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[연구목적]국외의 HR 애널리틱스(HR Analytics) 관련 학술연구가 급속도로 증가하고 있는 반면, 우리나라에서는 산업현장에서의 HR 애널리틱스에 대한 높은 관심에도 불구, 경영학 및 연관 학계의 충분한 관심과 연구는 상대적으로 미비한 상황이다. 따라서, 본 연구는 관련 국내 학술문헌을 종합적으로 취합 및 정리하여 HR 애널리틱스에 관심을 둔 국내의 다양한 수요자들(학생, 교수자, 또는 실무자)의 접근을 용이하게 하는 기초자료를 제공하며, 향후 연구방향과 관련 학습원천의 제공을 통해 연구의 활성화에 도움이 되고자 한다. 나아가, 산업계의 요구가 높은 주제를 다룸으로써, 경영학의 실무－연구간 간극을 줄이고, HR 애널리틱스가 본연의 가치를 발휘할 수 있도록 돕고자 한다. [연구방법]본 연구에서는 KCI 등재․미등재지․학위논문을 포괄한 광범위한 문헌분석을 통하여, 2010년∼2021년 국내에서 HR 애널리틱스를 주요 주제로 출간된 총 22건의 학술문헌들을 확인하였으며, 주요 내용을 질적 요약 형태로 정리하여 제시한다. [연구결과]국내에서 HR 애널리틱스에 대한 학술적 논의는, 해외의 논의 현황과 유사하게, 절대적으로 적은 출간 편수, 우호적 관점과 질적 접근 중심의 논의, 특정 학술 분야 및 학술지 출간 편중 현상 등을 특징으로 하는 것으로 나타났다. 이를 활성화하기 위한 구체적인 정보와 방향성에 대해 추가로 논의한다. [연구의 시사점]본 연구는 경영교육학적 측면에서 관련 연구를 활성화하기 위한 방향성(예. 비판적 연구의 필요성)과 더불어 실제 연구에 활용할 수 있는 도구적 정보(예. 기계학습 방법론과 연구의 적용사례)을 구체적으로 제공한다는 점에서 의의가 있다.
[Purpose]While overseas academic research related to HR analytics is rapidly increasing, sufficient interest and research in business administration and related academia are relatively insufficient in Korea despite high interest in HR analytics in industrial sites. Therefore, this study provides baseline data to facilitate access to various domestic consumers (students, instructors, or practitioners) interested in HR analytics by comprehensively collecting and organizing related domestic academic literature, and aims to help vitalize research by providing future research directions and related learning sources. Furthermore, by dealing with topics in high demand from the industry, it is intended to reduce the gap between practice and research in business administration and to help HR analytics exercise its original value. [Methodology]Through extensive literature analysis covering KCI registered and unregistered journals and dissertations, a total of 22 academic materials published on HR analytics in Korea from 2010 to 2021 were identified, and the main contents were summarized qualitatively. [Findings]Academic discussions on HR analytics in Korea, similar to overseas analysis results, showed small absolute numbers, positive perspectives and qualitative research－oriented, and concentration in publishing specific academic fields and journals. Specific information and directions to activate this are discussed. [Implications]This study is meaningful in that it specifically provides instrumental information (e.g., machine learning methodology and applied examples) that can be used in actual research, as well as future research directions (e.g., research based on critical perspective).
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HR analytics, Evidence－based management, machine learning, qualitative review
