델파이기법 (Delphi Technique)

[통계마스터]

델파이기법 (Delphi Technique)

1) 개념

  델파이기법은 한 나라의 연구수준이나 미래의 특정시점을 예측하는 경우, 특히 현재의 상태에 대한 일반화표준화된 자료가 부족한 경우, 전문가적인 직관을 객관화하는 예측의 방법으로 많이 사용되어지는 기법이다. 다시 말하면 본 연구의 예측조사의 방법으로 사용되는 델파이기법은 내용이 아직 알려지지 않거나 일정한 합의점에 달하지 못한 내용에 대해 다수의 전문가의 의견을 자기기입식 설문조사방법이나 우편조사방법으로 표준화와 비표준화 도구를 활용하여 수회에 걸쳐 피드백(feedback)시켜 그들의 의견을 수렴하고 합의된 내용을 얻는, 소위 전문 집단적 사고를 통하여 체계적으로 접근하는 일종의 예측에 의한 정책분석 방법이라고 볼 수 있다. 델파이기법과 똑같지는 않지만 의도적인 면에서 비슷한 방법으로 이루어지는 브레인스토밍이 있다.

2) 어원 및 대두

  델파이기법의 어원은 고대 그리스 아폴로 신전인 델파이 신전에서 나왔다. 델파이 신전은 그 시대 가장 존경받는 성지이었으며, 아폴로는 젊음과 완벽한 미로 유명하며, 미래를 통찰할 수 있는 능력을 가진 신으로 알려져있다. 델파이라는 말은 미국 RAND 연구소의 철학자 Kaplan에 의해 고안되었고, 1950년 대 Helmer, Dalkey와 Douglas사의 Gorden 등이 국방성의 요청에 따라 미국에 대규모 원자탄 공격이 가해졌을 경우 예상되는 효과를 평가할 목적으로 델파이기법을 개발하였다. 델파이기법은 전통적인 회의식기법이 갈등이 심하고 토의 분위기에 영향을 받아 주관적 판단을 흐리게 된다는 비판위에서 대두되었다.

3) 발전

  1950년에서 1963년까지 14개의 델파이 연구가 진행되었으나 연구가 군에서 이뤄짐으로써 그 결과는 베일에 가려져있었다. 1963년 처음으로 델파이법을 기술한 논문이 발표되었고, 1964년 Gordon과 Helmer에 의해 "장기예측에 관한 연구보고서(Report on a long-range forecasting study)"가 출간되면서 델파이기법은 전세계적인 관심을 불러 일으켰다.

델파이기법은 1960년대 중반부터 산업계의 기술발전을 예측하는데 광범하게 활용되기 시작하였고, 그 후 미래예측뿐만 아니라 조직의 목표설정 및 정책수립에 이르기까지 적용 영역이 확대되었으며, 정부나 기업, 학술 연구 등에서 가장 대표적인 비계획적 예측방법으로 널리 활용되고 있다.

4) 의의

  델파이기법은 논리적이고 체계적인 분석보다는 전문가의 의견에 따라 정책결정이 이루어지는 경우가 대부분인 현실의 상황에서 볼 때, 그 어떤 방법보다도 논리적이며 객관적으로 체계적인 분석을 수행하고, 수차례에 걸쳐 피드백 시킴으로써, 다수의 전문가들의 의견을 종합하여 보다 체계화객관화시킬 수 있는 매우 유용한 기법이다.

5) 특징

  델파이기법은 각 전문가들에게 개별적으로 설문서와 그 종합된 결과를 전달회수하는 과정을 거듭함으로써 독립적이고 동등한 입장에서 의견을 접근해 나갈 수 있도록 하려는 것이다. 따라서 설문서의 응답자는 철저하게 익명성이 보장되므로 외부적인 영향력으로 결론이 왜곡되거나 표현이 제한되는 예가 매우 적다. 또한, 통제된 피드백(feedback) 과정을 반복하기 때문에 주제에 대한 계속적인 관심과 사고 촉진종합된 의견의 전달은 질문서에 대한 답을 집계하는 형식으로 이루어지게 된다. 따라서 통계적으로 의견을 처리하여 제시함으로써 그룹 내의 의견 차이 정도를 보여주고, 강한 소수의견에 대해서도 내용을 파악할 수 있도록 해준다. 하지만 질문서에 의지하는 경향이 나타나므로 질문서 자체가 잘못되면 델파이조사 자체가 잘못될 수 있는 결정적인 문제점도 가지고 있다.

6) 내용

(1) 델파이기법의 종류

① 전통적인 델파이기법: 일반 델파이라고도 한다. 미지의 값을 예측하는 델파이기법으로써 특정 사안이 야기될 시점이나 그것이 성취될 수 있는 가능성을 조사하는 수량적 델파이기법과 가깝다. 이와 같은 델파이기법의 주요 목표는 어떤 사안에 대해 수량적 예측을 최대한 구체화하는 것이다.

