본 프로토콜은 저위험 공공 서비스 신청 및 상담 프로세스에서 발생하는 복잡한 문제를 진단하기 위한 구조화된 서비스 디자인 방법론을 설명합니다. 이 접근 방식은 이해관계자 맵핑, 여정 맵핑, 공동 디자인 및 저충실도 프로토타이핑을 통합하며, 실제 구현에 앞서 사용자 행동, 의사결정 및 서비스 자료의 사용성에 대한 시뮬레이션 기반의 과업 수행 평가를 병행합니다.
방법 논문
저위험 공공 서비스 적용 및 상담 프로세스의 복잡한 문제 해결을 위한 시스템적 서비스 디자인 시각화 프로토콜
21 조회수
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2026년 9월 11일
이 논문에서
요약
초록
다수의 이해관계자, 파편화된 정보, 불분명한 책임 경계, 그리고 단일한 합의된 해결책의 부재 등 고약한(wicked) 특성을 가진 복잡한 공공 서비스 문제는 일상적인 행정 환경에서 구조화하기 어렵습니다. 본 논문은 의료 처치, 법적 지위, 재정적 자격, 아동 보호, 징계 결과 또는 기타 권리에 영향을 미치는 중대한 결정이 포함되지 않는 행정 서비스로 정의되는 저위험 공공 서비스 응용 분야 및 상담 프로세스를 위한 체계적인 서비스 디자인 시각화 프로토콜을 제시합니다. 이 프로토콜은 이해관계자 맵핑, 공공 서비스 여정 맵핑, 더블 다이아몬드(Double Diamond) 공동 디자인 및 저충실도(low-fidelity) 프로토타입 테스트를 통합하여, 파편화된 행정적 과제를 실행 가능하고 공동 디자인된 서비스 개념으로 전환하고 시뮬레이션 과제를 통해 이를 평가합니다. 대표적인 저위험 행정 응용 경로에서 28명의 참가자를 대상으로 시뮬레이션 과제 테스트(기초선 12건 및 프로토타입 이후 과제 기록 12건)를 수행한 결과, 프로토콜로 생성된 자료를 접한 후 과제 완료 시간이 단축되었으며(178.4 ± 49.6 s–121.7 ± 38.2 s), 오류 수가 감소하고(과제당 1.86 ± 0.91–0.79 ± 0.63회), 과제 성공률은 높아졌습니다(62.5%–82.1%). 고정된 전/후 순서로 인해 학습 효과가 포함되었을 수 있으므로, 이러한 결과는 과제 기반의 사용성 증거를 나타냅니다. 이 재현 가능한 프로토콜은 저위험 공공 서비스 환경에서 복잡한 공공 서비스 문제를 진단하고 솔루션 프로토타입을 제작하기 위한 구조화되고 시각 중심적인 접근 방식을 제공합니다.
서론
공 서비스 기관들은 단순한 행정적 조정만으로는 해결하기 어려운 복잡한 과제들에 점점 더 많이 직면하고 있습니다. 이러한 문제들은 다수의 이해관계자 참여, 파편화된 책임 소재, 정보 접근성의 불균형, 그리고 표준화된 행정 절차와 다양한 이용자 요구 사이의 갈등이라는 특징을 갖습니다. 본 프로토콜은 이러한 문제들이 완전히 재현 가능한 공식으로 해결될 수 있다고 주장하는 대신, 이를 재현 가능한 퍼실리테이션 단계를 통해 구조화, 시각화 및 탐색이 가능한 '악성 문제(wicked-like features)'의 특성을 가진 제한적이고 저위험적인 서비스 문제로 취급합니다1,2. 일상적인 공공 서비스 제공 과정에서 이러한 문제들은 운영상의 결함으로 나타나는데, 예를 들어 시민들은 필요한 서류를 확인하는 데 어려움을 겪고, 일선 직원들은 반복적인 문의에 직면하며, 행정가는 최종 이용자가 쉽게 알 수 없는 규칙을 강제하는 상황 등이 이에 해당합니다.
이러한 복잡성을 해결하기 위해 공공 서비스 혁신은 내부 효율성 개선에서 참여형, 사용자 중심 접근 방식으로 전환되었습니다. 최근 연구에 따르면 공동 창출(co-creation)과 공동 생산(co-production)을 통해 시민, 전문가 및 조직이 서비스 혁신에 협력적으로 기여할 수 있습니다3,4,5. 그러나 이러한 참여 중심의 전환은 방법론적 과제를 야기합니다. 다양한 이해관계자들이 서비스가 비효율적이라는 점에는 동의할 수 있지만, 구조적 결함이 어디에서 발생하는지, 누가 가장 큰 영향을 받는지, 또는 어떤 구체적인 개입이 필요한지에 대해서는 합의에 도달하는 경우가 드뭅니다.
본 프로토콜은 서비스 디자인 연구자, 행정학 연구자, 지자체 또는 대학의 서비스 개선 팀, 그리고 구현 전 다수 이해관계자의 불만 사항을 시각적 진단 자료로 변환하기 위해 반복 가능한 접근 방식이 필요한 숙련된 퍼실리테이터를 대상으로 합니다. 이 방법은 사용자가 요구 사항을 해석하고, 서류를 준비하며, 여러 서비스 단계를 거치고, 다수의 관계자와 협력해야 하는 상담, 등록, 상태 확인 및 사후 관리 서비스와 같은 저위험 애플리케이션에 가장 적합합니다. 응급 의사 결정, 확립된 단일 단계 절차를 가진 고도로 표준화된 거래, 법적 판결, 의료 처치, 아동 보호, 이민 신분 결정, 재정 지원 결정, 징계 절차 또는 식별 가능한 사건 파일에 대한 접근이 필요한 모든 환경에서는 주된 방법으로 사용해서는 안 됩니다.
단독으로 수행되는 이해관계자 분석, 여정 맵핑 또는 참여형 워크숍과 비교하여, 제안된 워크플로우는 행위자 맵핑, 단계별 서비스 세분화, 공동 설계된 과제 수립 및 시뮬레이션된 프로토타입 테스트를 하나의 감사 가능한 시퀀스 내에서 연결합니다. 이러한 통합은 팀이 누구에게 영향이 있는지, 어디에서 결함이 발생하는지, 그리고 어떤 재료를 안전하게 테스트할 수 있는지 먼저 확인하지 않은 채, 광범위한 불만족 상태에서 곧바로 해결 아이디어로 넘어가는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다. 최근의 공공 부문 및 공공 보건 공동 설계 검토 논문들 또한 투명한 프로세스, 명시적인 퍼실리테이션, 그리고 참여 및 권력 역학에 대한 세심한 평가의 필요성을 강조하고 있습니다4,6,7,8,9.
서비스 디자인은 시각적, 참여적, 프로토타입 중심의 방법론을 통해 이러한 과제를 해결하기 위한 실질적인 프레임워크를 제공합니다6,8,10. 서비스 디자인은 서비스 실패를 추상적인 정책 결함으로 다루는 대신, 이용자, 직원, 접점 및 백스테이지 프로세스 간의 상호작용을 분석합니다. 결과적으로, 복잡한 문제 정의 과정에 시민들을 참여시키기 위한 수단으로서 공동 디자인(co-design)이 공공 행정 분야에서 점점 더 많이 제안되고 있습니다4,7,1. 하지만 공동 디자인 이니셔티브는 이해관계자의 주관적인 경험을 테스트 가능한 공공 서비스 자료로 변환하는 구조화된 메커니즘이 부족하거나, 참여자 간의 권력 차이를 명시적으로 관리하지 못할 때 한계에 부딪히는 경우가 많습니다.
