[논문]사회복지학문 분야에서 공감 관련 연구동향 분석

권신정; 김강민

doi:10.5392/jkca.2020.20.10.544

사회복지학문 분야에서 공감 관련 연구동향 분석
Analysis of Empathy-Related Research Trends in Social Selfare Studies 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.20 no.10, 2020년, pp.544 - 553

권신정 (부산대학교 사회복지학과) , 김강민 (부산대학교 사회복지학과)

초록
AI-Helper

본 연구는 국내 사회복지학문 분야에서 공감연구의 동향을 분석함으로써 사회복지의 학문적 역할을 점검하고 향후 나아갈 방향과 과제를 모색하고자 하였다. 이를 위하여 2000년부터 2020년 6월까지 진행된 국내 사회복지학문 분야의 공감 관련 학술논문을 선정하여 범주체계에 따른 '기술적 분석'과 언어 동시출현 빈도를 중심으로 한 언어 네트워크 분석을 수행하였다. 분석결과 사회복지학문 분야의 공감관련 연구는 2000년 이후로 꾸준히 증가하는 추세로 최근 3년간 수량적으로 대폭 증가하였고 연구분야는 '사회복지일반' 범주에 속하는 연구들이 주를 이루었다. 연구내용으로는 공감과 다른 변인과의 관계를 밝히는 관련요인 연구가 가장 많았고 연구에 사용된 연구방법으로는 양적연구가 가장 큰 비중을 차지하였다. 이와 같은 연구결과는 사회복지학문분야에서 공감 관련 연구가 증가함에 따라 연구분야와 연구내용의 확장 및 다양한 연구방법의 시도 등의 노력이 요구된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study was intended to examine the academic role of social welfare by analysis the trends of empathic research in the field of social welfare studies in Korea, and to explore the direction and tasks to move forward. For this purpose, technical analysis and language network analysis were performed based on the category system and the frequency of simultaneous language presentation by selecting academic papers related to empathy in the field of social welfare studies in Korea from 2000 to June 2020. According to the analysis, the number of empathic studies in the social welfare field has increased steadily since 2000, and the number of studies in the last three years has increased significantly, and the research field has been mainly in the "social welfare general" category. In terms of research, the most common research was related to empathy and the relationship between other variables, while quantitative research was the most important method used in the research. As empathic-related research increase in social welfare studies, such research results require efforts such as expansion of research field and research contents and attempts of various research methods.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이러한 한계를 극복함에 있어 언어네트워크 분석은 ① 드러나지 않는 주요 의미를 파악하는데 유용하고, ② 언어구조를 공간적으로 표시하고 텍스트 간 관계를 시각화하여 파악할 수 있으며, ③여러 종류의 네트워크 중심성(centrality)분석을 통해 전체 텍스트가 전달하고자 하는 의미를 이해할 수 있고, ④단어들의 구조적 분석을 파악할 수 있으며, ⑤질적방법과 양적방법의 동시적용이 가능하다는 장점이 있다[28]. 따라서 사회복지학문 분야의 공감 연구의 동향을 체계적으로 살펴보고자 하는 본 연구의 목적에 적절한 연구방법이라 판단된다.
본 연구는 사회복지 학문분야의 공감 연구의 동향을 분석하여 공감과 관련된 사회복지의 학문적 역할을 점검하고 향후 나아갈 방향과 과제를 모색하는 것을 목적으로 한다. 지금까지의 연구 결과를 토대로 국내 사회 복지 학문분야에서 진행된 공감 관련 연구에 대한 시사점과 향후 과제를 논의하면 다음과 같다.
본 연구는 사회복지분야 내에서의 공감연구의 키워드를 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 이에, 공감연구들의 목적과 결과 간의 연결관계를 살펴보기 위하여 목적 네트워크와 결과 네트워크의 분석지표를 통합하여 시각화하였다[그림 2].
이에 본 연구는 국내 사회복지학문 분야에서 공감 연구의 동향을 분석함으로써 사회복지의 학문적 역할을 점검하고 향후 나아갈 방향과 과제를 모색하고자 한다. 이와 같은 연구동향에 대한 체계적인 학문적 검토는 학문적 정체성을 수립하기 위해 반드시 필요한 작업[6]이며 공감이 다양한 학문분야에서 연구되고 있는 상황에서 사회복지 분야만의 영역을 구축하는 연구토대를 마련한다는 데 의미가 있다.
이에 본 연구는 사회복지학분 분야에서 진행된 공감 관련 연구들을 총체적으로 살펴보고 향후 사회복지에 서의 공감이 이론적·실천적으로 어떻게 적용되고 발전할 것인가에 대한 방향을 모색함으로써 사회복지분야의 공감에 대한 기본적 토대를 마련하고자 한다.
연결중심성(degree centrality)은 한 노드와 연결된 정도를 보는 개념으로 네트워크 내 행위자(노드)들이 다른 행위자들과 얼마나 많이 연결되어 있는가를 의미한다. 즉, 어떤 키워드가 공감연구와 핵심적 연결성을 가지고 있는가를 알아보는 것이다. 연결중심성 분석 결과 질, 청소년, 감정노동, 이용자가 동일한 수치를 보이며 가장 높은 그룹으로 분석되었다.