② 정책 델파이기법: 델파이기법의 기본 논리를 이용하여 정책문제 해결을 위해 정책대안을 개발하고 정책대안의 결과를 예측하기 위해서 전문가나 정책결정자가 심각하게 생각하지 못했거나 미처 생각하지 못한 것들을 주관적인 입장에 있는 정책관련자에게 서로 대립되는 의견을 표출하게 하고 점검하는 방법이다. 그리고 정책델파이기법은 정책이나 의사결정을 위한 메카니즘이 아니라 정책이슈를 분석하기 위한 도구이며 의견개진을 위한 방법이다. 따라서 전통적인 델파이기법과는 많은 차이를 보인다.

  ③ 의사결정 델파이기법: 어떤 현실을 보기 위한 것이 아니라 현실을 창조할 목적으로 이루어지는 의사결정의 도구로써 활용되는 델파이기법이다.

* 전통적(일반) 델파이기법과 정책 델파이기법의 차이점

구분	전통적(일반) 델파이기법	정책 델파이기법
개념	일반 문제에 대한 예측	일반 델파이를 정책문제에 도입한 것
대상자	일반 전문가를 대상자로 선정	정책전문가와 정책관계자를 대상자로 선정
익명성	철저한 격리성과 익명성 보장	선택적 익명성 보장 (중간에 상호교차 토론 허용)
분석 방법	의견의 평균치(중간치) 중시	극단적이거나 대립된 견해도 존중하고 이를 유도

(2) 전문가의 선정기준

  델파이기법에 있어서 전문가 선정에 대한 문제는 매우 중요한 문제이다. 원래 델파이기법이 전문가적 직관을 객관화된 수치로 나타내는 방법이기 때문에 조사에 참여한 전문가의 자질은 매우 중요시 될 수밖에 없는 것이다. 이에 따라, 전문가의 선정 기준으로는 다음과 같은 기준들이 제안되고 있다.

① 전문가들은 응답을 하는 데에 필요한 필수적 지식을 적어도 평균적인 수준 이상을 갖고 있어야 한다.

② 조사에 참여하는 전문가들은 지리적으로 골고루 퍼져 있어야 한다.

③ 전문가들은 합리적이고 객관적이며 편향되지 않은 사고를 할 수 있어야 한다.

④ 전문가들은 조사에 열성적으로 참여하여야 한다. 

⑤ 전문가들은 델파이 과정에 소요되는 수 주일간의 시간을 낼 수 있어야 한다.

(3) 델파이기법의 단계

① 관련 분야 전문가 집단 구성: 알고자 하는 내용에 대해 가장 잘 알고 있으리라고 믿어지는 전문가를 30명에서 최고 100명까지 선정하여 패널을 구성한다.

② 1차 질문: 구성된 패널을 통해 개방형 질문을 하여 그들의 견해를 모두 나열함으로 가능한 많은 자료를 수집분석하여 항목으로 구성, 폐쇄형 질문지를 만든다.

③ 2차 질문: 이 폐쇄형 설문지를 동일 대상자에게 보내는 2차 질문을 실시한다. 이 때는 문항에 점수를 주거나 중요도를 측정하여 일정수의 중요 문항을 선택하게 한다.   

④ 3차 질문: 수집된 결과를 항목별로 종합하여 전문가 전체의 항목별 도수, 평균, 또는 표준편차 등을 제시하여 다시 동일 집단에게 보내어 중요 문항을 선택하게 한다.

⑤ 4차 질문피드백: 셋째 단계의 결과를 가지고 면담을 실시한다. 이와 같은 방법으로 전문가들 사이에 어떤 합의점을 찾을 때까지 여러 차례의 설문을 통하여 최종 결과로 얻는다.

7) 장점 및 한계

(1) 장점

① 편향된 토의에 쏟는 시간과 노력의 낭비를 줄일 수 있다.

② 연구자에 의해 통제되기 때문에 초점에서 크게 빗나가지 않는다.

③ 시간적경제적(회의비체제비여건비 등)으로 절약할 수 있다.

④ 협의회 보다 시간빈도 등이 덜 제약 받는다.

⑤ 다수의 전문가 의견을 수렴, 피드백(feedback) 할 수 있다.

⑥ 익명성이 있고 독립적이기 때문에 자유롭고 솔직한 전문가의 의견을 들을 수 있다.      ⑦ 몇몇 사람의 의견이나 분위기에 말려 휩쓸리지 않는다. 또한 체면이나 위신에 의해 다른 결정을 하지 않는다.

(2) 한계

① 질문지 조사방법 자체에 결함이 있을 수 있다. 또한 문제가 참여자들에게 맡겨 만지기 때문에 문제의 확실한 속뜻을 알기가 어렵다.

② 다른 질문지와 마찬가지로 회수율이 높지 않다. 조사가 1234 반복되어감에 따라 회수율은 점점 낮아지게 된다.

③ 반복적 조사이기 때문에 조사를 끝내려면 장기간이 필요하다. 단기간의 조사는 용이하지 않다.

④ 문제와 처리 결과를 직접 주고받을 수 없다.

