[논문]문화에 따른 개방형 협업 지식공유 활동 비교 연구: 집단주의 문화와 개인주의 문화를 중심으로

백현미; 이새롬

doi:10.15813/kmr.2018.19.2.007

문화에 따른 개방형 협업 지식공유 활동 비교 연구: 집단주의 문화와 개인주의 문화를 중심으로
Cross-cultural Study on Knowledge Sharing in Open Collaboration: Collectivism vs. Individualism 원문보기

지식경영연구 = Knowledge Management Research, v.19 no.2, 2018년, pp.133 - 150

백현미 (한양대학교 ERICA 언론정보대학 정보사회학과) , 이새롬 (경북대학교 경영학부)

Abstract ▼ AI-Helper

To cope with the rapid changes in the corporate environment, the creation of innovative output through various forms of collaboration have been discussed. For open collaborations, contributors who distribute to various countries and cultures are able to share knowledge via the internet without physical rewards or responsibilities. In this study, we focused on the open source software project, which is a representative open collaboration. We investigated the factors that affect the knowledge contribution of developers of various countries within the open collaboration platform. Specifically, we investigated the open collaborative nature of multi-culture developers by dividing cultures according to collectivism and individualism. We collected data on 26,604 developers using a python based web crawler for GitHub which is an open source software development platform, and conducted cross-cultural study. This paper contributes to the field of knowledge management by suggesting various impacts of antecedents such as hireability, and information exposure on knowledge sharing according to culture.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

기존의 문화 비교연구에서 사용하였던 접근법에 따라, 본 연구에서는 집단주의 문화권을 동북아시아(한국, 중국, 일본), 개인주의 문화권을 북미권(미국, 캐나다)으로 분류하여(Aaker & Sengupta, 2000; Han & Shavitt, 1994; Kim & Markus, 1999; Triandis, 1989), 문화권별 OSSD 개발 특성의 차이를 살펴보고자 하였다.
소셜미디어는 관계를 맺는 것이 목적이 되고 정보를 주고 받거나 친밀감을 쌓는 용도로 주로 사용되었다면, 깃허브의 경우 OSSD를 위한 협업 플랫폼으로서의 역할을 수행한다. 따라서 본 연구는 소셜미디어가 아닌 협업을 통한 지식공유를 목적으로 하는 개방형 협업 플랫폼에서의 지식공유 동기요인을 문화권별로 살펴보았다는 점에서 기존 연구와 차이를 보인다. OSSD 플랫폼 소프트웨어를 개발하는 기능뿐만 아니라, 적합한 개발자를 채용하기 위한 수단으로 활용되기도 한다(Huang & Zhang, 2016).
상이한 문화적 배경을 가진 개발자들이 프로젝트에 참여함에도 불구하고, 문화적 요인에 따른 지식공유 활동 차이에 대한 연구는 체계적으로 수행되지 않았다. 따라서, 본 연구에서는 OSSD에 참여하는 개발자들을 문화권별로 분류하여, 서로 다른 문화적 배경을 가지고 있는 개발자들의 지식공유 활동 특성을 살펴보고, 더 나아가 문화권에 따라 지식공유 활동에 영향을 미치는 요인의 차이가 있는지를 검증하고자 한다.
그러므로 다양한 문화권의 개발자들이 협업을 통하여 혁신성과를 창출할 때 문화적 요소를 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 Hofstead (1980)의 연구를 바탕으로 OSSD에 참여하는 개발자들의 문화를 집단주의 문화와 개인주의 문화로 구분하여 살펴보았다. 기존의 문화 비교연구에서 사용하였던 접근법에 따라, 본 연구에서는 집단주의 문화권을 동북아시아(한국, 중국, 일본), 개인주의 문화권을 북미권(미국, 캐나다)으로 분류하여(Aaker & Sengupta, 2000; Han & Shavitt, 1994; Kim & Markus, 1999; Triandis, 1989), 문화권별 OSSD 개발 특성의 차이를 살펴보고자 하였다.
따라서, 개방형 협업에 있어 문화적 차이를 살펴보는 것은 효율적 협업을 위해 필수적이다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 개방형 협업에서의 집단주의 문화권과 개인주의 문화권에 따른 지식공유 양상의 차이를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 OSSD 플랫폼인 깃허브의 집단주의 문화권과 개인주의 문화권 개발자들의 개발 양상의 차이와 함께, 지식공유에 영향을 미치는 요인이 어떻게 다른지를 살펴보았다.
그러나, 소프트웨어 개발이 개발자들의 업무 문화나 규범에 영향을 많이 받음에도 불구하고(Dahlander & Magnusson, 2008; Feliciano, 2015; Laursen & Salter, 2006; 이새롬 외, 2016), OSSD 협업 환경에서의 문화적 차이에 대해 체계적으로 살펴본 연구는 많지 않다. 이에 본 연구는 기존의 연구를 확장하여 OSSD 지식공유에 영향을 미치는 설명변수들이 집단주의 문화와 개인주의 문화에서 어떻게 상이하게 나타나는지를 살펴보고자 하였다. 구체적으로 OSSD 플랫폼에서 지식공유 활동에 영향을 미치는 요인(팔로잉·팔로우 수, 취업희망 여부, 그리고 정보공개 정도)을 중심으로 가설을 검증하였다.
전통적 기업에서의 지식공유의 문화적 차이에 대한 연구뿐만 아니라 개방형 협업에서의 지식공유 활동에 있어서의 문화적 차이에 대한 논의 또한 이루어졌다. 예를 들어, Pfeil et al.

