서 론

1. 연구의 필요성

21세기 이후, 기업의 역할은 단순한 이윤 창출을 넘어 사회적 책임과 지속 가능한 발전을 위해 사회적 가치를 창출하는 것이 중요하다는 인식이 증대되고 있다. 이러한 인식은 기업들이 다양한 사회적 활동(corporate social responsibility (CSR), 윤리경영 등)을 실행하는 기반이 되었으며, 최근에는 일회성이 아닌 지속 가능한 사회적 가치 창출 활동을 구성하고 다양한 조직과 협업하여 진행하고 있다. 이러한 현상이 나타나는 원인을 찾아보면 첫 번째 소비자들의 윤리적 소비 증대이다. MZ세대를 중심으로 환경 혹은 가치에 기반한 윤리적 소비에 관한 관심이 높아지고 있으며, 사회적 책임을 다하는 기업의 제품과 서비스를 선호하는 추세가 증가하고 있다[1]. 이러한 소비자들은 기업의 사회적 가치 활동을 구매 결정의 중요한 요소로 고려한다는 점에서 기업의 사회적 가치 창출 활동은 중요성을 더 해가고 있다[2]. 두 번째는 투자자들의 Environmental, Social, Governance (ESG) 경영에 관한 관심 증대이다. 투자자들은 기업의 재무적 성과뿐만 아니라 ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영을 평가하여 투자 결정을 내리고 있다. 기관투자자들을 중심으로 ESG 경영 우수 기업에 대한 투자가 활발히 이루어지고 있으며, ESG 경영 수준이 높은 기업은 자본 조달에 유리하고 투자 수익률이 높아지는 경향이 있다[3]. 마지막으로 글로벌 시장에서 주요 국가들의 관련 규제 강화를 볼 수 있다. 주요 국가들은 기업의 사회적 책임을 강화하기 위한 규제를 마련하고 있으며, 기업의 사회적 가치 창출 활동에 대한 정보 공시를 의무화하는 법률을 제정하고 있다[4].

이러한 외부 환경의 변화는 기업들이 사회적 가치 활동으로 진행해 오던 다양한 활동들(기부금 지원, 봉사활동 등)[5]의 한 계성을 나타내게 되었다. 첫 번째로 지속 가능한 효과의 부족이다. 단발적인 기부금 지원이나 봉사활동은 지속적인 사회적 가치 창출 효과를 기대하기 어렵다[6]. 기업의 사회공헌활동이 장기적인 사회적 문제 해결과 연계되지 않은 경우, 지속 가능한 효과를 창출하기 어렵고 일회성 활동으로 비판받을 수 있다. 둘째, 효과 측정의 어려움이다. 기존 사회공헌활동의 효과를 정확하게 측정하고 평가하기 어렵다. 기업의 사회공헌활동이 실제로 어떤 사회적 가치를 창출했는지 명확하게 제시하기 어려워 투명성을 확보하기 어렵다. 셋째, 사회적 문제 해결의 한계이다. 기존 사회공헌활동은 기업의 자체적인 판단에 따라 이루어지기 때문에, 사회적 문제의 근본적인 해결에는 한계가 있다. 체계적인 사회적 문제 해결 방안과 연계되지 않은 경우 활동의 효과를 기대하기 어렵다[7].

이러한 한계를 넘어 새로운 방향성을 고민한다면 사회적 가치 창출에 있어 다양한 조직 간의 협업을 논의할 수 있다[8-11]. 영리기업, 사회적기업, 소셜벤처는 각각 자본, 기술, 시장 진출 역량, 사회적 문제 해결 경험과 네트워크, 혁신적인 아이디어와 민첩성을 보유하고 있다. 이러한 다양한 주체의 협업은 다음과 같은 기대 효과를 창출할 수 있다. 첫째, 새로운 사회적 가치 창출이다. 영리기업의 자본과 기술, 사회적기업의 사회적 문제 해결 경험, 소셜벤처의 혁신적인 아이디어를 결합하여 새로운 사회적 가치를 창출할 수 있다. 예를 들어, 영리기업은 기술력을 활용하여 사회적 취약 계층을 위한 저렴한 의료 서비스를 개발하고, 사회적기업은 지역 사회 네트워크를 활용하여 서비스를 제공하며, 소셜벤처는 새로운 사업 모델을 개발하여 사회적 문제 해결에 기여할 수 있다. 둘째, 기존 사회공헌활동의 한계 극복이다. 영리기업, 사회적기업, 소셜벤처 협업은 기존 사회공헌활동의 한계를 극복하고 지속 가능한 사회적 가치 창출을 위한 새로운 모델을 제시할 수 있다[12]. 협업을 통해 사회적 문제 해결에 대한 전문성을 확보하고, 투명성을 높이며, 장기적인 효과를 기대할 수 있다. 셋째, 사회적 문제 해결의 효과 증대이다. 영리기업, 사회적기업, 소셜벤처 협력은 사회적 문제 해결의 효과를 증대시킬 수 있다[13]. 다양한 이해관계자들의 참여를 유도하고, 시너지 효과를 창출하며, 사회적 문제 해결을 위한 체계적인 방안을 마련할 수 있다.

