Interpersonal Problems and Depression in Nursing Student : Moderating Effects of Online and Offline Social Support

간호대학생의 대인관계문제와 우울 관계 : 온라인 및 오프라인 사회적 지지의 조절효과

Abstract

Purpose: This study is a structural model study to grasp the moderating effect of online and offline social support in interpersonal and depressive relationships of nursing students. Methods: This study surveyed 264 nursing students. The collected data is analyzed using Exploratory Factor Analysis, Confirmatory Factor Analysis, and PLS-SEM(Partial Least Square Structural Equation Model) using SPSS 25.0 and Smart PLS 3.0. Results: Interpersonal relationship problems and online social support had a significant effect on increasing depression, and offline social support had a significant effect on reducing depression. In addition, in the relationship between interpersonal problems and depression, only offline social support was found to be significant in the moderating effect. Conclusion: To reduce depression due to interpersonal problems of nursing college students, offline social support should be actively provided, and to investigate the moderating effect of online social support, a repetitive study is proposed that includes relevant variables such as social relationship types through SNS.

본 연구는 간호대학생의 대인관계문제와 우울관계에서 온라인 및 오프라인 사회적 지지의 조절효과를 파악하기 위하여 구조모형 분석을 이용한 서술적 조사연구이다. 본 연구는 간호대학생 264명을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0과 Smart PLS 3.0을 활용하여 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, PLS-SEM(Partial Least Square Structural Equation Model)을 사용하여 분석하였다. 연구결과 대인관계문제와 온라인 사회적 지지가 우울 증가에 유의미한 영향을 미쳤으며 오프라인 사회적 지지가 우울감소에 유의한 영향을 미쳤다. 그리고 대인관계문제와 우울과의 관계에서 오프라인 사회적 지지만이 조절효과에 유의한 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생의 대인관계문제로 인한 우울 감소를 위해 오프라인 사회적 지지가 적극적으로 제공되어야 하며, 온라인 사회적 지지의 조절효과를 확인하기 위해 SNS를 통한 인간관계유형 등 관련 변수를 포함함 반복 연구를 제안한다.

I. 서론

1. 연구의 필요성

대학은 각자 다른 지역, 생활환경과 성장배경이 다른 사람들이 모이는 학습 공동체이다. 서로 다른 생활환경에서 자란 대학생들은 대학생활 적응 및 대인관계에 어려움을 느끼게 된다. 2018년에 개최한 대학교육 정책포럼에서 대학생은 인터넷을 통한 관계에 치중하고 정서적 완충지대 부족으로 인해 유대감 형성의 어려움을 경험하고 있다고 보고되었다[1]. 특히, 간호대학생의 경우 지난 10여 년간 간호학과의 입학정원이 2006년 1만932명에서 2019년 현재 2만4552명으로 급격하게 늘어났고, 한 간호교육기관에 1,700여 명에 달하는 대학도 있어 같은 학과 학생들 간에 서로 모르고 지내는 경우가 많다[2]. 더욱이 간호학과에 지원한 학생들 중에는 취업의 용이성 때문에 진로에 대한 고민 없이 입학하는 경우가 많아 학교생활에 적응하지 못하며 같은 과친구들과도 친밀하게 지내지 못하는 경우가 늘고 있다[3]. 간호학과 입학 후 간호대학생은 많은 양의 학업과 실습에 대한 스트레스를 경험하며 강박증, 우울증, 대인예민증 등의 문제를 호소하게 되고, 이는 대학생활에 적응하지 못하는 원인이 된다[4]. 또한 임상실습 기간 동안에 가까운 친구들과 떨어져 지내야하며 실습 중에 만나는 다른 학생들과의 불협화음도 경험하게 된다[5].

이러한 부정적인 대인관계 경험은 대학생에게 스트레스원이 되는데, 스트레스 노출 모델에 의하면 개인이 부정적이거나 스트레스가 높은 사건을 경험하게 되며[6], 의사소통이 원활하지 않을수록 우울을 많이 느끼게 된다[7]. 간호대학생은 일반대학생보다 그룹별 실습과 조별과제가 많고[8], 국가고시에 대한 중압감과 과중한 학습량으로 인해[9] 대인 간 문제 발생률이 높아져 일반대학생보다 우울을 더 많이 느끼며, 우울은 자살생각을 예측하는 가장 강력한 변수가 된다[10]. 간호대학생의 대인관계문제는 우울을 초래하고, 우울은 사회 부적응과 학습 장애로 이어질 가능성이 있을 뿐 아니라 약물오용, 심지어 자살 생각까지 불러일으킬 수 있으므로 간호대학생의 대인관계와 우울에 관심을 갖는 것은 매우 중요한 일이다[11].

한편 사회적 지지는 1970년대 이후부터 정신건강 수준이나 질병 발생에 미치는 영향에 관심이 집중되면서 대인관계문제 등의 스트레스 과정에서 중요성이 강조되었다[12]. 사회적 지지는 타인에게 받는 정서적, 정보적, 물질적, 평가적 도움을 의미하는 것으로[13], SNS(Social Network Site, SNS)를 통해 의사소통을 하고 정보를 공유하며 도움을 받는 온라인 사회적 지지와 가족이나 친구, 교사 등과 직접 상호작용하여 도움을 받는 오프라인 사회적 지지로 나눌 수 있다[14].

