Do Leisure Activities Reduce the Level of Depressive Symptoms after Social Distancing Restrictions to be Lifted?: Focused on Offline Leisure Activities and Online Leisure Activities

Abstract

본 연구는 코로나19 엔데믹 상황에서 오프라인 여가활동과 온라인 여가활동이 우울증상에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보는데 목적이 있다. 이를 위해 성별, 연령, 최종학력, 월소득과 같은 인구통계학적 특성, 관계적 여가활동과 같은 오프라인 여가활동유형, 정보탐색활동, 오락활동과 같은 온라인 여가활동유형, 우울수준으로 구성된 이론적 모델을 제안하였다. 연구가설을 검증하기 위하여 설문조사를 실시하였으며, 총 99부의 설문지를 최종분석에 활용하였다. 주요 분석 결과를 보면 첫째, 월소득은 우울수준을 예측하는 주요 요인으로 일관되게 확인되었다. 둘째, 오프라인 관계적 여가활동과 온라인 정보탐색형 여가활동이 활발할수록 우울수준이 낮아지는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 우울수준을 감소시킬 수 있는 여가활동의 특성을 파악했다는 점에서 시사점이 있다.

The purpose of this study was to analyze the effect of offline leisure activities and online leisure activities on depressive symptoms in the COVID-19 endemic. To do this, this study proposed a theoretical model consisting of demographic characteristics such as gender, age, academic background, and monthly income, offline leisure activity types such as socially-oriented activities, online leisure activity types such as information searching activities, entertainment activities, and the level of depressive symptoms. A survey was conducted to confirm research hypotheses, and a total of 99 questionnaires were used for statistical analysis. The major results of analysis reveal that first, monthly income is an important factor in predicting the level of depressive symptoms. Second, both offline socially-oriented activities and online entertainment activities have a negative effect on the level of depressive symptoms. This study has implications in that it identified the characteristics of leisure activities that can reduce the level of depressive symptoms.

I. Introduction

2020년 8월 한국건강증진개발원에서 실시한 코로나19 로 인한 건강상태에 대한 설문조사 결과[1]에 따르면, 전체 응답자의 40.7%가 코로나 우울(corona blue)을 경험했다고 응답했으며, 코로나 우울의 원인으로는 외출 및 모임 자제로 인한 사회적 고립감이 32.1%로 가장 높았다. 이러한 상황에서 미국 CDC와 보건복지부는 코로나 우울에 대처하는 방법 중 하나로 여가활동을 제시하였다[2].

통시적 관점에서 여가학 연구의 흐름을 살펴보면, 초기연구자들은 사회적 환경에서 수행되는 운동 관람, 문화예술 관람, 운동, 취미활동 등과 같은 전통적 오프라인 (offline) 여가활동에 주안점을 두고 연구를 수행하여 왔다 [3]. 전통적 여가 활동이란 무엇이며 어떤 유형이 이에 해당되는지를 정의한 후, 이를 기반으로 여가사회심리 영역에서 인구통계학적 특성 등에 따른 분석 결과를 주로 보고하여 왔다. 이후 인터넷과 스마트폰이 대중화되면서 여가학 연구자들이 온라인(online) 여가활동에 관심을 갖기 시작하였다. 여기서 온라인 여가활동은 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크를 통해 나타나는 가상공간에서 수행되는 오락 활동, 커뮤니케이션 활동, 정보탐색 활동 등과 같은 여가활동을 의미한다[4].

온라인 여가활동은 오프라인 여가활동에 비해 높은 접근성과 낮은 제약성을 갖고 있다. 문화체육관광부에서 실시한 국민여가활동 조사 결과에 따르면, 60대 이상의 노년층에서는 TV 시청량이 매우 높았던 반면 10대, 20대의 청년층은 소셜미디어를 이용한 여가활동이 매우 높았다[5]. 하지만 온라인 여가활동과 오프라인 여가활동을 함께 고려하여 진행된 기존 선행연구는 부족한 편이다. 그런데 사회적 거리두기 조치가 약 2년 1개월만인 2022년 4월 18일부터 해제되었지만, 코로나19의 장기화로 인해 비대면이 이미 새로운 일상이 된 상황으로 인하여 오프라인 여가활동과 온라인 여가활동을 같이 고려하여 우울증상 (depressive symptoms)을 유발하는 조건이나 상황을 구체적으로 파악하는 연구는 더욱 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 코로나19 사회적 거리두기 해제 이후 우울증상 유발 조건이나 상황을 구체적으로 파악할 수 있는 연구를 선행 연구와의 연계성을 유지하면서 수행하고자 한다.

