사회적 네트워크(Social Network)에 대한 연구는 HRD(Human Resource Development) 분야에서 일부 진행되었으나(백윤정, 김은실, 2008; 위영은, 이희수, 2011; 현영섭, 2011; 현영섭, 조대연, 2009; Bossche & Segers, 2013; Bossche, Segers, & Jansen, 2010; Hatala, 2006; Hatala & Fleming, 2007), 언론학, 사회학, 경영학, 생물학 등에 비해 부족한 상황이다. HRD와 연관성이 높은 HRM 등 경영 분야에서도 사회적 네트워크 분석 연구가 활발해지고 있다(Steinberg-Walker & Gubbins, 2007). 그리고 연구 주제로 의사결정 구조의 변화, 결제선의 효율화, 창의적 지식창출 및 공유 구조 등이(김희대, 2012; 이건창, 서영욱, 채성욱, 2010; 이태희, 2012; Lui, 2013) 다뤄지고 있다. 창의적 지식 창출이나 공유에 대한 연구들은 다수 발견되는데, 이 연구들(이건창, 서영욱, 채성욱, 2010; Burt, 2004; Soda, Usai, & Zaheer, 2004; Song, Nerur, & Teng, 2007; Zhou, 2003; Zhou & Oldham, 2001)은 사회적 네트워크의 특성이 창의적 지식창출, 아이디어 개발, 지식공유 등에 긍정적 영향을 미친다고 보고하고 있다.

그러나 선행 연구들은 네트워크와 지식 창출 및 공유의 연결과정을 블랙박스로 처리하고 있다. 이 지점에서 HRD 또는 교육학과 관련된 연구 주제가 발생된다(현영섭, 2011). 즉, 사회적 네트워크의 특성이 창의적 지식 개발이나 공유와 연계되기 위해서는 학습, 아이디어의 공유, 집단경험 등의 교육활동을 전제로 한다(현영섭, 김희동, 윤영집, 2013; Vincenzo, et al., 2012). 이런 관점에서 사회적 네트워크의 특성과 학습의 관련성에 대한 연구의 필요성에 제기된다.

그 동안 사회적 네트워크의 특성과 학습의 관계에 대한 연구가 전무했던 것은 아니다. 사회적 네트워크 관련 연구 전체에서는 매우 적은 수이지만, 사회적 네트워크의 특성 중 중심성(centrality)(이성엽, 2008; 위영은, 이희수, 2011; Oh, Labianca, & Chung, 2006), 관계의 강도나 범위 등(장지현, 장원섭, 2010)과 학습을 연결지어 실증적 연구가 시도되었다. 최근 네트워크에서 중요하게 다뤄지는 구조적 공백(structural hole)이 중심성이나 관계 강도와 완전히 별개의 개념은 아니지만, 정보의 유통이나 질에 관련될 수 있는 특성을 갖는다는 점에서(위영은, 이희수, 2011; Burt, 2004) 학습과의 관계에 대한 실증적 연구가 확대될 필요가 있다.

구조적 공백(structural hole)은 사회적 구조 내에 존재하는 빈공간을 의미한다(Burt, 2005). 서로 연결되지 않은 네트워크 구성원들에 의해 발생되는 네트워크의 공간이다. 예를 들어, 세명의 네트워크 구성원이 모두 서로 연결되어 있다면 구조적 공백은 존재하지 않는다. 반대로 세 명 중 두 명이 서로 정보을 주고 받지 않거나 상호작용이 발생하지 않아 연결이 만들어지지 않는다면 이 둘 사이에는 연결망이 존재하지 않게 되고 이를 연결망의 빈공간이라고 표현한다. 이런 구조적 공백은 네트워크가 지나치게 하나의 정보나 가치로 통일되는 것을 막는 역할을 한다. 즉, 구조적 공백을 통해 네트워크 구성원은 서로 중복되지 않는 정보를 확보하고 (곽기영, 2014), 따라서 구조적 공백의 존재는 네트워크의 정보의 흐름이나 공유 그리고 이를 통한 학습을 이해하는데 중요한 현상이 될 수 있다(위영은, 이희수, 2011).

일부 국내 연구들(이성엽, 2008; 위영은, 이희수, 2011)은 무형식학습(informal learning) 또는 개인학습(individual learning)에 초점을 두면서 질적 분석 결과를 제공하였다. 이 연구결과들에 서는 구조적 공백이 무형식학습이나 이를 포함하는 개인학습의 다양성을 증가하고 새로운 학습 주제를 찾을 수 있도록 도와주는 등의 긍정적 효과를 갖는다는 점을 보여주었다. 다만 이런 관계가 네트워크 구성원의 위치, 역할, 특성 등에 의해서 달라질 수 있고, 자기 성찰이나 반성 등도 이와 같은 특성에 포함되는 것으로 설명하였다. 그러나 이 연구들은 우선적으로 질적 자료를 분석에 활용하였다는 점에서 확증적 결론을 제공하는데 한계를 갖고 있었다. 또한 구조적 공백과 학습의 관계가 정적 또는 부적 관계 중에 하나로 결론내리기 어렵다는 점도 결론으로 제시하였다. 따라서 구조적 공백과 무형식학습 또는 개인학습의 관계가 어떤 형태를 갖고 있는지를 양적으로도 확인하는 연구를 통하여 논의를 확대하는 것이 필요하다.

한편, 구조적 공백과 학습의 관계가 다양하게 되는 원인에 대한 논의도 있었다. 구조적 공백을 직접적으로 논의하는 경우도 있었으나(위영은, 이희수, 2011), 구조적 공백과 관련되는 브로커(Broker)에 초점을 두고 분석이 이루어지기도 하였다(Carlile, 2002; (2004). 이 연구들에서 브로커의 정보 유통, 공유, 학습은 브로커의 직급, 삶과 직무에 대한 재해석과 의미부여, 자신의 소통 방식에 대한 재평가와 변화 등에 의하여 다양하다는 주장도 제기되었다(변종임, 1999; 위영은, 이희수, 2011; Carlile, 2002; 2004; Nonaka, Toyama, & Byosiere, 2004). 또한 구조적 공백을 제안한 Burt(2004)는 네트워크 활동과 이를 통하여 얻은 지식 그리고 지식의 적용 등의 일련의 과정에서 비교, 분석, 성찰 등의 활동을 통하여 자신의 지식이나 업무 적용을 재평가한다는 점도 설명하였다. Burt의 이런 주장은 구조적 공백과 학습의 관계에서 반성이나 성찰 행위의 역할을 가정하게 하는 근거가 될 수 있다. 따라서 비록 제한된 연구들에 의존하기는 하지만, 구조적 공백과 함께 네트워크 구성원의 재평가, 재해석, 재구조화 등을 의미하는 반성적사고 또는 성찰이 개인학습과 관련성이 있을 것으로 이해되었다.

