토픽모델링과 키워드 네트워크 분석을 활용한 디지털 리더십 연구동향 분석
A Systematic Review of Digital Leadership Research Using Topic Modeling and Keyword Network Analysis
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Trans Abstract
Purpose
This study conducted keyword network analysis and topic modeling analysis by collecting digital leadership papers published in overseas academic journals to systematically examine how digital leadership research has been progressing.
Methods
More specifically, the abstracts of the papers of the digital leadership were collected by using crawling technology, and yearly trends, frequency of publication, and network analysis were conducted respectively. Finally, topic groups were derived based on topic modeling analysis.
Results
First, the frequency of subject analysis was conducted to identify the main research topics of digital leadership research for a total of 171 papers collected. I found that the frequency of appearance was high with 249 times of 'digital leadership', 63 times of 'digital transformation', 19 times of 'role', and 16 times of 'leadership'. Second, as a result of keyword network analysis, degree centrality was strong in the order of 'digital leadership', 'digital transformation', 'e-leadership', 'bibilometric analysis', and 'dynamic capability'. Finally, the digital leadership research was classified into eight topics based on topic modeling analysis.
Conclusion
This study examined objectively and systematically the trend of digital leadership research, and also analyze what topics digital leadership is being studied in connection with. In addition, by using topic modeling, research subjects and the knowledge structure of digital leadership research were identified. These results provided important theoretical and practical implications for future research on digital leadership area.
1. 서 론
최근 급속도로 발전하는 디지털 기술과 더불어 경영환경도 빠르게 변화하고 있다. 기업은 변화하는 경영환경에 대응하고 지속 가능한 경쟁력을 강화할 수 있는 전략을 고민하고 있다. 이러한 배경에서, 조직 구성원들의 역량을 최대한 발휘할 수 있도록 이끌어 내는 리더십의 중요성이 부각되고 있다(최석봉, 2020; 이임정, 2012). 리더십은 대외적으로는 기업의 생존과 밀접하게 연결되어 있고, 내부적으로는 목표설정, 전략 수립 및 실행, 조직문화 구축, 조직 구조 유지, 구성원의 행동 및 태도에 밀접한 영향 관계가 있다(최석봉, 2020; Roberts, 2004; Yukl, 2005). 따라서 리더의 역할은 기업의 내부와 외부를 포함한 모든 비즈니스 영역에서 직/간접적으로 밀접하게 연결되어 있어, 조직 성과 창출과 성공을 결정하는데 중요한 요소로 간주되고 있다(최석봉, 2020; Abemethy et al., 2010; Stogdill, 1974). 이러한 리더십은 학자마다 개념을 다르게 정의할 수 있지만, 대체로 리더의 특성, 행위, 행동, 태도 등에 따라 구성원에 다양한 측면에 영향력을 미치는 활동으로 정의할 수 있다(최석봉, 2020; Yukl & Van Fleet, 1992). 따라서, 조직 구성원이 조직목표를 달성하기 위해 동기부여하고, 그들의 역량을 최대한 발휘하도록 하여, 조직에 헌신하고 조직성공에 기여하도록 이끄는 리더의 능력으로 정의할 수 있다(House et al., 1999).
