Q방법론의 이해와 적용
김흥규(한국외국어대 신문방송학과 교수)
4. R방법론과의 비교
먼저 Q방법론(이하 Q라 부름)이 기존의 R방법론(이하 R이라 부름)과 비교해 가장 두드러진 특성은 Q가 인간의 주관적 속성인 선호, 감정, 이상, 아름다움, 취향 등을 측정하는 것이라면 R은 예컨대 수리능력, 언어능력, 지능과 같은 객관적 속성에 관한 것이다. 한편 Q와 차이를 통계학적으로 설명한다면 R에서의 변인은 측정항목이나 자극(stimuli)인데 반해 Q에서의 변인을 '사람'(a person)이라는 점이다. 따라서 Q의 분석자료 매트릭스는 행과 열이 되집혀진 상태로 배열되었지만 Q가 단순히 '거꾸로 한 R'(inverted R)이라고는 볼 수 없다. 이것은 Q가 인간의 주관적 내면세계를 탐구하는 것으로 출발하며, 이미 설명한 바대로 철학과 그 이론이 R의 그것과는 양립할 수 없는(incommensurable) 것이기 때문이다.
R에서는 모집단의 모든 사람들에게 객관적이며 측정될 수 있는 속성이나 특성에 관심을 갖는다. 즉, 인간 행위를 분자화시킨 요소인 변인 a, b사이의 관계가 궁극적인 관심사이다. R방법론자에게는 예컨대 광고의 노출빈도(a)와 상품의 호감도(b) 사이에 "어떠한 관계가 있는가?"라는 문제가 놓여있다. 그들은 기본적으로 전체란 부분의 합이라고 생각하므로 한 현상을 부분으로 쪼개어 분석한다.
그러나 Q에서는 한 현상이란 총체적인 반응(시각, 생각, 이미지 등의)이며 이것은 주관적이고 쪼개어 분석할 수 없는 것이다.
따라서 한 개인으로부터의 행 위적 총체(behavior totality)로서 변인(variate) A, B사이의 관계에 초점이 맞춰진다. 예컨대, Q방법론자는 광고에 대한 "너의 전체적인 시각(A)과 나의 시각(B) 사이의 관계는 무엇인가?"라는 문제에 관심을 갖는다. 바꾸어 표현하면, R에서는 어떤 사람 A가 B보다 척도 X(예를 들어 능력, 특성 등)에 있어 높은 점수를 받았다면 A는 B보다 X를 더 많이 갖고 있다고 가정한다. 여기서 중요시하는 것은 A와 B사이의 차이이다. 그러나 Q에서는 한 사람이 Q항목(예를 들어 진술문 등) A, B, C를 그 사람에게 있어 의미의 상대적 중요성에 따라 순서를 정하기 때문에 그 사람에게는 항목 A가 B나 C보다, 그리고 B는 C보다 좀 더 중요하다는 한 개인 내의 의미성에 관심을 갖는다. 따라서 R은 점수를 얻기 때문에 수동적이고 Q는 점수를 부여하므로 능동적이며, R은 피험자가 갖고 있는 어떤 의미의 객관적 표현이고 Q는 피험자에 의한 인상(impression)의 주관적 제시이다. R은 사건의 발생occurrence)이며, Q는 과정(operant)인 것이다. R에서는 조작적 정의와 타당도가 필수조건이다. 만일 사람과 사람 사이의 표준적 의미(standard meaning)를 가정할 수 없다면 개인 A가 개인 B보다 X척도에 있어서 높은 점수를 갖는다라는 발견은 아무런 의미가 없기 때문이다. 예를 들어, R에서는 두 사람이 같은 점수를 얻었다면 그것은 두 사람에게 같은 정도의 의미를 갖는다. 따라서 R의 척도(ratingscale)는 마치 온도계와 같이 선험적(a priori) 의미를 가져야 한다. 그것은 결국 R에서는 커다란 사례수를 필요로 한다는 것인데 그렇게 해야만 개인적 의미가 사라지고 비로소 산술평균은 '진실된 의미'(오차 속에서의)의 표현으로 남게 된다. Q에서의 조작적 정의보다는 operant response가 강조되며, 외적 타당도(external validity)의 개념도 그 의미를 상실한다. 그것은 한 개인의 시각에 어떠한 외부적 기준을 갖지 못한다는 Q의 확고한 신념때문이다. 다음의 가정들은 기술적인 측면에서 R과 Q의 가장 커다란 차이를 보여준다. R에서 사람들(표본)간의 점수차는 사람들이 갖고있는 그 변인의 속성에 있어서의 개인차(individual difference)를 반영한다라는 이론에 의존한다. 반대로 Q는 진술문들(Q-statements)간의 점수차는 그 사람에 있어 진술문들이 갖는 중요도의 차이를 반영하는 것이므로 '의미성에 있어서 개인내의 차이(intra-individual difference insignificance)에 근거한다.