엄격한 방법론적 전환을 위해서는 특정 분석 도구들의 순차적인 통합이 필요합니다. 이해관계자 맵핑(Stakeholder mapping)은 행위자의 참여도, 영향력, 의존성 및 정보 비대칭성을 명확히 함으로써 진단적 기준선 역할을 합니다12. 이어서 저니 맵핑(Journey mapping)을 통해 순차적인 서비스 단계 전반에서 발생하는 구체적인 페인 포인트(pain points)와 책임 소재의 모호성을 식별합니다13. 그 후, 더블 다이아몬드(Double Diamond) 프레임워크를 활용하여 이렇게 맵핑된 결함들을 실행 가능한 디자인 과제로 변환하는 구조화된 경로를 제공하며, 이를 통해 발산적인 문제 탐색 단계와 수렴적인 솔루션 개발 단계를 분리합니다7,8,14. 마지막으로, 저충실도(low-fidelity) 프로토타입 테스트를 통해 공동 설계된 개념들을 실제 구현 전에 안전하게 평가합니다. 이는 성급한 변경이 시민의 접근성을 저해하거나 행정 업무량을 증가시킬 수 있는 공공 서비스 분야에서 필수적인 단계입니다15,16.
이러한 도구들에 대한 방법론적 지침이 증가하고 있음에도 불구하고, 공공 서비스 공동 설계 문헌에서 재현성은 여전히 중대한 한계로 남아 있습니다6,7,8,17. 많은 연구가 설계 워크숍을 포괄적인 용어로 기술하여, 독립적인 복제에 필요한 정확한 분석 단계를 모호하게 만듭니다. 엄격한 방법론은 고정된 단계, 정의된 시간 배분, 표준화된 채점 규칙, 일관된 시각적 결과물 및 투명한 결정 기준을 수립해야 합니다. 또한, 초기 단계의 과업 기반 사용성 평가와 실제 환경에서의 에이전트 성능에 관한 더 광범위한 주장을 명확히 구분해야 합니다.
본 논문은 저위험 공공 서비스 혁신4,6,16,17에서 복잡한 다수 참여자 문제를 구조화하기 위해 개발된 체계적인 서비스 디자인 시각화 프로토콜을 제시합니다. 특히 공공 서비스 적용 및 컨설팅 프로세스를 위해 설계된 이 프로토콜은 이해관계자 맵핑, 여정 맵핑, 더블 다이아몬드(Double Diamond) 워크숍 및 프로토타입 테스트를 순차적으로 통합합니다. 전반적인 목표는 연구자와 실무자에게 단편적인 서비스 불만 사항으로부터 시각적 진단, 객관적인 문제 정의, 그리고 공동 설계된 서비스 개념의 실증적 테스트로 나아갈 수 있는 재현성 높은 단계별 접근 방식을 제공하는 것입니다.
프로토콜
본 논문에 보고된 대표적인 적용 사례는 마카오 시티 대학교(City University of Macau, Macau, China)의 인간 연구 보호 윤리 위원회의 승인을 받았습니다 (승인 번호 2600AL2401; 유효 기간: 2026년 1월 10일 ~ 2028년 1월 10일). 모든 참가자로부터 참여 전 서면 또는 전자 고지된 동의를 얻었습니다. 본 프로토콜은 의료적 중재, 취약 계층, 기만, 생물학적 시료, 개인 금융 데이터, 개별 성과 평가 또는 공식 행정 기록에 대한 접근을 포함하지 않았습니다. 프로토콜에 사용된 연구 도구는 재료 표에 나열되어 있습니다.
1. 참여자 모집 및 맥락 정의
- 정보 검색, 자격 확인, 서류 준비, 신청서 제출, 처리, 통보 및 사후 지원이 필요한 시 또는 대학, 지역사회 행정 절차와 같이 평가할 저위험 공공 서비스 신청 및 상담 프로세스를 선택하십시오.
- 의료 처치, 법적 사건 처리, 이민 신분, 아동 보호, 재정 지원 결정, 징계 절차, 긴급 결정 또는 공식 행정 기록과 관련된 상황은 제외하십시오.
- 다수 이해관계자 그룹의 참여, 불분명한 책임 경계, 반복적인 행위자 간 조정 실패, 불완전하거나 일관되지 않은 서비스 정보, 단일 합의 솔루션의 부재 등 최소 세 가지의 복잡하거나 고약한(wicked-like) 특성이 나타나는 공공 서비스 이슈를 본 프로토콜에 적합한 대상으로 고려하십시오.
참고: 본 프로토콜을 완전히 고약한 문제에 대한 해결책으로 제시하지 마십시오. 대신 진단, 공동 설계 및 시뮬레이션 테스트를 위해 범위가 제한된 저위험 공공 서비스 문제를 구조화하는 것으로 제시하십시오. - 공공 서비스 이용, 제공, 조정 또는 관리에 익숙한 사람들을 대상으로 설문 조사 단계에 참여할 80 – 120명의 참가자를 모집하십시오.
- 이 표본 크기를 실무적인 계획 목표로 사용하여, 비개입적 서비스 디자인 연구로서의 실행 가능성을 유지하면서 여러 역할 그룹에 걸쳐 안정적인 기술적 이해관계자 프로필을 지원하십시오.
- 공공 서비스 프로세스에 참여하는 모든 주요 이해관계자 역할을 대표할 수 있는 참가자를 선택하십시오.
- 공동 설계 워크숍 및 프로토타입 테스트 단계에 참여할 20–30명의 참가자로 구성된 하위 그룹을 구성하십시오.
- 활발한 참여가 가능하도록 각 그룹의 규모를 작게 유지하면서 4–6개의 혼합 역할 워크숍 그룹을 형성하십시오.
- 각 혼합 역할 그룹에 시민, 최일선 서비스 직원, 지역사회 활동가 또는 행정가와 같은 최소 세 가지 이상의 이해관계자 범주가 포함되도록 하십시오.
- 권력 불균형이 예상되는 경우, 초기 이해관계자 매핑 논의 시 시민과 서비스 제공자를 분리하십시오.
- 초기 논의 후 혼합 역할 합성을 수행하십시오. 혼합 역할 합성 중에는 행정가나 전문 직원이 시민의 기여를 독점하는 것을 방지하기 위해 구조화된 차례 지키기, 아이디어 묵독 작성, 익명 카드 제출 및 익명 스티커 투표(dot voting)를 활용하십시오.
- 참가자 모집, 역할 준비 및 사용자가 단순히 전문가가 정의한 문제에 응답하는 것이 아니라 아이디어를 기여할 수 있도록 하는 조건에 세심한 주의를 기울이십시오7,9,18.
- 모든 참가자에게 식별 가능한 성명, 신분증 번호, 집 주소, 전화번호, 사건 ID, 의료 기록, 법적 기록, 소득 기록 또는 기관 성과 파일을 공개하지 않도록 안내하십시오.
