HRD가 어떠한 학문인지를 정의하고 설명하는 것은 HRD와 관련된 모든 연구에 본질적으로 내재되어 있는 가정이다. 특히 HRD와 같은 실용학문은 특정한 영역에 대한 실질적 기여를 할 수 있을 때에 그 의의가 있으며, 이것은 고유한 영역에 대한 연구결과들의 축적과 이를 통해 정립된 이론을 바탕으로 이루어진다. 그렇다면 HRD는 무엇을 연구하는 학문이라고 정의할 수 있는가? 이와 관련해서 초창기의 Harbison & Myers (1964) 및 Nadler(1970)를 비롯하여 많은 HRD 전문가들이 자신의 저서에서 다양한 관점으로 HRD를 정의하고 있다(Chalofsky, 1992; Gilley & Eggland, 1989; McLagan, 1989; McLean & McLean, 2001; Swanson, 1995; Vince, 2003).

그러나 일부학자들은 오히려 HRD를 정의하는 것은 불가능하거나 무의미하며, HRD를 정의하는 것이 오히려 HRD에 대한 설명을 해친다고 주장한다(Blake, 1995; Lee, 2001; McGoldrick, Stewart & Watson, 2002). 이와 같은 주장은 두 가지로 해석할 수 있는데, 첫째, HRD가 간학문적(interdisciplinary) 특성(Chalofsky, 2004), 또는 다학문적(multidisciplinary) 특성(Hatcher, 2006)을 가지고 있기 때문이다. HRD 자체가 응용학문으로서 다양한 학문들의 변화와 흐름과 결코 무관하지 않으며, 경영학, 심리학, 교육학 등의 인접 학문의 이론과 모델을 비롯하여 방법이나 도구 등을 받아들이거나 적용하기 때문이다. 이것은 결국 역사적인 특성이나 상황 및 HRD가 연구되고 적용되는 시대적 맥락에 따라 그 의미가 종단적(longitudinal)으로 변화할 수 있음을 시사한다. 둘째, HRD 자체가 연구되는 지역에 따라 큰 차이를 보이고 있다. Woodall(2003)은 미국과 유럽을 비교하면서, 미국 HRD 풍토는 HRD와 성인교육 간의 강한 연계를 보이며, 유럽 HRD 풍토는 HRD와 HRM 간의 강한 연계를 보인다고 설명하고 있다. 이와관련하여 Hilton과 McLean(1997)도 HRD에 대한 설명은 국가 간에 큰 차이를 보이며, 이러한 국가적인 차이는 HRD를 설명하는데 매우 중요한 요소라고 설명하고 있다. 이는 HRD의 의미가 공간적인 특성이나 상황, 그리고 HRD가 연구되고 적용되는 지역적인 맥락에 따라 그 의미가 횡단적(cross-sectional)으로 차이가 있음을 시사한다.

이와 같이 종․횡단적으로 HRD의 의미가 변화되고 차이를 보인다면, HRD를 연구하는 연구자들에게 요구되는 것은 우리가 존재하는 현시점에서의 HRD는 과연 무엇인가를 끊임없이 탐색하는 것이다. 결과적으로 최근 HRD의 연구동향을 탐색하는 것은 우리가 HRD에 대하여 스스로 무엇으로 규정하고 있고 어떠한 주제에 대해서 연구를 하는지 밝혀냄으로써, 현재 HRD라는 학문 자체에 대한 정체성을 인식하고 앞으로 어떠한 연구가 계속되어야 될 것인지에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

그러므로 우리는 과연 HRD라는 큰 범위 안에서 무엇을 어떻게 연구하고 있는지에 대한 설명을 할 수 있어야 할 것이며, 이를 위해 HRD의 학문적 지속과 발전을 위해 HRD의 연구동향을 분석하는 것은 필수적인 일이다. 학문 자체가 독자성을 확보하기 위해서는 그 학문만의 연구 영역이 있어야 하고, 비교적 독자적인 연구방법을 사용하고 있어야 하며, 이것을 연구하는 연구자들의 학술적인 공동체를 형성하고 있어야 한다. 이 중 가장 중요하며 선행되어야 하는 것은 결국 그 학문이 결정적으로‘무엇’을 연구하는지 설명할 수 있어야 하는 점이다.

특히 HRD의 연구를 통해 축적된 이론들이 학문적인 의미를 넘어 실무에서도 효과적이어야 한다는 점(Swanson & Holton, 2001)을 돌이켜 보았을 때, 환경에 대한 HRD의 능동적인 변화와 대응이 요구되고, 학습 민첩성(learning agility)이 강조되는 시점에서(Swisher et al., 2013), HRD의 학술적인 노력이 무엇에 집중되고 있고, 어디를 향하고 있는지를 설명하는 것이 더욱 요구 된다고 할 수 있다.

이에 본 연구는 국내 HRD가 과연 ‘무엇’을 연구하고 있는지에 대한 HRD 연구동향을 탐색하고자 한다. HRD를 비롯한 대부분의 학문영역에서 연구동향 분석을 위해 빈번히 사용하는 방법은 내용분석(content analysis)이다. 내용분석은 연구주제나 연구방법 등에 대한 기준을 정하고, 해당 기준에 해당하는 논문의 빈도수를 정량적으로 합산하는 방식을 흔하게 사용한다(최영출, 박수정, 2011). 이를 위해 언어나 관찰에 의한 메시지를 포함하기도 하지만, 주로 논문, 책 등과 같은 텍스트로 표현된 매체를 활용한다(Kondracki & Wellman, 2002).

한편 최근 양적인 내용분석의 새로운 유형으로 네트워크 분석에 대한 연구들이 이루어지고 있는데, 이는 단어와 단어 사이 또는 개념과 개념 간의 관계를 링크(link)로 표시함으로써 구축되는 네트워크를 통해 현상을 해석하는 분석 기법이다(Popping, 2000). 네트워크 분석은 내용분석과 같이 범주의 구분 및 빈도를 합산하는 방식을 채택하지 않고, 단어 간의 관계성을 파악함으로써 특정 연구분야에 대한 새로운 이해를 증진시킨다. 네트워크 분석을 단순히 분석방법으로가 아니라 세계를 조망하는 철학적 관점으로 이해할 수 있는데, 인간사회를 분절적인 요소로 바라보는 것이 아니라 네트워크라는 사회적 구성형태(social constellation)로 설명하는 것이다. 네트워크 분석의 이론적 토대는 관계론적 관점(relational perspective)에서 시작하는데, 이 관점은 모든 개체가 집합적으로 드러내는 구조적 특성이 사회적인 설명을 하며(김경모, 2005; Emirbayer, 1997), 관계들의 총체는 집합적 수준에서 전혀 다른 성격과 구조를 만들어 낸다고 가정한다.