Table 1. Key Research Findings Related to Depressive Symptoms

II. Theoretical Background

2022년 8월 8일 기준 최근 5년 동안 KCI(Korea Citation Index) 등재 학술지에 게재된 논문들 중에서 여가활동 키워드가 논문명에 포함된 디비피아(DBpia) 원문 제공 논문의 수는 137건이었다[6]. 게재 학술지를 살펴보면, 한국여가레크리에이션학회지가 28건으로 가장 많았고, 한국체육과학회지가 22건으로 그 뒤를 이었으며, 한국컴퓨터정보학회논문지에도 1건이 게재되었다. 해당 기간 이용수 상위 10건의 논문 게재 학술지를 살펴봐도 역시 한국여가레크리에이션학회지가 6건(60%)으로 가장 많았으며, 한국체육과학회지가 2건(20%), 한국외식산업학회지 1건 (10%), 한국웰니스학회지 1건(10%) 순이었다. 해당 기간 이용수 상위 10건의 논문에 수록된 키워드를 분석해 보면 첫째, 여가활동(leisure activity)의 정의 혹은 유형은 휴식적 여가활동을 제외한 동적 여가활동으로 한정하거나 규칙적인 활동, 사회적 활동을 중심으로 살펴보는 경향이 나타났다. 둘째, 여가활동의 연구 범위도 노인, 1인 가구, 직장인, 청소년 등과 같은 그룹으로 한정하여 여가활동이 우울증상이나 삶의 질에 미치는 영향을 분석한 연구가 주류를 형성하고 있었다. 셋째, 코로나19 이후 게재논문이 80%라는 점에서 알 수 있듯이, 특수한 상황에서 우울증상이 평상시와 어떻게 다른지 살펴보고자 하는 시도가 많이 보고되었다. 이와 같은 최근 국내 연구 트렌드를 반영한 우울증상 및 그 영향요인에 관한 주요 연구들을 정리하면<표 1>에서 보는 바와 같다.

1. Depressive symptoms

우울증상에 대한 연구를 살펴보면, 1977년 Radloff[7] 가 역학연구 우울척도(The Center for Epidemiologic Studies-Depression Scale, 이하 CES-D로 기술함)를 개발하였다. 2001년 전겸구 외 2인[8]은 이를 번안한 한국판 CES-D를 개발하였고, 이후 이를 자가 보고식 설문지로 제작하여 우울수준을 파악하고 있다.

2. Demographic characteristics and depressive symptoms

인구통계학적 특성과 우울증상과의 관계를 분석한 연구결과를 살펴보면, 성별, 연령, 학력, 소득수준 등과 우울증상과의 관련성을 연구하였다. 대부분의 분석결과는 여성이 남성에 비해 우울증상이 높은 것으로 보고되었으며, 연령이 높을수록, 학력이 낮을수록 우울증상이 높게 나타나는 것으로 확인되었다[9]. 하지만 강은나 외 2인[3]은 성별, 연령, 학력의 경우는 관련성이 없거나 상반된 분석결과가 일부 존재하므로 주의깊게 해석할 필요가 있다고 주장했다. 따라서 인구통계학적 특성은 특정 요인만을 대상으로 우울증상을 해석하는 시도보다는 우울의 주요 요인으로 일관되게 보고되고 있는 월소득과 다른 요인을 복합적으로 고려하여 살펴보는 것이 필요할 수 있다.