리더십 연구에 의하면, 역사적으로 조직을 이끄는 리더는 항상 존재하였고 시간과 상황에 따라 그 특성도 지속적으로 변화하였다. 리더십에 대한 연구들은 특성이론, 행동이론, 상황이론으로 점차 발전을 거듭되면서 현대적 리더십 이론에까지 이르렀다(최석봉, 2020; 김창걸, 2003). 리더십 특성이론은 1940년 이전 부터 후반까지 연구가 진행되었으며, 리더는 리더로서의 독특한 특성과 자질을 선천적으로 가지고 있고, 이러한 특성을 통해 구성원을 이끌어 조직의 성과를 창출하는 데 영향을 미친다고 보았다(최석봉, 2020; Kirkpatick & Locke, 1991). 하지만 리더십 특성 이론은 리더의 자질이 이미 정해져 있어 교육이나 역량개발이 불가능하다고 인식되는 한계점을 가지고 있어, 이러한 한계를 극복하기 위해 1940년 후반부터 1960년 후반까지 리더십 행동이론이 제안되었다. 리더십 행동이론은 리더에 구체적인 행동을 통해 구성원의 행동, 태도, 성과 등 다양한 요인에 미치는 영향을 탐색하는 데 중점을 두고 있다(Schriesheim & Bird, 1979). 또한, 리더십은 교육과 훈련을 통해 성공적인 리더를 만들 수 있다고 보았다. 이후 리더십 행동이론은 다양한 환경변화를 고려하여 대응할 수 없다는 한계가 있어, 1960년대 후반부터 1980년까지 다시 리더십 상황이론이 제시되었다. 리더십 상황이론은 다양한 상황 변화를 고려하려 리더가 상황에 적합한 리더십을 발휘를 통해 구성원과 성과를 극대화 할 수 있다고 보아 주목을 받았다(Hersey & Blanchard, 1982; Kerr et al., 1974). 한편, 1980년 이후 전통적인 리더십 이론의 한계를 극복하고 조직을 효과적으로 이끌 수 있는 새로운 현대적 리더십 이론들이 활발이 논의되었다. 예를 들면 변혁적 리더십(Bass, 1985), 셀프 리더십(Manz & Sims, 1987), 파워링 리더십(Srivastave et al., 2006). 서번트 리더십(Greenleaf, 1970) 등이 이것이다. 새롭게 등장한 현대 리더십 이론은 리더의 행동에 따라 조직 구성원이 조직성과에 기여할 수 있도록 이끄는 과정과 효과를 설명하는 데 중점을 두고 있다.
따라서 본 연구에서는 해외 학술지에 게재된 논문을 체계적으로 분석하여, 디지털 리더십의 연구동향을 면밀히 분석하고 향후 연구를 위한 유용한 학문적 시사점을 제공하고자 한다. 구체적으로 지금까지 선행연구에서는 디지털 리더십의 개념과 특성에 대한 리뷰, 연구주제파악을 위한 메타연구가 일부 진행되었으나(Peng, 2021; Eberi & Drews, 2021; Oberer & Erkollar, 2018; Stana et al., 2018), 연구자의 주관적 판단으로 선행연구를 질적으로 분류하고 분석하는 연구가 주로 진행되었다. 따라서 객관적인 데이터를 바탕으로 분석한 디지털 리더십 연구의 연구 동향분석에는 한계가 있었다. 이러한 한계점에 착안하여, 본 연구는 디지털 리더십의 연구동향을 파악하기 위해 선행연구들의 초록을 수집하여, 키워드 네트워크 분석 및 토픽모델링 기법을 적용하여 분석하고자 한다. 토픽모델링은 선행연구에서 확인되지 않은 잠재된 토픽을 찾고 키워드 간의 연결구조를 분석함으로써 잠재의미를 탐색하는 기법이다(강지은 & 이효섭, 2020; Provost & Fawcett, 2014; Blei, 2012). 구체적으로 본 연구에서는 키워드를 통해 많이 연구되고 있는 변수를 확인하고 주제와의 관련성 및 연계성을 파악하고자 한다. 이를 통해 디지털 리더십의 연구동향을 체계적이고 객관적으로 확인함으로써 디지털 리더십 연구에 대한 이해도를 높이고 미래 연구방향 탐색을 위한 유용한 시사점을 제공하고자 한다.
