Ⅰ. 서론

급격한 고령화 과정에서 나타난 우리나라의 노인문제는 심각한 수준이다. 현재 노인 빈곤율 40.4%(OECD, 2023a), 인구 십만명당 자살률 42.2명(OECD, 2023b) 등 OECD 국가 중에서도 상당히 높은 수준으로 나타나며, 여기에 고립 및 우울과 같은 사회정신건강 차원에서의 복합적인 문제들이 우리나라 노인 계층 전반에 확산되고 있다. 오늘날 건강의 사회적 결정요인에 대한 지지가 높아지는 추세를 고려해 볼 때, 이미 노인인구 천만 명을 넘어 2025년에는 초고령 사회로의 진입이 예상되는 우리나라(통계청, 2024a)의 경우, 현재 직면한 노인문제의 장기적 해결을 위해 노년기 전 발달 단계인 중년기를 포함하여 중노년 인구의 건강, 그 중에서도 특히 정신건강에 유의한 영향을 미치는 스트레스에 관하여 학문적으로나 실천적으로나 다차원적이며 융복합적인 관심이 필요하다.

보통 노년이라 하면 60세나 65세 이상을 말하지만, 경제활동 또는 생산적 활동과 관련된 우리나라 주요 정책 및 연구에서는 55세 이상부터를 고령층으로 분류한다(황남희 외, 2018). 통계청 자료에 의하면, 우리나라 취업자들의 경우 평균 52.8세에 일평생 가장 오래 근무한 일자리를 그만두는 것으로 나타나고 있으며(통계청, 2024b), 이러한 경향으로 인해 주택연금 가입 연령도 2020년부터 기존 만 60세에서 만 55세로 하향 조정되었다. 사회적 역할 상실에 따른 노인 정의기준을 따른다면 중년으로 일컬어지는 50대라 할지라도 엄밀한 의미에서 퇴직과 함께 노인범 주에 포함될 수 있으며, 더욱이 이 연령대가 직면하는 대부분의 생리·심리·사회적 문제들은 초로기의 문제들과 유사하므로, 노년기 정신건강 특성을 폭넓게 이해하기 위해서는 이 연령대의 경험을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 역연령에 의한 노인 정의 기준에 따라 65세 이상을 노인으로 규정한 현재의 정책적인 노인개념을 준수하되 퇴직 등으로 인하여 실질적으로 노인범주에 포함될 수 있는 55세 이상을 노년기를 목전에 둔 중년으로 포함하여 55세 이상 중노년층을 본 연구의 주요 연구대상으로 정의하고자 한다.

지방분권 정책이 추진됨에 따라 농촌이 대부분이었던 도(道) 단위 지역은 경제 활성화를 목적으로 산업체 유치 및 도시화를 추진하면서 농촌 중심에서 도농복합지역으로 전환되었다. 도시화되지 않는 농촌 지역은 기초생활인프라를 강화하는 농촌 활성화 사업을 추진하였지만, 이웃은 떠나고 부양할 가족 없이 고립되고 있는 농촌 거주 노인(박지영 외, 2019)에 대한 정신건강 및 심리 지원에 대한 정책은 소극적이었다. 더욱이 도농복합지역 정책에서 대도시 지역에 비해 고령화가 급속히 진행되는 반면 체감되는 발전성이 낮은 지방 도농복합지역의 배제감은 필수 의료 및 복지자원의 부족, 이동수단의 불편함 등 일상생활에서 수시로 경험되고 있으며(박지영, 전미양, 2023) 이로 인해 완전 자립이 어려운 노년층과 이들을 부양하며 노년을 준비하는 중장년층의 스트레스는 간과하기 어려운 문제이다.

이런 맥락에서 본 연구는 도농복합도시라는 지역적, 인구적 특성에 맞추어 이들의 정신건강, 특히 우울증과 그 중요한 원인이 되는 스트레스에 초점을 두고, 융복합적 연구의 관점에서 연구하였다. 도농복합지역에 거주하는 55세 이상 성인남녀를 대상으로, 연구참여자들의 휴대전화 애플리케이션을 통해 1주 단위로 수집된 일상생활을 유지하는 데 지장을 주었던 스트레스에 관한 개방형 응답을 텍스트 마이닝 방법을 사용해 분석함으로써, 도농복합도시의 중노년층의 스트레스가 어떤 양상으로 나타나는지를 분석하였다. 본 연구는 도농복합지역의 중노년층 정신건강과 관련하여 특정 이론에 근거한 구체적인 가설을 설정하고 검증하기보다 연구대상의 경험적 진술을 토대로 이들의 경험을 요약할 수 있는 키워드를 찾고, 기존 연구와의 관련성을 살펴보며 중노년층의 생리적, 사회심리적, 사회환경적 융합데이터를 포괄하여 정신건강에 도움이 되는 정책적 가설을 새로 만들기 위한 탐색적 연구 논문이다.

