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코로나19로 인한 청년의 일상생활 변화 잠재계층유형, 영향요인 및 인터넷 중독과의 관계

Changes in daily life and internet addiction among Youth due to the COVID-19 in Korea: a latent class analysis

최혜진|이소영
한국학교사회복지학회 (The Korean Society Of School Social Work)|2021.03|학교사회복지 (Journal of School Social Work)|제53호|pp. 401-427|DOI http://dx.doi.org/10.20993/jSSW.53.16

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코로나19YouthCOVID-19인터넷 중독Internet Addiction청년잠재계층분석Latent Class Analysis일상생활Daily Life
주제분류사회복지학

초록

이 연구의 목적은 신종코로나바이러스감염증-19(코로나19)로 인한 청년의 일상생활 변화를 알아보고, 그러한 변화에 대한 영향요인과 코로나19로 인한 청년의 일상생활 변화에 따른 인터넷 중독과의 관계를 확인한 데 있다. 세부적으로, 이 연구에서는 코로나19로 인한 청년의 일상생활 변화에 따라 잠재계층을 유형화하고 이러한 잠재계층 분류에 영향을 미치는 요인들을 탐색하고자 하였다. 나아가 이 연구는 청년의 코로나19로 인한 일상생활 변화에 따른 잠재계층별 인터넷 중독에 차이가 있는지 규명하고자 하였다. 이를 위해 20대와 30대 남녀 762명을 대상으로 2020년 8월 28일부터 9월 18일까지 총 3주간 온라인 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 Stata 15와 Mplus 8.3 통계 프로그램을 활용한 잠재계층분석방법에 의해 분석되었다. 그 결과, 첫째, 코로나19로 인한 청년의 일상생활 변화에 따른 잠재계층유형은 네 집단으로 분류되었으며, ‘취약형’, ‘고립형’, ‘유지형’, ‘일상불안형’으로 명명되었다. 둘째, 잠재계층유형화에 대한 영향요인으로 성별, 혼인상태, 소득 등 경제 관련 변수가 통계적으로 유의함이 밝혀졌다. 셋째, 코로나19로 인한 일상생활 변화의 잠재계층별 인터넷 중독의 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. ‘취약형’이 ‘유지형’과 ‘일상불안형’에 비해, ‘고립형’이 ‘유지형’과 ‘일상불안형’에 비해 인터넷 중독 수준이 높았으며 이는 각각 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 즉, 코로나19로 인한 일상생활 변화가 부정적인 집단에 속하는 경우, 그렇지 않은 경우에 비해 인터넷 중독이 심각한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로, 코로나19로 인한 청년의 일상생활 및 인터넷 중독 관련 사회적 개입과 관련 정책에 대한 제언을 하였다.

Abstract

The Coronavirus disease-19(COVID-19) is an infectious disease presenting a major threat to daily life of youth. This study aims to investigate the changes in daily life of youth due to COVID-19, and to determine the factors influencing such changes and the relationship between Internet addiction according to changes in daily life of youth due to COVID-19. In detail, this study attempts to categorize the latent class according to the change in daily life of youth due to COVID-19 and explore the factors that influence the classification of the latent class. Furthermore, this study aims to find out whether there is a difference in Internet addiction by the latent class according to the change in daily life caused by COVID-19 among youth. An online survey was conducted for 762 men and women in their 20s and 30s for a total of 3 weeks from 28’th August to 18’th September 2020. The collected data were analyzed using Stata 15 and Mplus 8.3. As a result of the analysis, first, the latent class according to the change in daily life of youth due to COVID-19 were classified into 4 groups. Second, it was found that gender, income, and subjective level of economy were significant as factors influencing the latent classes. Third, it was found that the difference in Internet addiction by the latent class in the change in daily life due to COVID-19 was significant. In other words, when the degree of change in daily life due to COVID-19 belongs to a negative group, Internet addiction was found to be more serious than when it was not. Based on the results of these studies, suggestions were made on social interventions and related policies related to daily life and internet addiction of youth due to COVID-19.

