연구를 시작할 때 가장 먼저 결정해야 하는 것은 설문 문항도, 통계 프로그램도 아니다. 무엇을 알고 싶은가를 분명히 하는 일이다.
어떤 현상을 아직 잘 모르기 때문에 가능한 원인과 쟁점을 찾아보고 싶은 연구가 있다. 반면 이미 관찰된 현상이 왜 발생했는지, 변수 사이에 어떤 관계가 있는지 검증하려는 연구도 있다.
전자는 탐색적 연구이고, 후자는 설명적 연구다.
두 연구는 모두 중요한 학술적 역할을 하지만 연구 질문, 이론 활용 방식, 자료 수집 방법, 분석 절차가 서로 다르다. 이 차이를 이해하지 못하면 탐색이 필요한 주제에 성급하게 가설을 세우거나, 반대로 검증이 필요한 연구에서 인터뷰만 반복하는 문제가 생길 수 있다.
이 글에서는 탐색적 연구와 설명적 연구의 차이를 연구 초보자도 이해할 수 있도록 구체적인 사례와 함께 정리한다.
빠른 답변
탐색적 연구는 아직 충분히 알려지지 않은 현상을 살펴보며 핵심 개념, 문제, 변수, 가설의 후보를 발견하는 연구다. 설명적 연구는 이미 설정된 변수와 가설을 바탕으로 어떤 현상이 왜 발생하는지, 변수 사이에 인과적 또는 이론적 관계가 있는지를 검증하는 연구다. 쉽게 말하면 탐색적 연구는 ‘무엇이 일어나고 있는가’를 찾고, 설명적 연구는 ‘왜 그런 일이 일어나는가’를 밝히는 데 초점을 둔다.
탐색적 연구란 무엇인가
탐색적 연구는 연구 대상에 대한 기존 지식이 부족하거나, 문제의 구조가 명확하게 정리되지 않았을 때 수행하는 연구다.
연구자는 처음부터 정답을 검증하기보다 현장과 자료를 살펴보며 중요한 개념, 변수, 관계, 질문을 발견한다. 어두운 방에서 스위치를 바로 찾기보다 손을 뻗어 공간의 구조부터 파악하는 과정에 가깝다.
예를 들어 새로운 인공지능 서비스가 대학생의 학습 습관에 어떤 영향을 미치는지 아직 충분한 연구가 없다고 가정해 보자. 이때 연구자는 다음과 같은 질문에서 출발할 수 있다.
- 대학생은 인공지능 서비스를 어떤 상황에서 사용하는가?
- 사용 과정에서 어떤 장점과 불편을 경험하는가?
- 학습 효율, 의존성, 창의성 가운데 어떤 문제가 중요하게 나타나는가?
- 기존 연구에서 다루지 않은 새로운 사용 유형이 있는가?
이러한 질문은 특정 변수의 효과를 검증하기보다 연구 현상의 윤곽을 그리는 데 목적이 있다.
탐색적 연구의 주요 목적
탐색적 연구는 대체로 다음과 같은 목적을 가진다.
- 아직 명확하지 않은 연구 문제를 구체화한다.
- 중요한 개념과 변수를 발견한다.
- 후속 연구에서 사용할 가설을 만든다.
- 새로운 현상이나 집단의 특성을 파악한다.
- 기존 이론으로 설명하기 어려운 패턴을 찾는다.
- 설문지나 측정 도구를 개발하기 위한 기초 자료를 마련한다.
따라서 탐색적 연구는 연구의 종착점이라기보다 새로운 연구가 출발할 수 있는 지도에 가깝다.
설명적 연구란 무엇인가
설명적 연구는 특정 현상이 왜 발생하는지, 변수 사이에 어떤 관계가 존재하는지를 이론적으로 설명하고 검증하는 연구다.
연구자는 선행연구와 이론을 바탕으로 독립변수, 종속변수, 매개변수, 조절변수 등을 설정한다. 이후 수집한 자료를 분석하여 예상한 관계가 실제로 성립하는지 확인한다.
예를 들어 인공지능 학습 도구의 사용 빈도가 대학생의 학업 성취도에 영향을 미치는지 연구한다고 가정해 보자. 설명적 연구에서는 다음과 같은 가설을 설정할 수 있다.
