소시오톡
Proposing a Research Question [2]
 
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Updated at 2018-03-12 20:53:39

What is a good research proposal? What do funders look for?
Research Design and Writing


Ch 1. Tricks

우리는 개념에 대한 질문을 다룰 때 줄곧 "모든 것은 용어를 어떻게 정의하느냐에 달려 있지"라는 말을 합니다. 하지만 이러한 대답은 어떻게 질문해야 하는지는 알려주지 않습니다. 만약 "인종" 집단을 정의한다고 할 때 우리는 특정한 속성들에 따라 해당 집단을 다른 집단으로부터 분리시킬 수 있다고 생각하곤 합니다. 하지만 이를 거꾸로 뒤집는 것이 학계의 한 술책이 됩니다. 하나의 집단이 존재하는 이유를 이를 다른 집단과 구분하는 방식들이 있다는 거 자체로부터 찾는  것이 여기에 해당합니다. 예를 들어 프랑스인이 영국인과 구별되는 이유는 내재적인 속성에 따른 것이기보다 사람들이 이들을 구분하기 때문입니다. 이때 인종 집단은 그 자체로서 연구되기보다 이가 나타날 수 있는 다른 집단과의 관계의 연결망으로부터 "인종성"을 찾아낼 때 연구될 수 있습니다.

이런 것이 하나의 술책입니다. 술책이란 당신의 문제를 해결하는 단순한 장치를 말합니다. 위의 경우에는 정의가 나타나고 사용되는 연결망을 살펴보는 장치가 사용되었다고 볼 수 있습니다. 사회과학이란 이렇듯 배관공이나 목수와 같이 그들의 특정한 문제를 풀어내는 술책을 갖고 있습니다. 이런 술책은 경험에 기반한 어림책이기도, 문제가 생겨나는 상황에 의존적인 것이기도 합니다. 이 책의 내용은 사고의 문제들, 특히 사회과학자들이  "이론적"이라 보는 문제들을 해결하는 술책에 대한 것입니다. 이는 이론을 추상적인 사회학적 이론화가 아닌 술책의 집합으로, 구체적인 연구 문제에 직면한 연구자들을 돕기 위한 사고의 방식으로 보는 관점에 기반합니다. 술책은 우리가 알고 있거나 알고 싶어하는 것에 대한 사고의 방식으로 데이터를 이해시키거나 우리가 찾아낸 것에 기반해 새로운 질문을 공식화하는 것을 돕습니다. 

하지만 술책은 우리가 하는 일을 더 쉽게 만들어주는 것이 아닙니다. 실상 술책은 연구자의 일을 더 어렵게 만들 수 있습니다. 학계는 연구를 하는 "올바른" 방식을 만들어 사고적 루틴을 촉진하고 지지합니다. 하지만 술책은 이 루틴을 방해합니다. 술책은 일을 뒤집어 보고, 일들을 새롭게 보는 방법을 제시합니다. 그럼으로서 새로운 연구 문제가 생겨나고 사례를 비교하는 새로운 가능성과 새로운 범주가 나타나고는 합니다. 이는 즐거운 일이기는 하나 루틴을 따르는 방식보다는 더 많은 노력이 들어갑니다. 이 책은 관습을 사회학적 사고의 주적으로 설정합니다. 연구를 처음 시작하는 이들은 관습을 따르는 유혹에 빠져들기 쉽습니다. 하지만 우리는 사고를 확장하고, 뭔가 다른 것을 사고하고 물을 수 있는, 다양성을 이해할 수 있는 방식을 필요로 합니다. 앞으로 소개되는 술책이란 이런 과업을 달성하기 위한 것들입니다. 

Ch. 2 Imagery

사회학자들은 어떤 현상을 연구할 때 어떤 내재적인 이미지를 가지고 접근합니다.  이러한 상은 몇몇 전제로 이루어진 조합의 형태로 찾아낼 수 있습니다. 그리고 이 전제를 찾아내고 평가하는 것은 연구에 대한 피할 수 없는 방법론적 처치가 됩니다. 이러한 상이 일반인들이 상정하는 것과 양립할 수 없을 때 연구에는 문제가 생깁니다. 연구자가 연구 대상에 대한 직접적인 경험을 갖고 있는 경우는 드뭅니다. 이들은 대부분 외부자로서 현상에 접근합니다. 이 간극을 인지하는 것은 중요합니다. 하지만 이 차이를 우리는 어덯게 매울 수 있을까요?