온라인 사회적 지지의 경우 2017년 국내 SNS 이용률이 조사 대상자의 45.8%로 2011년보다 두 배 이상증가를 보였으며, 응답자 중 20대의 이용률은 83.0%로[15] 대부분 SNS를 사용하고 있어 20대들이 SNS를 통해서 받고 있는 온라인 사회적 지지에 대해 관심을 가질 필요가 있다. SNS를 사용하고 있는 20대는 SNS를 통해 다양한 사람들과 관계를 맺으면서 자존감과 행복감이 높아지기도 하고[16], 간호대학생들은 SNS를 통해 학업 관련 주제에 대한 토론을 하며 도움을 받고 있다[17]. 가족이나 친구 등의 관계에서 스트레스를 경험한 대학생이 온라인으로 도움을 받았을 때 우울이 감소된다[18]. 이렇듯 SNS의 사용은 20대의 스트레스나 우울 감소에 도움을 주기도 하지만 반면에 잦은 SNS 사용은 중독 등을 유발하여 정서 및 생활에 부정적 영향을 미치기도 하고[18], 대학생의 인터넷 관계 치중은 유대감 형성 등의 어려움을 초래하므로[18] 대학생들이 인지한 온라인 사회적 지지가 대인관계문제로 인해 발생하는 우울에 미치는 효과를 파악해 볼 필요가 있다.

오프라인 사회적 지지는 대인관계문제 등의 스트레스 강도를 완충시키는 역할을 하며[19], 대학생들은 가족이나 친구, 중요한 타인에게 받는 오프라인 사회적지지로 인해 스트레스가 감소되며[20], 친한 친구로부터 받는 지지가 적다고 느낄 때는 우울이 증가된다[18]. 대학생이 인지하는 오프라인 사회적 지지가 높을수록 대인관계문제로 인해 발생하는 우울을 감소시키는 조절효과가 있다[21][22]. 조절효과 분석에서 회귀분석은 변인의 측정오차로 인한 상호작용 효과가 과소 추정될 수 있어 구조모형을 이용한 분석이 바람직한 것으로 제안되고 있으나[23], 선행연구에서는[21][22] 회귀분석을 이용한 조절효과를 검증하였기에 구조모형을 이용한 분석을 이용하여 간호대학생의 대인관계문제와 우울에 대한 사회적 지지의 조절효과를 파악할 필요가 있다고 본다.

지금까지 국내에서는 간호대학생들의 대인관계문제와 우울에 관한 연구는 많지 않으며, 특히 대인관계문제와 우울의 관계를 조절하는 변인으로써의 최근 대학생들의 SNS 사용이 증가하고 있는 때에 사회적 지지를 온라인 사회적 지지와 오프라인 사회적 지지로 나누어 조절효과를 본 연구는 발견하기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 간호대학생을 대상으로 대인관계문제와 우울간의 관계에서 사회적 지지를 온라인 사회적 지지와 오프라인 사회적 지지 각각 구분하여 조절효과를 구조모형 분석을 이용하여 조사하였다. 이는 간호대학생들이 대인관계문제로 인해 경험하는 우울을 예방할 수 있는 프로그램 개발을 위한 기초자료를 제공하는데 그 의의가 있다.

2. 연구 목적

본 연구의 목적은 간호대학생의 대인관계문제와 우울관계에서 온라인 및 오프라인 사회적 지지의 조절효과를 파악하는 것으로써 연구가설은 다음과 같다.

<가설 1> 대인관계문제는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다.

<가설 2> 온라인 사회적 지지는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다.

<가설 3> 오프라인 사회적 지지는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다.

<가설 4> 대인관계문제와 우울 관계에서 온라인 사회적 지지의 유의한 조절효과가 있을 것이다.

<가설 5> 대인관계문제와 우울 관계에서 오프라인 사회적 지지의 유의한 조절효과가 있을 것이다.

Ⅱ. 연구방법

1. 연구설계

본 연구는 간호대학생의 대인관계문제와 우울관계에서 온라인 및 오프라인 사회적 지지의 조절효과를 파악하기 위하여 구조모형 분석을 이용한 서술적 조사연구이다.

2. 연구 대상 및 자료수집

본 연구의 대상자는 D대학교에 재학 중인 간호학과학생 중 본 연구의 목적, 절차 등에 대해 충분한 사전설명을 듣고 이해하여, 자발적으로 참여하기로 동의한 자들로서 264명을 편의표집 하였다. 표본 수는 탐색적 요인분석의 경우 150～200명 이상이 적절하고[24], 확인적 요인분석은 최소 150명 이상을 제안하는[25] 기준에 따라 305명에게 자료를 수집하여 불성실하게 응답한 41부를 제외한 총 264명의 자료를 분석하였다.