제안 방법

넷째, 연구방법은 양적연구, 질적연구, 혼합연구, 문헌연구로 분류하였다. 양적연구에는 설문조사 혹은 2차 자료를 활용하여 빈도분석, 회귀분석 등 통계적 분석방법을 활용한 연구들이 해당되며, 질적연구에는 생애사, 심층면접, 근거이론 등의 방법을 활용한 연구들이 포함된다.
첫째, 연구시기(별 논문 수)는 사회복지 분야의 공감 연구가 2000년 이후 이루어진 것으로 문헌선정 과정에서 확인된 바, 2000년부터 2020년 6월까지 사회복지 관련 학술지에 게재된 논문을 중심으로 변화흐름을 살펴보고자 한다. 둘째, 연구분야는 한국연구재단의 학술 연구분야 분류표에 따라 사회복지분야에 해당하는 영유아복지, 아동청소년복지, 가족복지, 여성복지, 노인복지, 장애인복지, 학교사회복지, 산업/노동복지, 교정복지, 의료사회복지, 정신건강사회복지로 선정하였다. 셋째, 연구내용은 8가지 분류기준(①이해연구 ②발달연구 ③과정연구 ④관련요인연구 ⑤척도개발연구 ⑥개관연구 및 메타분석연구 ⑦프로그램 개발연구 ⑧효과연구)으로 분류 방법을 참고하여 연구설계 및 방법에 따라 수정·보완하여 6가지 기준으로 분류하였다[표 3].
사회복지학을 포함한 사회과학 분야의 공감연구의 연도별 추세를 살펴보면 2000년대 후반을 기점으로 증가세를 보이기 시작하여 2010년 무렵 급격히 증가한 것을 알 수 있다[5]. 따라서 연구동향의 추이를 보다 체계적이고 간결하게 제시하기 위하여 2000년부터 2010년까지 분석1기, 2011년부터 2020년 6월까지 분석2기로 구분하여 제시하였다.
본 연구의 분석방법은 범주체계에 따른 ‘기술적 분석’과 언어 동시출현 빈도를 중심으로 한 ‘언어네트워크’ 분석으로 구분된다. 먼저 기술적 분석은 사회복지학문분야 공감연구의 개괄적 흐름을 살펴보는데 한정하므로 연구의 목적에 부합하는 4가지 분석준거를 설정하였다[표 2].
분석을 위해 수집된 논문들의 초록에서 논문의 목적과 결과를 구분한 다음, 주요 논문의 핵심 언어를 명사 기본형으로 추출하는 형태소 분석을 실시하였다. 이 때, 더 명확한 의미를 반영하기 위하여 명사분할을 실시하지 않고 복합명사 형태 그대로 추출하였다.
사회복지분야 공감연구의 구조적 특성을 파악하기 위하여 네트워크의 기본속성을 분석하였다. 네트워크는 노드(node)와 링크(link)로 구성되어져 있다.
이를 위하여 2000년부터 2020년 6월까지 진행된 국내 사회복지학문 분야의 공감 관련 학술논문을 중심으로 연구대상이 될 문헌을 선정하였다. 선정된 문헌을 토대로 공감 관련 연구의 기본적인 특성과 동향을 파악하기 위해 연구시기, 연구분야, 연구내용, 연구방법의 범주체계에 따른 기술적 분석을 실시하고 연구주제의 동향을 체계적이고 구조적으로 이해하기 위하여 언어 네트워크 분석을 수행하였다.
셋째, 연구내용은 8가지 분류기준(①이해연구 ②발달연구 ③과정연구 ④관련요인연구 ⑤척도개발연구 ⑥개관연구 및 메타분석연구 ⑦프로그램 개발연구 ⑧효과연구)으로 분류 방법을 참고하여 연구설계 및 방법에 따라 수정·보완하여 6가지 기준으로 분류하였다[표 3].
본 연구는 사회복지분야 내에서의 공감연구의 키워드를 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 이에, 공감연구들의 목적과 결과 간의 연결관계를 살펴보기 위하여 목적 네트워크와 결과 네트워크의 분석지표를 통합하여 시각화하였다[그림 2]. 통합 네트워크 역시 전반적으로 흩어진 구조를 보이고 있었으나 공감능력과 사회복지사와 같은 일부 키워드를 중심으로 그 연결관계가 복잡해지는 양상을 보였다.
첫째, 연구시기(별 논문 수)는 사회복지 분야의 공감 연구가 2000년 이후 이루어진 것으로 문헌선정 과정에서 확인된 바, 2000년부터 2020년 6월까지 사회복지 관련 학술지에 게재된 논문을 중심으로 변화흐름을 살펴보고자 한다. 둘째, 연구분야는 한국연구재단의 학술 연구분야 분류표에 따라 사회복지분야에 해당하는 영유아복지, 아동청소년복지, 가족복지, 여성복지, 노인복지, 장애인복지, 학교사회복지, 산업/노동복지, 교정복지, 의료사회복지, 정신건강사회복지로 선정하였다.
키워드들이 가지는 영향력과 그들 간의 관계를 살펴보기 위하여 연결중심성과 매개중심성을 분석하였다 [표 7].

