이 두 용어는 더 잘 알고 있어야 할 사람들을 포함하여 흔히 혼용되어 사용되며, 각 용어가 실제로 무엇을 변화시키는지 확인하고 나면 그 혼란은 쉽게 해결할 수 있습니다. 데이터 삼각측량(Data triangulation)은 데이터가 제공되는 대상, 시기 또는 장소를 바꿉니다. 방법론적 삼각측량(Methodological triangulation)은 데이터를 수집하는 방법을 바꿉니다. 하나는 소스를 다르게 하고, 다른 하나는 도구를 다르게 합니다.
두 가지 모두 노먼 덴진(Norman Denzin)의 독창적인 분류법에서 유래했으며, 대부분의 가이드에서 언급하지 않는 하위 유형을 가지고 있습니다. 그리고 둘 중 하나를 선택하는 것은 취향의 문제가 아니라 설계 상의 결정입니다. 이를 선택하는 방법은 다음과 같습니다.
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한 줄로 요약하는 차이점
방법을 일정하게 유지하고 소스를 바꾸면 데이터 삼각측량을 하는 것입니다. 소스를 일정하게 유지하고 방법을 바꾸면 방법론적 삼각측량을 하는 것입니다.
이것이 중요한 이유는 두 가지가 서로 다른 질문에 답하기 때문입니다. 데이터 삼각측량은 내가 처음 대화한 사람들 외의 다른 사람들에게도 이것이 유효한가를 묻습니다. 방법론적 삼각측량은 이것이 내가 데이터를 수집한 방식 때문에 발생한 인위적인 결과(인위물)인가를 묻습니다. 이들은 서로 다른 위협 요소이며, 잘못된 것을 선택하면 다른 하나는 해결되지 않은 채 남게 됩니다.
데이터 삼각측량: 소스 다르게 하기
덴진은 데이터 삼각측량을 세 가지 하위 유형으로 나누었는데, 귀하가 사용한 유형을 명명하는 것이 모호한 주장을 검증 가능한 주장으로 바꾸는 열쇠입니다. Journal of Social Change의 2018년 리뷰 논문에서는 이를 명확하게 기록하고 있습니다: 데이터 삼각측량에는 세 가지 하위 유형인 시간, 공간, 사람이 있습니다.
시간
서로 다른 시점에 동일한 종류의 데이터를 수집합니다. 프로그램 시작 시점에 코호트를 인터뷰하고 6개월 후에 다시 인터뷰합니다. 이는 발견한 내용이 안정적인 특징인지 아니면 특정 순간의 스냅숏인지 드러내 주며, 이는 특히 격변의 시기에 수행되는 연구에서 매우 중요합니다.
공간
서로 다른 사이트나 환경에서 동일한 종류의 데이터를 수집합니다. 한 곳이 아닌 세 곳의 병원에서 동일한 인터뷰 프로토콜을 진행합니다. 특정 발견이 한 사이트에서만 나타난다면, 그것은 현상 자체보다는 해당 사이트의 특성에 대해 알게 된 것입니다.
사람
동일한 사안에 대해 서로 다른 유형의 사람들로부터 수집합니다. 덴진은 이를 개인, 그룹 또는 집단 수준에서 작동하는 것으로 정의했습니다. 동일한 퇴원 절차에 대해 간호사, 의사, 환자 순으로 이야기하는 것이 전형적인 예이며, 이들 간의 의견 차이가 대개 연구의 가치를 증명하는 지점입니다.
방법론적 삼각측량: 방법 다르게 하기
이 유형에는 무료 가이드에서는 거의 다루지 않는 구분이 존재하며, 이는 후대에 추가된 것이 아니라 덴진 자신이 직접 제시한 것입니다: 방법론적 삼각측량은 방법 내(within method) 또는 방법 간(between method)으로 나뉠 수 있습니다.
방법 내(Within-method)
단일 접근법 내에서 두 개 이상의 기법을 사용합니다. 동일한 인터뷰 가이드 내에서 두 개의 서로 다른 질문 형식을 사용하거나, 폐쇄형 문항과 개방형 자유 텍스트를 모두 포함하는 설문조사를 수행하는 것입니다. 하나의 광범위한 방법론 내에 머물면서 그 안에서 정보를 도출하는 방식만 다르게 합니다. 비용이 적게 들고 빠르지만, 공유된 방법론 자체가 수집하는 모든 것에 고유한 한계를 부여하기 때문에 논증력이 약합니다.