기업 간 협업을 통한 사회적 가치 창출에 관한 연구는 아직 활발하게 이루어지고 있지 않다[9]. 특히, 영리기업, 사회적기업, 소셜벤처 협업의 구체적인 사례와 성공 요인, 지속 가능한 모델 등에 대한 연구가 미비하다. 미비한 원인을 살펴보면 첫 째, 협업 사례에 관한 분석의 부족이다. 영리기업, 사회적기업, 소셜벤처 협업의 구체적인 사례가 다양한 영역에서 보고서에 제시가 되고 있으나 심층적으로 분석한 연구가 미비하다[14]. 성공적인 협업 사례를 분석하고, 협업 과정에서 발생하는 문제점과 해결 방안을 제시하는 연구가 필요하다. 둘째, 성공 요인 규명 부족이다. 영리기업, 사회적기업, 소셜벤처 협업의 성공 요인을 명확하게 규명하는 연구가 부족하다[15]. 협업의 목표, 구조, 운영 방식 등 다양한 요소가 성공에 미치는 영향을 분석하고, 성공적인 협력을 위한 가이드라인을 제시하는 연구가 필요하다[11]. 셋째, 지속 가능한 협업 모델 개발 부족이다. 영리 기업, 사회적기업, 소셜벤처 협업의 지속 가능한 모델을 개발하는 연구가 부족하다[16]. 협업을 통해 창출된 사회적 가치를 유지하고 발전시키는 방법을 모색하고, 지속적인 협력 관계를 유지하는 전략을 제시하는 연구가 필요하다.

사회적 문제들에 하나의 기업 혹은 특정 산업 기업만의 노력으로 해결하기에는 복잡하게 연결된 부분들이 많이 있으며 기업 간의 자원과 역량을 상호 협력하여 접근하는 것이 요구된다. 이 과정에서 기업 간 서로 이해, 자원 및 역할의 분담, 결과 및 임팩트 도출 등 다양한 영역에서 논의가 필요하다. 따라서 현장에서 경험한 내용과 그 과정에서 찾아볼 수 있는 인식, 고민 사항 등을 면밀히 살펴보는 것은 협업에 기반한 사회적 가치 모델을 성공적으로 구축하고 효과적으로 접근할 수 있는 방향성을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구는 사회적 가치를 담당하는 실무자들의 경험을 바탕으로 다양한 조직과의 협업을 통해 도출할 수 있는 시사점을 탐색하고 그 의미를 찾고 자 하였다.

2. 연구목적

본 연구는 사회적 가치 창출에 대한 다양한 기업 담당자들의 인식과 목적, 유형이 다른 기업과의 협업을 통한 가치 창출에 대한 부분을 분석하여 새로운 방향성을 제공하고자 한다. 특히, 사회적 가치를 추구하는 영역과 활동에 있어서 나타나는 실무자들의 고민을 바탕으로 논의함으로써 효율적이고 효과적인 사회적 가치 추구의 자료를 제공하고자 한다. 이에 본 연구는 ‘사회적 가치를 창출함에 있어 협업의 개념이 어떻게 인식되고 적용될 수 있는가?’, ‘성공적인 사회적 가치 창출에 필요한 주요 요인은 무엇인가?’, ‘사회적가치 창출을 위한 협업 과정에서 경험한 어려움은 무엇이며, 지속 가능성을 확보하기 위해서 필요한 전략은 무엇인가?’를 핵심적인 질문으로 활용하였다. 연구자의 주관적인 관점이 개입되는 것을 줄이고 객관성을 확보하기 위해서 잠재 디리클레 할당(latent dirichlet allocation) 방법과 K-means clustering을 활용하였다. 이를 통해 연구참 여자들의 경험과 인식에서 공통적으로 나타나는 주요 패턴 및 구조 그리고 종합적인 주제를 도출할 수 있다.

연 구 방 법

1. 연구설계

본 연구는 협업을 통한 사회적 가치 창출에 대한 인식과 경험을 탐색하기 위한 연구로 사회적 가치에 관련된 업무를 수행하는 실무자들의 인식과 경험을 분석하고자 하는 질적연구이다. 이를 위해 텍스트 분석방법 및 토픽 모델링 분석 기법을 활 용하였다. 이는 실무자들의 복잡한 경험과 인식을 구체적으로 탐색할 수 있을 뿐만 아니라 주요 주제 혹은 공통적 내용을 도출하는데 효과적이기 때문이다.