2. 이론적 배경
2.1 디지털 리더십의 개념 및 특징
디지털 리더십의 기원은 Avolio(2000)가 제시한 “E-리더십(e-leadership)”으로부터 시작되었다. Avolio(2000)에 의하면 E-리더십은 첨단정보기술을 통해 개인, 그룹 또는 조직전체에 대한 태도, 감정, 사고, 행동 및 성과에 변화를 가져오는 사회적 영향과정으로 정의하였다. E-리더십은 정보통신기술을 사용하여 대규모 부서 간, 조직 내, 조직간 상호작용과 조직 구성원의 의사소통 및 행동변화에 관심을 두었다(Liu, 2024; Van Wart et al., 2019). 4차 혁명 시대의 흐름에 따라 디지털 기술이 점차 발전하면서 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 블록체인, 인공지능 등 새로운 디지털 기술이 등장하였다(Liu, 2024). 이러한 디지털 기술은 조직 전체의 프로세스 개선 및 혁신과 밀접하게 연결되다 보니 E-리더십의 개념보다 더 넓은 범위로 확장되면서 디지털 리더십으로 통합하게 되었다(Liu, 2024; Ju, 2021).
한편 EI Sawy et al.(2016)은 디지털 리더십을 기업과 비즈니스 과정을 디지털화로 전환하는 과정을 성공적으로 추진하기 위한 리더의 행동으로 정의하였다. 비슷한 맥락에서 Wasono & Furinto(2018)은 디지털 리더십을 리더십 역량과 디지털 역량을 결합하고 디지털 기술의 장점을 사용하여 성과를 높이기 위한 리더의 행동으로 정의하였다. 선행연구들은 디지털 리더십을 리더의 역량과 디지털 문화를 결합하여 기업의 가치를 창출하기 위한 리더의 행동이라고 밝히고 (Mihardjo & Rukmana, 2018; Zeike et al., 2019), 보다 구체적으로 디지털 기술을 사용하여 성과를 창출할 수 있는 기회를 포착하고 전략적 비즈니스 모델을 실행하기 위한 리더의 능력으로 이해할 수 있다고 하였다. Saputra et al.(2021)은 디지털 리더십을 리더가 기업과 종업원들의 성장을 위해 디지털 기술을 사용할 수 있도록 지원하는 리더의 행동으로 간주하였다. 한편 Benitez et al.(2022)은 디지털 리더십을 리더가 가진 디지털 기술, 통 찰력, 비즈니스의 전략 수립 및 실행 능력을 통해 조직을 디지털화로 전환하기 위한 리더의 핵심역량이라고 밝혔다. 학자마다 디지털 리더십의 정의가 다르지만, 종합하여 보면, 디지털 리더십이란 조직을 디지털화로 전환하는 과정에서 명확하고 의미 있는 비전을 창출하고 전략을 실행하기 위해 종업원을 지원하는 리더의 행동이라고 할 수 있겠다(Zhu et al., 2022; Peng, 2021; Oberer & Erkollar, 2018; Larjovuori et al., 2016; Kurubacak, 2006).
디지털 리더십의 특징은 Avolio(2000)가 제시한 E-리더십의 특징으로 부터 시작되었다. Avolio(2000)은 개인이나 조직의 태도, 행동, 감정, 성과에 대해 첨단정보기술을 통해 리드하는 역량을 가져야 한다고 제시하였다. 하지만 기술발전으로 E-리더십의 특징은 더 넒은 범위로 확장되면서 구체적인 디지털 리더십의 개념과 특징을 탐색하려는 시도가 이어지고 있다. 이러한 배경에서, EI Sawy et al.(2016)은 디지털 리더십의 특징으로 디지털 기술을 사용한 전략 수립, 디지털 비즈니스 모델 구축, 디지털 상호작용, 디지털 사고와 디지털 문화 구축을 제시하였다. 비슷한 맥락에서, Benitez et al.(2020)은 디지털 리더십의 특징으로 디지털 역량, 통찰력, 비즈니스 전략 수립, 의사결정, 디지털 사고를 제시하였다. 한편, Wasono & Furinto(2018)은 디지털 리더십의 특징으로 창의성, 지식축적, 글로벌 비전 제시, 민첩성, 사고력을 강조하였고, Zeike et al.(2019)은 디지털 사고, 디지털 역량을 디지털 리더십의 특징으로 제시하였다. 마지막으로 Peng(2021)도 디지털 리더십의 주요특징으로 디지털 사고, 상호작용, 의사결정, 통찰력, 디지털 구현 등을 제시하였다. 지금까지 선행연구를 종합해 보면 디지털 리더십 특징으로 디지털 역량, 비전 제시, 민첩성, 디지털 사고, 통찰력 등으로 나타났다.
