[논문]SNS의 사용이 팀의 협력과 의사결정의 질 및 업무성과에 미치는 영향

김윤미; 정동섭

doi:10.9717/kmms.2014.17.2.180

SNS의 사용이 팀의 협력과 의사결정의 질 및 업무성과에 미치는 영향
Impact of Social Networking Service on the Team Cooperation, Quality of Decision Making and Job Performance 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.17 no.2, 2014년, pp.180 - 190

김윤미 (한국해양대학교 영남 씨그랜트센터) , 정동섭 (경성대학교 경영학과)

초록
AI-Helper

스마트폰의 등장으로 인해 언제 어디서나 정보를 누구라도 손쉽게 전달하고 볼 수 있는 시대가 되었다. 과거에는 개인적 홍보나 생각의 나눔을 위한 도구로서 SNS를 사용해 왔지만, 최근 SNS 사용자의 증가와 그 사용속도의 증가 추세에 따라 기업들이 팀의 협력이나 의사결정에 직접 스마트폰을 이용하여 의사결정의 질이나 업무성과를 제고하는 노력이 진행되고 있다. 이처럼 소셜 네트워크 사이트(SNS Social Networking Service)의 활성화는 이미 사람들이 인터넷 매체를 통해 즐거움과 같은 긍정적 경험을 많이 누리고 있음을 제시한다. 그러나 한국의 조직 구성원들을 대상으로 SNS가 구성원들의 업무성과에 미치는 긍정적인 기능에 대한 논의는 부족하였다. 이에 본 연구는 조직구성원들이 실제 SNS을 통한 참여를 통해 기업에서 SNS의 활용과 참여가 업무성과를 향상 시킬 수 있는지를 분석하고자 하였으며, 실제 이들의 영향관계에서 팀의 협력 및 의사결정의 질이 중요한 매개 역할을 하는지를 규명하고자 하였다. 연구의 결과는 SNS의 참여가 높을수록 업무성과에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있었고 이들의 인과관계에서 팀의 협력과 의사결정의 질이 중요한 매개작용을 하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과들은 실제 구성원들의 업무성과 향상을 위해서는 직장인들의 사회적 네트워크의 활용도를 높여서 업무의 활용도를 높여야 한다는 시사점을 밝혀낼 수 있었다. 또한 SNS의 참여는 팀의 협력과 의사결정의 질도 높일 수 있는 요인임을 알 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Social network services are increasingly being used in organizational settings to improve relationships among employees and enhance prospects for information exchange and cooperative work. Social Networking Service(SNS) has deeply penetrated organizational job settings, influencing multiple aspects of employee's life. This study is designed to explore the impact of SNS engagement on the job performance mediated as team cooperation and decision making quality effects. Data were collected from 146 employees who use organizational SNS in there company. Factor analysis and structural equation method are employed. Results from a survey accompanied by the substantial impacts of organizational employee's social networking engagement on social learning processes and outcomes. SNS engagement not only directly influences organizational employee's job performance, but also helps their team cooperation and decision making quality from others and adapt to organizational culture, both of which play prominent roles in improving their job performance.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구는 대인간 의사소통의 용도로 사용되는 소셜네트워크 서비스를 통해서 조직구성원들이 팀의 협력이나 의사결정의 질을 통해서 구체적인 업무성과를 얻는 지를 탐색하고자 하였다. 이와 관련하여 본 연구의 공헌은 조직 구성원의 SNS의 참여정도를 개인의 몰입과 사회적 수용의 차원을 통하여 파악하고자 하였다.
본 연구는 설문을 통해 수집한 자료들을 통계적으로 분석하여 가설을 검정하는 경험적 조사연구(survey research) 방법을 채택하였다. 연구대상은 부산 경남지역의 중소기업에 근무하는 200여 남녀 직장인들로부터 회수한 유효 설문지 146매(회수율:73%)의 응답을 입력하여 사용하였다.
본 연구는 이론적 배경을 통하여 SNS와 팀의 협력, 의사결정의 질과 업무성과라는 잠재적 연구변인들간의 영향관계의 가능성에 대해 살펴보았다. 즉, SNS는 팀의 특성에 따라 변하는데 특히 팀의 협력정도와 의사결정의 질에 직접적인 영향을 받을 것이라고 추론하였다.
이렇게 파악된 독립변수를 통하여 종속변수인 업무성과의 관계를 파악할 뿐만 아니라 이들의 매개역할을 수행하는 팀의 협력과 의사결정의 질의 변수를 도입하여 모형의 엄밀성을 기하고자 하였다.
과거의 선행 연구들은 SNS들의 사용 의도, 사회 연결망 구축(권영훈, 2011) 등과 같은 영역에서 이루어졌지만 인터넷을 통한 SNS가 구성원들의 업무성과에 미치는 긍정적인 기능에 대한 논의는 부족하다[4]. 이에 본 연구는 조직구성원들이 실제 SNS을 통한 참여를 통해 구체적으로 팀의 협력과 의사결정의 질 및 업무성과에 어떠한 긍정적인 영향을 미치는지를 알아보고자 한다.
본 연구는 대인간 의사소통의 용도로 사용되는 소셜네트워크 서비스를 통해서 조직구성원들이 팀의 협력이나 의사결정의 질을 통해서 구체적인 업무성과를 얻는 지를 탐색하고자 하였다. 이와 관련하여 본 연구의 공헌은 조직 구성원의 SNS의 참여정도를 개인의 몰입과 사회적 수용의 차원을 통하여 파악하고자 하였다.