2. 연구참여자

현재 협업의 현상을 제대로 파악하고 검증하기 위해서 영리 기업뿐만 아니라 사회적기업(사회적 기업 포함), 소셜벤처, 공공기관 등의 조직에서 사회적 가치 업무를 담당하는 구성원(팀장, 팀원)을 대상으로 인터뷰하였다. 연구참여자 모집에 있어 다른 기관과의 협업을 경험한 실무자를 대상으로 했으며, 관련 경험이 없는 실무자는 제외하였다. 사전에 인터뷰 내용은 연구로서 활용될 수 있음을 설명하였고, 이에 동의한 인원을 대상으로 인터뷰를 진행 하였다. 인터뷰 분석에 활용된 총 인원은 16명이며 성별은 여성과 남성 각각 8명으로 구성되어 있다[17]. 사회적 가치 업무(혹은 사회공헌활동 업무)에 관한 경력은 평균 7.4년으로 나타났으며, 최소 2년에서부터 최대 16년의 업무 경력이 있는 것으로 파악되었다.

3. 자료수집

연구자와 참여자의 심층 인터뷰를 통해서 자료를 수집하였다. 연구참여자를 대상으로 1회에서 2회의 인터뷰 과정을 진행했으며, 각각의 인터뷰는 약 1시간에서 1시간 30분 정도 진행되었다. 심층 인터뷰는 외부 공간을 대여하여 인터뷰에 집중할 수 있도록 하였다. 또한, 인터뷰 응답에 있어서 편향된 내용 도출을 피하기 위해 연구 주제에 관한 설명은 하지 않았으며 전반 적인 기업의 사회적 가치 및 그와 관련된 질문을 포함하여 진행 하였다.

연구참여자에게 전달한 질문은 “협업을 통한 사회적 가치 창출이 어떻게 인식되고 지속 가능하게 적용될 수 있을까요?”, “사회적 가치 직무를 수행하면서 담당자에게 필요한 역량은 무엇일까요?”, “다른 조직과의 협업을 통해서 사회적 가치를 창출하는데 있어 긍정적인 측면과 어려움은 어떤 것이 있었을까요?” 등을 통해 본 연구에서 살펴보고자 하는 내용에 대해서 살펴볼 수 있도록 하였다.

인터뷰를 진행하면서 참여자가 경험한 내용을 충분히 응답 할 수 있도록 기다려 주었다. 또한, 동의하에 참여자들과의 대화를 녹음하였으며, 녹음된 내용에 대해서 텍스트화 작업을 진행하였다. 텍스트화 작업은 인터뷰가 종료된 직후 연구자가 반복하여 듣고 오류가 없도록 반복 작성 및 수정 작업을 하였다. 인터뷰 질문에 있어서 주요하게 살펴본 부분은 두 가지이다. 첫 번째로 사회적 가치를 창출하기 위한 과정과 그 과정을 통해 얻은 성과 혹은 추후 업무 방향에 대한 것이며, 두 번째로 사회적 가치를 창출하기 위해 다른 조직과의 협업 과정에서 마주하는 어려움과 발전 방향에 대한 부분이다.

4. 자료분석

본 연구의 자료분석은 Google Colaboratory에서 제공하는 Python 3.7.12 버전을 활용하였다. 비정형 데이터의 키워드를 분석하기 위해서 한글의 형태소 분석을 위한 konlpy 라이브러리와 Okt 모듈을 사용하였다. 또한, 자연어를 벡터로 처리하기 위해 genism 라이브러리와 Word2Vec 모듈을 사용하였다.

자료분석을 위한 과정은 다음과 같다. 첫째, 인터뷰 내용에 대한 주요 키워드를 추출하기 위해서 데이터 전처리(불용어 제거) 작업을 시행하였으며 기초적인 작업은 Korean stopword을 사용하여 특수문자, 숫자 등을 제외하였다. 또한, 제거하지 못한 불용어를 파악한 뒤 stopwords.extends 명령어를 사용해서 데이터 전처리 작업을 추가로 실시하여 tokenize 작업을 완료하였다. 마지막으로 tokenize된 단어들을 분석하기 위해서 정수로 인코딩(Integer encoding)을 하였다. 인코딩 처리가 된 단어들을 활용해서 키워드 분석, K-Means clustering (군집) 분석, 그리고 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 분석 결과들을 도출하였다. K-Means clustering과 잠재 디리클레 할당 분석의 가장 큰 차이는 분석되는 토픽 개수에 대한 부분이다. K-Means clustering 방법은 각각의 문서가 개별적인 한 개의 토픽을 가지고 있다는 것을 가정하고 있으며 LDA는 개별 문서에도 다양한 유형의 토픽이 있다는 것을 가정하고 있다[15]. 즉, 전체 인터뷰 내용에서 추출할 수 있는 요인과 각 개인별 인터뷰 내용에서 추출할 수 있는 요인들 간의 차이를 살펴볼 수 있다[18]. 즉, 인터뷰 내용 중에서 존재하는 단어의 출현 빈도에 기반하여 공통적인 주제를 확률적으로 추정하며, 추정 방식은 사전에 정의되지 않은 어떤 레이블이 없이 패턴을 도출해 내는 것이다. 본 연구에서는 키워드 분석과 K-means 및 LDA 분석을 따로 진행하였다. 키워드 분석 과정에서는 명사 외 나머지 단어를 제외하였으며, K-means와 LDA 분석에서는 음절을 제외한 문장 전체를 분석하였다.