HRD 연구동향에 대한 기존의 연구들(신현석 외, 2006; 장환영, 손지영, 하정례, 2013; 정재삼외, 2014)은 연구자가 구성한 틀에 맞게 논문의 빈도수를 정량적으로 합산하여 보여주는 전통적인 내용분석 방식이었다. 그러나 이 같은 내용분석은 개념 간의 구조적 관계를 보여주는 데에는 한계가 있다. 따라서 HRD 연구동향에 대한 네트워크 분석은 전통적 내용분석 방법과는 달리 HRD 연구의 동향을 다른 관점으로 검토할 수 있게 하며, HRD의 학문적 정체성에 대하여 고민하는데 새로운 시사점을 제공할 것이다.

이에 따라 본 연구는 국내 HRD 연구의 현주소를 기술하고 학문적 정체성이 무엇인지 새로운 방식으로 밝힘으로써, 앞으로 HRD 연구가 나아가야 할 방향을 모색하는 것을 연구의 목적으로 한다. 이를 위해 연구동향 파악에 있어, 변수 및 개념 간의 관계를 좀 더 명확히 밝히기 위하여 본 연구는 네트워크 분석을 통해 HRD의 연구동향을 탐색하였다. 또한 HRD 연구에서 주요하게 다루어지는 하위 범주들을 에고네트워크*로 설정하고 연구동향을 탐색하였다.

최종적으로 설정된 연구문제는 다음과 같다.

1. 네트워크 분석을 통해 탐색한 국내 HRD 연구동향은 어떠한가?

2. 에고네트워크 분석을 통해 탐색한 국내 HRD 하위 범주의 연구동향은 어떠한가?

*에고네트워크(ego network) : 지정된 하나 또는 몇 개의 에고(ego) 노드만을 대상으로 하여 이들과 직접 링크를 형성하고 있는 노드들, 그리고 그 노드들 간의 링크만으로 구성된 네트워크

본 연구의 연구문제는 HRD 연구동향을 탐색하는 것이다. 이를 위해 HRD 연구동향의 국내선행연구를 종합적으로 분석하였다. 본 연구에서는 ‘HRD 동향(HRD trends)'과 ‘HRD 연구동향(HRD research trends)'를 엄격히 구분하였다. ‘HRD 동향’은 HRD 현장에서의 실천과 양상이 어떻게 변화하고 있으며 현재 어떠한 모습을 보이는지를 분석한 것을 의미하며, ‘HRD 연구동향’은 HRD의 학술적인 연구가 어떠한 내용과 방법 등으로 연구되고 있는지에 대해 분석한 것을 의미하므로, 두 개념 간에는 명확한 차이가 있다.

가. 국내 HRD 동향에 대한 선행연구

국내 HRD 동향에 대한 선행연구를 종합하여 그 연구내용 및 결과를 제시하면 <표 1>과 같다.

국내 HRD 동향에 대한 연구에서, 장원섭과 심우정(2005)은 이론연구를 통해 ‘훈련-학습-성과-가치’의 기업교육 패러다임 변화를 제시하였다. 송영수(2007)는 문헌연구, 11명의 HRD 전문가를 대상으로 한 2회의 FGI, HRD 간부급이상 52명에 대한 설문조사를 통해 16개의 HRD동향을 결과로 제시하였다. 오헌석 외(2009)는 2004년부터 2008년 까지 ASTD 국제학술대회에서 발표된 내용을 토대로 10가지 동향을 도출하였다. 송영수(2013)는 HRD 리더 및 현장전문가 26명을 대상으로 3차에 걸친 델파이 조사와 92명을 대상으로 한 요인분석을 통해 14가지의 HRD 동향을 도출하였다.

HRD 동향에 대한 선행연구들을 통하여 종합적으로 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 모든 연구들을 공통적으로 검토하였을 때, HRD의 최종적인 결과로‘성과(performance)’를 강조함을 확인할 수 있다. 송영수(2007)와 오헌석 외(2009)의 연구에서 모두 가장 중요한 HRD 동향으로 성과개선 또는 성과창출을 강조하고 있으며, 또한 송영수(2013)의 연구에서도 ⑥, ⑪, ⑬, ⑭ 등 4개의 항목을 통해 성과에 대한 중요성을 제시하고 있다. 둘째, HRD의 실행수준으로 ‘전략적(strategic)' 차원에서의 HRD를 강조함을 알 수 있다. 이는 HRD의 역할이 조직과 동떨어진 것이 아니며, 경영의 파트너로서 조직과 기업의 거시적인 정책이나 경영 전략에 맞추어 HRD 전략을 연계해야 함을 강조하는 것이라고 해석할 수 있다. 셋째, HRD가 학습자를 바라보는 관점으로 개개인의 학습을 넘어서서 전문성(expert)을 가지고 성과창출에 기여할 수 있는 ‘인재 경영(talent management)'을 강조하고 있다. 넷째, ‘현장(field)’을 강조함으로써 현장에서 실질적인 문제해결과 성과를 창출할 수 있는 HRD의 역할을 강조한다. 다섯째, 교육의 방법으로 ‘코칭(coaching)’이나 ‘멘토링(mentoring)'등의 비형식적 교육에 대한 관심이 증가되고 있다. 마지막으로 HRD의 고객으로 ‘경영자(executive)’와‘리더(leader)'가 더욱 부각되어 리더육성 및 리더십 모델 구축의 필요성을 확인할 수 있다.

나. 국내 HRD 연구동향에 대한 선행연구

국내 HRD 연구동향에 대한 선행연구를 제시하기에 앞서, 해외의 HRD 연구동향에 대한 선행연구를 분석하여 시사점을 얻고자 한다. Toppins(1989)는 HRD 분야의 학자들에 의해 수행되고 있는 135건의 프로젝트를 대상으로 연구주제를 분석하였는데, 그 결과 ‘교육훈련 및 개발’이 85건(36.2%)으로 가장 많았으며, ‘조직개발’ 35건(14.9%), ‘경력개발’ 27건(11.5%), ‘인적자원계획’ 23건(9.8%) 등으로 나타났다. 또한 연구방법을 분석한 결과 ‘기술연구’ 65건(35.7%), ‘이론적 모델 정립’ 20건(11.0%), ‘상관연구’ 15건(8.2%), ‘실천연구’ 14건(7.7%) 등으로 나타났다.

Chermack와 Lynham(2002)은 1995년부터 2001년까지 미국인적자원개발학회(AHRD)의 학술대회에서 발표된 논문들을 대상으로 주제를 분석하였는데, 그 결과‘HRD 효과 평가’가 33편으로 가장 많았으며, ‘실천학습’ 25편, ‘리더십과 관리자 개발’ 22편, ‘학습조직’ 21편, ‘학습전이’ 19편, ‘경력개발’ 18편, ‘맥락적 학습 이슈’ 18편 등으로 나타났다.