- 식별 불가능한 참가자 코드(예: P001 및 P002)를 부여하십시오.
- 데이터 수집 전, 동일한 퍼실리테이션 스크립트, 페인 포인트(pain-point) 카드 샘플, 디자인 챌린지 루브릭 및 프로토타입 점수 산정 예시를 사용하여 모든 퍼실리테이터를 교육하십시오.
- 중요 단계: 퍼실리테이터가 독립적으로 최소 5개의 페인 포인트 샘플과 5개의 "어떻게 하면 ~할 수 있을까(How might we)" 초안 문장을 분류하게 하여 퍼실리테이터 간의 기준을 조정하십시오.
참고: 퍼실리테이터는 다음 단계로 진행하기 전, 포함 여부, 클러스터링 및 수정 결정에 대해 최소 80% 이상의 합의에 도달해야 합니다. - 퍼실리테이터들이 포함, 클러스터링 및 수정 결정에 대해 최소 80% 이상의 합의에 도달할 때까지 불일치 사항을 논의하십시오.
- 가능한 경우 항상 최소 두 명의 퍼실리테이터를 배치하십시오. 한 명은 논의를 이끄는 주 퍼실리테이터가 되고, 다른 한 명은 시간, 참여 균형 및 프로토콜 이탈 사항을 기록하는 관찰자가 됩니다.
- 여러 퍼실리테이터가 병렬 그룹을 이끄는 경우, 각 주요 단계 후에 15–20분간 디브리핑을 실시하고 프롬프트나 해석 규칙의 차이점을 감사 시트에 기록하십시오.
주의: 참가자 모집, 동의, 퍼실리테이터 교육 및 자료 준비가 완료된 후, 조사자는 1단계를 시작하기 전 일시 중단할 수 있습니다. 모든 참가자에게 코드가 부여되었고 모든 워크시트에 식별 정보가 포함되지 않았음을 확인한 후에만 재개하십시오.
2. 프로토콜 재료 준비
- 실행 전 프로토콜 자료를 준비합니다.
- 참가자 정보 안내서, 익명 역할 기반 설문지, 이해관계자 매핑 워크시트, 5점 척도 이해관계자 평가표, 공공 서비스 여정 맵 템플릿, 페인 포인트(pain-point) 카드, 디자인 챌린지 템플릿, 솔루션 카드, 프로토타입 선택 시트, 퍼실리테이터 보정 루브릭, 시뮬레이션 과제 시트, 과제 세트 동등성 체크리스트, 프로토타입 점수 산정 루브릭, 코딩 시트, 분석 구문 또는 워크플로우 노트, 그리고 비식별화 체크리스트를 준비합니다.
- 각 연구 특정 자료에 고유한 내부 식별자와 버전 번호를 부여합니다.
- 여정 맵 템플릿을 정보 검색, 자격 또는 요건 확인, 서류 준비, 신청서 제출, 부서 간 처리, 결과 통보, 사후 지원의 7가지 기본 단계로 구성합니다.
- 선택한 서비스가 기본 저위험 행정 신청 경로와 어떻게 다른지 기록한 후에만 단계 이름을 조정합니다.
- 터치포인트, 담당자, 정보 입력, 출력, 페인 포인트 및 하류 결과의 순서를 동일하게 유지합니다.
- 실제 개인, 행정 또는 기관 데이터를 포함하지 않고 프로토타입 과제 시트를 위한 공공 서비스 시뮬레이션 시나리오를 설계합니다.
- 프로토콜에 필요한 단계, 시간 배정, 자료 및 사전 정의된 출력물은 표 1을 참조하십시오.
- 데이터 수집 항목, 채점 규칙, 타당성 임계값 및 데이터 보호 제어 항목은 표 2를 참조하십시오.
- 서비스 디자인 방법론을 사용하여 복잡한 공공 서비스 문제를 가시화하고, 논의 및 테스트 가능하게 만듭니다19.
표 1: 프로토콜 단계, 소요 시간, 필요 재료 및 사전 정의된 결과물.프로토콜의 워크플로우에는 각 단계별 주요 활동, 참여자, 예상 시간 배분, 필요 재료 및 기대 결과물이 포함됩니다.이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
표 2: 데이터 수집 지표, 방법, 제외 기준 및 데이터 보호 제어.각 프로토콜 단계에서 수집된 지표, 이에 해당하는 데이터 수집 방법, 사전 정의된 제외 기준, 그리고 참여자의 기밀성과 데이터 무결성을 보호하기 위해 시행된 조치들.이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
3. 1단계: 이해관계자 매핑
- 참가자들에게 이해관계자 맵핑 워크시트를 사용하여 선택한 공공 서비스 프로세스에 참여하는 행위자를 개별적으로 5~8명 나열하도록 안내합니다.
- 이해관계자 맵핑 단계에 25~35분을 할당합니다.
- 시각화 프로토콜의 전체 워크플로우는 그림 1을 참조하십시오.
- 참가자들에게 나열된 각 행위자를 5점 척도(1 = 매우 낮음, 5 = 매우 높음)를 사용하여 서비스 결과에 미치는 영향력, 다른 행위자에 대한 의존도, 서비스 정보에 대한 접근성, 조정 압박의 4가지 차원에서 평가하도록 지시합니다.
- 참가자들이 평가를 완료하기 전에 서면 예시를 제공합니다.
- 높은 영향력은 해당 행위자의 결정, 지연 또는 해석이 서비스 결과에 상당한 영향을 미치는 상태로 정의합니다.
- 높은 의존도는 다른 행위자의 정보, 확인 또는 조치 없이는 서비스 프로세스를 완료할 수 없는 행위자로 정의합니다.
- 각 이해관계자 그룹의 차원별 평균 점수를 계산합니다.
- 동일한 차원에서 이해관계자 그룹 간에 2점 이상의 차이가 나는 경우, 이는 5점 척도의 최소 40% 변화를 나타내며 단순한 평가 오차보다는 워크숍 토론을 뒷받침하기에 충분히 큰 수치이므로 인식 격차(perception gap)로 표시합니다.
- 표시된 각 인식 격차를 워크숍 토론 주제로 가져갑니다.
- 재설계 작업이 시작되기 전에 이해관계자 맵핑 결과를 활용하여 행위자의 역할, 의존도, 영향력 및 정보 비대칭성을 가시화합니다20.
- 이해관계자 범주, 차원별 평균 점수 및 표시된 인식 격차를 포함하는 행위자 관계 프로필을 생성합니다.
그림 1: 공공 서비스 디자인 시각화 프로토콜의 전체 워크플로우. 워크플로우는 이해관계자 맵핑, 공공 서비스 여정 맵핑, 더블 다이아몬드(Double Diamond) 공동 설계, 프로토타입 테스트의 네 가지 연결된 단계로 구성됩니다. 결과물로는 행위자 관계 프로필, 이해관계자-여정 매트릭스, 디자인 챌린지 문구, 프로토타입 컨셉, 초기 단계의 사용성 피드백 등이 포함됩니다. 발산적 탐색에서 수렴적 솔루션 개발로의 전환을 보여주기 위해 더블 다이아몬드 프레임워크의 발견(Discover), 정의(Define), 개발(Develop), 전달(Deliver) 단계가 강조되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
4. 2단계: 공공 서비스 여정 맵핑
- 워크숍 소그룹이 7단계 서비스 프로세스를 맵핑하도록 안내합니다.