가설 설정

가설1: 개발자의 팔로잉•팔로우 수가 지식공유 활동에 미치는 긍정적 영향은 집단주의 문화권보다 개인주의 문화권에서 더욱 크게 나타날 것이다.
가설2: 개발자의 취업희망 여부가 지식공유 활동에 미치는 긍정적 영향은 집단주의 문화권보다 개인주의 문화권에서 더욱 크게 나타날 것이다.
가설3: 개발자의 개인 정보공개 정도가 지식공유 활동에 미치는 긍정적 영향은 개인주의 문화권보다 집단주의 문화권에서 더욱 크게 나타날 것이다.

제안 방법

(2010)의 연구에서는 변화한 사회 문화를 분석하기 위하여 실용주의(pragmatism)와 쾌락주의(indulgence)를 새로운 요인으로 추가하였다. Hofstede (2011)에서 기존연구에서 도출한 6개의 요인을 효과적으로 분석하기 위하여 결과/과정 중심, 직무/직원 중심, 전문성 정도, 시스템의 개방성 정도, 통제 강도, 그리고 실용적 정도 등의 범주를 세분화하여 제시하였다.
구체적으로 OSSD 플랫폼에서 지식공유 활동에 영향을 미치는 요인(팔로잉·팔로우 수, 취업희망 여부, 그리고 정보공개 정도)을 중심으로 가설을 검증하였다.
둘째, 대표적인 OSSD 플랫폼인 깃허브에서 협업에 참여하고 있는 개발자 26,604명의 실제 활동 데이터를 바탕으로 가설을 검증함으로써 OSSD 지식공유 활동의 문화적 차이에 대한 실증적 근거를 마련할 수 있었다. 기존의 연구에서는 비교문화 연구를 위하여 연구 대상자들에게 문화 차이에 대한 주관적 의견을 설문을 통하여 질문하였다면, 본 연구에서는 다수의 OSSD 개발자들의 실제 지식공유 활동 데이터를 통해 문화에 따른 개발 활동 및 성과의 차이를 확인하였다. 따라서, 본 연구 결과를 바탕으로 서로 다른 문화권 개발자들의 주요 참여 동기에 대해 이해함으로써, 개발자들의 지식공유를 효과적으로 이끌어낼 수 있을 것으로 기대된다.
독립변수로는 개발자의 지식공유 활동에 영향을 미치는 요인으로 팔로우 수, 팔로잉 수, 정보공개, 취업희망을 살펴보았다. 정보공개의 경우 특정 개발자가 본인의 이름, 이메일, 블로그, 기업, 그리고 바이오 정보 중 몇 개의 정보를 공개하고 있는지를 수치화하여 사용함으로써 0에서 5의 값을 갖게 된다.
조절변수는 개발자 프로필의 지역 정보에 쓰여진 국가명을 중심으로 집단주의 여부(집단주의 1, 개인주의 0)를 더미로 수치화하여 사용하였다. 또한 통제변수로는 개발자의 계정을 생성한 이후 활동한 기간, 참여한 프로젝트의 수, 참여한 조직의 수, 즐겨찾기한 프로젝트의 수 등을 고려하였다.
본 연구는 문화에 따른 정보시스템 활용의 행동 차이에 대한 기존 연구들을 확장하여, 최근 주목 받고 있는 개방형 협업의 대표적 형태인 OSSD 활동의 지식공유 특성을 집단주의 문화와 개인주의 문화권으로 분류하여 살펴보았다. ICT 기술의 발전으로 인해 시간과 공간에 제약 받지 않는 개방형 협업은 다양한 문화권의 참여자들의 협업을 가능하게 한다.