윤리적 측면을 고려하여 D대학교의 기관생명윤리위원회의 승인(IRB-DUC-2019-09-001-02)을 받은 후 2019년 11월 7일부터 11월 18일까지 자료를 수집하였다. 자료 수집은 훈련된 연구 보조자가 시행하였으며 자료수집 전 연구목적, 참여 자율성, 익명성, 비밀보장 등에 대해 설명하고 원하지 않는 경우에는 언제든지 참여를 중단할 수 있음을 설명한 후 사전 동의서를 받았다. 사전 동의서에 서명한 학생들에게만 설문지 작성을 위한 URL주소를 핸드폰으로 전송하여 온라인을 통한 자기기입식으로 설문조사를 실시하였다. 온라인 설문작성에 소요된 시간은 약 8분 정도이며 설문지 제출 시 연구 참여에 대한 소정의 답례품을 제공하였다.

3. 연구도구

본 연구에서는 일반적 특성과 대인관계문제, 우울, 온라인 사회적 지지, 오프라인 사회적 지지를 사용하였다. 대인관계문제와 오프라인 사회적 지지는 저자들로부터 도구사용 허락을 받아 사용하였고, 우울은 국립정신건강센터 홈페이지에 오픈되어 사용할 수 있도록 한 도구를 사용하였으며, 온라인 사회적 지지는 본 연구자가 개발한 도구를 사용하였다.

3.1 대인관계문제

대인관계문제는 대인관계에서 발생하는 스트레스나 고통을 말하는 것으로, Horowitz, Rosenberg, Baer, Ureno와 Villasenor[26]가 개발한 Inventory of Interpersonal Problems(IIP)를 홍구표와 전혜성[27]이 번역한 한국형 대인관계문제검사 원형척도의 단축형 척도(KIIP-SC)를 사용하였다. 본 도구는 대인관계 문제를 측정하기 위해 통제지배, 자기중심성, 냉담, 사회적 억제, 비주장성, 과순응성, 자기희생, 과관여의 8개 영역 각 5문항으로 구성되어 총 40문항이며 5점 라이커트 척도로 측정하였다. 전체 점수와 영역 점수를 5점 기준의 평균평점을 제시하였으며 점수가 높을수록 대인관계문제가 많음을 의미한다. Cronbach’s α는 도구 개발 당시 .89, 본 연구에서는 .95이었다.

3.2 우울

우울은 박승진, 최혜라, 최지혜, 김건우, 홍진표[28]가 개발한 Patient Health Questionnaire-9(PHQ-9)로 이전 2주 동안 우울증상이 얼마나 자주 있었는가를 평가하도록 되어있는 총 9문항의 4점 척도(0～3점)로 범위에서 점수가 높을수록 우울 정도가 높은 것을 의미하며, 총 0～27점에서 0～4점 우울 아님, 5～9점 가벼운 우울, 10～19점 중간정도의 우울, 20～27점 심한 우울로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 우울을 총 0～27점까지의 점수로 사용하여 점수가 높을수록 우울 정도가 높은 것을 의미한다. Cronbach’s α는 도구 개발 당시는 .81, 본 연구에서는 .88이었다.

3.3 온라인 사회적 지지

온라인 사회적 지지는 본 연구자가 문헌고찰을 기초로 예비문항을 개발한 후에 내용타당도, 구성타당도, 신뢰도 검정을 통해 개발한 도구를 사용하였다.

도구의 예비문항 구성은 온라인 사회적 지지에 대한 국내ㆍ외 문헌고찰[17][29]을 기초로 하였다. 온라인 사회적 지지는 대학생들이 SNS를 통해서 기존에 알고 있었던 사람이나 새롭게 알게 된 사람으로부터 도움을 받는 정도를 말하며, 정서적 지지, 평가적 지지, 정보적 지지, 도구적 지지 4개 영역의 16문항을 작성하였다. 작성된 예비문항은 사회적 지지에 대한 연구 경험이 있는 간호학과 교수 4인과 간호학 박사 과정 4인을 대상으로 내용타당도 검정을 실시하였다. 내용타당도는 전문가들에게 각 문항이 온라인 사회적 지지를 측정하는데 ‘매우 타당하다’ 4점에서 ‘타당하지 않다’ 1점으로 4첨 척도로 평가하게 하여 내용타당도 지수(Content Validity Index, CVI)가 .80이상인[30] 12문항을 선정하였고, 선정된 문항에 대해 문법 및 어휘의 정확성 등을 검토하여 예비도구 12문항을 확정하였다. 그 다음 일 대학의 청소년상담과 및 응급구조과 학생 45명에게 12문항으로 구성된 예비도구를 가지고 자료를 수집하여 구성타당도와 신뢰도를 조사하였다.

구성 타당도 검증은 탐색적 요인분석을 통해 실시하였는데, 분석하기 전에 수집된 자료가 요인분석에 적합한지 확인한 결과, KMO값이 .88로 요인분석하기에 표본이 충분하였으며, Bartlett의 구형성 검정에서 유의하여(χ²=611.94, p=<.001) 요인분석하기에 적합하였다. 주성분 분석을 실시하여 고유값(eigen value) 1이상인 요인을 추출하고, 요인재량(factor loading) .50이상인 문항을 선정하였다. 1차 분석 결과 12개 문항 중 4개 문항이 성분1과 성분2 둘 다에 대한 요인 적재량이 .50이상으로 나와 4개의 문항을 제외하고 나머지 8문항을 가지고 2차 요인분석을 실시하였다. 그 결과 고유값 1이상의 요인 2개가 추출되어 요인1에 5문항, 요인 2에 3문항이 선정되었으며 연구자들이 의논하여 요인1은 정서적지지, 요인2는 물질적 지지로 명명하여 최종 8문항의 5점 라이커트 척도의 온라인 사회적 지지 도구를 완성하였다. 전체 점수와 각 요인별 5점 만점의 평균평점을 사용하였으며 점수가 높을수록 온라인 사회적 지지가 높음을 의미한다. 2개의 요인으로 구성된 최종 도구의 총 설명변량(accumulative variance)은 82.6%였다[Table 1].