가설 설정

1)경로계수는 표준화된 값임.
가설 1a : SNS의 참여가 강할수록 팀의 협력은 강해질 것이다.
가설 1b : SNS의 참여가 강할수록 의사결정의 질은 강해질 것이다.
가설 2a : 팀의 협력은 업무성과를 높일 것이다.
가설 2b : 의사결정의 질은 업무성과를 높일 것이다.
가설 3 : SNS의 역할이 업무성과에 미치는 영향은 팀의 협력과 의사결정의 질에 의해 매개될 것이다.

제안 방법

SNS의 참여의 측정은 네트워킹에 대한 몰입(engagement)과 사회적 수용(social acceptance)의 두 차원으로 나누어 측정하였다. 본 연구에서는 A.
그러나 두 변수의 매개역할에 관한 을 보다 엄격하게 검정하기 위해서 표 4와 같이 비교모형을 만들어 분석하였다.
아울러 본 연구는 여러 문항으로 측정된 척도들의 타당성을 검증하기 위하여 AMOS프로그램을 이용하여 확인요인분석(confirmatory factor analysis: CFA)을 실행하였다. 그리고 설문문항들이 해당 연구변수(잠재변수)들 각각에 대하여 대표성을 가지고 있는지를 판단하기 위해 집중타당성(convergent validity)을 검토하였으며, 각각의 문항들이 두 개 이상의 연구변수들과 중복되어 연관되어 있지는 않는지를 확인하기 위해 판별타당성(discriminant validity)을 검토하였다. 그리고 나서 측정 설문항목들이 각 연구단위에 대해 집중타당성과 대표성을 가지고 있는지 파악하기 위해 공분산행렬(covariance matrix)을 이용하여 각 연구단위별 확인요인분석을 실시하였다.
그리고 성별과 나이를 제외한 모든 잠재변수들의 연구단위를 다 항목으로 측정하였으며, 각 연구단위들은 내적일관성(internal consistency)이 예측되는 것들이라서 Cronbach's α를 계산해 보았다.
따라서 추가적으로 [모형1]에 경로를 하나씩 차례로 추가시키면서 모델지수들의 변화추이를 살펴보았다(Bergami & Bagozzi, 2000).
그리고 나서 측정 설문항목들이 각 연구단위에 대해 집중타당성과 대표성을 가지고 있는지 파악하기 위해 공분산행렬(covariance matrix)을 이용하여 각 연구단위별 확인요인분석을 실시하였다. 신뢰성을 저해하는 문항을 제외한 18개의 모든 설문문항을 함께 넣고 동시에 확인요인분석을 실시하였다.
측정문항은 Hyatt and Ruddy(1997)가 사용한 것을 본 연구의 취지에 맞게 수정하여 “우리 팀원들은 서로를 끊임없이 도와준다”.

대상 데이터

본 연구는 설문을 통해 수집한 자료들을 통계적으로 분석하여 가설을 검정하는 경험적 조사연구(survey research) 방법을 채택하였다. 연구대상은 부산 경남지역의 중소기업에 근무하는 200여 남녀 직장인들로부터 회수한 유효 설문지 146매(회수율:73%)의 응답을 입력하여 사용하였다.