Substantive Imagery
우리는 연구를 이미지와 함께 시작하고 이미지와 함께 끝맺습니다. 사회를 연구함으로써 우리는 이미지를 생산하고 정제하는 과정에 참여합니다. 첫 번째, 우리는 연구 대상에 대한 다소 비지성적인 이미지를 갖고 들어갑니다. 모르고 있던 사회적 삶에 들어갈 때 우리는 비연구자와 마찬가지로 하나의 정형화된 이미지를 가져갑니다. 하지만 우리는 고정관념이 부정확하다는 것 또한 알고 있습니다. 두 번째, 우리는 이론을 통해 구성된 이미지를 가져갑니다. 이 차원의 이미지는 우리 연구의 방향을 결정합니다. 사회과학자로서 우리는 분석 대상에 관점을 부여할 수 밖에 없습니다. 그러므로 이 관점을 드리울지 말지가 아닌, 이를 어떻게 하면 정확하게 겨눌 수 있는지를 따지는 것이 생산적일 것입니다.

사람들이 대상과 사건에 의미를 부여하는 조건에 더 가까이 다가갈수록 의미에 대한 우리의 기술도 정확해집니다. 직접 겪은 경험이 없다면, 이미지는 실재를 압도하게 됩니다. 이미지를 수정하기 위한 직접적인 경험에 기반하지 않는다면, 우리는 어디에서 흥미로운 주제를 찾아낼지도, 포괄적인 조사와 증명을 필요로 하는 것이 무엇인지도 알지 못하게 됩니다. 

Science Imagery
하지만 우리는 사회과학자이기에 일상적 삶에 대한 이미지 자체로 만족하지는 않습니다. 우리는 연구를 합니다. 데이터를 모으고, 가설과 이론을 구성합니다. 이제 우리는 "과학적"인 이미지를 만들어내려 합니다. 이는 앞서 얘기한 고정관념이 아닌 전문적인 학술 활동을 하는 공동체에 기반합니다. 사회과학자들은 이 이미지를 이론으로서 또는 무언가에 대한 설명, 특정 사건과 사람들이 어떻게 현재의 모습이 되었는지에 대한 이야기로서 생각합니다. 이 "이야기"는 과거에 무엇이 일어났고 현재는 무엇이 일어나며 미래에는 무엇이 일어날지에 대한 하나의 내러티브입니다.

과학적으로 타당한 이론 또는 설명은 이 이야기를 두 가지 측면에서 제한합니다. 첫째로 이 이야기는 내적으로 일관되어야 합니다. 적어도 이 이야기는 특정한 원칙에 따라 조직되어 있어 독자에게 연결의 타당한 방식으로서 여겨져야 합니다. 둘째로 이 이야기는 우리가 찾아낸 사실과 일치되어야 합니다. 우리는 이야기가 사실 그자체로부터 나온다고 생각하지는 않지만 적어도 사실과 다른 이야기는 승인되지 않습니다. 그 경우 우리는 이야기를 바꾸게 됩니다. 이 두 측면은 충돌하는 측면이 있습니다. 물론 우리는 이 긴장을 두 가지 모두를 충족시켜 해결해야 할것입니다. 언제 무엇을 강조하느냐에 따라 다양한 상의 선택이 가능해집니다. 일반적으로 우리는 인과성의 이미지를 떠올리고는 합니다. 이는 사회적 세계가 작동하는 다양한 상을 포함하고 있으며 이들 각각은 당신에게 무언가를 전달하거나 무언가로부터 배제시키고는 합니다.

The Null Hypothesis Trick 
하지만 이미지가 항상 정확할 필요는 없습니다.  부정확한 이미지를 현실에 대조하는 것이 유용한 한 이들은 쓸모가 있습니다. 

Random Assignments
가장 기본적인 술책은 귀무 가설입니다. 이는 연구자가 참이 아니라 믿는 가설을 말합니다. 무가설이 그릇되었다는 것은 다른 무언가가 옳다는 것을 보여줍니다. 물론 그 무엇이 어떤 것인지는 반증이 알려주지는 않습니다. 무가설의 가장 기본적인 유형은 두 변수가 우연히 연관되었다는 이미지입니다. 무가설의 첫 번째 술책은 실제로 사람들이 무작위적으로 분포해있다고 가정하는 것입니다. 그리고 결과가 예측과 상이할 경우 당신은 어떤 사회적 실천이나 구조가 이런 이탈을 만들었는지 살펴볼 수 있습니다. 연구의 어느 단계에서도 이 술책은 사용될 수 있으며, 결과에 대한 해석뿐 아니라 생각을 정리하고 고려해보지 않던 관계를 다시 살펴보게 만듭니다.

