책의 구성과 내용

인과적 추론
인과추론은 사회과학의 가장 중요한 목표이다. 지난 30여 년간 통계학, 사회과학 및 의학 등의 분야에서 인과추론의 방법론에 많은 개념적, 방법론적 진전이 이루어졌다. 이 장은 인과추론 방법론의 기본적인 내용을 소개하며, 반사실적 인과 개념, 잠재적 산출 프레임워크 및 사회과학/의학에서 널리 사용되는 방법들에 대한 소개를 포함한다. 또한, 매개분석 및 구조방정식 모형에 대한 인과모델 관점에서의 논의도 제시된다.

실험 연구 방법론
지난 20여 년 동안 정치학 경험연구 분야에서 급속도로 성장한 실험 연구 방법론의 기본 논리를 설명하고 있다. 연구자들이 실험을 하는 이유가 무엇인지, 실험을 수행하여 어떻게 독립변수와 종속변수 간의 인과관계를 규명할 수 있는지를 검토하고, 연구 수행 도중 빈번히 겪는 문제점과 분석 결과를 활용하는 방법에 대해서도 논한다. 구체적으로 균형점검, 조작점검, 비동조의 문제를 다루고, 하위집단 분석과 매개 분석을 통해 이미 발견된 인과효과가 작동하는 조건과 메커니즘을 이해하는 방법도 설명한다. 마지막으로 실험 연구의 약점인 외적 타당성 문제, 이론적 근거의 빈약성 문제, 그리고 윤리적 고려의 필요성 문제 등을 다루면서 실험 연구의 오용과 남용의 위험성을 지적한다.

시계열-횡단면 자료 분석
횡단면 자료와 시계열 자료를 결합한 시계열-횡단면 자료는 여러 정치학 이론의 시공간과 관련된 가설을 엄밀하게 검증할 수 있게 해 준다. 현재 시계열-횡단면 자료는 모든 정치학 분야의 양적 연구에 가장 많이 쓰이는 자료 형태라고 볼 수 있다. 이 장에서는 시계열-횡단면 자료의 특성을 살펴보고 통계분석을 할 경우 고려해야 할 이슈들을 살펴본다. 특히 시계열-횡단면 분석 모형의 오차항 구조, 개체 간 이질성, 동태적 관계를 중심으로 논의한다. 마지막으로 경험적 분석의 예시를 통해 논의된 이슈들을 실제 어떻게 분석할 수 있는지 보여준다.

사건사 분석
사건사 분석은 어떤 사건의 발생 여부뿐만 아니라, 사건이 일어나기까지의 시간, 즉 사건의 역사에 대한 경험적 분석을 가능하게 하는 통계 분석 방법이다. 일반적으로 사건사 분석은 사건에 영향을 미치는 독립변수들이 사건의 발생과 발생하기까지 걸린 시간에 어떻게 영향을 미치는지를 분석함으로써, 독립변수들이 사건의 발생 확률과 사건 발생까지 걸리는 시간을 어떻게 증가 혹은 감소시키는지를 추정할 수 있도록 한다. 정치학뿐만 아니라 다른 사회과학 분야, 보건학, 의학, 공학 등에서 널리 쓰이고 있는 사건사 분석의 기본적인 요소들을 소개하고, 사건사 분석의 사례를 살펴봄으로써 사건사 분석이 어떤 연구 질문에 어떻게 활용될 수 있는지를 구체적으로 보여준다.

담론 분석
이 장에서는 국제정치학에서 담론 분석이란 무엇인지, 그것이 우리의 학문에 가지는 함의는 무엇인지 등을 알아본다. 우선 언어적/문화적/해석적 전환 이후 담론 연구의 내용을 특히 푸코주의적 관점에서 소개하면서, 담론 분석과 관련된 몇 가지 쟁점들을 다루었다. 다음으로 소위 “제3논쟁”을 배경으로 본격적으로 부상한 국제정치학 내에서 담론 연구의 현황을 미시적 차원과 거시적 차원으로 분류하여 설명하였다. 마지막 부분에서는 담론 분석이 우리의 국제정치 연구에 주는 의미를 이론적 차원과 정책적 차원으로 나눠 고찰하였다.

과정 추적 방법
이 장에서는 1980년대 이래 질적 연구 분야에서 양적 연구의 파상공세에 대항하기 위한 무기로 주목받고 있는 과정 추적 방법을 소개한다. 특정 사회현상의 인과관계의 파악을 핵심 목표로 한다는 점에서 과정 추적 방법은 사회과학의 본질적인 질문에 맞닿아 있는 연구 수단이라 할 수 있다. 이 장에서는 근래 미국 정치학계의 과정 추적 방법에 대한 논의를 대략적으로 정리한 뒤 구체적인 사례로서 양차 세계대전의 기원에 관한 대표적인 두 역사학 연구를 재구성해 본다.

베이지안 분석
빅데이터와 기계학습/인공지능에 대한 관심이 고조되면서 그 인식론적 기반이 되는 통계모형과 확률이론에 대한 관심이 높아지고 있다. 그 중에서도 자료와 모형을 관통하는 일관된 확률론적 추론을 가능하게 하는 베이지안 분석이 많은 주목을 받고 있다. 그 동안 국내 학계에서 베이지안 분석에 대한 개괄적 소개는 많이 진행되었지만 사회과학자들이 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 실제 분석 사례에 기초한 구체적인 소개는 매우 부족했다. 이로 인해 프로그래밍과 통계이론에 능통한 연구자가 아니라면 베이지안 분석을 시도하는 것이 매우 어려웠다. 이 장에서는 세계 여자 피겨스케이팅 채점에서 개최국효과의 추정이라는 사례를 통해 베이지안 분석이 연구 질문에 대한 확률론적 답변을 찾는 데 어떻게 활용될 수 있는지 구체적으로 논의한다.

네트워크 분석
네트워크는 사회현상의 다양한 양태를 특징짓는 핵심 개념이다. 하지만 통상적인 통계방법론으로 포섭되는 대부분의 경험 사회과학 연구의 방법론에 비해, 여러 학 문 분과에서 동시적으로 급속하게 발전한 네트워크 분석 방법론은 몇 가지 측면에 서 기존의 방법론과 상당한 차이가 있다. 또한, 이러한 다학제적 특성 때문에 사회 네트워크 연구방법론에 대한 일목요연한 비교와 형식화는 어려웠다. 이 장은 이론적 가설의 경험적 검증을 목표로 하는 현대 경험 사회과학 연구의 본질적인 형식 안에서 여러 학문적 원류를 갖고 있는 네트워크 구조 분석의 다양한 방법론이 어떻게 이용될 수 있는지, 1) 측정이론, 2) 전통적인 통계방법론에 포섭될 수 있는 방법론, 3) 네트워크 형성 모형으로 분류해 소개한다.