Stephenson 의 제자인 Steven Brown은 Q와 R의 차이를 설명하기 위해 인간의 신체부위를 25가지로 나누어 측정하고(N=20) 이를 R과 Q의 인자분석을 통해 다시 인간의 모습을 재현시켰다. (그림 1)은 20명을 대상으로 측정한 각 신체부위별 그림이며, (그림 2)는 20명으로부터 수집된 자료를 주인자분석을 통해 8개의 인자를 추출한 후 각 부위별 인자점수(factor score)를 구하고 이를 기초로 사람의 모습을 재현시킨 것이다 (그림 2)는 원래의 사람모습 (그림 1)과 매우 유사하다. 그러나 이러한 분석은 인간 신체의 유사성을 확인해주는 역할을 할 뿐이며, 측정 단위의 통일성(universality)이라는 제한된 조건하에서만 행해지는 결과일 뿐이다. 그러나 Stephenson의 심리학에서는 개인차(individual difference)란 용어를 사용하지 않는다. 예를 들어 Stephenson은 "외향적인 사람이란 외향성의 측정 결과라고 생각하지 평균 이상인 사람"이라고 생각하지 않는다. 왜냐하면 그것은 연구자가 임의로 설정한 기준보다는 덜 객관적이기 때문이다. Q분석은 개인차의 관점에서가 아니라 질적인 종류의 경험적 발견으로부터 시작된다. (그림 2)는 신체 각부위에 점수가 주어진 경우이지만 이와는 달리 주관적인 의미에 있어 각 신체부위가 갖는 중요성에 따라 점수가 주어질 수 있겠다. 즉 20명 각자에게 나에게 가장 중요한' 신체부위에 +4점을, '나에게 가장 중요하지 않는' 신체부위에-4점을 주고, 이 두 양극점 사이에는 중요성의 강도가 약한 것들이 오도록 분류시켰다. 이러한 자료로부터 우리는 20
IV. Q-technique과 광고연구
Q방법론이란 한마디로 주관성 측정을 위해 고안된 통계모형이고, 동시에 심리학적이론이며 또한 과학철학이다. 본 장에서는 주로 이상에서 논의한 이론적 관점에서 Q-technique과 관련된 실제적 개념을 특히 광고연구에 적용시켜 다루고자 한다.
1. Q-sampling
Q방법론에서의 표집방법은 인간행위에 관한 다른 연구보다도 더 많은 주의를 요한다. 그것은 Q의 목적이나 철학적 차이 때문이기도 하겠지만 실제적인 면에서 더욱 그렇다. Q의 표집방법과 절차를 논의하기에 앞서 먼저 Q-sampling에 사용되는 용어와 개념을 간단히 소개하고자 한다.
① 항목(item):응답자에 의해 분류되어지는 물체(thing)를 가르키는 것으로 자극항목(stimulus item)이라고도 부른다. 카드 위에 인쇄된 진술문(statement)이 Q항목으로 가장 많이 이용된다. 항목은 이론상 어떠한 것도 될 수 있지만 다음의 두 가지 원칙이 지켜져야 한다. 첫째 그것은 손으로 옮겨 분류할 수 있는 것이라야 하며, 둘째 그것은 분류하는 응답자가 어떤 의견을 표현할 수 있는 자아참조적(self-referent)인 것이어야 한다. 항목은 진술문 이외에도 사진, 그림, 향수병, 넥타이, 신문기사의 제목 등 무수히 많으며 광고연구에서는 잡지광고물도 좋은 항목이 될 수 있다. 텔레비전 광고물도 최근 가정용 VTR 의 보급으로 sort가 가능해졌다. ② Q-population:Q연구를 위해 수집된 항목의 집합체를 말한다. 이것은 한 문화안에서 공유되는 의견의 총체인 concourse의 개념으로 생각해도 무방하다.
