1. 연구의 필요성

짜증, 분노, 불안 또는 울적한 감정은 일상 속 쉽게 느낄 수 있는 부정적 감정 경험이다. 문제는 부정적 감정의 지속성이다. 부정적 감정이 안정적 상태로 해소되지 않고 누적되거나 반복/지속되면 임상적 우울증으로 악화될 가능성이 높다[1, 2, 3]. 건강하고 긍정적인 정서 상태를 유지하기 위해서는 일상의 불쾌한 감정에 대처하는 적절한 조절 전략(emotion regulation strategy)이 필요하다.

한국인의 높은 우울증 유병률은 정서 조절 전략과 밀접한 관련성이 있을 것으로 예측된다. 국내 정신질환실태 역학조사 결과에 따르면, 만 18세 이상 성인 25%는 평생 한 번 이상 정신질환을 경험하는 것으로 나타났다[4]. 선행연구들[5, 6, 7]은 한국 사람들이 본인이 경험하는 부정적 감정을 무시하거나 참고 속으로 억누르는 조절 전략을 많이 사용한다고 지적한다. 우울증 환자와 일반인의 정서 조절 방식을 조사한 Ehring 등[8]의 연구 결과, 우울증 환자들은 불쾌하고 울적한 기분을 타인에게 표현하지 않고 스스로 억제하는 전략을 주로 사용하는 것으로 나타났다.

정신건강과 정서 조절의 연관성이 대두되면서, 개인이 느끼는 정서를 자각 및 이해하고 적절히 다루는 조절 행동에 대한 학문적 관심이 활발하다. 스트레스 또는 정서적 고통(emotional distress)을 느끼는 상황에서, 어떠한 조절 전략을 취하는 것이 불쾌한 정서를 효과적으로 감소시키고 정신병리로의 악화를 예방하는지에 대한 연구가 상당히 발전되어 왔다[3, 9, 10, 11]. 학자들마다 대처 반응(coping response) 혹은 정서 조절(emotion regulation)의 유형과 요인을 구분하는 방식에 약간씩 차이는 있지만, 공통적으로 부정적 정서를 1)회피/무시할 것인지, 2)능동적/긍정적으로 상황을 재평가할 것인지, 3) 억압하거나 4)비난/공격적으로 대응할 것이지, 5)문제 해결에 집중하고 도움을 요청할 것인지로 구분한다[12]. 대부분의 연구들은 불쾌한 정서를 유쾌한 정서로 의식적으로 전환하는 재평가 전략이 정신건강에 긍정적 영향을 미치는 것으로 보고하고 있다[3 9, 10, 11]. 반면, 감정을 드러내거나 표출하는 행동적 조절 전략의 효과를 검증한 연구는 상대적으로 부족하다.

본 연구는 한국인의 우울증이 감정을 겉으로 드러내지 않으려하는 성향과 관련성이 높다는 연구결과[5]에 주목하여, 본인이 느낀 감정을 표출하는 행동이 개인의 정서 상태에 어떠한 영향력을 미치는지 알아보고자 한다. 특히, 본 연구는 본인의 감정을 표현하는 것에 익숙하지 않은 한국인의 상황을 고려하여, 인스턴트메시징(Instant Messaging, IM)에 매개된 상황에서의 감정 표출 효과를 확인하고자 한다. 한국인의 스마트폰 보유율은 89.4%이며[12], 모바일 이용자가 가장 많이 사용하는 기능이 카카오톡과 같은 메시징서비스인 것(이용률 94.7%)으로 조사되었다[13]. IM은 언제 어디서나 실시간 대화를 가능하게 하며, 면대면 만남 못지않게 사회적 관계의 유지에 도움이 되는 도구로 평가받고 있다[14]. 또한, IM 이용 이유에 대한 조사 결과에서 ‘자기 감정표현 및 스트레스 해소를 위해서’라는 답변이 확인되었다[13]. 그러나 IM을 통한 감정 표출의 전/후 인과관계를 실증적으로 검증한 연구는 거의 없다.