5. 윤리적 고려

본 연구를 진행하기 위해서 H대학교 생명윤리위원회의 승인(IRB No. HYUIRB-202410-017)을 받았다. 연구자는 인터뷰를 진행하기 전 연구의 목적, 방법, 소요시간, 인터뷰 내용에 관한 녹음 등에 관한 내용에 관해 연구참여자들에게 전달하였다. 연구참여자들에 관한 개인 정보의 보호(익명성, 소속기관 등)에 관해 연구에서 보장되는 내용과 함께 참여자의 의사가 있다면 인터뷰를 중단 혹은 참여 철회를 할 수 있는 것을 설명 하였다. 또한, 연구자료는 잠금장치가 되어 있는 연구실에 보관하며 연구에서 활용되는 내용에 관해서 연구 이외의 목적으로 사용되지 않는 것과 연구 종료 3년 후 모든 내용에 관해서는 폐기되는 것을 설명하였다. 이에 관한 내용을 연구참여자들에게 사전 동의서를 받아서 연구를 진행하였다.

6. 연구의 엄격성

연구자들은 본 연구를 진행하기에 요구되는 질적연구 기반의 연구보고서, 세미나를 다년간 경험했으며, 이를 기반으로 연구결과의 신뢰성과 타당성을 높이기 위해 다양한 문헌 검토, 연구결과에 대한 검토와 평가, 실무자들의 의견 등을 활용하여 지속적인 검토를 진행하였다. 연구참여자들의 실제 경험과 인식을 함께 공유하는 과정을 통해 현업에서 다루어지는 내용들 을 주요하게 살펴볼 수 있었으며, 인공지능의 분석 과정을 통해 연구자의 주관적인 해석이 개입되지 않도록 하였다. 또한, 데이터 분석이 진행하기 전에 응답한 내용에 관해 참여자들최정 확인을 거쳤으며, 분석 진행 중에는 토픽 모델링 연구를 활발하게 하고 있는 컴퓨터 사이언스 전공 박사의 조언을 포함하여 신뢰성을 확보하고자 하였다. 인공지능 데이터 분석의 절차와 활용한 명령어를 보여주며 정확성과 해석상의 오류가 없는지 피드백을 받았다.

연 구 결 과

1. 키워드 분석

첫 번째로 인터뷰 내용의 주요 명사를 추출한 키워드 분석을 진행하였다. 분석 결과를 정리하면 사회적 가치 추구의 목적과 방법에 대한 부분이며 언급된 키워드 분포는 Figure 1에서 살펴볼 수 있다. 가장 많이 언급된 것은 사회와 지역 커뮤니티에 관한 내용이다. 다음으로는 사회적 가치 창출에 있어서 파트너의 필요성과 협력에 대한 제시가 많았으며 서로에 대한 이해와 성과 창출 및 사회적 문제 해결에 관한 부분이 언급되었다. 마지막으로 볼 수 있는 부분은 목표 구성 및 지속성에 대한 내용을 제시하였다. 이를 종합해서 살펴보면 사회 혹은 지역 커뮤니티에 필요한 사항들을 조직에서 우선적으로 파악해야 하며 이에 관한 학습(이해)이 필요함을 볼 수 있다. 또한, 한 조직에서 해결하기 어렵거나 접근하기 힘든 사회적 이슈에 대한 부분은 조직간 협업을 고려해 볼 수 있으며, 협업의 성과는 지속성이 있도록 구성해야 한다. 마지막으로는 조직의 모든 사회적 활동에 대한 목적과 방향성이 명확하게 정립되어 있어야 함을 정리해서 살펴볼 수 있다.

두 번째 키워드 분석 결과는 사회적 가치 창출을 위한 협업에 있어서 주요하게 고려되는 요인으로 정리할 수 있으며 Figure 2에서 결과를 확인 할 수 있다. 가장 많이 언급된 것은 직무에 관한 역량이며 성과에 대한 고민 및 성과 측정을 어떻게 할 것인지가 그다음으로 많이 언급되었다. 또한, 협업하는 과정에서 요구되는 의사소통 능력과 이를 통한 조율 과정을 살펴 볼 수 있다. 정리해서 살펴보면 첫 번째 범주로서 직무를 수행하는 역량, 두 번째 범주로서 협업의 과정에서 요구되는 의사 소통 능력, 마지막으로 사회적 가치에 관한 성과(혹은 성과 측정), 의미 및 방향성으로 범주화할 수 있다.

위에서 제시된 결과를 종합해서 살펴보면 조직 측면에서 사회적 가치를 창출하기 위한 방향성과 목적에 관한 정립이 필요하며 사회적 가치성과를 달성하기 위한 역량을 확보해야 한다. 개별 조직 수준에서 보유한 핵심 역량을 강화할 수 있으나 다른 조직과의 협업을 통해 효율적이고 효과적으로 새로운 역량을 확보할 수 있다. 따라서 사회적 가치를 창출하기 위해 협업을 할 때에는 조직 간의 의사소통, 상대 조직에 대한 이해, 그리고 공통의 성과 목표와 지속성을 고려할 필요가 있다.