③ Q-sample:Q-population으로부터 추출된 항목을 의미한다
④ Q-sorting:한 응답자가 Q-sample을 분류하는, 즉 각 항목에 점수를 부여하는 과정을 말한다.
⑤ Q-sort:Q-sorting의 결과를 가르킨다. 하나의 Q-sort는 한 개인의 주관성을 나타내는 모형(model)이다.
⑥ Structured Q-sample:구조화된 Q-sample이란 이론이나 가설의 특정 변인에 따라 선정된 항목을 가리킨다.
⑦ Unstructured Q-sample :특정 변인을 고려치 않고 선정된 항목집단을 가리킨다.
⑧ P-popuiation:응답자로 생각될 수 있는 집합체를 말한다.
⑨ P-sample:P-population으로부터 추출된 사람(들)을 가리킨다. R방법과 비교할 때, Q에서의 Sampling은 간단치 않다. R에서는 표본이 사람이므로 모집단의 목록을 입수하여 대표성을 갖도록 체계적으로 추출하고 또한 표본의 특성으로부터 모집단의 특성을 추론한다. 그러나 Q의 관심은 사람에 있으므로 표본(Q-sample)으로부터 모집단(Q-population)을 추론하는 것은 관심의 대상에서 제외된다.
1. 비구조화된 Q-Sample
Q-sample은 구조화된(structured) 것과 비구조화된(unstructured) 것이 있는데 표집과정과 목적이 다르므로 각각 나누어 설명하기로 한다. 먼저 비구조화된 표본(tonstructured Q-sample)은 사람들이 유형(type)을 찾아내고 기술하며 설명하기 위한 목적으로 사용된다. 즉, 연구자가 어떤 이론적 아이디어를 가정할 수 없을 때 이용된다. 예를 들어, 광고주가 신상품의 잠재시장 세분화를 원한다면 신상품에 대해 여러 유형의 사람들이 가장 흥미를 느끼는 것을 찾아내야 할 것이다. 그래야만 각 유형에 맞는 커뮤니케이션 전략과 광고 전략이 수립될 수 있을 것이다. 예를 들어, 포도주와 포도주 시음에 관해 Q를 적용시켜 보자. 물론 연구의 목적은 포도주 판매에 있다. Q방법론은 사람들의 유형에 따라 잠재시장을 세분화시켜 줄 뿐 만아니라 이러한 유형을 해석함으로써 포도주판매를 위한 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 구체적 아이디어와 심볼을 제공할 것이다. 비구조화된 Q-sample의 선정단계는 첫째 Q-population을 정의하는 것이다. 위의 예에서 Q-population은 '포도주에 관한 모든 자아참조적 진술문'으로 정의될 수 있다. 거듭된 설명이지만 자아참조적 진술문이란 사실에 관한 것이 아니라, 응답자가 자신의 감정을 투사하는 그런 의견을 담고 있는 것이다. "캘리포니아는 포도주의 주요생산지이다"라는 진술문은 사실에 관한 것이며, "캘리포니아포도주가 프랑스포도주만큼 맛이 좋다고 생각한다"는 의견에 관한 진술문이다. 우리는 포도주에 관한 지식을 검증하는 것이 아니라 Q-sorting을 통해 포도주에 관한 태도를 기술할 수 있도록 기회를 제공하는 것이다. Q-population을 실제적으로 입수하기 위해서는 문헌연구와 면접(interview)에 크게 의존한다. 포도주 제조업자가 만든 책자는 좋은 자료가 될 것이다. 이것은 진술문의수집에도 도움이 되겠지만 연구자로 하여금 포도주에 관한 잡지기사, 광고물, 영화, 시, 과학잡지, 노래가사, 성경(시편 104장 15절)등 포괄적인 문헌조사를 행할 수 있다. 사실상 문헌보다도 면접을 통해 더 많은 진술문을 구할 수 있다. Q는 사람의 주관성(의견이나 태도 등)을 연구하는 것이므로 Q연구는 사람과 그들의 의견으로부터 출발해야 한다. 면접방법은 일정한 방향을 정하지 않은 채(nondirective) 중립적이며, 심층적으로 행해져야만 다양한 의견을 모을 수 있다. 