데이터처리

그리고 설문문항들이 해당 연구변수(잠재변수)들 각각에 대하여 대표성을 가지고 있는지를 판단하기 위해 집중타당성(convergent validity)을 검토하였으며, 각각의 문항들이 두 개 이상의 연구변수들과 중복되어 연관되어 있지는 않는지를 확인하기 위해 판별타당성(discriminant validity)을 검토하였다. 그리고 나서 측정 설문항목들이 각 연구단위에 대해 집중타당성과 대표성을 가지고 있는지 파악하기 위해 공분산행렬(covariance matrix)을 이용하여 각 연구단위별 확인요인분석을 실시하였다. 신뢰성을 저해하는 문항을 제외한 18개의 모든 설문문항을 함께 넣고 동시에 확인요인분석을 실시하였다.
아울러 본 연구는 여러 문항으로 측정된 척도들의 타당성을 검증하기 위하여 AMOS프로그램을 이용하여 확인요인분석(confirmatory factor analysis: CFA)을 실행하였다. 그리고 설문문항들이 해당 연구변수(잠재변수)들 각각에 대하여 대표성을 가지고 있는지를 판단하기 위해 집중타당성(convergent validity)을 검토하였으며, 각각의 문항들이 두 개 이상의 연구변수들과 중복되어 연관되어 있지는 않는지를 확인하기 위해 판별타당성(discriminant validity)을 검토하였다.
82%로 고르게 분포되어 있었다. 통계분석은 확인요인분석과 구조방정식의 분석을 위해 AMOS 프로그램을, 기타 회귀식과 상관분석을 위해 SPSS 18.0 for Windows를 사용하였다.
이로써 다른 지수들도 함께 고려할 때 적합 판정을 내리는데 큰 무리는 없는 것으로 보인다. 한편, 각 설문 항목들이 해당 잠재변수들에 대해 대표성을 가지는지 판단하기 위해 연구단위별 합성신뢰도(결합신뢰도 혹은 개념신뢰도: composite or construct reliability)와 추출된 평균분산값(average variance extracted: AVE)을 AMOS 분석에서 얻은 추정치로써 계산했다. 모든 연구단위의 합성신뢰도는 일반적으로 추천되는 기준치(0.

이론/모형

본 연구는 Williams and Anderson(1991)의 연구를 기초로 5가지 항목을 구성하였다. 예를 들면, “나는 나에게 주어진 역할을 적절하게 수행하고 있다 ".
SNS의 참여의 측정은 네트워킹에 대한 몰입(engagement)과 사회적 수용(social acceptance)의 두 차원으로 나누어 측정하였다. 본 연구에서는 A. Y., Yu(2010)의 10문항 중에서 8개 문항을 선택하여 측정하였다[17]. 각 문항들은‘매우 그렇지 않다’에서 ‘매우 그렇다’까지 Likert 5점 척도로 측정되었으며 Cronbach's α=0.
의사결정의 질의 측정을 위해서 Montazemi and Gupta (1997)이 제시한 8가지의 항목을 선정하였다[19]. 본 연구에서는 Montazemi and Gupta(1997)와 Aldag and Power(1986)의 연구에서 반복 사용되는 항목을 각각 4개씩 선택하여 총 8개 문항을 5점 척도로 측정하였다[20]. 선택된 8개 항목은 각 차원별로 “나는 SNS를 이용하여 의사결정하는 것이 부담스럽지 않다”.
의사결정의 질의 측정은 의사결정에 대한 성과의 정도를 나타내는 개념으로 지식의 내재화된 개인의 흡수역량은 의사결정의 효율성을 증대시켜 의사결정자의 의사결정의 성과로 나타난다고 보았다. 의사결정의 질의 측정을 위해서 Montazemi and Gupta (1997)이 제시한 8가지의 항목을 선정하였다[19]. 본 연구에서는 Montazemi and Gupta(1997)와 Aldag and Power(1986)의 연구에서 반복 사용되는 항목을 각각 4개씩 선택하여 총 8개 문항을 5점 척도로 측정하였다[20].