대상 데이터

목적 네트워크의 구조는 156개의 노드와 58개의 링크로 구축되어 있으며, 57개의 고립노드가 있는 것으로 드러났다. 결과 네트워크는 88개의 노드와 59개의 노드로 연결 관계를 형성하면서 단 하나의 고립노드도 발견되지 않았다.
본 연구의 대상은 2000년부터 2020년 6월까지 국내 사회복지 학문분야에서 발표된 공감 관련 논문이며 논문의 초록을 분석 대상으로 한다. 논문 초록에 등장하는 단어들은 그 논문의 핵심단어들로 구성되어 있기 때문에 초록 분석을 통해 연구의 내용을 효과적으로 파악할 수 있다[5].
분석에 앞서 전반적인 흐름을 파악하기 위하여 KCI 데이터베이스를 활용하여 2020년 6월 현재까지 출간된 사회복지학 내에서 공감을 언어로 검색한 학술논문은 학위논문을 포함하여 총 286건이었다. 사회복지학을 포함한 사회과학 분야의 공감연구의 연도별 추세를 보면, 2000년대 후반을 기점으로 증가세를 보이기 시작하여 2010년 무렵 급격히 증가하였다[5].
이와 같은 연구동향에 대한 체계적인 학문적 검토는 학문적 정체성을 수립하기 위해 반드시 필요한 작업[6]이며 공감이 다양한 학문분야에서 연구되고 있는 상황에서 사회복지 분야만의 영역을 구축하는 연구토대를 마련한다는 데 의미가 있다. 이를 위하여 2000년부터 2020년 6월까지 진행된 국내 사회복지학문 분야의 공감 관련 학술논문을 중심으로 연구대상이 될 문헌을 선정하였다. 선정된 문헌을 토대로 공감 관련 연구의 기본적인 특성과 동향을 파악하기 위해 연구시기, 연구분야, 연구내용, 연구방법의 범주체계에 따른 기술적 분석을 실시하고 연구주제의 동향을 체계적이고 구조적으로 이해하기 위하여 언어 네트워크 분석을 수행하였다.
논문 초록에 등장하는 단어들은 그 논문의 핵심단어들로 구성되어 있기 때문에 초록 분석을 통해 연구의 내용을 효과적으로 파악할 수 있다[5]. 이를 위하여 학술연구정보서비스(RISS), 한국학술정보(KISS), 디비피아(DBPia), 스콜라(Scholar)의 4개 데이터베이스를 활용하여 사회복지 분야의 공감 관련 논문을 검색한 결과, 2000년 이후 본격적인 공감연구가 이루어지기 시작한 것에 근거하여 본 연구의 분석대상을 2000년 이후로 한정하였다. 대상논문에는 사회복지 국내 학술지, 학술대회 발표 자료에 수록된 논문들과 주요 연구보고서가 포함되며 석·박사 학위논문은 제외하였으며 사회복지 분야에서도 공감을 키워드로 하고 있지만 연구의 주제와 목적에 부합하지 않는 논문이나 ‘공감’과 관련성이 현전히 떨어지는 논문은 제외하였다.
대상논문에는 사회복지 국내 학술지, 학술대회 발표 자료에 수록된 논문들과 주요 연구보고서가 포함되며 석·박사 학위논문은 제외하였으며 사회복지 분야에서도 공감을 키워드로 하고 있지만 연구의 주제와 목적에 부합하지 않는 논문이나 ‘공감’과 관련성이 현전히 떨어지는 논문은 제외하였다. 이와 같은 과정을 통하여 최종적인 분석대상으로 선정된 문헌은 총 60편이다.

데이터처리

이후 각 논문초록의 목적과 결과부분에서 추출된 키워드를 대상으로 키워드들 간의 구체적인 관계를 살펴보기 위하여 언어네트워크 분석을 실시하였다. 언어네트워크 분석은 NetMiner 4.3.2 프로그램을 사용하여 네트워크의 기본속성분석(노드수, 링크수, 고립노드, 밀도), 중심성분석(연결중심성, 근접중심성, 매개중심성) 그리고 시각화분석을 실시하였다.
이후 각 논문초록의 목적과 결과부분에서 추출된 키워드를 대상으로 키워드들 간의 구체적인 관계를 살펴보기 위하여 언어네트워크 분석을 실시하였다. 언어네트워크 분석은 NetMiner 4.