둘째, 개발자의 개인 정보를 프로필에 많이 노출시킬수록 지식공유 활동이 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 연구가설 2의 검증을 위해 개인 정보공개 정도가 지식공유에 미치는 영향력에 있어서의 문화권별 차이를 분석하였다. 분석 결과, 집단주의 문화에서 정보공개가 지식공유에 미치는 영향력이 더욱 큰 것으로 나타났다(연구가설 2 지지).
, 2006; 구경모 외, 2017). 이러한 기존 연구를 바탕으로 본 연구에서는 개발자의 최근 일년간의 커밋 수에 자연로그를 취하여 이를 개발자의 지식공유 활동으로 조작적 정의하였다.
이러한 맥락에서, 본 연구는 개방형 협업에서의 집단주의 문화권과 개인주의 문화권에 따른 지식공유 양상의 차이를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 OSSD 플랫폼인 깃허브의 집단주의 문화권과 개인주의 문화권 개발자들의 개발 양상의 차이와 함께, 지식공유에 영향을 미치는 요인이 어떻게 다른지를 살펴보았다.
다른 국가 개발자 수에 비해 중국 개발자 수가 지나치게 많아서, 분석결과가 중국에 의해 치우칠 수 있는 문제점을 해결하고자, 24,199명의 중국 개발자 중 6,148명의 개발자를 무선 표집하였다. 이를 통해 집단주의 국가와 개인주의 국가의 개발자수를 동일하게 하였으며, 중국 개발자 수를 나머지 국가와 크게 차이 나지 않도록 조정하였다. 결론적으로 집단주의 문화권 개발자(13,302명)와 개인주의 문화권 개발자(13,302명) 를 최종 분석 대상으로 표집하였다.
조절변수는 개발자 프로필의 지역 정보에 쓰여진 국가명을 중심으로 집단주의 여부(집단주의 1, 개인주의 0)를 더미로 수치화하여 사용하였다. 또한 통제변수로는 개발자의 계정을 생성한 이후 활동한 기간, 참여한 프로젝트의 수, 참여한 조직의 수, 즐겨찾기한 프로젝트의 수 등을 고려하였다.
박문수, 문형구(2001)의 연구에서는 지식공유와 관련된 연구를 세 가지로 분류하였다. 지식공유의 상황적 맥락과 관련된 요인(조직문화, 리더십, 조직구조, 정보기술, 그리고 보상제도 등), 지식을 전수하거나 전수 받는 당사자(집단 혹은 조직 포함)간의 관계와 관련된 요인(신뢰수준, 친밀감, 상호 영향력, 전수자 특성, 수혜자 특성, 그리고 집단간 경쟁관계 등), 마지막으로 지식의 속성 관련 요인(명문화 가능성, 인과적 모호성, 그리고 지식의 가치 등)으로 나누었다.
본 연구의 기여점은 크게 두 가지로 나뉜다. 첫째, 본 연구는 지식공유 활동에 영향을 미치는 요인을 문화권을 중심으로 비교하였다. 정보시스템 분야에서는 전자상거래 사이트에 대한 충성도(Frost et al.
종속변수로 사용된 개발자의 최근 일년간 커밋 수는 개발자의 OSSD 프로젝트 활동 참여를 대표하는 지표이다. 최근 일년간 커밋수가 정규분포를 따르고 있지 않아, 자연로그를 취하여 정규성을 확보하고 이를 종속변수로 활용하였다. 기존 연구들에서도 개발자 혹은 프로젝트의 혁신성과 또는 지식공유 활동 정도를 측정하기 위하여 커밋 수를 사용하였다(Adams et al.

