[논문]팬데믹 상황(COVID-19)에서 사회적 지지가 불안에 미치는 영향: 사회신뢰의 매개효과

양미라; 김해숙

doi:10.15207/jkcs.2020.11.11.309

팬데믹 상황(COVID-19)에서 사회적 지지가 불안에 미치는 영향: 사회신뢰의 매개효과
The Effect of Social Support on Anxiety in Pandemics (COVID-19): The Mediated Effect of Social Trust 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.11 no.11, 2020년, pp.309 - 319

양미라 (공군 제1전투비행단) , 김해숙 (호남대학교 상담심리학과)

초록
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본 연구에서는 팬데믹 상황(COVID-19)에서 일반인이 경험하는 불안, 사회적 지지, 신뢰 간의 관계가 어떠한지를 살펴보고, 사회적 지지와 불안의 관계에서 신뢰가 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 첫째, 각 변인들 간 관계를 알아보기 위해 상관분석을 실시한 결과, 사회적 지지와 불안은 부적 상관관계를 보였고, 사회적 지지는 사회신뢰와 정적 상관을 보였으나, 정부신뢰와는 유의미한 상관을 보이지 않았다. 또한 정부신뢰와 사회신뢰 모두 불안과 부적 상관을 보였다. 둘째, 사회적 지지가 사회신뢰를 통해 불안에 영향을 미칠 것이라는 가설을 검증하기 위해 회귀분석을 실시한 결과, 사회적 지지와 불안 간의 관계를 사회신뢰가 부분 매개하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 논의 및 제안점을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we looked at the relationship among the anxiety, social support and trust experienced by the general public during the pandemic situation (COVID-19), and confirmed the effect of trust to the relationship between social support and anxiety. First, the correlations analysis that was performed to identify the relationship among the variables showed negative correlation between social support and anxiety. While it was also found that social support showed positive correlations with social trust, no significant correlations were shown with regards to government trust. Furthermore, government trust and social trust showed negative correlations with anxiety. Second, the regression analysis was conducted to verify the hypothesis that social support would affect anxiety through social trust. It showed that social trust partly mediated in the relationship between social support and anxiety. Based on the results above, the discussions and suggestions were presented throughout the study.

주제어

표/그림 (4)

표 Table 1. Demographic characteristic(n=328)
표 Table 2. A correlation between anxiety, social support, and social trust
표 Table 3. The Mediation Effect of Social Trust in Relations between Social Support and Anxiety
표 Table 4. Bootstrapping results on the mediating effects of social trust

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 코로나19에 감염되지 않은 일반인들이 경험하는 불안에 사회적 지지와 사회신뢰 및 정부신뢰가 어떤 영향을 미치는지 탐색하였다. 또한 일반인들의 지각된 사회적 지지와 불안간의 관계에서 사회신뢰 및 정부신뢰가 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 그 결과는 다음과 같다.
현재까지 감염병과 정신건강에 대해 많은 연구들이 이뤄졌으나, 사스와 메르스 사태 때 확진환자[49,52], 유가족[51], 의료종사자[8,50,53]를 대상으로 이루어진 것이 대부분이며, 일반인들에 대한 연구[4]는 적은 편이다. 본 연구에서는 감염병 상황에서 일반인을 대상으로 하여, 사회적 지지가 불안에 미치는 영향에 대해 사회신뢰 및 정부신뢰를 매개요인으로 하여 살펴보고자 한다. 연구문제는 아래와 같다.
본 연구에서는 코로나19에 감염되지 않은 일반인들이 경험하는 불안에 사회적 지지와 사회신뢰 및 정부신뢰가 어떤 영향을 미치는지 탐색하였다. 또한 일반인들의 지각된 사회적 지지와 불안간의 관계에서 사회신뢰 및 정부신뢰가 미치는 영향을 확인하고자 하였다.
이에 근거하여 본 연구에서는 ‘나는 정부가 코로나19를 극복하고 해결하기 위해 적절한 대응을 할 것이라고 믿는다’는 문항을 통해 정부에 대한 신뢰를 측정하고자 하였다.