이상의 논의를 통하여 구조적 공백과 개인학습의 관계가 어떤 형태를 갖는지, 그리고 이 두변수의 관계에서 네트워크 구성원의 반성적 사고의 영향은 어떤 형태를 갖는지를 양적으로 확인하는 것이 필요하다는 결론을 얻었다. 다만 학습이 무형식학습, 비형식학습, 형식학습 등 다양한 유형을 갖고 있으나, 이런 유형들을 포괄하여 개인학습에 초점을 두었다. 즉, 개인학습은 학습의 형식보다는 모든 형식의 학습에 대한 학습의지나 학습 수준을 측정하는 개념이다. 이에 본 연구에서는 기업 조직원을 대상으로 구조적 공백과 개인학습의 관계와 이 관계에 대한 반성적 사고의 역할을 양적으로 분석하는 것을 연구목적으로 설정하였다.

중심성에 대한 연구와 함께 네트워크의 빈 공간에 대한 관심도 증가하였다. 구조적 공백으로 명명되고 Burt 등의 학자들을 중심으로 네트워크의 빈 공간에 대한 연구가 시작되었다. 구조적 공백에 대한 연구가 축적되면서, 구조적 공백이 정보 다양성, 통제 효익(control benefit)등의 긍정적 결과를 가져온다는 것도 함께 논의되었다(곽기영, 2014). 즉, 구조적 공백이 존재함으로서 새로운 정보의 공급과 유통, 다양한 정보에 대한 개방성 등이 가능하며(Burt, 1992; 2004) 이런 특성은 이차적으로 학습, 조직문화, 지역경제 등에도 연결될 수 있다(Putnam, 2000). 구조적 공백을 Putnam(2000)은 교량적 사회 자본(bridging social capital), Granovetter(1973)는 약한 연결(weak tie)로 표현하기도 하였다.

구조적 공백은 기업 조직원의 네트워크가 일부분 비어 있는 상태를 의미한다. [그림 1]과 같이, 구조적 공백은 B와 C의 경우 네트워크가 비어있다. 반면에 [그림 1]의 가)보다 상대적으로 중첩된 네트워크([그림 1]의 나)에서 A, B, C의 네트워크가 모두 연결되어 있다. 따라서 [그림 1]의 가는 구조적 공백을 갖고 있다고 해석할 수 있다.

[[그림 1]] 구조적 공백과 상대적으로 중첩된 네트워크

구조적 공백 상황에서 A는 B와 C의 연결을 제약하고, 이 둘을 연결함으로써 둘 사이의 정보 및 자원의 유통에 영향을 준다. 이런 역할을 하는 결점을 브로커(Broker)라고 표현한다(현영섭, 신은경, 이향란, 2011; Burt, 1992; (2005). 구조적 공백을 갖고 있음으로써 브로커 역할을 하는 A는 네트워크를 유지하고 자신에게 필요한 정보를 중복되지 않는 네트워크 참여자로부터 얻게 된다. 특히 서로 다른 조직이나 팀들을 연결하는 브로커는 자신이 소속된 팀이나 조직과는 다른 규범, 정보, 지식을 얻을 수 있게 되어 정보의 다양성을 갖게 된다(Burt, 2004; 2005).

구조적 공백에 의한 정보의 다양성은 학습의 근간이 된다. 다른 유형의 지식과 전문성을 가 진 네트워크 참여자와의 관계를 통해 자신의 직무나 풀어야할 문제에 대한 새로운 이해를 얻게 되고, 혁신적인 사고와 창의적 아이디어 창출이 가능해진다(Fleming, 2002; Rivkin & Siggelkow, 2003). 사회적 네트워크는 새로운 지식이나 정보 또는 전문성을 가진 사람과의 접촉 을 통해 대화, 상호작용, 경험공유, 공동작업 등의 학습 경험을 가능하게 한다(위영은, 이희수, 2011; 현영섭, 조대연, 2009; Vincenzo, et al., 2012).

그런데 구조적 공백과 학습의 관계에 대한 연구들(이성엽, 2008; 위영은, 이희수, 2011; 현영섭, 신은경, 이향란, 2011; Vincenzo, et al., 2012)은 두 변수의 관계에 대하여 일관되지 못한 논의를 제공하고 있다. 이 연구들은 네트워크 구성원의 구조적 공백 또는 네트워크의 미구축 이 조직 측면에서는 새로운 정보나 조직에 대한 기대를 파악하게 하고 조직에서 다루는 여러 과업들에 대하여 학습하고 이에 대한 구성원의 다양한 반응까지 확보할 수 있는 기회가 된다 고 성명하였다. 예를 들어 현영섭, 신은경, 이향란(2011)은 학습동아리 신입 회원이나 기존 회 원 간의 구조적 공백이 새로운 정보의 공유, 학습동아리에서 다루지 못했던 아이디어의 공유, 학습의 기회 증진 등과 긍정적 관련성이 있다고 주장하였다.

구조적 공백을 통한 학습 발생에 긍정적 입장을 제시하는 반면, 구조적 공백과 학습의 무관성 또는 오히려 학습과 관련된 정보 네트워크의 중복성의 증가 등이 지적되기도 하였다(이성엽, 2008; 위영은, 이희수, 2011; 현영섭, 신은경, 이향란, 2011; Vincenzo, et al., 2012). 구체적으로 네트워크 구성원이 구조적 공백이 있더라도 학습이 증진되거나 명확하게 나타나지 않는 사례가 보고되었다. 그리고 이들에 대하여 네트워크 정보에 대한 반성과 성찰, 정보에 대한 불신, 다양한 학습 기회의 미제공, 조직에서의 따돌림 대상, 상사의 미지원 등 다양한 요소가 관련된다고 설명하였다. 어느 원인인지는 다양한 의견이 게재되지만, 구조적 공백이 존재하다고 해서 무조건적으로 학습이 촉진되거나 발생하는 것은 아니라는 의견이 존재하였다. 이상의 논의에서 볼 수 있듯이 구조적 공백과 학습의 관계에 대한 유보적 또는 혼란한 연구 결과 및 논의들이 존재하고, 이에 이 둘의 관계에 대한 다각적 연구의 필요성이 제기된다.