이에 본 연구는 IM에 매개된 커뮤니케이션에 익숙한 사회적 환경을 고려, 감정 조절의 측면에서 IM의 역할과 기능을 확인하는 데에 목적을 둔다. IM 등의 모바일 미디어가 감정적 기기(affective technology)로 묘사된다는 점은, 해당 기기가 커뮤니케이터의 대리인으로서 사회적 소통에 관여함을 나타낸다[15]. 즉, 본 연구는 IM을 부정적 정서를 조절할 수 있는 하나의 통로로 보고, IM을 통한 감정 표출의 매개효과를 검증하고자 한다. 한편, 노출의 열 모델(the fever model of disclosure)은 부정적 정서 경험에 대해 이야기하는 것만으로도 후련함을 경험할 수 있다고 설명한다[16]. Bushman 등[17]은 카타르시스(catharsis) 이론을 토대로 불쾌한 감정의 표현은 심리 상태를 긍정적으로 향상시킴을 확인했다. 해당 이론들을 바탕으로, 본 연구는 부정적 정서를 IM을 통해 표출하게 되면 긍정적 정서를 경험할 것으로 보았다. 즉, 본 연구는 부정적 정서의 축적은 우울증의 악화로 이어질 가능성을 높이지만, IM을 통한 부정적 감정의 표출과 이를 통해 얻게 된 긍정적 정서의 해소는 우울증을 예방할 수 있을 것이라고 가정, 긍정적 정서의 매개 효과도 함께 검증하고자 한다.

본 연구는 부정적 정서 상태가 IM을 통한 감정의 표출을 이끌고, 이러한 행동이 불쾌한 정서의 축적을 방지하여 긍정적 정서를 증가시키며, 궁극적으로 우울을 예방하는 데 도움이 될 수 있는지 순차적으로 확인해보고자 한다. 본 연구에서 주목한 “감정 표출(emotional venting)”은 감정 그대로를 솔직하게 이야기하는 것으로, 기존 연구들[3, 9, 10, 11]에서 다뤄졌던 소리 지르기, 울기와 같은 격앙된 감정의 발산(venting)과 구분된다. 지금까지의 연구들은 대체로 감정 발산을 정서 조절 능력이 부족해서 나타나는 부적응적 행동이라고 평가했지만[3, 9, 10, 11], 본 연구는 적정 수준의 감정 표출은 고양된 부정적 정서 수준을 감소시키고 긍정적 정서를 증가시키기 위해 필수적인 행동이라고 가정했다. 이는 본인의 감정을 드러내어(disclose) 공감과 지지를 얻고자 하는 의도적 전략과도[18] 차이가 있다.

2. 연구목적

본 연구는 부정적 정서와 임상적 우울의 관계에서 IM을 이용해 감정을 표출하는 행동과 긍정적 정서의 매개효과를 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 구체적인 목적은 다음과 같다.

1. 연구설계

본 연구는 국내 일반 성인남녀를 대상으로 IM을 이용한 부정적 감정의 표출이 개인의 정서 상태와 임상적 우울의 관계에 미치는 효과를 규명하기 위한 서술적 조사연구이다.

2. 연구대상 및 자료수집

본 연구의 대상은 한국에 거주하고, 한국 국적을 갖고 있는 일반 성인남녀이다. 연구대상 모집과 조사의 효율성을 위해 리서치회사(마크로밀엠브레인)의 패널을 이용하였다. 이 회사는 통계청의 인구 총 조사 기준에 의한 전국 패널 약 130만 명을 보유하고 있기 때문에, 한국의 일반 성인남녀라는 표본의 대표성을 확보할 수 있다.

대상자 수는 G*Power 3.1.9.4 프로그램을 이용하여 산출하였다. 선형 다중회귀분석의 효과크기 .15, 유의수준 .05, 검정력 .95를 유지하고, 투입될 변수 8개(일반적 문항: 5개, 독립변수: 3개)를 고려하여 표본수를 산정한 결과 119명이었다. 최소 표본수와 패널 응답률, 중간 탈락률 등을 고려하여 전체 패널 중에서 750명을 임의 표본 추출(random sampling)하였다. 총 280부가 회수되었으나, 불성실한 응답 및 중도 탈락을 제외한 결과 최종 250부(탈락률 10.7%)가 분석에 사용되었다.

설문조사는 2019년 4월 2일부터 7일까지 온라인을 통해 진행되었다. 패널들이 리서치회사에 등록한 이메일을 통해 설문 링크가 보내졌으며, 조사의 목적과 응답에 걸리는 시간 및 보상에 대한 설명도 함께 제시하였다. 본 설문의 참여를 위해서는 응답자가 자발적으로 “조사 참여하기” 버튼을 클릭해야만 진행될 수 있도록 하였다.