대상 데이터

파이썬(Python)으로 구축된 웹크롤러를 통해 2015년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 2년간 깃허브 개발자 계정을 만든 한국, 중국, 일본, 미국, 캐나다의 개발자 정보를 수집하였다. 개발자 프로필 페이지의 지역(location)에 국가명으로 한국, 중국, 일본, 미국, 캐나다의 5개국(Korea, China, Japan, USA, Canada) 중 하나를 표시한 개발자를 대상으로 하였으며, 이를 통해 77,395명 개발자의 데이터를 수집하였다. 이 중 최근 일년간 전혀 커밋을 하지 않은 개발자는 분석 대상에서 제외함으로써 44,655명의 개발자(한국: 3,002명, 중국: 24,199명, 일본: 4,152명, 미국: 6,841명, 캐나다: 6,461명)를 일차적으로 필터링하였다.
이를 통해 집단주의 국가와 개인주의 국가의 개발자수를 동일하게 하였으며, 중국 개발자 수를 나머지 국가와 크게 차이 나지 않도록 조정하였다. 결론적으로 집단주의 문화권 개발자(13,302명)와 개인주의 문화권 개발자(13,302명) 를 최종 분석 대상으로 표집하였다. 수집된 데이터는 개발자의 계정 생성 날짜, 참여한 공공 리퍼지토리(public repository)의 수, 참여한 조직(organization)의 수, 팔로우·팔로잉 수, 즐겨찾기(starring)한 리퍼지토리의 수, 최근 일년간 기여한 커밋 수(year contribution), 정보공개 여부(이름, 이메일, 블로그, 기업, 그리고 바이오 정보), 취업희망 여부 등의 정보를 포함한다.
이 중 최근 일년간 전혀 커밋을 하지 않은 개발자는 분석 대상에서 제외함으로써 44,655명의 개발자(한국: 3,002명, 중국: 24,199명, 일본: 4,152명, 미국: 6,841명, 캐나다: 6,461명)를 일차적으로 필터링하였다. 다른 국가 개발자 수에 비해 중국 개발자 수가 지나치게 많아서, 분석결과가 중국에 의해 치우칠 수 있는 문제점을 해결하고자, 24,199명의 중국 개발자 중 6,148명의 개발자를 무선 표집하였다. 이를 통해 집단주의 국가와 개인주의 국가의 개발자수를 동일하게 하였으며, 중국 개발자 수를 나머지 국가와 크게 차이 나지 않도록 조정하였다.
본 연구에서는 가설 검증을 위하여 파이썬(Python)으로 개발된 웹크롤러를 통해 깃허브(www.github.com)에서 활동 중인 개발자들의 데이터를 수집하였다. 한국, 중국, 일본, 미국, 그리고 캐나다로 구성된 5개국 26,604명의 개발자 데이터를 분석에 활용하였으며, 개발자 프로필에 제공된 지역 정보를 기반으로 26,604명의 개발자를 집단주의 문화권 개발자(13,302명)와 개인주의 문화권 개발자(13,302명)로 분류하였다.
분석 대상인 26,604명의 개발자를 대상으로 변수들의 기술통계 분석을 실시하였다 실시하였다(표 2 참조). 개발자의 연간 평균 커밋 수는 평균 127.
수집된 데이터는 개발자의 계정 생성 날짜, 참여한 공공 리퍼지토리(public repository)의 수, 참여한 조직(organization)의 수, 팔로우·팔로잉 수, 즐겨찾기(starring)한 리퍼지토리의 수, 최근 일년간 기여한 커밋 수(year contribution), 정보공개 여부(이름, 이메일, 블로그, 기업, 그리고 바이오 정보), 취업희망 여부 등의 정보를 포함한다.
개발자 프로필 페이지의 지역(location)에 국가명으로 한국, 중국, 일본, 미국, 캐나다의 5개국(Korea, China, Japan, USA, Canada) 중 하나를 표시한 개발자를 대상으로 하였으며, 이를 통해 77,395명 개발자의 데이터를 수집하였다. 이 중 최근 일년간 전혀 커밋을 하지 않은 개발자는 분석 대상에서 제외함으로써 44,655명의 개발자(한국: 3,002명, 중국: 24,199명, 일본: 4,152명, 미국: 6,841명, 캐나다: 6,461명)를 일차적으로 필터링하였다. 다른 국가 개발자 수에 비해 중국 개발자 수가 지나치게 많아서, 분석결과가 중국에 의해 치우칠 수 있는 문제점을 해결하고자, 24,199명의 중국 개발자 중 6,148명의 개발자를 무선 표집하였다.
파이썬(Python)으로 구축된 웹크롤러를 통해 2015년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 2년간 깃허브 개발자 계정을 만든 한국, 중국, 일본, 미국, 캐나다의 개발자 정보를 수집하였다. 개발자 프로필 페이지의 지역(location)에 국가명으로 한국, 중국, 일본, 미국, 캐나다의 5개국(Korea, China, Japan, USA, Canada) 중 하나를 표시한 개발자를 대상으로 하였으며, 이를 통해 77,395명 개발자의 데이터를 수집하였다.
com)에서 활동 중인 개발자들의 데이터를 수집하였다. 한국, 중국, 일본, 미국, 그리고 캐나다로 구성된 5개국 26,604명의 개발자 데이터를 분석에 활용하였으며, 개발자 프로필에 제공된 지역 정보를 기반으로 26,604명의 개발자를 집단주의 문화권 개발자(13,302명)와 개인주의 문화권 개발자(13,302명)로 분류하였다. 수집된 데이터를 기반으로 팔로잉·팔로우 수, 취업희망 여부, 개발자의 개인 정보공개가 지식공유 활동(커밋 기여) 정도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 다중회귀분석모형을 실시하고, 문화별 영향력의 차이를 살펴보기 위해 통계적 검증을 추가로 실시하였다.