학습이론의 적용이 활발하게 이루어지지 못하기 때문에 HRD 및 교육학 분야에서 사회적 네트워크에 대한 연구가 아직까지 부족한 편이다(Hatala, 2006; Steinberg-Walker & Gubbins, 2007). 이런 점에서 본 연구에서는 구조적 공백과 개인학습의 관계에 대하여 경험학습이론의 관점을 적용하고자 하였다. 경험학습이론 적용의 근거는 사회적 네트워크를 통한 학습이 네트워크에 참여한 구성원의 상호작용, 직․간접적 경험 공유, 공동작업, 대화, 토론 등에 의해서 가능하다는 주장들이었다(백윤정, 김은실, 2008; 위영은, 이희수, 2011; 이성엽, 2008; 현영섭, 김희동, 윤영집, 2013; Burt, 2004; Fleming, 2002; Kalish, 2008; Vincenzo, et al., 2012). 이 연구들은 사회적 네트워크에서 학습은 경험을 서로 공유하거나, 공동 작업을 하거나, 지식이나 정보와 관련된 아야기를 듣고 증거들을 제공받는 등의 경험을 통하여 가능하다고 설명하였다.

예를 들어, Kalish(2008)는 구조적 공백을 갖는 네트워크 구성원이 다른 구성원의 행동을 관찰하고 대화를 나누면서 경험을 공유하고, 과제를 수행하면서 지식을 공유하는 과정을 설명하였다. 이 연구는 3개 중동 민족이 혼합되어 있는 학습 집단에서 나타나는 구조적 공백과 학습의 관계를 다루었다. 이 연구는 사회적 네트워크에서 학습이 경험 공유가 가능한 대상 파악, 상호작용 가능, 경험과 지식의 공유 등의 경험학습의 모습을 갖고 있다는 점을 보여주었다. 또한 국내 연구들(백윤정, 김은실, 2008; 위영은, 이희수, 2011; 이성엽, 2008; 현영섭, 김희동, 윤영집, 2013)도 경험학습이론을 직접적으로 제시하지는 않고 있으나, 공동체나 네트워크에 포함된 조직원이 다양한 경험을 같이 하거나 대화나 상호작용을 통하여 간접적으로 경험을 공유함으로써 지식이나 정보가 전달되는 학습을 보고하였다.

경험학습의 핵심 요소로 지목되는 반성(reflection)은 사회적 네트워크와 학습에 동시에 관련된다. 반성적 사고와 사회적 네트워크의 관계에 대한 연구를 수행해 온 Nakamura와 Yorks(2011; 2014)는 반성적 실천(reflective practices)과 사회적 네트워크를 포함한 사회적 자본이 서로 관련성을 깊게 갖고 있다고 주장하였다. 반성적 사고나 실천은 자신의 사회적 네트워크를 통하여 얻게 된 지식이나 정보의 신뢰성과 내용의 정확성에 대한 반성을 포함한다(Nakamura & Yorks, 2011; 2014). 정보나 지식의 신뢰성은‘학습을 통하여 얻게 된 지식이나 정보가 이미 알고 있거나 쓸모가 없는 것은 아닌가’또‘정확성은 어떠한가’등에 대한 의문과 확인을 통하여 형성된다(Nakamura & Yorks, 2011; 2014). 또한 지식이나 정보의 내용에 대한 반성은 네트워크를 통하여 얻은 지식이나 경험이‘내가 하고 있는 직무나 해결해야할 문제에 적합한 것인가’에 대한 확인이다(Burt, 2004; Nakamura & Yorks, 2011; 2014). 정보에 대한 신뢰성과 정확성의 판단은 네트워크의 구성과 유지에도 영향을 주게 된다. 즉, 네트워크를 통한 학습이나 정보에 대한 반성적 사고는 단기적으로 지식이나 정보의 질, 관련성, 시의적절성에 대한 판단을 포함한다. 그리고 이런 판단은 정보를 얻기 위한 사회적 네트워크를 유지할 것인지를 결정하는데 영향을 주게 된다. 또한 중․장기적으로는 조직원의 경력개발이나 성과 등에 영향을 미치게 된다(Nakamura & Yorks, 2014). 특히 Nakamura와 Yorks(2011; 2014)의 연구들에서는 다양한 정보를 제공할 수 있는 네트워크 특성들이 반성과 관련성이 있다는 점을 지적함으로써 구조적 공백과 반성의 관련성을 간접적으로 시시하였다.

구조적 공백과 새로운 아이디어의 관계에 대한 연구를 수행한 Burt(2004)도 구조적 공백에서 새로운 아이디어를 창출하기 위한 학습이 가능하며, 이 학습은 정보의 질과 내용 그리고 정보 제공자에 대한 평가 등의 반성적 사고와 관련된다고 설명하였다. 이런 주장들에 기초할 때, 반성적 사고는 사회적 네트워크를 통하여 진행되는 학습의 자원 활용, 지식과 정보에 대한 질적 판단, 정보제공자에 대한 평가와 관련된다. 더불어 구조적 공백이 정보를 다양화하고 네트워크내 다양한 구성원과의 접촉을 갖도록 함으로써 정보와 접촉을 평가하는 반성적 사고와의 관련성이 존재할 수 있을 것으로 유추할 수 있다.

반성적 사고와 경험학습에 대한 연구들에서도 유사한 주장을 발견할 수 있다. 다양한 형태의 경험을 제공받거나 참여한 이후, 경험, 신념, 자극, 정보, 다른 사람과의 관계 등에 대하여 신중히 고려하고(Dewey, 1938), 주변 사람들의 이야기를 경청하면서 새로운 지식이나 이론을 발견하려고 해석하고 시도하는 것이 반성적 사고이다(Kolb, 1984; Jarvis, 1987; 2003). 한 단계 더 나아가서 Schon(1983)은 기존의 지식체계로 해결하기 어려운 문제를 풀기 위해 경험을 통하여 습득한 지식이나 정보를 적용하거나 적용할 수 있는지를 검토하고, 필요한 사람이나 기타 자원을 활용하려는 노력까지 포함하는 개념으로 반성적 사고를 발전시켰다.