What Is A Nice Girl Like You Doing In A Place Like This?
무가설의 두 번째 술책은 현상을 무작위 샘플을 넘어서는 것으로 생각하는 것입니다.  이는 무언가 이상하고 비지성적으로 보여 이에 대한 설명이 "이들은 미친게 분명해"라는 형태로만 설명이 나타날 때 우리가 연구의 대상이 되는 행동에 대해 충분히 알지 못함을 보여준다고 볼 수 있습니다. 우리는 이가 어떻게든 타당해지며 무엇이 이를 타당하게 만드는지 찾아봐야 합니다.

Coincidence
가설 뿐 아니라 "우연"에 대한 관념 또한 도움이 됩니다. 이는 일들이 무작위적일 뿐 아니라 완전히 결정된 것이 아니라는 것을 의미합니다. 여기에는 무언가 우연적인 요소가 있습니다. 사건들은 그냥 일어나지는 않습니다. 오히려 단계의 연속으로 일어나는데, 이는 사회과학자들이 "과정"으로 부르길 원하는 것 뿐 아니라 "이야기"라 부르기 원하는 것이기도 합니다. 사건 간의 관계를 "상황적합성"으로 보는 것은 도움을 줄 수 있습니다. 한 사건 이후의 사건은 여러가지가 가능하지만 무한의 경우가 있는 것은 아닙니다. 나아가 오직 소수의 사례만이 발생가능성을 더 많이 갖습니다. 따라서 한 사건으로 이어지는 경로란 서로 연관있는 사건의 연속성으로 볼 수 있습니다.

Society as a Machine
사회를 기계로서 보는 관점은 연구의 어려움을 극복하기 위해 사용됩니다. 세상을 발전시키려 노력할 때 우리는 이 결과가 다양한 사람, 집단, 또는 사물의 영향으로 나타난 것을 간과하곤 합니다. 상황에 관련된 모든 사람을 고려하지 않는다면 상황에 대한 오해를 불러오게 됩니다. 그리고 이는 의도한 바를 절대 성취하지 못하는 나쁜 정책으로 이어집니다. 바로 이 문제에 대처하는 방법이 사회를 기계로서 보는 방법입니다. 이 관점은 기계가 설계한대로 작동하기 위해 무엇이 필요한지를 생각하는 공학자의 관점을 말합니다. 이 모든 것이 충족되지 않으면 기계가 작동하지 않을 것이기에 우리는 간과할 수 있었던 점들을 살펴보게 됩니다. 우리는 이러한 기계를 설계하는 것이 쉽다고 항상 느끼지는 않습니다. 그러나 어떤 일에 발생하는데 기여하는 모든 것을 체계적으로 살펴보는 방식으로서 이 관점은 유용합니다.

Society as Organism
사회 세계의 행위가 반복적인 방식으로, 체계적인 절차에 따라 비슷한 결과를 만들어낸다면 기계의 이미지는 항상 유용할 것입니다. 이는 대부분의 사람들이 대부분의 경우 매우 비슷한 일을 하는 상황인 사회적 조직의 상태에서 많이 발견됩니다. 그러나 우리는 사회적 삶을 다른 방식으로 생각할 수 있습니다. 바로, 상호연결된 과정의 연속으로 이를 볼 수 있습니다. 이 방식으로 생각할 때 우리는 반복되는 기계의 이미지가 아닌 연결됨으로 이미지를 떠올립니다. 상황은 항상 같지는 않겠지만 이들은 항상 서로 연관되어 있습니다. 이 관점을 활용하는 몇 가지 술책을 떠올려 봅시다. 첫째로 사람들을 분석적 범주로 보기를 멈추고 이들이 과거와 현재에 참여하는 행위의 유형을 살펴보는 방식입니다. 둘째로 객체를 사람들 행위의 배태된 잔여물로 보는 방식입니다. 반면, 사람이나 객체를 내재적인 속성을 지닌 고정된 총체로 보는 방식은 이들은 맥락에서 분석적으로 배제시킵니다. 행위를 시작점으로 잡는 것은 행위가 일어나는 상황에 집중하게 하고, 당신이 연구하는 대상을 이를 둘러싼 모든 것, 즉 맥락에 집중하게 합니다.