이를 위해, 먼저 선행연구 분석을 통해 융합연구에서 텍스트 마이닝 접근법이 가지는 장점 및 필요성을 살펴보았다. 연구 방법으로는 본 연구의 데이터 수집과 분석 방법을 설명하였으며, 연구 결과로는 텍스트 마이닝을 통해 발견된 경향성을 분석하였다. 논의 부분에서는 연구 결과를 토대로 도농복합도시의 농업 종사군 중노년층과 비농업 종사군 중노년층의 스트레스 주요 원인들을 비교 분석함으로써, 향후 연구에 대한 심층적 함의들을 찾아보고자 하였으며, 이 연구의 기여점과 한계점을 논의하였다.

II. 선행연구 분석

III. 연구 방법

IV. 연구 결과

1. 농업 종사군 및 비농업 종사군 중노년층 스트레스에 관한 워드 클라우드 및 최빈 단어 분석 결과

먼저 스트레스와 관련하여 자주 쓰이는 주요 키워드를 파악하기 위해 단순 단어 출현 빈도에 따른 최빈 명사 100개를 추출하여 워드 클라우드를 생성한 결과는 [그림 1]과 같다. 워드 클라우드에서 볼 수 있듯이 농업 종사군 및 비농업 종사군 모두 일상생활에 지장을 주는 주요 스트레스와 관련하여 ‘가족’, ‘배우자’, ‘마음’, ‘문제’ 등의 단어를 자주 사용하였다. 보다 세부적인 정보를 확인하기 위해 집단별 최빈 명사 30개씩 추려 각 단어별 빈도수에 따라 정렬한 결과는 <표 2>와 같다. <표 2>를 살펴보면, 농업 종사군 중노년층의 경우 농사/농사일, 가족관계, 신체건강 상태나 통증 등 일상 생활 관련 사건에 대한 단어들이 주로 응답된 반면, 비농업 종사군 중노년층의 경우 배우자, 가족, 자녀, 남편, 무릎, 통증, 치료, 입원 등 건강 및 가족과 관련한 단어가 자주 등장한 것은 농업종사군과 유사하였으나 우울, 마음, 갈등, 생각, 걱정, 의견과 같이 주관적 감정이나 심리 상태에 대한 인지에 관련된 단어들이 주요 스트레스 관련 단어로 자주 등장하는 특성이 나타났다. 두 집단의 최빈 단어 분석 결과를 정리해보면 두 집단에서 모두 가족 및 건강 문제와 관련한 단어들이 자주 등장하였으나, 농업 종사군에서는 ‘농사’ 및 ‘농사일’과 같은 주 생업에 관한 스트레스가 자주 보고된 반면, 비농업 종사군에서는 여러 생활사건으로 인해 겪는 심리적 변화와 감정 상태 자체가 스트레스원으로 자주 응답된 것을 볼 수 있었다.

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그림 1

농업 종사군 및 비농업 종사군 중노년층의 스트레스에 대한 워드 클라우드

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표 2

농업 종사군 및 비농업 종사군 중노년층 스트레스에 관한 최빈 단어 30개 목록 및 빈도 수

농업 종사군		비농업 종사군
최빈 단어 목록	빈도 수	최빈 단어 목록	빈도 수
문제	20	문제	154
농사	17	배우자	119
가족	17	코로나	119
스트레스	17	가족	106
마음	17	우울	89
배우자	15	마음	83
코로나	15	자녀	78
통증	15	무릎	76
수술	15	남편	74
피곤	10	통증	73
자녀	10	병원	61
어깨	10	스트레스	60
고통	9	수술	56
날씨	8	건강	52
관계	7	관계	50
걱정	7	갈등	50
시술	7	생각	47
병원	6	치료	40
치료	6	입원	36
건강	6	걱정	34
담석	6	다툼	34
제거	6	의견	32
시간	6	병환	31
결과	5	관절	30
고민	5	생활	30
농사일	5	금전	30
입원	5	사고	28
갈등	5	친구	28
토지	5	확진	24
경계	5	시간	23