참고문헌 (52)

  1. 고기숙, "청소년의 인터넷 중독과 우울이 자살사고에 미치는 영향", 학교사회복지, 25, pp.131~156 (2013), 한국학교사회복지학회
  2. 고재욱, "노인의 인터넷 중독 경향에 영향을 미치는 요인에 관한 연구", 한국노년학, 32(2), pp.649~668 (2012), 한국노년학회[DOI]
  3. 고진선, "감염병심리사회방역지침", 한국트라우마스트레스학회, ~ (2020)
  4. 김경우, "청소년 인터넷중독에 영향을 미치는 요인과 대처방안에 관한 연구", 한국컴퓨터정보학회논문지, 14(9), pp.157~165 (2009), 한국컴퓨터정보학회
  5. 김동일, "간략형 청소년 인터넷중독 자가진단 척도 개발과 타당화", 상담학연구, 9(4), pp.1703~1722 (2008), 한국상담학회[DOI]
  6. 김진희, "코로나19 유행의 건강형평성, 건강도시에서의 함의", 보건교육건강증진학회지, 37(4), pp.81~89 (2020), 한국보건교육건강증진학회[DOI]
  7. "온국민 마음건강 종합대책-제2차 정신건강복지기본계획(안),국정현한점검조정회의" (2021)[URL]
  8. 김근영, "청소년기 인터넷 및 게임 의존도와 우울감 간의 관계 : 또래관계의 매개효과를 중심으로", 한국청소년연구, 18(3), pp.217~243 (2007), 한국청소년정책연구원
  9. 남재현, "코로나19의 영향은 모두에게 동등한가? -종사상 지위별 소득과 빈곤에 미친 영향을 중심으로-", 한국사회복지학, 72(4), pp.215~241 (2020), 한국사회복지학회[DOI]
  10. 서형준, "성인층의 인터넷 과의존 영향요인: 의사결정나무분석을 활용하여", 정보화정책, 25(2), pp.20~45 (2018), 한국지능정보사회진흥원[DOI]
  11. 신지윤, "2015년 한국 메르스 사태 1년 이후 생존자들의 정신과적 문제", 신경정신의학, 58(3), pp.245~251 (2019), 대한신경정신의학회[DOI]
  12. 아영아, "인터넷 매체특성과 청소년 인터넷 중독의 관계에서 인터넷 사용시간의 매개효과에 관한 연구", 학교사회복지, 18, pp.29~52 (2010), 한국학교사회복지학회
  13. 코로나19 세대, 정신건강 안녕한가, "이은환", 경기연구원, 1~25, pp.이슈&진단 414 (2020)
  14. 이해국, "인터넷 중도의 특성과 쟁점", pp.77~90 (2015), 시그마프레스
  15. "청년고용정책 추진현황 및 향후 계획.제16차 일자리위원회 보고안건1" (2020)[URL]
  16. 엄혜상, "인터넷 게임 사용시간에 따른 자살 행동, 스트레스, 인터넷 게임 장애 관련 증상, 성격 특성 비교", 신경정신의학, 53(6), pp.402~409 (2014), 대한신경정신의학회[DOI]
  17. 코로나19 확산과 여성고용, "전기택", 한국여성정책연구원, 70~77, pp.이슈브리프72 (2020)
  18. 주정민, "인터넷 의존유형과 인터넷 중독과의 관련성 연구", 한국언론학보, 50(3), pp.476~504 (2006), 한국언론학회
  19. "코로나 19’사회적 거리두기 시기, 디지털 과사용과 중독위험 높아진 것으로나타나 우울, 불안, 불면도의 증가, 중독과 정신건강문제에 관심을 가져야" (2020)[URL]
  20. 최혜진, "임금노동 일자리 질의 종단적 변화유형: 젠더, 연령, 직업계층 간 교차성 분석", 박사, 사회복지학과, pp.2020
  21. 하시영, "‘코로나 19’의 발생", 진공이야기, 7(2), pp.7~12 (2020)
  22. 하지현, "인터넷 중독의 임상양상", 중독정신의학, 16(1), pp.3~10 (2001)
  23. 2019 스마트폰 과의존 실태조사, "한국정보화진흥원", 과학기술정보통신부, 한국정보화진흥원, ~ (2019)
  24. 한국정보화진흥원, "2019 한국인터넷 백서" (2020), 한국정보화진흥원
  25. "코로나 19가 바꾼 시민생활" (2020)[URL]
  26. "코로나19로 디지털 중독 위험↑…‘언택트’시대의 초상", 연합뉴스, ~ (2020)
  27. Asparouhov, T., "Auxiliary variables in mixture modeling: Three-step approaches using Mplus", Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 21(3), pp.329~341 (2014)
  28. Beard, K. W., "Modification in the proposed diagnostic criteria for Internet addiction", Cyberpsychology & behavior, 4(3), pp.377~383 (2001)
  29. Berlin, K. S., "An introduction to latent variable mixture modeling (part 1): Overview and cross-sectional latent class and latent profile analyses", Journal of pediatric psychology, 39(2), pp.174~187 (2014)
  30. Bisen, S. S., "Understanding internet addiction: a comprehensive review", Mental Health Review Journal, 23(3), pp.165~184 (2018)
  31. Burnay, J., "Which psychological factors influence Internet addiction? Evidence through an integrative model", Computers in Human Behavior, 43, pp.28~34 (2015)