데이터처리

수집된 데이터를 기반으로 팔로잉·팔로우 수, 취업희망 여부, 개발자의 개인 정보공개가 지식공유 활동(커밋 기여) 정도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 다중회귀분석모형을 실시하고, 문화별 영향력의 차이를 살펴보기 위해 통계적 검증을 추가로 실시하였다.
셋째, 취업을 희망하는 개발자일수록 지식공유 활동이 활발한 것으로 나타났다. 연구가설 3의 검증을 위해 취업희망 여부가 지식공유 활동에 미치는 영향력에 있어서의 문화권별 차이를 Chin의 T-검정을 통해 분석하였다. 분석 결과, 집단주의 문화보다 개인주의 문화에서 취업을 희망하는 개발자들이 더욱 지식공유 활동을 활발하게 하는 것으로 나타났다(연구가설 3 지지).
이 연구에서는 집단주의와 개인주의 문화권 그룹별로 다중회귀분석을 실시하고, Chin의 T-검정을 통해 조절효과에 대한 가설을 검증하였다. Chin (2004)이 제안한 아래 수식을 활용하여, 집단주의와 개인주의 문화간 지식공유 활동에 영향을 미치는 요인의 영향력 차이를 검증하였다.

이론/모형

이 연구에서는 집단주의와 개인주의 문화권 그룹별로 다중회귀분석을 실시하고, Chin의 T-검정을 통해 조절효과에 대한 가설을 검증하였다. Chin (2004)이 제안한 아래 수식을 활용하여, 집단주의와 개인주의 문화간 지식공유 활동에 영향을 미치는 요인의 영향력 차이를 검증하였다.
본 연구에서는 Hofstede (1980)의 문화 분류 중 집단주의와 개인주의를 기준으로 문화를 구분하였다. Hofstede (1980)의 분류가 제시된 이후 다양한 연구에서 집단주의와 개인주의를 기준으로 문화를 분류한 연구가 수행되었다(Alves et al.

