이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
연구 과제와 관련해, 저는 학부 졸업 과제로 진행한 데이터 분석 연구를 떠올립니다. 저는 한 사회 현상에 대해 사람들이 막연히 믿는 것이 실제로 맞는지를 살펴봤습니다. 그 과제에서 제가 맡은 역할은 자료를 모으고 분석하는 부분이었습니다. 처음에 저는 자료를 많이 모으기만 하면 된다고 생각했습니다. 그런데 막상 시작하니, 무엇을 기준으로 볼지부터 정해야 했습니다. 한번은 기준 없이 자료부터 모으다 방향을 잃은 적이 있어, 그 뒤로는 연구 질문을 분명히 세우고 자료를 모으는 순서로 바꿨습니다. 저는 이 과제에서, 연구가 현실의 문제를 자료로 차근히 따져 보는 일이라는 걸 배웠습니다.
그 연구 과제에서 저는, 데이터를 모아 분석하는 방법을 주로 썼습니다. 처음에 저는 익숙한 분석 방법부터 떠올렸다가, 정작 연구 질문에 맞지 않아 헤맨 적이 있었습니다. 그 일로 저는 방법은 질문에 맞춰 골라야 한다는 걸 배웠습니다. 또 데이터를 다룰 때는, 분석에 앞서 빠진 값이나 오류가 없는지 먼저 점검하는 습관을 들였습니다. 한번은 그 확인을 건너뛰어 결과가 어긋난 적이 있었기 때문입니다. 연구 결과, 저는 통념과 다른 사실을 데이터로 보여 줄 수 있었습니다. 그 결론은 발표에서 근거가 분명하다는 평을 받았습니다. 저는 이 경험에서, 연구는 적절한 방법과 깨끗한 데이터에서 신뢰가 생긴다는 걸 배웠습니다.
그 연구 과제에서 제가 얻은 가장 큰 교훈은, 내 생각을 의심할 줄 알아야 한다는 것이었습니다. 저는 처음에 연구를 시작할 때 이미 결론을 짐작하고 있었습니다. 그런데 데이터를 분석해 보니, 제 짐작과 다른 결과가 나왔습니다. 처음에 저는 내 분석이 틀린 줄 알고 여러 번 다시 확인했습니다. 그러나 결과는 같았습니다. 그 일로 저는 연구는 내 생각을 증명하는 게 아니라, 사실이 무엇인지 확인하는 일이라는 걸 배웠습니다. 그 뒤로 저는 익숙한 짐작을 한 번 의심해 보는 습관을 들였습니다. 저는 이 교훈이 연구뿐 아니라 어떤 일을 맡든 도움이 될 거라 생각합니다. 사실을 먼저 보는 자세가 일의 바탕이 되기 때문입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 국립중앙의료원 임상·시험 연구 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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