성능/효과

목적 네트워크의 구조는 156개의 노드와 58개의 링크로 구축되어 있으며, 57개의 고립노드가 있는 것으로 드러났다. 결과 네트워크는 88개의 노드와 59개의 노드로 연결 관계를 형성하면서 단 하나의 고립노드도 발견되지 않았다. 고립노드가 형성되지 않았다는 것은 결과 네트워크가 목적 네트워크에 비해 더욱 긴밀한 연결 관계를 가지고 있음을 의미한다.
결과 네트워크에서는 공감능력과 종사자 키워드가 가장 높은 연결관계를 맺고 있었으며, ‘공감’, ‘공감능력’, ‘사회복지사’, ‘서비스질’, ‘청소년’, ‘사회복지서비스’ 키워드 순으로 매개중심성이 높은 것으로 분석되었다.
먼저, 연구시기를 살펴보면 분석2기에 해당하는 2011년 이후 연구가 총 51편(85.0%)으로 분석 1기에 비해 약 6배 가량 증가하였다. 이는 사회과학 분야에서의 공감연구가 급격하게 증가한 시점과도 일치하며 다양한 영역의 논의들에서 사회문제에 대한 처방으로서의 공감의 중요성이 부각되고 있음[1]을 보여주는 결과라 할 수 있다.
목적 네트워크의 연결중심성 분석 결과 ‘질’, ‘청소년’, ‘감정노동’, ‘이용자’가 상위 그룹에 분포하고 있었으며 매개중심성에서는 ‘사회복지사’, ‘서비스질’, ‘서비스’, ‘사회복지서비스’가 상위그룹에 위치하고 있는 키워드들로 나타났다.
즉, 어떤 키워드가 공감연구와 핵심적 연결성을 가지고 있는가를 알아보는 것이다. 연결중심성 분석 결과 질, 청소년, 감정노동, 이용자가 동일한 수치를 보이며 가장 높은 그룹으로 분석되었다. 매개중심성 (berweenness centrality)은 한 키워드가 네트워크 내에서 다른 키워드 ‘사이에’ 위치하는 정도이다.
연구내용에서는 공감과 관련된 요인을 탐색하거나 공감과 다른 변인과의 관계를 밝힌 관련요인연구가 분석1기와 분석2기 모두 가장 많은 비중을 차지하였고 총 47편(78.3%)으로 나타났다. 다음으로 이해연구가 총 8편(13.
일반적으로 시각화한 네트워크 구조의 중심부는 주변부에 비하여 복잡한 연결관계를 보이는 것으로 나타나는데 본 연구의 목적 및 결과 네트워크는 복잡한 중심부를 가지는 일반적인 형태의 네트워크 구조가 아닌 흩어져 있는 네트워크 구조를 가지는 것으로 나타났다. 흩어진 구조를 형성하고는 있지만 목적 네트워크에서는 사회복지사 키워드를 중심으로 연결관계가 드러났으며 결과 네트워크에서는 공감, 공감능력과 사회복지 사, 사회복지서비스 간의 긴밀한 연결관계가 있는 것으로 분석되었다[그림 1].
첫째, 시기별 연구추이를 살펴보면 2010년 이후 공감 연구가 수량적으로 대폭 증가한 것을 알 수 있다. 2016년부터 2019년까지 3년 동안 총29편의 연구가 확인되었고 약 20년 간 이루어진 연구의 1/3을 차지한다.
일반적으로 시각화한 네트워크 구조의 중심부는 주변부에 비하여 복잡한 연결관계를 보이는 것으로 나타나는데 본 연구의 목적 및 결과 네트워크는 복잡한 중심부를 가지는 일반적인 형태의 네트워크 구조가 아닌 흩어져 있는 네트워크 구조를 가지는 것으로 나타났다. 흩어진 구조를 형성하고는 있지만 목적 네트워크에서는 사회복지사 키워드를 중심으로 연결관계가 드러났으며 결과 네트워크에서는 공감, 공감능력과 사회복지 사, 사회복지서비스 간의 긴밀한 연결관계가 있는 것으로 분석되었다[그림 1].

