핵심어 네트워크 분석(network analysis)을 통한 국내 HRD 연구동향 탐색

Abstract

본 연구는 네트워크 분석(network analysis)을 활용하여 국내 HRD 연구동향을 살피고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 HRD연구, 기업교육연구, 산업교육연구에 2009년부터 2013년까지 게재된 274편의 논문에서 814종 1,090개의 핵심어를 수집하였다.연구자가 설정한 11가지 기준을 통해 핵심어들을 코딩하고, 최종적으로 480개 노드(node)와 823개의 링크(link)로 변환시켜 이를 네트워크 분석에 사용하였다. 분석결과 첫째, 전체 네트워크는 45개의 컴포넌트(component)로 구성되었다. ‘조직몰입’이 가장 높은 연결중심성(degree centrality)을 보이는 노드(node)였으며, 이후 ‘전이’, ‘역량’, ‘직무만족’, ‘직무몰입’ 등이 중심성이 높은 노드로 분석되었다. 네트 워크의 중심에 위치하는 가장 핵심적인 링크의 구조는 ‘조직몰입-직무만족-직무몰입’으로 이루어지는 링크였다. 추가적으로 6개 범주(몰입, 성과, 역량, 리더십, 전이, 경력)에 대한 에고네트워크(ego network)를 분석하여 각 에고네트워크의 특징을 기술하였다. 이를 통해 HRD 연구동향을 기존과는 다르게 관계론적 차원에서 설명할 수 있었으며, 기존 동향분석에서는 밝히지 못했던 변수 및 개념 간의 관계를 탐색하였다. 또한 에고네트워크를 통해 후속 연구자들이 해당 범주에 대한 연구동향을 거시적으로 조망하고 그 흐름을 읽을 수 있도록 제시하였다.The purpose of this study is to explore HRD research trends of Korea through the network analysis. For this study, 814 different kinds of 1,090 key words were collected from 274 articles published between 2009 and 2013 from 3 different journals(The Korean Journal of Human Resource Development Quarterly, Journal of Corporate Education & The Journal of Training and Development). The key words were transformed to 480 nodes and 823 links by 11 criteria which researchers have constructed, and finally were used for network analysis. The results were follows. The whole network consisted of 45 components. The degree centrality of ‘organizational commitment’ was the highest and then ‘transfer’, ‘competency’, ‘job satisfaction’, ‘job commitment’ were followed. The most critical structure of links was ‘organizational commitment - job satisfaction - job commitment’ of that. Additionally, 6 ego networks about six categories(commitment, performance, competency, leadership, transfer & career) were analyzed and the characteristics of ego networks were described. This research could explain HRD research trends of Korea by the relational perspective and explore the relations between variables or concepts while previous researches could not. In addition to that, thi s research suggested other researchers to investigate macro research trend of the categories through the ego networks with a broad perspective.