7. 연고지별 분석

연고지별로 나누어 볼 때에는 직위항목과 학력수준, 연고지 항목에서 유의적인 차이를 보이고 있다.(표 22) 즉, 직위는 전라지방 출신의 사람들에게, 학력수준과 연고지는 경상지역 출신에게 더 높게 나타났다.

제4절 직무관련 커뮤니케이션과 직무외적 커뮤니케이션의 비교

앞 절에서의 분석을 기초로 하여 <가설 1>과 <가설 2>를 검정하기로 한다. 직무관련 커뮤니케이션과 직무외적 커뮤니케이션으로 나누어 볼 때, 두 경우에 영향을 미치는 정도에 있어서 어떤 인구통계학적 변수들이 유의적인 차이를 보이는가를 T-test를 통하여 검증하였다. 그 결과 직무와 직접적으로 관련된 경우와 직무 외적인 커뮤니케이션에 있어서 성별, 연경, 같은 고향(동향), 같은 학교출신(학연), 친목단체 등의 변수에서 유의적인 차이를 나타내었다.(표 23) 이들 변수들은 모두 직무 외적인 커뮤니케이션의 경우에 더 높은 값을 나타냄으로써, 직무 외적인 개인적인 문제나 관심사의 경우에 있어서 이러한 인구통계학적 변수들이 직무와 직접적으로 관련된 경우보다 더 큰 영향을 미치고 있은 것으로 나타났다.

반면, 직위의 항목에서는 유의적인 차이는 아닐지라도 직무관련 의사소통의 경우에 더 높은 값을 보임으로써, 직무와 직접적으로 관련된 의사소통은 비슷한 직위일수록 더 자주 이루어지는 것으로 분석되었다.

<가설 1>에서 설정한 재직기간의 항목에서는 직무관련--직무외적 커뮤니케이션의 두 경우에 있어서 유의적인 차이를 보이지 않음으로써 <가설 1>은 기각되었다.

한편, 연령이 직무 외적인 커뮤니케이션의 경우에 더 높은 영향력을 가진다는 <가설2>는 직무관련--직무외적 커뮤니케이션의 양 경우에 있어서 유의적인 차이를 보임으로써 채택되었다.

제5절 인구통계학적 변수에 대한 순위 분석

한편, 다른 조건이 같다고 가정 할 경우에, 직무관련 여부에 따른 분류를 하지 않고, 일상적인 커뮤니케이션을 하려고 할 때, 어떤 인구통계학적 변수가 영향을 더 크게 미칠 것인가를 알기 위해 9개의 변수를 주고 변수들 사이에서 중요하다고 생각하는 바대로 순서를 매기게 하였다. 그 결과 가장 중요한 인구통계학적 변수는 비슷한 나이인 것으로 나타났다.(표 24) 그 다음으로는 직위가 비슷한 사람, 생활환경이 비슷한 사람의 순으로 나타났다. 반면, 같은 고향은 가장 낮은 영향을 미치는 것으로 분석되었는데, 이것은 일상적인 커뮤니케이션에서는 고향이라는 변수가 크게 작용하지는 않을 뿐더러, 어느 정도 지역감정의 극복이라는 당위성이 개입된 결과라고 해석할 수 있다.

제6절 동일 연령층, 직급, 재직 기간에 대한 인식분석

자신의 나이와 직급, 재직기간을 기준으로 해서 볼 때, 솔직하게 마음을 터넣고 이야기할 수 있는 차이는 어디까지인가를 알아보기 위한 설문에 대한 응답을 분석한 결과, 연령을 기준으로 할 때는 9살 차이 정도까지, 직급의 차이는 1-2직급 차이 정도, 근속연수는3년 정도의 차이까지를 비슷한 연령층으로 인식하고 있는 것으로 나타났다.

1. 연령별 분석

1) 유사한 연령층에 대한 인식

마음을 터놓고 이야기할 수 있은 비슷한 연령층에 대한 인식에 대해서는 전체적으로 볼 때, 연하로는 3살 정도, 연상은 6살 정도의 차이까지로 보고 있는 것으로 나타났다.(표 25) 즉, 평균 9살 정도까지의 차이를 같은 연령층으로 볼 수 있다는 결과가 나왔다. 전체적으로 볼 때에 세 집단간에 유의적인 차이를 보이고 있지는 않지만, 연령이 낮은 구성원일수록 연상의 상대를 동일한 연령층으로 보는 쪽은 큰 것으로 나타났다.

