양적 데이터를 활용한 비교지역연구: 데이터, 방법론 그리고 적용

서울대학교 아시아연구소 HK⁺ 메가아시아 연구사업단은 허정원 박사(HK 연구교수)를 모시고 ‘양적 데이터를 활용한 비교지역연구: 데이터, 방법론 그리고 적용’을 주제로 제8회 SNUAC 비교지역연구 콜로퀴움을 진행하였다.

허정원 박사는 발표를 시작하며 아시아연구소가 전통적으로 질적 지역연구에 강점을 가져왔으나 비교연구에서 ‘차이를 어떻게 해석하고 판정할 것인가’라는 부담이 반복되어왔으며 이에 비해 양적 접근은 주관적 진술을 수치화해 공유 가능한 보편적 언어로 전환하고 측정·검증·재현 가능한 형태로 논쟁의 장을 제공한다고 설명했다. 다만 양적 데이터가 곧바로 객관성을 자동 보장하는 것은 아니며 질적·양적 방법은 우열이 아니라 상호 보완적으로 결합되어야 한다고 설명했다. 허정원 박사는 비교지역연구에 활용 가능한 데이터 환경이 최근 크게 변화하고 있음을 강조하며, 국제기구 통계, 서베이 데이터, 빅데이터를 중심으로 각 데이터 유형의 분석 단위와 강점, 그리고 주의점과 한계를 정리했다. 국제기구 통계는 거시적 비교와 지역 맥락 변수 구성에 유용하지만 기관별 정의 차이와 데이터가 수집·조화·공개되는 시점의 불일치에 유의해야 한다고 지적했다. 서베이 데이터는 개인 수준의 태도와 인식을 측정하고 표준화된 문항을 통해 신뢰도와 타당도를 확보할 수 있으나 문화권별 응답 스타일 차이로 인해 단순 평균 비교는 오해를 낳을 수 있다고 설명했다. 빅데이터는 높은 시공간 해상도를 통해 지역 현상의 동태를 포착하고 다중 소스를 결합한 분석을 가능하게 하지만 대표성 결여, 프라이버시와 윤리 문제, 그리고 플랫폼 정책 변화로 인한 추세 왜곡 가능성을 내포하고 있다고 평가했다. 이와 함께 데이터 기반 비교연구가 직면하는 구조적 제약으로 데이터 조화(harmonizing)의 어려움, 결측과 불일치, 메타데이터 부족, 접근성 제약, 국가 단위 통계의 분석 한계, 대표성과 표집 문제, 그리고 행복·다양성과 같은 개념의 등가성 문제가 제시되었다. 그럼에도 불구하고 최근에는 IoT 기반 디지털 트레이스 데이터, 행정데이터의 API 개방, 위성 및 공간데이터의 확산, AI를 활용한 비정형 텍스트 분석의 발전으로 이러한 한계를 보완할 수 있는 조건이 점차 구체화되고 있다고 평가했다. 분석 방법론으로는 평균 비교, 시계열 분석, 개인·지역·국가 수준의 영향을 분리하는 다층모형, 그리고 잠재개념과 매개효과를 분석하는 구조방정식 모형이 소개되었다.

이후 질의응답에서는 데이터 공유와 연구 협업의 문제가 논의되었다. 발표자는 많은 연구자가 개인적으로 장기간 수집한 데이터가 충분히 활용되지 못한 채 사장되고 있다는 점에 공감하면서도 개인 데이터를 공유가능한 연구 자원으로 전환하기 위해서는 자료의 맥락을 설명하는 메타데이터 구축과 법적·윤리적 동의 절차가 필수적이며 이는 연구자 개인이 감당하기에 상당한 부담이라는 현실적 한계를 설명했다. 국내의 사회과학자료원(KOSSDA)이나 해외의 Dataverse와 같은 전문 아카이브를 활용하는 방식이 보다 현실적인 대안이 될 수 있다고 제안했다. 이러한 플랫폼에서는 데이터 기부가 익명화로 이어지는 것이 아니라 오히려 수집자의 이름과 라이선스가 명확히 부여되어 데이터 저작권과 연구 검증 가능성을 강화하는 역할을 한다는 점도 강조되었다. 또한 발표자는 계량 분석에서 개인과 지역을 ‘분리’한다는 것은 개인의 사고 기원을 철학적으로 단정하는 것이 아니라 동일한 질문에 대한 응답 변산이 개인 속성과 상위 맥락 중 어디에서 더 설명되는지를 통계적으로 추정하는 작업이라는 점을 분명히 했다. 이를 통해 질적 연구의 해석과 양적 연구의 모델링이 결합될 때 비교지역연구가 보다 설득력 있는 설명에 도달할 수 있을 것이라는 점이 논의의 결론으로 제시되었다.