2.2 토픽모델링의 특성과 활용
선행연구들의 동향을 파악하여 분석하는 과정은 연구자의 주관적 해설과 판단기준에 오류가 내포되어 있으며, 분석하는데 많은 시간이 소요되는 한계가 존재한다(최석봉, 2020; Law & Whittaker, 1992). 이러한 한계점을 극복하기 위해서는 다량의 데이터에서 연구주제를 효과적으로 추출할 수 있는 텍스트 마이닝을 사용한 분석방법이 제안되었다(Egger & Yu, 2020; Li et al., 2019). 텍스트 마이닝을 사용한 분석방법에는 형태소 분석, 오피니언 마이닝(감성분석), 토픽모델링(Topic Modeling) 등이 있다(임영희, 2022; 김성근 외, 2016). 그중 토픽모델링은 NPL(Natural Language Processing)을 통해 키워드를 추출하고, 키워드 간의 연결된 패턴을 식별하는데 효과적인 분석방법으로 연구동향을 체계적으로 파악하는데 주로 사용되고 있다(Egger & Yu, 2022; Hong & Davison, 2010; Guo et al., 2017). 특히, 토픽모델링은 대용량의 키워드로는 주제를 탐색하는 데는 어려움이 있어, 키워드 간에 연결된 네트워크를 형성하고 연관된 키워드 간의 집합을 통해 숨어 있는 주제를 찾는데 효과적이다(강지운 & 이효섭, 2020; 강범일 외, 2013; De Battisiti et al., 2015; 김현식 외, 2014).
토픽모델링의 대표적인 기법으로는 잠재의미 분석(Latent Semantic Analysis, LSA)와 잠재 디리클레할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)이 있다(Albalawi et al., 2020; Deerwester et al., 1990; Blei & Jordan, 2023). LSA 기법은 정형화되지 않는 문장에서 키워드가 동시에 제시되는 빈도를 확인하고, 키워드의 분포를 통해 주제를 추출하는 분석방법이다(Albalawi et al., 2020; Deerwester et al., 1990; 임영희, 2022). 한편, LDA 기법은 정형화되지 않는 문장에서 빈번하게 등장하는 키워드를 추출하고 연결된 패턴을 통해 주제를 추출하는 분석방법이다(강지운 & 이효섭, 2020; Blei, 2012). LDA기법의 토픽모델링은 비정형 데이터에서 키워드를 추출하고 연결된 주제를 도출함으로 결과를 해석하는 과정이 용의한 장점을 가지고 있다(강지운 & 이효섭, 2020; Griffiths & Steyvers, 2004; Blei, 2012).
토픽모델링을 통한 분석방법은 명확히 표준화된 방법론은 없으나 다수의 연구에서 데이터 수집, 데이터 전처러, 빈도분석, 네트워크 분석, 토픽모델링의 절차로 진행되고 있다. 따라서, 첫번째 단계는 데이터 수집단계로 주제와 관련된 논문을 수집하는 과정이다. 두 번째 단계는 데이터 전처리과정으로써 수집된 논문에서 연구주제와 관련된 키워드를 추출하고 정제작업을 통해 연구의 목적을 달성하기 위한 중요한 단계이다. 데이터 전처리과정은 불용어 제거, 형태소 분석, 토큰화, n-gram의 절차로 진행된다(Albalawi et al., 2020; Bird & Loper, 2004). 세번째, 네번째 단계는 TF_IDF 기법을 사용하여 키워드의 빈도 분석과 키워드 네트워크 분석을 통해 핵심 개념과 지식구조를 분석하는 단계이다(최석봉, 2020; Albalawi et al., 2020; He, 1999). 마지막 단계는 LDA 기법을 사용하여 키워드를 그룹핑하고 핵심 주제를 도출함으로써 연구동향을 토픽단위로 분류하기 위한 단계이다(Albalawi et al., 2020; Blei et al., 2012).
