사회복지 연구방법에서 근거이론의 개념과 절차

사회복지 연구에서 근거이론의 접근 방식은 인간 경험과 사회적 상호 작용의 복잡성으로 인해 미묘하고 상황에 맞는 이해가 필요한 사회복지 연구에서 특히 중요합니다. 본 토론에서 우리는 근거이론의 개념과 원칙을 탐구하고,  사회복지 질적연구에서 절차를 조명할 것입니다.

 

 

근거이론의 개념

 

근거이론(Grounded Theory)은 경험적 데이터로부터 이론을 생성하기 위해 사회복지 연구에서 널리 사용되는 질적 연구 방법입니다. 근거이론은 1960년대 사회학자 바니 글레이저(Barney Glaser)와 안젤름 스트라우스(Anselm Strauss)가 개발한 이론으로, 사회 현상을 체계적이고 귀납적으로 발견하고 이해하는 것을 목표로 합니다.

 

근거이론의 원칙

 

귀납적 접근 방식

근거이론은 이론이 미리 정의되지 않고 데이터에서 나타나는 귀납적 연구 접근 방식을 따릅니다. 연구자들은 열린 마음으로 시작하여 분석 과정에서 패턴과 주제가 유기적으로 나타날 수 있도록 합니다.

 

불변 비교 방법

근거이론의 특징은 불변 비교 방법입니다. 여기에는 데이터 수집 및 분석 프로세스 전반에 걸쳐 사건, 범주 및 개념을 비교하는 작업이 포함되며, 이를 통해 연구자는 새로운 주제와 관계를 개선할 수 있습니다.

 

이론적 샘플링

기존 샘플링 방법과 달리 근거 이론은 이론적 샘플링을 사용합니다. 연구자들은 참가자를 선택하고 전략적으로 데이터를 수집하여 새로운 이론을 테스트하고 개선함으로써 분석의 깊이와 풍부함을 보장합니다.

 

코딩

코딩은 데이터의 체계적인 분류와 관련된 근거 이론의 중요한 단계입니다. 초기 코딩 또는 개방 코딩은 개념을 식별하고, 축 코딩을 통해 관계를 설정하고, 마지막으로 선택 코딩을 통해 핵심 개념을 구체화하고 포괄적인 이론으로 통합합니다.

 

포화

근거 이론은 새로운 데이터가 더 이상 추가 통찰력을 제공하지 않거나 기존 이론을 변경하지 않는 지점인 데이터 포화를 목표로 합니다. 포화는 새로운 이론의 견고성과 신뢰성을 보장합니다.

 

근거이론의 절차

 

데이터 수집

사회복지 연구에서는 참가자로부터 심층적인 정보를 수집하기 위해 반구조화된 인터뷰가 종종 실시됩니다. 이러한 인터뷰의 개방형 성격은 다양한 관점과 경험을 탐색할 수 있게 해줍니다. 관찰 방법은 연구자들에게 사회 복지 환경 내에서 개인의 일상 생활과 상호 작용에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

 

초기 코딩

연구자들은 데이터 내의 개념을 식별하고 레이블을 지정하기 위해 개방형 코딩에 참여합니다. 여기에는 데이터를 의미 있는 단위로 나누고 콘텐츠의 본질을 포착하기 위한 초기 코드를 생성하는 작업이 포함됩니다.

 

지속적인 비교

데이터 분석 과정 전반에 걸쳐 연구자들은 코드와 카테고리를 지속적으로 비교하여 개념을 정제하고 통합합니다. 이러한 반복 프로세스는 보다 추상적이고 포괄적인 범주를 개발하는 데 도움이 됩니다.

 

이론적 샘플링

패턴과 이론이 나타나면 연구자는 새로운 개념을 추가로 탐색하고 검증하기 위해 의도적으로 추가 참가자 또는 데이터 소스를 선택합니다. 이러한 지속적인 샘플링 프로세스는 근거 이론의 깊이와 복잡성을 향상시킵니다.

 

메모

연구자들은 연구 전반에 걸쳐 생각, 반성, 통찰력을 문서화하여 상세한 메모를 유지합니다. 메모는 아이디어를 정리하고 이론 개발을 촉진하며 연구 과정의 투명성을 제공하는 중요한 도구 역할을 합니다.

 

사회복지 지원

근거 이론은 유연성과 다양한 맥락에 대한 적응성으로 인해 사회 복지 연구에 특히 적합합니다. 이 분야에서는 연구자들이 개인의 생생한 경험을 탐구하고, 사회 문제의 복잡성을 밝히고, 정책과 실천에 실질적인 영향을 미치는 이론을 생성할 수 있습니다.

 

사회복지 질적연구에 근거이론을 사용함으로써 학자들은 사회 시스템 내의 역학에 대한 더 깊은 이해에 기여할 수 있습니다. 이는 결국 관련 개인과 지역사회의 현실과 필요에 기초한 개입, 정책, 프로그램 개발에 대한 정보를 제공합니다.