[논문]직무만족도에 영향을 미치는 내부평판 요인에 관한 연구: 기업정보 제공 소셜 미디어 빅데이터를 중심으로

서운채; 김형중

doi:10.9728/dcs.2016.17.4.295

직무만족도에 영향을 미치는 내부평판 요인에 관한 연구: 기업정보 제공 소셜 미디어 빅데이터를 중심으로
A study on the internal reputation factors affecting the job satisfaction: Focusing on big data analysis in the social media for corporation reputation 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.17 no.4, 2016년, pp.295 - 305

서운채 (Korea University Graduate School of Information Security, Master course of Big Data Application and Security) , 김형중 (Korea University Graduate School of Information)

초록
AI-Helper

본 연구는 기업정보 제공 소셜미디어 나타난 빅데이터 분석을 통해 전 현직 구성원의 직무 만족도에 영향을 미치는 내부평판 요인과 각 평판 요인별로 대기업과 중소기업간의 차이가 있는지를 분석하였다. 연구 결과 전체적으로는 '복지 및 급여'가 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 확인되었으며, 대기업에서는 '경영진' 항목이, 중소기업에서는 '복지 및 급여' 항목이 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. 대기업과 중소기업간 차이를 분석한 결과 '직무만족도', '복지 및 급여', '업무와 삶의 균형' 항목이 두 집단간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는 수준에서 대기업 평균이 높은 것으로 확인되었으나, 정성적인 평가 내용이 포함된 비정형데이터 분석 결과 '직무만족도'와 '업무와 삶의 균형' 항목에 대한 만족도 비율은 중소기업이 높은 것으로 나타났다. 동 연구는 기존 평판 연구에서 활용된 설문이나 실험연구 방식이 아닌 소셜 미디어에 나타난 빅데이터 분석을 통해 직무만족도와 그 요인에 대한 연구라는 점에서 의의를 갖는다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to analyze the internal reputation factors that affect the job satisfaction by big data analysis in the social media for corporate reputation and verify the difference between large corporations and small-medium corporations for each factor of internal reputation. The result showed 'Salaries and Benefits' is a major factor that affects the job satisfaction for all research corporations, 'Senior Management' is a major factor for large corporations, and 'Salaries and Benefits' is a major factor for small-medium corporations. As for the difference factors of large corporations and small-medium corporations are 'Job Satisfaction', 'Salaries and Benefits', and 'Work-life Balance'. Unstructured data analysis shows some interesting features to be studied further.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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제안 방법

기존 기업 내부평판 연구는 설문 또는 인터뷰 방식으로 진행되었으나, 동 연구는 기업평판 정보를 제공하는 소셜 미디어 빅데이터를 활용하여 기업 내부평판 연구로 확장시켰다는 측면에서 의의가 있다. 내부평판 요인 및 직무만족도 분석에 소셜 미디어 빅데이터를 활용함으로써 설문 조사 방식의 연구에서는 확인이 어려웠던 각 항목에 대한 정성적인 평가 내용을 구체적으로 확인할 수 있었다.
다음으로 Group A와 Group B 샘플 기업의 정성적 평가 내용을 전반적으로 살펴보았다. 단어 언급 횟수를 시각화 한 워드클라우드를 통해 전반적인 내용을 파악하고, 정성적 평가 세부 내용을 확인한 후 어떠한 내용이 주로 언급되는지 분석하였다.
다중회귀분석에서 독립변수간 상관관계가 높을 경우 발생하는 다중공선성(Multicollinearity) 문제를 진단하기 위하여 R의 vif 함수를 활용하여 VIF 값을 산출하였다. 일반적으로 VIF값이 10을 넘을 때 다중공선성이 있다고 판단할 수 있는데, 분석결과 각 변수별 VIF 값은 1.
다음으로 Group A와 Group B 샘플 기업의 정성적 평가 내용을 전반적으로 살펴보았다. 단어 언급 횟수를 시각화 한 워드클라우드를 통해 전반적인 내용을 파악하고, 정성적 평가 세부 내용을 확인한 후 어떠한 내용이 주로 언급되는지 분석하였다. 해당 기업명은 불용어 처리하였다.
동 연구에서는 조직의 구성원들이 가지는 요인별 내부평판과 직무만족도간의 관계를 기존 설문조사 방식에서 탈피하여 전·현직 구성원들이 회사에 대한 인식과 정보를 자유롭게 공유하는 기업정보 제공 소셜 미디어에 등록된 내부평판 빅데이터를 활용하여 첫째, 직무만족도에 영향을 미치는 내부평판 요인 분석, 둘째, 국내 대기업과 중소기업간 내부평판 요인별 차이 분석, 셋째, 대기업 및 중소기업 각 1곳을 선정하여 정성적 평가에 대한 텍스트 분석을 진행하였다.
먼저 Group A와 Group B에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타난 ‘직무만족도’, ‘복지 및 급여’, ‘업무와 삶의 균형’에 대한 정량적 평가 결과가 정성적 평가 결과와 일치하는지 살펴보기 위해 두 항목에 대한 정성적 평가 내용을 긍·부정으로 분류한 후 긍·부정 구성비가 정량적 평가 결과와 일치하는지 검증하였다.
0을 활용하였으며, 직무만족도와 변수간의 관계는 다중회귀분석, 대기업과 중소기업 두 집단간 요인별 차이는 독립표본 T 검정(T-test)을 실시하였다. 비정형 데이터 분석은 R에서 제공하는 패키지 및 수작업을 병행하여 진행하였다.
연구과제 2에서 실시한 그룹간 만족도의 차이가 정성적인 평가에서도 유효한지 검증하기 위하여 Group A와 Group B에서 리뷰 수가 가장 많은 기업 각 1곳을 선정하여 평가자가 입력한 비정형 데이터 샘플링 분석을 연구과제 3으로 진행하였다. 샘플링 데이터는 2016년 5월 31일 이전 각 기업별로 63건의 리뷰로 선정하였다.
직무만족도에 영향을 미치는 변수는 기업 내부 구성원이 회사에 대해 평가하는 항목 중 ‘승진 기회 및 가능성’, ‘복지 및 급여’, ‘업무와 삶의 균형’, ‘사내문화’, ‘경영진’으로 설정하였으며, Group A와 Group B 요인별 차이 분석에서도 동일 항목을 적용하였다.

