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증거기반 의사결정: 두 판 사이의 차이
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=== 증거기반 의사결정의 배경 === | === 증거기반 의사결정의 배경 === | ||
* 증거기반 의사결정의 배경은 1990년대 의학분야에서 시작됐다. 당시 연구자들이 미국의 의료현장에서 진료하는 의사들을 상대로 연구한 결과, 전체의 85%에 달하는 의사들이 수십 년 전 자신이 의대에 다닐 때 배웠던 지식을 여전히 진료 현장에서 사용하고 있었고, 오직 15%의 의사 들이 최신의 의학지식을 진료와 치료에 활용하고 있다는 사실을 알게 되었다((Tranfield, Denyer, & Smart, 2003). 이러한 사유로 최신의 의학 지식에 기반하여 최적의 진료 의사결정을 내려야한다는 증거기반의료운동이 펼쳐졌고 최신의 과학적 자료를 의사결정 전반에 사용의 중요성을 일깨웠다. | |||
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* 합리적 증거만 강조하기에 이념, 규범이 무시되는 윤리적인 문제가 발생할 수 있다. | * 합리적 증거만 강조하기에 이념, 규범이 무시되는 윤리적인 문제가 발생할 수 있다. | ||
* | * 시간과 비용이 많이 들며 데이터의 수가 적거나 없을 경우 사용하기 힘들다. | ||
=== 발전방향 === | === 발전방향 === | ||
* 시간이 지남에 따라 많은 연구자들이 연구를 하고 정책, 행정분야에서의 결과가 나오기에 이를 바탕으로 데이터를 수집하면 더 나은 증거기반 의사결정을 할 수 있다. | |||
* 시간과 비용이 많이 들기에 인공지능, 빅데이터를 활용하여 시간과 비용을 절약할 수 있다. | |||
== 4. 관련연구 == | == 4. 관련연구 == | ||
2024년 12월 5일 (목) 14:28 기준 최신판
1.개념 및 중요성
개념
- 조직 의사결정 사안이 발생할 경우 의사결정자가 다양한 증거자료(예: 과학적 지식, 조직 내 정보와 데이터, 전문가 식견, 이해관계자 입장)의 신뢰도에 기반한 종합적인 판단 하에 최선의 선택을 하는 것을 의미한다. (Rousseau, 2012; 김병조, 2021)
- 증거기반 의사결정이란 전문가가 양적 및 질적 데이터를 사용하여 증거에 입각한 계획을 개발하도록 유도하는 접근 방식이다.
- 근거에 기반한 의사결정보다 나아가 증거의 신뢰성에 중점을 둔 의사결정이다.
증거기반 의사결정의 중요성
- 잘못된 의사결정은 개인 및 조직을 어려움에 빠트릴 수 있기에 최상의 의사결정을 내리는 것이 중요하다.
- 증거기반 의사결정을 사용하면 다양한 상황속에서 감정이나 의견보다 확실한 데이터, 과학적 지식을 사용하기에 성공적인 결과를 이끌어낼 가능성이 높다.
- 확실한 데이터, 과학적 지식은 성공적인 결과 뿐만 아니라 결과의 신뢰성과 효과성을 높인다.
- 과학적 지식은 수치화되어있어 그룹 전체가 납득할 수 있는 의사결정을 내린다. 이는 곧 공정하고 민주적인 결정을 내리는데 도움을 준다.
2. 내용
증거기반 의사결정의 배경
- 증거기반 의사결정의 배경은 1990년대 의학분야에서 시작됐다. 당시 연구자들이 미국의 의료현장에서 진료하는 의사들을 상대로 연구한 결과, 전체의 85%에 달하는 의사들이 수십 년 전 자신이 의대에 다닐 때 배웠던 지식을 여전히 진료 현장에서 사용하고 있었고, 오직 15%의 의사 들이 최신의 의학지식을 진료와 치료에 활용하고 있다는 사실을 알게 되었다((Tranfield, Denyer, & Smart, 2003). 이러한 사유로 최신의 의학 지식에 기반하여 최적의 진료 의사결정을 내려야한다는 증거기반의료운동이 펼쳐졌고 최신의 과학적 자료를 의사결정 전반에 사용의 중요성을 일깨웠다.
증거기반 의사결정의 과정
1. 증거수집: 의사결정이 필요한 문제가 있으면 과학적 지식, 조직 내 정보와 데이터, 전문가 의견, 이해관계자 입장 등 다양한 데이터들을 수집한다. 이때 양적, 질적 데이터를 모두 고려하고 편향된 데이터는 배제해야한다.
2. 증거분석: 가져온 데이터들을 분석하고 이상점이 있는지 식별한다. 과거결과와 비교해 결과를 예상하거나 전문가의 의견뿐을 비롯한 데이터들을 분석, 평가해야한다.
3. 의사결정: 다양한 데이터들을 분석 후 증거에 기반하여 가장 합리적인 의사결정을 한다.
3. 평가
증거기반 의사결정의 한계점 및 비판점
- 증거에 기반하여 의사결정을 하는 경우 정책, 행정분야에서 개인. 조직의 성과가 개선될 수 있는지에 대한 결과의 수가 적다.
- 합리적 증거만 강조하기에 이념, 규범이 무시되는 윤리적인 문제가 발생할 수 있다.
- 시간과 비용이 많이 들며 데이터의 수가 적거나 없을 경우 사용하기 힘들다.
발전방향
- 시간이 지남에 따라 많은 연구자들이 연구를 하고 정책, 행정분야에서의 결과가 나오기에 이를 바탕으로 데이터를 수집하면 더 나은 증거기반 의사결정을 할 수 있다.
- 시간과 비용이 많이 들기에 인공지능, 빅데이터를 활용하여 시간과 비용을 절약할 수 있다.
4. 관련연구
- 김병조ㆍ은종환(2020)은 4차 산업혁명과 인공지능 기술의 발전에 맞춰 머신러닝 기반 의사결정 사례를 행정-정책 의사결정 관점에서 분석하고 변화에 대해 의미를 도출하였다. 정책결정에 인공지능을 활용할 것와 같은 상위수준의 의사결정을 메타 의사결정이라고 하고 메타 의사결정을 최선의 판단으로 도와주는 것이 증거기반 의사결정이라고 소개하고있다. 즉 인간만이 할 수 있는 인간 고유의 의사결정인 메타 의사결정을 위해 의사결정자는 증거기반 의사결정의 중요성을 인식하고 실제 의사결정에서 적극적으로 실현해야하는 것이다. 더 나아가 이를 인공지능과 함께 활용하여 성공적으로 도입시킨다면 이상적인 정책 의사결정 체계를 갖출 수 있는 점을 예측한다.
5.참고문헌
- 김태연, & 김병조. (2023). 증거기반 의사결정이 공공기관의 성과에 미치는 영향: 조직환경의 조절효과. 한국행정학회, 57(3), 31-62
- 김병조, & 은종환. (2020). 행정-정책 의사결정에서 머신러닝(machine learning) 방법론 도입의 정책적 함의: 기계의 한계와 증거기반 의사결정(evidence-based decision-making). 한국행정학회, 54(1), 261-285
- 이윤빈, & 신동평, & 최배성. (2015) 증거기반 의사결정 적용을 통한 정부 R&D 예산과정 개선방안 연구. 한국기술혁신학회, 11a, 144-150
- 윤건. (2018) 증거를 통하여 통계를 세워라. 통계청 통계교육원 통계의 창, 2018 WINTER