 분석

박순화,이점숙,박은경,김은경,서영건 한국디지털콘텐츠학회 2024 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.25 No.5

빅데이터 분석은 방대한 데이터에서 빠르게 통계적 패턴과 경향을 파악하기는 쉽지만, 데이터가 가진 심층적 의미와 인과관계를 확인하는 데는 어려움이 있다. 반면 네트노그라피 분석과 같은 질적 분석은 시간과 노력이 많이 소요되지만, 소비자의 의견과 경험을 직접 파악하여 인과관계를 이해하고 심층적인 통찰력을 제공할 수 있다. 본 연구는 빅데이터 분석 결과의 정확한 해석과 심층적인 통찰력을 제공하기 위해 빅데이터 분석에 나타난 데이터의 패턴과 특이점을 활용하여 질적 분석을 수행하는 BIGNET 통합 분석 모델을 제안하였다. 연구의 타당성과 실용성을 검증하기 위해 국내 대표 천기저귀 온라인 소비자 커뮤니티를 대상으로 실증 연구를 수행하였으며, 연구 결과 제시된 통합 분석 모델이 온라인 소비자 커뮤니티에 나타난 현상의 원인을 파악할 수 있음을 확인하였다. 이는 빅데이터 분석 결과만으로 자칫 잘못 해석하거나 오인할 수 있는 온라인 소비자 행동 중 많은 부분을 효과적으로 설명할 수 있을 것이라 기대된다. Big data analysis easily identifies statistical patterns and trends. However, relying solely on big data analysis poses challenges in validating the profound meanings and causal relationships underlying the data. On the other hand, qualitative analysis such as netnography requires substantial time and effort but offers direct insights into consumer opinions and experiences, facilitating a deeper understanding of causality and providing in-depth insights. To provide accurate interpretation and in-depth insight into big data analysis results, this study proposes the BIGNET integrated analysis model that performs qualitative analysis, utilizing the patterns and singularities of the data considered in big data analysis. To verify the validity and practicality of the study, an empirical study was conducted targeting Korea's representative online cloth diaper consumer community, thereby confirming that the proposed integrated analysis model can identify the cause of the phenomena appearing in the online consumer community. This study is expected to effectively explain many aspects of online consumer behavior that can easily be misinterpreted or misunderstood based on big data analysis results alone.