유기웅(2014)은 미국 AHRD(Academy of Human Resource Development)에서 2004년부터 2013년 사이에 발간된 네 개의 전문 학술지(Advances in Developing Human Resources, HumanResource Development International, Human Resource Development Quarterly, Human Resource Development Review) 956편의 학술 논문을 분석하였는데, 연구 주제는 ‘조직개발’ 246편(25.8%), ‘훈련개발’189편(19.8%), ‘HRD 이론정립’129편(13.5%) 등의 연구로 분석되었다. 연구 방법에 있어서는 ‘이론연구’ 473편(49.5%), ‘양적연구’ 263편(27.5%), ‘질적연구’ 160편(16.7%) 등으로 분석되었다.

해외 선행연구들을 종합해 보았을 때, 과거에는 ‘훈련개발’과 관련된 연구들이 가장 많았으나, 최근에는 ‘조직개발’분야의 연구가 늘어나고 있음을 살펴볼 수 있다. 장환영, 손지영, 하정례(2013)의 연구에서도 국내의 조직개발 관련 연구들이 훈련개발 영역에 비해 상대적으로 적지만 2006년 이후 상승하고 있다고 설명하고 있는데, 이는 국내외 HRD 연구들이 공통적으로 조직개발과 관련된 영역에 연구의 관심을 높여가고 있음을 알 수 있다.

한편 국내 HRD 연구동향에 대해 분석한 선행연구들 중에서 농업교육, 성인교육 또는 교육공학 등에서 간접적으로 언급한 자료들을 제외하고, HRD 연구동향에 대해 직접적으로 기술한 연구들을 종합하면 <표 2>와 같다.

김진모(2004)는 국내 1,631편의 HRD 관련 연구에 대하여 내용분석을 실시하였다. 연구주제와 관련하여 ‘교육훈련’, ‘조직개발’, ‘국가인적자원개발’ 등의 연구가 가장 많고, 연구 대상으로는 ‘기업체’를 대상으로 한 연구가 가장 많으며, 연구방법으로는 ‘문헌연구’ 및 ‘조사연구’를 가장 많이 사용한다고 제시하였다. 다른 연구들이 대부분 3~4개의 학술지를 자료수집의 대상으로 선정한 것에 비하여, 김진모의 연구에서는 유관 학술지까지 모두 포함하여 12개의 학술지를 자료수집의 대상으로 선정한 것이 특징이다.

신현석 외(2006)는 국내외의 156편의 NHRD(National HRD) 관련 연구물을 내용분석 하였다. 그 결과로 학문적 배경으로는 ‘경제학’과 ‘교육학’이 가장 높고, 연구물의 종류는 학술논문이 가장 많으며, 연구자 소속 국가는 ‘북미’가 가장 많음을 밝혔다. 다른 연구와는 달리연구의 학문적 배경을 밝혔다는 데에 그 의의가 있다. 장환영과 동료들(2013)은 3개 학술지 279편의 논문을 내용분석 하였다. 그 결과로 연구주제는 ‘교육훈련’에 대한 주제가 가장 많고, HRD 프로세스와 관련해서는 ‘분석’과 관련된 논문이 압도적으로 많으며, 연구방법은 ‘양적연구’가 많다고 설명하였다. 또한 연구자 소속기관은 ‘대학의 연구자’가 가장 많음을 설명하였다. 정재삼 외(2014)의 연구는 3개 학술지 197편의 논문을 내용분석 하였는데, 그 결과로 연구주제는 전통적 HRD 영역인 ‘개인개발’, ‘조직개발’, ‘경력개발’에 대한 연구가 다수이며, 분석 수준은 ‘개인 수준’의 연구가 큰 비중이며, 자료수집은 ‘설문조사’방법이 다수라는 결과 등을 제시하였다.

이 중에서 정량적인 분석이 아닌 나일주(2007)의 연구와 네트워크 분석을 사용한 권미경(2014)의 연구를 제외한 4편의 연구는 앞서 설명한대로 전통적인 내용분석 방식을 사용하였다.

권미경(2014)의 연구는 네트워크 분석을 통하여 인적자원개발의 연구동향을 분석하였다는 점에 있어, 본 연구와 연구의 목적 및 연구방법이 매우 유사하다. 그러나 연구 결과를 제시하는 과정에서는 네트워크 분석의 결과보다는 빈도분석의 결과를 더 많이 제시하였으며, 네트워크 분석 역시 중심성이라는 하나의 지표만을 사용하여 네트워크 분석의 장점을 크게 활용하지 못했다는 한계가 있다. 그러나 HRD 연구동향 분석에 있어, 네트워크 분석을 도전적으로 사용했다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.

전통적인 내용분석은 연구주제 또는 연구방법의 빈도수를 분석하는 것이다. 이는 각 개체를 독립적이고 영속적으로 바라보는 실체론적 관점에 기초하기 때문에, 변인중심의 통계적 분석을 지향하게 되는 환원주의적 특성을 갖는다. 이에 비해 네트워크 분석은 관계론적 관점(relational perspective)을 갖게 되는데, 이는 독립적인 개체의 정체성이 먼저 생성되는 것이 아니라, 개체 간의 상호적인 관계를 통해서 개체의 정체성이 분명해 진다는 입장을 갖는다 (Emirbayer, 1997). 개체성을 강조하는 범주적 사고는 사회과학계에서 변인 중심의 통계적 분석을 활성화하였다. 그러나 네트워크 분석은 반범주적인 입장(anticategorical imperative)에서 사회적 관계의 구조화된 결과와 원인으로서 사회적 행위를 설명한다(Emirbayer & Goodwin, 1994; Wellman, 1983).

본 연구에서 이와 같은 관계론적 관점의 네트워크 분석이 연구동향 분석에 의미 있을 것이라고 주장하는 이유는 대부분의 연구가 기본적으로 A라는 변수와 B라는 변수간의 관계(인과관계 및 상관관계)를 기본으로 하기 때문이다(A와 B의 링크). 또한 질적연구의 경우에도 C라는 변수 또는 개념이 D라는 맥락이나 상황 속에서 어떠한 의미를 가지고 있는지 해석하는 것(C와D의 링크)이 질적연구의 목적이기 때문이다. 따라서 모든 연구는 필연적으로 변수 또는 개념간의 모종의 관계를 상정하게 된다. 기존의 내용분석은 구조적인 현상에 대한 의미는 분석하기 힘들기 때문에, HRD 연구동향에 대한 네트워크 분석은 그동안의 동향분석이 분석하거나 설명하지 못했던 부분을 새롭게 설명해 줄 수 있을 것이다.

네트워크 분석 자체는 사실 최신의 연구방법은 아니지만, 빅데이터(big data)에 대한 관심과 더불어 네트워크 분석도구의 발달을 통해 최근 다양한 사회영역에 적용되고 있다. 특히 연구동향 분석을 위해 네트워크 분석을 사용한 선행연구들을 조사한 결과를 <표 3>과 같이 제시할 수 있는데, 인문사회과학과 자연과학을 가리지 않고 여러 학문 영역에서 적용됨을 확인할 수 있다. 특히 그 해당 논문들이 저작된 시기를 살펴볼 때 최근 5년 안팎인 것을 고려한다면, 최근에 네트워크 분석에 대한 관심과 적용이 높아지는 것을 알 수 있다.