인공지능 학습 도구의 사용 빈도가 높을수록 학업 성취도가 높아질 것이다.
또는 조금 더 복잡하게 다음과 같은 관계를 검증할 수도 있다.
인공지능 학습 도구의 사용은 학습 자기효능감을 높이고, 향상된 자기효능감은 학업 성취도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
여기에서는 단순히 사용 경험을 수집하는 데 그치지 않는다. 변수의 관계를 이론적으로 설정하고 통계적으로 검증해야 한다.
설명적 연구의 주요 목적
설명적 연구는 일반적으로 다음을 밝히는 데 목적이 있다.
- 특정 현상이 발생하는 원인을 설명한다.
- 두 개 이상의 변수 사이의 관계를 검증한다.
- 기존 이론이 현실에서 적용되는지 확인한다.
- 가설을 경험적 자료로 검증한다.
- 어떤 조건에서 효과가 달라지는지 분석한다.
- 연구 결과를 바탕으로 예측 가능한 모형을 구축한다.
설명적 연구의 핵심은 단순한 관찰이 아니라 이론에 근거한 관계의 검증이다.
탐색적 연구와 설명적 연구의 핵심 차이
두 연구의 가장 큰 차이는 연구자가 가진 사전 지식과 연구 목적에 있다.
| 구분 | 탐색적 연구 | 설명적 연구 |
|---|---|---|
| 핵심 목적 | 현상과 문제의 구조를 발견 | 현상의 원인과 변수 관계를 설명 |
| 대표 질문 | 무엇이 일어나고 있는가 | 왜 이런 일이 일어나는가 |
| 연구 단계 | 초기 단계 | 이론과 가설이 형성된 이후 |
| 이론 활용 | 개념 발견과 이론 형성 | 기존 이론의 적용과 검증 |
| 가설 | 없거나 유연하게 설정 | 명시적인 가설을 사전에 설정 |
| 연구 설계 | 개방적이고 유연함 | 구조화되고 체계적임 |
| 자료 수집 | 인터뷰, 관찰, 문서 분석 등 | 설문조사, 실험, 패널자료 등 |
| 표본 | 작고 목적 지향적인 경우가 많음 | 비교적 크고 대표성을 고려함 |
| 분석 방식 | 주제 분석, 내용 분석, 범주화 | 회귀분석, 구조방정식, 실험 분석 |
| 주요 결과 | 개념, 유형, 쟁점, 가설 후보 | 가설 채택 여부와 관계 설명 |
| 일반화 | 제한적인 경우가 많음 | 조건을 충족하면 일반화 가능 |
| 연구자의 역할 | 현상을 발견하고 해석 | 관계를 측정하고 검증 |
이 표는 일반적인 경향을 정리한 것이다. 탐색적 연구가 항상 질적 연구인 것도 아니며, 설명적 연구가 반드시 양적 연구인 것도 아니다. 연구 목적에 따라 다양한 방법을 조합할 수 있다.
가장 쉬운 구분법은 연구 질문을 보는 것이다
연구 유형이 헷갈릴 때는 연구 제목보다 연구 질문이 어떤 형태인지 확인하는 것이 좋다.
탐색적 연구 질문의 형태
탐색적 연구에서는 대체로 개방형 질문을 사용한다.
- 청년 1인 가구는 주거 불안을 어떻게 경험하는가?
- 초보 교사는 온라인 수업에서 어떤 어려움을 겪는가?
- 소상공인은 생성형 인공지능을 어떤 업무에 활용하는가?
- 간병 가족이 경험하는 심리적 부담에는 어떤 유형이 있는가?
- 연구자가 아직 발견하지 못한 주요 쟁점은 무엇인가?
이러한 질문은 답의 범위를 미리 좁히지 않는다. 참여자의 경험과 자료에서 중요한 개념을 발견할 가능성을 열어 둔다.
설명적 연구 질문의 형태
설명적 연구에서는 변수 사이의 관계가 비교적 분명하게 드러난다.
- 직무 스트레스는 이직 의도에 영향을 미치는가?
- 사회적 지지는 우울과 삶의 만족도의 관계를 조절하는가?
- 온라인 리뷰의 신뢰성은 구매 의도에 어떤 영향을 미치는가?
