개요
한국 여성 리더에 관한 기존 질적 연구 여덟 편은 여러 부문에 걸쳐 200건의 내러티브를 수집했고, 일과 삶의 균형, 리더십 개발, 경력개발에서의 어려움을 확인했으며 그 원인을 주로 젠더화된 일터에서 찾았다. Jieun You, Sumi Lee, Yonjoo Cho와 함께한 이 포스터는 그 내러티브를 토픽모델링으로 다시 분석하고, 계산으로 얻은 토픽을 질적 연구가 찾아낸 주제와 비교한다.
내러티브는 문단 단위로 변환하고 정제했다(불용어 제거, 표제어 추출). 각 토픽의 키워드는 네 가지 지표, 곧 최고 확률, FREX, lift, score로 검토했다. 토픽 수가 다른 모형들을 비교한 뒤, 키워드를 바탕으로 토픽에 이름을 붙였다.
주요 내용
- 연구팀은 여성의 승진, 근무 환경 등 30개 토픽 이름에 합의했다.
- 토픽은 여성 리더십, 일과 삶의 균형 등 기존 연구의 주제와 겹쳤다.
- 계산적 분석은 해외 거주와 다문화 경험처럼 질적 연구가 지나쳤을 수 있는 측면도 드러냈다.
- 토픽은 리더들의 경험에서 미묘하고 의미 있는 측면을 포착하는 데 한계가 있었으므로, 결과는 예비적인 것으로 제시한다.
- 포스터는 계산적 분석을 질적 연구의 주관적 성격을 보완하는 균형추로 논의한다.
행사
2024 Academy of Human Resource Development International Research Conference in the Americas (포스터 세션).
서지
You, J., Chae, C., Lee, S., & Cho, Y. (2024). A computational analysis of Korean women leaders’ narratives using topic modeling. Poster presented at AHRD 2024.