면접 대상자의 선정은 무작위 방법보다는 서로 다른 의견이 나올 수 있도록 고려하는 것이 좋다. 예컨대 포도주 제조회사의 중역이나 영업사원, 포도주 시음자, 포도재배농민, 식당지배인, 경찰, 의사 등을 면접대상자로 선정할 수 있겠다. 한가지 흥미있는 사실은 특정 주제에 관해 지식이 거의 없는 사람이 면접 대상자가 될 수 있다는 것이다. 그들은 매우 풍부한 이미지를 갖고 있으며 쉽게 면접이 이루어진다는 장점이 있다. 이렇게 수집된 Q-population은 보통 수백개의 카드(진술문이 쓰여 있는)가 되는데, 이를 단순 무작위 혹은 주제에 따라 체계적 표집방법으로 Q-sample을 선정한다. Q-sample의 수는 40개 내지 60개 정도가 일반적이며 20개 혹은 80개의 Q-sample도 흔히 볼 수 있다. 여기서 주의해야 할 점은 일단 Q-sample이 정해지면 균형을 이루었는지 확인해야 한다. 즉 각 진술문이 긍정적, 부정적, 중립적인가를 결정하여 긍정적(예를 들어 "나는 포도주를 좋아한다")인 것과 부정적("포도주는 너무 비싸다"), 그리고 중립적 ("대규모 포도 재배농은 작은 농가에 비교적 큰 장점이 있다")인 진술문의 수를 정한다. 만일 Q-sample의 수가 50개로 정해졌다면 긍정과 부정을 각각21개, 그리고 중립에 8개의 진술문으로 구성할 수 있겠다. 이때 긍정과 부정의 진술문 수가 거의 동수가 되도록 하긴 또 이것들은 중립에 비해 월등히 많도록 조정해야 함을 유의해야 한다. 이렇게 긍정과 부정 그리고 중립이 균형(balance)을 이루었다는 의미에서 비구조화된 표본도 '구조화'되었다고 볼 수 있겠다.
2. 구조화된 Q-sample
비구조화된 Q-sample이 '無'에서 시작한다면 구조화된 Q-sample(structured Q-sample)은 이론으로부터 출발하며 이론을 검증한다. 여기에는 Fisher의 실험설계의 원리가 적용되며 이론이나 가설의 특정변인들이 표본 선정의 기준이 된다. 달리 말하자면 항목(item)들은 기준에 따라 여러 방향으로 나뉘어지는데, 가장 간단한 예로서 한 변인이 두 개 수준 (level)을 갖는 경우를 들 수 있다. 예를 들어, Q항목이 인쇄광고물일 때 그 광고물에 모델(사람)이 있는가 없는가에 따라 표본을 구조화시킬 수 있다. 이것은 아마도 연구에 앞서 사람이 들어있는 사진이 들어있지 않은 사진보다 더욱 친근하다라는 이론(advertising appeal)을 검증하기 위해 (표 1)과 같이 두 변인이 각각 두 수준을 갖는 경우를 생각할 수 있다. 한 변인은 증언기법 (testmonial)으로서 (1) 증언, (2) 비증언의 수준을 갖는다. 그 이유는 상품에 따라서 증언기법이 더욱 효과적일 것으로 믿기 때문이다. 물론 이론과 목적에 따라 요인을 결정할 수 있겠지만 여기서는 다른 변인으로서 '상품의 종류'를 택하였다. 변인 '상품의 종류'는 (1)남성용품, (2) 여성용품으로 나뉘어졌다
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증언기법 |
비증언기법 |
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남성용품 여성용품 |
Cell 1 |
cell 2 |
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Cell 3 |
cell 4 |
(표 1)과 같은 2