- 이 단계에 45–60분 이라는 시간을 할당합니다.
- 참가자들에게 각 단계의 주요 행위자, 입력 정보, 출력 정보, 소통 채널, 전형적인 지연 시간, 페인 포인트(pain point), 심각도 및 하류 결과(downstream consequence)를 기록하도록 지시합니다.
- 참가자들에게 각 페인 포인트의 심각도를 5점 척도로 평가하도록 요청합니다 (1 = 경미한 불편함; 5 = 서비스 접근에 영향을 미치거나, 공식적인 불만을 야기하거나, 주요한 상황 악화를 초래할 가능성이 있는 심각한 결함).
- 중요 단계: 페인 포인트가 동일한 여정 단계에 해당하고, 동일한 유형의 정보 격차나 책임 모호성을 포함하며, 유사한 하류 결과를 생성하는 경우에만 병합합니다.
- 단 한 명의 참가자만 보고한 페인 포인트는 원본 코딩 파일에 유지합니다. 심각도 점수가 4점 또는 5점이 아닌 한 이러한 페인 포인트에 우선순위를 두지 마십시오.
- 통합 이해관계자-여정 매트릭스(그림 2)를 생성하여 매트릭스 셀 전반에 걸쳐 페인 포인트(P), 정보 격차(I), 책임 모호성(R) 및 재설계 기회(O)의 존재 여부를 시각화합니다.
- 불만족이나 지연을 단일한 집계 결과로 처리하기보다, 여정 맵핑을 사용하여 순차적 접점 전반에 걸쳐 서비스 결함이 발생하는 위치를 파악합니다21.
그림 2공공 서비스 문제 시각화를 위한 통합 이해관계자 여정 매트릭스. 해당 매트릭스는 가로축에 7단계의 공공 서비스 단계를, 세로축에 주요 이해관계자 그룹을 배치하여 구성되었습니다. 각 셀은 다음과 같은 약어로 표시된 특정 서비스 문제의 존재 여부를 나타냅니다: P = 페인 포인트(pain point), I = 정보 격차(information gap), R = 책임 모호성(responsibility ambiguity), O = 재설계 기회(redesign opportunity). 이 매트릭스는 이해관계자의 역할과 서비스 단계별 문제를 연결함으로써, 이해관계자 맵핑과 공동 설계(co-design) 사이의 시각적 가교 역할을 합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.
5. 3단계: 더블 다이아몬드 공동 설계 워크숍
- 2.5~3시간의 세션 동안 더블 다이아몬드(Double Diamond) 공동 설계 워크숍을 진행합니다.
- 발산적 탐색과 수렴적 의사결정을 분리하기 위해 더블 다이아몬드 프레임워크를 적용합니다7,8,14.
- 전문가 주도의 내부 혁신에만 의존하지 않고, 시민, 일선 제공자, 행정가 및 파트너 기관이 공동 창작 또는 공동 설계에 참여하도록 합니다4,22.
- 발견(Discover) 단계(30~40분)를 수행합니다.
- 참가자들에게 이해관계자 여정 매트릭스를 검토하고 누락된 페인 포인트(pain-point) 카드를 추가하도록 안내합니다.
- 각각의 유효한 페인 포인트 카드에 여정 단계, 영향을 받는 행위자, 서비스 중단 지점, 정보 격차 또는 책임 모호성, 그리고 하류 결과가 기록되었는지 확인합니다.
- 정의(Define) 단계(40~50분)를 수행합니다.
- 각 참가자에게 심각도가 높고 여러 행위자에게 영향을 미치는 서비스 중단 지점을 가장 잘 나타내는 페인 포인트 카드 3장을 조용히 선택하도록 요청합니다.
- 지위 효과와 권력 불균형을 줄이기 위해 공개 토론 전에 익명 스티커 투표나 서면 순위 매기기를 사용합니다.
- 선택된 카드들을 여정 단계, 영향을 받는 행위자, 정보 격차 또는 책임 모호성, 그리고 하류 결과에 따라 그룹화합니다.
- 퍼실리테이터가 각 그룹의 내용을 소리 내어 읽고, 참가자들이 해당 카드들이 동일한 서비스 중단 지점을 설명하고 있다는 점에 동의하는지 확인합니다.
- 각 그룹을 하나의 "우리가 어떻게 하면 ~할 수 있을까(How might we)" 디자인 챌린지 문구로 변환합니다.
- 각 디자인 챌린지 문구에 영향을 받는 행위자, 문제가 되는 여정 단계, 서비스 중단 지점, 그리고 희망하는 개선 방향이 명시되어 있는지 확인합니다.
- 구체성, 행위자의 명확성, 매핑된 증거와의 연결성, 그리고 저충실도(low-fidelity) 프로토타입 테스트 가능성을 평가하는 4개 항목의 루브릭을 사용하여 각 디자인 챌린지를 심사합니다.
- 행위자가 누락되었거나, 서로 관련 없는 여러 중단 지점을 결합했거나, 솔루션을 조기에 제안했거나, 시뮬레이션 서비스 자료를 통해 테스트할 수 없는 문구는 수정합니다.
- 감사 시트에 최초 초안, 수정 이유, 그리고 최종 검증된 문구를 기록합니다.
주의: 연구자는 최종 디자인 챌린지 문구를 승인한 후 일시 중단하고, 솔루션 카드와 프로토타입 선택 시트가 준비되면 다시 재개할 수 있습니다. - 개발(Develop) 단계(50~60분)를 수행합니다.
- 참가자들에게 각 디자인 챌린지에 대한 서비스 개선 아이디어를 생성하고 이를 솔루션 카드에 기록하도록 안내합니다.
- 실제 사례 데이터, 개인별 자격 기록, 중대한 법적 또는 정책적 변경, 또는 식별 가능한 행정 파일이 필요한 아이디어는 제외합니다.
- 전달(Deliver) 단계(30~40분)를 수행합니다.
- 참가자들에게 기대되는 서비스 영향, 구현 가능성, 이해관계자 합의, 그리고 시뮬레이션 과제 테스트 적합성에 따라 각 솔루션 아이디어를 5점 척도로 평가하도록 요청합니다.
참고: 구현 병목 현상 없이 시뮬레이션 과제 테스트가 가능하도록, 구현 가능성과 테스트 가능성 모두 평균 점수가 최소 4.0점 이상인 프로토타입 컨셉을 선택합니다.
6. 4단계: 저충실도 프로토타입 테스트
- 우선순위가 지정된 개념들에 대해 저충실도 프로토타입을 개발하십시오.
- 세 가지 프로토타입 형식을 준비하십시오: 한 페이지 분량의 서비스 요구사항 체크리스트, 서비스 상태 추적 모형, 그리고 후속 조치 또는 에스컬레이션 경로입니다.
- 중요 단계: 테스트 전에 두 개의 매칭된 과업 세트를 생성하십시오. 과업 세트가 결정 단계, 읽기 길이, 필수 입력 필드, 시나리오 복잡성 및 예상 완료 시간 측면에서 균형을 이루도록 하십시오.
- 결정 단계 수, 판독 길이, 필수 필드, 시나리오 복잡도 및 예상 완료 시간을 기준으로 작업 세트를 매칭하십시오.