Table 1. Exploratory factor analysis of online social support

도구의 내적일관성 신뢰도는 전체 도구의 Cronbach's α 값은 .81이었으며, 각 요인별로 요인1의 Cronbach's α 값은 .89, 요인2의 Cronbach's α값은 .88로 높은 내적일관성을 보였다.

3.4 오프라인 사회적 지지

오프라인 사회적 지지는 가족, 친구, 중요한 타인과 만나거나 통화하면서 얻는 지지를 말하며, Zimet, Dahlem, Zimet, Farley[31]이 개발한 Multidimensional Scale of Perceived Social Support(MPSS)를 신준섭, 이영분[32]이 번역한 것으로 사용하였으며, 도구는 가족, 친구, 중요한 타인 3영역에 대해 각 4문항씩 총 총 12문항으로 구성되며 5점라이커트 척도로 측정하였다. 전체 점수와 각 영역별 5점 기준의 평균평점을 제시하였으며 점수가 높을수록 오프라인 사회적 지지가 높음을 의미한다. Cronbach’s α는 도구 개발 당시 .89, 본 연구에서는 .92이었다.

4. 자료 분석 방법

자료 분석은 수집된 자료를 부호화 한 후에 SPSS 25.0과 Smart PLS 3.0을 사용하여 분석하였다. 분석방법은 SPSS 25.0을 이용하여 빈도, 백분율, 평균, 표준편차, 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis)을 하였으며, Smart PLS 3.0을 이용하여 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis)과 PLS-SEM(Partial Least Square Structural Equation Model) 분석을 수행하였다. PLS-SEM은 오차항과 표본 수에 대해 유연한 가정을 갖고 있기 때문에 많은 수의 지표들 간 인과관계를 검증하거나 탐색하고자 하는 경우 매우 유용하며, 자료가 정규분포가 아닐 경우, 표본수가 적은 경우, 적용할 이론이 없는 경우에도 유용하게 사용할 수 있다[33]. 본 연구에서는 자료들이 정규분포를 보이지 않아 PLS-SEM으로 조절효과를 분석하였다.

Ⅲ. 연구 결과

1. 대상자의 일반적 특성 및 변수 특성

연구대상자는 남성 16.7%(44명), 여성 83.3%(220명)이었고, 1학년 25.0%(66명), 2학년 24.2%(64명), 3학년 27.7%(73명), 4학년 23.1%(61명)이었고, 평균 연령은 21.3±2.2세였다. 대상자의 거주지는 기숙사61.8%(162명), 집에서 통학이 22.6%(59명), 자취15.6%(41명)이었다. 대인관계문제의 평균평점은 2.3점(5점 만점)이었고, 우울은 5.0점(0～27점), 온라인 사회적 지지 평균평점은 2.3점(5점 만점), 오프라인 사회적지지 평균평점은 3.9점(5점 만점)이었다[Table 2].

Table 2. General and variable characteristics of participants

* Excluded no response

2. 측정 도구의 신뢰도와 타당도

측정 도구들은 측정모형 검증의 일환으로 SPSS 25.0을 활용하여 탐색적 요인분석을 실시하였고, Smart PLS 3.0을 이용하여 확인적 요인분석을 실시하였다. 우선, 탐색적 요인분석 결과는 문항들 간의 상관계수 및 유의 확률을 분석한 결과, KMO 값 .89이며, Bartlett 구형성 검정결과, χ²이 13934.72(p<.001)로 분석되어 변수들 간의 독립성이 보장된다고 판단하여 요인분석을 계속 진행 할 수 있었다. 요인별 변수구성은 요인 적재치 .50이상의 항목만을 포함하였다. 1차요인 분석에서 대인관계문제, 우울, 온라인 사회적 지지, 오프라인 사회적 지지 변인들에 대한 1차 요인분석결과 대인관계문제의 하위요인인 통제지배, 자기중심성, 냉담, 사회적 억제, 비주장성, 과순응성, 자기희생, 과관여 8영역에서 통제지배, 냉담, 비주장성, 과순응, 자기희생 5영역의 문항이 제거되고 남은 자기중심성, 사회적 억제와 과관여 3영역의 문항과 다른 도구의 문항을 가지고 2차 요인 분석을 실시하였다. 2차 요인분석 결과 대인관계문제의 자기중심성, 억제, 과관여 3요인과 우울, 온라인 사회적 지지, 오프라인 사회적 지지는 각 요인에 해당되는 문항의 표준화 계수가 모두 .50이상으로 높아 문항이 해당 요인에 타당한 문항으로 확인되었다. 각 변인들의 하위요인별 Cronbach's α값은 대인관계문제의 자기중심성 .85, 억제 .84, 과관여 .81로 측정되었으며, 우울은 .88, 온라인 사회적 지지의 정서적지지 .89, 물질적지지 .88 그리고 오프라인 사회적 지지의 가족지지 .90, 친구지지 .90, 타인지지 .93로 내적일관성 신뢰도가 높은 것으로 나타났다[Table 3].