- 부모의 양육 태도가 아동의 자기효능감에 영향을 미치는가?
- 교육 프로그램 참여 집단과 비참여 집단 사이에 성취도 차이가 있는가?
독립변수와 종속변수를 비교적 명확하게 구분할 수 있다면 설명적 연구일 가능성이 크다.
탐색적 연구는 가설이 없어도 되는가
탐색적 연구에는 반드시 명시적인 가설이 필요한 것은 아니다.
연구자가 현상에 대한 정보가 부족한 상태에서 성급하게 가설을 설정하면 실제 자료를 기존 관점에 억지로 끼워 맞출 수 있다. 이 때문에 탐색적 연구는 연구 문제나 개방형 질문을 중심으로 진행되는 경우가 많다.
다만 탐색적 연구라고 해서 아무런 방향 없이 자료를 모으는 것은 아니다. 연구자는 최소한 다음 요소를 정해야 한다.
- 어떤 현상을 탐색할 것인가
- 누구의 경험을 살펴볼 것인가
- 어떤 맥락을 포함할 것인가
- 자료를 어떤 기준으로 분석할 것인가
- 어떤 결과가 연구 문제를 이해하는 데 도움이 되는가
탐색적 연구의 유연성은 무계획을 의미하지 않는다. 예상하지 못한 결과를 받아들일 수 있도록 연구 설계를 열어 두는 것이다.
설명적 연구는 인과관계를 반드시 증명하는가
설명적 연구는 변수 간 관계를 설명하려 하지만, 모든 설명적 연구가 인과관계를 확정하는 것은 아니다.
예를 들어 설문조사에서 운동 시간과 행복감 사이에 양의 관계가 나타났다고 해 보자. 이것만으로 운동이 행복감을 증가시켰다고 단정하기는 어렵다. 행복한 사람이 운동을 더 자주 할 가능성도 있고, 소득이나 건강 상태 같은 제3의 변수가 두 변수 모두에 영향을 미쳤을 수도 있다.
인과관계를 더 강하게 주장하려면 일반적으로 다음 조건을 검토해야 한다.
- 원인으로 추정되는 변수가 결과보다 먼저 발생해야 한다.
- 두 변수 사이에 실제 관계가 나타나야 한다.
- 다른 대안적 원인을 충분히 통제해야 한다.
- 가능하다면 실험이나 종단 자료를 활용해야 한다.
- 결과가 이론적으로도 타당해야 한다.
따라서 설명적 연구의 결과를 작성할 때는 “영향을 미친다”와 “관련이 있다”를 구분해서 사용해야 한다.
연구 방법에서도 차이가 나타난다
탐색적 연구에서 자주 사용하는 방법
탐색적 연구는 참여자의 언어, 경험, 행동, 맥락을 폭넓게 살펴볼 수 있는 방법을 선호한다.
심층 인터뷰
연구 참여자와의 대화를 통해 경험, 인식, 동기, 어려움을 자세히 파악한다. 새로운 서비스 이용 경험이나 잘 알려지지 않은 직업 집단을 연구할 때 유용하다.
포커스 그룹 인터뷰
여러 참여자가 특정 주제를 함께 논의하도록 하여 공통된 경험과 서로 다른 관점을 발견한다.
참여 관찰
연구자가 현장에 참여하거나 관찰하면서 행동, 관계, 문화적 맥락을 기록한다.
사례 연구
특정 조직, 지역, 사건, 프로그램을 집중적으로 분석한다. 복잡한 맥락을 깊이 이해하는 데 적합하다.
문헌 및 문서 분석
기존 보고서, 정책 문서, 온라인 게시물, 회의록 등을 검토하여 반복되는 쟁점과 개념을 발견한다.
개방형 설문조사
응답자가 자유롭게 의견을 작성하도록 하여 예상하지 못한 반응을 수집한다.
탐색적 연구에서도 빈도 분석, 군집분석, 탐색적 요인분석 같은 양적 방법을 활용할 수 있다. 중요한 것은 질적 또는 양적이라는 이름보다 연구 목적이 ‘발견’에 있는지 확인하는 것이다.
설명적 연구에서 자주 사용하는 방법
설명적 연구는 변수 간 관계를 측정하고 가설을 검증할 수 있는 구조화된 방법을 사용한다.