- 3~5명의 비연구 참여자를 대상으로 매칭된 작업 세트의 파일럿 테스트를 수행하십시오.
- 평균 완료 시간이 10% 이상 차이가 날 경우 작업 세트를 수정하십시오.
- 프로토타입을 평가하기 위해 모의 공공 서비스 과업을 부여합니다.
- 가능한 경우, 과업 익숙도와 프로토타입 노출의 영향을 구분하기 위해 균형 설계(counterbalanced design) 또는 대조군 설계(control-group design)를 사용하십시오.
- 모든 참가자가 프로토타입 이후 과제 이전에 기초선 과제를 완료한 경우, 이를 프로토콜, 결과 및 고찰 섹션에 잠재적인 학습 효과 위험으로 기록하십시오.
- 프로토타입 노출 전, 각 참가자에게 네 가지의 기초 과제 시나리오를 제공하십시오.
- 프로토타입 노출 후, 유사하지만 동일하지 않은 네 가지 작업 시나리오를 제공하십시오.
- 각 작업당 최대 시간 제한을 5분으로 설정하십시오.
- 각 참가자에게 동일한 과제 지침을 읽어주십시오.
- 작업 수행 중 힌트를 제공하지 마십시오. 확인 요청은 절차적인 질문으로만 제한하십시오.
- 과제 제시부터 최종 응답까지의 과제 완료 시간을 초 단위로 측정하십시오.
- 참가자가 5분 이내에 과제를 완료하지 않은 경우, 과제 상태를 미완료로 기록하고, 완료 시간을 300초로 지정하며, 과제 성공 여부를 0으로 코딩하십시오.
- 참가자가 정답을 선택하거나 제한 시간 내에 모든 필수 결정 단계를 완료한 경우에만 해당 과업을 성공으로 코딩하십시오.
- 누락, 오답 또는 불필요한 결정 단계를 합산하여 오류 횟수를 계산하십시오.
- 각 과제 직후 5점 척도(1 = 매우 불명확함, 5 = 매우 명확함)를 사용하여 참가자가 평가한 명확도를 측정하십시오.
- 모든 과제가 완료되면, 참여자들에게 프로토타입의 사용성과 도입 의도를 평가하도록 요청하십시오.
참고: 프로토타입 테스트는 공공 서비스 성과 향상보다는 프로토콜을 통해 생성된 자료의 과업 기반 명확성과 사용성을 평가합니다23.
7. 데이터 분석 및 품질 관리
- 작성 시간이 3분 미만인 설문 응답, 결측값이 20%를 초과하는 응답, 모든 리커트 척도 항목에 동일하게 응답한 경우, 또는 역할 정보가 일관되지 않은 응답은 제외합니다.
- 연속형 변수는 평균과 표준편차로, 범주형 변수는 빈도와 백분율로 설문 데이터를 요약합니다.
- 구조화된 코딩 시트를 사용하여 이해관계자 및 여정 맵 데이터를 코딩합니다. 두 명의 연구자가 합의 토론 전 자료의 최소 20%를 독립적으로 코딩한 후, 일치도 백분율과 Cohen's kappa 또는 이에 상응하는 신뢰도 통계량을 보고합니다.
- 유효한 페인 포인트(pain-point) 카드, 문제 클러스터, 디자인 챌린지 문구, 솔루션 아이디어, 실현 가능성 등급 및 최종 선정된 프로토타입 개념의 수를 세어 워크숍 결과물을 분석합니다.
- 요구사항 명확성, 상태 가시성, 다음 단계 명확성, 작업 완료 용이성, 자료 사용에 대한 자신감의 5가지 5점 척도 항목을 통해 프로토콜 전용 프로토타입 사용성 점수를 계산합니다. 원점수(5~25 범위)를 다음 공식을 사용하여 0-100 척도로 변환합니다:
usability score = (raw score - 5) / 20 x 10017 - 프로토타입 테스트 데이터를 분석하여 작업 기반의 명확성 및 사용성 지표를 추출합니다. IBM SPSS Statistics (Analyze > Compare Means > Paired-Samples T Test; Analyze > Nonparametric Tests > Related Samples; Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs > Statistics > McNemar) 또는 이에 상응하는 R 명령어 (t.test(..., paired = TRUE), wilcox.test(..., paired = TRUE), mcnemar.test())를 사용하여 검정 통계량, 정확한 P 값, 가능한 경우 95% 신뢰 구간 및 효과 크기를 내보냅니다.
- 사전에 정의된 유의수준 alpha 0.05를 기준으로 P 값을 서술적으로 해석하며, 효과의 방향, 크기 및 지표 간의 일관성을 강조합니다24.
- 반복된 작업 기록을 참여자 수준으로 집계하거나, 조건당 4가지 작업을 동시에 분석하는 경우 적절한 반복 측정 모델을 사용합니다.
참고: 이러한 가정이 명시적으로 정당화되지 않는 한, 모든 작업 기록을 통계적으로 독립적인 것으로 처리하지 마십시오. - 중요 단계: 재현성을 유지하기 위해 모든 데이터 정제, 코딩, 작업 세트 매칭 및 통계 분석 결정 사항을 감사 시트에 기록합니다. 모든 비식별화된 데이터는 연구 팀만 접근 가능한 비밀번호 보호 파일에 저장되었는지 확인하십시오.
결과
참가자 포함 및 프로토콜 실행 가능성
프로토콜은 성공적으로 수행되었으며, 100건의 유효한 설문 응답(완료율 89.3%)을 확보하였고, 워크숍 및 프로토타입 테스트 단계를 완료한 28명의 전담 하위 그룹을 구성하였습니다. 유지된 참가자들은 공공 서비스 프로세스에 참여하는 7개의 이해관계자 범주를 대표하였습니다: 시민 또는 서비스 사용자 (n = 32), 최접점 서비스 직원 (n = 18), 지역사회 활동가 (n = 14), 공공 기관 관리자 (n = 12), 부서 간 조정자 (n = 8), 제3섹터 대표 (n = 10), 그리고 디지털 플랫폼 지원 직원 (n = 6).
28명의 워크숍 참여자들은 5개의 혼합 역할 그룹으로 나누어졌으며, 각 그룹에는 최소 3개의 이해관계자 범주가 포함되었습니다. 모든 그룹은 이해관계자 매핑, 저니 매핑, 더블 다이아몬드 공동 디자인 및 프로토타입 테스트를 완료하여, 행위자-관계 프로필, 이해관계자-저니 매트릭스, 검증된 디자인 챌린지 문구, 프로토타입 컨셉 및 시뮬레이션된 작업 테스트 기록을 생성하였습니다(표 3). 구조화된 매핑 단계에서는 문제 정의 단계보다 퍼실리테이터의 개입이 더 적게 필요했습니다.
표 3: 참여자 포함, 이해관계자 구성 및 프로토콜 구현 단계. 참여자 모집 및 포함, 이해관계자 그룹 구성, 워크숍 참여, 프로토콜 완료 및 4가지 프로토콜 단계에 따른 구현 결과. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
시각화 결과: 이해관계자 및 여정 맵핑
이해관계자 맵핑 단계에서 9개의 행위자 범주가 식별되었으며, 그중 7개 범주는 모든 그룹에서 일관되게 나타나 이해관계자-여정 매트릭스의 세로축을 형성하였습니다. 공공기관 관리자가 평균 영향력 점수가 가장 높았던 반면, 시민은 의존도 점수가 가장 높고 정보 접근성 점수가 가장 낮았습니다. 2점 이상의 평가 차이로 정의된 9개의 인식 격차가 확인되었습니다. 가장 큰 격차는 시민과 관리자 간의 인지된 정보 접근성에서 나타났습니다.