한편, Peltier, Hay 그리고 Drago(2005)는 반성적 사고를 습관적 행위, 사려 깊은 이해, 반성, 심층적 성찰 등의 수준으로 구분하여 측정도구를 개발하였다. 이들의 연구에서 반성적 사고는 경험을 통해 학습한 지식의 질과 적절성을 평가하고, 새로운 변화나 변화된 행위를 발생시키는데 적용하고 있는지, 그리고 보다 깊은 내면의 가치관, 가정, 신념까지 다시 생각해보는 행위를 하는지를 포함하는 개념이다. 이 연구의 중요성은 반성적 사고의 수준을 다양하게 포괄하는 동시에, 측정도구 개발까지 연결되어 실증적 연구를 위한 기반을 제공하고 있다는 점이다. 이 도구는 국내에서도 활용되어 경험을 통한 반성적 사고와 학습 그리고 이를 직무에 활용하는 수준에 대한 실증적 연구(유영준, 2009)가 보고되었다.

반성적 사고가 학습과 관련된다는 점은 다양한 연구들에 의해 지지되고 있다. 기본적으로 경험학습이론에서 제시하는 학습의 과정에서 반성적 사고를 한 이후 실험, 경험 실행, 타인과의 대화, 관찰 등 다양한 학습 방법을 적용하여 학습을 실행하고 학습 결과를 개인의 지식 체계에 축적한다(Enos, Kehrhahn & Bell, 2003; Jarvis, 1987; Kolb, 1984; Nakamura & Yorks, 2011). 반성적 사고는 자신이 경험하는 직무나 여러 일들에 대한 문제의식과 문제점을 해결하기 위한 방안을 찾아내는 사고의 과정이다. 이런 사고의 과정을 통하여 문제해결을 위한 자료수집은 어떻게 할 것인지, 분석을 어떻게 할 것인지, 누구를 통하여 필요한 지식을 얻을 것인지, 또 얻어진 정보나 지식의 수준은 어떠한지 등을 판단한다(Peltier, Hay & Drago, 2005). 국내의 실증 연구들(유영준, 2009; 이선옥, 박영숙, 2009)에서도 반성적 사고에 의하여 학습이 발생하고 지식이 축적되고 활용된다는 결과들이 보고되었다.

반성적 사고에 의한 학습은 무형식적이고 개인수준의 학습이라는 특성이 강하다. 반성적 사고를 집단적으로 하기 어려우며, 개인차가 크기 때문이다(Schon, 1983). 또한 네트워크가 발전된 상황에서는 얼마나 유용한 네트워크를 갖고 있고 이를 통하여 정보를 획득하고 정보와 네트워크의 질을 판단할 수 있는가와 반성적 사고가 관련되기 때문에(위영은, 이희수, 2011; 이성엽, 2008; Enos, Kehrhahn & Bell, 2003; Nakamura & Yorks, 2011), 개인의 네트워크 능력이나 판단의 능력에 의해 학습의 질이 결정될 수 있다. 학습의 관점에서 본다면 다른 변수들의 관련성도 존재하겠으나, 네트워크의 구축과 반성적 사고가 밀접한 관련을 가지면서 개인 수준의 학습 결과에서도 차이를 가져올 수 있다(위영은, 이희수, 2011; Nakamura & Yorks, 2011).

이상의 논의를 바탕으로 볼 때, 반성적 사고는 네트워크의 구성, 유지 등과도 관련성을 갖고 있으며 동시에 네트워크뿐만 아니라 다양한 경험과 관련된 개인의 학습에도 관련성을 갖는다(이선옥, 박영숙, 2009; 유영준, 2009; Daudelin, 1996). 따라서 구조적 공백의 특성과 학습의 관계에서 반성적 사고가 관련될 가능성을 가정할 수 있다.

본 연구의 목적에 따라 구조적 공백을 독립변수로, 개인학습을 종속변수로 설정하고, 반성적 사고를 상호작용변수로 설정하여 연구모형을 구성하였다. 연구 모형 1은 구조적 공백과 개인학습의 관계가 어떤 형태인지를 탐색적으로 분석하는 단계이다. 연구 모형 2는 구조적 공백과 개인학습의 관계에서 반성적 사고가 상호작용의 관계를 갖는지를 탐색하는 단계이다.

[[그림 2]] 연구 모형1: 구조적 공백과 개인학습의 관계 분석모형

[[그림 3]] 연구 모형2: 반성적 사고의 상호작용효과 분석모형

실증자료는 기업 조직원에 대한 설문조사를 통하여 수집되었다. 국내 A기업을 조사대상 기업으로 선정하였다. A기업은 제조업 분야 기업으로 제품 생산, 유통, 판매 등을 함께 하는 사업체이다. A기업은 여러 사업부문이 하나의 기업으로 묶여져 있는 점이 특징이다. 또한 A기업은 개인들의 학습 지원, 역량 모델 적용 및 HRM와의 연계 강화, 경력개발 지원, CoP운영 등 다양한 HRD 전략들을 적용하고 있어서 무형식학습이나 개인학습의 발생이 용이할 것으로 판단되었다. 더불어 본 연구에 대한 A기업의 지원 의지 역시 표본 선정에 중요한 판단 요소였다.

A기업 종사자 전원을 대상으로 설문조사를 실시하는 것이 현실적으로 불가능하여 본사 근무 직원으로 한정하여 조사를 실시하였다. A기업은 전국에 생산 및 유통․판매 조직을 운영하고 있으나 본사에서도 각각의 업무기능을 총괄 및 지원하는 부서들을 운영하고 있다. 이에 본사 근무직원을 대상으로 설문조사를 실시하여도, 구조적 공백 등의 조사가 가능할 것으로 판단되었다. 조사 전에 A기업 HRD 담당자의 사전 허가를 받고 조사를 진행하였다. 사내 인트라넷 시스템을 활용하여 설문조사의 취지 및 기간을 소개하고, 설문조사 참여 의사를 보이는 사원을 대상으로 이메일, 방문 등의 방법으로 조사를 실시하였다.