대상 데이터

동 연구에서는 기존의 설문조사나 실험연구 방법이 아닌 전·현직 기업 구성원들이 기업에 대한 정보를 공유하는 소셜 미디어 잡플래닛(https://www.jobplanet.co.kr)에 게재된 기업에 대한 빅데이터를 수집하여 분석을 진행하였다.
연구과제 2에서 실시한 그룹간 만족도의 차이가 정성적인 평가에서도 유효한지 검증하기 위하여 Group A와 Group B에서 리뷰 수가 가장 많은 기업 각 1곳을 선정하여 평가자가 입력한 비정형 데이터 샘플링 분석을 연구과제 3으로 진행하였다. 샘플링 데이터는 2016년 5월 31일 이전 각 기업별로 63건의 리뷰로 선정하였다.
연구 대상기업은 리뷰 수가 많은 국내 대기업 50곳을 Group A, 중소기업 50곳을 Group B로 선정하였으며, 2014년 4월 21일부터 2016년 6월 2일까지 해당 기업의 전·현직 구성원 25,525명이 평가한 소셜 빅데이터를 활용하였다.
연구과제 1의 결과를 위해 대상 기업 100곳 전체를 대상으로 다중회귀분석을 실시하였으며, 내부평판 요인과 직무만족도간의 관계를 분석한 결과는 와 같다.

데이터처리

분석 툴은 R3.3.0을 활용하였으며, 직무만족도와 변수간의 관계는 다중회귀분석, 대기업과 중소기업 두 집단간 요인별 차이는 독립표본 T 검정(T-test)을 실시하였다. 비정형 데이터 분석은 R에서 제공하는 패키지 및 수작업을 병행하여 진행하였다.
연구과제 2의 Group A와 Group B간 내부평판 요인별로 차이에 대한 분석을 위해 각 집단을 독립변수로 설정하고, 내부평판 요인을 종속변수로 하는 독립표본 T 검정(Independent Sample T-test)을 실시하였다. 분석 결과는 <표 5>와 같다.
위와 같이 소셜 미디어에서 수집한 빅데이터를 활용하여 다중회귀분석을 통해 내부평판 요인과 직무만족도간의 상관관계를 분석하였으며, 텍스트 분석을 통해 정성적 평가 내용에 대한 분석을 진행하였다.(그림 2)

