자료

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여러 종류의 자료 중 일부.

자료(資料, data, 데이터, 문화어: 데타)는 , 영상, 단어 등의 형태로 된 의미 단위이다. 보통 연구나 조사 등의 바탕이 되는 재료를 말하며, 자료를 의미있게 정리하면 정보가 된다.

즉, 자료는 또한 "주어진" 자료의 정신에 반대하여 높은 해석상의 본질을 가진 인문학 (특히 발전되가는 digital humanities) 에 사용되어 오고있다. 가능성의 엄청난 수와 그 주의를 지향하게한 하위 집단간의 구별을 위해 Peter Checkland는 용어 "capta" ("~을 취하다" 라는 뜻을 가진 라틴어 "capere"로 부터온) 를 소개했다.[1]‘Johanna Drucker’는 인문학이 지식의 생성이 "놓여있고, 불완전하고, 구성적인" 과 같다고 단언함과, 자료 의 사용은 별개이거나 관찰자 독립적인 현상과 같은 역효과를 일으키는 추정들을 소개하기 위해 주장했다.[2] 구성요소와 같은 관찰의 역할을 강조하기 위한 단어인 capta는 인문학에서의 시각적 묘사들을 위한 자료의 대안으로 제공되었다.

구분[편집]

자료는 질적 자료와 양적 자료로 구분된다.

질적 자료[편집]

질적 자료(qualitative data, 정성적 자료)는 수치로 측정이 불가능한 자료이다. 분류 자료 또는 범주형 자료(categorical data)라고도 한다.

예: 전화번호, 등번호, 성별, 혈액형, 계급, 순위, 등급, 종교 분류 등.

양적 자료[편집]

양적 자료(quanitive data, 정량적 자료)는 수치로 측정이 가능한 자료이다. 또는 수치적 자료(Numerical data)라고 하기도 합니다.

예: 온도, 지능지수, 절대온도, 가격, 주가지수, 실업률, 매출액, 기업내 과장의 수 등.

양적자료의 한계

양적자료는 풍부한 의미를 상실할 여지를 비롯해서 수치가 갖는 약점도 있다. Parsimony(간결성)의 문제를 갖는 것이다. 수치화되지 않는 개념을 양화하기 위해서는 개념이 무엇을 뜻하는지 명확히 할 필요가 있다. 그러나 이러한 개념을 측정하는 데 어떤 것을 포함할 것인가의 특정한 문제에 집중하게 되면 우리는 그것을 제외한 다른 모든 의미들이 배제된다. 그렇기에 어떤 정교한 양적 측정도 이에 상응하는 질적 기술에 비해 의미가 덜할 수밖에 없다.

같이 보기[편집]

각주[편집]

  1. P. Checkland and S. Holwell (1998). 《Information, Systems, and Information Systems: Making Sense of the Field.》. Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons. 86–89쪽. ISBN 0-471-95820-4. 
  2. Johanna Drucker (2011). “Humanities Approaches to Graphical Display”. 

바깥 고리[편집]