최초 배포된 설문지는 467부였고 이 중 358부가 회수되었다. 응답자의 특징을 살펴보면, 성별의 경우, 여자 97명(27.1%), 남자 261명(72.9%)로 남성이 대다수를 차지하였다. 평균 연령은 36.0세였고 20대가 66명(18.4%), 30대가 173명(48.3%), 40대가 107명(29.9%), 50대 이상이 12명(3.4%)이었다. 학력에서는 고졸 이하가 4명(1.1%), 전문대졸이 20명(5.6%), 대졸이 256명(71.5%), 대학원 이상 78명(21.8%)이었다. 직급은 사원 108명(30.2%), 대리 55명(15.4%), 과장 111명(31.0%), 차․부장 84명(23.5%)이었다. 부서는 생산관리 100명(27.9%), 판매관리 124명(34.6%), 재무기획관리 72명(20.1%), 인사교육관리 49명(13.7%), 기타 13명(3.6%)이었다.

조사 도구는 인구통계학적 변수(성별, 연령, 학력, 직급, 부서)와 연구모형에 포함된 변수를 측정하는 문항으로 구성되었다. 인구통계학적 변수는 일반적으로 사용되는 도구의 형태를 사용하였다. 즉, 성별은 명목척도로(1=남, 2=여)로 측정하였고, 연령은 주관식으로 연령을 기재하도록 하였다. 학력, 직급, 부서의 경우에도 해당 명목척도를 활용하여 구성하였다.

구조적 공백 측정을 위해 네트워크 분석에 사용되는 설문지를 사용하였다. 다만 A기업 조직원 모두의 명부를 작성하기 어렵기 때문에 응답자가 네트워크를 맺고 있는 네트워크 구성원의 이름을 적도록 하는 자아중심 네트워크 조사지를 사용하였다(정명호, 오홍석, 2007; 현영섭, 조대연, 2009; Sparrowe, et. al, 2001; Vincenzo, et al., 2012). 조사지의 응답은 네트워크의 수준 즉, 오프라인 만남이나 SNS를 통한 의견 교환 등의 수준을 Likert 5점 척도로 측정하는 방식이었다. 조사문항 지시문으로 Burt(1992), Podolny와 Baron(1997), 정명호와 오홍석(2007), 현영섭과 조대연(2009)의 연구를 참고하여,‘지난 1개월 동안 오프라인 만남이나 SNS를 통하여 자문을 구하거나 의견 교환 등을 한 직장 동료를 적어주시고 각각의 동료들과 오프라인이나 SNS로 만남이나 자문 등의 의견 교환을 가진 수준을 기입해주세요’를 사용하였다.

구조적 공백의 통계량을 산출하기 위해 제약성(constrains)의 개념을 활용하였다. 중복된 관계가 적을수록 제약성은 낮아진다(김용학, 2007; 배귀희, 김영환, 2006). 따라서 제약성이 높다는 것은 구조적 공백의 수준은 낮아지는 것을 의미한다. 아래의 제약성 공식에서, i와 j간의 제약성은 C_ij로 표현되고, 이는 P_ij는 i구성원이 만나는 사람 중 j구성원과의 연결 또는 자원과 시간 투자의 수준을 의미한다. P_ij는 네트워크 구성원에 대한 직접적 제약을 의미한다. 그리고 공식에 포함된 ΣP_iqP_qj는 간접적 제약을 의미한다. 간접적 제약은 다른 네트워크 구성원인 q를 통하여 발생되는 제약이다. 직접적 제약과 간접적 제역은 네트워크 구성원간의 연결 여부에 의하여 계산되었다. 구조적 공백은 제약성 값을 1에서 빼준 것을 의미한다.

출처: 김용학(2007, 52)

반성적 사고는 Peltier, Hay 그리고 Drago(2005; 2006)의‘Reflective Thinking Continuum’도구와 이를 번안한 유영준(2009)의 조사도구를 활용하였다. 기본적으로 반성적 사고는 반성적 사고 성향이나 수준에 대한 자기진단으로 측정되었다.‘내가 배운 것은 나의 일의 기본가정에 대하여 다시 생각하도록 만든다’,‘나는 내 경험을 재평가하고 이를 통하여 새로운 것을 학습한다’,‘나는 다른 사람들로부터 새롭게 생각하는 방식을 배우는 것을 즐긴다’등의 26개 문항으로 Likert 5점 척도 형태로 구성되었다. Peltier, Hay 그리고 Drago(2005)의 연구에서는 Cronbach의 α계수가 .83, 유영준(2009)의 연구에서는 .76이었다. 본 연구에서는 .75였다.

개인학습은 Chan, Lim 그리고 Keasberry(2003)의 연구에서 사용한 도구를 번안․수정하여 사용하였다. 이 도구는 Ames와 Archer(1988)의 학습 전략과 동기에 대한 도구를 Sujan, Weitz 그리고 Kumar(1994)가 개인학습지향(Individual Learning Orientation: ILO)으로 수정하였고, 다시 Chan, Lim 그리고 Keasberry(2003)에 의해 성인학습자의 개인학습 측정도구로 수정된 것이다. Chan, Lim 그리고 Keasberry(2003)에 따르면 이 도구는 새로운 것을 학습하기 위한 노력, 새로운 것에 대한 학습 자체, 학습을 위한 시간 투자, 경험을 통한 학습의 중요성 이해 등이 핵심적 요소로 포함하고 있다. 이에 본 연구에서는 Chan, Lim 그리고 Keasberry(2003)의 의견을 수용하여 개인학습을 자신의 직무 또는 경험과 관련되어 학습하는 수준에 대한 주관적 판단과 지각을 의미하는 것으로 보았다. 한글로 번역하는 과정에서 HRD분야 현직교수 3명에게 내용 타당도 확인을 의뢰하였다. 내용타당도 검증 결과, 3개 문항이 개인학습 자체 보다는 직무특성을 측정하는 부적절한 문항으로 판정되었다. 이에 ‘새로운 일처리 방식을 학습하는데 시간을 최대한 투자한다’, ‘나는 나의 일과 관련되어 항상 새로운 학습을 한다’ 등의 6개 문항을 Likert 5점 척도로 구성하여 조사도구에 포함하였다. Chan, Lim 그리고 Keasberry(2003)의 연구에서 Cronbach의 α계수가 .80로 안정적이었다. 본 연구에서는 .74였다.