성능/효과

“대학 동아리 같은 분위기”, “사람들이 좋다”, “자유로운 분위기”, “젊다”, “개방적이다”, “눈치보지 않고 연차 사용과 칼퇴근이 가능하다”, “지각해도 뭐라 안함” 등과 같은 표현에서 회사 전반적인 자유로운 분위기에 대한 만족감을 확인할 수 있었다.
“신입 급여는 기대하지 말 것”, “연봉이 너무 낮다”, “자유로운 분위기 대신 연봉은 포기해야 함”, “업무 분장이 최악이며 사람관리 못하는 회사”, “시스템이 없다”, “평가 보상 체계의 일관성 필요”, “경력으로는 들어올 만 함”, “초기 멤버와 경력직, 일부 중간관리자는 놀고 먹을 수 있음”, “비정규직은 대체 가능하다는 인식” 등과 같이 낮은 연봉, 체계적인 업무 시스템 부재, 중간 관리자 이상의 역량 부족, 직군간의 차별, 인사관리 문제점과 관련된 내용의 개선을 경영진에게 요구하는 것으로 확인되었다.
‘경영진’ 변수를 제외한 4가지 변수 모두 통계적으로 유의한 수준에서 직무만족도에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, ‘복지 및 급여’ 항목이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
5가지 변수 모두 통계적으로 유의한 수준에서 직무만족도에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, ‘경영진’ 항목이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
다만, 중소기업 50곳을 대상으로 하였을 경우에는 ‘경영진’ 항목이 직무만족도와는 상관없는 것으로 확인되었으며, 대기업 50곳의 경우에는 5가지 요인 모두 직무만족도에 영향을 미치는 것으로 분석 결과가 도출되었다.
대기업과 중소기업의 요인별 차이 분석 결과는 ‘직무만족도’, ‘복지 및 급여’, ‘업무와 삶의 균형’이 유의미한 차이가 있는 것으로 확인되었다.
Group A의 경우 긍정적 의미로 기업명을 직접 언급한 횟수는 총 10회, Group B는 총 1회로 나타났는데, 이는 소속 기업 자체에 대한 자부심이 대기업이 상대적으로 높다는 것을 간접적으로 확인할 수 있었다. 둘째, Group B의 경우 신입 육성, 비정규직에 대한 처우 및 인식 개선, 중간관리자 이상의 역량 배양 등과 같이 인사관리 개선에 대한 필요성이 Group A 대비 상대적으로 많이 제기되었다. 이는 Group B 샘플 기업의 산업 속성, 성장 속도와 시스템 구축의 부정합 등에서 기인한 것으로 판단되며, 해당 기업은 이러한 구성원의 인식을 기업 경영 개선의 참고 사항으로 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
마지막으로 정량적 평가에 기반한 대기업과 중소기업의 요인별 차이 연구결과가 정성적 평가 내용과 일치하는지를 파악하기 위한 비정형 데이터 분석 결과 ‘직무만족도’와 ‘업무와 삶의 균형’ 항목에서 정량적 평가와 반대의 결과가 도출되었다.
분석결과 ‘직무만족도’와 연계한 ‘종합평가’의 경우 Group A 기업의 긍정 비율은 51%(32건), Group B 기업의 긍정 비율은 54%(34건)로 나타났으며, ‘복지 및 급여’에 대한 Group A 기업의 긍정 비율은 73%(46건), Group B 기업의 긍정 비율은 19%(12건)로 나타났다.
분석결과 5가지 변수 모두 통계적으로 유의한 수준에서 직무만족도에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, ‘복지 및 급여’ 항목이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
연구 결과 대상 기업 전체를 분석하였을 경우, ‘승진 기회 및 가능성’, ‘복지 및 급여’, ‘업무와 삶의 균형’, ‘사내문화’, ‘경영진’ 모두 통계적으로 유의미한 수준에서 직무만족도에 영향을 미치는 요인으로 확인되었다.
이러한 분석결과는 의 정량적인 평가 결과와 비교했을 때 ‘직무만족도’와 ‘업무와 삶의 균형’ 항목에서 만족도 비율에서는 차이가 있음을 확인할 수 있다.
Group A와 Group B의 샘플 기업의 정성적 평가 내용을 분석해 본 결과 몇 가지 특이한 점을 확인할 수 있었다. 첫째, 기업명을 직접 언급함으로써 회사에 대한 자부심을 직접적으로 표현하는 빈도는 Group A가 훨씬 높았다. Group A의 경우 긍정적 의미로 기업명을 직접 언급한 횟수는 총 10회, Group B는 총 1회로 나타났는데, 이는 소속 기업 자체에 대한 자부심이 대기업이 상대적으로 높다는 것을 간접적으로 확인할 수 있었다.
통계적으로 유의미한 차이가 확인된 항목은 ‘직무만족도’, ‘복지 및 급여’, ‘업무와 삶의 균형’ 항목으로 모두 Group A가 Group B의 평균보다 높은 것으로 확인되었다.
특히, ‘업무와 삶의 균형’ 항목의 만족도 비율은 Group A 샘플 회사의 경우 8%였지만, Group B 샘플 회사는 52%로 그 차이가 매우 크게 나타났다.