제안 방법

5%)로 나타났다. 거주지역의 경우, 확진자가 90명 이상인 지역과 확진자가 90명 미만인 지역으로 재범주화 하여 살펴보았다. 확진자가 90명 이상인 지역(서울, 경기, 인천, 경북, 경남, 대구, 부산, 충남)에 거주하는 사람은 135명(41.
또한 코로나19라는 특수한 상황에서의 신뢰를 측정했기 때문에 한국인의 일반적 사회신뢰라고 일반화하기에 어려움이 있다. 둘째, 본 연구에서는 코로나 발생 후 확진자가 증가하다가 감소세로 들어선 시기에 이틀에 걸쳐 자료를 수집하였다. 코로나19 사태가 다소 진정되었으나 향후 산발적으로 감염이 진행될 가능성이 있고, 이러한 상황이 장기화될 것을 감안하여 이 시점에 자료 수집을 하였다.
이 때 종속변인인 불안에 대한 사회적 지지의 영향력이 두 번째 단계보다 감소하며 더 이상 유의하지 않을 경우 신뢰 변인이 완전 매개효과를 나타낸다고 하고, 사회적 지지의 영향력이 감소하기는 하지만 여전히 유의할 경우에는 부분 매개효과를 나타낸다고 할 수 있다. 마지막으로 부트스트래핑(bootstrapping)을 실시하여 매개변수를 통한 간접효과의 유의성을 검정하였다.
본 연구에서는 사회신뢰와 정부신뢰에 대해 묻는 문항의 경우, 연구 주제와 목적에 부합하는 척도가 전무하다는 점에 근거해 자체적으로 개발해 사용하였다. 불안과 사회적 지지의 경우 기존 척도[54, 55]를 사용하였다.
본 연구에서는 코로나19 대처와 관련된 중요한 변인으로 신뢰를 설정하였으며, 이를 공동체 구성원에 대한 신뢰와 정부에 대한 신뢰로 나누어 분석하였다. 신뢰를 연구한 대부분의 심리학 논문들은 대인간 신뢰에 초점을 맞추고 있다[29].
2.1 인구통계학적 특성
성별, 연령, 학력, 직업, 거주방식, 결혼여부, 자녀유무, 생활수준, 거주지역, 확진여부와 같은 기본적 인구통계학적 정보를 묻는 문항으로 구성되었다.
둘째, 사회적 지지가 신뢰(정부신뢰, 사회신뢰)에 유의한 영향을 미쳐야 한다(2단계). 셋째, 사회적지지, 신뢰(정부신뢰, 사회신뢰), 불안의 관계를 종합해 분석할 때 코로나19 대응에 대한 신뢰(정부신뢰, 사회신뢰)가 불안에 미치는 영향이 유의한지 검증한다(3단계). 이 때 종속변인인 불안에 대한 사회적 지지의 영향력이 두 번째 단계보다 감소하며 더 이상 유의하지 않을 경우 신뢰 변인이 완전 매개효과를 나타낸다고 하고, 사회적 지지의 영향력이 감소하기는 하지만 여전히 유의할 경우에는 부분 매개효과를 나타낸다고 할 수 있다.
신뢰는 지역사회 구성원들(사회신뢰)이나 정부(정부신뢰)가 코로나19에 얼마나 잘 대응하는지에 대한 신뢰를 각각의 단일문항을 통해 측정하였다. 경주지진을 간접경험한 일반인의 정신건강에 영향을 미치는 요인을 탐색한 연구 등[56, 57]에서 신뢰에 대해 단일문항으로 측정한 바 있다.
이에 근거하여 본 연구에서는 ‘나는 내가 속한 지역사회와 주변 사람들이 코로나19를 극복하기 위해 적절한 노력과 대처를 할 것이라고 믿는다’, ‘나는 정부가 코로나19를 극복하고 해결하기 위해 적절한 대응을 할 것이라고 믿는다’는 문항을 통해 사회신뢰와 정부신뢰를 측정하였다.
0과 Process Macro 통계프로그램을 활용하여 처리하고 분석하였다. 첫째, 측정도구의 신뢰도 검증을 위해 내적 합치도를 구하였고, 참여자들의 인구통계학적 특성 변인을 살펴보았다. 둘째, Pearson 상관분석을 통해 주요 변인들간의 관계를 확인하였다.

