Method

초점집단면접 (Focus Group Interview)

설계

  • 직업군별 숙의 FGI (Deliberative FGI)
  • 6라운드 진행: 직업군별 약 2시간 x 5회 이상
  • 3개 전문직 그룹으로 구성

참여자

총 18명의 전문직 종사자, 4개 직업군:

직업군 인원 참여자
IT/게임 6명 고봉준(넷마블), 노영호(웹젠), 이도행(라인게임즈), 안형욱(번개장터), 조성윤(한글과컴퓨터), 이혁진(삼성전자)
법률 8명 김기원(서린), 김주현(슈가스케어), 반형걸(강남), 오위환(스카이특허), 윤태윤(KBS/변협), 정지웅(법률사무소), 하주영(법률사무소), 김경연(바른)
교육/연구 2명 정동열(한국공학대), 남가영(한국공학대)
AI 전문가 2명 좌성훈(신시웨이), 허재석(숭실대)

참여자 선정

  • 목적적 표집(purposive sampling): AI 기술이 직업 환경에 실질적 영향을 미치는 분야의 종사자 우선 모집
  • AI 활용 경험 수준, 직업 내 위치, 조직 규모에서 다양성 확보
  • 국가인공지능전략위원회 과제 수행 중 확보한 참여자 풀 활용

면접 구조

  • 직업군별로 진행하여 동일 분야 종사자 간 심층 논의 유도
  • 반구조화된 질문지 사용:
    • AI에 대한 인식 (Awareness)
    • 직업적 영향에 대한 지각 (Perception)
    • 대응 전략에 대한 구상 (Envisioning)
    • 실제 관리 행동에 대한 경험 (Management)
  • 모든 면접은 참여자 동의 하에 녹음 및 전사

분석 도구

  • ATLAS.ti: 질적 코딩, 코드그룹 분류, 네트워크 뷰 생성
  • R: igraph(네트워크), stm(토픽 모델링), quanteda(텍스트 분석)
  • Claude Code: 대규모 코드 관계 분석 보조, STM 전처리

신뢰성 확보 전략

  1. 연구자 삼각검증: 복수 연구자의 코딩 참여 및 해석 일관성 검토
  2. 풍부한 기술(thick description): 참여자 발화를 맥락과 함께 제시
  3. 방법론적 삼각 검증: 질적 코딩 + 네트워크 분석 + STM의 3중 검증
  4. AI-전통적 분석 교차 검증: AI 보조 분석과 전통적 질적분석의 비교