| 연구목표 |
1) 연구의 필요성 데이터화(datafication)란 “어떤 현상을 수량화된 형태로 만들어 표로 만들고 분석할 수 있게 하는 것”을 뜻한다. 데이터화는 인류가 측정과 기록을 할 수 있게 되면서 시작되었으나, 1990년대 이후 디지털화와 자동화의 진행에 힘입어 급속히 확산하였다. 조직 차원의 데이터화는 구성원들이 지닌 형식지(explicit knowledg... |
| 연구내용 |
1) March 모델의 재현 James March의 조직 학습 모델은 외부 현실과 조직, 개인들로 구성된다. 그리고 조직 학습은 개인들이 조직 코드를 배우는 동시에 조직 코드는 개인들의 믿음을 배우는 상호 학습으로 이루어진다. March는 현실의 차원 수(m)는 30, 조직을 구성하는 개인의 수(n)는 50으로 두고 조건이 달라질 때마다 시뮬레이션을 80회... |
| 기대효과 |
1) 학문적 기여도 본 연구는 데이터 격차의 원인이자 결과이지만 현재까지 많은 연구가 이루어지지 않은 데이터 공백에 주목하고, 조직 학습에서 널리 활용되는 모델인 James March (1991)의 모델에 대표성 데이터 공백을 적용해 그 영향을 증명하려 한다는 데 의미가 있다. 생산 측면에 초점을 맞추어 데이터 공백에 주목한 연구는 많지 않으며 특히 데이터... |
| 키워드 |
데이터 공백, 대표성 데이터 공백, 조직 학습, 제임스 마치 |