첫째, Netminer 2.4를 활용하여 구조적 공백 통계량을 추출하고 이를 SPSS 18.0 통계 프로그램에 다시 투입하였다. 둘째, 설문조사 응답자의 특성과 주요변수의 특성을 알아보기 위하여 빈도분석 및 기술통계분석을 실시하였다. 셋째, 조사도구의 신뢰도를 분석하기 위하여 Cronbach의 α계수를 분석하였다. 넷째, 주요변수의 개괄적인 관계를 확인하기 위하여 상관관계를 분석하였다. 다섯째, 구조적 공백과 개인학습의 관계가 비선형적인지를 확인하기 위하여 비선형회귀분석(non-linear regression)을 실시하였다. 비선형 회귀분석은 독립변인과 종속변인의 관계가 다차항식인 경우 활용하는 모형으로 일반적으로 비선형이 존재하는지를 분석하고 다차항을 1차항으로 변환하여 회귀분석을 실시한 후 분석된 회귀계수를 다시 다차항식에 적용하는 방식을 사용하였다(김두섭, 강남준, 2008). 여섯째, 상호작용효과를 분석하기 위하여 일반선형모형(General Linear Model: GLM) 분석을 실시하였다. 상호작용의 형태를 파악하기 위하여 평균도표(mean plot)를 활용한 유형분석(pattern analyses)을 실시하였다.

구조적 공백, 개인학습, 반성적 사고의 평균, 표준편차, 상관계수 등은 <표 1>과 같다. 3개 변수 모두 중간 이상의 평균값을 보였고, 상관계수는 반성적 사고와 개인학습에서 통계적으로 유의하였다(r=.238, p<.01). 구조적 공백은 개인학습 및 반성적 사고와 부적 상관관계가 존재하였다. 그러나 통계적 유의성이 인정되지 않았다.

[<표 1>] 주요변수의 기술통계 및 상관계수

주요변수의 기술통계 및 상관계수

곡선추정 분석결과를 보면, 구조적 공백과 개인학습의 관계에 대한 선형 모형은 설명량이 0.0%이고 F통계량이 유의수준 .05에서 유의하지 않았다(F=.09, p=.770). 반면에 2차 곡선 모형의 설명량은 8.8%로 증가하였고 F 통계량은 유의수준 .05에서 유의하였다(F=17.06, p=.000). 산점도에 따른 분석에서도 직선보다는 역U자형의 2차 곡선 모형이 적합한 것으로 나타났다.

[<표 2>] 구조적 공백과 개인학습 간의 곡선추정 분석결과

구조적 공백과 개인학습 간의 곡선추정 분석결과

[[그림 4]] 구조적 공백과 개인학습의 산점도와 관계 추정

곡선추정 결과, 구조적 공백과 개인학습의 관계가 비선형모형에 적합한 것으로 나타났다. 이에 비선형 회귀분석을 실시하였다. 회귀방정식은 아래와 같다. Yc는 개인학습이고 Z는 구조적 공백이다. Z²는 구조적 공백의 제곱항으로 2차 변수항이다. ε_c는 회귀방정식의 오차항이다.

[<표 3>] 구조적 공백과 개인학습 간의 비선형 회귀분석 결과

구조적 공백과 개인학습 간의 비선형 회귀분석 결과

1차항(Z)의 비표준화 회귀계수(B)는 6.2687이었고 표준화 회귀계수는 1.5717(Beta)로 유의수준 .05에서 통계적으로 유의하였다(t=5.678, p=.000). 또한 2차항(Z²)의 비표준화 회귀계수(B)는 -5.9015였고 표준화 회귀계수(Beta)는 -1.6146으로 역시 유의수준 .05에서 통계적으로 유의하였다(t=-5.833, p=.000). 따라서 구조적 공백과 개인학습 간의 2차방정식 관계가 확인되었다.

반성적 사고의 상호작용효과를 분석하기 위하여 구조적 공백과 반성적 사고를 고정변수로 투입하여 분석한 결과, 구조적 공백과 반성적 사고의 주효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 분석결과의 현실성을 높이기 위하여 공변량으로 성별, 연령, 학력, 직급을 투입하였다. 분석 결과, 직급의 경우만 유의한 영향이 나타났다. 동시에 상호작용효과도 통계적으로 유의하였다.

[<표 4>] 연가구소득과 평생학습 상호작용효과 일반선형모형 분석결과

연가구소득과 평생학습 상호작용효과 일반선형모형 분석결과

[[그림 5]] 반성적 사고의 상호작용효과 유형분석 결과

상호작용효과가 어떤 유형인지를 확인하기 위하여 유형분석을 실시한 결과, 평균선이 서로 교차하는 비서열적 상호작용이 발생하였다. 따라서 구조적 공백이 낮았다가 높아지는 경우 반성적 사고가 높은 집단에서는 개인학습이 높게 발생되는 것으로 확인되었다. 반대로 반성적 사고 수준이 낮은 집단의 경우에는 구조적 공백이 상승하여도 개인학습이 크게 변화하지 않으면서 반성적 사고 수준이 높은 집단보다 개인학습 수준이 낮아지게 된다. 따라서 구조적 공백과 반성적 사고가 상호작용하여 개인학습 수준에서 차이가 발생되는 것으로 해석되었다.

본 연구를 통해 구조적 공백과 개인학습의 비선형적 관계와 이 관계에서 반성적 사고의 상호작용역할을 확인할 수 있었다. 연구결과에 대하여 다음과 같은 논의가 가능하였다.

첫째, 분석결과, 구조적 공백이 개인학습에 대해 비선형적 관계를 갖는 것으로 나타났다. 그러나 이런 결과는 다분히 잠정적인 결론이다. 그 이유는 구조적 공백과 학습의 관계에 대한 양적 연구가 부족한 상황이기 때문이다. 또한 본 연구에서 곡선추정을 실시하였으나 다양한 통제변수를 함께 분석하지 못하였다는 점에서도 비선형적 관계의 현실적용 가능성에 한계가 존재한다. 그럼에도 불구하고 본 연구의 결과에서 나타난 구조적 공백과 개인학습의 비선형적 관계는 관련된 최근 연구들(Burt, 2004; Fleming, 2002; Vincenzo, et al., 2012)에서 구조적 공백과 학습, 정보공유, 새로운 아이디어 창출의 관계가 비선형적 관계의 특성을 가질 수 있다는 점과 연결된다. 이런 관점에서 구조적 공백이 개인학습에 어느 정도까지는 정적 영향을 미치지만 일정 수준 이상이 되면 부적이거나 영향을 미치지 않는 방향으로 변화된다는 설명을 할수 있다. 다만 이런 결론은 탐색적 연구결과라는 점에서 연구결과 해석에 유의할 필요가 있다.