3. 연구도구

4. 자료분석

본 연구의 자료는 SPSS/WIN 20.0 프로그램을 이용하여 분석되었다. 연구대상자의 인구통계학적 특성, 우울 수준 등 주요 연구변수에 대해서는 빈도분석과 기술통계를 통해 수치를 확인했다. 대상자의 일반적 특성에 따른 우울 수준의 차이는 변수 특성에 맞게 독립표본 t-test와 ANOVA, Linear Regression을 이용했고, 사후 분석은 Scheffé́ test로 분석했다. 각 측정도구의 신뢰도 검사 Cronbach's α를 통해, 주요 변인들의 상관관계는 Pearson 상관계수를 산출하여 확인했다. 이중매개효과는 다중회귀분석의 가정을 이용하는 PROCESS Macro 프로그램을 통해 분석했다[23]. 매개분석을 위해 SPSS/WIN 20.0에 PROCESS v3.3을 설치했으며, 이중매개모형의 분석을 위해 Hayes [23]가 제안한 Model 6을 통해 이용했다. 연구모형의 유의성 검증을 위해 부트스트래핑(bootstrapping) 방법을 사용, 10,000회의 표본을 재추출하였고 투입된 변인들은 평균 중심화 하였다. 유의성 검증은 95% 신뢰구간(Confidence Interval, CI)을 이용했으며, CI사이에 ‘0’이 포함되지 않은 경우를 통계적으로 유의하다고 판단했다. 이중매개효과의 유의성과 영향력의 크기는 3가지 경로별 차이, 즉 1차 매개변수만 투입된 경로, 2차 매개변수만 투입된 경로, 1차와 2차 매개변수가 모두 투입된 경로에 대한 효과 값의 차이를 비교함으로써 검증했다.

5. 윤리적 고려

본 연구를 시작하기에 앞서, 대상자의 권리와 윤리적 고려를 위해 이화여자대학교 생명윤리위원회의 승인(IRB No. 165-12)을 받았다. 또한, 조사가 온라인으로 진행되는 점을 고려하여, ‘동의 서면화 면제’ 승인을 받았다. 비록 참여자들의 서면 동의를 받진 않았지만, 온라인 설문을 진행하기에 앞서 연구의 목적과 위험 및 이익을 전달하는 연구 설명문을 모든 참여자들에게 제시하였다.

1. 대상자의 일반적 특성 및 우울과의 관계

전체 250명의 대상자 중 남성과 여성은 각 125명씩 동일한 비율(50.0%)로 구성되었다. 이들의 평균 연령은 44.00±13.69세였으며, 최소 연령이 20세, 최대 연령이 74세로 조사되었다. 경제적 수준은 133명(53.2%)이 보통이었고, 165명(66.0%)이 대학 졸업자인 것으로 확인되었다. 종교는 무교인 경우가 136명(54.4%)이었으며, 정신과 치료 혹은 심리 상담을 받은 경험이 있는 사람이 22명(8.8%)이었다. IM 의존도는 5점 만점에 평균 3.01±0.91점으로 나타났다(Table 1).

Table 1 Depression according to General Characteristics (N=250) Click for larger image

일반적 특성 중, 경제적 수준(F=4.87, p=.008), 종교의 유무(t=−2.90, p=.004), 교육 수준(F=5.06, p=.002)이 우울과 유의미한 관계가 있음이 확인되었다. 사후 분석 결과, 경제적 수준이 낮은 집단이 중간 및 높은 집단에 비해 우울 수준이 높았다. 종교가 있는 사람들보다 없는 사람들의 우울 수준이 높았고, 교육 수준이 낮은 집단이 높은 집단보다 우울 수준이 높았다(Table 1).