설문조사
표준화된 문항으로 여러 변수의 수준을 측정하고 상관관계나 영향 관계를 분석한다.
실험 연구
연구자가 독립변수를 조작하고 통제집단과 실험집단을 비교한다. 인과관계를 검증하는 데 강한 방법이다.
준실험 연구
무작위 배정이 어려운 현실적 상황에서 프로그램 참여 집단과 비참여 집단 등을 비교한다.
종단 연구
동일한 개인이나 집단을 여러 시점에 걸쳐 조사하여 시간에 따른 변화와 선후관계를 분석한다.
2차 자료 분석
정부 통계, 패널 데이터, 의료 기록, 기업 자료 등 기존 자료를 활용하여 변수 사이의 관계를 검증한다.
통계 모형 분석
회귀분석, 매개효과 분석, 조절효과 분석, 다층모형, 구조방정식 모형 등을 사용해 가설을 검증한다.
같은 주제도 연구 목적에 따라 달라질 수 있다
연구 주제만으로 탐색적 연구와 설명적 연구를 판단하기는 어렵다. 같은 주제라도 연구 질문과 설계에 따라 유형이 달라질 수 있기 때문이다.
주제 1: 대학생의 생성형 인공지능 사용
탐색적 연구
대학생은 과제 수행 과정에서 생성형 인공지능을 어떻게 사용하며, 어떤 윤리적 갈등을 경험하는가?
이 연구는 새로운 사용 방식과 갈등 유형을 발견하는 데 목적이 있다.
설명적 연구
생성형 인공지능 사용 빈도는 학업 자기효능감과 과제 성취도에 어떤 영향을 미치는가?
이 연구는 설정된 변수 사이의 영향 관계를 검증한다.
주제 2: 직장인의 재택근무
탐색적 연구
재택근무를 처음 경험한 직장인은 일과 가정의 경계를 어떻게 조정하는가?
연구자는 인터뷰를 통해 경계 관리 방식과 어려움의 유형을 발견할 수 있다.
설명적 연구
재택근무 빈도는 직무 자율성을 매개로 직무 만족도에 영향을 미치는가?
이 연구는 재택근무, 직무 자율성, 직무 만족도 사이의 구조적 관계를 검증한다.
주제 3: 노인의 모바일 금융 서비스 이용
탐색적 연구
노인은 모바일 금융 서비스를 이용하면서 어떤 불안과 장애를 경험하는가?
설명적 연구
디지털 자기효능감은 지각된 위험을 낮추고 모바일 금융 서비스 이용 의도를 높이는가?
하나는 경험과 문제를 발견하는 연구이고, 다른 하나는 변수 간 경로를 검증하는 연구다.
탐색적 연구가 필요한 상황
다음과 같은 상황이라면 탐색적 연구가 적합할 가능성이 높다.
기존 연구가 거의 없는 경우
새로운 기술, 사회 현상, 직업, 플랫폼처럼 선행연구가 충분히 축적되지 않은 주제는 먼저 현상의 특징을 탐색해야 한다.
핵심 개념이 명확하지 않은 경우
연구에 사용될 주요 개념의 의미와 범위가 불분명하다면 참여자의 경험과 기존 자료를 통해 개념을 구체화해야 한다.
어떤 변수를 측정해야 할지 모르는 경우
설문지를 만들기 전에 인터뷰와 관찰을 실시하면 실제 현장에서 중요한 변수를 발견할 수 있다.
새로운 연구 대상에 접근하는 경우
기존 이론이 다른 연령, 문화, 지역, 직업 집단에도 적용되는지 확실하지 않다면 탐색적 접근이 필요하다.
예상하지 못한 결과를 이해해야 하는 경우
기존 양적 연구에서 이해하기 어려운 결과가 나왔다면 후속 인터뷰를 통해 원인과 맥락을 탐색할 수 있다.
설명적 연구가 필요한 상황
다음과 같은 조건이 갖춰졌다면 설명적 연구를 고려할 수 있다.
관련 이론과 선행연구가 충분한 경우
기존 연구를 통해 주요 개념과 변수의 관계가 어느 정도 정리되어 있다면 명확한 가설을 설정할 수 있다.