성능/효과

그 결과 SNS 참여(8문항) α=.899, 팀의 협력(5문항) α=.9853 의사결정의 질(8문항) α=.846 업무성과(4문항) α =.866로 계산되었다.
그 결과 표 1에 제시된 바와 같이 각 연구변수들에 대한 측정항목들의 완전표준화된 추정치(completed standard estimate)들은 모두 유의적이었다. 적합도판정지수도 대체로 높게 나왔으며(χ²=383.
따라서 추가적으로 [모형1]에 경로를 하나씩 차례로 추가시키면서 모델지수들의 변화추이를 살펴보았다(Bergami & Bagozzi, 2000). 그 결과 표 5에 제시된 바와 같이 모든 지수가 순차적으로 우수해지고 있음을 알 수 있어서 SNS참여와 업무성과 사이에 팀의 협력과 의사결정의 질 변수의 매개역할이 확실하다는 것을 확인할 수 있었다.
그리고 본 연구는 SNS의 연구에 다양한 매개변수의 출현 가능성이 있음을 알게 해주었다. 대개 팀의 협력이나 의사결정의 질 변수는 팀간 연구나 조직연구에서 많이 사용할 수 있는 예측변수로 판단할 수 있다.
표에 제시한대로 SNS참여는 팀의 협력이나 의사결정의 질에 정(+)의 영향을 미치고 있으며 팀의 협력 또한 의사결정의 질과 업무성과에 긍정적 영향을 미치고 있다. 그리고 의사결정의 질도 업무성과에 정의 영향을 미치고 있으며 이러한 영향력들은 모두 유의적인 것으로 나타났다.
우선 본 연구에 사용된 설문 문항의 각 평균들은 5점 척도를 기준으로 2.76에서 3.53까지 분포되어 있고, 표준편차는 0.90에서 1.21까지 분포되어 있기에 특별한 하자가 있는 문항은 없는 것으로 판단되었다. 그리고 성별과 나이를 제외한 모든 잠재변수들의 연구단위를 다 항목으로 측정하였으며, 각 연구단위들은 내적일관성(internal consistency)이 예측되는 것들이라서 Cronbach's α를 계산해 보았다.
즉 두 모형간의 PGFI, PNFI, PCFI를 비교 해보면 각각 0.657>0.652, 0.765>0.759, 0.791> 0.785로서 [모형2]의 지수가 [모형3]의 것보다 크므로 적어도 본 연구 상황에서는 [모형2]가 더 나은 것으로 판명되었다.

후속연구

본 연구가 SNS참여의 원인변수와의 관계를 다루면서 개인적 특성변수에 국한하였지만 이 외에도 통제위치(locus of control), 자아통제력(self monitoring) 등 적극적 성격을 가늠하는 다양한 특성들이 있을 수 있기 때문에 향후의 연구에서는 이들 변수를 모두 넣고 관계를 살펴보는 것도 의미 있다고 본다. 다음으로는 변수 측정의 객관성이라는 한계에 대한 논란의 가능성이다.
뿐만 아니라 집단의 특성, 즉 직무, 지위, 연한 등이 모두 다양함에도 불구하고 똑같이 취급했다. 향후의 연구자들은 더 많은 표본, 더 다양한 직급, 그리고 더 다양한 직종들에 대한 광범위한 대상을 기초로 하여 집단의 다양성별로, 그리고 개인의 인구통계학적 특성별로 변수들의 영향 관계를 따로 살펴보아야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	SNS와 온라인 커뮤니티의 차이점은 무엇인가?	SNS는 넓은 의미로는 관계를 형성할 수 있는 온라인 커뮤니티와 유사하다고 볼 수 있지만 분명한 차이가 존재한다. 온라인 커뮤니티가 한 장소에서 공통의 관심사를 가진 사람들끼리 모여 그룹을 형성하고 이를 중심으로 움직이는 반면, SNS는 개인을 중심으로 한 연결된 관계가 누적됨으로써 더 큰 네트워 크를 형성한다는 면에서 온라인 커뮤니티와 차이를 보이는 것이다.
	SNS에 대한 참여가 팀 협력에 중요한 영향요인이 되는 이유는?	팀워크 요소 중 의사소통의 비중은 매우 중요한 요소이며, 조직구성원간 정확하고 원활한 의사소통이 팀성과 및 개인의 업무성과에도 결정적으로 영향을 미친다. 따라서 업무의 성과향상을 위한 SNS의 활용도가 높아지고 있는 상황에서 SNS에 대한 참여는 팀 협력에 중요한 영향요인임을 알 수 있다.
	위키피디아 사전에 정의된 SNS는?	위키피디아 사전에는 SNS란 “사회적 관계 개념을 인터넷 공간으로 가져온 것으로 사람과 사람의 관계 맺기를 통해 네트워크 형성을 지원하는 서비스이다”라고 정의하고 있다.

