데이터 기반 접근
이미 수집한 설문·실험·2차 자료가 있을 때
데이터의 구조와 측정 수준이 허용하는 연구 질문을 역으로 도출합니다. 표본 수, 변수 구성, 척도 출처를 먼저 점검해 "이 데이터로 어떤 논문이 가능한가"를 판단합니다.
- 변수 목록·척도·표본 특성 진단
- 가능한 연구모형 후보 2~3개 도출
- 모형별 목표 저널 후보와 기대 기여 비교
Where to Begin
Data-driven · Journal-driven · Topic-driven · Method-driven
연구자마다 이미 가진 것이 다릅니다. 데이터가 있는 사람, 목표 저널이 있는 사람, 주제가 있는 사람, 익숙한 방법이 있는 사람. 출발점에 따라 진행 순서가 달라집니다.
이미 수집한 설문·실험·2차 자료가 있을 때
데이터의 구조와 측정 수준이 허용하는 연구 질문을 역으로 도출합니다. 표본 수, 변수 구성, 척도 출처를 먼저 점검해 "이 데이터로 어떤 논문이 가능한가"를 판단합니다.
게재하고 싶은 학술지가 정해져 있을 때
그 저널의 최근 2~3년 게재 논문을 먼저 읽습니다. 선호하는 이론, 표본, 분석 방법, 논문 구조를 파악한 뒤 그 규범 안에서 차별화된 연구를 설계합니다.
다루고 싶은 현상이나 문제의식이 분명할 때
관심 주제를 문헌 지형 위에 놓고 Research Gap을 찾습니다. 주제의 시의성과 이론적 확장 가능성을 검토한 뒤, 그 공백을 메울 수 있는 연구 설계와 자료 수집 방법을 정합니다.
PLS-SEM, 실험, 텍스트마이닝 등 익숙한 방법이 있을 때
방법이 강점이라면, 그 방법이 답할 수 있는 질문 중 아직 충분히 다뤄지지 않은 맥락을 찾습니다. 방법론적 기여(측정 개발, 분석 확장)를 명시적으로 설계합니다.
Research Process
Ten stages from topic to publication
어느 단계에서든 합류할 수 있습니다. 전 과정을 함께 진행하는 경우가 가장 일반적이며, 필요한 단계만 선택하는 것도 가능합니다.
관심 현상을 학술적으로 설명할 가치가 있는 연구문제로 구체화합니다. 출판 가능성과 자료 확보 가능성을 함께 봅니다.
검색 전략을 세워 핵심 문헌을 선별하고, 선행연구와의 차별성과 연구 공백을 도출합니다.
이론적 근거 위에 변수 간 관계를 설계합니다. 매개·조절·다중집단 등 확장 분석 가능성을 검토합니다.
표본, 절차, 척도를 확정합니다. 검증된 척도의 번안·역번안, 파일럿 조사, 공통방법편의 대책을 포함합니다.
설문·인터뷰 연구도 인간대상연구입니다. 자료 수집 전에 심의 또는 면제 확인을 받습니다.
온라인 패널·현장 설문, 실험, 공공·2차 자료, 웹 데이터(크롤링·API)까지 연구설계에 맞는 수집 방법을 정하고 응답·데이터 품질을 검증합니다.
연구설계에 맞는 분석을 수행하고 두 가지 이상의 도구로 교차 확인합니다. 결과표는 저널 형식으로 정리합니다.
가설 채택 여부를 넘어 계수의 방향·크기·의미를 해석하고, 서론부터 결론까지 하나의 논리로 씁니다.
색인·JCR·Scope·최근 게재 경향을 검토해 우선순위와 대안 저널을 정하고, 투고 문서를 준비합니다.
심사 의견을 분류·우선순위화하고 Point-by-Point Response를 작성합니다. 게재 후 확산까지 이어집니다.
각 단계의 산출물 — 연구계획서, 설문지, IRB 서류, 분석 결과표, 원고, 저널 후보 목록, 투고 문서, 심사 답변서 — 은 연구자의 자산으로 남습니다.