[논문]간호사의 직장 내 괴롭힘에 대한 국내 연구 동향 분석: 의미연결망분석과 토픽모델링 중심

최정실; 김영지

doi:10.5807/kjohn.2019.28.4.221

[국내논문] 간호사의 직장 내 괴롭힘에 대한 국내 연구 동향 분석: 의미연결망분석과 토픽모델링 중심
A Study on Research Trend for Nurses' Workplace Bullying in Korea: Focusing on Semantic Network Analysis and Topic Modeling 원문보기

한국직업건강간호학회지 = Korean journal of occupational health nursing, v.28 no.4, 2019년, pp.221 - 229

최정실 (가천대학교 간호대학 간호학과) , 김영지 (공주대학교 간호보건대학 간호학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: The aim of this study was to identify core keywords and topic groups of workplace bullying researches in the past 10 years for better understanding research trend. Methods: The study was conducted in four steps: 1) collecting abstracts, 2) extracting and cleaning semantic morphemes, 3) building co-occurrence matrix and 4) analyzing network features and clustering topic groups. Results: 437 articles between 2010 and 2019 were retrieved from 5 databases (RISS, NDSL, Google scholar, DBPIA and Kyobo Scholar). Forty-one abstracts from these articles were extracted, and network analysis was conducted using semantic network module. The most important core keywords were 'turnover', 'intention', 'factor', 'program' and 'nursing'. Four topic groups were identified from Korean databases. Major topics were 'turnover' and 'organization culture'. Conclusion: After reviewing previous research, it has been found that turnover intention has been emphasized. Further research focused on various intervention is needed to relieve workplace bullying in nursing field.

주제어

표/그림 (7)

그림 Figure 1. Number of articles per year published.
표 Table 1. Classification by Theme and Journal (N=41)
표 Table 2. Top 10 Keywords by Frequency, TF-IDF and Degree Centrality
그림 Figure 2. Word cloud by frequency.
그림 Figure 3. Word cloud by TF-IDF.
그림 Figure 4. Two Mode Analysis by Topic Group.
표 Table 3. Topic Group by Topic Modeling (N=41)

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

WB는 개인이 해결하기에 어려운 문제로 조직적 차원에서 관리되어야 하며, 간호사의 이직과 직접 관련이 많은 간호문제이기에, 간호 실무의 발전을 위해 그동안 시행되어진 관련연구들을 분석하여 이론적 근거를 수립하고 앞으로 진행될 연구의 방향을 제시하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구는 텍스트네트워크분석을 통해 WB 관련 연구들의 핵심 개념을 찾아보고, 연구주제를 규명하여 연구동향을 파악하고자 시도되었다.
본 연구는 국내의 직장 내 괴롭힘 관련 연구들의 초록을 대상으로 텍스트네트워크분석기법을 이용하여 핵심 개념을 파악하고 연구 주제를 찾기 위한 서술적 조사연구이다.
본 연구는 국내의 직장 내 괴롭힘 관련 연구들의 초록을 대상으로 텍스트네트워크분석기법을 이용하여 핵심 개념을 파악하고 연구주제를 찾기 위한 연구이다. 직장 내 괴롭힘 관련 연구 분야에서 중요한 핵심키워드는 이직, 의도, 요인, 프로그램, 간호, 관련, 효과, 회귀로 나타났다.
저자키워드의 경우, 분석이 용이하여 대량의 데이터를 비교적 쉽게 처리할 수 있다는 장점이 있지만, 저자가 선정한 키워드를 분석 단위로 삼기 때문에 저자의 의도가 잘 반영됨 과 동시에 색인자효과가 나타나는 것이 제한점이다. 본 연구는 비록 단어정제의 어려움이 크지만 초록을 분석대상으로 추출하여 색인자 효과를 줄이고자 하였다(Park, 2019). 이번 연구에서는 키워드를 이용하여 의미론적 관계를 포괄적으로 분석하고자 초록을 분석 단위로 사용하였다.
이번 연구의 목적은 텍스트네트워크 분석을 이용해 간호사의 WB에 대한 관련연구를 분석하며, 출현빈도와 중심성 지표에 근거하여 핵심 개념을 파악하고, 주제 그룹(topic group)을 파악하고자 하였다.