참고문헌 (22)

R. Kraut, M. Patterson, V. Lundmark, S. Kiesler, T. Mukophadhyay, and W. Scherlis, " Internet Paradox: A Social Technology that Reduces Social Involvement and Psychological Well-being?," American Psychologist, Vol. 53, No. 9, pp. 1017-1031, 1998.

상세보기
E. Wastlund, T. Norlander, and T. Archer. "Internet Blues Revisited: Replication and Extension of an Internet Paradox Study," Cyber Psychology & Behavior, Vol. 4, No. 3, pp. 385-391, 2001.

상세보기
B. Wellman, A. Quanhaase, J. Witte, K. Hampton "Does the Internet Increase, Decrease, or Supplement Social Capital? Social Networks, Participation, and Community Commitment," American Behavioral Scientist, Vol. 45, No. 3, pp. 436-455, 2001.

상세보기
권영훈, "자기효능감과 구현능력이 소셜네트워크(Social Network) 형성에 미치는 영향," 대한경영학회지, 제24권, 제6호, pp. 3617-3632, 2011.

상세보기
정유진, 배국진, "소셜 네트워킹 서비스의 동향과 전망," 서울: 삼성경제연구소, 2007.
D. Boyd, and N. Ellison, "Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship," Journal of Computer-Mediated Communication, Vol. 13, No. 1, pp. 210-230, 2007.

상세보기
손동원, 사회네트워크분석, 서울: 경문사, 2002.
M. Chayko, Portable Communities, NY: State Univ. of New York Pr, 2008.
M. Cao and Q. Zhang, "Supply Chain Collaboration: Impact on Collaborative Advantage and Firm Performance," Journal of Operations Management, Vol. 29, No. 3, pp. 163-180, 2011.

상세보기
J. Mohr and R. Spekman, "Characteristics of Partnership Success: Partnership Attributes, Communication Behavior, and Conflict Resolution Techniques," Strategic Management Journal , Vol. 15, No. 2, pp. 135-152, 1994.

상세보기
Daniel R. Ilgen, "Teams Embedded in Organizations: Some Implications," American Psychologist, Vol. 54, No. 2, pp. 129-139, 1999.

상세보기
Y.S. Pak and Y.R. Park, "A Framework of YS, Knowledge Transfer in Cross-bor Joint Ventures: An Empirical Test of the Korean Context," Management International Review, Vol. 44, No. 4, pp. 417-434, 2004.
Togar M. Simatupang, Ramaswami Sridharan, "The Collaboration Index: a Measure for Supply Chain Collaboration," International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 35, No. 1, pp. 44-62, 2005.

상세보기
B. Uzzi, "Social Structure and Competition in Interfirm Networks: The Paradox of Embeddedness," Administrative Science Quarterly, Vol. 42, No. 1, pp. 35-67, 1997.

상세보기
M. Kalwani and N. Narayandas, "Long-term Manufacturer-supplier Relationships: Do They Pay off for Supplier Firms?," Journal of Marketing, Vol. 59, No. 1, pp. 1-16, 1995.

상세보기
이문성, 박상범, 전인우. "대, 중소기업의 상생협력, 협력동인, 경영성과의 상호관련성 분석," 한국물류학회지, 제21권, 제5호, pp. 347-371, 2011.
A, Yu, Vogel, D, and Chi-Wai, Kwok, "Can Learning be Virtually Boosted? An Investigation of Online Social Networking Impacts," Computers & Education, Vol. 55, pp. 1494-1503, 2010.

상세보기
D. Hyatt and T. Ruddy, "An Examination of the Relationship Between Work Group Characteristics and Performance: Once More Into The Breech," Personnel Psychology, Vol. 50, No. 3, pp. 553-585, 1997.

상세보기
A. Montazemi and K. Gupta, "A Connectionist Approach for Similarity Assessment in Case-Based Reasoning Systems," Decision Support Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 237-253, 1997.

상세보기
R. Aldag and D. Power, "An Empirical Assesment Of Computer-assisted, Decision Analysis," Decision Sciences, Vol. 17, No. 4, pp. 572-588, 1986.

상세보기
J.F. Hair, R.E. Anderson, R.L.Tatham, and W.C. Black, Multivariate Data Analysis. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1998.
천평욱, 정동섭, 옥영석, "부산 모바일 앱 산업 분야의 1인 창조기업 성공요인에 관한 실증연구," 멀티미디어학회논문지, 제16권, 제8호, pp. 982-993, 2013.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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