Table 3. Reliability and convergent validity of variables

다음으로 본 연구에서 사용된 도구들에 대한 개념타당성을 확인하기 위해 확인적 요인분석을 이용하여 집중타당도와 판별타당도를 분석하였다. 집중타당도(Convergent Validity)는 특정 개념을 측정하는 항목들이 한 방향으로 높은 분산 비율을 공유하는 것을 의미하며, 측정 변수의 하위요인의 요인 적재값(Factor Loading)이 .60 이상이면 집중타당도가 있다고 판단한다. [Table 3]과 같이 모든 잠재변수의 하위요인의 요인 적재값이 .70이상이므로 각 잠재변수의 집중타당도가 확보된 것으로 보았다.

판별타당도(Discriminant Validity)는 변인을 구성하는 측정문항들이 다른 측정항목에 의해 오염되었는지를 판별하는 것으로 서로 상이한 개념을 측정하였을 경우 상관계수가 낮게 나타난다. 잠재변수의 평균분산 추출지수(Average Variance Extracted, AVE)의 제곱근의 값이 잠재변수 간의 상관계수 보다 큰 경우에 완전 판별타당성이 있다고 해석한다. [Table 4]에서 잠재변수 AVE의 제곱근의 값이 잠재변수 간의 상관계수보다 큰 것으로 나타나 판별타당도가 확보된 것으로 볼 수 있다.

Table 4. AVE square root and correlation among latent variables

- 대각선 값 : 잠재변수 AVE값의 제곱근(square root)

**p<.01, ***p<.001

3. 변수들 간의 상관관계

변수들 간의 상관관계를 분석한 결과는 [Table 4]과 같다. 대인관계문제와 우울은 유의미한 양의 상관관계가 있고(r=.33, p<.001), 오프라인 사회적 지지와 대인관계문제는 유의미한 음의 상관관계에 있다(r=-.48, p<.001). 온라인 사회적 지지와 우울은 유의미한 양의 상관관계(r=.16, p<.001), 오프라인 사회적 지지와 우울은 유의미한 음의 상관관계를 보였다(r=-.26, p<.001).

4. PLS에 의한 연구모형 검증

4.1 측정모형 검증

연구모형의 적합도 평가를 위해 측정모형에서 하위요인과 잠재변수의 타당성과 구조모형의 타당성을 검증하였다.

측정모형의 타당성 검증은 잠재변수와 하위요인 간관계를 적재량(outer loading)을 통해 검증하였다. 적재량을 분석하기 전에 각 하위요인 간 다중공선성 확인을 위해 분산팽창인자(Variance Inflation Factor, VIF)를 분석한 결과 각 하위요인들의 VIF가 1.03-2.32사이로 다중공선성에 문제가 없는 것으로 나타났다. 또한, 적재량은 각 하위요인들이 자신이 속한 잠재변수에게 미치는 영향력의 상대적인 크기를 나타내므로 적재량의 크기가 클수록 하위요인이 잠재변수에 더 많은 영향을 미친다고 볼 수 있는데, 본 연구의 하위요인 적재량은 모두 .70 이상으로 잠재변수를 잘 설명하고 있는 것으로 나타났다[Table 5].

Table 5. Measurement model verification

4.2 조절효과 모형의 적합성 검증

본 연구의 조절효과 모형에 대한 적합성 검증은 결정계수(R²)와 전반적 적합지수(Goodness Of Fit, GOF)를 이용하였다. 결정계수는 측정요인에 의해 잠재변수가 설명되는 정도를 평가하는 방법 중 하나이며, 이는 통상 R²로 표기된다. 본 연구의 조절효과 모형에서 설정한 세 개 모델 모두 R²값이 .26 이상으로 적합성이 높은 것으로 나타났다[Table 6]. 즉, 모델1 대인관계문제와 우울과의 관계, 모델2 온라인 사회적 지지, 오프라인 사회적 지지 각각과 우울과의 관계, 모델3 대인관계 문제와 온라인 사회적 지지 상호작용, 대인관계문제와 오프라인 사회적 지지 상호작용 각각과 우울과의 관계설정이 적합함을 의미한다. 또한, 모형의 전반적인 적합도를 확인할 수 있는 전반적 적합지수(GOF)가 .10 이상으로 모형 설정이 적합하다고 볼 수 있다[Table 6].

Table 6. Structural model verification

* Model1: The effect of interpersonal problems on depression

* Model2:: The effects of online and offline social support on depression

* Model3: The effects of interpersonal problems and social support interaction on depression

5. 조절효과 검정

대인관계문제와 우울과의 관계에서 온라인 사회적 지지, 오프라인 사회적 지지의 조절효과를 검증하기 위한 가절검증은 PLS-SEM을 이용하여 실시하였으며 결과는 [Table 7]과 [Fig 1]과 같다.

