빅데이터 분석 활용을 위한 디자인 씽킹의 데스크 리서치 과정 연구 (Study of the Desk Research Process for utilizing Big Data Analysis in Design Thinking)

서지정보

· 발행기관 : 한국인더스트리얼디자인학회
· 수록지 정보 : 산업디자인학연구 / 16권 / 4호 / 71 ~ 83페이지
· 저자명 : 민지영, 이혜선

초록

연구배경 다분야에서 방대한 데이터를 통한 통찰을 얻기 위해 빅데이터 분석 활용이 시도되고 있다. 디자인 씽킹의 초기 단계에서 2차 조사는 잠재적 시장에서 새로운 기회를 추정하고 진행 방향을 설정하기 위함이다. 디자인 씽킹의 문제발견 과정에서의 데스크 리서치 과정에 대해 조사 분석하고 빅데이터 분석의 활용성 및 기대점을 알아보고자 한다.
연구방법 3명의 전문가 인터뷰를 통해 디자인 씽킹 활용 디자인 프로젝트에서의 데스크 리서치 경험을 조사하였다. 각각 일대일로 약 2시간 동안 심층 인터뷰를 진행하였으며 주제 분석 방법으로 이를 분석하였다. 분석한 내용과 문헌 연구를 종합해 디자인 씽킹의 데스크 리서치 과정과 이에서의 빅데이터 분석 활용의 의미와 기회를 모색하였다.
연구결과 인터뷰 결과로 508개의 인 비보 코드를 통해 ‘문제발견 과정에서의 경험’ 테마, ‘데스크 리서치에서의 정보’ 테마, ‘데이터 활용’ 테마에 각각 9개, 32개, 29개의 카테고리가 도출되었다. 이를 통해 데스크 리서치 과정을 거시적으로 시작해 반복적으로 조사하고, 종합적으로 발견점을 도출하는 프레임워크를 제시하였다.
결론 ‘데스크 리서치에서의 정보’ 테마에 해당하는 카테고리를 그룹화한 ‘변화와 관련 있는 정보’, ‘현시점의 다양한 정보’, ‘인사이트와 밀접한 관련 있는 정보’를 조사할 때 빅데이터 분석 활용이 효과적일 가능성이 발견되었다. 중요도 파악, 총체적 파악, 상호 관련성 파악, 사람 관련 데이터 수집 등의 측면에서 기존 데스크 리서치 과정의 문제점을 보완할 수 있을 것으로 보인다. 이를 통해 빅데이터 분석이 올바른 문제 설정과 신뢰성이 있는 데스크 리서치를 위해 그 과정에서 활용되길 바란다.

영어초록

Background Big data analysis is being utilized in various fields to gain insights from a body of data. In an infant stage of design thinking, secondary research aims to estimate potential markets, new opportunities and setting a direction. Hence, this research intends to analyze the desk research process for discovering problems in design thinking and examine what we can expect to use big data analysis.
Methods Through interviews with experts, the study investigates desk research experience in a design project using design thinking. Each interview was conducted for about 2 hours and was analyzed using thematic analysis. Based on findings and literature research, it ponders upon desk research processes considers meanings and chances that utilization of big data analysis has.
Results Through 508 in-vivo codes from interviews, 9, 32 and 29 categories were derived under the themes of ‘experience in problem-discovering process’, ‘information in desk research’ and ‘data application’, respectively. The desk research process is presented as a framework where macro-research is initiated, followed by repetitive research.
Conclusion As for the categories under the grouped ‘information in desk research’, it shows that using big data analysis may be effective when researching ‘info related to change’, ‘current and various info’ and ‘info closely related to insights’. There is a chance for compensating the defects of the existing desk research in terms of identification of significance and correlation, overall understanding and human-related data collection. It is expected that big data analysis will be used for reliable desk research that can set a correct problem.

참고자료

· 없음