<표 3>을 통해 네트워크 분석을 통한 연구동향 분석의 유형을 크게 두 가지로 구분해 볼 수있었다. 첫 번째는 공저자 또는 논문 인용을 통한 분석으로써, 이 경우 네트워크를 이루는 각 노드는 저자(연구자)가 된다. 이를 통해서 어떠한 저자가 해당 학문에 많은 기여를 하고 있으며, 어떠한 협력적 연구 관계를 가지고 있는지 등을 분석할 수 있다. 두 번째는 논문의 주제나 핵심어를 중심으로 분석하는 방법으로써, 이 경우 네트워크를 이루는 각 노드는 변수나 주요개념이 된다. 이를 통해서는 무엇을 연구하고 있으며, 중요한 연구 주제나 변수가 무엇인지 등을 분석할 수 있다. 본 연구는 HRD라는 학문이 무엇을 연구하는지에 대해 분석하는 것에 목적을 두고 있으므로, 두 번째 유형을 기초로 연구를 수행하였다.

본 연구는 연구목적에 따라 하나의 논문에 동시에 등장하는 핵심어를 링크로 설정하는 방식을 사용하였다. 한편 국내의 다른 네트워크 분석에서는 사용하지 않았던 에고네트워크(egonetwork) 분석을 추가적으로 사용하였다. 에고네트워크는 지정된 하나 또는 몇 개의 에고(ego)노드만을 대상으로 하여 이들과 직접 링크를 형성하고 있는 노드들, 그리고 그 노드들 간의 링크만으로 구성된 네트워크이다. 다시 말해 에고 노드 주변에 1차(first order)의 관계를 가지고 있는 이웃(노드)들로 구성된 네트워크이며, 매우 큰(노드가 많은) 모집단 네트워크를 분석할 경우 표집을 하여 이를 통계적으로 해석하여 전체 모집단에 대한 해석을 할 수 있다(Everett& Borgatti, 2005). 연구동향 전체의 네트워크 정보를 제시하는 것은 네트워크 전체의 모습을 조망하는 데에는 의미가 있을 수 있겠으나 노드(node)의 수가 너무 많아 실제적으로 연구자들에게 의미 있는 정보를 주기 어렵다고 판단하였다. 따라서 몇 개의 주요 범주들에 대한 에고네트워크를 제시하여 거기에서 각 개념들을 의미 있게 설명하고자 시도하였다.

연구동향 분석에 있어 선행되어야 하는 활동은 분석의 범위를 명확히 결정하는 일이다. 본연구에서는 HRD연구, 기업교육연구, 산업교육연구의 세 학술지를 선정하였다. 해당 학술지의 발행 기관인 한국인력개발학회, 한국기업교육학회, 한국산업교육학회는 국내 HRD 연구에 대한 학술지 발행 및 학술활동을 하고 있으며, 특히 매년 HRD연합학술대회를 개최하여 국내 HRD연구에 대한 공동의 학문적 커뮤니티를 구성하고 있다. HRD와 관련된 연구는 유관 학술 분야(교육공학, 평생교육, 인적자원관리 등)에서 발간되는 학술지에도 포함되나, 본 연구의 본래의 목적이 단순히 HRD 연구동향만을 탐색하는 것을 넘어, HRD라는 학문의 정체성을 탐색하고자 하는 데에 있었기 때문에, 그 영역을 보수적으로 제한하여 설정하였다.

본 논문은 HRD 연구에 대한 최신 동향을 파악하기 위하여, 앞서 제시한 세 학술지의 2009년부터 2013년까지 5개년 간의 논문 전수를 분석대상으로 설정하였다. 이를 통해 수집된 논문은 <표 4>와 같이 HRD연구 151편, 기업교육연구 81편, 산업교육연구 42편으로 총 274편이다.

본 연구를 위한 자료의 수집과 분석은 ①핵심어 수집, ②핵심어 코딩, ③링크형성 및 네트워크 분석의 세 단계로 이루어졌다.

가. 핵심어 수집

자료분석을 위해 먼저 분석 대상인 274편의 논문에서 핵심어를 모두 수집하였다. 핵심어는 각 논문의 한글 초록에 저자가 기재한 핵심어를 그대로 수집하였다.

이에 따라 총 814종의 1,090개의 핵심어가 수집되었다. 하나의 논문에서 핵심어가 가장 적은 경우는 2개 핵심어를 사용하고 있었으며, 가장 많은 경우는 11개의 핵심어를 사용하고 있었다. 그 자세한 분포는 <표 5>와 같다.

나. 핵심어 코딩

274편의 각 논문들은 핵심어를 작성하는 기준이 연구자마다 매우 상이하였으며, 같은 변수나 개념임에도 불구하고 다른 용어로 표현하는 경우가 빈번하였다. 또한 비슷한 연구임에도 불구하고 한 연구자는 변수를 핵심어로 기재한 반면, 다른 연구자는 변수를 핵심어로 기재하지 않고 변수의 하위 구인(construct)들을 핵심어로 기재한 경우도 있었다. 하나의 연구에서 핵심어를 영어와 한글로 중복하여 기재한 경우 역시 많았다. 이에 따라 수집된 핵심어를 그대로 사용하지 않고, 코딩작업을 실시하였다.

일반적으로 빈도수로 분석하는 전통적인 내용분석의 경우는 하나의 코딩이 잘못된 경우, 상대적으로 통계적인 평균값에 큰 영향을 주지는 않는다. 그러나 네트워크 분석에서는 소수의 노드가 잘못 해석되는 경우, 네트워크 전체의 구조적 특성에 영향을 미치므로 전체적인 자료의 해석을 잘못할 수 있는 위험성이 있다. 이에 따라 본 연구자들은 모든 논문의 초록 또는 본문을 읽고 그 의미를 해석하면서 예비코딩을 실시하였고, 그 후 <표 6>과 같이 네 가지의 근거에 따라 코딩을 위한 기준을 11가지로 상세히 설정한 후에 본 코딩을 실시하였다.

첫 번째 판단근거는 본 연구의 연구목적과 관련된 것이다. 본 연구는 최근의 국내 HRD가 과연 ‘무엇(what)을 연구’하는지 그 연구의 대상(object)을 탐색하고자 하는 것이다. 따라서 이 근본적인 연구목적에 위배되는 핵심어들을 배제하기 위하여 5개의 기준을 설정하였다.