3. 연구방법
3.1 분석대상
본 연구는 디지털 리더십과 관련된 선행연구들이 국내연구가 거의 없고, 대부분 해외 학자들에 의해 연구가 진행된 점을 감안하여, 해외학술지에 게재된 논문을 대상으로 분석을 실시하였다. 2024년 10월을 기준으로, 디지털 리더십과 관련된 논문 데이터를 수집하기 위하여 해외 최대 학술지 데이터를 보유하고 있는, 네덜란드의 Scopus Database(http://www.scopus.com)를 활용하였다. Scopus에는 경영학 및 조직행동 분야에서 널리 알려진 ‘Academy of Management Journal’, ‘Journal of Organizational Behavior’, ‘Journal of Applied Psychology’ 등의 저널이 포함되어 있다. 또한 디지털 리더십 연구는 연구의 범위와 적용이 확장되고 있는 주제로서 보다 많은 기존 연구를 분석대상에 포함시키고자 해외학술데이터베이스로 가장 규모가 큰 Scopus를 활용하였다. 구체적으로 “digital leadership“이 논문의 <keyword>에 포함된 데이터를 대상으로 먼저 수집을 하였다. 이과정에서 논문이 영어가 아닌 경우와 Dacument type이 “Book”, “Book Chapter”, “Conference paper”는 분석에서 제외하였다. 따라서 최종적으로 총 169편의 논문이 수집되어 분석에 활용되었다.
3.2 데이터 수집방법 및 분석절차
본 연구는 디지털 리더십과 관련된 선행연구의 동향을 파악하기 위해 Python 3.8을 활용하여 Topic 모델링 기법을 적용하여 분석을 실시하였다(Van Rossum & Drake, 2009). 구체적인 분석을 위한 논문수집 절차는 다음과 같다. 먼저 데이터 수집을 위해 Scopus 데이터베이스에서 “digital leadership”의 키워드를 사용하여 검색 가능한 모든 논문을 수집하였다. 이후 선행연구의 논문에 사용된 언어가 영어가 아닌 경우와 Document type이 “Book”, “Book Chapter”, “Conference paper”인 샘플을 제외하였다. 둘째, 논문의 제목, 초록, 키워드에서 주제어를 추출하기 위해 전처리 작업을 실시하였다. 전처리 작업은 Python 패키지 “NLTK(Natural language toolkit)”를 통해 단어 단위로 구분하였고, 대문자를 소문자로 변환하였다(Maier et al., 2018). 또한, 의미 없는 단어와 조사, 부사, 접속사, 관계대명사를 제거하였고, 인접한 단어가 한개 단어의미를 담고 있는 단어를 구분하기 위해 Python 패키지 “spaCy”를 사용하여 전처리 작업을 실시하여 주제어를 추출하였다(Honnibal & Montani, 2017). 셋째, Python 패키지 “wordcloud”와 “Counter”를 사용하여 빈도분석을 실시하였고, 워크 클라우드로 시각화를 실시하였다. 넷째, Python 패키지 “networkx”를 사용하여 네트워크 분석을 실시하였다. 마지막으로 주제어 분석 및 도출을 위해 Python 패키지 “gensim”을 사용하여 토픽모델링 분석을 실시하였다.
4. 연구결과
4.1 연도별 연구동향 분석결과
본 연구에서는 먼저 해외 Scopus 데이터베이스에 등록된 디지털 리더십 논문의 연도별 분류를 실시하였으며, 그 결과는 [표 1]과 같다. 2019년 Covid-19이 발생한 이후 격리 및 재택근무가 증가하면서부터 디지털 리더십의 연구가 활발히 진행되어 온 것으로 파악되었다. 디지털 리더십 논문이 게재된 학술지를 분류한 결과는 [표 2]와 같고, ‘Frontiers in Psychology’ 8편, ‘International Journal of Data and Network Science’와 ‘Sustainability’ 7편, "Business Horizons" 6편 등으로 높은 빈도수를 보였다.