대상 데이터

본 연구는 서울, 경기, 인천, 강원, 충북, 충남, 세종, 대전, 경북, 경남, 대구, 부산, 광주, 전북, 전남, 제주 지역을 중심으로 만 18세 이상인 전국 성인 남녀를 대상으로 하였다. Google 온라인 설문조사를 활용하여, 모바일과 SNS를 통해 설문을 실시하고 자료를 수집했다. 2020년 1월 20일 국내에 첫 확진자 발생 후 확진자가 꾸준히 증가하다가, 4월 11일 이후 신규 확진자 수가 30명 미만으로 한동안 유지되었다.
본 연구는 서울, 경기, 인천, 강원, 충북, 충남, 세종, 대전, 경북, 경남, 대구, 부산, 광주, 전북, 전남, 제주 지역을 중심으로 만 18세 이상인 전국 성인 남녀를 대상으로 하였다. Google 온라인 설문조사를 활용하여, 모바일과 SNS를 통해 설문을 실시하고 자료를 수집했다.
2020년 1월 20일 국내에 첫 확진자 발생 후 확진자가 꾸준히 증가하다가, 4월 11일 이후 신규 확진자 수가 30명 미만으로 한동안 유지되었다. 본 연구의 설문은 코로나19 확진자수가 감소하며 진정국면에 들어서기 시작한 2020년 4월 17일부터 4월 18일까지 양일간 진행되었고, 총 329명이 설문에 참여했다. 이 중 해외거주자 1명을 제외한 328명의 자료를 분석했다.
본 연구의 설문은 코로나19 확진자수가 감소하며 진정국면에 들어서기 시작한 2020년 4월 17일부터 4월 18일까지 양일간 진행되었고, 총 329명이 설문에 참여했다. 이 중 해외거주자 1명을 제외한 328명의 자료를 분석했다. 이 시기에 설문을 실시한 것은 코로나19 사태가 진정되기 시작했으나 장기화될 가능성이 높으며, 사람들이 경험하는 일상의 변화와 그에 따른 어려움들이 만성화될 가능성이 크기 때문이다.
이에 따라 부트스트래핑을 실시하였고, 그 결과를 Table 4에 제시하였다. 재추출한 표본 수는 5,000개였고, 각각에 대해 95%의 신뢰수준에서 매개효과 계수의 하한값과 상한값을 구하였다. 부트스트래핑 결과 사회신뢰의 경우 하한값 -.
둘째, 본 연구에서는 코로나 발생 후 확진자가 증가하다가 감소세로 들어선 시기에 이틀에 걸쳐 자료를 수집하였다. 코로나19 사태가 다소 진정되었으나 향후 산발적으로 감염이 진행될 가능성이 있고, 이러한 상황이 장기화될 것을 감안하여 이 시점에 자료 수집을 하였다. 그러나 자료 수집 기간이 보다 폭넓지 못한 점, 이로 인해 응답에 한계가 있을 것으로 추정되는 점이 제한점으로 보인다.

데이터처리

다음으로 신뢰의 매개효과가 통계적으로 유의미한지 확인하기 위해 SPSS macro를 통해 부트스트래핑(bootstrapping)을 실시하였다. 매개효과를 검증하는 선행연구들에 따르면 매개효과의 유의성을 검증하기 위해 사용된 Sobel test의 경우 분포의 정규성을 가정하기 때문에 실제적 표본 분포를 반영하지 못한다.
첫째, 측정도구의 신뢰도 검증을 위해 내적 합치도를 구하였고, 참여자들의 인구통계학적 특성 변인을 살펴보았다. 둘째, Pearson 상관분석을 통해 주요 변인들간의 관계를 확인하였다. 셋째, 각 변인들이 불안을 유의미하게 예측하는지 알아보기 위해 Baron과 Kenny(1986)가 제안한 3단계 위계적 회귀분석을 실시하였다.
본 연구에서 측정한 연속 변인들 사이의 관계를 알아보기 위해 상관분석을 실시하였고, 상관계수와 평균 및 표준편차를 Table 2에 제시하였다. 분석 결과, 대부분의 요인들 간에 유의미한 상관관계가 나타났다.
둘째, Pearson 상관분석을 통해 주요 변인들간의 관계를 확인하였다. 셋째, 각 변인들이 불안을 유의미하게 예측하는지 알아보기 위해 Baron과 Kenny(1986)가 제안한 3단계 위계적 회귀분석을 실시하였다. 이 방법에 따르면 신뢰의 매개효과를 검증하기 해서는 3가지의 조건에 부합해야 한다.
수집된 자료는 SPSS 21.0과 Process Macro 통계프로그램을 활용하여 처리하고 분석하였다. 첫째, 측정도구의 신뢰도 검증을 위해 내적 합치도를 구하였고, 참여자들의 인구통계학적 특성 변인을 살펴보았다.
지각된 사회적 지지가 사회신뢰를 통해 불안에 영향을 미칠 것이라는 연구가설을 검증하기 위해 Baron과 Kenny(1986)의 매개효과 분석단계에 따라 회귀분석을 실시하였다. 먼저, 사회신뢰가 사회적 지지와 불안 간 관계를 매개하는지 살펴보았고, 그 결과는 Table 3에 제시하였다.

