Ideas and Thoughts

연구 아이디어의 출발점

본 연구는 국가인공지능전략위원회 과제 수행 중 확보한 양질의 FGI 데이터를 학술 논문으로 발전시키려는 아이디어에서 출발하였다. 방송작가, IT 개발자, 변호사 등 다양한 전문직 종사자들의 AI 적응 경험을 체계적으로 분석할 수 있는 기회로 판단하였다.

핵심 아이디어

A-PEM 모델의 재개념화

• 초기 A-PEM은 순차적 선형 모델(A->P->E->M)로 구상되었으나, 파일럿 분석 결과 동시 중첩적 순환 모델로 재개념화 필요성이 확인됨
• 87.1%의 인용문이 복수 단계에 걸쳐 코딩 – 텔레스코핑 현상의 보편성
• M->A 피드백 루프가 순방향 전이만큼 강력

E(구상) 단계의 구조적 병목

• 전체 단계 중 E가 16.8%로 최소 – “모래시계형” 분포
• IT(16.9%) vs 법률(8.8%) 사이 1.92배 격차
• 법률 분야의 “규범적 텔레스코핑” – 기존 선례에서 관리 방법을 차용하여 E를 건너뛰는 패턴

방법론적 혁신

• AI 보조 코딩 + 전통적 질적분석의 혼합 접근
• 질적 코딩 x 코드 네트워크 x STM의 방법론적 삼각 검증
• ATLAS.ti + Claude Code + R의 분석 파이프라인

후속 연구 아이디어

• A-PEM 기반 컨셉추얼 페이퍼 (HRD 관점의 D(교육/훈련) 확장)
• QCA 적용 논문: 불안/적응 등 속성의 조작적 정의와 fsQCA 분석
• 대규모 외부 텍스트(잡플래닛 등) 크롤링을 통한 대중 인식 비교 연구

투고 전략

• 1순위: Technological Forecasting and Social Change (IF 13.3)
• 2순위: New Technology, Work and Employment (IF 7.3)
• 안전한 선택: AI & Society (IF 4.0, 주제 적합도 최고)
• 도전 옵션: Journal of Management Studies (IF 9.2, GT 친화적)