여정 맵핑 단계에서 126개의 가공되지 않은 페인 포인트(pain-point) 진술문이 생성되었습니다. 여정 단계 및 하위 결과에 따라 구조적 병합을 수행한 후, 38개의 고유한 서비스 결함 사례가 유지되었으며, 그 중 12개가 사전 정의된 우선순위 기준(빈도 ≥10% 또는 심각도 ≥4.0)을 충족했습니다. 우선순위가 지정된 대부분의 결함은 재료 준비, 적격성 확인 및 부서 간 처리 과정에서 발생했습니다. 이러한 결과는 통합 이해관계자-여정 매트릭스(그림 2)로 합성되었습니다.
공동 설계 변환 및 프로토타입 생성
Double Diamond 공동 설계 워크숍 동안 참가자들은 94개의 유효한 페인 포인트(pain-point) 카드를 생성했으며, 이를 14개의 문제 영역으로 클러스터링하였습니다. 초기 17개의 디자인 챌린지 문구 중 6개는 개선 방향이 부족하거나, 영향을 받는 행위자를 너무 광범위하게 정의했거나, 문제를 명확히 정의하기 전에 해결책을 제안했기 때문에 수정이 필요했습니다. 루브릭 기반의 수정을 거쳐 최종적으로 11개의 디자인 챌린지 문구가 유지되었습니다.
개발 단계 동안 참가자들은 32개의 서비스 개선 아이디어를 생성했습니다. 미리 정의된 실현 가능성 및 테스트 가능성 임계값(점수 ≥4.0)을 적용하여 이를 6개의 최종 후보 개념으로 압축했습니다. 과업 기반 테스트를 위해 한 페이지 분량의 서비스 요구사항 체크리스트, 서비스 상태 추적 모형, 정의된 에스컬레이션 경로라는 세 가지의 저충실도 프로토타입 개념이 선정되었습니다(그림 3). 모든 시각화 및 공동 설계 단계에서 도출된 수치적 결과물은 표 4에 요약되어 있습니다.
그림 3: 페인 포인트의 프로토타입 전환 경로. 이 그림은 우선순위가 지정된 페인 포인트에서 디자인 챌린지 문구와 로우-피델리티(low-fidelity) 프로토타입 컨셉으로 이어지는 세 가지 전환 경로를 보여줍니다. 디자인 챌린지 문구는 문제를 해결책 생성을 위한 개방형 기회로 정의하는 협업 디자인 기법인 “How might we(우리가 어떻게 하면 ~할 수 있을까)” 형식을 사용하여 제시되었습니다. 제시된 예시는 다음과 같습니다: (1) 불분명하거나 일관되지 않은 재료 요구사항을 한 페이지 분량의 서비스 요구사항 체크리스트로 전환; (2) 불분명한 서비스 상태 및 담당자를 서비스 상태 추적 모형으로 전환; (3) 지연, 거부 또는 수정 요청 후의 불분명한 후속 경로를 후속 조치 또는 에스컬레이션 경로로 전환. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.
표 4: 프로토콜 생성 출력물 및 정량적 과업 기반 테스트 결과. 프로토콜의 각 단계에서 생성된 출력물은 시뮬레이션된 과업 기반 프로토타입 평가의 정량적 결과와 함께 사용성 및 성능 지표를 포함합니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
과업 기반 프로토타입 테스트 결과
해당 프로토콜을 통해 28명의 참가자로부터 112개의 기저선 기록과 112개의 프로토타입 적용 후 기록을 포함하여 총 224개의 시뮬레이션 작업 기록을 생성하였다. 프로토콜로 생성된 자료는 시뮬레이션 작업 중 성능 향상과 연관이 있었다. 반복된 작업 간의 개인 내 상관관계를 고려하기 위해 참가자 수준(n = 28)에서 대응표본 분석을 수행하였다. 평균 작업 완료 시간은 기저선의 178.4 ± 35.8초에서 프로토타입 적용 후 121.7 ± 28.4초로 유의하게 감소하였다(평균 차이 = −56.7초; 95% CI, −68.3 – −45.1초; Cohen’s dz = −1.92; 대응표본 t-검정, P < .001). < 0.001). 마찬가지로, 참가자당 평균 오류 횟수는 1.86 ± 0.61회에서 0.79 ± 0.44회로 감소하였다(평균 차이 = −1.07회; 95% CI, −1.27 – −0.87; Cohen’s dz = −2.05; paired t-test, P < 0.001). 과업 성공률은 참여자 수준의 성공 비율에 대해 Wilcoxon 부호 순위 검정을 사용하여 분석하였으며, 유의미한 개선이 나타났다(Z = −4.12, P < 0.001). 평균 명확도 평점 또한 참가자 수준에서 3.1 ± 0.5에서 4.2 ± 0.4로 유의하게 증가하였다(평균 차이 = 1.10점; 95% CI, 0.94 ~ 1.26; Cohen’s dz = 2.71; paired t-test, P < 0.001).
전체 작업 성공률은 기저선에서의 62.5%(작업 기록 112건 중 70건)에서 프로토타입 노출 후 82.1%(작업 기록 112건 중 92건)로 증가했으며, 이는 19.6%포인트의 증가를 나타냅니다(95% CI, 8.2~31.1%포인트; 이표본 비율 비교, P = 0.001). 합계 수치상 프로토타입 노출 후 성공적인 작업 기록이 22건 추가되었으므로, 가능한 모든 쌍체 불일치 표에서 정확한 McNemar 민감도 분석 결과 P < 0.01로 나타나, 이용 불가능한 개별 수준의 불일치 쌍을 재구성하지 않고도 동일한 방향의 결론을 뒷받침합니다.
참가자 보고 결과는 이러한 운영상의 발견 사항과 일치하였습니다. 5점 척도 기준 평균 명확도 점수는 3.1 ± 0.7에서 4.2 ± 0.5로 증가하였습니다(n = 조건당 112개 작업 기록; 평균 차이 = 1.10점; 95% CI, 0.94 ~ 1.26; 요약 수준 표준화된 평균 차이 = 1.81; 요약 수준 P < 0.001). 최종 자료는 78.4 ± 9.6의 프로토콜 특정 사용성 점수와 4.1 ± 0.6의 채택 의도 점수를 달성하였습니다(그림 4). 이러한 사용성 점수는 표준화된 시스템 사용성 척도(SUS)가 아니라 5개의 프로토콜 특정 연구 항목을 통해 계산되었습니다. 개방형 피드백 또한 이러한 결과를 뒷받침하였습니다. 28명의 참가자 중 21명은 이해관계자 여정 매트릭스의 시각적 명확성이 개선되었다고 보고하였고, 28명 중 17명은 행위자 역할이 더 명확해졌다고 보고하였으며, 28명 중 19명은 서비스 단계가 더 명확해졌다고 보고하였고, 28명 중 20명은 프로토타입 자료의 실질적인 사용성을 확인하였습니다.
