문단 (context)
이와 같은 종류의 전망 작업이 가지는 가장 근본적인 문제는 전망의 객관성과 타당성을 어떻게 확보할 것이냐이다. 과거의 산업적 변화에 대한 연구는 이미 일어난 일을 분석하기 때문에 사례가 산출해낸 정량적인 데이터를 활용할 수 있고, 이러한 데이터들이 객관성의 근거가 되어 준다. 그러나 미래의 산업적 변화를 전망할 때는 이러한 정량적인 데이터가 없기 때문에 데이터에 기반한 객관성을 기대하기 어렵다. 그래서 미래에 대한 전망은 여러 다양한 자료들을 참고하지만 본질적으로는 연구자 개인의 직관적 판단에 근거할 수밖에 없는 한계가 있다. 미래연구나 기술예측에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 전문가 그룹의 시나리오 워크숍이나 델파이 같은 설문조사 방법론을 이용하기도 한다. 그러나 이 역시 여러 사람들의 직관을 모아서 주관성을 최소화하려는 것일 뿐 워크숍이나 설문조사에 참여한 개인들의 직 관에 의존한다는 측면에서는 본질적인 차이가 없다.
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
|---|---|---|---|
| 1099501 | 미래 산업적 변화를 전망할 때 기반이 되는 정량적인 데이터가 없기에 무엇이 부족할 수 있니 | 가능 | 객관성 |
| 1099502 | 기초가 될 정량의 데이터 부재로 미래 산업적 변화를 예측할 때 결여될 수 있는 건 뭐니 | 가능 | 객관성 |
| 1099503 | 근거가 될 정량 데이터가 없기에 미래 산업변화를 예상할 때 무엇을 기대하기가 어렵니 | 가능 | 객관성 |
| 1099504 | 과거 교육적 변화를 돌아볼 때 기반이 되는 정량적인 데이터 외에 무엇이 필요하니 | 불가 | 객관성 |