제안 방법

네트워크의 크기가 크지 않아 중심성 분석은 연결정도 중심성 분석만을 실시하였다, 이후, LDA (latent dirichlet Allocation) 기법을 사용하여 토픽의 수를 4개로 설정하고, MCMC > alpha 2.0, beta 0.001,no of iteration=1000으로 설정하여 토픽분석을 실시하였다(Greene, O’Callaghan, & Cunningham, 2014).
단어가 문서에 자주 출현한다고 그 단어가 반드시 문서의 주제를 대표한다고 보기 어려우므로, 출현빈도와 함께 공출현빈도를 감안하여 연결정도 중심성을 함께 제시하였다. 단어의 출현빈도, TF-IDF와 연결정도 중심성을 통해 본 단어의 중요도를 분석한 결과, WB 관련 연구 분야에서 중요한 핵심키워드는‘이직’, ‘의도’, ‘요인’, ‘프로그램’, ‘간호’, ‘관련’, ‘효과’, ‘회귀’로 나타났다.
단어등장빈도와 TF-IDF 수치를 이용하여 직장 내 괴롭힘 연구의 키워드를 알아보기 위해 워드 클라우드를 실시하였다. 단순빈도에서 중요도가 높은 단어는 ‘의도(intention)’, ‘이직(turnover)’, ‘병원(hospital)’, ‘요인(factor)’, ‘프로그램(program)’의 순으로 나타났다(Figure 2).
동시 출현 매트릭스 및 네트워크 생성을 위해 선정한 문헌의 초록을 추출하여 엑셀의 하나의 행으로 구성한 후, ‘의미네트워크분석(semantic network module)’을 이용하여 초록 내 키워드를 추출하였다.
‘the’, ‘this’, ‘that’과 같은 단어들은 불용어로 처리하였다. 두 명의 연구자가 별도로 형태소를 정제하였고, 일치하지 않는 부분은 원문이 사용된 초록을 읽으며 형태소를 정리하였다. 동시출현은 문서(document)를 기준으로 산출했으며, 문서에 함께 나타난 두 단어는 ‘동시 출현’ 관계를 의미하며, 동시출현이 높을수록 관련성이 높고 의미 있는 관계를 의미한다.
본 연구는 WB에 대한 연구동향을 파악하기 위하여 ‘직장 내 괴롭힘’, ‘태움’, ‘불링’을 키워드로 갖는 국내 논문 41편의 초록을 이용하여 의미연결망 분석과 토픽모델링 기법을 적용하였다.
빈도 및 백분율의 기초 통계를 이용하여 출판년도별 및 출판저널 별 논문편수를 조사하였고, 41편의 초록을 연구자 2인이 모두 읽고, 주제별로 분류하는 작업을 실시하였다. 동시 출현 매트릭스 및 네트워크 생성을 위해 선정한 문헌의 초록을 추출하여 엑셀의 하나의 행으로 구성한 후, ‘의미네트워크분석(semantic network module)’을 이용하여 초록 내 키워드를 추출하였다.
누리미디어의 DBPIA 61건, 국가과학기술정보센터(National Digital Science Library, NDSL) 11건, 한국교육학술정보원(Research Information Sharing Service, RISS) 1건, 교보 스콜라 1건, 구글 학술 363건 총 437 건이 검색되었으며, 이중중복되는 11편을 제거하고, 간호사가 대상이 아니거나 문헌 형식을 갖추지 않은 331편을 제외하고, WB라는 주제에 부합되지 않는 문헌 54편(폭력, 직장 내 폭력 등)을 제거하여 총 41편의 문헌이 선정되었다. 여러 데이터베이스에서 수집한 문헌의 중복을 막기 위해 EndNote TM 프로그램을 이용하여 초록, 저자키워드, 연도, 제목이 포함된 서지정보를 반출하였고, 이를 엑셀상태로 변환하였다.
키워드의 연결중심성이 높을수록 많은 단어들과 연결됨을 의미하고 네트워크 안에서 중심에 위치하게 되므로 중요한 핵심주제로 간주된다. 이를 토대로 연결정도 중심성 분석을 실시하였다. 네트워크의 크기가 크지 않아 중심성 분석은 연결정도 중심성 분석만을 실시하였다, 이후, LDA (latent dirichlet Allocation) 기법을 사용하여 토픽의 수를 4개로 설정하고, MCMC > alpha 2.
텍스트 네트워크 분석을 위해 데이터를 종합하여 단어가 등장한 총 횟수를 기준으로 상위 100개 단어를 추출하여 워드클라우드를 생성하고, 등장빈도기준으로 TF-IDF값에 기반을 둔 워드클라우드를 실행하여 대부분의 문서에서 흔히 사용된 단어를 제외시키고 문서별 중요한 단어만 확인하였다. TF (term frequency)는 특정 문서 하나에서 특정 단어가 나온 횟수이며, IDF (Inverse Document Frequency)는 특정 단어의 전체 문서내의 빈도를 역수로 취한 값이다.
토픽모델링분석을 통해 키워드들이 대표하는 주제를 찾고자 하였으며, 분석결과 아래와 같이 4개의 주제가 도출되었다. 4개의 주제 중 ‘이직’, 과 ‘조직 문화’가 각각 17편, 10편으로 다수를 차지하고 있음을 보여준다(Table 2).

