논문 주제 선정, 박사도 처음엔 이 3가지를 본다.

“논문을 써야 하는데 주제를 못 정하겠습니다.”

 

연구 코칭을 하다 보면 가장 먼저 듣는 말 중 하나이다.

 

관심 있는 분야는 분명한데 막상 제목을 쓰려고 하면 너무 넓어진다.

반대로 이것저것 찾아보다 보면 이미 비슷한 연구가 있는 것 같아 다시 처음으로 돌아가기도 한다.

 

석사나 박사 과정에서 처음 연구를 시작하는 분이라면 특히 그렇다.

저도 처음부터 연구 주제를 한 번에 정했던 것은 아니다.

 

저는 숭실대학교 일반대학원에서 경영학 박사학위를 받았고,

현재 연구 컨설팅과 데이터분석 자문을 진행하면서 대학에서 빅데이터분석과 경영활용 등을 강의하고 있다.

 

그래서 오늘은 논문 주제를 정할 때 무엇부터 확인해야 하는지 초보 연구자의 눈높이에서 이야기하겠다.

 

 

 

 

많은 분들이 주제를 찾을 때 ‘좋은 주제’를 먼저 찾으려고 한다.

그런데 실제로는 순서가 조금 다르다.

 

 

* 먼저 이것부터 확인하세요!!

 

첫 번째는 "내 관심사가 연구 가능한 질문으로 바뀔 수 있는가?"이다.

 

예를 들어 “인공지능이 직장에 미치는 영향이 궁금하다”는 관심 분야로는 괜찮다.

하지만 그대로는 연구주제가 너무 넓다.

 

누구를 대상으로 할 것인지, 어떤 인공지능 활용을 말하는지, 어떤 영향을 확인할 것인지가 정해져 있지 않기 때문이다.

 

이때 질문을 조금씩 좁혀야 한다.

 

“직장인의 생성형 AI 사용이 업무성과에 어떤 영향을 미치는가?”

 

여기서 다시 대상과 변수를 구체화하면 연구문제에 가까워진다.

 

좋은 연구주제는 멋있어 보이는 문장이 아니라 연구 질문이 구체적으로 설명되는 상태에 가깝습니다.

 

 

 

두 번째는 "이미 발표된 연구와 어떻게 연결되는가"이다.

 

주제를 정했다고 바로 논문을 쓰기 시작하면 안 된다.

 

선행연구를 찾아봐야 한다.

 

내가 생각한 변수가 이미 연구됐는지, 어떤 관계가 검증됐는지, 아직 충분히 다뤄지지 않은 부분은 무엇인지 확인해야 한다.

 

AI Research의 연구 코칭에서도 연구 아이디어를 구체화한 뒤 선행연구를 검색하고,

그 결과를 연구모형과 연결하는 흐름을 중요하게 보고 있다.

연구 지원 서비스의 설계 역시 연구주제 구체화와 선행연구 검색을 별도 단계로 구성하고 있다.

 

 

 

세 번째는 "실제로 자료를 구할 수 있는가?"이다.

 

여기서 많은 초보 연구자가 놓친다.

연구하고 싶은 주제가 있어도 대상자를 모집할 수 없거나 필요한 데이터를 확보할 수 없다면 연구 설계를 다시 고민해야 한다.

 

예를 들어 특정 직군 1,000명을 대상으로 설문해야 하는데 현실적으로 접근할 방법이 없다면 처음부터 다른 연구대상이나 자료 수집 방법을 검토하는 편이 낫다.

 

연구주제를 정할 때는 관심도 중요하지만 연구 가능성을 함께 봐야 한다.

 

연구 아이디어를 연구 가능한 주제로 구체화하는 과정에서 연구 가능성을 평가하고,

구체화 질문과 유사 선행연구를 확인하도록 설계된 자료도 이 원칙을 반영하고 있다.

 

 

 

이채현 대표  연구 컨설팅 및 데이터분석 자문 대표 컨설턴트

숭실대학교 일반대학원 경영학과 경영정보시스템 전공 박사

숭실대학교 경영학부 빅데이터분석 및 경영활용 겸임교수

연구방법과 데이터분석 관련 연구 및 학술지 논문 경험

논문·학술지 작성 관련 저서 집필 경험

 

 

주제를 정하는 순서가 연구의 방향을 바꾼다.

논문 주제 선정에서 기억하실 것은 세 가지이다.

 

관심 분야를 연구질문으로 좁히고, 선행연구와 연결하고, 실제 자료를 확보할 수 있는지 확인하는 것.

 

이 세 가지를 통과하면 그다음에 연구모형과 연구방법을 설계하기가 훨씬 수월해진다.

 

반대로 이 과정을 건너뛰고 제목부터 멋있게 만들려고 하면 나중에 연구방법이나 통계 단계에서 다시 돌아오는 일이 생길 수 있다.

 

 

 

제가 이 글을 쓴 이유도 여기에 있다.

처음 논문을 쓰는 분들이 ‘내가 연구를 못해서 시작하지 못하는 것’이라고 생각하지 않으셨으면 한다.

 

연구는 처음부터 답을 알고 시작하는 작업이 아니라, 좋은 질문을 하나씩 구체화해 가는 과정에 가깝다.

 

글로 일반적인 기준을 정리해드렸지만 실제 주제는 전공, 연구대상, 자료 확보 가능성에 따라 달라질 수 있다.

 

 

처음 논문을 쓰는 단계라면 주제 하나를 정하는 데도 막막할 수 있다.

 

그럴수록 제목부터 완성하려 하기보다 내가 궁금한 것, 이미 밝혀진 것, 실제로 확인할 수 있는 것을 차례대로 살펴보자!

 

그 세 가지가 만나는 지점에서 연구의 출발점이 만들어진다.

 

AI Research 역시 이런 초보 연구자의 연구 과정을 기준으로 연구주제 선정부터 연구설계, 통계, 논문 작성과 심사 준비까지 단계별 코칭을 제공한다.

 

논문 주제 선정이 막혔다면,

혼자 제목을 붙잡고 있기보다 현재 아이디어가 어느 단계에서 막혀 있는지부터 확인하는 편이 시간을 아끼는 방법이다.

 

 

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