두 번째 판단근거는 노드통일을 하기 위한 것이다. 같거나 유사한 개념들이 하나의 노드로 통합되지 않으면 각각 다른 노드를 구성하기 때문에, 최종적으로 작성된 네트워크에서는 모두 분리(separated)되어 의미 없는 네트워크를 구성하게 된다. 따라서 노드통일을 위해 4개의 기준을 설정하였다. 이 과정에서 ‘⑨유사변수 및 유사개념 통합’은 다른 기준에 비하여 주관적인 위험성이 있다. 이에 해당 ⑨번 기준의 10개의 세부 내용들은 경영학 교수 1인(경영학 박사), 교육공학 교수 1인(교육공학 박사), HRD 현장 전문가 1인(교육공학 박사)의 검토가 이루어진 후 구성되었다.

세 번째 판단근거는 링크의 과대추정을 방지하기 위한 것이다. 한 논문에서 변수와 변수의 하위구인이 모두 핵심어로 사용된 경우에는, 하나의 연구임에도 불구하고 링크의 수가 많아져 링크가 과대추정 될 가능성이 있다. 이에 따라 1개의 기준을 설정하였다.

네 번째 판단근거는 연구목적을 보완하기 위한 것이다. 핵심적인 변수 또는 개념임에도 불구하고 해당 논문의 연구자가 핵심어로 작성하지 않은 경우는 본 연구자가 핵심어를 추가하였다. 이 경우 해석에 따른 오류를 줄이기 위해 논문제목과 연구문제에서 해당 단어가 모두 등장하며, 분석자 2인이 동시에 합의한 경우에만 추가하였다. 이에 1개의 기준을 설정하였다.　

수정 전 총 814종의 1,090개의 핵심어는 코딩과정을 거쳐 480종 765개로 수정되었으며, 그분포는 <표 7>과 같았다.

또한 480종의 핵심어 중 빈도수가 높은 10개의 핵심어는 <표 8>과 같았다.

다. 링크형성 및 네트워크 분석

다음으로 코딩된 480종 765개의 핵심어는 최종적으로 823개의 링크로 변환되었다. 예를 들어 하나의 논문에서 ‘사회적 자본’, ‘조직몰입’, ‘핵심가치공유’라는 3개의 핵심어를 가지고 있는 논문은 ‘사회적 자본-조직몰입’, ‘사회적 자본-핵심가치공유’, ‘조직몰입-핵심가치공유’라는 3개의 링크로 변환된다. 본 연구에서는 어떠한 변수나 개념에 대하여 HRD 연구가 더 활발히 이루어지는지 파악하는 것이 의미가 있으므로, 계량 네트워크(valued network)를 사용하였다. 만약 ‘동기’와 ‘리더십’에 대해 연구한 논문이 2편이라면, 계량 네트워크에서는 이에 가중치(weight)를 2로 계산하게 된다. 각 관계는 발신자(sender)와 수신자(receiver)의 관계가 없는 비방향(undirected) 링크이므로, n개의 핵심어를 가진 논문은 n(n-1)/2 개의 링크를 형성하게 되며, 최종적으로 823개의 링크가 형성되었고, 이를 분석에 사용하였다. 분석은 Netminer 4 프로그램을 사용하여 실시하였다.

480개 노드로 이루어진 823개의 링크에 대한 전체 네트워크 분석 결과는 최종적으로 [그림 1]과 같이 총 45개의 컴포넌트**로 나타났다. 총 274편의 논문 중 228편의 논문은 그림 좌측에 보이는 거대한 주(主)컴포넌트를 이루었다(주 컴포넌트 중심부에 대한 세부적인 그림은 [별첨1]을 참조바람).

네트워크 분석을 통해 어떠한 개념이나 변수가 관계론적 차원에서 더 의미가 있는지 분석하기 위하여 각 핵심어의 연결중심성(degree centrality)을 분석하였는데, 연결중심성은 네트워크분석에서 노드의 중요성을 파악하기 위해 네트워크 분석에서 가장 많이 사용되는 지표인 중심성(centrality) 중 하나이다. 연결중심성은 상호작용이 얼마나 높은지를 설명하는 지표로써, 다른 점과 연결된 정도를 보는 개념으로 한 점에 연결된 다른 점들의 수로 측정되며, 연결된 점이 많고 적음이 절대적인 기준이다. 본 연구에서 연결중심성이 높다는 것은 단순히 연구에 많 이 등장하였다는 것을 의미를 넘어, 많은 개념 및 변수들과 연결지어 연구된다고 설명할 수 있다. 예를 들어 a와 b라는 개념이 각각 논문에 1회씩 등장했다고 하더라도, a라는 개념은 1개 의 다른 개념과 연결지어 연구되었고, b라는 개념은 3개의 다른 개념과 연결지어 연구되었다 면, b의 연결중심성이 3배 높게 측정된다.

본 연구의 목적 자체가 연구동향의 파악이므로, 연결중심성이 높은 핵심어는 다른 핵심어와 공통으로 연구되는 빈도가 높으며, 현재 가장 활발하게 연구되고 있는 연구주제라고 볼 수 있 다. 연결중심성을 측정하여 상위 10%의 노드를 제시한 결과는 <표 9>와 같다.

가장 중요한 노드는 .109의 연결중심성을 나타내는 ‘조직몰입’으로 나타났다. 그 다음으로 ‘전이’, ‘역량’, ‘직무만족’ ‘직무몰입’등의 노드가 연결중심성이 높은 노드로 나타났 다. 1위와 5위의 순위가 ‘몰입’관련 핵심어이며, 2위와 8위의 순위는 모두 ‘전이’관련 핵 심어임을 볼 때, 최근의 HRD 연구가 몰입과 전이에 매우 큰 관심을 두고 있음을 알 수 있다.

또한 ‘역량’에 대한 연구가 매우 활발한 것으로 나타났다. 앞선 <표 8> 빈도 분석에 의하 면 가장 빈도수가 높은 변수는 ‘역량’이었음에도 불구하고 네트워크 분석 결과에서는 연결 중심성이 가장 높지 않았다. 이는 역량에 대한 연구는 대부분 특정 직무 등에 대한 역량을 논 의하므로, 링크를 많이 형성하지 않는데, 조직몰입의 경우는 종속변수로서의 조직몰입을 설명 하기 위해 많은 변수를 독립변수로 놓고 다중회귀분석이나 구조방정식연구를 하는 경우가 많 기 때문에, 많은 링크를 형성하기 때문으로 판단된다. 이와 같은 차이도 기존 내용분석과 네트 워크 분석이 가져오는 차이라 할 수 있다.

네트워크 분석의 장점 중 하나는 현상에 대한 직관적이고 시각적인 이해를 돕는 것이나, 본 네트워크는 노드의 수가 많아 그 전체적인 구조를 탐색하기 어렵다. 이에 <표 9>에 제시된 상 위 10%의 노드만을 대상으로 네트워크를 분석하면 [그림 2]와 같다. 네트워크의 가장 중심부에 ‘조직몰입’, ‘직무만족’, ‘학습조직’의 노드가 위치하고 있음을 확인할 수 있었으며, ‘역량’, ‘전이’, ‘전이동기’, ‘자기효능감’ 등과 같은 노드들 역시 중심부에 위치하고 있음을 살펴볼 수 있었다. ‘경력개발’노드는 연결중심성은 높은 편이었지만, 상위 10% 내의 다른 노드들과의 관계는 전혀 없었다.