3. Leisure activities and depressive symptoms

여가활동과 우울증상과의 관계를 분석한 연구결과를 살펴보면, 초기에는 여가의 정의 및 여가활동의 유형을 제시하는 연구들이 수행되었다. 이후에는 이를 기반으로 여가 사회심리(leisure social psychology) 영역의 연구들이 주류를 형성하여 온 것으로 확인되었다[10]. 주요 내용을 살펴보면, 여가(leisure)는 개인이 노동이나 가사 등과 같은 의무에서 벗어난 자유로운 시간에 자신만의 장점으로 동기 부여가 되어서 자발적으로 참여하여 즐기는 활동을 말한다. 이러한 여가활동은 우울증상의 감소, 정신건강의 이익으로 이어지는 선순환 구조를 형성하는 것으로 확인되었다. 여가활동에서 사회적 관계는 가족, 친구, 이웃 등과의 관계 유무 또는 관계 빈도 등으로 측정되는데, 사회적 관계가 활발할수록 우울증상이 낮아지는 것으로 일관되게 보고되었다[3].

이처럼 긍정적인 역할을 담당하는 여가활동에는 운동관람, 문화예술 관람, 운동, 취미활동, 오락활동, 학습활동 등과 같은 전통적 형태[3]뿐만 아니라 스마트폰 대중화와 함께 활발해진 온라인 오락 활동, 온라인 커뮤니케이션 활동, 온라인 정보탐색 활동 등의 형태도 있다. 전통적 여가활동을 위한 정보탐색 등과 같은 온라인 여가활동이 여가활동 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다[11].

III. Research Method

1. Research model

기존 선행연구에서는 인구통계학적 특성과 전통적 여가활동 유형이 우울증상과 어떠한 관계가 있는지를 알아보는 연구가 주류를 형성하여 왔으며, 스마트폰 대중화 이후에 온라인 여가활동에 대한 연구도 활발하게 보고되고 있다. 하지만 온라인 여가활동과 오프라인 여가활동을 함께 고려하여 진행한 연구는 부족한 편이다. 본 연구는 이상과 같은 선행연구 분석결과를 배경으로 <그림 1>에서 보는 바와 같은 연구 모형을 구축하였다.

Fig. 1. Research model

먼저, 인구통계학적 특성은 성별, 연령, 최종학력, 월소득 요인으로 구성하였으며, 기존 선행연구에서 일관된 방향성을 보인 월소득(monthly income) 요인에 주안점을 두고 해석하고자 한다. 둘째, 여가활동은 오프라인 여가활동(offline leisure actitities)과 온라인 여가활동(online leisure actitities)으로 구분하였다. 그리고 선행연구에서 우울증상과의 관계가 일관되게 보고되고 있는 오프라인의 관계적 여가활동(socially-oriented activities) 요인과 온라인의 정보탐색형 여가활동(information searching activities) 요인에 주안점을 두고 실증을 수행하고자 한다.

2. Measuring instrument

본 연구에서는 <그림 1>의 연구모형을 실증하기 위해 설문조사를 실시하고 수집된 자료를 분석하여 검증하기로 하였다. 이를 위해 먼저 문헌연구를 수행하여 연구모형에서 제시한 연구변수를 바탕으로 설문문항을 개발하였다.

인구통계학적 특성 요인 4문항(성별, 연령, 최종학력, 월소득)을 제외한 설문문항은 <표 2>에서 보는 바와 같다.

Table 2. Questionnaires

오프라인 여가활동은 강은나 외 2인[3]의 설문 문항들을 사용하였다. 오프라인 여가활동의 문항들은 코로나19 사회적 거리두기 해제 이후 참여했던 주된 여가활동에 대한 여가활동유형, 동반자 여부, 일상성 여부에 대한 보기를 제시한 후 선택하도록 하였다. 온라인 여가활동은 손영준과 허만섭의 연구[12] 문항들을 본 연구에 맞게 수정 보완하여 사용하였다. 온라인 여가활동의 문항들도 역시 코로나19 엔데믹 상황에서 소셜미디어, 유튜브의 이용 동기를 5점 척도로 측정하였다(1=전혀 그렇지 않다, 5=매우 그렇다). 우울수준은 전겸구 외 2인[8]이 개발한 한국판 CES-D 척도를 사용하였다. 우울정서 7문항, 긍정정서 4 문항, 신체 및 행동둔화 7문항, 대인관계 2문항으로 구성된 우울증상의 문항들은 지난 일주일 동안의 우울빈도를 4 점 척도로 측정하였다(1=전혀 없었다, 2=1~2번 있었다, 3=3~4번 있었다, 4=5~7번 있었다). 우울수준은 우울정서, 신체 및 행동둔화, 대인관계 합에서 긍정정서 합을 뺀 점수로 계산하였다.