둘째, 반성적 사고의 상호작용효과가 존재하였다. 반성적 사고는 자신의 경험이나 학습 그리고 이를 함께하는 주변 사람에 대해 재평가하여 새로운 방향을 모색하는 과정이라는 점에서(유영준, 2009; Peltier, Hay, & Drago, 2005), 사회적 네트워크와 이를 통하여 얻게 되는 정보나 학습에 대한 반성적 사고의 관련성을 짐작하게 한다. 반성적 사고를 잘하는 조직원은 자신의 일 뿐만 아니라 자신의 삶, 주변인 등에 대해서도 반성적 사고를 하게 된다(Kolb, 1984; Schon, 1984). 본 연구의 결과, 이런 설명에 대한 실증적 근거를 제공할 수 있었다.

구조적 공백은 반성적 사고와 관련성이 존재할 수 있다. 구조적 공백은 네트워크의 빈 공간이다. 이 빈 공간은 네트워크나 조직이 단일화되거나 하나의 의견으로 수렴되는 것에 대한 방지턱 기능을 할 수 있다. 그리고 구조적 공백을 연결함으로써 익숙하지 않은 새로운 기업 부서나 조직 또는 다른 기업의 조직원과의 만남 및 새로운 지식이나 문화, 규범, 해결방안을 접할 수 있는 기회를 제공한다(Burt, 2004; Kalish, 2008). 이를 통해 두 부서나 조직의 지식, 문화, 규범, 해결방안 등을 비교 분석하고 직무나 문제해결에 활용할 방안을 생각하게 된다. 동시에 관련 정보를 제공한 네트워크 구성원에 대해 평가하고, 네트워크 유지에 대해 판단하는 심리적 활동까지 하게 된다(현영섭, 신은경, 이향란, 2011; Kalish, 2008; Vincenzo, et al., 2012). 이 과정에서 구조적 공백으로 발생된 지식, 정보원, 학습 등에 대한 반성적 사고가 발생되고 이는 구조적 공백과 함께 개인학습을 변화시키는 변수가 될 수 있다.

셋째, 반성적 사고의 상호작용효과가 강력한 비서열적 유형으로 나타났다. 이는 구조적 공백의 수준이 낮고 개인학습 수준이 낮더라도 반성적 사고의 수준이 높다라면, 구조적 공백이 약간만 상승하더라도 개인학습이 급격하게 높아지는 것을 의미한다. 반성적 사고 역량이 강할수록 네트워크를 통하여 정보, 경험, 학습을 평가하고 필요한 학습에 초점을 맞추게 하고 네트워크와 학습 관리할 수 있기 때문이다(Kolb, 1984; Nakamura & Yorks, 2011; 2014).

끊임없이 학습하고 필요한 정보를 활용해야 하는 기업 상황에서 사회적 네트워크는 학습과 정보획득의 자원이 된다. 이 때문에 최근에는 ‘무엇을 아는 것(know-how)’이나 ‘노하우(know-how)를 이해하는 것’과 함께 ‘누구를 알고 있는 것(know-who)’ 역시 중요해지고 있다. 이런 점에서 새로운 학습과 정보획득 그리고 창의적 아이디어 창출이 중요한 요소로 평가되고 있다(현영섭, 신은경, 이향란, 2011; Burt, 2004; Fleming, 2002; Kalish, 2008; Vincenzo, et al., 2012). 그러나 구조적 공백과 학습의 관계에 대해서는 아직 불명확하다. 이에 본 연구에서는 구조적 공백과 개인학습의 비선형적 관계를 분석하고, 반성적 사고의 상호작용효과를 분석하는 것을 연구목적으로 하였다.

분석결과, 첫째, 탐색적이고 제한적이기는 하지만 구조적 공백은 개인학습과 비선형적 관계를 갖고 있었다. 물론 보다 다양한 산업분야에서의 연구물 축적이 필요하겠으나 일정 수준 이상으로 구조적 공백이 증가할 경우 오히려 개인학습은 감소할 수 있다. 기업에서는 최근 사회적 네트워크의 개념을 도입하여 부서기능, 팀기능 등을 분석하고, 지식을 네트워크 형태로 조직하는 등 네트워크 활용을 위한 노력을 하고 있다. 또한 채용, 승진, 결재선 효율화 등을 HRD 이외의 영역에서도 사회적 네트워크의 개념과 분석이 활용되고 있다(Burt, 2004; Nakamura & Yorks, 2011; 2014). 학습과 관련해서 본다면, 구조적 공백을 인정하고 파악하고 어느 정도 수준까지는 존재하도록 하는 것이 학습 증진, 정보의 다양성을 위해서는 도움이 된다. 이를 위해서는 우선 조직의 네트워크를 분석하는 것이 우선이다. 구조적 공백이 어디에 존재하는지 파악하고 이를 유지하기 위한 노력을 추진하는 것이다.

둘째, 구조적 공백이 일정 수준을 넘어서면 학습이 오히려 저하되는 현상도 나타났다. 그러나 이런 현상은 여전히 잠정적인 결론일 뿐이다. 따라서 구조적 공백을 낮추기 위하여 노력하는 것보다는 구조적 공백을 연결할 수 있는 브로커와 같은 연결고리를 확실하게 마련하는 것이 도움이 될 것이다. 구조적 공백의 위치에 있는 브로커 또는 구성원은 새로운 지식이나 정보를 부서나 조직에 제공할 수 있는 특성을 갖는다(Burt, 2004). 이들은 새로운 학습을 할 수있는 네트워크 기반을 갖고 있으며, 부서나 조직의 다양한 문제를 해결할 수도 있다. 따라서 사회적 네트워크 분석을 통하여 이들을 파악하고, 조직의 혁신과 새로운 발전의 핵심인적자원으로 활용하는 것이 필요하다. 일부 조직에서는 브로커를 조직의 경계자로서 부정적으로 인식하거나 조직에 대한 몰입이 부족하다고 판단하는 등 부정적 인식풍토가 존재한다(현영섭, 신은경, 이향란, 2011; Burt, 2004; Kalish, 2008). 따라서 브로커가 적절한 기업 내 행동을 하고 학습내용을 전파할 수 있도록 하기 위해 이들에 대한 기업 내 인식풍토를 개선하고 긍정적으로 형성하도록 하는 노력 역시 필요할 것이다(위영은, 이희수, 2011). 물론 이에 대한 연구는 아직까지 빈약한 실정이다. 따라서 브로커의 역할, 조직에서의 혁신자 또는 새로운 정보의 제공자로서의 역할, 조직의 문화와의 관계 등에 대한 후속연구의 실천도 요구된다.

