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2014.09.04 21:50

비교연구방법론(3) |

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(4) 비교의 논리와 이론 발전 The logic of comparison and theory development

 

가장 다른 시스템 디자인(MDSD)와 가장 유사한 시스템 디자인(MSSD)가 기본 연구 디자인이다.

 

가. 경험적 변화 Experimental variance

 

RQ의 의존변수Y의 관찰된 변화에 있어 독립변수X의 기능function이 있을 것으로 예측되는 이 지점은 RD에 포함되어 있다. 우리는 Y의 변화가 우리가 독립변수가 그 차이를 만들었는지 아닌지 구분할수 있거나 않거나 간에, 충분히 변화가 있다고 추측해야 한다. 그렇지 않으면, RD는 의존변수의 '선택 편향selection bias' 때문에 결함을 가진다. 명백하게도, 이것은 연구자가 영향을 미치는 변수(X)가 관찰되는 결과(Y에 있어서)에 영향을 미치는지 여부를 설명할수 있는지 없는지를 구분할수 없다면, 쉽게 '잘못된 변화error variance'로 이끌어 질 수 있다.

 

나. 잘못된 변화 error variance

 

이것은 비측정 변수unmeasaured variables의 임의 영향의 발현이므로, 즉 사회과학에서 거의 피하기 힘들다.

 

다. 외부적 변화 extraneous variance

 

만약 다른 가능한 영향에 대해 어떠한 통제도 없다면, X->Y의 관계에서 다른 원인에 의해 부분적인 결과가 나타났을 가능성이 크다. 이를 우리는 거짓된 관계(spurious relationship)라고 부른다. 외부적 변화를 방지할 수 있는 간단한 해결책은 없다. 비교정치에서 가장 좋은 방법은, 사례 선택이 제안된 이론적 관계의 시각에서 적절하게 조직되었다는 것을 가정하고, 동의와 차이의 방법의 원칙을 적용해야 한다. 이러한 방법을 사용함으로써, 우리는 차이와 유사성을 논리적으로 정리ordering하는 방법을 통해 일반적인 결론을 도출할 수 있다.

 

 

(5) 동의와 차이의 방법 Methods of agreement and difference

 

비교연구의 논리는 명백하게 개발된 변수의 타입의 이슈와 비교를 위해 선택된 사례들의 수와 연결되어 있다. 비교방법의 문헌에서 '[간접적인indirect] 차이의 방법'과 '[간접적인] 동의의 방법'이 구분된다. 이들 논리는 사례들의 비교의 수단을 통해 이론적으로 x->y 관계를 실험하기 위해 기술적 추론의 방법과 관련이 있다. 그 기초적 생각은 사례들의 비교가 사례들과 변수들 사이의 공통성을 찾기 위해 사용된다는 것이다. 그러므로, 의존변수와 독립변수의 공변(co-variation)은 상황의 불변성의 유지를 가정한 상황에서(ceteris paribus) 결정적인 것으로 생각되는 것이다. MSSD는 변수를 유사한 체계들 사이에 놓는 것인데, 관찰된 정치적 결과(의존변수)를 설명한다.[locating variables that differ among similar systems, which account for observed political outcomes]

 

대신하여alternatively, 동의의 방법method of agreement은 X->Y사이의 관계를 찾기 위한 사례 혹은 체계들의 비교로 이뤄지는데, 이는 비교된 사례들의 다른 특징이 다른것에도 불구하고notwithstanding 비슷하다. 그러므로, 인과성이 있다고 여겨지는 특정한 관계가 없다면, 모든 다른 것들은 다르다. 이것이 소위 MDSD이다.

 

간접적 동의의 방법Indirect Method of Agreement은 모든 사례들이 공통적으로 가지고 있는 이러한 변동성variable들을 제거하고자 한다. 간접적 차이의 방법Indirect Method of Difference은 검토하의 사례들의 확장으로서 보일 수 있다. 어떤 결정적인 변수들은 긍정적이고, 다른 것들은 부정적이다. 이러한 확장은 분석적 결과를 정제하는데 도움을 주고, 또한 흔히 양적 RD에서 사용된다.(이것은 소위 '흐림집합 논리(fuzzy-set logic)'이라고 한다)

 

그러므로 양 방법은 다음과 같은 흐름을 따른다:

MSSD이거나 아닐때[either to] -> 차이의 방법

MSDS이거나 아닐때[or to] -> 동의의 방법

우리의 용어parlance로 이러한 '비교의 논리logic of comparison' 혹은 RQ와 RD사이의 관계는 다음의 역할을 수행한다. MSSD에서는, 우리가 사례들이 비슷한 환경을 더 가지고 있다고 가정할때, 우리는 사례들을 가로지르는 변화variation across the cases에 집중함으로써 연구 결과를 해석한다. 때때로 이것은 설명을 위한 기반으로서 '초 체계 변화cross-system variation'라고 불린다.

 

MDSD 접근법은 사례들을 가로지르는 공통점에 집중함으로써 가능한 한 많은 측면respects에서 차이점의 기반을 비교하는 것을 포함한다. 그 기대는 이 경과procedure가 모든 다른 환경을 설명가능하도록 제거하는데 도움을 주고 하나의 설명이 모두가 동의하지 않는다면 나타나도록 한다.

 

'정치가 한 것이 있는가does politics matter'의 분석은 의도된 논쟁의 합의 뿐만 아니라, 복지국가의 발전에 대한 연구의 부분으로서 발전된 것의 예로서 주목되기도 하였다. 그 RQ는 복지국가주의에서 다양성을 어떻게 설명할지 집중했다. 요약하면, MSSD 접근은 차이의 방법을 적용하기 위해 사용되었고, X와 Y의 공변을 실험함으로써, 결론은 비교된 횡단면으로 비교한다면 '좌파정부l(?정부의 도태?)left in government'가 차이를 만들었지만, 오랜시간동안 점검된다면, 이러한 관계는약해질 것이다.

 

또다른 예로는 '안정적 민주주의stable democracy'의 조건에 대한 연구이다. 그 존재 그리고 시민권과 정치적권리의 긍정적 고수adherence는 민주주의의 수립에 긍정적일 것이다. 이 정치적 권리와 민주적 활동 사이의 관계는 MDSD의 수단을 통해 실험되었다. 만약 동의 혹은 차이의 방법을 적용한다면, 연구자들은 어떤 사례들과 변수들이 비교방법에 포함되어야 하는지 의도해야 한다. 이것은 연구자가 연관성이 없고 인과성이 없는 변수를 제거하는 기술적 추론descriptive inference의 수단으로 그 이론에 부합하는 정보나 데이터에 부합되도록 비교의 논리를 적용할 수 있도록 한다. 이러한 비교의 종류는 많은 수의 변수들을 다룰수 있는 것을 허용했다. 질적 비교 방법Qualitative comparative analysis은 사례들과 변수들의 수 사이에서 분명한 교환trade-off을 피해가는circumvent 방법이다. 채용된 비교의 논리는 필요와 적절한sufficient 조건에 관해 주문된 질적, 양적 정보에 기초한다. 변화에 기초한 접근(variable-oriented approach)을 사용하여 비교가능한 사례들의 균질성homogeneity은 기술적 추론의 과정을 가리킨다.

 

이 장을 요약하면, MSSD와 MDSD 모두 중범위 이론을 발전시키는데 도움이 된다.


http://blog.daum.net/juste-cause/144

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