기업 인사담당자의 HR Analytics에 대한 인식 유형 분석 : Q방법론을 활용하여

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study was to extract the perception types of corporate HR practitioners on HR Analytics and analyze the characteristics of each type. For this study, two research questions were set as follows. First, what are the types of HR practitioner perceptions on HR Analytics? Second, what are the characteristics of each type of HR practitioner perceptions on HR Analytics?
To achieve the purpose of this study, the researcher used Q methodology. And the research procedure consisted of framing perceptions, building a Q population, selecting Q samples, selecting P samples, conducting the Q classification, and analyzing the results. First, two rounds of literature analysis were conducted to construct a framework of perceptions and 136 statements were extracted. 52 statements were derived using constant comparative analysis of grounded theory method and selected as the first Q population. Second, to build the second Q population, in-depth interview was conducted with two professors in the field of human resource development and two HR practitioner, and 96 statements were extracted. The extracted statements were compared and analyzed with the first Q population and organized into 38 statements, and a total of 90 statements were selected as the final Q population. Third, the researcher used a systematic sampling method and selected 46 initial Q-samples that could represent the framework areas of perception. The validity of the initial Q-sample was reviewed through member check method, and initial Q-samples were modified and complemented. And then final 43 statements were selected and made out of cards. Fourth, 30 HR practitioners were selected as P-samples through purposeful sampling and snowball sampling. Fifth, selected P-samples classified Q-samples. Sixth, the PQ Method 2.35 program was used to analyze the results of the Q-classification through principal component factor analysis and Varimax rotation method.
As a result of this study, there were four types of HR practitioner perceptions on HR Analytics: 'Balanced Judgment Support Tool Recognizer', 'Emphasizer of Contextual Reflection', 'Reality-Based Observer', and 'Prioritizer of Objective Data'. The characteristics of each type were set as follows.
First, the 'Balanced Judgment Support Tool Recognizer' type recognizes HR analytics as a tool that helps people make balanced judgments by considering the preconceived notions and subjective opinions of the people in charge in the process and results of HR work. Second, the 'Emphasizer of Contextual Reflection' type recognizes HR analytics as a result of not reflecting areas that cannot be expressed in numbers and emphasizes the need to reflect the situational context. Third, the 'Reality-Based Observer' type looks at HR Analytics from a realistic perspective and recognizes that it is still too early to be activated and is waiting to be activated. Fourth, the 'Prioritizer of Objective Data' type prioritizes the importance of data that can be expressed in numbers, recognizing that HR analytics provides the most objective and reliable data and leads to rational decision-making.
Based on these results, the following conclusions were set. First, we need to recognize HR analytics as a way of working for human resource management. Most of the study participants agreed that HR analytics is here to stay, and HR professionals are already making decisions based on a variety of HR data in their work. However, many HR practitioners don't recognize HR analytics as a way of working. It is time to recognize and utilize HR analytics as a method of human resource management. Second, the direction of HR analytics utilization is influenced by the decision-making criteria of HR practitioners, so it is necessary to establish decision-making criteria. As shown in the study, HR practitioners' perceptions of HR analytics are diverse, and they have different ideas about utilizing HR analytics depending on the type of perception, so it is necessary to establish decision-making criteria for rational decision-making. Third, it is necessary to organize a data-friendly environment in the HR field. Although there is a high level of interest in utilizing data technology, many people are still insensitive to ethical issues that may arise from the use of data, and many people find data difficult, so it is necessary to create a data-friendly environment.

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 기업 인사담당자의 HR Analytics에 대한 인식 유형을 도출하고 유형별 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 다음과 같이 연구 문제 두 가지를 설정하였다. 첫째, 기업 인사담당자의 HR Analytics에 대한 인식 유형은 어떤 것인가? 둘째, 기업 인사담당자의 HR Analytics에 대한 인식 유형별 특성은 어떠한가?
본 연구의 목적을 달성하기 위해 Q방법론을 사용하였고 연구 절차는 인식의 틀 구성, Q모집단 구축, Q표본 선정, P표본 선정, Q분류 실시, 결과 분석 순으로 이루어졌다. 첫째, 인식의 틀 구성을 위해 두 차례의 문헌분석을 실시하였고 136개의 진술문을 추출하였다. 추출된 진술문으로 근거이론 방법의 반복적 비교분석을 실시하여 52개의 진술문을 도출하고 이를 1차 Q모집단으로 선정하였다. 둘째, 2차 Q모집단을 구축하기 위해 인적자원개발 분야 교수 2명과 기업 인사담당자 2명을 대상으로 심층 면담을 진행하였고, 96개의 진술문을 추출하였다. 추출된 진술문을 1차 Q모집단과 비교분석하여 38개의 진술문으로 정리하였고 총 90개 진술문을 최종 Q모집단으로 선정하였다. 셋째, 연구자에 의해 체계적 표집 방법을 사용하여 인식의 틀 영역을 나타낼 수 있는 46개의 1차 Q표본을 선정하였다. 1차 Q표본의 타당성은 연구 참여자 확인법을 통해 검토하였고 수정 및 보완하여 최종적으로 43개의 진술문 카드를 제작했다. 넷째, 의도적 표집과 눈덩이 표집을 통하여 30명의 기업 인사담당자를 P표본으로 선정하였다. 다섯째, 선정된 P표본을 대상으로 Q분류를 실시했다. 여섯째, PQ Method 2.35 프로그램을 사용하여 주요인분석과 Varimax 회전 방법을 통해 Q분류 결과를 분석하였다.