Table 7. Result of standardized estimate verification

p<.05, ***p<.001

Fig 1. PLS structural equation model analysis results

본 연구에서 t값은 표본자료로부터 복원추출에 의해 동일한 분표를 갖는 측정치를 추정하는 방식인 부트스트랩(bootstrapping)을 통한 반복추출 서브샘플링(5,000개) 생성을 통해 계산하였다. 가설검증 결과 <가설 1> ‘대인관계문제는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다’는 대인관계문제와 우울 간의 경로계수가 .34(p<.001)로 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 채택되었다. 즉 대인관계문제가 많을수록 우울을 증가시키는 것을 의미한다. <가설 2> ‘온라인 사회적 지지는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다’는 온라인 사회적 지지와 우울 간의 경로계수가 .13(p=.021)로 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 채택되었다. 즉, 대상자가 지각한 온라인 사회적 지지가 높을수록 오히려 우울을 증가시키는 것으로 나타났다. <가설 3> ‘오프라인 사회적 지지는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다’는 오프라인 사회적 지지와 우울 간의 경로계수가 -.20(p<.001)로 음(-)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 채택되었다. 즉, 대상자가 지각한 오프라인 사회적 지지가 높을수록 우울을 감소시키는 것을 의미한다. 우울에 미치는 조절변수와 관련하여 <가설 4>‘대인관계문제와 우울 관계에서 사회적 지지의 유의한 조절효과가 있을 것이다.’는 대인관계문제와 온라인 사회적 지지 상호작용 간 경로계수가 .04(p=.307)로 통계적으로 유의하지 않아 기각되었다. 마지막으로 <가설 5> ‘대인관계문제와 우울 관계에서 오프라인 사회적 지지의 유의한 조절효과가 있을 것이다’는 대인관계문제와 오프라인 사회적 지지 상호작용 간 경로계수가 -.18(p<.001)로 음(-)의 유의한 영향을 미쳐 채택되었다. 즉, 대상자가 지각한 오프라인 사회적 지지가 높을수록 대인관계문제가 우울에 미치는 영향이 적은 것으로 나타났다.

Ⅳ. 논의

본 연구는 간호대학생의 대인관계문제, 우울, 온라인 및 오프라인 사회적 지지 간의 인과관계 모형이 적합하였으며, 대인관계문제와 우울 관계에서 오프라인 사회적 지지의 조절효과가 있음을 확인하였다.

본 연구의 조절효과 모형의 적합성은 결정계수 R²가 모델1 1(대인관계문제 → 우울), 모델2(온라인 및 오프라인 사회적 지지 → 우울), 모델3(대인관계문제*사회적 지지 → 우울) 모두에서 .26 이상이었고, 전반적 적합지수(GOF)가 .10이상으로 적합성을 보여주었다.

조절효과 모형에 대한 가설 결과를 기초로 한 논의는 다음과 같다. 가설1은 지지를 받아 간호대학생이 인지한 대인관계문제는 우울 증가에 영향을 미쳤다. 이는 대학생의 우울에 영향을 미치는 요인을 조사한 선행연구들[20][34][35]에서 대인관계문제가 우울에 영향을 미친다는 결과와 같은 것이다. 즉, 간호학과 학생 235명을 대상으로 한 연구에서 우울에 영향을 주는 요인이 스트레스, 자존감, 안녕감, 자기효능감, 건강상태였고, 이들 중 대인관계문제가 포함된 스트레스가 가장 높은 영향력을 미치는 것으로 조사되었다[34]. 그리고 최근 국외에서 발표된 연구에서도 간호학과 학생이 우울을 느끼는 주 원인이 대인관계문제와 대학입학으로 인한 낯선 환경으로 조사되었다[36]. 또한, 타인과의 관계에서 화(anger), 둔감(insensitivity), 간섭/방해(interference/hinderance)와 같은 경험을 한 대학생이 우울증상을 많이 호소하는 것으로 나타났다[35]. 이들 연구는 대인관계에서의 부정적 경험이 스트레스를 유발하여 대학생의 우울을 악화시킨다는 것을 보여주고 있다. 본 연구에서 대인관계문제 중 타인의 입장을 지지해 주기 어려워하는 자기중심성의 문제를 가진 경우 우울을 많이 느끼는 것으로 조사되었는데, 이는 자기중심성 문제를 가진 학생은 타인의 요구나 간섭이 심한 제약으로 느껴져 자신의 일상이나 행동을 통제할 수 있는 가능성이 있는 관계를 피하여 고립됨으로 인해 우울을 느끼는 것으로 해석할 수 있다[37]. 또한, 타인과 어울리기를 어려워하는 사회적 억제 문제가 있는 학생역시 우울을 많이 느끼는 것으로 파악되었는데, 이러한 현상은 타인과 어울리지 못함에서 오는 자신감 상실과 자존감 저하로 인해 우울을 느낄 수 있다[37].