2. LDA 및 K-means clustering 분석

키워드 결과 분석을 통해서 연구의 방향성을 도출할 수 있었다. 이를 기반으로 구체적인 요인들을 도출하기 위해서 인터뷰 내용에 대한 군집 분석과 토픽 분석을 실시하였다[19,20]. LDA 분석에 있어서 토픽 개수를 설정 및 추출하는 과정을 우선적으로 진행하였으며 Coherence (일관성) 점수를 활용하여 토픽 개수를 확인하였다[18,21]. Coherence는 추출된 토픽에서 가장 많이 언급된 단어들이 높은 유사성을 가질수록 Coherence 점수가 크게 나타난다. 토픽 개수를 3에서 12까지 계산한 결과 토픽이 11개일 때 Coherence 점수가 가장 높은 것으로 확인되었다(Figure 3). 토픽 개수를 11개로 설정한 뒤 LDA 모델 분석 및 Intertopic Distance Map (IDM)을 도출하였다(Figure 4). IDM을 통해서 추출된 11개의 토픽들의 비중과 유사성을 확인 할 수 있다[18,21](Table 1).

Figure 4의 IDM을 살펴보면 왼쪽 부분에 추출된 토픽들 간의 관계를 살펴볼 수 있다. 유사한 의미를 가진 토픽들은 거리가 짧거나 같은 사분면에 나타나는 것을 알 수 있다[22]. 오른쪽에는 전체 토픽 중에서 주요하게 나타나는 단어를 확인 할 수 있다. λ값이 0으로 갈수록 해당 토픽의 차별화된 단어들을 살펴볼 수 있으며 1에 가까울수록 보편화된 단어들을 확인할 수 있다 [22]. 즉, 0에 가깝게 λ값을 설정할수록 각 토픽의 핵심 단어들을 제시해주고, 1에 가까울수록 전체적으로 많이 나타난 단어들을 확인할 수 있다. 선행연구에서 λ값이 0.6일 때 토픽을 설명하기 적절하다는 것을 제시하고 있으며[22], 본 연구는 이를 바탕으로 0.6으로 λ값을 설정하여 토픽의 주요 단어들을 추출하였다.

Table 1은 각각 토픽에서 제시된 단어와 비율 등을 살펴볼 수 있으며, 추출된 핵심 단어를 통해서 토픽을 구분할 수 있는 범주를 본 연구에 맞게 도출 및 구성하였다.

각 토픽의 핵심 단어를 살펴보면 1번 토픽에서는 ‘기업’, ‘사회’, ‘이해’의 단어 등으로 구성되어 있다. 이는 사회 구성원으로서의 기업을 바라보는 것이 필요하다는 것을 언급한 것으로 볼 수 있다. 토픽2에서는 ‘기업’, ‘역량’, ‘교육' 등의 단어가 연관되어 있으며 사회적 가치에 관한 기업 역량의 중요성으로 정리할 수 있다. 토픽3은 ‘커뮤니케이션’, ‘역량’, ‘성과’ 등이 연관 단어로 나타나고 있다. 사회적 가치 활동에 있어서 커뮤니 케이션 역량이 중요함을 언급하고 있다. 토픽4는 ‘사회’, ‘복 지’, ‘공헌’ 등의 연관 단어들로 구성되어 있으며, 기업의 사회 공헌으로 정리할 수 있다. 토픽5는 ‘지역’, ‘인지’, ‘서로’ 등의 단어가 연관되어 있는 것으로 나타났다. 기업과 지역사회간의 상호관계성으로 종합해서 살펴볼 수 있다. 토픽6는 ‘기업’, ‘이 해’, ‘생각’ 등이 연관 단어로 추출되었으며 사회적 가치에 대한 기업의 방향성과 목적으로 정리해서 살펴볼 수 있다. 토픽7 은 ‘기업’, ‘서로’, ‘생각’ 등의 연관 단어가 추출되었다. 조직간 협업을 통해서 사회적 가치를 창출하는 현상들이 나타나고 있으며 이 과정에서 상대 조직에 대한 이해가 요구되는 것으로 볼 수 있다. 토픽8은 ‘Corporate social responsibility (CSR)’, ‘기업’, ‘교육’ 등이 연관 단어로 도출되었다. 기업의 사회적 책임과 이와 관련된 교육의 중요성을 언급한 것으로 볼 수 있다. 토픽9는 ‘사회’, ‘사업’, ‘기획’ 등이 연관 단어로 나타나고 있다. 최근 기업의 사회적 가치 활동에 관한 접근 방식이 기부, 봉사활동 등의 측면에서 수혜자의 자립을 위한 기술 교육, 조직의 핵심 역량을 활용한 사회적 가치 활동 등이 나타나고 있다. 토픽10은 ‘서로’, ‘공유’, ‘집합’ 등이 연관 단어로 나타나고 있다. 사회적 가치 활동에 있어서 구성원 혹은 조직 간에 아이디어, 자원 등의 교환 등이 필요함을 언급함을 할 수 있다. 마지막으로 토픽11은 ‘이해’, ‘교육’, ‘임팩트’ 등이 연관 단어로 추출되 었으며 이는 기업의 사회적 가치 활동의 결과와 영향으로 종합해서 살펴볼 수 있다.