Number of Papers by Year
Number of Papers Published by Academic Journal
4.2 주제어 빈도분석결과
다음은 디지털 리더십 연구의 주요 연구주제를 파악하기 위해 총 171편의 논문에서 추출한 주제어의 빈도분석을 실시하였다. 디지털 리더십과 관련된 주제어 중 3회 이상 출현한 주제어를 [표 3]으로 정리하였고, 워드클라우드로 시각화를 진행하였다([그림 1] 참고). 구체적으로 그 결과를 보면 ‘digital leadership’ 249회, ‘digital transformation’ 63회, ‘role’ 19회, ‘leadership’ 16회 등으로 높은 출현 빈도수를 보였다.
Keyword Frequency Analysis Result
Word Cloud Result(TF–IDF)
4.3 네트워크 분석결과
본 연구는 디지털 리더십과 관련하여 주제어 간의 연결성을 확인하기 위해 네트워크 분석을 실시하였다. 네트워크 분석은 빈도분석결과에서 3회 이상 사용된 주제어를 대상으로 실시하였다. 또한, 네트워크 분석은 연결 중심성 (Degree centrality>과 매개 중심성(Betweenness centrality)을 분석하였고, 그 결과는 [그림 2]에서 제시하였다(최석봉, 2020; 정기백 & 최석봉, 2020). 먼저 연결 중심성은 [표 4]에 제시하였다. 분석결과 ‘digital leadership’, ‘digital transformation’, ‘e-leadership’, ‘bibilometric analysis’, ‘dynamic capability’ 순으로 강하게 나타났다. 한편, 매개 중심성은 [표 5]에 제시하였다. 분석결과 ‘digital leadership’, ‘digital transformation’, ‘e-leadership’, ‘dynamic capability’, ‘leadership’ 순으로 높은 연결 및 매개 중심성을 강하게 보였다.
Network Analysis Result
Degree Centrality Analysis Result
Betweeness Centrality Analysis Results
4.4 토픽모델링 분석결과
마지막으로 본 연구에서는 디지털 리더십과 관련하여 잠재된 주제(토픽)을 분석하기 위해 LDA 기법을 사용하여 토픽 모델링 분석을 실시하여, 그 결과를 [표 6]에 제시하였다. 분석결과 디지털 리더십은 8개 토픽으로 분류할 수 있었다. 먼저, 토픽1은 ‘digital literacy’, ‘innovation capability’, ‘digital innovation’ 등의 주제어가 포함되었고, 디지털 능력과 혁신에 관련된 디지털 리더십에 대한 주제로 분류되었다. 토픽2는 ‘digital transformation’, ‘business model innovation’, ‘innovative work behavior’ 등의 주제어가 포함되었고, 이는 디지털 전환과 혁신에 관련된 주제로 분류되었다. 토픽 3은 ‘work engagement’, ‘technology integration’, ‘artificial intelligence’ 등의 주제어가 포함되었고, 디지털 기술과 업무 몰입에 관련된 디지털 리더십에 대한 연구주제로 분류되었다. 토픽 4는 ‘digital leadership’, ‘digital transformation’, ‘dynamic capability’ 등 주제어가 포함되었고, 디지털 리더십과 디지털 전환, 동적 역량과 관련된 주제로 분류되었다. 토픽 5는 ‘digital transformation’, ‘servant leadership’, ‘e-leadership’ 등 주제어가 포함되었고, 디지털 정보와 리더십에 관련된 주제로 분류되었다. 토픽 6은 ‘higher education’, ‘digitization’, ‘artificial intelligence’ 등 주제어가 포함되었고, 디지털 기술과 교육에 관련된 주제로 분류되었으며, 토픽 7은 ‘digital transformation’, ‘digital culture’, ‘organizational change’ 등 주제어가 포함되어, 디지털 전환과 조직문화 및 변화에 관련된 디지털 리더십에 대한 주제로 분류되었다. 토픽 8 ‘e-leadership’, ‘virtual leadership’, ‘technology leadership’, 등 주제어가 포함되었고, 디지털 기술과 각종 리더십에 관련된 주제로 분류되었다.
