좋은 논문과 이론이란

📚 좋은 논문이란? 

 

✅ 논문을 평가하는 주요 기준 

[Detmar Straub, Why Top Journals Accept Your Paper, PACIS 2010]

 

✅  좋은 논문을 평가하는 기준 

연세대학교 정보대학원 디지털서비스연구실, 김희웅

📌Interesting 

   해당 연구가 사회적 또는 비즈니스적으로 의미가 있는 연구인가? 

   ✔relevence : 비즈니스 측면에서 가치가 있는 주제인가? 

   ✔timeliness :  시의 적절한가? 즉, 해당 주제 대한 관심도가 어느정도 유지될 수 있어야 함. 논문 작성+졸업심사+학회 발표 까지 고려하면 몇 년은 잡아야 하기 때문에 흥미가 쉽게 꺼지는 연구는 게재가 어려울 수도 있다. 

   ✔practical implication : 연구의 결과가 사회, 비즈니스, 회사에 적용이 될 수 있는가? 연구 결과를 제시했을 때 So What? 이 나오면 안 됨 

→ 현재 비즈니스 현상에서 논문 주제를 찾아내야 한다. 기존 문헌에서 연구 주제를 찾으려고 하면 연구를 위한 연구가 됨. 

 

📌New

기존 연구와 어떻게 다른가? 해당 연구가 기존 연구를 바탕으로 잘 이루어졌는가? 

현업에서 작성한 논문에서는 이 항목의 중요도가 떨어진다. 

완전히 새로운 논문이나 체계를 제공하는 것이 아니라, 기존 이론을 일부 수정하거나 확장시켜서 관점을 넓히는 것만으로도 의미가 있다. 

 

📌Correctness 

사용한 방법론이 적절한가? 

 

📌Presentation 

좋은 내용을 연구해도 writing or story telling 이 잘 이루어지지 않으면 좋은 논문이 될 수 없다. 

 

 

 

✅  연구 체크리스트 (연세대학교 정보대학원 디지털서비스 연구실, 김희웅)

 

 

✅ 연구 로드맵  (연세대학교 정보대학원 디지털서비스 연구실, 김희웅)

 연구의 시작은 현업에서의 '현상'에서 시작해야 함. (ex. 많은 기업들이 DT를 실시하고 있는데, 실패하는 사례가 굉장히 많다) 현상과 기초적인 문헌을 찾아보고 거기서 주제를 선정해야 한다. 

 

주제가 정해지면 이를 기반으로 본격적인 문헌 조사를 진행한다. 기존 연구를 찾아보면서 나의 연구가 어떻게 "계단"을 만들 수 있을 지 정해야 한다. 완전히 틀을 바꾸는 연구를 하는 것은 너무나 어렵기 때문에, 기존 연구 흐름에 하나의 계단을 추가한다고 생각해야 한다. 

 

 

 

 

 

✅ 논문 구성  (연세대학교 정보대학원 디지털서비스 연구실, 김희웅)

 

 

 

✅  IS 저널 분류 

journal of business research ~~ : 비즈니스 매니지먼트 분야 

 

 

 

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📚 이론(Theory) 이란? 

 

✅ 좋은 이론의 구성요소 

Gupta, A. (2018) Editorial—Traits of Successful Research Contributions for Publication in ISR: Some Thoughts for Authors and Reviewers. Information Systems Research, 29 (4), 779–786.

 이론은 What / How / Why 세 가지 요소가 반드시 포함되여 있어야 하며, 추가적으로 Who/Where/When을 고려한다.

 

 

📌Explanatory theory 

generally descriptive and based on empirical obeservation 

 

📌Interpretive or Constitutive 

특정 사례를 분석해서 이론을 도출하는 것으로 주로 정성적인 연구에 사용됨 

 

📌Normative or prescriptive theory 

일종의 규칙처럼 만들어 둔 이론인데, 연구에서는 많이 사용되지는 않음. 

 

 

 

✅ Prediction Model  vs  Statistical Analysis 

📌Prediction Model 

•인과관계를 바탕으로 모델링 하는 것이 아니라, association(상관관계)을 바탕으로 모델링이 이루어진다. 

•많은 데이터를 기반으로 예측 성능에 중점을 둔다. 

•실무적으로는 활용도가 높으나, 설명력이 떨어진다(인과관계 기반이 아니기 때문). 

 

 

📌Statistical Analysis 

•이론을 기반으로 통계분석을 실시하기 때문에 원인과 결과에 대해서 설명할 수 있음. 

•significant factor를 찾는 데에 중점을 둠. 

•실무적인 가치가 떨어질 수도 있음. 

 

 

✅ 연구 방법 

연세대학교 정보대학원, 김희웅

design science는 시스템을 설계하고 개발하는 전체 영역을 의미한다. 가장 넓은 범위. 

 

 

 

✅ 정량적 연구 vs 정성적 연구 

Neuman, W. L., Social Research Methods, 200

 정량적 연구에서는 가설과 그것의 테스트가 중요하다. 반대로 정성적 연구에서는 통계적 유의성보다 소수의 사례에서 인사이트를 도출하는 것이 더 중요하다. 

 

 

 

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📚  Reference

Gupta, A. (2018) Editorial—Traits of Successful Research Contributions for Publication in ISR: Some Thoughts for Authors and Reviewers. Information Systems Research, 29 (4), 779–786.