생성형 AI의 질적 데이터 분석 활용: 분석인가, 단순 대화인가?

연구자와 기업가들은 질적 데이터 분석에 생성형 인공지능(GenAI) 도구를 적용하는 방안을 적극적으로 모색하고 있습니다. 자동 코딩 및 주제 분석부터 가상 연구 보조 역할에 이르기까지, 질적 연구에서 GenAI의 잠재적 응용 분야는 광범위해 보입니다. 본 논문은 GenAI가 어떤 기술적 인공물인지 근본적인 질문을 던지고, 질적 데이터 분석에 적합한지 평가합니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)에 초점을 맞춰 GenAI에 대한 접근 가능하고 기술적으로 정보에 입각한 분석을 제공하며, 질적 데이터 분석에서 GenAI 사용의 혁신적 잠재력에 대한 주장을 검증합니다. 이 평가는 중요한 단점들을 밝혀내며, 경영 연구자들이 이 기술을 비판 없이 수용할 경우 용납할 수 없는 인식론적 위험을 초래할 수 있음을 보여줍니다. 본 연구는 이러한 인식론적 위험을 탐색하고, 질적 데이터 분석의 본질이 의미 해석, 즉 본질적으로 인간의 능력에 있음을 강조합니다. 이는 GenAI의 한계를 명확히 하고, 인간 중심의 질적 연구 방법론의 중요성을 재확인하는 계기가 됩니다.