IV. Empirical Analysis

1. General characteristics of survey subjects

본 연구에서는 국내 2명의 연구자와 인터뷰를 실시하여 설문문항에 대한 내용 적합성을 확인하였다. 이후 10명의 대학생과 10명의 직장인을 대상으로 설문지 응답 후 설문문항 내용이 모호하거나 응답하기 어려웠던 부분에 대해 인터뷰를 실시하였다. 최종 설문지는 이와 같은 예비조사를 통해 확정하였다. 설문조사 방법은 대학교와 전문대 재학생 및 졸업생을 표본 프레임으로 선정하였다. 이후 2022 년 6월 8일에 설문조사의 목적과 주요 내용 및 설문지 링크를 문자 메시지 또는 카카오톡 메시지로 보냈으며, 2022 년 6월 23일까지 온라인 구글 설문지 응답으로 실증을 위한 자료를 수집하였다. 회수된 설문지 중에서 본 연구에 사용할 수 없다고 판단된 1부를 제외하고 총 99부를 실제 분석에 사용하였다. 표본의 특성치는 <표 3>과 같다.

Table 3. Demographic Characteristics of Sample

2. Results of One-Way ANOVA

본 연구는 독립된 그룹의 크기 비교를 위해 SPSS 24 통계 프로그램을 이용하였다. 그룹 비교를 위해서 먼저 표본이 정규분포를 이루고 있는지를 확인하였다[13]. 이후 정규분포인 경우는 모수적 방법인 일원배치 분산분석 (One-Way ANOVA)을 실시하였다. 결과는 다음과 같다.

첫째, 샤피로-윌크(Shapiro-Wilk) 검정(S-W 검정) 및 콜모고로프-스미노프(Kolmogorov-Smirnov) 검정(K-S 검정) 기법으로 정규성 검정을 실시하였으며, 그 결과는 <표 4>에서 보는바와 같다.

Table 4. Result of Normality Test

둘째, 정규성 검정 결과 정규분포를 가정할 수 있는 것으로 판단된 성별, 최종학력, 월소득 특성에 대해서는 일원배치 분산분석을 실시하였다. 그 결과는 <표 5>와 같다.

Table 5. Results of One-Way ANOVA

본 그룹 비교 결과를 바탕으로 설문 응답자의 성별, 최종학력, 월소득과 같은 인구통계학적 요인들에 따라 우울수준의 차이가 있는지를 분석한 결과는 다음과 같다.

첫째, 성별에 따른 우울수준 차이 분석에서는 남성 그룹과 여성 그룹 모두 정규분포를 이루고 있음을 확인하였다. 성별을 독립요인으로 우울수준을 종속요인으로 한 t-검정 결과에서는 두 그룹 간 우울수준의 차이는 없는 것으로 나 타났다.

둘째, 최종학력에 따른 우울수준 차이 분석에서는 전문대 재학, 대학교 재학, 전문대 졸업, 대학교 졸업, 대학원 졸업 이상 그룹 모두가 정규분포를 이루고 있음을 확인하였다. 이에 최종학력을 독립요인으로 우울수준을 종속요인으로 한 일원배치 분산분석을 실시하였다. 분석 결과, 최종학력에 따라 우울수준이 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 우울수준의 평균은 전문대재학 그룹이 2.46, 대학재학 그룹이 2.29, 전문대졸 그룹이 2.16, 대학졸업 그룹이 1.79, 대학원 졸업 이상 그룹이 2.11로, 전문대 재학 그룹(M=2.46)이 가장 높았으며, 대학교 졸업 그룹(M=1.79)이 가장 낮았다. Scheffe의 사후 검정 다중비교 분석을 실시한 결과, 최종학력에서 전문대 재학 그룹이 대학교 졸업 그룹보다 우울수준이 높게 나왔다.