성능/효과

또한 개발자의 협업 성과에 영향을 미치는 요인 또한 문화권에 따라 달리 나타났다. 개인주의 문화권에서는 취업희망 여부가 집단주의 문화권에 비해 지식공유 활동에 더욱 큰 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 집단주의 문화권에서는 개인 정보공개 정도가 지식공유 활동에 미치는 영향이 개인주의 문화권보다 큰 것으로 나타났다.
수집된 데이터를 기반으로 팔로잉·팔로우 수, 취업희망 여부, 개발자의 개인 정보공개가 지식공유 활동(커밋 기여) 정도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 다중회귀분석모형을 실시하고, 문화별 영향력의 차이를 살펴보기 위해 통계적 검증을 추가로 실시하였다. 그 결과, 집단주의 문화권보다 개인주의 문화권의 개발자일 경우, 취업희망 여부가 지식공유 활동에 미치는 영향이 컸으며, 정보공개가 지식공유 활동에 미치는 영향은 집단주의 문화권이 더 큰 것으로 나타났다.
집단주의 문화와 개인주의 문화에서의 OSS 활동의 차이를 살펴보기 위해 한국, 중국, 일본은 집단주의 문화권, 미국, 캐나다는 개인주의 문화권으로 분류하였다(Aaker & Sengupta, 2000; Han & Shavitt, 1994; Kim & Markus, 1999; Triandis, 1989; 박용석 외, 2012). 두 문화간 개방형 협업 활동 특성에 대한 T-검정을 실시한 결과, 개인주의 국가의 개발자들은 취업 희망자의 비율이 높은 반면, 집단주의 국가의 개발자들은 연간 커밋 수, 참여한 프로젝트의 수, 즐겨찾기한 프로젝트의 수, 팔로우 수, 팔로잉 수, 프로필에 공개한 개인정보 수가 많은 것으로 나타났다. 개인주의 문화의 경우 개인의 실적이나 이득을 목표로 하므로(Hofstede, 1991), 취업이 개인주의 문화권 개발자들의 OSSD 주요 참여 동기가 된다고 볼 수 있다.
두 문화간 개방형 협업 활동 특성을 비교 분석한 결과, 개인주의 문화권의 개발자들은 취업 희망의 비율이 높은 것으로 나타난 반면, 집단주의 문화권의 개발자들은 팔로잉·팔로우 수, 공개한 개인 정보의 수가 많은 것으로 나타났다.
둘째, 개발자의 개인 정보를 프로필에 많이 노출시킬수록 지식공유 활동이 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 연구가설 2의 검증을 위해 개인 정보공개 정도가 지식공유에 미치는 영향력에 있어서의 문화권별 차이를 분석하였다.
둘째, 대표적인 OSSD 플랫폼인 깃허브에서 협업에 참여하고 있는 개발자 26,604명의 실제 활동 데이터를 바탕으로 가설을 검증함으로써 OSSD 지식공유 활동의 문화적 차이에 대한 실증적 근거를 마련할 수 있었다. 기존의 연구에서는 비교문화 연구를 위하여 연구 대상자들에게 문화 차이에 대한 주관적 의견을 설문을 통하여 질문하였다면, 본 연구에서는 다수의 OSSD 개발자들의 실제 지식공유 활동 데이터를 통해 문화에 따른 개발 활동 및 성과의 차이를 확인하였다.