보다 심층적인 의미를 도출하기 위하여, 추가적으로 전체네트워크 중 링크의 가중치(weight) 가 2 이상인 링크들만 추출하여 [그림 3]과 같이 새로운 네트워크를 구성하였다. HRD 연구 동 향에 대하여 이 네트워크가 시사하는 의미가 크다. 가중치가 2라는 것은 결국 2편의 연구에서 해당 링크가 생성되었다는 것이며, 이는 내가 아닌 다른 연구자들도 나와 같은 관심사를 가지 고 연구를 수행했다는 것을 의미하며, 결과적으로 최근의 HRD 연구가 해당 변수간의 관계에 집중하고 있는 것이라고 설명할 수 있다.

가장 핵심적인 링크의 구조는 ‘조직몰입-직무만족-직무몰입’으로 이루어지는 링크이며, ‘조직몰입’과 ‘직무만족’의 링크 가중치는 5, ‘직무만족’과 ‘직무몰입’의 링크 가중 치는 4로 나타났다. ‘직무만족’과 ‘직무몰입’ ‘조직몰입’ 은 HRD 연구에서 조직의 효 과성이나 성과를 측정하기 위해 종속변수로서 매우 자주 등장하는 변수이다. 이를 ‘전이’라 는 핵심어와 연관해 생각한다면 HRD가 학습에 그치지 않고, 어떻게 현장에 실질적으로 전이 되어 조직과 기업의 성과에 영향을 미칠 수 있는가, 그리고 그 요인이나 구인 또는 방법이 무 엇인가에 대해 지속적으로 연구하고 있다고 해석할 수 있다. 또한 ‘역량’과 ‘HRD 담당 자’링크 가중치는 4로 다소 높게 나타났는데, 이는 HRD 담당자가 가져야 할 역량에 대하여 최근 많은 연구가 이루어지고 있음을 보여준다.

본 연구에서 HRD 연구동향에 대한 전체 네트워크를 보다 효과적으로 분석하기 위하여 에고 네트워크를 추출하여 분석하였다. 이를 위해 핵심어들을 범주화하여 여기에서 빈도가 높은 6 개의 범주(몰입, 성과, 역량, 리더십, 전이, 경력)를 설정하였고, 이 6개에 대한 에고네트워크를 각각 분석하였다. 예를 들어 몰입 에고네트워크는 ‘몰입’이라는 단어를 포함하는 모든 노드 들(조직몰입, 조직변화몰입, 목표몰입, 변화몰입, 직무몰입, 커리어몰입, 경력몰입 등)과 직접 링크를 형성하고 있는 노드들, 그리고 그 노드들 간의 링크만으로 구성된 네트워크로 나타난다.

[그림 4]는 몰입 에고네트워크를 나타낸다. 여기에서 ‘조직몰입’과 ‘직무몰입’이 가장 중요한 노드임을 보여준다. 또한 이 두 개의 노드는 직무만족과의 높은 링크를 보여준다. 이는 앞서 설명한 대로 많은 HRD 연구에서 조직몰입, 직무만족, 직무몰입이 종속변수로서 설정되기 때문으로 분석된다. 특히 ‘조직몰입’의 경우 52의 연결정도(degree)*로 몰입 에고네트워크 에서 가장 중요한 노드임을 보여주었다. ‘경력몰입’의 경우 네트워크 중심부에서는 매우 벗 어난 형태로 존재하고 있음을 확인하였다.

[그림 5]는 성과 에고네트워크를 나타낸다. 여기에서 가장 중요하게 분석된 노드는 연결정도 16인 ‘조직성과’와 11인 ‘직무성과’로 나타났다. 직무성과의 경우는 전체 네트워크에서 가장 중요한 노드였던 조직몰입과 직접적인 링크를 보였다. 그러나 ‘직무성과’, ‘조직성 과’, ‘팀성과’는 조직에서 유의한 상관관계를 보일 것으로 추정할 수 있는데 비해, 이 세 개의 노드는 직접 연결되어 있지 않을 뿐 아니라, 노드 간 거리(distance)가 3~4로 나타났다. 따라서 향후 연구에서 직무성과, 조직성과, 팀성과를 종합적으로 연계하여 분석해야 할 필요가 있을 것으로 판단된다. ‘코칭성과’와 ‘학습성과’는 각각 4와 3의 연결정도를 보였으며, 다 른 노드들(훈련성과, 이직성과, HRD성과요인, 이러닝성과, 훈련성과인식, 교육성과)은 대부분 주(主)컴포넌트에서 분리(separated)된 연구에서의 노드로 나타났다.

[그림 6]은 역량 에고네트워크를 나타낸다. 이 네트워크에서는 42의 연결정도를 보이는‘역 량’노드를 중심으로 매우 과밀화된 네트워크의 형태를 보였다. 이와 연결된 노드들을 분석해 볼 때 다양한 기업 내 대상(임원, CLO, 중간관리자, 영업사원), 다양한 인력(경영자, 사회적 기 업가, 지방교육공무원, 대학생, 연구인력) 등 매우 다양한 분야의 인력들에 대한 역량분석 및 역량모델링이 매우 활발하게 연구되고 있음을 파악할 수 있다. ‘핵심역량’의 경우 7의 연결 정도를 가지고 있으며, 다른 역량관련 노드들은 5 이하의 연결정도를 가지고 있었다. 또한 전 체 네트워크에서 가장 중요한 노드였던 조직몰입 및 직무만족 등의 노드와는 연결되어 있지 않았다.

[그림 7]은 리더십 에고네트워크를 나타낸다. 이 네트워크에서 핵심적인 노드는 각각 연결정 도가 15인 ‘셀프리더십’과, 14인 ‘변혁적 리더십’으로 나타났다. 이는 상대적으로 개인적 이고 미시적인 차원의 리더십인 셀프리더십과, 상대적으로 조직 및 팀 맥락에서의 관계적인 차원의 리더십인 변혁적 리더십이 모두 매우 중요하게 연구되고 있음을 시사한다. 이론적으로 반대의 관점에서 비교되는 변혁적 리더십과 거래적 리더십은 오직 1의 링크만 가지고 있었다. 또한 리더십과 관련된 다양한 리더십 유형들(이슈 리더십, 윤리적 리더십, CLO 리더십, 임파워 링 리더십)은 네트워크 외각에 위치하고 있어, 그 연구의 빈도나 다른 연구와의 관련성은 아직 높지 않다고 판단할 수 있다.