도출된 11개의 토픽에 대한 이름을 구성하였고, 구성된 토픽을 기반으로 본 연구의 실증연구를 진행하는 요인들을 도출 하였다. 첫 번째로 살펴 볼 수 있는 요인은 조직 측면을 볼 수 있다. 토픽1, 6을 통해서 사회 구성원으로서 조직이 어떻게 운영되고 나아가야 하는지 고민이 필요함을 볼 수 있다. 즉, 조직의 목적과 방향성을 설정하고 조직 내 지원이 원활하게 될 수 있는 체계를 갖추고 있는지를 살펴 볼 수 있다. 두 번째는 조직의 역량 측면이다. 토픽2, 3, 8은 조직의 역량 측면이다. 조직의 사회적 가치 창출에 관한 논의는 최근 몇 년 사이에 활발하게 진행 되었다. 경제적 이익을 추구하는 것에서 사회적 가치를 함께 추구해야 함을 다루고 있으며 이러한 흐름에 맞추어 조직이 사회적 가치를 창출하기 위해 요구되는 역량들이 중요하게 살펴볼 필요가 있음을 알 수 있다. 토픽4, 5는 지역사회에 대한 조직의 사회적 책임 활동으로 종합할 수 있다. 토픽7, 9, 10은 조직간 협업으로 구분할 수 있으며 사회적 가치 창출에 있어서 다양한 조직간 관계와 협업을 통해 효율적이고 효과적으로 사회적 이슈에 접근할 수 있는 것을 논의할 수 있다. 마지막으로 토픽11은 사회적 가치 창출 활동의 결과와 그 임팩트로 정리해서 살펴볼 수 있다. 토픽 범주화에 대한 교차 검증을 위해서 K-means clustering 분석을 실시하였다.

K-means clustering 분석을 진행하기 위해 Python에서 제 공하는 sklearn 라이브러리의silhouette 모듈을 사용하여 적정 군집수를 도출하였다. 적정 군집은 11개로 구분해서 살펴 볼 수 있는 것으로 나타났으며 Figure 5의 Silhouette 결과를 확인 할 수 있다.

군집에 대한 Silhouette 평균 점수를 살펴보면 9개 군집은 0.058, 10개 군집은 0.057, 11개 군집은 0.144, 12개 군집은 0.073으로 나타났다. Silhouette 결과 중 11개의 군집으로 구분 하는 것이 가장 적정한 것으로 나타났다. 적정한 군집의 갯수도 앞에서 분석한 Topic modeling 적정 토픽 추출에 대한 분석 결과와 동일하게 나타났다. 이러한 결과는 인터뷰 내용에 대한 주요 이슈들을 11개의 세부 내용을 살펴보는데 적절성을 확보했다고 볼 수 있다. K-means clustering의 세부 단어들을 살펴보면 Table 2와 같다.

중심점을 기반으로 유사한 데이터가 11개의 세부 영역으로 구분되었고 연구를 진행하기 위해 구체적인 요인으로 정리해서 살펴보면 조직의 방향성(0, 4, 10)과 조직 내 특성(6, 9), 조직의 역량(1), 협업 조직 및 관계성(2, 7, 8)과 성과(3, 5) 총 5개의 범주로 구분할 수 있다.

논 의

본 연구는 사회적 가치와 관련된 업무에 있어 다양한 조직간 협업에 관한 인식과 방향성을 관련 업무를 수행하는 실무자들을 통해 밝히고자 하였다. LDA 분석을 통해 11개의 토픽이 도출되었고, K-means cluster 분석을 통해 5개로 범주를 구분할 수 있다. 첫 번째는 조직의 방향성이다. 사회적 가치를 창출하기 위한 조직의 목적과 방향성과 함께 효과적으로 수행하기 위한 조직의 특성에 관한 부분을 논의할 수 있을 것이다. 구체적으로 조직의 사회적 가치 창출에 대한 목적과 방향성 그리고 이를 실행할 수 있는 조직적 지원 제도를 논의할 수 있을 것이다. 두 번째는 조직의 역량과 관련된 변수이다. 조직의 핵심 역량은 성과를 도출하는데 주요한 요인으로 볼 수 있다. 하지만 환경 변화에 따라 핵심 역량이 효율적이고 효과적으로 운영될 수 있는 환경이 중요하다. 특히 사회적 가치 목적과 방향성을 효과적으로 달성하기 위한 방안이 필요하다. 즉, 조직이 필요한 자원을 어떻게 탐색하고 확보하며 재구성할 수 있을 것인지 고민이 필요하다. 자원의 탐색 과정은 지식의 습득, 다른 구성원과의 토의, 외부 전문가 집단에서 진행하는 컨퍼런스 참석 등을 통해 이루어질 수 있다. 이러한 과정을 조직 차원에서 본다면 동적인 역량이 요구된다고 볼 수 있다. 마지막으로 협업의 성과를 살펴볼 수 있다. 일반적으로 조직의 성과로 많이 논의되는 것은 수익, 총자본순이익률(retorun on asset (ROA), 투자수익률(return on investment (ROI)) 등이 있으나 협업의 과정에서 논의할 수 있는 관계의 지속성과 사회적 가치 활동의 목표 달성 수준에 대한 논의가 조직간 이루어져야 할 필요성을 제기한다. 이를 기반으로 다음과 같은 논의점을 제시하고자 하였다.