연구 결과, 기업 인사담당자의 HR Analytics에 대한 인식 유형은 총 4개로, ‘균형적 판단 보조 도구 인식형’, ‘상황적 맥락 반영 강조형’, ‘현실기반 관찰형’, ‘객관적 수치 중시형’으로 나타났다. 각 유형별 특성을 분석하면 다음과 같다.
첫째, ‘균형적 판단 보조 도구 인식형’은 HR Analytics를 HR 업무의 과정과 결과에서 담당자의 선입견이나 주관적인 의견이 반영되는 것을 고려하여 균형적인 판단을 할 수 있도록 도와주는 도구로 인식하는 유형이다. 둘째, ‘상황적 맥락 반영 강조형’은 HR Analytics를 숫자로 표현할 수 없는 영역은 반영하지 못한 결과라고 인식하며 상황적 맥락을 반드시 반영할 필요가 있다고 강조하는 유형이다. 셋째, ‘현실 기반 관찰형’은 HR Analytics를 현실적인 관점에서 바라보며 활성화되기를 기대하지만 아직은 이르다고 인식하는 유형이다. 넷째, ‘객관적 수치 중시형’은 HR Analytics를 가장 객관적이고 신뢰도가 높은 데이터를 도출해주고 합리적인 의사결정을 이끌어준다고 인식하며 숫자로 표현할 수 있는 데이터를 중요하게 여기는 유형으로 나타났다.
이상의 연구 결과를 토대로 본 연구는 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, HR Analytics를 인적자원관리를 위한 하나의 업무 방식으로 인식할 필요가 있다는 점이다. 대부분의 연구 참여자가 HR Analytics가 인적자원관리 방법으로 정착할 것이라는 데에 동의했고 현재에도 인사담당자들은 업무에서 다양한 인적자원 데이터를 기반으로 하여 업무 의사결정을 하고 있다. 하지만 스스로가 활용하고 있는 업무 방식이 HR Analytics라는 것을 인지하지 못 하는 인사담당자가 많은 것으로 나타났다. 이제는 HR Analytics를 하나의 인적자원관리 방법으로 정확히 인식하고 활용해야 한다. 둘째, HR Analytics의 활용 방향은 인사담당자의 의사결정 기준에 영향을 받으므로 의사결정 기준의 확립이 필요하다. 연구결과에서도 살펴볼 수 있듯이 인사담당자의 HR Analytics에 대한 인식은 다양하고 인식유형에 따라 HR Analytics 활용에 대한 생각도 다르기 때문에 합리적인 의사결정을 위해서는 의사결정 기준의 확립이 필요하다. 셋째, HR 분야에도 데이터 친화적 환경을 구성할 필요가 있다는 점이다. 데이터 기술 활용에 대한 관심도는 높지만 데이터 활용으로 인해 발생할 수 있는 윤리적 문제에 대해서는 아직 둔감하고 데이터를 어렵게 여기는 사람이 많으므로 데이터 친화적 환경을 구성해야 한다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1장 서론 1
• 1.1 연구의 필요성 및 목적 1
• 1.2 연구문제 6
• 1.3 용어의 정의 7
• 제 2장 문헌고찰 8
• 2.1 인적자원관리와 인적자원개발의 개념과 기능 8
• 2.1.1 인적자원관리의 개념 및 기능 8
• 2.1.2 인적자원개발의 개념 및 기능 12
• 2.2 인사담당자의 직무와 역할 14
• 2.2.1 인사담당자의 직무 14
• 2.2.2 인사담당자의 역할 17
• 2.3 HR Analytics의 개념과 활용사례와 특징 19
• 2.3.1 HR Analytics의 개념 19
• 2.3.2 HR Analytics의 활용사례 24
• 2.3.3 HR Analytics의 특징 26
• 제 3장 연구방법 28
• 3.1 Q방법론 28
• 3.2 연구 절차 29
• 3.3 HR Analytics에 대한 인식의 틀 31
• 3.4 Q모집단 33
• 3.5 Q표본 35
• 3.6 P표본 40
• 3.7 Q분류 42
• 3.8 자료 분석 43
• 제 4장 연구결과 44
• 4.1 인사담당자의 HR Analytics에 대한 인식 유형 도출 44
• 4.2 인사담당자의 HR Analytics에 대한 인식 유형별 특성 49
• 4.2.1 제1유형: 균형적 판단 보조 도구 인식형 49
• 4.2.2 제2유형: 상황적 맥락 반영 강조형 55
• 4.2.3 제3유형: 현실 기반 관찰형 61
• 4.2.4 제4유형: 객관적 수치 중시형 66
• 제 5장 논의 및 결론 72
• 5.1 논의 72
• 5.2 결론 76
• 5.3 제언 80
• 참고문헌 82