연구 질문
조직은 그 어느 때보다 사람에 관한 데이터를 많이 가지고 있고, 이를 분석할 방법도 많아졌다. 애널리틱스는 사람에 관한 의사결정에 실제로 무엇을 기여할 수 있고, 그 한계는 어디이며, HRD 분야에 무엇을 요구하는가?
지금까지 한 일
- 연구 지형. 계량서지 분석과 스코핑 리뷰로 HRD와 관련된 피플 애널리틱스 연구의 지형을 그리고 앞으로의 과제를 제시했다. 인력 계획, 데이터에 근거한 의사결정, 구성원에 관한 데이터를 쓰는 일의 윤리적 측면에 주목했다.
- 국가 맥락. 책 챕터에서 한국의 HR 애널리틱스와 그것이 조직과 산업을 어떻게 바꾸고 있는지를 기술했다.
- 검정과 예측. 한국어 논문에서 평가센터(assessment center) 사례를 들어 HR 애널리틱스 연구와 실무에서 가설 검정과 예측이 어떻게 다른지 보였다.
- 데이터로서의 텍스트. 피플 애널리틱스 사례 연구에서 코로나19 시기의 위기 리더십에 텍스트 마이닝을 적용했다.
논문과 함께, 같은 주제로 실무자를 위한 글도 써 왔다. 이 잡지 기고들은 분석이 그 자체로 문제를 풀어 주지 않는다고 주장한다. 분석은 분명한 질문에서 시작해 결과를 쓰겠다는 의지로 끝난다.
주요 논문
- Yoon, S. W., Han, S.-H., & Chae, C. (2024). People analytics and human resource development – Research landscape and future needs based on bibliometrics and scoping review. Human Resource Development Review, 23(1), 30–57. https://doi.org/10.1177/15344843231209362
- 이중학, 김성준, 채충일 (2021). 텍스트 마이닝(text-mining)을 활용한 COVID-19 시대의 위기 리더십 분석 및 제안: People Analytics 사례. 기업경영연구, 28(6), 15–34. https://doi.org/10.21052/KCMR.2021.28.6.02
- Yoon, S. W., Chae, C., Kim, S., Lee, J., & Jo, Y. (2020). Human resource analytics in South Korea: Transforming the organization and industry. In D. H. Lim, S. W. Yoon, & D. Cho (Eds.), Human resource development in South Korea (pp. 159–180). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-54066-1_9
- 이중학, Kim, S., 송지훈, 채충일 (2020). HR Analytics 연구 및 활용에서의 가설 검정과 예측의 차이점: Assessment Center 사례를 중심으로. 조직과 인사관리연구, 44(2), 103–123. https://doi.org/10.36459/jom.2020.44.2.103