[그림 8]은 전이 에고네트워크를 나타낸다. 이 네트워크에서는 두 개의 노드인 ‘전이’와 ‘전이동기’에 매우 집중화된 경향을 보였으며, 이 두 노드 간에는 3의 가중치를 가지고 있 었다. 분석 결과 나머지의 대부분의 노드들(전이기대, 상사의 전이지원, 전이풍토)도 종속변수 인 전이를 설명하기 위한 독립변수로서의 그 영향력을 측정하고자 하는 연구들로 해석된다. 결국 HRD에서 전이는 학습한 내용을 현장에 적용할 수 있는지에 대한 의미를 가지므로, 이 전이를 어떻게 촉진시킬 수 있는가는 현재 HRD 연구의 중요한 흐름 중 하나라고 분석할 수 있다.

[그림 9]는 경력 에고네트워크를 나타낸다. 경력 에고네트워크는 다른 에고네트워크들과는매우 차별화된 양상을 보였다. 노드의 수가 45개이지만 컴포넌트의 수는 8개로 가장 많았다. 이를 다시 해석하면 그림에서 직관적으로 이해할 수 있는 것처럼, 특정 노드에 집중된 경향이 없음을 의미한다. 실제 가장 높은 연결정도를 보이는 ‘경력개발’의 연결정도가 9에 불과하다. 이는 최근 HRD분야 내에서 경력과 관련된 연구들이 활발히 이루어지지만, 그 연구들이 특정한 주제나 영역으로 몰려있지 않고, 각 연구마다 매우 상이한 주제를 연구하고 있다고 설명할 수 있다.

여섯 가지 범주에 대한 에고네트워크의 특성치를 종합하면 <표 10>과 같다.

*네트워크 분석의 경우 연구결과(시각적으로 생성된 네트워크)와 더불어 네트워크에 대한 기술(description)이 중요한 부분이므로, 연구결과와 그 해석을 Ⅳ장에서 함께 제시하였음.  **컴포넌트(component) : 연결고리가 끊이지 않는 노드들의 집합. 직․간접적으로 연결된 노드들은 하나의 컴포넌트에 속함.  ***밀도(density) : 네트워크 내의 노드 간에 연결이 얼마나 많은지를 계산한 지표. 모든 노드가 서로 연결되었다면 밀도는 1이며, 아무런 연결도 없다면 밀도는 0  *연결정도(degree) : 해당 노드가 가지고 있는 링크의 수(본 연구에서는 가중치가 포함된 수치)

본 연구는 시공간적 변화 속에서 과연 현재의 HRD는 무엇을 연구하고 있는지를 관계론적 차원에서 탐색하고자 하는 목적에서 시작하였으며, HRD관련 3개 학회의 5년간의 학술지를 분석하여 HRD 연구동향을 탐색하였다. 이를 위해 기존의 국내 HRD 연구동향 분석에서는 사용하지 않았던 네트워크 분석을 사용하였다. 본 연구를 통해 다음과 같은 결론을 내릴 수 있다.

첫째, HRD 연구동향 전체 네트워크에 대하여 조직몰입(.109)은 연결중심성이 가장 높은 노드이며, 전이(.098), 역량(0.88), 직무만족(.077), 직무몰입(.050), 교육만족도(.044), 학습조직(.044), 전이동기(.042), 자기효능감(.038), 조직성과(.033) 등은 그 다음으로 연결중심성이 높은 노드로 분석된다. 특히 네트워크의 중심에 위치하는 가장 핵심적인 링크의 구조는 ‘조직몰입-직무만족-직무몰입’으로 이루어지는 링크로 분석된다. ‘조직몰입-직무만족’의 링크의 가중치는 5, ‘직무만족-직무몰입’ 링크 가중치는 4로 관찰된다. 이는 HRD 연구에서 조직의 효과성이나 성과를 측정하기 위해 종속변수로서 빈번히 등장하는 변수이므로, 최근의 HRD 연구들은 학습을 넘어서 조직에 어떻게 효과적으로 기여할 것인가에 대하여 매우 높은 비중으로 연구되고 있다고 해석할 수 있다. 권대봉, 권기범, 정홍인(2013)은 2000년에서 2012년까지 조직성과 측정변인에 대한 메타분석을 실시하였는데, 조직성과의 주관적 측정방법 중 가장 높은 빈도수를 차지하는 것이 ‘직무만족’과 ‘조직몰입’이라는 설명이 이를 뒷받침 한다고 할 수 있다.

둘째, ‘역량’은 빈도수 자체로는 가장 높은 핵심어이지만, 네트워크 분석 결과 3번째로 높은 중심성을 가진 노드이다. 특히 ‘역량-HRD 담당자’링크 가중치는 4였는데, 이는 HRD 담당자가 가져야 할 역량에 대한 최근의 많은 관심을 보여준다. Bernthal와 동료들(2004)이 ASTD 핵심역량모델을 제시한 이후, 이를 국내 HRD 실정에 적용하거나 진단하고자 하는 많은 노력이 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 역량 에고네트워크에서 역량 노드가 매우 다양한 노드들과 연결되는 구조적 특성을 통해, 국내 HRD 분야에서 역량이 매우 다양한 직무, 직책 및 개념과 관련지어 활발히 연구됨을 확인할 수 있었다.

셋째, 미국 HRD 연구동향을 분석한 유기웅(2014)의 연구와 국내 HRD 연구동향을 분석한 장환영, 손지영, 하정례(2013)의 연구 모두 조직개발에 대한 연구의 증가를 설명하고 있는데, 이는 본 연구의 결과에서도 찾아볼 수 있다. 가장 연결중심성이 높았던 노드가 ‘조직몰입’이었으며, 그 밖에도 상위 10%의 노드에 ‘학습조직’, ‘조직효과성’, ‘조직성과’, ‘조직정치지각’, ‘조직커뮤니케이션’, ‘조직시민행동’, ‘조직특성’등의 직접적인 노드 및 ‘리더십’, ‘의사소통 능력’, ‘일터학습’, ‘사회적 자본’, ‘집단효능감’ 등의 간접적인 노드들을 확인할 수 있었다. 또한 앞서 설명한 대로 ‘조직몰입-직무만족-직무몰입’의 핵심 링크는 조직의 효과성이나 성과를 측정하는 변수라는 점을 토대로 조직개발에 대한 국내 HRD연구가 HRD의 한 축인 조직개발에 적극적인 연구를 보이고 있음을 확인할 수 있다.

넷째, 6개의 범주화한 범주(몰입, 성과, 역량, 리더십, 전이, 경력)에 따라 생성된 에고네트분석을 통해 각 범주들의 연구동향을 파악할 수 있었다. 각각의 네트워크에 대해 구체적으로 설명하면, ①몰입 에고네트워크에서는 ‘조직몰입’과 ‘직무몰입’이, ②성과 에고네트워크에서는 ‘조직성과’와 ‘직무성과’가, ③역량 에고네트워크에서는 ‘역량’이, ④리더십 에고네트워크에서는 ‘셀프리더십’과 ‘변혁적 리더십’이, ⑤전이 네트워크에서는 ‘전이’와 ‘전이동기’가 중요한 노드로 분석되었으며, ⑥경력 에고네트워크에서는 특정한 노드가 강조되지 않음을 알 수 있었다.