×2 요인 설계(bel-arced block design)는 4개의 cell을 만드는데, 따라서 Q-sample의 수도 4개의 cell로 동수로 만들어진다. 만일 각 cell에 12개씩의 광고물(item)이 속해 있다면 전체 표본의 수는 48개가 될 것이다. 그 중 24개는 증언기법의 광고물이며, 24개는 비증언기법의 광고물이다. 마찬가지로 남성용품에 관한 광고물과 여성용품에 관한 광고물도 각각 24개이며, 남성용품에 관한 증언기법의 광고물은 12개, 여성용품에 관한 비증언기법의 광고물도 12개일 것이다. 구조화된 Q-sample의 표집절차 중 가장 중요한 것은 요인설계에 따른 각 cell의 항목들이 선정된 변인에 적합해야 하며 동질성을 가져야 한다는 점이다.2. P-sample의 구성
P(Person)-sample의 선정방법은 Q-sample의 선정방법보다 훨씬 간단하다. 앞서 설명한 대로 Q 방법론은 개인간의 차이(interindividual differences)가 아니라 개인내의 중요성의 차이(intra-individual difference in significance)를 다루는 것이므로 P-sample의 수에 있어서는 아무런 제한을 받지 않는다. Stephenson은 한 사람을 대상으로 Q 연구를 행하였으며, 오히려 P-sample이 커지면 통계학적으로도 문제를 갖게 된다. 이런 의미에서 Q는 소표본 이론(small-sample doctrine)에 근거하고 있다. Stephenson은 P-sample의 선정에 있어 Thompson Schemata의 사용을 추천하고 있다. Thompson에 따르면 의견이란 다음의 5개 집단에 의해 가장 잘 평가될 수 있다고 주장하였다. (1) 그 주제에 관해 특별한 흥미를 갖는 사람(special interest), (2)공평한 의견을 제시할 수 있는 사람(judge, dispassionate interest), (3) 그 주제에 있어 권위가 있거나 전문가(authorities, expert), (4) 일반적인 관심이 있는 사람(classinterest), (5) 그 주제에 관해 정보가 어둡거나 흥미가 없는 사람(uninformed, uninterested) 등이다. 예를 들어, 광고 규제에 관한 태도 연구를 행한다면 우리는 이상의 Thompson의 분류기준에 따라 P-sample을 구성할 수 있다. (1) special interest:광고주, 광고대행업자, copy writer, 광고심의위원 등, (2) judges:소비자 모임의 회원, 법률가 등, (3)authorities:광고효과 등을 연구한 학자, 광고학자, 매스컴자 등, (4) class interest:부모, 교사 등, (5) uninformed:위의 법주에 들지 않는 일반인 등으로 선정할 수 있겠다. p-sample의 수는 Q-sample의 수와 비슷해서 40
±20명 정도가 일반적이나 그 수가 100명이 넘어가면 이론적으로, 통계적으로 문제를 야기시키게 되므로 유의해야 한다.3. Q-sorting:강제분포
Q-sample과 P-sample의 선정이 끝나게 되면 P-sample로 선정된 각 응답자(Q-sorter)에게 일정한 방법으로 Q-sample을 분류시키는데 이를 Q-sorting이라 부른다. Q-sorter는 Q-sample(진술문)을 읽은 후 그것들을 일정한 분포속에 '강제적으로'(forced) 분류하게 된다. 만일 Q-sample수가 50개라면 그 분포모양은 (표 2)처럼 만들 수 있다. (표 2)에서 보면 각 점수에 해당되는 카드의 수는 정해져(forced) 있는 것이므로, 그것에 따라 Q-sorter는 50개의 진술문 중에서 가장 동의하는 것(+5)을 2개만 골라야 하며 가장 반대하는 항목(-5)도 2개만 택해야 한다. 진술문 카드의 빈도분포 모양은 대칭적이며 정상분포와 유사하다(quasinormal distiibution). 분포의 모양은 항목의 수에 따라 달라지지만 연속선상의 양극에 놓는 항목의 수는 적어도 2개 이상이어야 한다. 따라서 정상분포와 비교할 때 분포의 양끝이 두툼한데 이것은 변량을 극대화시키려는 의도이다. Q-sorting의 절차는 Q-sample을 먼저 읽은 후 긍정(+), 중립(?), 부정(-)으로 크게 3무더기로 가른 다음 긍정 진술문중에서 가장 긍정하는 것을 차례로 골라 바깥에서부터(+5) 안쪽으로 sorting을 진행하여 중립부분에서 마무리하면 된다