2. 주요 연구변인의 기술통계 및 상관관계

부정적 정서 상태는 평균 2.58±0.68점, IM을 통한 부정적 감정의 표출은 평균 2.87±0.73점, 긍정적 정서 상태는 평균 3.39±0.67점, 우울은 평균 1.87±1.02점이었다. 각 변인들의 왜도(−.61~.88)와 첨도(−.46~.92)는 모두 절댓값 1이내에 분포하였으며, 정규분포의 가정에 문제가 없음이 확인되었다. 부정적 정서 상태는 IM을 통한 부정적 감정 표출(r=.17, p=.003)과 유의한 정적 상관관계를 보였고, 긍정적 정서 상태(r=−.27, p<.001)와는 유의한 부적 상관관계를, 우울(r=.53, p<.001)과는 유의한 정적 상관관계를 보였다. IM을 통한 부정적 감정 표출은 긍정적 정서 상태(r=.13, p=.028)와 유의한 정적 상관관계를 나타냈다. 긍정적 정서 상태와 우울(r=−.47, p<.001)은 유의한 부적 상관관계를 보였다(Table 2).

Table 2 Descriptive Statistics and Correlations among Research Variables (N=250) Click for larger image

3. IM을 통한 부정적 감정 표출과 긍정적 정서의 매개효과 유의성 및 매개효과 차이 검증

부정적 정서 상태와 우울 수준의 관계에서 IM을 통한 부정적 감정 표출과 긍정적 정서의 매개효과를 알아보기 위해 SPSS PROCESS를 통해 분석했다(Table 3). 이중매개효과의 분석을 위해 Model number를 6으로 지정, 부트스트랩핑 방법을 이용하여 95% 신뢰구간에 ‘0’이 포함되지 않은 경우 통계적으로 유의하다고 판단했다. 일반적 특성 중에서 우울 수준과 유의미한 차이를 나타냈던 경제적 수준, 종교의 유무, 교육 수준을 통제변인으로 투입했다.

Table 3 Mediating Effect (N=250) Click for larger image

분석 결과는 Table 3과 같다. 모형 1을 살펴보면(R²=.07, F=4.24, p=.002), 부정적 정서 상태(B=.25, p<.001)는 1차 매개변수인 IM을 통한 부정적 감정 표출에 유의한 정적 영향을 미쳤다. 모형 2에서(R²=.19, F=11.75, p<.001), 1차 매개변수인 IM을 통한 부정적 감정 표출(B=.12, p=.025)은 2차 매개변수인 긍정적 정서 상태에 유의한 정적 영향을 미쳤고, 독립변수인 부정적 정서 상태(B=−.32, p<.001)는 2차 매개변수에 유의한 부적 영향을 미쳤다. 독립변수와 두 개의 매개변수가 함께 투입된 마지막 모형 3을 살펴본 결과(R²=.42, F=29.18, p<.001), 2차 매개변수인 긍정적 정서 상태(B=−.47, p<.001)는 우울에 유의한 부적 영향을 미쳤다. 1차 매개변수인 IM을 통한 부정적 감정 표출(B=−.06, p=.412)은 우울과 통계적으로 유의하지 않았지만, 부정적 정서 상태(B=.66, p<.001)는 여전히 유의한 정적 영향을 나타냈다(Figure 1).

Figure 1 Results of double mediation model. Click for larger image

이중매개효과의 유의성은 Table 4에 제시하였다. 부정적 정서가 IM을 통한 감정 표출을 통해 우울에 미치는 매개효과(Indirect 1)는 통계적으로 유의하지 않았다(B=−.02, 95% CI=−0.05~0.02). 반면, 부정적 정서가 IM을 통한 감정 표출과 긍정적 정서의 이중매개를 통해 우울에 미치는 매개효과(Indirect 2)는 통계적으로 유의했다(B=.15, 95% CI=0.07~0.25). 또한, 부정적 정서가 긍정적 정서를 통해 우울에 미치는 매개효과(Indirect 3)도 통계적으로 유의하게 나타났다(B=−.02, 95% CI=−0.03~−0.00). 3가지 경로별 매개효과의 차이를 검증한 결과, 부정적 정서가 IM을 통한 감정 표출과 긍정적 정서의 이중매개를 통해 우울에 미치는 효과는 부정적 정서가 IM을 통한 감정 표출을 매개로 하여 우울에 미치는 효과와 유의한 차이가 있었고(ΔB=−.17, 95% CI=−0.27~−0.08), 부정적 정서가 긍정적 정서를 매개로 하여 우울에 미치는 효과와도 유의한 차이가 있었다(ΔB=.17, 95% CI=0.08~0.27). 즉, 이중매개효과(B=.15)는 다른 두 종류의 매개효과보다 영향력이 강하게 나타났다.

Table 4 Indirect Effect of Emotional Venting and Positive Emotion (N=250) Click for larger image