그림 4: 프로토타입 노출 후 작업 기반의 명확성 및 사용성 결과. (A) 평균 작업 완료 시간 (s). (B) 작업당 평균 오류 횟수. (C) 작업 성공률 (%). (D) 참가자 평가 명확성 (1–5 척도). 패널 (D)의 추가 지표에는 프로토콜별 사용성 점수와 도입 의사가 포함된다. 막대는 참가자 수준의 평균을 나타내며, 오차 막대는 표준 편차(SD)를 나타낸다. 베이스라인과 프로토타입 노출 후 조건 간의 비교는 참가자 수준에서 수행되었으며, 완료 시간, 오류 횟수, 명확성 및 작업 성공률에서 통계적으로 유의미한 차이가 있었다 (P < 0.001). 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.
토론
본 프로토콜은 저위험 공공 서비스 환경에서 복잡한 문제를 구조화하기 위한 체계적이고 재현 가능한 방법을 제공합니다. 이해관계자 맵핑, 여정 맵핑, 더블 다이아몬드(Double Diamond) 공동 디자인 및 저충실도 프로토타입 테스트를 순차적으로 통합함으로써, 이 방법은 파편화된 다수 행위자의 불만 사항을 테스트 가능한 서비스 개입 방안으로 전환하는 동시에, 시뮬레이션된 사용성 증거와 실제 행정 성과 사이의 명확한 구분을 유지합니다. 대표적인 결과들은 공공 서비스의 과제들이 단일한 절차적 단계에 국한되는 경우가 드물며, 오히려 사용자, 일선 직원 및 백오피스 관리자 전체에 걸쳐 분산되어 있음을 보여줍니다. 본 프로토콜의 핵심적인 기여는 솔루션 개발이 시작되기 전에 이러한 다수 행위자 간의 상호 의존성과 정보 비대칭성을 가시화할 수 있다는 점에 있습니다.
이 프로토콜의 핵심 구성 요소는 이해관계자 여정 매트릭스(stakeholder-journey matrix)입니다. 다수의 행위자가 참여하는 공공 서비스에서 이해관계자들은 서비스 실패의 원점에 대해 서로 다른 해석을 갖는 경우가 많습니다. 이 매트릭스는 경계 대상(boundary object)으로 기능하며, 참여 그룹 간에 공통된 정체성을 유지하면서 서로 다른 개념적 경계에 걸쳐 적응 가능한 구체적인 결과물로서, 이를 통해 역할 간의 합의와 협력적 설계를 촉진합니다25,26. 매트릭스는 막연한 사용자의 불만을 관찰 가능한 단계별 이벤트로 변환함으로써, 모호한 문제 설정의 위험을 줄이고 워크숍 참여자들이 익숙하지만 효과 없는 행정적 조정에 의존하는 것을 방지하는 데 도움을 줍니다.
Double Diamond 프레임워크의 구조적 적용은 문제 탐색에서 실행 가능한 서비스 재설계로의 통제된 전환을 지원합니다. 결과에 따르면, 광범위한 불만 사항에서 정밀한 "우리가 어떻게 하면(How might we)" 설계 과제로 이동하는 단계가 프로세스에서 가장 까다로운 단계인 경우가 많으며, 여기에는 적극적인 퍼실리테이션, 명시적인 스크리닝 기준 및 문서화된 수정 작업이 필요합니다. 이러한 구조적 제약(영향을 받는 행위자, 여정 단계, 서비스 결함 및 의도한 개선 사항의 명시)이 없다면, 공동 설계 세션은 매핑된 서비스 결함을 해결하지 못하는 일반적인 해결책만을 생성할 수 있습니다. 우선순위가 지정된 페인 포인트(예: 불분명한 자재 요구사항)와 그에 해당하는 프로토타입(예: 한 페이지 분량의 체크리스트) 간의 직접적인 연결은 본 프로토콜의 생성적 타당성을 입증합니다.
본 프로토콜을 통해 생성된 작업 기반 프로토타입 테스트 결과와 실제 조직적 개선에 대한 주장을 구분하는 것이 중요합니다. 관찰된 작업 완료 시간의 단축과 오류율의 감소는 공동 설계된 자료들이 시뮬레이션 조건 하에서 명확하고 사용 가능하다는 것을 나타냅니다. 그러나 공공 부문의 초기 단계 프로토타이핑은 기본적으로 구현 전의 학습과 리스크 완화를 지원하기 위한 것입니다16,27. 대표 사례에 적용된 고정된 사전/사후 테스트 순서는 참가자들이 프로토타입 사후 작업 전에 베이스라인 작업을 완료했기 때문에 작업 익숙함이나 학습 효과를 유발했을 수 있습니다. 향후 구현 시에는 프로토타입 효과와 학습 효과를 구분하기 위해 상쇄된 작업 순서, 매칭된 대조군 또는 반복 측정 모델을 사용해야 합니다.
재현성을 위해서는 일반적인 프로토콜 실패 사례에 대한 문제 해결이 필수적입니다. 스테이크홀더 매핑 결과가 일반적인 행위자 레이블로만 나타나는 경우, 퍼실리테이터는 참가자들에게 각 행위자와 관련된 결정, 정보 또는 조정 의존성을 구체적으로 명시하도록 요청해야 합니다. 여정 맵이 불만 사항 목록으로 변질되는 경우, 퍼실리테이터는 각 카드를 특정 여정 단계, 영향을 받는 행위자, 정보 공백 및 하류 결과로 다시 연결해야 합니다.
워크플로가 서로 다른 공공 서비스 환경으로 이전될 때 프로토콜 수정이 예상됩니다. 대학 행정 서비스의 경우, 단계별 레이블에서 등록, 이의 제기 및 지원 프로세스를 강조할 수 있습니다. 의료 외래 경로 재설계의 경우, 윤리적 보호 조치와 임상 거버넌스 승인 범위를 확대해야 합니다. 사회 복지 조정의 경우, 기관 간 데이터 보호 요구 사항으로 인해 더 강력한 비식별화 및 추천 제어가 필요할 수 있습니다. 또한 문화적, 행정적, 정부적 차이는 참여자가 절차를 얼마나 자유롭게 비판하는지, 혼합 그룹 내에서 권한이 어떻게 분배되는지, 그리고 익명 투표나 별도의 사용자-제공자 매핑이 필요한지 여부에 영향을 미칠 수 있습니다.
본 방법을 적용할 때 몇 가지 제한 사항을 고려해야 합니다. 첫째, 이 프로토콜은 저위험 상담 및 행정 서비스에 특화되어 설계되었습니다. 이를 의료적 개입이나 법적 판결과 같은 고위험 환경에 적용하려면 윤리적 안전장치, 도메인 전문 지식 및 데이터 보호 프로토콜을 상당히 강화해야 합니다. 둘째, 초기 매핑 단계에서 사용자 그룹과 제공자 그룹을 분리하면 부정적인 피드백의 억제를 줄일 수 있으나, 혼합 역할 합성 과정에서 내재된 권력 불균형이 협업 역학에 여전히 영향을 미칠 수 있습니다. 셋째, 정의(Define) 단계의 성공 여부는 퍼실리테이터의 전문성에 달려 있습니다. 따라서 독립적인 연구 그룹은 서로 다른 환경 간의 결과물을 비교하기 전에 표준화된 퍼실리테이터 교육, 캘리브레이션 연습, 관찰 체크리스트 및 세션 후 디브리핑을 수행해야 합니다.