후속연구

언어네트워크 분석 결과에서도 나타났듯이 사회복지분야의 공감연구와 관련하여 서비스제공자인 사회복지사와 서비스대상자의 만족도를 파악할 수 있는 공감능력과 같은 키워드를 중심으로 많은 연구가 실시되었음을 알 수 있었다. 따라서 서비스 품질이나 전달체계에 대한 만족도를 측정한 연구가 주를 이룬 것이 필연적이나 향후 사회복지영역에서 공감과 관련된 연구는 좀 더 다양한 분야로의 확장이 요구된다. 분석 결과에서도 나타났듯 학교, 산업/노동, 교정, 의료사회복지 분야에서는 연구가 전무하였다.
따라서 한국 사회복지학문 분야만의 공감에 대한 명확한 개념정의가 필요하며 이는 사회복지실천현장의 상황 등을 반영한 결과여야 한다. 또 공감과 관련된 실증적 연구를 위한 척도개발연구도 아주 미비하게 나타났는데 공감에 대한 이해연구를 기반으로 사회복지실천현장에서 적합하게 사용될 수 있는 도구로 공감척도개발에 대한 연구도 병행되어야 할 것이다.
3%)였고 이는 연구내용 결과에서 나타난 관련요인연구가 많았던 부분과 맥을 같이한다. 이는 사회 복지대상자와 관련된 제반 특성과 현상을 파악하는데 유용하나 이를 기반으로 향후 더욱 심층적이고 깊이 있는 연구를 위해서는 질적연구와 두 가지 연구방법을 통합한 혼합연구도 활성화 되어야 할 것이다. 특정연구방법의 방법론적 우월성을 단정하는 것은 바람직하지 않지만 한국 사회복지학이 사회현상에 대한 이해와 설명의 폭과 깊이를 더하기 위해 좀 더 다양한 연구방법이 활용되고 양적균형을 맞추려는 시도가 필요할 것이다.
2016년부터 2019년까지 3년 동안 총29편의 연구가 확인되었고 약 20년 간 이루어진 연구의 1/3을 차지한다. 이는 최근 사회복지 학문분야에서 공감에 대한 이해와 관심이 급속도로 증가하고 있으며 향후 더욱 활발하게 연구될 것임을 시사한다.
전술한 바와 같이 사회복지실천현장에서 공감은 필수적으로 사용되는 실천기술이므로 현장에서의 실효성 있는 적용이 필요하다. 이를 위해서 실천현장에서 발생하는 사회복지사와 클라이언트의 욕구 등을 파악하여 적절한 공감 실천이 이루어져야 할 것이다.
이는 사회 복지대상자와 관련된 제반 특성과 현상을 파악하는데 유용하나 이를 기반으로 향후 더욱 심층적이고 깊이 있는 연구를 위해서는 질적연구와 두 가지 연구방법을 통합한 혼합연구도 활성화 되어야 할 것이다. 특정연구방법의 방법론적 우월성을 단정하는 것은 바람직하지 않지만 한국 사회복지학이 사회현상에 대한 이해와 설명의 폭과 깊이를 더하기 위해 좀 더 다양한 연구방법이 활용되고 양적균형을 맞추려는 시도가 필요할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	사회복지실천 영역에서 공감은 어떤 요소인가?	