Turning People Into Activities
이 술책은 사회과학자들이 사람의 유형을 나누는 습관을 대체할 수 있도록 합니다. 우리는 일탈자와 비일탈자를 나누는 것을 고전적인 예로 들어 볼 수 있겠습니다. 하지만 뭐가 문제가 되는 것이고 대안은 무엇일까요? 이러한 분석의 문제는 분석의 기본 단위를 인간의 한 종류로 만드는데 이는 사람들을 해당 범주 자체로 만듭니다. 결국 그들의 행동은 이 종류에 속하는 것을 통해 인과적으로 "설명"됩니다. 하지만 그 누구도 완전히 그들의 성격이나 유형에 따라 행위하지 않기에 이런 접근은 실수입니다. 이러한 부정에 대한 통념적인 답변은 다음과 같습니다. 만약 당신이 유형의 사용이 예측과 거의 차이 없는 행동의 예측을 가능하게 만든다고 주장한다면 당신은 반-과학적인 것입니다. 그러한 완벽성에 대한 주장은 겸손한 예측적 성공에 대한 현실적이고 성취가능한 과학적 목적을 배제시키기 때문입니다. 이 상황을 피해가려만 단지 사람의 유형을 행위의 유형으로 대체시키면 됩니다. 또 다른 해결책은 이 행위가 특정한 상황에 대한 응답이며, 상황과 행위간의 관계가 일반화를 가능케 하는 일관성을 지닌다고 기대하는 것입니다. 예를 들어 X의 상황 아래 있는 사람이, 특정한 압력아래, 선택할 수 있는 행위의 가능성 안에서, 어떠어떠한 일을 할 것이라 생각할 수 있겠습니다. 이와 같이 행위에 집중하는 술책은 안정성 대신 변화를 살펴보게 하고, 구조 대신에 과정을 살펴보게 합니다. 

Things Are Just People Acting Together

물리적인 대상은, "객관적" 속성을 지니지 않고 있습니다.  사회적 객체 또한 그렇습니다. 우리는 사회적인 목적을 가지고 객체에 속성을 부여해 이를 인식합니다. 대상 자체가 그 자신의 속성을 지니지 않는 것으로 보이는 상황을 보며 우리는 사회적 정의와 물리적 속성 간의 상호작용을 생각해 볼 수 있습니다. 물리적 객체는 사람들의 집합 행위를 통해 의미를 갖게 됩니다. 물리적 사물에 배태된 사회적 합의를 알아채기 위한 하나의 쉬운 방법은 합의가 우리가 익숙한 것과 다른 객체를 만들어낸 경우를 살펴보는 것입니다. 

Everything Has To Be Someplace
사회학자들은 자신의 데이타가 어디에서 나왔는지를 기술합니다. 그렇다면 이를 왜 제공하는 것일까요? 사회과학자들은 일반화를 만들어내려하고 그들의 "사례"가 다른 사례와 다를 수 있는 방식을 최소화하려 합니다. 우리는 우리의 사례가 "대표적"이며 대부분의 다른 경우와 비슷하다고 주장합니다. 이러한 주장은 우리가 어떤 사회적 현상이나 과정에 대한 일반적 결과를 발견했고 이는 단지 재미있는 이야기나 사실이 아니라는 점을 보여줍니다. 그러나 "사례"라는 말은 특정한 일반적 범주 안의 한 영역을 의미합니다. 우리는 이 사례가 일반화 가능한 것이라 강조할 수 있으나 이때 데이터의 모든 지역적, 특수한 속성은 무시됩니다. 따라서 우리는 "배경 지식"을 제공하고 상세한 내용을 추가합니다. 단순한 배경을 넘어 이는 현상이 나타나는 환경적 조건을 보여주고 우리의 연구 주제를 넘어서는 다른 관계들이 있음을 보여줍니다. 따라서 지역적 변이를 무시하거나 "통제"하기 보다 우리는 이 지역적 특이성을 찾고 우리의 결과 안으로 갖고 와야 할 것입니다. 이 모든 것은 다음의 두 술책으로 요약됩니다. 첫째, 모든 것은 어딘가에는 있어야 한다. 둘째, 빠뜨릴 수 없는 것은 집어 넣어라.

