질적 연구에 대형언어모델(Large Language Model: LLM)을 활용하는 것에 대한 기대와 우려가 공존한다. 인공지능 기술 도입이 질적 연구에 가져오는 변화를 둘러싼 담론이 충분히 형성되지 못한 현 시점에서, 이 연구는 LLM 활용의 논점과 가능성을 관련 문헌 검토와 함께 국내 행정학 분야 질적 연구자들의 논의를 바탕으로 탐색하였다. 질적 연구와 LLM 기술 사이의 철학적 상충에 대한 비판이 있는 가운데에도 LLM의 활용 가능성은 활발히 모색되고 있다. 문헌 검토에 근거할 때 그러한 시도는 자동화된 코드 도출을 위한 프롬프트 설계 중심의 접근과 LLM을 대화 기반의 공동 해석자로 삼아 연구의 관점･맥락･이론을 확장하는 접근으로 구분되었고 연구 목적과 방법, 텍스트의 성격에 따라 이러한 접근에 상대적 차이가 있을 것으로 추론되었다. 질적 연구의 평가 기준에 따라 LLM 활용의 영향을 논의한 결과, 신빙성 차원에서는 LLM을 통한 데이터 코딩이나 해석 수행이 연구자의 분석 깊이나 맥락적 이해를 약화시킬 가능성과 함께 LLM의 환각과 알고리즘 편향으로 인한 제약이 크게 제기되었다. 전이가능성 차원에서는 LLM이 학습한 다양한 맥락 정보의 활용으로 연구 결과의 이론적 가치 발견, 맥락적 비교와 확장 가능성이 기대되었다. 의존가능성 차원에서는 LLM의 분석 근거가 블랙박스이고 분석 결과가 비일관되므로 LLM과의 대화 기록과 해석 경로의 설명이 필요하며, 확증가능성 차원에서는 LLM과의 대화를 비판적으로 검증하고 성찰하는 단계가 명시될 것이 요구되었다. 독창성 차원에서는 LLM의 분석은 혁신적 창의성 기여에 한계가 크지만 연구자에게 통찰과 새로운 관점을 제시할 수 있다는 긍정적 기여도 언급되었다. 마지막으로 현재 기술 수준을 조건으로 한 잠정적 지침으로서 실천적 가이드라인을 제안하였는데 연구의 질적 가치 향상, 연구 참여자에 대한 윤리적 책임 우선, 연구 공동체의 상호 학습을 위한 투명한 보고를 지향해야 함을 밝혔다.
Seungjoo Han (Tue,) studied this question.