개인주의 문화의 경우 개인의 실적이나 이득을 목표로 하므로(Hofstede, 1991), 취업이 개인주의 문화권 개발자들의 OSSD 주요 참여 동기가 된다고 볼 수 있다. 반면, 집단주의 문화권인 중국, 일본, 한국의 경우 팔로잉과 팔로우 수나 팔로우에 대한 팔로잉의 비율이 개인주의 문화권보다 높게 나타났다. 이는 연결적 사회자본을 중요시하는 개인주의 문화권에서 팔로잉·팔로우 수가 높을 것이라는 논리와는 상반된 결과이다.
기존 많은 연구에서는 취업을 위해 많은 개발자들이 자발적으로 OSSD에 참여하고 있음을 밝힌 바 있지만(Lerner & Tirole, 2002; Shah, 2006), 취업이 OSSD 참여의 동기로서 문화권별로 그 중요도가 얼마나 다른지는 살펴본 적이 없었다. 본 연구를 통해 개인의 성과와 목적에 더 집중하고 있는 개인주의 문화권에서 취업희망 여부가 더욱 중요한 동기로 작용함을 확인할 수 있었다. 또한 평판(reputation) 또한 OSSD의 주요한 동기로 주목 받고 있다.
하지만, 평판을 쌓고자 하는 개발자들의 동기가 협업 참여에 미치는 영향이 체면을 중시하는 집단주의 문화와 실리를 중요시하는 개인주의 문화에서 어떻게 다른지는 검증된 바 없다. 본 연구에서는 체면을 중시하는 집단주의 문화권에서 개인의 정보개방 정도가 지식공유 활동에 미치는 영향이 큼을 확인하였다.
연구가설 3의 검증을 위해 취업희망 여부가 지식공유 활동에 미치는 영향력에 있어서의 문화권별 차이를 Chin의 T-검정을 통해 분석하였다. 분석 결과, 집단주의 문화보다 개인주의 문화에서 취업을 희망하는 개발자들이 더욱 지식공유 활동을 활발하게 하는 것으로 나타났다(연구가설 3 지지).
연구가설 2의 검증을 위해 개인 정보공개 정도가 지식공유에 미치는 영향력에 있어서의 문화권별 차이를 분석하였다. 분석 결과, 집단주의 문화에서 정보공개가 지식공유에 미치는 영향력이 더욱 큰 것으로 나타났다(연구가설 2 지지).
09개로 조직에 가입하여 OSSD 활동을 수행하는 개발자는 많지 않은 것으로 나타났다. 분석 대상 개발자들은 4.5명의 팔로우 수와 5.4명의 팔로잉 수를 평균적으로 가지며, 5개의 개인정보 중 평균 2.59개의 개인정보를 공개하며, 평균 20.8%의 개발자가 취업을 희망하고 있는 것으로 나타났다.
셋째, 취업을 희망하는 개발자일수록 지식공유 활동이 활발한 것으로 나타났다. 연구가설 3의 검증을 위해 취업희망 여부가 지식공유 활동에 미치는 영향력에 있어서의 문화권별 차이를 Chin의 T-검정을 통해 분석하였다.
연구가설 1의 검증을 위해 팔로잉·팔로우 수가 지식공유 활동에 미치는 문화권별 영향력 차이를 분석한 결과, 개인주의 문화에서 팔로잉·팔로우 수가 지식공유 활동에 미치는 영향력이 큰 것으로 나타나긴 하였으나, 두 문화권별 영향력 차이는 유의미한 수준은 아닌 것으로 나타났다(연구가설 1 기각).
첫째, 팔로잉·팔로우 수의 증가는 지식공유 활동에 정(+)의 유의한 영향을 보이는 것으로 나타났다.