Narrative
분석의 내러티브 스타일은 대상이 무엇인지를 설명하는 이야기를 찾는 것과 이를 어떻게 해내는지에 대한 것입니다. 내러티브 분석은 인과적 분석가들이 의구심을 품는 무언가를 만들어냅니다. 바로 완전한 상관관계입니다. 내러티브 분석가들은 완전히 결정론적인 결과 없이는 기뻐하지 않습니다. 

Ask "How?" Not "Why?"
이 술책은 모두가 알고 있는 것입니다. "어떻게?"는 "왜?"를 묻는 것보다 낫습니다. 현상의 원인보다는 일이 어떻게 진행되었는지를 묻는 것이 훨씬 답변을 받기 쉽기 때문입니다.

Process
실마리를 잡는 것은 하나의 좋은 이론적 술책이 됩니다. "과정"은 "원인"이 아닙니다. 과정에 대한 접근은 전혀 다른 접근을 필요로 합니다. 이는 앞서 결정된 목적에 대한 달성을 목표로 두지 않습니다. 이런 방식은 많은 사회과학자들을 초조하게 만들지만 현상이 나타나게 된 이야기를 잡아냅니다. 

Causes
마지막으로 살펴볼 이미지의 형태는 인과성입니다. 사회과학자들은 무언가 다른 것을 "야기시킨다"고 생각하고 말하기를 좋아합니다. 사회학자들은 과학적 절차를 변수의 언어로 기술하며 인과성을 정립하는 패러다임에 참여해왔습니다. 분석가는 "종속 변수"를 설정하고 이의 변화를 야기시키는 "독립 변수"를 규명합니다. 하지만 이 절차에는 많은 문제점도 있습니다. 상관관계가 인과성이 아니라는 말과 같이 공변화와 인과성을 구분하기는 쉽지 않습니다. 이를 처리하는 하나의 절차는 유사-실험적인 방법을 사용하는 것입니다. 하지만 Liberson (1985) 은 이러한 통계적 절차가 다른 요인이 통제된 상황에서 한 변수의 영향을 살펴보는 것이 문제가 된다고 주장했습니다. 그는 (1992) 적어도 이 논리가 사용되는 상황을 살펴봐야 한다고 얘기합니다. 이 접근의 논리는 모든 요인이 법칙과 같이 결과를 만들어내는 이미지를 내재하고 있습니다. 또한 이 절차는 원인으로 제시된 요인들이 독립적으로 작동한다고 상정합니다. 마지막이로 이 절차는 원인을 부가적으로 생각합니다. 원인은 하나이기보다 여러 "기여"가 함께 모여 나타납니다.

원인이 독립적이지 않고 각각이 모여 하나의 벡터로서 종속 변수의 총체적인 결과를 만들어낸다는 관점도 있습니다. 이 관점은 원인이 함께 작동할때만 효과적이라 주장합니다. 즉, 효과는 "결합적"입니다.  이러한 조합은 맥락 의존적입니다. 사례마다 다른 역사적이고 사회적으로 특수한 조건이 존재합니다. 이 접근은 적은 수의 사례에 대한 광범위한 정보가 축적된 연구에서 자주 보입니다. 연구자는 실재 역사적 사례의 모든 복잡성을 살펴보려하지 가설적 사례의 공간 속 변수간의 관계를 다루려 하지 않습니다. 

마지막으로 한 가지의 이미지가 더 있습니다. 작업중인 사회과학자에 대한 우리의 이미지 입니다. 현재의 표준적인 이미지는 용감한 과학자가 그의 이론을 엄중한 실증에 들이미는 것입니다. 또한 데이터와 증거에 대한 "풍부한 대화"에 빠진 과학자의 이미지도 있습니다. 이는 블루머가 지시한 과학적 행위와 비슷합니다. 세계의 특정 측면의 깊은 유사성으로부터 얻어진 가능성에 대해 고민하고, 모아진 데이터의 유형에 맞게 발상을 체계화시키며, 이 정보의 측면에 맞게 발상을 점검하고, 가능성을 재고하고 더 많은 데이터를 취해 기대된 것과 발견된 것 사이의 불가피한 차이를 다루는 과학자의 이미지입니다.


   
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Comments
1
Updated at 2018-03-12 19:42:14

글 감사합니다. 오타 하나가 눈에 띄어 말씀드립니다.

기무가설 => 귀무가설로 수정 부탁드립니다.
WR
1
Updated at 2018-03-12 20:54:27

아이고.. 수정하였습니다. 알려주셔서 감사합니다 :)