첫 번째로 분석 결과에서 ‘사회’, ‘지역 커뮤니티’, ‘협력’, ‘성과’, ‘목표’ 등의 키워드가 중요하게 나타났다. 이는 조직이 사회적 가치를 추구할 때 지역 사회와의 긴밀한 관계 형성이 매우 중요함을 시사한다. 조직은 지역 사회의 필요와 요구를 파악해야 하며, 이를 기반으로 명확한 목표를 설정하고 그 목표를 달성하기 위한 전략을 수립해야 한다[11]. 예를 들어, 지역의 교육 수준을 높이기 위한 프로그램을 진행하거나, 환경 보호를 위한 캠페인을 벌이는 등의 구체적인 목표가 필요하다[15]. 또한, 설정된 목표의 성과를 평가하고 필요한 경우 개선하는 체계적인 접근이 필요하다. 이는 프로그램의 효과를 평가하고, 필요한 경우 개선할 수 있는 기회를 제공하며, 조직이 지역 사회의 필요에 부합하는 사회적 가치를 효과적으로 창출할 수 있도록 한다. 이러한 과정을 통해 조직은 지역 사회의 필요와 요구에 부합하는 활동을 통해 지역 사회와의 신뢰를 구축하고, 사회적 가치를 창출할 수 있을 것이다.

두 번째 키워드 분석 결과는 직무 역량, 의사소통 능력, 성과 측정의 중요성을 강조하고 있다. 이는 협업이 사회적 가치 창출에서 중요한 역할을 한다는 것을 의미한다[13]. 협업을 효과적으로 수행하기 위해서는 구성원들이 높은 직무 역량을 갖추어야 하며, 이는 해당 분야에 대한 전문 지식과 경험을 의미한다. 또한, 협업 과정에서 발생하는 다양한 이슈들을 해결하기 위해서는 구성원들 간의 원활한 의사소통이 필수적이다. 이는 정기적인 회의, 투명한 정보 공유, 명확한 역할 분담 등을 포함한다. 더 나아가, 협업의 성과를 정확히 평가하고 개선점을 찾기 위해 체계적인 성과 측정 방법이 필요하다. 이는 협업의 목표 달성 여부를 판단하고, 성공적인 협업을 위한 개선점을 찾는 데 도움을 준다. 이를 통해 조직 간 협업의 효과를 극대화하고 사회적 가치를 성공적으로 창출할 수 있을 것이다. 협업의 성과를 정확히 측정하고 평가하는 체계적인 접근은 협업의 지속 가능성을 높이고, 조직 간의 신뢰를 강화하는 데 중요한 역할을 할 것이다.

세 번째로 LDA 분석을 통해 도출된 11개의 토픽은 각기 다른 주제를 다루고 있지만 상호 연관성이 존재한다. 예를 들어, ‘기업 역량’, ‘의사소통 역량’, ‘사회 공헌’ 등은 조직이 사회적 가치를 창출하기 위해 갖추어야 할 다양한 요소들을 포함하고 있다. 조직은 이러한 다양한 역할을 효과적으로 수행하기 위해 전략적인 접근이 필요하다. 이는 조직 내 자원을 효율적으로 배분하고, 각 역할에 맞는 전략을 수립하며, 조직의 목적과 방향성을 설정하고 이를 실행할 수 있는 체계를 갖추는 것을 의미한다. 구체적으로는 조직의 사회적 가치 창출 활동을 위한 명확한 목표와 방향성을 설정하고, 이를 지원할 수 있는 내부 체계를 구축하는 것이 중요하다. 예를 들어, 사회적 가치 창출을 위한 교육 프로그램, 내부 자원 배분 시스템, 성과 평가 시스템 등이 포함될 수 있다. 이러한 접근을 통해 조직은 다각적인 역할을 수행하며 사회적 가치를 창출할 수 있을 것이다. 이는 조직의 지속 가능성을 높이고, 사회적 책임을 다하는 기업으로서의 이미지를 강화하는 데 기여할 것이다.