2) 유사한 직위에 대한 분석

비슷하다고 생각하는 직위의 차이에 대해서는 세 집단 사이에 모두 유의적인 차이를 보였다.(표 26) 자기보다 낮은 직위보다는 높은 직급의 사람과 동일시하고 있은 것으로 분석되었는데, 30세 이하의 연령층에서보다 30세 이상의 연령층에서 동일하다고 인식하는 직위의 차이가 큰 것으로 나타났다.

3) 유사한 근속연수에 대한 분석

전체적으로 보아 유사한 근속연수의 차이는 3년 정도로 나타났으며, 연령별로는 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다.(표 27)

2. 직위에 따른 분석

1) 유사한 연령층에 대한 인식

비슷한 연령층에 대한 인식에 있어서, 직급에 따라서는 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다.(표 28) 또, 직급이 높아질수록 비슷하다고 생각하는 연령의 차이가 커짐으로써, 연령에 따른 차이와 그 결과가 일치하고 있다.

2) 유사한 직위에 대한 인식

비슷하다고 생각하는 직위에 대해서는, 각 직위별로 유의적인 차이를 나타내었으며, 직급이 높아질수록 유사하다고 생각하는 직위의 차이정도도 증가하고 있다.(표 29)

3) 유사한 근속연수에 대한 인식

전체적으로 보아, 동일하다고 여기는 근속연수의 차이는3년 정도인 것으로 나타났으며, 집단간에 유의적인 차이를 보이고 있지는 않고 있다.(표 30)

3. 근속연수에 따른 분석

1) 유사한 연령층에 대한 인식

근속연수를 기준으로 할 때에, 비슷한 연령이라고 생각하는 연령의 차이에는 유의적인 차이를 보이지는 않고, 재직기간이 2-4년인 층에서 상대적으로 폭이 넓은 것으로 나타났다.(표 31)

2) 유사한 직위에 대한 인식

직위에 대해서는 근속연수에 따라 유의적인 차이를 보이고 있지 않다.(표 32) 근속연수가 높아질수록 비슷하다고 생각하는 직위의 차이가 더 큰 것으로 분석되었다.

3) 유사한 재직기간에 대한 인식

재직기간의 항목에서는 근속연수에 따라 유의적인 차이를 보이고 있다.(표 33) 즉, 근속연수가 높아질수록 비슷하다고 생각하는 근속연수의 차이가 더 큰 것으로 나타났다.

제7절 토론

앞 절에서 분석결과를 요약해 보면 다음과 같다. 커뮤니케이션에 대한 조직인 인구통계학적 변수들의 영향관계를 성별, 연령별 등8항목으로 분석한 결과, 성별, 연령, 연고지, 같은 학교출신, 같은 친목단체 등이 5항목에서 유의적인 차이를 나타내었다. 즉, 이러한 변수들은 모두 직무와 직접적으로 관련된 경우보다는 직무 외적인 개인적인 문제나 관심사의 경우에 유의적으로 높은 수준인 것으로 나타났다. 그러나 재직기간의 유사함이 직무와 관련된 경우의 커뮤니케이션에 더 큰 영향을 끼치리라는 <가설 1>은, 분석결과 유의적인 차이를 보이고 있지 않은 것으로 나타났다.(P=.280) 연령의 유사함이 직무 외적인 커뮤니케이션에 더 큰 영향을 주리라는 <가설 2>는 유의적인 차이를 보임으로써 채택되었다.(P=.00) 그 밖에 직위, 학력수준 등의 변수에서는 유의적인 차이를 보이고 있지 않았다.

한편, 일반적인 커뮤니케이션에 대해서 인구통계학적 변수들의 영향 정도를 기준을 순위를 매기게 한 결과, 나이의 유사함, 지위의 유사함, 생활환경의 유사함의 순으로 나타남으로써, 앞의 분석결과와도 일관성을 보여주고 있다.

이러한 연구 결과를 분석해 보면, 조직의 인구통계학적 변수의 유사성, 즉 비슷한 연령이나 직급, 재직기간의 사람들과 커뮤니케이션을 하는 경우에, 직무와 관련된 커뮤니케이션의 경우보다는 직무 외적인 개인적인 커뮤니케이션의 경우에 더 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.