본 연구에서 가설2는 간호대학생이 인지한 온라인 사회적 지지가 높을수록 오히려 우울 증가에 영향을 미쳤다. 이는 본 연구 대상자들의 온라인 사회적 지지가 평균평점 2.3점(5점 기준)으로 SNS를 통해 받는 사회적 지지가 낮은 것이 우울 증가와 관련이 있을 것으로 본다. 그리고 페이스북, 인스타그램, 트위터, 카카오톡 등의 이용자들이 SNS를 이용하면 할수록 우울을 많이 느낀다는 결과[38]를 통해 생각할 때 본 연구에서 온라인 사회적 지지를 많이 받는다고 응답한 대상자들이 SNS이용률이 높았을 가능성은 있으나 본 연구에서 이를 조사하지 않았기 때문에 해석에 제한이 있다. 여자대학생은 대인관계문제를 포함한 생활스트레스가 높을 때 SNS상에서 사회적 지지를 받는 경우에 우울을 덜 경험했지만 남학생은 SNS 사회적 지지가 우울을 감소에 도움이 되지 못했는데[39] SNS 사용에 있어 여성은 남성과 달리 사회관계 중심으로 사회적 지지감을 더 얻기 때문이라고 하여[39] SNS를 주로 이용하는 목적에 따라서도 온라인을 통한 사회적 지지의 효과가 달라질 수도 있다. 대학생들은 SNS를 이용하여 개인적 문제를 상담하거나 부정적 경험들을 털어놓는 등의 정서적인 도움을 받기도 하지만[40] SNS를 통해 타인의 소식이나 정보에 계속 노출되거나 타인과의 잦은 상호작용 속에서 자신보다 행복해 보이는 상황을 접하면서 상향 비교를 하게 되고, 상향 비교를 많이 할수록 열등감과 우울은 높아진다[38][41]. 또한 사회비교경향성이 높고, 자아존중감이 낮을수록 대면을 통한 의사소통보다는 SNS를 이용해 자신의 일상생활을 자랑할 수 있는 게시물을 올려 ‘좋아요’를 많이 획득함으로 인해 낮은 자아존중감으로부터 벗어나고자 하는 수단으로 사용하므로 SNS 중독경향성이 높아지기도[42]한다. 이처럼 SNS이용은 타인으로부터 정서적, 물질적 도움을 받을 수 있는 수단이 되기도 하지만 열등감, 우울, 낮은 자존감을 일으키거나 중독성향 등의 문제를 일으키기도 한다.본 연구에서는 SNS를 통한 사회적 지지만을 조사하였으나 추후에는 SNS 이용률이나 주요 이용 목적, 또는 부정적 영향 등을 함께 포함한 추후연구가 필요하다고 생각한다.

본 연구에서 가설3 간호대학생의 오프라인 사회적 지지가 높을수록 우울은 감소하였다. 즉, 가족이나 친구, 중요한 타인으로부터 지지를 받을 때 우울이 감소하여, 대학생이 가족이나 친구의 지지로 인해 우울이 감소한 선행연구와 일치한 결과이다[19][20]. 매주 가족과 통화를 한 학생은 그렇지 않은 학생에 비해 우울을 덜 호소하였다[20]. 간호학과 학생 445명을 대상으로 한 연구에서는 스트레스와 우울 간 사회적 지지의 조절효과를 파악한 결과 부모의 지지보다는 친구의 사회적 지지가 우울 감소에 효과적인 변수로 밝혀졌다[19]. 대학생의 경우 현재의 스트레스 상황을 들어주고 같이 공감해주는 친구의 지지를 필요로 한다는 것을 의미한다. 또한 부모, 친구, 선생님으로부터 지지를 덜 받는 경우에는 우울을 많이 느끼는 것으로 보고되었다[43]. 인간은 자신에게 중요한 사람과 심리적으로 의미 있는 의사소통을 직접적으로 하는 것이 중요하며, 그렇지 못했을 때 실패감, 좌절, 불안감, 소속감 박탈, 사회적 고립감 등을 느낄 수 있고 결국 우울이 초래될 가능성이 높아질 수 있다[44].

본 연구에서 가설 4 온라인 사회적 지지가 대인관계 문제와 우울 관계에서 조절효과를 보이지 않았다. 이는 대학생 361명을 대상으로 페이스북을 통해 만족할만한 사회적 지지를 받았을 때 우울이 감소되는 조절효과가 있었다는[18] 결과와 다르다. 본 연구에서 온라인 사회적 지지는 SNS를 통해 받는 정서적 지지와 물질적 지지 정도에 대한 긍정적인 측면만을 측정하여 대상자들의 SNS 이용에서의 부정적인 측면을 고려하지 못한 결과라 생각한다. SNS를 통한 사회적 지지는 사용목적에 따라 얻는 사회적 지지감에 차이가 있으며[39] SNS를 통해서 지지를 받기도 하지만 SNS가 타인과의 비교 통로로 이용되어 열등감이나 우울감을 높이기도하며[38][41] 자아존중감이 낮은 경우에는 SNS에 더 의존하게 되어 우울감을 높이기도 하므로[42] 온라인 사회적 지지의 대인관계문제에 대한 조절효과는 대인관계에서의 사용목적이나 개인의 성격 등이 고려되어야 할 것이다.