2. 농업 종사군 및 비농업 종사군 중노년층 스트레스에 관한 텍스트 네트워크 및 중심성 분석 결과

위에서 정리한 최빈 명사 30개를 대상으로 주요 키워드 간 관계를 분석해보기 위해 Gephi 프로그램을 사용하여 텍스트 네트워크를 시각화한 결과는 [그림 2]와 같다. 텍스트 네트워크는 주요 키워드 사이의 동시 빈출 빈도 및 연관성을 분석해서 관련성이 높은 단어들을 가까이에 배치하고, 연관성이 높을수록 굵은 선으로 표시한다. [그림 2]에서 보면 농업 종사 여부에 상관없이 중노년층 공통적으로 ‘스트레스’, ‘문제’, ‘가족’과 같은 단어들 사이에 연관성이 높게 나타나는 것을 볼 수 있다. 그러나 농업 종사군의 경우 ‘배우자’ 단어는 ‘병원’ 또는 ‘스트레스’ 같은 단어들과 높은 연관성을 보였던 것에 비하여 비농업 종사군의 경우 ‘배우자’ 단어는 ‘의견’ 또는 ‘다툼’ 같은 단어들과 상대적으로 더 높은 연관성을 보여 관계적 어려움이 더 많이 나타나는 등 농업 종사 여부에 따라 세부적인 차이가 관찰되었다.

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그림 2

농업 종사군 및 비농업 종사군 중노년층의 스트레스에 대한 텍스트 네트워크 분석 결과

이번에는 중노년층 스트레스와 관련한 이들 주요 명사들의 연결 중심도, 매개 중심도, 근접 중심도, 고유벡터 중심도를 계산하여 보았다. 주요 단어들을 각각 하나의 점(node)으로 표시하고 단어들 간 연관성을 연결선으로 표현하였을 때, 다른 단어들과 많이 연결되어 있는 단어를 더 중심적인 역할을 하는 단어로 보고 전체 네트워크에서 해당 단어로부터 연결된 이웃 단어들의 수를 바탕으로 중심도를 계산한 수치를 연결 중심도라고 한다. 근접 중심도는 연결 중심도와 비슷하지만, 단어들 간 직접적인 연결거리만 반영하는 연결 중심도와 달리 직접적인 거리 뿐 아니라 간접적인 거리를 모두 계산하여 다른 단어들과 가깝게 연결되어 있는 단어들일수록 높은 수치를 나타낸다. 매개 중심도는 연결 중심도 및 근접 중심도와 달리, 중개자 역할을 많이 하는 단어일수록 중심도가 높은 단어라고 본다. 즉, 전체 네트워크에서 특정 두 단어를 연결하는 가장 짧은 연결선 중에서 해당 단어를 포함하는 연결선의 비중을 수치화한 결과가 매개 중심도 값이다. 그에 비해 고유벡터 중심도는 중심도가 높은 다른 단어들과 해당 단어가 얼마나 연결되어 있는지를 분석하여 해당 단어 자체보다 해당 단어가 연결되어 있는 다른 단어들의 중심도가 높을수록 해당 단어의 중심도 수치가 그에 따라 높아지게 된다. 일반적으로 뉴스기사와 같이 장문의 글을 분석할 경우 매개 중심도 및 고유벡터 중심도가 높게 나타나는 경향이 있으나, 본 연구에서 수집한 문자형 데이터와 같이 짧은 문장으로 대답이 가능한 경우 근접 중심도 및 연결 중심도를 다른 중심도들보다 중요한 결과로 볼 수 있다.

먼저 농업 종사군 중노년층에게서 수집된 데이터를 가지고 주요 단어들의 중심도를 분석한 결과는 <표 3>과 같다. <표 3>을 구체적으로 살펴보면, 농업 종사군 중노년층의 경우 연결 중심도가 가장 높은 단어는 ‘병원’이었으며, 그 밖에 ‘입원’, ‘자녀’, ‘스트레스’, ‘배우자’ 등이 주요 단어로 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 의료 접근성이 떨어지는 농촌지역에서 농업에 종사하는 중노년층에서는 본인 및 가까운 가족의 건강상 문제로 인해 간병 및 돌봄을 제공해야 하는 상황을 마주하는 것과 스트레스 사이에 밀접한 연관이 있었다.