셋째, 월소득에 따른 우울수준 차이 분석에서는 100만원 미만, 100만원 이상 200만원 미만, 200만원 이상 300 만원 미만, 300만원 이상 400만원 미만, 400만원 이상 그룹 모두 정규분포를 이루고 있음을 확인하였다. 이에 월소득을 독립요인으로 우울수준을 종속요인으로 한 일원배치 분산분석을 실시하였다. 분석 결과, 월소득에 따라 우울수준이 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 우울수준의 평균은 월평균소득 100미만 그룹이 2.39, 100이상 200미만 그룹이 2.14, 200이상 300미만 그룹이 1.94, 300이상 400미만 그룹이 1.97, 400이상 그룹이 1.66으로, 월소득 100만원 미만 그룹(M=2.39)이 가장 높았으며, 400 만원 이상 그룹(M=1.66)이 가장 낮았다. Scheffe의 사후 검정 다중비교 분석을 실시한 결과, 월소득이 100만원 미만인 그룹이 400만원 이상인 그룹보다 우울수준이 더 높은 것으로 나타났다.

3. Results of Hierarchial Regression Analysis

본 연구는 인구통계학적 특성 요인으로 구성된 1단계 모형의 우울수준 설명력과 오프라인 여가활동 요인이 추가된 2단계 및 온라인 여가활동 요인들이 추가된 3단계 모형의 설명력을 비교하는 위계적 회귀분석(hierarchical analysis)을 수행하였다[13]. 그 결과는 <표 6>에서 보는바와 같다.

Table 6. Results of Hierarchial Regression Analysis for Depression

먼저 모형 설명력을 살펴보면, 전체적인 모형 설명력은 31.3%로 나타났으며, 2단계 모형에서의 설명력이 7.5% 증가하고, 3단계 모형에서의 설명력이 8.3% 증가된 것으로 나타나 오프라인 및 온라인 여가활동 요인들이 투입되었을 때 더 높은 설명력을 가지는 것으로 나타났다, 이는 오프라인 여가활동과 온라인 여가활동을 함께 고려하는 것이 우울수준을 더 잘 예측할 수 있다는 것을 의미한다.

둘째, 인구통계학적 특성이 우울수준에 미치는 영향관계를 살펴보면, 최종학력과 월소득 요인을 투입한 1단계 모형 및 오프라인 관계적 여가활동 요인을 추가 투입한 2 단계 모형에서 월소득(1단계 모형: β=-.340, ｐ<.05, 2단계 모형: β=-.325, ｐ<.05)이 우울수준에 통계적으로 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 월소득이 높을수록 우울수준은 낮은 것으로 확인되었다.

셋째, 오프라인 여가활동이 우울수준에 미치는 영향관계를 살펴보면, 오프라인 관계적 여가활동 요인을 추가 투입한 2단계 모형 및 온라인 정보탐색형 여가활동 요인 등을 추가 투입한 3단계 모형 모두에서 관계적 여가활동(2단계: β=-.275, ｐ<.05, 3단계: β=-.276, ｐ<.05)이 우울수준에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이것은 오프라인에서 가족이나 지인과 함께 여가활동이 우울수준을 감소시키는데 긍정적 역할을 일관되게 한다는 것을 의미하는 것이다.

마지막으로 온라인 여가활동 요인인 정보탐색형 여가활동과 오락형 여가활동 요인을 추가 투입한 3단계 모형에서는 온라인에서의 정보탐색형 여가활동(β=-.237, ｐ<.05)이 우울수준에 통계적으로 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 온라인에서의 오락형 여가활동(β=.187, ｐ=.061)은 통계적 유의성을 나타내지 않았다. 즉, 온라인에서의 정보탐색 여가활동은 우울수준을 낮추는 것으로 확인되었다.