방법 간(Between-method)
동일한 현상에 대해 진정으로 서로 다른 방법들을 사용합니다. 인터뷰에 관찰 및 문서 분석을 더하는 식입니다. 이것이 더 강력한 형태인 이유는 방법들이 서로 무관한 방식으로 실패하기 때문입니다. 사람들이 말하는 것, 관찰당할 때 행동하는 것, 문서로 기록된 것은 하나의 버전에 대한 세 가지 변형이 아니라 세 가지 서로 다른 왜곡을 보여줍니다.
또한 흔히 오해하는 부분이므로 짚고 넘어갈 가치가 있습니다: 방법론적 삼각측량은 혼합 연구방법론(mixed methods)과 같지 않습니다. 혼합 연구방법론은 양적 및 질적 구성 요소를 연구 설계 전반에 걸쳐 결합하며, 고유한 통합 및 순서 결정 단계를 거칩니다. 방법론적 삼각측량은 전적으로 질적 연구 내부에서만 일어날 수 있는 더 좁은 범위의 조치입니다.
<ProTip title="🧱 방법 내 또는 방법 간:" description="만약 두 기법이 동일한 이유로 실패할 가능성이 있다면, 귀하는 방법 내 삼각측량을 수행하고 있는 것입니다. 더 강력한 버전을 사용한 것처럼 암시하기보다 이를 솔직하게 밝히십시오. 구분을 아는 독자는 이를 알아차릴 것입니다" />
<ProTip title="🪞 어떤 축인가:" description="무엇을 일정하게 유지했는지 자문해 보십시오. 프로토콜은 전혀 변하지 않고 사람만 바뀌었다면 데이터 삼각측량입니다. 사람은 변하지 않고 기법만 바뀌었다면 방법론적 삼각측량입니다" />
귀하의 연구에는 어떤 것이 필요합니까?
조직하기 가장 쉬운 것부터 시작하지 말고, 가장 우려되는 위협 요소에서부터 시작하십시오.
우려되는 사항이 | 이것을 사용하십시오 | 이유 |
표본이 너무 협소하여 일반화하기 어렵다 | 데이터, 사람 하위 유형 | 다른 그룹을 추가함으로써 발견한 내용이 다른 곳에도 적용되는지 테스트합니다 |
이 결과는 오직 해당 기간 동안에만 사실이었을 수 있다 | 데이터, 시간 하위 유형 | 두 번째 조사를 통해 안정적인 패턴과 일시적인 순간을 분리합니다 |
이 결과는 이 한 조직만의 고유한 특성일 수 있다 | 데이터, 공간 하위 유형 | 두 번째 사이트를 통해 특정 환경과 일반적인 현상을 구분합니다 |
사람들이 내가 듣고 싶어 할 것 같은 대답을 했을 수 있다 | 방법론, 방법 간 유형 | 관찰 및 문서는 자기 보고(self-report)식 답변에 의존하지 않습니다 |
나의 인터뷰 가이드가 참가자들을 유도했을 수 있다 | 방법론, 방법 내 유형 | 동일한 접근법 내에서 다른 도출 형식을 사용하여 도구를 테스트합니다 |
내 자신의 프레임워크를 데이터에 주입하고 있을 수 있다 | 조사자(investigator) 또는 이론(theory) 삼각측량 | 여기에 제시된 두 가지 방법 중 어느 것도 분석가의 편향을 해결해주지 못합니다 |
마지막 행은 두 방법 모두가 가진 솔직한 한계를 보여줍니다. 소스나 방법을 바꾸는 것은 한 사람이 하나의 이론적 렌즈를 통해 모든 것을 코딩했다는 사실을 해결해주지 못합니다. 그것이 우려된다면 완전히 다른 유형의 삼각측량이 필요합니다.
두 가지 모두 사용하는 것과 그 대가
많은 강력한 연구들이 두 가지를 모두 사용합니다: 두 곳의 사이트에서 수집한 인터뷰, 관찰, 문서 자료 등이 그렇습니다. 이는 질적 연구 프로젝트가 취할 수 있는 가장 방어 가능한 구성이지만, 연구 계획에서 흔히 과소평가하는 막대한 비용이 따릅니다.
