Data Collection

숙의 토론 형식의 FGI

수집 전략

본 연구의 데이터 수집은 숙의 토론(Deliberative Discussion) 형식의 초점집단면접(FGI)으로 설계되었다. 일반적 FGI가 단발적 의견 수집에 그치는 반면, 숙의 FGI는 다회차에 걸친 심층 논의를 통해 참여자들의 견해가 발전하고 정교화되는 과정을 포착한다.

대상 전문직 그룹

그룹 특성 선정 이유
IT/게임 기술 직군, AI 직접 활용 AI 기술에 가장 밀접한 전문직, 선도적 적응 사례
법률 전문직, 규제 환경 전통적 전문직으로서 AI 도입의 관할권 긴장 대표
교육/연구 학술/교육 분야 메타인지적 성찰이 가능한 전문직, 연구자 관점

AI 전문가 2명은 AI 개발/연구 직접 종사자로서 추가 참여하였다.

라운드 구성

  • 6라운드 숙의 FGI: 직업군별 약 2시간 x 5~6회 진행
  • 각 라운드는 이전 논의를 발전시키는 구조
  • 라운드별 초점: AI 인식 -> 직업 영향 -> 대응 전략 -> 실제 경험 -> 미래 전망 -> 종합

면접 질문 구조

A-PEM 4단계에 대응하는 반구조화 질문:

  1. A(인식): “AI 기술이 세상을 어떻게 변화시키고 있다고 생각하십니까?”
  2. P(지각): “AI가 본인의 업무와 전문성에 어떤 영향을 미칠 것으로 보십니까?”
  3. E(구상): “AI와의 공존을 위해 어떤 대응 전략을 구상하고 계십니까?”
  4. M(관리): “실제로 AI 변화에 어떻게 대응하고 계십니까?”

데이터 품질 관리

  • 모든 면접 녹음 및 전사
  • HWP 원자료 -> 텍스트 변환, 메타정보(파일명, 타임스탬프, 화자) 추출
  • 화자별 발화 태깅 및 직업군별 문서 그룹 구성
  • 모더레이터/명목 참여자 발언 별도 처리 (분석 대상에서 구분)

윤리적 고려

  • 한국공학대학교 IRB 승인
  • 모든 참여자로부터 연구 참여 및 실명 공개에 대한 서면 동의 확보
  • 반사성 이슈: 공저자 2명(정동열, 남가영)이 참여자이자 분석자의 이중 역할 수행 – 독립 연구자(채충일)의 교차 검토로 편향 통제