후속연구

소프트웨어 개발은 개발 문화나 협업 방식이 개발자들의 참여나 지속적인 협업에 많은 영향을 주기 때문에, 프로젝트 개설자가 개발자들에게 해당 문화의 특성에 따른 적절한 동기부여를 해주는 것이 중요하다. OSSD 뿐만 아니라, 더 나아가 다양한 문화권의 참여자들로 구성된 개방형 협업의 거버넌스에 있어서도, 문화권에 따른 특성을 이해하고 이를 기반으로 거버넌스 전략을 도출하거나 플랫폼을 디자인한다면 보다 효율적인 개방형 협업 운영이 가능할 것이다.
첫째, 패널 데이터를 확보하여 OSS 개발자들의 개방형 협업활동의 변화 양상을 시계열적 변화를 통해 살펴볼 수 있을 것이다. 둘째, 5개국 개발자 이외 다양한 국가의 문화 차이를 살펴보기 위해 개발자가 소속된 국가의 범위를 확대하여 연구를 수행할 수 있을 것이다. 특히, 국가별로 사용하는 언어가 다르기 때문에 OSSD 프로젝트와 같이 다양한 문화권의 사람들이 상호 소통할 경우 영어권 및 비영어권으로 나누어(Goettsch, 2014) 언어의 차이와 협업 성과와의 관계를 살펴볼 수 있을 것이다.
기존의 연구에서는 비교문화 연구를 위하여 연구 대상자들에게 문화 차이에 대한 주관적 의견을 설문을 통하여 질문하였다면, 본 연구에서는 다수의 OSSD 개발자들의 실제 지식공유 활동 데이터를 통해 문화에 따른 개발 활동 및 성과의 차이를 확인하였다. 따라서, 본 연구 결과를 바탕으로 서로 다른 문화권 개발자들의 주요 참여 동기에 대해 이해함으로써, 개발자들의 지식공유를 효과적으로 이끌어낼 수 있을 것으로 기대된다.
특히, 국가별로 사용하는 언어가 다르기 때문에 OSSD 프로젝트와 같이 다양한 문화권의 사람들이 상호 소통할 경우 영어권 및 비영어권으로 나누어(Goettsch, 2014) 언어의 차이와 협업 성과와의 관계를 살펴볼 수 있을 것이다. 셋째, 개발자간 상호협력(동일한 조직에서 멤버로 활동하는지 여부, 동일한 프로젝트에서 개발자로 활동하는지 여부 등)에 있어 이질적 문화간 상호작용이 잘 이루어지고 있는지 실증 분석함으로써, 문화의 차이를 넘어서는 개방형 협업이 실제로 이루어지고 있는지 또한 향후 연구로 살펴볼 수 있을 것이다.
본 연구의 한계점을 극복하고 이론적 기여를 확대하고자 향후 연구에서는 다음을 살펴보고자 한다. 첫째, 패널 데이터를 확보하여 OSS 개발자들의 개방형 협업활동의 변화 양상을 시계열적 변화를 통해 살펴볼 수 있을 것이다. 둘째, 5개국 개발자 이외 다양한 국가의 문화 차이를 살펴보기 위해 개발자가 소속된 국가의 범위를 확대하여 연구를 수행할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대다수의 OSSD 프로젝트가 실패하는 이유는?	, 2014), 성공적인 OSSD 프로젝트 운영을 위해서 지식공유 활동에 영향을 미치는 요인을 밝힐 필요가 있다. OSS는 개발자들이 자발적으로 복잡한 전문지식과 기술을 공유하는 과정을 통하여 개발되므로, 결과물은 개발자들의 특성이나 문화에 많은 영향을 받는다 (Dahlander & Magnusson, 2008; Feliciano, 2015; Laursen & Salter, 2006; 이새롬 외, 2016). 이러한 이유로 경영학 분야에서는 각기 다른 문화권의 직원들이 협업하는 다국적 기업의 혁신 성과에 영향을 미칠 수 있는 문화적 요소에 대한 연구가 수행되어 왔다 (Shane, 1995).
	개방형 협업이란?	, 1992; 이종선 외, 2016). 개방형 협업이란 혁신 성과를 달성하기 위해 외부의 자원을 활용해 협업을 진행하는 방식이다(강신형 외, 2016). 대표적인 개방형 협업으로는 오픈소스 소프트웨어 개발(open source software development: OSSD)이 있으며, 이는 불특정 다수의 개발자들이 자발적인 협력을 통해 소프트웨어를 개발하는 활동이다.
	개방형 협업을 활용하는 이유는?	다양한 분야의 기업들이 기술개발에 있어 빠른 혁신 성과를 달성하기 위하여 개방형 협업을 활용하고 있다(Chesbrough, 2003; Grandstrand et al., 1992; 이종선 외, 2016).

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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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