그 대가는 단순히 필드워크 시간만이 아닙니다. 추가적인 소스나 방법은 분석 작업을 배로 증가시킵니다. 통합은 수집과는 별개의 작업이기 때문입니다. 데이터 세트가 어느 단계에서 만날지, 어떻게 비교할지, 그리고 서로 충돌할 때는 어떻게 할지 결정해야 합니다. 이를 제대로 수행한다는 것은 발견된 내용을 일치, 부분 일치, 언급 없음, 불일치로 분류하는 것을 의미하며, 이는 글 마지막에 한 단락 쓰는 정도가 아니라 실제적인 분석 작업입니다.
흔히 발생하는 실패 사례는 세 가지 종류의 데이터를 수집하고 각각을 따로 분석한 뒤, 서로 전혀 소통하지 않는 세 개의 순차적인 섹션으로 보고하는 연구입니다. 그것은 삼각측량이 아닙니다. 그것은 단지 세 개의 작은 연구를 하나로 묶어 놓은 것에 불과하며, 심사위원들은 이를 즉시 알아차립니다.
<ProTip title="⏱️ 만나는 지점을 계획하십시오:" description="수집하기 전에 데이터 세트가 어느 단계에서 비교될지 결정하십시오. 수집 후에 결정하면 거의 항상 진정한 통합이 아닌 단순 병렬식 보고로 이어집니다" />
귀하의 방법론 섹션에 이를 작성하는 방법
단락에는 네 가지 요소가 들어가야 하며, 대부분의 초안에는 첫 번째 요소만 들어있습니다.
유형과 하위 유형을 명명하십시오. 단순히 "본 연구는 삼각측량을 사용함"이 아니라, "세 개의 참가자 그룹을 활용한 사람 간 데이터 삼각측량" 또는 "반구조화된 인터뷰, 비참가자 관찰, 문서 분석을 결합한 방법 간 삼각측량"과 같이 명시하십시오.
무엇이 일정하게 유지되었는지 서술하십시오. 이것이 귀하가 그 구분을 이해하고 있음을 증명하는 지점입니다. 데이터 삼각측량의 경우, 여러 그룹에 걸쳐 프로토콜이 동일했음을 기술하십시오. 방법론적 삼각측량의 경우, 세 가지 방법 모두 동일한 현상을 다루었음을 기술하십시오.
데이터 세트들이 언제 만났는지 서술하십시오. 분석 단계였는지, 해석 단계였는지, 혹은 둘 다였는지 밝히십시오.
의견 불일치를 어떻게 처리했는지 서술하십시오. 한 문장이면 충분하며, 이것이 빠져 있으면 눈에 띄게 허전해 보입니다.
데이터 삼각측량은 사람 수준에서 사용되었습니다. 동일한 반구조화된 프로토콜이 간호 직원, 의사, 퇴원 환자에게 적용되었으며, 세 개의 데이터 세트는 별도로 코딩된 후 해석 단계에서 비교되었습니다. 설명이 엇갈리는 부분은 해결하여 없애기보다, 그 분기 자체를 그대로 보존하여 분석했습니다.
<ProTip title="💬 어떤 것인지 말하십시오:" description="아무것도 수집하기 전에 귀하의 유형을 명명하는 문장을 작성해 보십시오. 만약 명확하게 쓸 수 없다면 설계가 아직 결정되지 않은 것입니다. 이를 두 번째 달에 발견하는 것이 최종 구두 심사에서 발견하는 것보다 훨씬 비용이 적게 듭니다" />
의구심을 해결해 줄 축을 선택하십시오
선택은 실제로 두 가지 기법 중 하나를 고르는 것이 아닙니다. 그것은 자신의 연구에 대한 두 가지 질문 중 하나를 선택하는 것입니다: 내가 엉뚱한 사람들에게 물어본 것인지, 아니면 잘못된 방식으로 물어본 것인지에 대한 우려입니다. 이에 대해 솔직하게 답하면 설계가 자연스럽게 뒤따를 것이며, 방어적이기보다 의도된 것처럼 읽히는 방법론 단락을 작성할 수 있습니다.
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먼저 더 넓은 그림을 원하신다면, 질적 연구에서 삼각측량을 사용하는 이유에 대한 자매 글에서 덴진의 네 가지 유형 모두와 삼각측량이 실제로 무엇을 증명할 수 있는지에 대한 논의를 다루고 있습니다. 두 가지 모두 동일한 실용적인 목표로 이어집니다: 다른 연구자가 귀하의 연구를 실행할 수 있을 만큼 구체적인 방법론 섹션을 작성하고, 귀하의 설계가 뒷받침하는 범위 내에서만 주장하는 것입니다.