수집과 분류, 기획자의 역량
분야
기획
대상자
기획자 및 프로젝트 팀원, 데이터 수집 및 분석 역량을 키우고자 하는 개발자, AI 도구 활용에 관심 있는 협업자
난이도: 중급 (데이터 수집 전략, 분류 기법, AI 윤리적 고려 사항 포함)
핵심 요약
- 아이데이션은 문제 해결을 위한 데이터 수집과 분류의 과정이다*
- AI는 데이터 수집을 단순화하지만 편향성과 논리적 한계를 가진다*
- 구조화된 분류는 문제 정의와 해결책 탐색의 핵심 역할을 한다*
- 화이트보드, Freeform 등 시각적 도구는 아이디어 연결과 시각화에 필수적이다*
섹션별 세부 요약
- 문제정의와 수집의 관계
- 문제정의는 해결책 탐색의 기초가 되며, 수집과 분류는 그 과정의 핵심이다
- AI 도입으로 자료 수집의 효율성은 급증했으나, 편향성과 불완전함의 위험성도 증가
- 신입 팀원이 자료 수집을 맡을 경우, 사전에 답을 가정하는 경향이 나타남
- AI는 문제 정의에 기반한 논리적 자료를 제공하지만, 인간의 감성적 판단은 여전히 필요
- 자료 분류와 구조화의 중요성
- 자료를 '문제'와 '답'으로 두 가지로 분류해 문제 해결에 집중해야 함
- 분류 과정에서 문제의 복잡성을 줄이고, 핵심 카테고리로 집약해야 함
- 분류된 자료는 인과 관계, 병렬 관계, 이종 카테고리로 연결해 관계도를 작성
- 관계도는 새로운 인사이트를 발견하고, 기획에 순도 높은 키로 작용
- 도구와 방법론의 활용
- 화이트보드와 Freeform 등 시각적 도구는 자료 시각화와 연결성 강화에 효과적
- 포스트잇, 하이라이트, 크기 조절 등으로 자료의 중요도를 시각적으로 표현
- 자료를 키워드, 이미지, 문구로 무분별하게 배치해 사고의 유연성을 높임
- 보드의 가장자리에 비중이 낮은 자료를 분리해 시각적 청결도 유지
- AI와 인간의 협업 전략
- AI는 문제 정의에 기반한 자료 수집과 분석을 지원하지만, 인간의 불완전함이 핵심 차별점
- 다양한 시각(동의하지 않는 문제 정의)에서 AI의 논리를 검증해야 함
- 자료를 단위로 분리해 저장하고, 연결 구조를 통해 통합적 사고를 촉진
결론
- AI 도구는 자료 수집과 분류를 효율화하지만, 인간의 감성적 판단과 윤리적 검토가 필수적
- 구조화된 분류는 문제 해결의 방향성을 명확히 하고, 인사이트를 도출하는 데 핵심
- 화이트보드, Freeform 등 시각적 도구는 아이디어 연결과 시각화에 효과적이며, 반복적 분류를 통해 챕터 구성의 완성도를 높임
- 스토리텔링은 분류된 자료를 기반으로 챕터별 구성과 연출을 통해 감동을 유도하는 과정
- 기획자는 데이터 수집과 분류의 반복적 과정을 통해 최종적인 아이디어 구조를 완성해야 함