대상 데이터

누리미디어의 DBPIA 61건, 국가과학기술정보센터(National Digital Science Library, NDSL) 11건, 한국교육학술정보원(Research Information Sharing Service, RISS) 1건, 교보 스콜라 1건, 구글 학술 363건 총 437 건이 검색되었으며, 이중중복되는 11편을 제거하고, 간호사가 대상이 아니거나 문헌 형식을 갖추지 않은 331편을 제외하고, WB라는 주제에 부합되지 않는 문헌 54편(폭력, 직장 내 폭력 등)을 제거하여 총 41편의 문헌이 선정되었다. 여러 데이터베이스에서 수집한 문헌의 중복을 막기 위해 EndNote TM 프로그램을 이용하여 초록, 저자키워드, 연도, 제목이 포함된 서지정보를 반출하였고, 이를 엑셀상태로 변환하였다.
본 연구의 대상은 WB와 관련된 의학, 간호학, 보건학 연구학술지에 출판된 논문(article)을 대상으로, 국내에서 처음 연구되기 시작한 2010년부터 2019년 사이에 출판된 학술지를 대상으로 하였다.
본 연구는 비록 단어정제의 어려움이 크지만 초록을 분석대상으로 추출하여 색인자 효과를 줄이고자 하였다(Park, 2019). 이번 연구에서는 키워드를 이용하여 의미론적 관계를 포괄적으로 분석하고자 초록을 분석 단위로 사용하였다.
주제어는 ‘직장 내 괴롭힘’ and ‘간호사’, ‘태움’ and ‘간호사’, ‘불링’ and ‘간호사’로 검색 하였으며,검색시점은 2019년 5월 3일이었다.

데이터처리

동시출현은 문서(document)를 기준으로 산출했으며, 문서에 함께 나타난 두 단어는 ‘동시 출현’ 관계를 의미하며, 동시출현이 높을수록 관련성이 높고 의미 있는 관계를 의미한다. Net-Miner 프로그램을 이용하여 키워드 간 동시출현 빈도를 계산하고 이를 가중치 값으로 하는 매트릭스를 생성하였다. 논문-단어 형태의 2원 모드 행렬을 먼저 만들고, 이를 이용하여 1원 모드 행렬을 만든다.
동시 출현 매트릭스 및 네트워크 생성을 위해 선정한 문헌의 초록을 추출하여 엑셀의 하나의 행으로 구성한 후, ‘의미네트워크분석(semantic network module)’을 이용하여 초록 내 키워드를 추출하였다. 동시출현행렬 개발과 네트워크분석을 위해 NetMiner 4.0 (Cyram Inc. Seoul, Korea) 프로그램을 이용하였다. Net-Miner는 비정형텍스트 자료를 이용한 단어 전처리과정, 사회네트워크분석과 결과의 시각화까지 모두 가능하며 한글, 영문 모두 지원이 되는 프로그램이다.

이론/모형

논문-단어 형태의 2원 모드 행렬을 먼저 만들고, 이를 이용하여 1원 모드 행렬을 만든다. 2원 모드에서 1원 모드로 변환할 때 유사성 지표로 자카드 계수(Jaccard cofficient)를 이용하였다. 자카드 계수는 집단의 크기로 인한 변이를 보정한 유사도 계수이다(Lee, 2012).