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점 수 |
(disagree) (neutral) (agree) -5 -4 -3 -2 -1 0 1 +2 +3 +4 +5 |
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카드의 수 |
2 3 4 5 7 8 7 5 4 3 2 (n=50) |
같은 방법으로 부정 진술문들 중에서 가장 부정하는 것을 -5에 두고 차츰 안쪽으로 sorting을 계속하여 중립부분에서 끝내면 된다. 이때 양극에 놓여진 두 개씩의 진술문(+5와 -5) 4개에 대해서는 각각 코멘트를 받아둔다. 이것은 후에 Q-factor의 해석시 유용한 정보를 제공한다. Q 방법론에 대한 가장 빈번한 오해는 Q-sorting이 강제분포(forced distribution)로 행해진다는 점에 있다. 즉, 개인의 평균값은 언제나 '0'이며 표준편차도 같게 된다. 달리 표현하면 항목의 점수 부여에 있어 독립성이 결여되었다는 것이다. 이것은 R방법론자에게 있어서 분명한 제한점이 된다. 그러나 Q방법론자에게는 그것이 장점이자 근본적인 것이다. Q에서의 초점은 한사람이 항목을 찬성 혹은 반대하는가에 있지않고 그가 어떻게 항목들을 마음속에서 순서를 정하는가에 있기 때문이다. 분명히 강제분포(forced distribution)체계는 항목의 점수 부여에 있어 의존성(dependency)을 만들어 낸다. 정상화된 분포의 평균값과 표준편차는 모든 사람에게 동일하다. 따라서 개인간 차이(individual difference)에 대한 정보는 사라지고 만다. 사실 사람간에 평균과 표준편차가 다르다고 가정하거나, 실제적인 차이가 있는지 알 수 있는 방법이 없다고 생각한다면 이러한 정보의 손실은 중대한 문제를 야기시킬 것이다. 그러나 Q에서는 그러한 사실들이 전혀 제한점이 될 수 없으며, 오히려 Q의 특성을 잘 대변하고 있는 것이다. 이러한 방법론적 관점은 사회학적 연구에서도 동일하게 적용된다. 한 시대(혹은 사회)는 수없이 많은 제도와 사건으로 구성되어 있는데, 이중 하나만을 독립적으로 택하여 분석한다면 그 사회 전반을 이해하는데 큰 도움을 주지 못할 것이다. 여러 현상과 사건을 전체적인 위계(hierachy) 속에서 서로 비교하여 그 의미의 중요성을 정하는 것은 부분을 전체 속에서 이해하는 좋은 방법이며, 이때 전체는 부분들의 특정 구조로서 이해된다. Q방법론은 인간행위의 연구에서 이러한 하나의 행동이나 생각을 독립적으로 떼어내 분석하는 것을 거부한다. 0-statements라든지 인간이 갖는 주관적 의견의 한 편린이므로 이것을 평가하는 과정(Q-sorting)에서 이들은 독립적으로 점수 부여가 이루어져서는 안되며, 전체적인 틀 속에서 서로 비교되어 구조화되는 강제분포(forced distribution)가 요구되는 것이다. 이 과정에서 한 진술문의 평가는 다른 진술문들의 평가에 의존할 수 밖에 없는 것이다. Q방법론은 각 진술문에 대한 점수 부여가 독립적으로 행해지는 비강제 혹은 자유분포(free distribution)와는 대치되며, 이것은 Q가 상정한 문제를 R방법으로 해결하려는 시도이다. 그러나 강제분포의 경우 자료수집상의 어려움이 뒤따르기 때문에 설문형식의 자유분포를 사용하는 가능성을 연구하고 있으나 이론적으로 많은 문제에 직면하게 된다. 강제분포시 자료수집의 어려움과 한계는 바로 Q가 갖는 한계점이기도하다.