데이터 마이닝을 활용한 근로자 직무만족과 조직몰입의 영향요인 분석 = Factors Affecting on Job Satisfaction and Organization Commitment : Data Mining Approach
직무만족과 조직몰입에 관한 연구는 다양한 종류의 기업 관련 변수들을 이용하여 진행되어왔다. 이러한 연구들은 직무만족과 조직몰입의 영향요인을 탐색하기 위해 가설을 설정하고 이를 통계적으로 검증하였다. 그러나 가설에 입각한 몇 가지 변수를 활용하는 하향식(Top-down)분석은 근로자의 직무만족과 조직몰입에 영향을 미치는 주요한 변수를 포괄적으로 고려하기 어렵다. 또한 특정 분야 및 기업에 국한된 연구이기 때문에, 연구결과를 일반화 하는데 무리가 있음을 지적하였다. 기업이 지닌 인적자원의 현황파악을 목적으로 하는 인적자본기업패널(Human capital corporate panel, 이하 HCCP)조사와 같이 데이터의 양이 많고, 데이터 필드 수가 많은 경우 데이터마이닝을 활용할 수 있다.
이에 본 연구에서는 HCCP 데이터를 기초로 데이터마이닝 기법인 의사결정나무 추론기법을 활용하여 근로자의 직무만족과 조직몰입에 주요한 영향을 주는 요인을 상향식(Bottom-up)으로 입력필드를 도출하였다. 도출된 입력필드를 다중회귀방식을 통해 검증한 결과는 가설에 입각한 하향식 연구방법론에서 제시한 모형의 설명력과 큰 차이가 없는 것으로 분석되었다. 또한 기존 연구에서 주요하게 고려되지 못했던 ‘정보기술 활용 및 효과 수준’의 새로운 입력필드가 직무만족 및 조직몰입에 주요 영향필드로서 도출 되었다. 한편 기존연구를 통해 전통적으로 주요영향요인으로 사용되어 왔던 ‘이직 의도’나 ‘상사와의 관계’, ‘동료와의 친밀도’ 등을 본 연구결과를 통해 재검증 하였다.
본 연구는 직무만족과 조직몰입의 영향요인 탐색을 위해 인적자본패널 데이터를 기초로 한 연구로써 일반화 가능성을 높일 수 있을 것으로 판단된다. 또한 의사결정나무 추론기법을 이용하여 입력변수에 대한 누락 가능성을 탐색적으로 조사하여 ‘정보시스템활용 및 효과’ 등 새로운 영향필드를 도출하였다. 향후 본 연구결과의 검증이 적절한가에 대한 체계적 연구가 필요할 것으로 판단되다.
The researches on job satisfaction and organization commitment, which have been studied with various personal and organizational variables. These studies identified factors affecting on job satisfaction and organization commitment using statistical methodology based on hypothesis testing. However, in the top down approach, it has limitations to consider key variables affecting job satisfaction and organization commitment as a whole, because they consider only several variables in their hypotheses. In addition, since some researches focused on certain sectors and companies, they had drawbacks to generalize the results of the researches. To complement the previous studies based on top down approach, Human Capital Corporate Panel (HCCP) data set can be useful, because the data set had been developed to understand comprehensive status of human resources at national level. However, since the size of HCCP data set is huge and the number of fields is more than one thousand, data mining approach as bottom up approach is more appropriate for HCCP data analysis rather than statistical testing.
In this thesis, factors affecting job satisfaction and organization commitment are tried to identify using decision tree induction techniques which is a representative data mining technique. The identified factors are verified using multiple regression, and the results show that the expression power of the regression model using the identified factors are comparable to those of previous researches. In addition, 'use and effectiveness of information technology' is identified as an important influence factor to job satisfaction and organization commitment. Also, 'intent to leave one's job', 'relationship with superior', and 'intimacy with co-workers' are revealed as main influence factors, which coincide with previous research results.
One of contributions of this study is that it tries to analyze HCCP data set exploratory to identify factors affecting on job satisfaction and organization commitment using data mining techniques rather than traditional hypothesis testing. Also, 'use and effectiveness of information systems' are identified as an important factor which are paid little attention on previous human resource studies. As a further research direction, since HCCP panel data set are collected periodically, the study on temporal changes in the factors affecting job satisfaction and organization commitment will be an interesting research topic.
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