가설이 데이터와 맞지 않을 때 인정하는 과정의 어려움을 논문 경험으로 설명한다
연구 과정에서 가장 어려웠던 건 가설이 데이터와 맞지 않을 때였습니다. 졸업 논문에서 '소득 수준이 높을수록 친환경 소비 의향이 높다'는 가설을 세웠는데, 수집한 데이터에서는 그 관계가 뚜렷하지 않았습니다. 처음엔 데이터가 잘못됐다고 생각해서 다시 수집을 시도했는데, 결국 가설 자체를 수정해야 한다는 걸 인정하는 게 더 어려웠습니다.
틀렸다는 걸 받아들이는 데 2주 정도 걸렸습니다. 지도 교수님이 '데이터가 가설을 반증하는 것도 연구 결과'라고 하신 말이 그때 큰 도움이 됐습니다. 그 이후로 가설이 틀릴 수 있다는 걸 처음부터 전제하고 연구를 설계하는 방식이 달라졌습니다. 가설 집착이 연구 시야를 좁힌다는 걸 직접 경험했습니다.