Results of Topic Modeling Analysis
5. 논의 및 결론
본 연구는 국내 리더십 연구에서 비교적 많이 다루지 않았던 디지털 리더십과 관련된 논문의 연구 동향을 체계적으로 살펴보고, 디지털 리더십의 연구에 관한 미래 연구방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해 Scopus 데이터베이스에 포함된 해외 학술지에 게재된 디지털 리더십 논문 169편을 수집하였다. 수집한 논문을 대상으로 먼저 연도별 발표 논문 수, 학술지별 논문 수 등을 분석하였다. 또한, 디지털 리더십의 연구의 흐름을 알아보고자 네트워크 분석과 토픽모델링 분석을 실시함으로 데이터를 기반으로 객관적인 세부연구 흐름을 파악할 수 있었다. 본 연구결과가 향후 디지털 리더십 관련 미래 연구방향에 주는 학술적 시사점은 다음과 같다.
첫째, 디지털 리더십은 Avolio (2000)가 제시한 e-leadership으로부터 시작된 것을 문헌 조사에서 확인할 수 있었다(Lin, 2024; Van Wart et al., 2019). 이후 디지털 기술이 꾸준히 발전하면서 기업경쟁전략, 새로운 비즈니스 모델 및 조직성과 향상에 중요한 역할을 담당하면서부터 디지털 리더십으로 확장되었다(Lin, 2024; Ju, 2021). 본 연구 결과에 따르면, 디지털 리더십의 연구는 2015년부터 시작되었고, 2019년에 디지털 리더십의 연구가 급속도로 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 동향으로 볼 때, 2019년 Covid-19 펜데믹이 세계적으로 유행하면서 사회적 거리두기 정책 시행으로, 기업의 근무형태가 재택근무로 전환된 것과 관련이 있는 것을 알 수 있었다. 즉, 비대면 상황에서 디지털 기술을 적용한 업무 수행을 통해 혁신과 조직성과 창출에 중점을 두는 디지털 리더십의 중요성이 증가한 것으로 판단할 수 있었다(Erhan et al., 2022; Mihardjo et al., 2019; Zeike et al., 2019). 따라서 향후 연구에서는 디지털 리더십이 기업성과향상에 미치는 다양한 메커니즘과 조건을 규명하는 연구를 진행할 필요가 있다.
둘째, 디지털 리더십과 관련된 논문이 게재된 학술지를 살펴보면, ‘Frontiers in Psychology’ 8편, ‘International Journal of Data and Network Science’와 ‘Sustainability’ 7편, ‘Business Horizons’ 6편 등이 확인되었다. 이외 학술지 대부분에서는 1~2편이 게재된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과는 앞으로 디지털 리더십에 대한 연구가 보다 다양한 학문분야로, 특히 경영학 내 세부영역으로 확장될 필요가 있다.
셋째, 디지털 리더십에 게재된 논문을 대상으로 주제어를 추출하고 빈도분석을 진행한 결과, ‘digital transformation’, ‘role’, ‘artificial intelligence’, ‘technology’ 등 기술과 관련된 주제어가 빈번하게 출현하였다. 또한, ‘innovation’, ‘performance’, ‘capability’ 등 조직성과와 관련된 주제어가 빈번하게 출현하고 있음이 확인되었다. 이러한 분석결과로 볼 때, 디지털 리더십이 디지털 기술을 중점으로 조직의 성과를 창출하는 데 중요한 역할을 담당하고 있다는 것을 확인할 수 있었다(Zhu et al., 2022; Klein, 2020; Zeike et al., 2019; Larjovouori et al., 2016). 하지만 기업 내 구성원 중 디지털 기술을 어려워하거나 부정적인 반응을 보일 가능성도 제기되었는데, 여전히 디지털 리더십과 직무 및 조직성과 간의 관계를 규명하는 실증연구는 미비한 것으로 보인다. 따라서 향후 연구에서는 조직 구성원의 부정적 반응에 대한 조직성과를 포함한, 다양한 형태의 조직 효과성에 미치는 영향을 규명하는 실증연구가 필요한 것으로 판단된다.