V. Conclusions

본 연구의 목적은 코로나19 팬데믹 및 엔데믹 장기화로 인하여 우울증상이 사회적 문제로 대두되는 상황 속에서 우울증상 극복에 일조할 수 있는 여가활동의 특성을 파악하는 것이다. 이를 위해 우울증상과 관계가 있는 인구통계학적 특성, 오프라인 여가활동 및 온라인 여가활동 특성을 함께 고려한 연구모형을 제시하였고 설문조사를 통하여 실증하였다. 본 연구의 주요 결과 및 시사점은 다음과 같다.

먼저 본 연구에서는 오프라인 여가활동과 온라인 여가활동을 함께 고려하여 여가활동과 우울증상과의 관계를 분석하였다. 본 연구는 이를 통하여 기존의 인구통계학적 특성과 더불어 오프라인 여가활동 및 온라인 여가활동 특성을 동시에 살펴볼 수 있는 통합적 시각을 제공한 것은 학술적으로 의미가 있다.

둘째 본 연구의 주요 분석결과를 살펴보면, 오프라인에서 동반자와 함께하는 여가활동일수록, 온라인에서 여가정보를 탐색할수록, 우울수준이 낮은 것으로 밝혀졌다. 이것은 오프라인의 관계적 여가활동과 온라인의 정보탐색형 여가활동이 우울증상을 예측하는 주요 요인임을 의미하는 것이다. 오프라인의 관계적 여가활동과 온라인의 정보탐색형 여가활동이 유의미하게 나온 연구결과는 매우 흥미로운 결과인데, 이것은 진지한 여가(serious leisure) 관점에서 해석될 수 있다. 캐나다의 스테빈스(Stebbins) 교수가 제안했던 진지한 여가는 관심 있고 좋아하는 취미 등을 체계적이고 지속적으로 수행하는 여가활동을 말한다[14]. 진지한 여가 관점에서 본 연구의 결과를 해석하면, 자전거 혹은 사진 여행, 도시 농업, 미술심리상담 등과 같은 여가활동을 오프라인에서 혼자가 아닌 함께 수행하면서 온라인에서 향상을 위한 정보를 적시에 탐색해 나가는 소위 진지한 여가의 형태가 우울증상을 극복하는데 기여할뿐만 아니라 삶의 질 향상과 자기 발전의 수단으로도 활용될 수 있다는 해석이다.

셋째, 인구통계학적 특성 중 월소득과 우울수준과의 관계가 재차 확인되었다. 월소득과 같은 경제적 수준은 우울증상과 관계가 있다고 선행연구에서도 일관되게 보고되었던 요인이다. 따라서 인구통계학적 특성치 중에서 월소득 요인은 우울증상을 설명하는데 기본적으로 활용될 필요가 있다고 판단된다.

본 연구는 우울한 사람들의 특징을 알 수 있는 의미 있는 시사점을 제시하긴 하였지만, 본 연구는 흥미로운 결과와 다음과 같은 한계가 공존한다. 따라서 이에 대한 후속연구가 뒤따라야 할 것이다. 먼저 학술적 관점에서 살펴보면 첫째, 본 연구에서는 전 연령층을 대상으로 표본을 수집하긴 하였으나 집단비교 분석결과를 바탕으로 제시된 연구모형을 일반화하기에는 미흡하였다. 이에 표본의 정규성에 대한 검정을 시도한 후 일원배치 분산분석 및 위계적 회귀분석을 적용하였다. 향후에는 충분한 표본 수 확보를 통해 집단 비교 연구를 수행할 필요가 있다. 둘째, 본 연구에서는 위계적 회귀분석을 수행하였다. 향후 연구에서는 비슷한 분석방법인 다중회귀분석을 수행하여 개별 변수들의 영향력을 좀더 상세하게 살펴볼 필요도 있다고 생각된다. 다음으로 실무적 관점에서 살펴보면, 본 연구에서는 여가활동과 우울증상과의 관계에 관한 연구모형을 통계분석방법으로 실증하였다. 향후 연구에서 FGI(Focus Group Interview)를 통한 근거이론(grounded theory) 방법에 따른 질적연구가 뒤따른다면 본 연구 결과에 대한 현장에서의 설명력 및 활용도가 배가될 것으로 기대된다.