사회복지실천 영역에서 공감(Empathy)은 사회복지사와 클라이언트의 전문적 관계에서 뿐만 아니라 조직에 속한 사회복지사, 더 나아가 실천현장에서 만나는 모든 관계 내에서 필수적인 요소이다. 때문에 사회복지 분야에서 공감에 관한 연구 및 그 결과를 실천에 적용하는 노력이 필요하지만 현저히 부족한 실정이고 사회 복지 분야의 공감에 대한 연구동향 분석은 거의 이루어지지 않고 있다.
	사회복지 분야에서 공감은 무엇으로 정의되는가?	사회복지 분야에서 공감(Empathy)은 사회복지사가 원조과정 중 자신의 관점을 유지하면서도 클라이언트의 느낌과 경험에 몰입할 수 있는 능력으로 정의하고 있다[7]. 사회복지사전에 따르면 ‘타인의 정서와 생각을 인지하고 이해하고 경험하며 그것들에 반응하는 행위-the act of perceiving, understanding, experience, and responding emotional states and ideas of another person-이다[8].
	Gerdes와 Segal(2009)이 제시한 공감의 사회복지 모델에서 공감구성 3요소는 무엇인가?	한편, 공감의 사회복지 모델을 제시한 Gerdes와 Segal(2009)[12]은 공감의 사회복지 모델을 정서적 반응, 인지적 과정, 지각된 의사결정 등 공감구성 3요소를 제시하고 있다[표 1]. 첫 번째 요소는 정서적 반응 (affective response)이다. 이는 타인의 감정과 행동에 대한 비자발적·생리적 반응을 말한다. 두 번째 요소는 인지적 처리과정(cognitive processing)이다. 이 요소는 자신의 정서적 반응을 해석하거나 타인의 관점을 취하기 위해 사용하는 자발적 사고과정으로 자기/타인 인식, 정신적 유연성, 정서적 통제를 포괄한다. 세 번째 요소는 의식적 의사결정(conscious decision-making)이다. 의식적 의사결정은 타인의 감정과 행동에 대한 정서적 반응과 그 반응에 대한 인지적 처리과정 이후에 공감적 행동을 취하는 것으로 공감의 행동적 차원을 의미한다.

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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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