이론/모형

FFSQ의 ‘친구 지지(Confidant support)’, ‘정서적 지지(Affective support)’ 하위척도를 사용하였다.
본 연구에서는 Spielberger, Gorsuch와 Lushene(1970)가 제작하고, 김정택과 신동균(1978)이 번역한 상태-특성 불안 척도(STAI, State-Trait Anxiety Inventory) 중 상태불안(state anxiety) 척도 20문항만을 사용하였다[54]. 이 척도는 과거 메르스 같은 감염병 상황에 대한 연구에서 사용된 바 있다[50].
본 연구에서는 사회신뢰와 정부신뢰에 대해 묻는 문항의 경우, 연구 주제와 목적에 부합하는 척도가 전무하다는 점에 근거해 자체적으로 개발해 사용하였다. 불안과 사회적 지지의 경우 기존 척도[54, 55]를 사용하였다.
사회적 지지는 Broadhead, Gehlbach, De Gruy, & Kaplan(1988)가 개발하고, 서상연(1997)이 번안한 한국어판Duke-UNC 사회적지지 질문지(Duke_UNC Functional Social Support Questionnaire: FFSQ)를 사용하여 측정했다[55].

성능/효과

결과변수를 사회신뢰로 설정한 2단계에서 회귀계수 β=.152, p<.01로 두 변수 간에 유의미한 관련성이 나타났다.
001으로 나타났다. 결과적으로 사회적 지지의 회귀계수가 .388에서 .357으로 감소한 바, 사회신뢰가 사회적 지지와 불안 사이를 부분 매개하는 것으로 보인다. 정부신뢰(r=-.
실제로 이번 코로나19 사태에서 정부나 질병관리본부는 확진자 정보 등 감염병과 관련된 정보들을 신속하고, 정확하게, 명확하고, 체계적으로 제공하고 있다. 다만, 본 연구 결과 사회적 지지와 정부신뢰 간에는 유의미한 상관관계가 나타나지 않고 있어, 사회적 지지처럼 대인관계 상호작용과 관련된 요인이 정부신뢰에는 직접적인 영향을 주지 못하는 것으로 판단된다. 이를 통해 친밀한 관계에서의 신뢰가 대통령, 정치인, 언론에 대한 공적신뢰와 유의미한 관계가 없었다[48]는 선행연구와 일치함을 확인할 수 있었다.
또한 사회적 지지와 불안은 부적 상관관계를 보이고 있어, 지각된 사회적 지지가 높을수록 불안 수준이 감소하는 것으로 나타났다(r=-.388, p<.001).
변인들 사이의 다중공선성을 진단하기 위해 분산팽창계수(VIF; variable inflation factor)와 허용치(tolerance)를 살펴본 결과, 변수들의 VIF값은 모두 10이하였고 허용치는 0.1보다 크게 나타나 다중공선성 문제는 없음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서 측정한 연속 변인들 사이의 관계를 알아보기 위해 상관분석을 실시하였고, 상관계수와 평균 및 표준편차를 Table 2에 제시하였다. 분석 결과, 대부분의 요인들 간에 유의미한 상관관계가 나타났다. 또한 사회적 지지와 불안은 부적 상관관계를 보이고 있어, 지각된 사회적 지지가 높을수록 불안 수준이 감소하는 것으로 나타났다(r=-.
분석결과, 예측변수를 사회적 지지로, 결과변수를 불안으로 설정한 1단계에서 회귀계수 β=-.388, p<.001로 유의미한 관련성이 나타났다.
