Health and Social Welfare Review

Abstract

초록

본 연구는 희귀난치병인 다발성경화증 환자 배우자의 돌봄 경험을 분석하여 이들을 위한 사회복지정책 및 서비스 마련에 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 이를 위해 연구 참여에 동의한 다발성경화증 환자의 배우자 6명을 심층 면담하여 자료를 수집하고 Giorgi가 제시한 현상학적 연구방법을 활용하여 이들의 돌봄 경험의 의미를 분석하였다. 이를 통해 총 7개의 구성요소를 도출하였으며 이는 ‘재발의 살얼음판 위 끝이 보이지 않는 병과의 고독한 싸움’, ‘겹겹이 쌓여가는 고통에 피폐해져가는 삶’, ‘바람 앞 촛불이 되어버린 부부관계’, ‘지켜볼 수밖에 없는 절망 속에 꺼져가는 희망’, ‘고통 속에 숨어있는 감사함들을 보게 됨’, ‘삶의 탈출구를 찾으며 자신을 다독여 세움’, ‘참고 견뎌내야 이룰 수 있는 ‘함께’의 의미를 깨닫고 나아감’이었다. 이러한 결과를 통해 다발성경화증 환자 배우자의 전문적 심리상담 프로그램 마련, 전문 의료서비스 제공을 위한 인력 및 체계 구축, 돌봄 부담 완화를 위한 휴식서비스 및 유급 간병 휴가 제도, 치료비 부담 경감을 위한 제도적 노력 등의 함의를 도출하였다.;The aim of this study was to explore and understand spouses’ experience of caring for patients with multiple sclerosis from their perspective. This study obtained information through in-depth interviews with six spouses of patients with multiple sclerosis. With the permission of the participants, the interviews were recorded with the digital recorder and transcribed. Data were collected through in-depth interviews and observations until saturation occurred. The interviews were analysed according to the constant comparative method used in Giorgi’s phenomenological research method. The study derived 7 categories and 21 themes. These categories were characterized as follows: ‘struggling against endless disease’, ‘confronting broken life with pain‘, ’marital relationship in crisis’, ‘despair no choice but to take in and disappeared hope’, ‘finding benefits in darkness of life’, ‘encouraging myself with finding an exit’ and ‘for being together, enduring severe burden". The findings of the study will be useful in seeking an effective social welfare policy and clinical social work intervention plan.

Abstract

The purpose of this study was to analyze big data related to the “COVID-19 blues” to explore major issues and public response. The data were collected using web crawling from January 2020 through March 2021 and analyzed using text mining analysis. The results indicated that the main keywords related to Corona blues were ‘overcoming,’ ‘anxiety,’ ‘person,’ ‘mind,’ ‘prolonged,’ ‘symptom,’ ‘stress,’ and ‘sequela.’ The main N-gram keywords in the data were depression-anxiety, depression-overcoming, and corona-sequela. In relation to COVID-19 blues, words with high co-occurrence frequencies were anxiety, blue, and depression. Our keyword correlation analysis found that the words most related to ‘corona’ were ‘blue’, ‘symptoms’, and ‘restoration’, and the words most related to ‘blues’ were ‘depression’, ‘friend’, and ‘thought’. Topic modeling indicated that 10 topics were ‘confusion due to working from home’, ‘nearby mental health services’, ‘symptoms of COVID-19 blues’, ‘transition to depression’, ‘withdrawal in interpersonal relationships’, ‘youth academic turmoil’, ‘psychological difficulties of youth’, ‘the aftereffects of COVID-19’, ‘birthday blues’, and ‘weight gain’. Big data analysis revealed the need for more inclusive strategies of mental support for COVID-19 blues. Implications for intervention and recommendations for further research are provided.

초록

본 연구는 빅데이터를 활용하여 ‘코로나 우울’과 관련된 전반적인 이슈와 사회적 반응들을 탐색하기 위해 시도되었다. 이를 위해 ‘코로나’와 ‘우울’의 키워드를 사용하여 2020년 1월 19일부터 2021년 3월까지 국내 포털사이트와 SNS에 게시된 글을 통해 데이터를 수집하였고, 텍스톰 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 코로나 우울과 관련하여 상위순위로 나타나는 핵심 키워드는 ‘극복’, ‘불안’, ‘사람’, ‘마음’, ‘장기’, ‘증상’, ‘스트레스’, ‘후유증’ 등 이었다. 둘째, N-gram 분석 결과, 의미 있는 상위 키워드는 ‘우울-불안’, ‘우울-극복’, ‘코로나-후유증’ 등이었다. 셋째, 매트릭스 분석 결과, 코로나 우울 관련 검색을 통해 동시 출현빈도가 높은 단어는 불안, 블루, 우울증 등으로 나타났다. 넷째, 주요 키워드들의 상관계수를 분석한 결과 ‘코로나’와 가장 연관성이 높은 단어는 ‘블루’, ‘증상’, ‘극복’이었고, ‘우울’과 가장 연관성이 높은 단어는 ‘우울증’, ‘친구’, ‘생각’이었다. 넷째, 토픽모델링 결과 코로나 우울과 관련된 상위 주요 주제는 ‘재택근무로 인한 혼란’, ‘인근 심리치료서비스 요구’, ‘코로나 우울의 증상’, ‘우울증으로 악화’, ‘대인관계의 위축’, ‘학업 혼란’, ‘청소년 정신건강 문제’, ‘코로나 후유증’, ‘생일 우울증’, ‘체중 증가’로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 주요 결과를 바탕으로 코로나 우울 극복 및 추후 신종 감염병 발생 시 사람들의 정신건강 문제 예방을 위한 시사점과 연구의 의의에 대해 논의하였다.