측정 가능한 변수가 있는 경우
연구자가 사용할 척도와 측정 도구가 마련되어 있고 변수의 조작적 정의가 가능해야 한다.
특정 관계를 검증하려는 경우
단순히 경험을 파악하는 것이 아니라 영향, 매개, 조절, 차이 등을 검증하려는 연구에 적합하다.
정책이나 프로그램의 효과를 평가하는 경우
교육, 복지, 의료, 조직 프로그램이 실제 결과를 변화시켰는지 확인하려면 설명적 연구가 필요하다.
연구 결과의 일반화를 시도하는 경우
적절한 표본추출과 연구 설계를 통해 특정 모집단에 결과를 일반화하려는 경우 설명적 접근이 유리하다.
기술적 연구와도 구분해야 한다
탐색적 연구와 설명적 연구를 공부할 때 기술적 연구까지 함께 구분하면 연구 목적이 더욱 선명해진다.
기술적 연구는 특정 현상의 현재 상태와 분포를 정확하게 묘사하는 연구다.
예를 들어 다음과 같은 질문이 해당한다.
- 대학생 중 생성형 인공지능을 사용하는 비율은 얼마인가?
- 직장인의 평균 재택근무 일수는 며칠인가?
- 연령대별 모바일 금융 서비스 이용률은 어떻게 다른가?
세 연구 유형을 간단히 구분하면 다음과 같다.
| 연구 유형 | 핵심 질문 | 주요 목적 |
|---|---|---|
| 탐색적 연구 | 무엇이 중요한가 | 개념과 문제 발견 |
| 기술적 연구 | 얼마나, 어떻게 분포하는가 | 현황과 특성 묘사 |
| 설명적 연구 | 왜 발생하는가 | 원인과 관계 설명 |
실제 연구에서는 세 목적이 완전히 분리되지 않을 수도 있다. 한 연구 안에서 현황을 기술하고, 변수 관계를 탐색한 뒤, 일부 가설을 검증할 수 있다. 다만 논문에서는 가장 중심적인 목적이 무엇인지 분명하게 제시해야 한다.
탐색적 연구에서 설명적 연구로 발전하는 과정
학문은 대개 탐색에서 설명으로 이동한다.
처음에는 연구 대상에 대한 정보가 부족하다. 연구자는 인터뷰, 관찰, 사례 분석을 통해 반복되는 문제와 개념을 발견한다. 이후 발견된 개념을 측정 가능한 변수로 바꾸고, 변수 사이의 관계를 가설로 설정한다. 마지막으로 더 큰 표본이나 실험을 통해 가설을 검증한다.
예를 들어 다음과 같은 흐름이 가능하다.
1단계: 탐색
소상공인을 인터뷰하여 생성형 인공지능 사용 경험을 조사한다.
2단계: 개념 발견
인터뷰 분석을 통해 시간 절약, 결과 신뢰성, 기술 불안, 비용 부담이라는 핵심 개념을 발견한다.
3단계: 측정 도구 개발
발견된 개념을 바탕으로 설문 문항과 척도를 개발한다.
4단계: 설명 모형 설정
기술 불안과 결과 신뢰성이 인공지능 사용 의도에 영향을 미칠 것이라는 가설을 세운다.
5단계: 설명적 검증
다수의 소상공인을 대상으로 설문조사를 실시하고 회귀분석이나 구조방정식 모형으로 가설을 검증한다.
이처럼 탐색적 연구와 설명적 연구는 서로 경쟁하는 방법이 아니다. 하나가 다른 하나의 토대가 될 수 있다.
혼합연구로 두 접근을 결합할 수도 있다
복잡한 연구 문제는 탐색적 연구와 설명적 연구 중 하나만으로 충분히 이해하기 어려울 수 있다. 이때 질적 자료와 양적 자료를 결합하는 혼합연구를 활용할 수 있다.
탐색적 순차 설계
먼저 질적 연구를 실시하고, 그 결과를 바탕으로 양적 연구를 진행한다.
- 인터뷰로 새로운 개념을 발견한다.
- 발견된 개념으로 설문 문항을 개발한다.
- 대규모 설문조사로 변수 구조와 관계를 검증한다.