  32. Black DW, Belsare G., "Clinical features, psychiatric comorbidity, and health-related quality of life in persons reporting compulsive computer use behavior", J Clin Psychiatry, 60, pp.839~844 (1999)
  33. Caplan, S. E, "Problematic Internet use and psychosocial well-being: development of a theory-based cognitive–behavioral measurement instrument", Computers in human behavior, 18(5), pp.553~575 (2002)
  34. Collins, L. M., "Latent class and latent transition analysis: With applications in the social, behavioral, and health sciences" (2010), John Wiley and Sons
  35. Dubey, M. J., "COVID-19 and addiction", Diabetes & Metabolic Syndrome: Clinical Research & Reviews, 14(5), pp.817~823 (2020)
  36. Durkee, T., "Prevalence of pathological internet use among adolescents in Europe: demographic and social factors", Addiction, 107(12), pp.2210~2222 (2012)
  37. Kuss, D. J., "Internet addiction and problematic Internet use: A systematic review of clinical research", World journal of psychiatry, 6(1), pp.143~ (2016)
  38. Kuss, D., "Internet addiction in psychotherapy" (2014), Springer
  39. Hong X, "Posttraumatic stress disorder in convalescent severe acute respiratory syndrome patients: a 4-year follow-up study", Gen Hosp Psychiatry, 31, pp.546~554 (2009)
  41. Griffiths, M, "Internet addiction-time to be taken seriously?", Addiction research, 8(5), pp.413~418 (2000)
  42. Lima, C. K. T., "The emotional impact of Coronavirus 2019-nCoV (new Coronavirus disease)", Psychiatry research, 287, pp.112915~ (2020)
  43. Mitchell, P, "Internet addiction: genuine diagnosis or not?", The Lancet, 355(9204), pp.632~635 (2000)
  44. Muthén, B, "Latent variable analysis", The Sage handbook of quantitative methodology for the social sciences, 345(368), pp.106~109 (2004)
  45. Mutter, J. C., "재난불평등: 재난은 왜 약자에게 더 가혹한가" (2020), 동녘
  46. Nylund, K. L., "Deciding on the number of classes in latent class analysis and growth mixture modeling: A Monte Carlo simulation study", Structural equation modeling, 14(4), pp.535~569 (2007)
  47. Suler, J. R, "To get what you need: healthy and pathological Internet use", CyberPsychology &Behavior, 2(5), pp.385~393 (1999)
  48. Torales J, "The outbreak of COVID-19coronavirus and its impact on global mental health", Int J Soc Psychiatry, 66, pp.317~320 (2020)
  49. Phelan, A. L., "The novel coronavirus originating in Wuhan, China:challenges for global health governance", Jama, 323(8), pp.709~710 (2020)
  50. Puri, A., "Internet usage, depression, social isolation and loneliness amongst adolescents", Indian Journal of Health and Wellbeing, 7(10), pp.996~ (2016)
  51. Yellowlees, P. M., "Problematic Internet use or Internet addiction?", Computers in human behavior, 23(3), pp.1447~1453 (2007)
  52. Young, K. S, "Internet addiction: the emergence of a new clinical disorder", Cyberpsychology and Behavior, 1(3), pp.237~244 (1998)

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