본 연구의 내용적 측면을 바탕으로 시사점을 도출하면 다음과 같다.

첫째, 본 연구의 목적에 따라, 국내 HRD가 최근 무엇을 연구하는지 탐색하여, 이를 통해 국내 HRD 연구 동향을 설명할 수 있었다. 중심성이 높은 노드 및 핵심적인 링크(조직몰입-직무만족-직무몰입)를 통해 살펴보면 결국 성과와 관련된 종속변수임을 확인할 수 있었으며, 이를 통해 현재의 많은 HRD 연구들은 성과 패러다임(performance paradigm)에 따르고 있다고 논의할 수 있다. 많은 논문들이 성과를 종속변수로 설정하고, 이를 어떻게 향상시킬지 또는 이에 영향을 주는 요인들과 그 영향력은 어떠한지에 대한 연구가 계속되고 있다. 앞선 HRD 동향에 대한 현장 중심의 선행연구(송영수, 2007, 2013; 오헌석 외, 2009)들이 공통적으로 성과를 가장 강조했던 것과 그 맥락을 함께한다. 성과 패러다임에서는 교육이란 단순히 ‘교육을 위한 교육’이 아니라 ‘성과를 내는 교육’을 의미한다. Swanson & Holton(2001)은 기업을 ‘성과체제(performance system)'라고 설명한다. 성과 패러다임에서 HRD의 목적은 개인의 직무역량을 향상시키고 성과체제를 개선함으로써 조직의 목표를 달성시키는데 있다. 나일주(2007), 장원섭(2011), 장원섭, 심우정(2005) 등은 가치 패러다임(value paradigm)으로의 변화를 제시하고 있다. 그러나 아직까지 가치 패러다임은 개념적 논의에서만 그칠 뿐, HRD 연구에서는 여전히 성과 패러다임을 그 근거로 함을 살펴볼 수 있었다.

둘째, 본 연구에서 분석하였던 선행연구들과 현장에서의 HRD 변화에 비추어 볼 때, 상대적으로 ‘역량’, ‘전이’, ‘만족도’ 등 전통적인 HRD 영역에 대한 노드들의 중심성은 높았으나, 글로벌 HRD, 전략적 HRD, 경영진 및 HRM과의 연계 등과 노드들은 중심성이 높지 않았다. 실용학문으로 일컬어지는 HRD의 역할을 생각해 보았을 때, 현장에서의 HRD가 원하는 주제들에 대한 균형 있는 연구가 필요하다.

셋째, 에고네트워크를 통해 여섯 개의 연구주제에 대한 연구동향을 구체적으로 밝혔다. 이를 통해 에고네트워크는 해당 주제를 연구하고자 하는 연구자들이 에고네트워크를 통해 해당 주제에 대한 연구동향을 거시적으로 조망하고 그 흐름을 읽을 수 있고, 이를 통해 새로운 변수 간 관계를 탐색하거나 자신의 연구가 어떠한 HRD 맥락에서 이해될 수 있을지를 파악해볼 수있을 것이라 판단된다. 예를 들어 HRD 영역에서 ‘리더십’과 관련된 연구를 하고자 하는 연구자는 리더십 에고네트워크를 통해 현재의 리더십 관련 연구들이 어떠한 추세이며, 또한 어떤 변수나 개념들이 자신이 연구하고자 하는 주제와 관계를 가지고 있는지 탐색할 수 있을 것이다. 또한 에고네트워크에서는 링크도 중요하지만 링크가 없는 공백 역시 의미가 있는데, 비어있는 링크 또는 분리되어 있는 컴포넌트의 경우는 해당 분야에 대한 연구가 진행되고 있지 않으므로 이 영역에 대한 새로운 HRD 연구를 기대할 수 있음을 시사해준다.

다음으로 본 연구의 방법론적 측면을 바탕으로 시사점을 도출하면 다음과 같다.

첫째, 관계론적 관점의 네트워크 분석을 통해 기존 HRD 연구동향 연구들과 다른 의미를 도출할 수 있었다. 기존의 연구들은 범주를 중심으로 주로 ‘연구주제’, ‘연구방법’, ‘연구자’등에 대한 정보를 빈도수 중심으로 제시하였다. 이와 비교해 볼 때 본 연구는 이와 같은 동향 내에서 구체적으로 어떠한 변수가 주요한 변수이며, 해당 변수들이 구조적으로는 어떠한 관계를 가지고 있는지를 설명하였다. 이를 통해 HRD 연구분야에서 네트워크 분석이나 다른 연구방법들의 적용을 통해, 기존의 연구들이 밝혀내지 못한 의미를 밝혀낼 수 있다고 기대한다.

둘째, 내용분석과는 달리 네트워크 분석에서 연구자의 코딩이 보다 더 중요하다고 판단된다. 본 연구와 유사하게 네트워크 분석을 통해 HRD 연구동향을 분석한 권미경(2014)의 연구에서는 연결중심성이 가장 높은 노드가 ‘교육방법’, ‘조직’, ‘직무’ 등으로 나타났으며, 이는 본 연구의 결과와 다소 차이가 있다. 그 원인을 분석한 결과, 권미경의 연구에서는 1,293개의 핵심어를 코딩과정을 통해 범주화하여 28개의 노드를 추출한데 비해, 본 연구에서는 1,090개의 핵심어를 코딩과정을 통해 480개 노드로 추출하였다. 두 연구 모두 중복된 연구를 합치거나 수정하기는 했으나, 권미경의 연구가 노드들을 범주화한데 비하여, 본 연구는 범주화하지 않고 가능한 원래의 의미를 살리고자 노력하였다. 따라서 네트워크 분석에서는 연구자가 어떠한 방법으로 코딩을 하고 범주화하는지에 따라 그 결과가 상이하게 나타날 수 있음을 확인할 수 있다.

끝으로 본 연구의 제한점과 성과를 토대로 후속 연구를 제언하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 연구자가 보수적인 기준으로 3종의 학술지만을 선정하였으므로 다른 학회지 또는 학술대회 자료 등은 제외되었다. 또한 HRD와 관련된 연구가 경영, HR, 교육공학, 성인교육 등의 분야에서도 빈번히 이루어짐을 감안한다면, 후속 연구에서는 HRD와 직간접적으로 연결된 학술지에서 다루는 HRD 연구 주제들도 비교분석하기를 기대한다. 둘째, 본 연구는 네트워크 분석을 시도하여 새로운 접근을 하였으나, 본 연구에서는 네트워크 분석의 일부 방법(중심성, 에고 네트워크, 연결정도 등)만을 사용하였다. 따라서 후속 연구에서는 심도있는 네트워크 분석을 통해 보다 종합적으로 결과를 제시할 수 있기를 기대한다.