잘 알려지지 않은 현상을 연구하거나 새로운 측정 도구를 만들 때 유용하다.
설명적 순차 설계
먼저 양적 연구를 실시하고, 결과를 이해하기 위해 질적 연구를 추가한다.
- 설문조사나 실험을 통해 변수 관계를 분석한다.
- 예상과 다른 결과나 집단 차이를 발견한다.
- 인터뷰를 통해 그 이유와 맥락을 설명한다.
통계 결과만으로는 이해하기 어려운 현상을 해석할 때 효과적이다.
연구 유형을 선택하는 5가지 질문
연구 설계를 결정하기 전에 다음 질문을 순서대로 검토해 보자.
1. 연구 대상에 대해 얼마나 알고 있는가
선행연구가 거의 없고 주요 개념조차 불분명하다면 탐색적 연구가 필요하다. 반대로 관련 이론과 연구 결과가 충분하다면 설명적 연구를 설계할 수 있다.
2. 발견하려는가, 검증하려는가
새로운 경험과 변수, 유형을 발견하려면 탐색적 연구가 적합하다. 특정 가설과 관계를 검증하려면 설명적 연구가 적합하다.
3. 연구 질문에 변수가 명확히 들어 있는가
“어떤 경험을 하는가”와 같은 질문은 탐색적 성격이 강하다. “A가 B에 영향을 미치는가”와 같은 질문은 설명적 성격이 강하다.
4. 측정 도구가 마련되어 있는가
핵심 개념을 측정할 타당한 척도가 없다면 먼저 탐색과 도구 개발이 필요할 수 있다.
5. 어떤 수준의 결론이 필요한가
현상의 이해와 가설 제안이 목적이라면 탐색적 연구로 충분할 수 있다. 정책 효과, 변수 관계, 인과적 설명을 제시하려면 더 엄격한 설명적 설계가 필요하다.
연구 초보자가 자주 하는 실수
탐색적 연구에서 인과관계를 단정하는 실수
소수의 인터뷰 참여자가 공통된 경험을 말했다고 해서 모든 사람에게 동일한 원인이 작용한다고 결론 내릴 수는 없다.
탐색적 연구에서는 다음과 같이 신중하게 표현하는 것이 좋다.
- 이러한 가능성이 발견되었다.
- 주요 경험 유형으로 나타났다.
- 후속 연구에서 검증할 필요가 있다.
- 특정 맥락에서 반복적으로 관찰되었다.
설명적 연구에서 상관관계를 인과관계로 해석하는 실수
두 변수의 상관관계가 유의하더라도 원인과 결과가 확정되는 것은 아니다. 연구 설계와 시간적 선후관계, 통제변수를 함께 검토해야 한다.
선행연구가 충분한데도 목적 없이 탐색하는 실수
이미 관련 변수와 이론이 충분히 축적된 분야에서 단순히 “경험을 알아본다”는 이유만으로 탐색적 연구를 선택하면 연구의 학술적 기여가 약해질 수 있다.
새로운 주제에 지나치게 복잡한 가설을 적용하는 실수
연구 대상에 대한 이해가 부족한 상태에서 매개효과와 조절효과가 포함된 복잡한 모형을 설정하면 현실과 동떨어진 연구가 될 수 있다.
연구 목적과 방법을 일치시키지 않는 실수
설명적 연구라고 선언하면서 소수의 인터뷰 자료만으로 변수 효과를 증명하려 하거나, 탐색적 연구라고 하면서 폐쇄형 설문지만 사용하는 경우가 있다. 연구 방법은 반드시 연구 목적과 연결되어야 한다.
논문에서 연구 목적을 작성하는 방법
탐색적 연구 목적 예시
본 연구의 목적은 생성형 인공지능을 활용하는 대학생의 학습 경험을 탐색하고, 사용 과정에서 나타나는 주요 이점과 윤리적 갈등의 유형을 도출하는 데 있다.
본 연구는 1인 자영업자가 디지털 플랫폼을 사용하는 과정에서 경험하는 어려움을 심층적으로 이해하고, 후속 연구에서 검토할 주요 변수를 발견하고자 한다.
탐색적 연구에서는 ‘탐색하다’, ‘이해하다’, ‘발견하다’, ‘도출하다’, ‘유형화하다’와 같은 표현을 자주 사용한다.