이는 스트레스 상황에서의 사회적 지원이 정신건강을 유지하는 데에 도움이 되며[16], 사회적 지지를 많이 받을수록 불안 수준이 낮다는 연구 결과와도 일관성을 보인다[19]. 사회적 지지와 사회신뢰는 정적 상관관계를 보여, 주변으로부터 지지를 많이 받는다고 지각할수록 공동체 구성원이 감염병 상황에 잘 대처할 거라 신뢰하는 것으로 나타났다. 친밀한 관계 내에서 지지받는 경험은 지인·친구와 같은 가까운 관계에 대한 신뢰를 높이며, 이는 결국 사회신뢰에도 영향을 주는 것으로 판단된다.
향후 상황에 대비하기 위해 이러한 상황에서 측정하는 것이 의미 있을 것이라 판단했다. 소요시간은 약15분 정도였고, 본 설문이 코로나19 상황에 사람들이 어떻게 대처하고 있는지를 알아보기 위한 목적임을 알렸고, 연구 자료는 연구목적 외의 용도로는 이용되지 않으며, 연구 참여자의 경우 연구 윤리에 의해 보호된다는 점을 설명하였다. 또한 자발적으로 동의한 경우에 한해 설문이 실시되었다.
예측변수를 사회적 지지와 사회신뢰로, 결과변수를 불안으로 설정하여 다중회귀분석을 실시한 3단계 결과 예측변수의 회귀계수 β=.357, p<.001, 매개변수의 회귀계수 β=,205, p< .001으로 나타났다.
지각된 사회적 지지는 불안에 직접적 영향을 미치는 동시에, 사회신뢰를 통해 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 구체적으로 살펴보면, 사회적 지지는 불안과 부적 상관관계를 보여, 주변인들로부터 사회적 지지를 많이 받는다고 느낄수록 불안을 적게 느끼는 것으로 나타났다. 이는 스트레스 상황에서의 사회적 지원이 정신건강을 유지하는 데에 도움이 되며[16], 사회적 지지를 많이 받을수록 불안 수준이 낮다는 연구 결과와도 일관성을 보인다[19].
지각된 사회적 지지는 불안에 직접적 영향을 미치는 동시에, 사회신뢰를 통해 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 구체적으로 살펴보면, 사회적 지지는 불안과 부적 상관관계를 보여, 주변인들로부터 사회적 지지를 많이 받는다고 느낄수록 불안을 적게 느끼는 것으로 나타났다.

후속연구

따라서 사회신뢰를 높일 수 있는 방안들을 강구할 필요가 있다. 이를 위해 사회신뢰를 보다 구체적으로 측정할 필요가 있으며, 제도1)에 대한 부분도 차후 연구에서 살펴볼 필요가 있다.
본 연구의 제한점 및 제언은 다음과 같다. 첫째, 감염병 대유행 상황에서 사회신뢰 및 정부신뢰를 측정하기 위한 도구가 개발되어 있지 않아 연구자가 단일문항을 만들어 사용하였고, 이로 인해 응답에 있어 신뢰도와 타당도에 대한 제한점이 있는 바, 이후 연구들에서는 신뢰를 보다 다층적으로 정의하고 다양한 문항들을 구성하여 측정할 필요가 있겠다. 또한 코로나19라는 특수한 상황에서의 신뢰를 측정했기 때문에 한국인의 일반적 사회신뢰라고 일반화하기에 어려움이 있다.
즉, 사회신뢰와 정부신뢰 이외에 가족 및 혈연집단, 친구와 같이 자신과 직접적 관계를 갖는 연고 집단에 대한 신뢰가 배제되었다. 추후 연구에서는 친소관계에 따른 신뢰의 양상의 차이를 살펴보는 것도 필요해 보인다.

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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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