⑤ 통계적 처리 결과에 무의식적으로 따라갈 수 있다.

⑥ 현재성을 중시하는 현대인에게 미래에의 무관심을 나타내게 할 수 있다.

⑦ 한두 가지의 확신만을 가지고 미래를 볼 경우, 미래를 단순화 할 수 있다.

⑧ 전문가들이 과도한 확신으로 환상적이거나 체제 전체를 판단 못하게 할 수 있다.

⑨ 조작적 가능성도 가지고 있다.

⑩ 참여 전문가들이 설문에 대하여 신중하지 못할 수 있다.

⑪ 델파이조사에 의한 예측 연구는 불확실한 상황을 연구대상으로 삼고 있다는 기본적인 한계를 가지고 있다.

2. 최적모형

1) 개념 : 이 모형은 합리적 모형과 점증적 모형을 절충한 것으로, Dror가 정부기관의 주요 행동노선을 결정하는 정책결정 과정을 준거대상으로 제안한 것이다. Dror는 합리적 모형이 주장하는 인간의 완전한 합리성을 비판하고, 점증적 모형에서 제시하는 인간의 비합리성을 전제로 미래에 대한 예측이 합리적 증거에 의해 이루어질 수 없다는 것 또한 비판했다. 즉 인간의 비합리성과 미래 예측 능력을 인정하면서 절충모형을 제시한 것이다. Dror의 규범적 최적모형은 계량적 측면과 질적인 측면을 구분하여 검토한 다음 이를 결합시키는 질적 모형이며, 합리적 요인과 초합리적 요인을 함께 고려한 모형이라고 할 수 있다.

2) 내용

(1) 전제

① 복잡한 문제에 봉착했을 때 조직구성원의 참여와 사례의 조사 등 초합리적 요소는 더욱 중요한 역할을 하게 된다.

② 정책과정에서 필요 자원이나 시간 등을 늘리는 등의 합리적 측면과 사례 연구, 구성원의 의사결정 참여를 늘려 주는 등의 초합리적 측면은 의식적 노력에 의해 개선될 수 있다.

③정책결정은 합리성을 제고하기 위해 노력하여야 한다.

(2) 기본 내용

① 조직의 목표, 가치기준, 결정기준 등을 어느 정도 분명하게 규정하며 새로운 대안을 고려할 수 있도록 의식적으로 노력하고 개발을 촉진해야 한다.

② 여러 대안이 가져올 결과를 자세히 분석하여 전략을 결정해야 한다.

③ 최적정책의 결정기준은 의사결정에 참석하는 사람들의 충분한 토론을 거친 후 합의하여 결정해야 한다.

④ 이론과 경험, 합리적 방법과 초합리적 방법을 병행하여 사용해야 한다.

⑤ 정책결정의 질을 높일 수 있는 장치를 만들어 주어야 한다. 즉 의사 결정에 구성원이 모두 참석할 수 있다든지, 자원의 확충으로 정보를 충분하게 제공해 줄 수 있는 방법을 제시해야 한다.  

(3) 초합리성 : 직관, 판단 등과 같은 인간 의식의 저변에 존재하는 반무의식적 요소를 의미한다. 다음과 같은 이유로 정책결정의 모든 국면(초정책결정, 정책결정, 후정책 결정)에 초합리성이 필요하다고 본다.

① 정책결정을 위한 자원․시간․능력이 부족하고 상황이 불확실할 경우에는 결정자의 직관이나 통찰력에 따라 결정을 내리는 것이 더 바람직한 경우가 많다.

② 정책결정의 일부 국면에서는 초합리성만이 그 업무를 담당할 수 있다. 예를 들면 새로운 정책대안을 발명해 낼 때는 창조성이 필요한 것이다.

③ 합리모형에 의해 해결이 가능한 경우라도 문제의 어떤 국면은 합리적모형에 의존하는 것보다 초합리성에 의존하는 것이 더 나은 경우가 있다고 한다.

3) 평가

영감, 직관이나 통찰력과 같은 초합리적 요소가 정책결정에서 합리적 분석에 못지않게 중요한 역할을 한다는 것을 크게 강조한 데 의의가 있다. 또, 정책결정이 여러 국면과 이러한 국면이 내포하는 여러 가지 의사결정들간의 관계를 포괄적인 정책결정과정으로 체계화하고 이들 국면간의 관계를 명백히 정리하여 단순한 의사결정론이나 정책결정의 지적 측면을 강조하는 이론을 정책과정 속에 종합적으로 포섭시킨 것 또한 큰 공로라 할 수 있다. 말하자면 하나의 거대한 정책학 패러다임을 형성한 것이다. 그러나 반무의식적 요소를 너무나 강조하여 자칫하면 자신이 염려하는 신비주의에 빠질 가능성이 많고 주먹 구구식 결정을 미화할 위험성도 크다. 또 최적의 의미가 불분명하다. 전체적으로 보아 이 모형은 불완전 분석적 합리모형에 가까워 철저히 규범적.처방적이지만 최적이라는 의미를 정확히 찾기는 힘들다.