마지막으로, LDA 분석 결과에서 도출된 ‘사회적 결과 및 영향’ 토픽은 사회적 가치 활동의 결과와 그 임팩트를 강조하고 있다. 사회적 가치 활동의 결과를 평가하기 위해서는 명확한 평가 기준이 필요하며, 이를 지속적으로 모니터링하여 개선점을 찾고 활동의 효과를 극대화하는 것이 중요하다. 예를 들어, 사회적 가치 활동의 목표 달성 여부, 사회에 미친 긍정적 영향 등을 평가할 수 있는 명확한 기준이 필요하다. 조직의 사회적 가치 활동이 단순한 이미지 개선이나 법적 요구 사항 충족에 그치지 않고, 실제로 사회에 긍정적인 변화를 가져오는지를 확인하는 것 이 중요하다. 이는 활동의 진정성과 지속 가능성을 보장하는 데 필수적이다. 이러한 평가와 모니터링 과정을 통해 조직은 사회적 가치 활동의 진정성과 지속 가능성을 높일 수 있을 것이다. 이를 통해 조직은 사회적 책임을 다하는 동시에, 사회적 가치를 창출하여 지속 가능한 발전에 기여할 수 있을 것이다.

이와 같은 논의점들은 LDA 및 K-maens clustering 분석 결과를 바탕으로 조직의 사회적 가치 창출 활동에 대한 심층적인 이해를 제공하며, 이를 통해 보다 효과적이고 전략적인 접근 방안을 도출할 수 있을 것이다. 이는 조직이 사회적 가치를 창출 하는 과정에서 발생할 수 있는 다양한 도전과제를 해결하고, 보다 지속 가능하고 효과적인 사회적 가치를 창출하는 데 기여 할 것이다.

결 론 및 제 언

본 연구는 기업 간의 협업을 통한 사회적 가치 창출을 목표로 하는 실무자들의 인식과 경험을 탐색함으로써 실무적인 측면에서 시사점을 도출할 수 있었다. 연구결과 협업을 통해 사회적 가치를 효과적으로 창출되기 위해서는 기업 간의 공통된 목적과 방향성을 명확하게 정립하고 이를 지원할 수 있는 조직 내 체계가 마련되어야 함을 확인할 수 있었다. 구체적으로 기업에서 사용하는 언어, 사회적 이슈에 관한 이해와 수준, 전문성 등에서 나타나는 차이로 인해 발생한 이슈들에 대해서 기업 간에 이해가 필요하며 이를 해소하기 위한 운영 체계, 조직의 역량 분석, 사회적 가치 활동에 관한 결과 등의 결과를 함께 도출하 였다.

이러한 결과를 바탕으로 다음과 같은 시사점을 제시할 수 있다. 기업의 사회적 가치 영역은 점점 더 중요해지고 있으며, 기존 사회공헌 활동의 한계를 극복하고 지속 가능한 사회적 가치를 창출하기 위해서는 새로운 방안이 필요하다. 영리기업, 사회적기업, 소셜벤처 협력은 어려운 과정을 거쳐야 하지만 새로운 사회적 가치 창출과 사회적 문제 해결에 기여할 수 있는 가능성이 높다고 판단된다. 이를 위해 구성원들의 직무 역량과 의사소통 능력을 지속적으로 개발할 필요가 있다. 이를 위해 정기적인 교육 프로그램, 워크숍, 팀 빌딩 활동 등을 도입하여 구성원들의 전문성을 향상시키고, 협업의 효율성을 높일 수 있는 환경을 조성해야 한다. 또한, 조직은 사회적 가치 창출을 위한 명확한 목표와 방향성을 설정하고, 이를 지원할 수 있는 내부 체계를 구축할 필요가 있다. 구체적으로, 다른 조직과의 협업을 구성하는 단계에서 업무의 권한과 자율성을 부여하고, 관련된 평가 시스템을 도입하여 조직 내 자원을 효율적으로 배분하고 관리할 수 있는 체계를 마련해야 한다. 마지막으로 협업의 과정에서 각 조직의 이해관계를 조율할 수 있는 과정과 절차가 요구되며, 사회적 가치 활동의 결과를 지속적으로 모니터링하고 평가할 수 있는 체계적인 접근이 필요하다. 앞에서 제시한 내용을 기반으로 협업에 기반한 기업 간 사회적 가치 창출에 있어 새로운 연구 방향성과 협업의 성공 요인을 명확하게 도출할 수 있는 근거가 될 수 있는 토대가 될 것이다. 연구결과와 제언을 통해 조직 내에서 지속 가능한 사회적 가치를 창출하기 위해서 실무자들이 수행해야 하는 구체적인 기업 및 인사 전략을 제시하는데 기여했다고 판단된다. 하지만, 본 연구에서 몇 가지 한계점을 찾을 수 있다. 본 연구는 사회적 가치 창출을 위한 조직간 협업에 대한 실무자들의 인식과 방향성을 도출하는데 중점을 두었다. 따라서 다양한 산업과 조직 규모에 따른 구체적인 적용 방안에 대한 추가 연구가 필요하다. 향후 연구에서는 다양한 사례 연구와 실증 분석을 통해 본 연구의 결과를 보완하고, 보다 구체적이고 실질적인 전략을 도출할 수 있을 것이다.