결론적으로, 이 체계적인 시각화 프로토콜은 복잡한 공공 서비스 문제에 대한 진단과 솔루션 프로토타이핑을 위한 구조화되고 윤리적 범위가 설정된 접근 방식을 제공합니다. 이는 전문가 주도의 개혁과 사용자 중심 설계 사이의 가교 역할을 하는 재현 가능한 툴킷을 제공함으로써, 추상적인 정책 논의를 넘어 공공 서비스 혁신을 진전시킵니다. 향후 연구에서는 시립 디지털 서비스, 대학 행정 서비스, 교육 지원, 의료 외래 경로 재설계 및 사회 복지 조정 등 추가적인 공공 서비스 분야에 이 프로토콜을 적용해야 합니다. 또한, 통제된 워크숍에서 개발된 프로토타입이 일상적인 행정 워크플로우에 구현된 후 어떻게 작동하는지 평가하는 후속 연구가 수행되어야 합니다.
공개 사항
저자들은 상충하는 이해관계가 없음을 밝힙니다.
감사의 글
저자들은 설문조사, 공동 설계 워크숍 및 프로토타입 테스트 세션에 참여해 준 시민, 일선 서비스 직원, 공공기관 행정가를 포함한 모든 참여자에게 감사를 표합니다. 다중 참여자 공공 서비스 경험에 대한 이들의 기여와 통찰은 본 체계적 서비스 디자인 시각화 프로토콜의 개발을 뒷받침하였습니다.
저자들은 또한 마카오 시티 대학교 혁신 및 디자인 학부, 선전 대학교 예술 및 디자인 대학, 그리고 광둥 바이윈 대학교 예술 및 디자인 대학에서 제공한 기관 및 학술적 지원에 감사를 표합니다. 본 연구는 공공, 상업 또는 비영리 부문의 어떠한 지원 기관으로부터도 특정 보조금을 지원받지 않았습니다.
재료
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| 분석 구문 또는 워크플로 노트 | 연구팀 | PSD-VP-S17 v1.1 | 쌍체 비교, Wilcoxon 검정, McNemar 민감도 분석, 효과 크기, 신뢰 구간 및 결과 보고를 위한 SPSS 또는 이에 상응하는 R 워크플로를 문서화하기 위함. |
| 익명 역할 기반 설문지 | 연구팀 | PSD-VP-S02 v1.1 | 이해관계자의 역할 정보 및 선택된 공공 서비스 프로세스에 대한 기본 인식을 수집하기 위함. |
| 비식별화 체크리스트 | 연구팀 | PSD-VP-S14 v1.1 | 참가자 성명, ID 번호, 주소, 케이스 ID 및 행정 기록이 수집되거나 공개되지 않도록 하기 위함. |
| 디자인 챌린지 템플릿 | 연구팀 | PSD-VP-S07 v1.1 | 클러스터링된 페인 포인트(pain point)를 구조화되고 테스트 가능한 '우리가 어떻게 하면 ~할 수 있을까(How might we)' 문구로 변환하기 위함. |
| 퍼실리테이터 보정 루브릭 | 연구팀 | PSD-VP-S15 v1.1 | 퍼실리테이터 준비, 예시 코딩, 챌린지 문구 수정 및 퍼실리테이터 간의 일관성을 표준화하기 위함. |
| 5점 척도 이해관계자 평가 시트 | 연구팀 | PSD-VP-S04 v1.1 | 각 이해관계자의 영향력, 의존성, 정보 접근성 및 조정 압력을 평가하기 위함. |
| IBM SPSS Statistics | IBM Corporation | Version 26.0 이상 | 프로토타입 테스트 결과에 대한 기술 분석, 쌍체 t-검정, Wilcoxon 부호 순위 검정 및 McNemar 검정을 수행하기 위함. |
| 저충실도 프로토타입 재료 | 연구팀 | PSD-VP-S10 v1.1 | 요구사항 체크리스트, 서비스 상태 목업, 후속 경로를 포함한 초기 단계 서비스 자료를 개발하고 테스트하기 위함. |
| Microsoft Excel | Microsoft Corporation | Microsoft 365 또는 이에 상응하는 버전 | 설문 데이터를 정리하고, 기술 통계량을 계산하며, 코딩 시트를 관리하고, 요약 표를 작성하기 위함. |
| 페인 포인트 카드 | 연구팀 | PSD-VP-S06 v1.1 | 서비스 중단 지점, 정보 공백, 책임 모호성, 영향을 받는 행위자 및 하류 결과(downstream consequences)를 기록하기 위함. |
| 참가자 정보 제공서 | 연구팀 | PSD-VP-S01 v1.1 | 참여 전 연구 목적, 절차, 참가자 권리 및 동의 요건을 설명하기 위함. |
| 비밀번호 보호 데이터 저장소 | 기관 또는 연구팀 컴퓨터 시스템 | 연구팀으로 액세스 제한 | 비식별화된 설문 데이터, 워크숍 결과물, 코딩 파일 및 과업 테스트 기록을 안전하게 저장하기 위함. |
| 프로토타입 평가 루브릭 | 연구팀 | PSD-VP-S12 v1.1 | 프로토타입의 명확성, 사용성, 과업 성공률, 오류 횟수 및 채택 의도를 평가하기 위함. |
| 프로토타입 선정 시트 | 연구팀 | PSD-VP-S09 v1.1 | 사전에 정의된 실현 가능성 및 테스트 가능성 임계값을 충족하는 프로토타입 개념을 선정하기 위함. |
| 공 서비스 여정 맵 템플릿 | 연구팀 | PSD-VP-S05 v1.1 | 정보 검색, 요구사항 명확화, 서류 준비, 제출, 처리, 통지 및 후속 지원에 이르는 공공 서비스 프로세스를 매핑하기 위함. |
| 시뮬레이션 과업 시트 | 연구팀 | PSD-VP-S1 v1.1 | 프로토타입 노출 전후의 과업 완료도, 결정 정확성 및 명확성을 평가하기 위함. |
| 솔루션 카드 | 연구팀 | PSD-VP-S08 v1.1 | 더블 다이아몬드 공동 디자인 워크숍 중에 생성된 서비스 개선 아이디어를 문서화하기 위함. |
| 이해관계자 매핑 워크시트 | 연구팀 | PSD-VP-S03 v1.1 | 공 서비스 프로세스에 참여하는 5~8명의 행위자를 식별하고 행위자 역할과 의존성을 시각화하기 위함. |
| 구조화된 코딩 시트 | 연구팀 | PSD-VP-S13 v1.1 | 이해관계자 매핑 데이터, 여정 맵 결과물, 페인 포인트 클러스터 및 워크숍 결과를 코딩하기 위함. |
| 과업 세트 동등성 체크리스트 | 연구팀 | PSD-VP-S16 v1.1 | 결정 단계, 읽기 길이, 필수 입력 필드, 복잡성 및 파일럿 완료 시간을 기준으로 기초 과업과 프로토타입 적용 후 과업의 매칭을 문서화하기 위함. |
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