텍스트마이닝(Text-mining)을 통한 People Analytics 연구 및 실무 필요 역량 연구

Research and practice-required competencies of People Analytics through text-mining

디지털 전환(Digital Transformation) 시기에 인사 데이터를 활용한 전략적 인사 의사결정이 중요해졌으며 이를 지원할 People Analytics(PA)에 대한 수요와 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 PA를 수행하기 위해 필요한 역량이 무엇인지 텍스트 마이닝과 선행 연구를 통해 알아본다. 선행 연구에서는 반구조화 인터뷰와 문헌 연구를 통해 연역적 연구 방법으로 PA 필요 역량을 제시한 반면 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법을 적용하여 귀납적 방법을 활용했다. 이를 통해 선행 연구를 보완함으로써 일반화 가능성을 높이고자 했다. 링크드인(LinkedIn) PA 채용공고 데이터를 활용해 분석한 결과, 주요 역량이 다섯 가지가 도출되었다. 첫째, 비즈니스 및 인적 통찰력(Business and People Acumen), 둘째, 데이터 분석(Data Analysis), 셋째, 의사소통(Communication), 넷째, 문제 해결력(Problem Solving), 다섯째, 상호 작용(Interpersonal)까지 다섯 가지 PA 필요 역량이다. 다섯 가지 역량은 기존 연역적 분석으로 도출된 결과를 지지 및 보완한다고 할 수 있다. 이를 통해 기존 연구에 방법론적인 새로움을 더한다고 할 수 있고, 동시에 실무 측면에서는 채용과 육성 관점에서 어떤 역량을 주요하게 봐야 하는지를 제시했다고 볼 수 있다.

In the era of digital transformation, strategic human resource decision-making using HR data has become important, and there is increasing demand and interest in People Analytics (PA) to support this. This paper explores the necessary competencies for conducting PA through text mining and literature review. While previous studies presented the required competencies for PA using a deductive method through semi-structured interviews and literature research, this study employed an inductive approach using text mining techniques. By complementing previous studies, it aimed to enhance generalizability. The research analyzed LinkedIn PA job posting data, and five key competencies were identified: First, Business and People Acumen; second, Data Analysis; third, Communication; fourth, Problem Solving; and fifth, Interpersonal skills. These five competencies support and supplement the results derived from previous deductive analyses. This adds methodological novelty to existing research and, from a practical perspective, suggests which competencies should be considered important in terms of recruitment and development.