SNS 공간에서의 사적 지지감은 개인의 SNS를 통한 인간관계유형에 따라 다를 수 있다. 즉 SNS를 통한 인간관계유형은 ‘관계유지형’(기존의 오프라인 관계가 SNS로 이어진 경우), ‘관계형성형’(SNS에서 관계가 새롭게 형성된 경우), ‘관계회복형’(끊어졌던 오프라인 관계가 SNS로 인해 회복된 경우)의 세 가지로 구분할 수 있는데, 관계유지형은 사회적 지지감을 느꼈지만 관계형성형은 지지감을 느끼지 못했다[45]. 추후에는 온라인 사회적 지지의 조절효과를 규명하기 위해서는 개인성격, SNS 인간관계의 유형 등을 조절효과 모형에 포함하는 것이 필요하다.

본 연구의 가설5는 지지를 받아 오프라인 사회적 지지가 대인관계문제와 우울 관계에서 조절효과가 있었다. 즉, 오프라인 사회적 지지가 높을수록 대인관계문제가 우울에 미치는 영향이 적음을 알 수 있다. 이는 대학생이 면대면 만남을 통해 만족스러운 사회적 지지를 얻었을 때 우울이 감소하였으며[21], 생활스트레스를 경험하는 대학생이 가족, 친척, 친구에게 정서적, 평가적, 정보적, 물질적 지지를 받았을 때 우울이 감소된[46] 결과들과 일치한다. 이렇게 우울이 감소된 이유는 선행문헌에서 제시된 바와 같이 친근한 사람과의 상호작용을 통해 대화를 할 수 있고, 대화를 통해 사회적 지지감과 만족감을 느끼게 되어 우울이 낮아지며[44] 반대로 개인이 누군가에게 의존하지 않고, 자신을 개방하지 않는 성향인 경우에는 대인관계문제로 우울을 경험하더라도 우울을 줄이는데 타인의 사회적 지지가 도움이 되지 않는다[39]. 따라서 간호대학생의 대인관계문제로 인한 우울을 예방하기 위해서는 오프라인에서 가족, 친척, 친구나 주요한 타인과 개방적으로 상호작용 할 수 있도록 지원하는 체계가 필요하다고 본다.

이상과 같이 본 연구는 대인관계문제와 우울과의 관계를 조절하는 변인으로써의 사회적 지지의 효과를 검증하기 위해 사회적 지지를 온라인 사회적 지지와 오프라인 사회적 지지로 나누어 PLS-SEM 구조모형 분석을 이용하여 분석한 결과 오프라인 사회적 지지만 조절효과가 있는 것으로 나타났으며, 조절효과 분석을 구조모형을 이용하여 분석하였기에 변수간의 상호작용 효과가 과소 추정되는 것을 예방하고 얻은 결과라는 점에서 의의가 있다.

본 연구의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 일대학의 간호대학생들을 대상으로 진행되었기 때문에 연구결과의 일반화에 제한점을 갖는다. 둘째, 본 연구는 횡단적인 조사 설계를 사용하였으므로 변수의 인과관계 해석에 주의를 요한다. 셋째, 본 연구에서 SNS를 통한 온라인 사회적 지지 측정 시에 SNS 이용시간이나 주요 이용목적, SNS를 통한 인간관계 유형 등을 함께 조사하지 않아 연구결과 해석에 제한점을 갖는다.

Ⅴ. 결론 및 시사점

대학 졸업이후 사회에 진출할 간호대학생들의 대인관계 형성을 통해 원만한 사회생활 적응력을 키워주는 것이 중요하다. 대인관계문제는 우울 증상 발달에 기여하며, 사회적 지지가 대인관계와 우울 관계에서 조절효과가 있다는 연구를 토대로 대인관계문제, 우울, 사회적 지지(온라인, 오프라인) 간의 조절효과 모형을 설정하고 간호대학생 264명을 대상으로 검정한 결과는 다음과 같다.

<가설 1> ‘대인관계문제는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다’는 채택되었다(.34, p<.001). <가설 2> ‘온라인 사회적 지지는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다’는 채택되었다(.13, p=.021). <가설 3> ‘오프라인 사회적 지지는 우울에 유의한 영향을 미칠 것이다’는 채택되었다(-.20, p<.001). <가설 4> ‘대인관계문제와 우울관계에서 온라인 사회적 지지의 유의한 조절효과가 있을 것이다.’는 기각되었다.(.04, p=.307). <가설 5> ‘대인관계문제와 우울 관계에서 오프라인 사회적 지지의 유의한 조절효과가 있을 것이다.’는 채택되었다(-.18, p<.001). 본 연구 결과를 기초로 다음과 같은 제언을 하고자 한다.

첫째, 간호대학생의 대인관계문제를 해결하기 위해는 오프라인 사회적 지지를 적극적으로 제공할 수 있는 방법을 개발해야 한다. 즉 대인관계문제로 어려움을 겪는 간호대학생들은 이를 솔직하게 드러내고 가족, 친구, 지인 등으로부터 도움을 받거나 정서적 교감을 나눌 수있도록 하는 환경을 조성하고 이를 위해 지원할 수 있는 지원 체계가 구축되어야 한다.

둘째, 대학생의 SNS 이용률이 증가하고 있으므로 온라인 사회적 지지의 조절효과를 확인하기 위해 개인의 성격, SNS를 통한 인간관계유형 등 관련 변수 고려와 함께 SNS 이용시간, 이용목적 등을 포함해서 조사할 필요가 있다.