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여성 조직구성원 관점의 내부 커뮤니케이션 활성화 모형 예측 : 머신러닝 기반 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델의 적용
Predicting the Internal Communication Effectiveness of Female Employees : An Application of a Machine Learning-based Random Forest

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  • 발행기관
    한국PR학회 바로가기
  • 간행물
    PR연구(구 홍보학연구) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol. 27 No. 4 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.111-143
  • 저자
    정혜승, 성민정
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A439435

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Objectives The purpose of this study was to predict a model for internal communication among female employees. While the emphasis on the importance of female employees within organizations is increasing, the existing research on internal communication has been insufficient in reflecting their specific characteristics. Accordingly, this study aimed to propose strategies to support female employees’ internal communication. Methods Using a machine learning-based random forest, this study explored the validity of the factors identified in previous research that contribute to internal communication. Additionally, it proposed factors that were newly discovered through a predictive approach. The results, based on the responses of 1,687 participants extracted from the Korean Women Manager Panel Survey (KWMP) conducted by the Korean Women's Development Institute, were presented using variable importance and partial dependence plots. Results The study revealed that the relationships among employees and direct supervisors’ leadership play a crucial role in predicting the internal communication model, depending on the communication direction within the organization. Specifically, it was confirmed that dimensions of leadership from direct supervisors, such as support for flexible work schedules, fairness, and listening, are key predictors of horizontal, upward, and downward communication among female employees. Conclusions To cultivate effective internal communication among female employees, it is imperative to offer organizational support that encourages positive employee relationships and ensures competent leadership from direct supervisors. Moreover, the implementation of leadership training, the refinement of internal systems, and the enhancement of communication channels are essential for enabling personalized support between direct supervisors and female employees.
한국어
연구목적 본 연구의 목적은 여성 조직구성원의 내부 커뮤니케이션 활성화 모형을 예측하는 것이다. 인적자원으로서 여성 조직구성원의 중요성이 커지고 있으나 이들의 특성을 반영한 내부 커뮤니케이션 활성화 연구는 미흡하다는 점에 서, 여성 조직구성원 관점의 내부 커뮤니케이션 활성화를 지원하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 연구방법 머신러닝 기반 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 선행 연구에서 도출한 내부 커뮤니케이션 활성화 요인의 유효성을 탐색하고, 예측 기반 방식을 통해 새롭게 발견한 요인을 제안하였다. 한국여성정책연구원의 여성관리자패널조사 (Korean Women Manager Panel: KWMP)에서 추출한 1,687명의 응답값을 활용한 결과를 변수 중요도(variable importance)와 부분 의존성 도표(partial dependence plot)을 통해 제시하였다. 연구결과 조직 내 커뮤니케이션 방향성에 따른 커뮤니케이션 활성화 예측에는 조직구성원 간 관계성과 직속상사 리더십이 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히 직속상사 리더십 차원의 유연근무 지원, 공정성, 리스닝 등이 여성 조직구성원의 수평적, 상향식, 하향식 커뮤니케이션 활성화를 예측하는 주요인임을 확인하였다. 결론 및 함의 여성 조직구성원의 내부 커뮤니케이션 활성화를 위해 조직구성원 간 긍정적 관계 형성 및 직속상사 리더십 육성 을 위한 조직 차원의 지원이 필요하다. 또한 직속상사와 여성 조직구성원 간 일대일 차원의 지원이 이루어질 수 있도록 리더십 교육, 사내 시스템 개선, 커뮤니케이션 채널 보완 등도 이루어져야 할 것이다.

목차

요약
서론
이론적 배경
여성 조직구성원과 커뮤니케이션
내부 커뮤니케이션
커뮤니케이션 방향성
내부 커뮤니케이션 활성화에 영향을 미치는 요인
연구 및 분석 방법
랜덤 포레스트 분석
연구 대상 및 데이터 수집
측정 도구
출력 변수
입력 변수
연구결과
예측 모델 성능 평가
변수 중요도
부분 의존성 분석
결론 및 논의
참고문헌
Abstract

키워드

내부 커뮤니케이션 커뮤니케이션 방향성 여성 조직구성원 패널 데이터 랜덤 포레스트 머신러닝 Internal communication Communication direction Female employees Panel data Random forest Machine learning

저자

  • 정혜승 [ Heaseung Jeong | 인하대학교 문화콘텐츠문화경영학과 조교수 ] 제1저자
  • 성민정 [ Minjung Sung | 중앙대학교 광고홍보학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국PR학회 [Korean Academic Society for Public Relations]
  • 설립연도
    1997
  • 분야
    사회과학>신문방송학
  • 소개
    본 학회는 Public Relations에 관련되는 이론과 실제의 연구와 발표 및 교육, 국내외 관련기관 및 업계와의 협력 및 교류를 통하여 우리나라의 PR 발전에 기여함과 동시에 상호간의 친목을 도모함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    PR연구(구 홍보학연구) [Journal of Public Relations]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1229-2869
  • eISSN
    2671-8227
  • 수록기간
    1997~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 338

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