넷째, 본 연구에서는 디지털 리더십의 주제어 간 연결구조를 확인하기 위해 네트워크 분석을 실시하였다. 분석결과, ‘digital leadership’을 중심으로 ‘digital transformation’, ‘e-leadership’, ‘bibliometric analysis’, ‘dynamic capabilities’, ‘leadership’, ‘technology leadership’ 등이 중심성 지표로서 높게 나타났다. 이러한 주제어들은 디지털 리더십 연구에서 중요한 주제로 다루고 있다는 것을 보여준다. 반면, ‘digital trust’, ‘digital teaching’, ‘digital organizational culture’, ‘digital workplace’, ‘digital government’ 등의 주제어는 비교적 적게 다루어진 것으로 나타났다. 따라서 향후 연구에서는 디지털 리더십의 하위 특성요인을 탐색하는 연구와 그 영향도를 개인, 직무, 조직 차원에서의 다양한 성과와의 연관성을 확인할 필요가 있겠다.
다섯째, 디지털 리더십 관련 연구를 대상으로 토픽모델링을 실시하였다. 분석결과 총 8개 토픽그룹이 도출되었다. 따라서 향후 연구에서는 디지털 리더십의 심층적인 연구를 진행하기 위해 도출된 토픽을 고려한 연구로 확장할 필요가 있다.
본 연구는 디지털 리더십의 연구동향을 파악하기 위해 네트워크 분석 및 토픽모델링 분석을 실시하여, 객관적이고 더욱 정교한 연구결과를 제시하였다. 따라서, 기존의 연구동향에 대한 선행연구들 대부분이 저자의 주관적인 시각과 방법에 따라 분류하고 분석했다는 점에서, 본 연구는 객관적인 데이터베이스를 활용하여 분석대상 논문을 수집하고, 이 데이터를 키워드 네트워크 및 토픽모델링 분석방법을 사용하여 계량화 및 시각화 함으로써 기존의 질적접근방법을 보완하였다는 점에서 의의가 있다. 그럼에도 불구하고, 본 연구는 다음과 같은 한계점을 가지고 있으며 차후 연구에서 반영하기를 기대한다.
첫째, 본 연구는 해외 학술지를 대상으로 연구 동향을 확인하였다. 따라서 향후 연구에서는 국내연구가 활발히 진행되고 있는 점을 감안하여 국내학술지도 포함하여 분석한다면 해외연구 동향과 국내연구 동향을 함께 확인할 수 있어, 국가별 산업 및 기업환경변화를 반영한 유용한 연구 동향을 분석할 수 있을 것으로 기대한다.
둘째, 본 연구에서는 주제어를 추출하는 과정에서 대문자를 소문자로 변경(Maier et al., 2021), 불용어 제어(Honnibal & Montani, 2017), 어간 추출과정의 전처리 작업을 진행한 후 연구를 진행하였다. 전처리 작업은 Python 라이브러리를 사용하다 보니 버전에 따라 주제어 추출, 불용어 제거, 어간 추출과정으로 도출한 주제어의 출현빈도가 상황에 따라 차이가 나타날 수 있다. 또한, Python 라이브러리에 의존하다 보니 연구대상에 포함할 주제어가 누락되는 경우가 있을 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 Python 라이브러리의 버전에 따라 연구 결과의 차이점을 비교 분석하여, 주제어의 누락이 없는지 살펴봄으로써보다 신뢰성 있는 연구 결과를 제시할 필요가 있다.
셋째, 본 연구에서는 논문의 키워드를 대상으로 3회 이상 출현하는 주제어를 분석대상으로 하였다. 하지만 2회 이하의 주제어도 상황에 따라서는 중요한 의미를 가질 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 제목과 초록을 포함하여 주제어 추출과정을 더욱 세밀하게 진행하여, 디지털 리더십 연구의 동향을 살펴보고 향후 연구 방향을 제시한다면 디지털 리더십 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.