Exploring the Implications of Fuzzy-set Analysis Method in Social Science: Beyond the Border of Qualitative and Quantitative Research Methodologies

Abstract

본 연구는 사회과학 분야에서 사례 중심의 질적연구방법과 변수 중심의 양적연구방법을 결합하고 비교연구를 통해 사회적 다양성을 살펴보는 퍼지셋(Fuzzy-set) 분석방법의 함의를 탐구한다. QCA (질적비교분석)로써 퍼지셋 분석방법은 기존 사례연구 및 회귀분석이 해결할 수 없는 중범위 사례(15~50개)를 다룰 수 있다. 퍼지셋 분석은 다중결합요인분석(Fussy-set Multiple Conjunctural Analysis)과 이상형 분석(Fussy-set Ideal Type Analysis)으로 구성된다. 전자는 ‘측정’(calibration), ‘연산’, ‘집합관계의 검증’, ‘축약’의 4가지 기술적 과정을 통해 원인과 결과의 관계를 필요조건 또는 충분조건으로 밝혀낸다. 후자는 0과 1 사이의 연속 값의 퍼지 점수(fuzzy membership score)로 변환하여 각 유형에 속하는 정도와 시계열 변경 방향을 분석한다. 결론적으로, 퍼지셋 분석은 변수 중심 (양적)방법이 다루는 분야로 적극적인 확장과 침투가 가능할 것으로 예상된다. 또한, 기존의 방법론들의 사각지대에 대한 대안이 될 수 있으며 동시에 이들이 가지고 있던 약점들을 극복할 수 있다는 측면에서 향후 눈여겨볼 연구방법론의 대안이 될 수 있을 것이다.This study explores the implications of Fuzzy-set Analysis method in social science, which combines a case-based qualitative method with a variable-driven quantitative method, and look at social diversity through comparative studies. The Fussy-set Analysis method as QCA (qualitative comparative analysis) can deal with existing case studies and intermediate cases that regression analysis can not address (15~50 cases). It consists of Fussy-set Multiple Conjunctural Analysis and Fussy-set Ideal Type Analysis. The former defines the relationship between cause and effect as a necessary condition or a sufficient condition, through the technical processes: ‘Calibration’, ‘Operation’, ‘Evaluating set relations’ and ‘Reduction’. The latter analyzes the degree of belonging to each ideal type and the direction of the time series change by converting to the fuzzy membership score of continuous value between 0 and 1. In short, the fuzzy set analysis will allow active penetration into the areas covered by the variable-centric approach. It can be an alternative to the blind spot that the existing methodologies could not deal with and at the same time it can overcome these weaknesses.