후속연구

이는 동 연구 과제3의 결과 해석의 한계이기도 하다. 셋째, 직무만족도에 영향을 미치는 항목의 세부 요인에 대한 조사가 진행되지 않았다는 점이다. 이는 전통적인 설문조사 방식과의 큰 차이점으로 소셜 미디어에서 사용자의 응답 편의성, 미디어 체류 시간 등을 고려하여 의도하는 바를 명확하게 파악할 수 있는 질문 개발 등과 같은 노력이 필요할 것으 로 판단된다.
둘째, Group B의 경우 신입 육성, 비정규직에 대한 처우 및 인식 개선, 중간관리자 이상의 역량 배양 등과 같이 인사관리 개선에 대한 필요성이 Group A 대비 상대적으로 많이 제기되었다. 이는 Group B 샘플 기업의 산업 속성, 성장 속도와 시스템 구축의 부정합 등에서 기인한 것으로 판단되며, 해당 기업은 이러한 구성원의 인식을 기업 경영 개선의 참고 사항으로 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
정량적인 평가 방법에 대한 정교화를 통해 보완해야 할 것이며, 정성적인 평가의 긍·부정 지수 산출등과 같이 비정형 데이터 분석의 정량화된 결과와의 결합을 통한 새로운 지표 개발이 필요할 것으로 판단된다.
동 연구는 몇 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 연구대상 기업을 리뷰 수 기준으로 제한하여 전체 기업을 대상으로 하였을 때와 연구결과가 다르게 나올 수 있어, 동 연구 결과의 일반화에 대해서는 주의가 필요하다. 둘째, 연구대상 기업의 정성적 평가를 포함한 비정형 데이터 분석을 충분히 진행되지 못하였다.
이와 같은 한계에도 불구하고 소셜 미디어에 기록되는 구성원들의 기업 내부평판은 기업 성과 창출을 위한 구성원 만족도 파악의 중요한 수단으로 활용될 수 있을 것이다. 특히, 정성적 평가 내용을 포함한 비정형 데이터를 분석하여 정량적 평가 내용인 정형 데이터와의 결합을 통한 새로운 ‘직무만족도’ 지표가 개발된다면 더욱 유용할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	소셜 빅데이터 분석 방법은 어떻게 분류되는가?	소셜 빅데이터 분석은 소셜 미디어에서 실시간으로 생성되는 대규모의 데이터를 수집하고 분석하여 통찰을 이끌어 내는 것을 의미하며, 방대한 양의 데이터를 활용하여 다양한 참여자의 생각과 의견을 확인할 수 있고, 조사를 통한 기존의 정보수집 체계의 한계를 보완할 수 있는 새로운 자료수집 방법으로 활용될 수 있다[1][2]. 소셜 빅데이터 분석 방법은 크게 텍스트마이닝(text mining), 오피니언마이닝(opinion mining), 네트워크 분석(network analysis)으로 나눌 수 있으며, 사회적 문제를 해결하고 정부 정책의 수요를 예측하기 위한 수단으로 활용되고 있다[3]. 일반 기업에서도 트렌드 예측, 고객 니즈 발굴, 기업 이미지, 제품과 서비스에 대한 고객 피드백 등을 파악하여 고객 경험 중심의 제품과 서비스 개발을 위한 수단으로 활용하고 있다.
	소셜 빅데이터 분석은 무엇인가?	소셜 빅데이터 분석은 소셜 미디어에서 실시간으로 생성되는 대규모의 데이터를 수집하고 분석하여 통찰을 이끌어 내는 것을 의미하며, 방대한 양의 데이터를 활용하여 다양한 참여자의 생각과 의견을 확인할 수 있고, 조사를 통한 기존의 정보수집 체계의 한계를 보완할 수 있는 새로운 자료수집 방법으로 활용될 수 있다[1][2]. 소셜 빅데이터 분석 방법은 크게 텍스트마이닝(text mining), 오피니언마이닝(opinion mining), 네트워크 분석(network analysis)으로 나눌 수 있으며, 사회적 문제를 해결하고 정부 정책의 수요를 예측하기 위한 수단으로 활용되고 있다[3].
	외부평판 조사는 무엇을 위해 진행되었는가?	이외에도 한국표준협회와 서울대학교 경영연구소의 ‘한국서비스품질지수(KS-SQI, Korean Standard Service Quality Index)’, 동반성장위원회의 ‘동반성장지수’, 여러 브랜드 평가 업체에서 조사되는 브랜드 순위 등과 같이 개별 항목에 대한 기업평판 조사가 진행되고 있다. 이러한 평판 조사는 설문지 형태로 경영자, 산업전문가, 산업분석가, 고객들과 같이 외부 이해관계자 인식 파악을 위해 진행되어 왔고, 기업 역시 외부 이해관계자에게 제품이나 서비스에 대한 긍정적 인식 구축을 목적으로 평판 관리 활동을 전개해 왔다.

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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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