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Being dissimilar has a variety of complex consequences in employment settings. Over the past decades a growing body of research under the framework of relational demography has sought to uncover the complex consequences of employee dissimilarity. Yet, findings from this growing area of research remain mixed and inconclusive. We view these mixed findings as an opportunity to revisit current theoretical perspectives in this area and to take stock of research findings to date. Combining elements of a quantitative and qualitative narrative review, we incorporated 50 articles to develop a comprehensive overview of findings of relational demography research. We first conducted a meta-analysis using 389 effect sizes from 50 studies conducted during 1989-2013. Findings indicated that although overall effect sizes are weak, there are discernible patterns across dissimilarity attributes and outcome types considered. To better understand the effects of relational demography, we also conducted an in-depth narrative review and identified key research themes and trends in past relational demography research. We also propose several theoretical and empirical directions that we hope will set the agenda for future research on this topic.
지난 수십여 년간 학계에서 조직 내 개인과 집단 간 특성의 차이(관계적 인구통계학, relational demography)에 대한 많은 연구가 있어왔음에도 불구하고, 이러한 차이(비유사성, dissimilarity)가 개인의 직무태도 및 성과, 동료와의 상호작용, 갈등 등에 갖는 영향력에 대한 종합적인 실증적 이해는 아직 분명하지 않은 실정이다. 따라서, 종합적이고 보다 명확한 이해를 위해 본 연구에서는 관련 분야의 지난 실증연구를 체계적으로 수집하고 정량적인 방법을 통해 분석하는 메타분석(meta-analysis)을 실시하였다. 본 연구의 메타분석에는 총 50개 연구에서 추출된 389개 효과크기(상관관계)가 사용되었다. 분석결과, 비록 전반적인 효과크기의 강도는 크지 않았고 유의미하지 않은 결과도 다소 발견할 수 있었으나, 비유사성 변수 그리고 결과변수 별 보다 세밀한 분석을 시도하였을 때 차별적 패턴의 차이가 존재함을 확인할 수 있었다. 더 나아가 본 연구는 관련 개별 문헌을 보다 심도 깊게 분석하는 정성적인 방법의 분석(qualitative narrative review)을 추가로 실시하였는데, 이를 통해 과거 관계적 인구통계학 연구에서 다루어온 주요 연구주제 및 흐름(5개 주요 연구흐름: 표면 및 심층수준 차이변수 영향력의 비교, 실제 및 인지된 유사성의 영향력 비교, 소속 집단별 상이한 반응 연구, 다양한 매개변인 및 조절변수의 고려), 그리고 향후 주요 연구과제를 도출, 제안할 수 있었다. 추후 관련 연구에 도움이 될 수 있는 주요한 이론적, 실증적 시사점 또한 도출하였다.
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관계적 인구통계학, 비유사성, 다양성, 메타분석