설명적 연구 목적 예시
본 연구의 목적은 직무 스트레스가 이직 의도에 미치는 영향을 분석하고, 조직 지원 인식의 조절효과를 검증하는 데 있다.
본 연구는 디지털 자기효능감과 모바일 금융 서비스 이용 의도의 관계에서 지각된 유용성의 매개효과를 검증하고자 한다.
설명적 연구에서는 ‘검증하다’, ‘분석하다’, ‘영향을 확인하다’, ‘매개효과를 규명하다’, ‘인과적 관계를 설명하다’와 같은 표현을 사용한다.
탐색적 연구와 설명적 연구 중 어느 것이 더 좋은가
어느 연구가 더 우수하다고 단정할 수는 없다.
잘 설계된 탐색적 연구는 기존 연구가 보지 못한 현상을 발견하고 새로운 이론의 씨앗을 제공한다. 반면 잘 설계된 설명적 연구는 변수 사이의 관계를 검증하고 이론의 적용 범위를 넓힌다.
중요한 것은 연구 유형의 위계가 아니라 연구 질문과 방법의 적합성이다.
아직 지도가 없는 곳에서는 먼저 길을 탐색해야 한다. 이미 길이 어느 정도 알려져 있다면 어느 경로가 더 빠른지, 어떤 조건에서 길이 막히는지 검증할 수 있다. 탐색 없이 설명하려 하면 현실과 동떨어진 모형이 만들어지고, 설명 없이 탐색만 반복하면 지식이 축적되기 어렵다.
자주 묻는 질문
탐색적 연구는 반드시 질적 연구인가
아니다. 탐색적 연구는 인터뷰와 관찰 같은 질적 방법을 자주 사용하지만, 탐색적 요인분석, 군집분석, 개방형 설문조사 같은 양적 방법도 활용할 수 있다. 연구 방법보다 연구 목적이 발견과 문제 구체화에 있는지가 중요하다.
설명적 연구는 반드시 실험이어야 하는가
아니다. 실험은 인과관계를 검증하는 강력한 방법이지만 설문조사, 종단 연구, 패널자료 분석, 구조방정식 모형 등도 설명적 연구에 활용된다. 다만 비실험 자료를 사용할 때는 인과관계 표현에 신중해야 한다.
탐색적 연구에서도 연구 질문이 필요한가
필요하다. 탐색적 연구는 가설이 없을 수 있지만 연구 질문과 연구 범위는 분명해야 한다. 그렇지 않으면 자료 수집과 분석의 기준이 모호해질 수 있다.
하나의 논문에 두 연구 유형을 함께 사용할 수 있는가
가능하다. 먼저 인터뷰로 주요 개념을 탐색한 뒤 설문조사로 관계를 검증하거나, 양적 연구 결과를 인터뷰로 설명하는 혼합연구를 설계할 수 있다.
석사 논문에는 어떤 연구가 더 적합한가
학위 수준만으로 결정할 수는 없다. 선행연구의 축적 정도, 연구 대상에 대한 접근성, 자료 수집 가능성, 연구자의 분석 역량을 함께 고려해야 한다. 새로운 주제라면 탐색적 연구가 적합할 수 있고, 이론과 척도가 충분하다면 설명적 연구가 적합할 수 있다.
결론
탐색적 연구와 설명적 연구의 차이는 결국 연구자가 어떤 질문을 던지는가에서 시작된다.
탐색적 연구는 아직 잘 알려지지 않은 현상을 살펴보며 중요한 개념, 경험, 문제, 가설의 후보를 발견한다. 설명적 연구는 이론과 선행연구를 바탕으로 변수 사이의 관계를 설정하고, 그 관계가 실제 자료에서 성립하는지 검증한다.
연구 주제가 새롭고 핵심 변수가 불분명하다면 먼저 탐색해야 한다. 반대로 개념과 이론이 충분히 정리되어 있고 특정 영향 관계를 확인하려 한다면 설명적 연구가 필요하다.
좋은 연구는 복잡한 통계기법에서 시작되지 않는다. 지금 가진 질문이 발견을 위한 것인지, 검증을 위한 것인지 정확하게 구분하는 데서 시작된다.