성능/효과

관련 연구에 가장 많이 등장한 주제는 ‘이직의도’로 나타났으며 가장 적게 등장한 주제는 ‘발생률’, ‘연구동향’ 및 ‘중재 효과’로 각각 1편씩 나타났다.
기초 통계 및 주제별 분류를 했을 때, 연구대상 논문의 출판년도는 2010년에서 2018년까지이며, 연도별 편수를 살펴보면 2010년 1편에 불과한 논문이 점차 증가세를 보여 2018년 14편으로 증가하는 경향을 보이고 있어 WB에 대한 연구자의 관심이 점점 높아짐을 알 수 있었다. WB 관련 논문은 ‘간호행정학회지’와 ‘한국산학기술학회지’에 가장 많이 게재되어 있고, 간호 관리학 전문가들이 주도적으로 연구를 이끌어나가고 있음을 알 수 있다.
단어의 출현빈도, TF-IDF와 연결정도 중심성을 통해 본 단어의 중요도를 분석한 결과, WB 관련 연구 분야에서 중요한 핵심키워드는‘이직’, ‘의도’, ‘요인’, ‘프로그램’, ‘간호’, ‘관련’, ‘효과’, ‘회귀’로 나타났다.
본 연구결과 직장 내 괴롭힘 관련 연구 분야의 중요한 핵심키워드는 ‘이직’, ‘의도’, ‘요인’, ‘프로그램’, ‘간호’, ‘관련’, ‘효과’, ‘회귀’로 나타났으며, 주제 그룹은 ‘이직의도’, ‘조직문화’, ‘도구’, ‘효과’의 네 그룹임을 확인하였다.
소시오그램(Figure 4)을 통해 ‘이직 의도’라는 주제 그룹에 ‘소진’, ‘직업’, ‘건강’ 의 키워드가 포함되어 있어 WB와의 상호 연결성을 볼 수 있었다.
연결정도 중심성이 높은 단어는 ‘효과(effect)’, ‘요인(factor)’, ‘프로그램(program)’, ‘관련(correlation)’, ‘의도(intention)’의 순으로 나타났다(Table 2).
주제별로 분류한 결과와 유사하게 ‘이직’과 ‘의도’가 핵심 키워드로 등장하여, WB에 대한 연구동향이 이직 의도에 치중되어 있음을 알 수 있다.
주제별로 분류했을 때, WB와 관련하여 가장 많이 연구된 주제는 간호사의 이직의도(13편, 31.7%), 영향 및 관련요인(11편, 26.8%), 개념분석 및 질적연구(8편, 19.5%)인 것으로 나타났다. WB는 간호사와 간호조직에 부정적 영향을 미쳐 이직의도를 증가시키게 된다(Lee, Lee, & Bernstein, 2013).
본 연구는 국내의 직장 내 괴롭힘 관련 연구들의 초록을 대상으로 텍스트네트워크분석기법을 이용하여 핵심 개념을 파악하고 연구주제를 찾기 위한 연구이다. 직장 내 괴롭힘 관련 연구 분야에서 중요한 핵심키워드는 이직, 의도, 요인, 프로그램, 간호, 관련, 효과, 회귀로 나타났다. 토픽모델링 분석결과를 통해 본 직장 내 괴롭힘 관련 연구의 주제 집단은 ‘이직의도’, ‘조직문화’, ‘도구’, ‘효과’의 순으로 나타났다.
즉 조직문화를 WB의 영향 요인으로 인식하여 조직 문화를 개선하여 WB를 감소시키는 중재 연구가 이루어지고 있음을 알 수 있다. 직장 내 괴롭힘을 경험한 간호사들은 자신들의 조직문화를 위계 지향적으로 인식하는 경향이 높은 것으로 나타났다. 반면, 자신이 몸담고 있는 조직의 문화가 관계지향문화와 혁신지향문화에 가깝다고 인식할수록 직장 내 괴롭힘을 적게 경험한 것으로 나타났다(Kim & Park, 2017).
토픽모델링 분석결과를 통해 본 직장 내 괴롭힘 관련 연구의 주제 그룹은 ‘이직의도’, ‘조직문화’, ‘도구’, ‘효과’의 순으로 나타났다.
토픽모델링 분석결과를 통해 본 직장 내 괴롭힘 관련 연구의 주제 집단은 ‘이직의도’, ‘조직문화’, ‘도구’, ‘효과’의 순으로 나타났다.