셋째, 구조적 공백이 높은 수준이 되더라도 반성적 사고를 강화한다면 학습 수준은 향상될수 있다. 본 연구의 분석결과, 반성적 사고가 구조적 공백과 상호작용하여 개인하습에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 따라서 구조적 공백 수준을 낮추려고 노력하는 것보다는 조직원을 대상으로 반성적 사고의 능력을 강화하고 실천할 수 있는 교육프로그램을 기획하여 운영하는 것이 추천된다(Daudelin, 1996). 더불어 반성적 사고 역량에 대한 보다 실증적이고 심도 있는 연구를 통하여 기업 상황에 적절한 반성적 사고 역량 규명, 교육 및 인사 분야에서의 반성적 사고 역량 적용 등의 방향으로 발전될 필요가 있다.

넷째, HRD 영역에서 사회적 네트워크를 활용한 개인학습 및 무형식학습의 증진 노력이 가능하고 또 효과를 가져올 수 있다. 예를 들어, CoP운영에 있어서도 각각의 CoP를 하나의 네트워크로 이해하는 것이다. 개별 CoP의 네트워크, CoP간의 네트워크 등은 CoP내외부의 구조적공백을 파악하고 이를 통하여 CoP의 과제수행을 위하여 필요한 지식과 CoP에 의하여 생산된 지식이 어디에 있고 또 어떻게 유통되는지를 파악할 수 있다. CoP가 아니더라도 훈련 프로그램에 참여한 학습자의 네트워크를 파악하거나 네트워크 구축을 촉진하는 것 역시 구조적 공백을 찾고 이를 연결하는 HRD의 노력이 될 수 있다. 또한 직급별 교육, 핵심인재전략, 은퇴자 교육 등은 다양한 네트워크를 소지하고 있고 또 훈련 참여자간의 구조적 공백이 존재할 수 있는 훈련 유형이다. 따라서 훈련 프로그램에 참여한 학습자의 네트워크 분석, 네트워크 구축 지원, 네트워크를 통한 정보 소통과 학습을 촉진하는 것은 HRD의 새로운 역할이 될 수 있다.

이상의 결론에도 불구하고 본 연구에는 다음과 같은 한계점이 존재하였다. 첫째, A기업 본사 조직원만 대상으로 조사가 진행되어 연구 일반화의 한계가 존재하였다. A기업은 다양한 기능을 수행하고 있어서 사회적 네트워크 역시 다양하고 부처나 팀 간에 구조적 공백이 존재할 것으로 생각되었다. 그러나 구조적 다양성 이외에 조직문화, 의사결정구조, 리더십 유형, 의사소통의 방식 등 다양한 요소에 의하여 구조적 공백이 존재할 수도 있다. 또는 구조적 공백에 의한 효과라고 생각되는 학습도 조직의 구조적 특성이나 문화적 특성에 의한 것일 수 있다. 따라서 구조적 특성과 문화적 특성 등을 함께 고려하여 통제변수 및 조사대상 기업을 선정하는 것이 후속연구에서 필요하다.

둘째, 반성적 사고의 경우 기업의 상황에 부합되는 조사도구가 아니었다는 점에서도 한계가 존재하였다. 물론 일반적인 인간의 특성을 가정하고 있으나 직장인의 다양한 특성이나 직무관련 상황을 반영하는 문항은 아니었다는 점에서 직장인의 실제적인 상황을 반영한 측정이 되지못한 한계가 존재하였다.

셋째, 구조적 공백과 개인학습에 대한 선행연구가 충분하지 않은 상황에서 양적 연구를 시도하는 한계점이 존재하였다. 양적 연구 모형을 구성하기 위해서는 변수간의 관계를 입증하기 위한 선행연구의 축적이 필요하다. 그러나 본 연구의 주제와 관련되어 양적 관계를 뒷받침하기 위한 연구가 충분하지는 못하였다. 따라서 본 연구의 연구모형과 그에 따른 결과는 탐색적 또는 잠정적인 결론으로서 의미가 축소되는 한계점을 갖고 있다. 따라서 국내외 다양한 양적연구를 더 많이 분석하고, 구조적 공백 및 개인학습과 관련되는 다양한 변수를 포함하는 등의 후속연구들이 진행될 필요가 있다.

넷째, 구조적 공백을 제약성에만 초점을 두어 구조적 공백에 의하여 나타나는 정보의 질, 정보 제공자의 질 등에 대한 다각적 조망이 이루어지지 못하였다. 구조적 공백이 존재하는 것도 연구가 필요하지만 이 공백에 의하여 나타나는 정보의 질이나 정보제공자의 질은 구조적 공백에 의한 정보 공유 및 활용, 정보에 대한 재평가, 학습 등과 관련될 수 있다. 이에 후속연구에서는 구조적 공백의 수준뿐만 아니라 구조적 공백에 의하여 발생되는 정보의 다각적 측면을 분석하는 것이 요청된다.

다섯째, 분석결과의 현실적용가능성을 높이기 위해서는 통제 변수와 사회적 네트워크 특성 변수를 추가로 투입하여 분석이 필요하다. 본 연구에서는 독립변수를 구조적 공백 1개만 사용하였다. 그런데 사회적 네트워크와 학습의 관계에는 네트워크의 다른 특성들(지위, 관계망의 크기, 강도, 밀도, 중심성 등) 그리고 조직의 특성(조직 문화, 시스템 등)이 관련될 수 있으나 이를 연구모형과 분석에 반영하지 못하였다. 이에 후속 연구들에서는 이런 변수들의 영향력을 통제한 상태에서 구조적 공백과 학습의 관계를 분석하는 것이 추천된다.

여섯째, 본 연구에서 사용한 개인학습 측정도구의 경우 자기보고식의 개인학습 의지 또는 지각 수준을 측정하는 것이라는 점에서 한계를 가지고 있다. 이에 개인학습을 학습의 객관적 양으로 측정하거나 보다 학습의 수준을 직접적으로 측정할 수 있는 지표를 활용하여 사회적네트워크 또는 구조적 공백과의 관계를 분석하는 것이 추천된다.