후속연구

또한 ‘요인’이 핵심키워드로 등장한 것은 WB의 원인을 규명하는 노력으로 보인다. 그러나 중재와 관련된 키워드가 상위에 도출되지 않은 것은 앞으로 연구가 발전해야 될 방향을 제시해준다고 본다. 특히 WB를 감소시키기 위한 중재연구(Park et al.
WB로 인한 높은 이직률로 의료기관의 비용 상승이 증가하고 있어 어느 때보다 WB에 대처하기 위한 간호 관리자와 병원 측의 적극적 개입이 요구된다(Skehan, 2015). 따라서 간호 관리자의 다양한 리더십과 WB와의 관계에 대한 연구를 제언하는 바이다.
향후 관련법이 시행되는 시점을 기준으로 전후연구동향을 비교분석하는 것이 연구발전에 도움이 될 것으로 판단되어 이를 제언하는 바이다. 또한 국외의 연구동향과 비교분석하여 연구의 나아갈 바를 검토하는 것이 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구결과 직장 내 괴롭힘 관련 연구 분야의 중요한 핵심키워드는 ‘이직’, ‘의도’, ‘요인’, ‘프로그램’, ‘간호’, ‘관련’, ‘효과’, ‘회귀’로 나타났으며, 주제 그룹은 ‘이직의도’, ‘조직문화’, ‘도구’, ‘효과’의 네 그룹임을 확인하였다. 본 연구는 41편의 논문을 대상으로 연구동향을 살펴본 것으로 논문 편수가 충분치 않은 것은 제한점으로 여겨진다. 그러나 지난 10년간의 직장 내 괴롭힘 관련 연구의 동향을 토픽모델링 기법을 통해 분석했다는데 의미가 있다.
그러나 지난 10년간의 직장 내 괴롭힘 관련 연구의 동향을 토픽모델링 기법을 통해 분석했다는데 의미가 있다. 향후 관련법이 시행되는 시점을 기준으로 전후연구동향을 비교분석하는 것이 연구발전에 도움이 될 것으로 판단되어 이를 제언하는 바이다. 또한 국외의 연구동향과 비교분석하여 연구의 나아갈 바를 검토하는 것이 도움이 될 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	WB가 가져오는 악영향은 무엇인가?	한편, WB는 스트레스, 피곤, 고혈압과 같은 신체 증상을 초래하고, 우울, 불안, 외상 후 스트레스 증후군, 자살사고 및 자살시도 등의 정신적인 문제를 가져오며, 이외에 결근, 직무 만족 저하 및 이직의도 증가 등 조직 관리에 영향을 준다. 이러한 WB의 부정적 영향으로 간호 생산성이 감소하고 간호의 질이 저하되므로, 병원조직에서 WB를 근절하기 위한 관심과 대책이 필요하다(Laschinger, Grau, Finegan, & Wilk, 2010; MacIntosh, Wuest, Gray, & Cronkhite, 2010; Rocker, 2008; Cho, 2018).
	직장 내 괴롭힘이란 무엇인가?	최근 매스컴에서 ‘태움’으로 명명되고 있는 ‘직장 내 괴롭힘(Workplace Bullying, WB)’은 ‘한 개인이 한 명 이상의 개인들에 의해 거의 매일 또는 수개월의 기간 동안 잠재적 또는 드러나는 위험성을 겪으며 거의 도움을 받지 못하는 상황에서 공격받는 사회적 상호작용’으로 정의되고 있다(Leymann, 1996). WB는 개인의 인간적 가치를 무시하거나 훼손하며, 보건의료계 직종에서 특히 간호사를 통제하는 행동으로 몇 달에 걸쳐 반복적이고 정기적으로 나타나는 특징이 있다(Park, Shin, Cho, & Kim, 2018).
	병원이라는 특스한 환경에서 간호사의 직장내 괴롭힘이 타 직종에 비해 심각한 이유는 무엇인가?	다양한 직장 중 병원이라는 특수한 환경에서 간호사의 직장 내 괴롭힘은 다른 직종에 비하여 문제가 특히 심각하다. 병원은 환자의 생명을 다루는 곳이므로 긴장과 스트레스가 높으며, 간호직종은 근무경력에 따라 위계질서가 강하여 간호 직에서 직장 내 괴롭힘이 많이 발생 한다고 보고되고 있다(Roberts, DeMarco, & Griffin, 2009).

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Skehan, J. (2015). Nursing leaders: strategies for eradicating bullying in the workforce. Nurse Leader, 13(2), 60-62. https://doi.org/10.1016/j.mnl.2014.07.015

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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