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표 3

농업 종사군 중노년층 스트레스에 관한 주요 단어 중심도 분석 결과

주요 단어	연결 중심도	근접 중심도	매개 중심도	고유벡터 중심도
병원	0.97	0.97	0.05	0.24
입원	0.93	0.94	0.04	0.23
자녀	0.93	0.94	0.04	0.23
스트레스	0.90	0.91	0.02	0.23
배우자	0.86	0.83	0.03	0.22
걱정	0.79	0.83	0.01	0.22
건강	0.79	0.83	0.01	0.22
마음	0.79	0.83	0.01	0.22
문제	0.79	0.83	0.01	0.21
치료	0.76	0.81	0.01	0.21
고민	0.72	0.78	0.01	0.20
농사	0.72	0.78	0.01	0.20
수술	0.69	0.76	0.01	0.19
통증	0.69	0.76	0.02	0.17
가족	0.66	0.74	0.01	0.18
고통	0.66	0.74	0.002	0.19
관계	0.66	0.74	0.002	0.19
농사일	0.66	0.74	0.002	0.19
코로나	0.66	0.74	0.002	0.19
어깨	0.62	0.73	0.01	0.15
갈등	0.59	0.71	0.01	0.14
피곤	0.59	0.71	0.001	0.17
날씨	0.55	0.69	0.0	0.16
결과	0.52	0.67	0.004	0.15
경계	0.48	0.66	0.01	0.12
토지	0.48	0.66	0.01	0.11
시간	0.41	0.63	0.002	0.11
담석	0.38	0.62	0.0	0.09
시술	0.38	0.62	0.0	0.09
제거	0.38	0.62	0.0	0.09

한편, 비농업 종사군 중노년층에게서 수집된 데이터를 가지고 주요 단어들의 중심도를 분석한 결과는 <표 4>와 같다. 농업 종사군에서 나타난 결과와는 다소 다르게, 비농업 종사군 중노년층의 경우 연결 중심도가 가장 높은 단어는 ‘가족’, ‘걱정’, ‘건강’, ‘남편’, ‘다툼’, ‘마음’, ‘문제’, ‘배우자’, ‘병원’, ‘생각’, ‘스트레스’, ‘시간’, ‘자녀’, ‘코로나’로, 신체 건강상의 문제(건강, 병원)뿐 아니라 가까운 가족과의 관계 갈등(가족, 남편, 배우자, 자녀)에 집중된 경향을 보이고 있다. 여기에는 본 연구의 데이터 수집이 코로나 팬데믹 기간 중 진행되었기 때문에 그로 인한 활동 제약과 가족과의 밀착된 생활에서 초래된 갈등 및 스트레스, 그리고 심신상 건강문제 발생으로 인한 부담들이 스트레스와 밀접한 연관을 보인 것으로 나타났을 수 있다. 흥미롭게도, 같은 기간 중 수집된 데이터라 하더라도 농업 종사군 중노년층이 겪는 스트레스와 비농업 종사군 중노년층이 겪는 스트레스의 출처가 확실히 다소 다르게 나타나는 것을 볼 수 있었다. 예를 들면, 두 집단 모두에서 신체적 건강 문제로 인한 스트레스가 중요하게 나타났지만, 비농업 종사군의 경우 농업 종사군에 비해 관계적 문제에서 비롯된 스트레스가 상대적으로 더욱 중심에 위치하는 경향이 크게 나타났다.

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표 4

비농업 종사군 중노년층 스트레스에 관한 주요 단어 중심도 분석 결과

주요 단어	연결 중심도	근접 중심도	매개 중심도	고유벡터 중심도
가족	1.00	1.00	0.002	0.19
걱정	1.00	1.00	0.002	0.19
건강	1.00	1.00	0.002	0.19
남편	1.00	1.00	0.002	0.19
다툼	1.00	1.00	0.002	0.19
마음	1.00	1.00	0.002	0.19
문제	1.00	1.00	0.002	0.19
배우자	1.00	1.00	0.002	0.19
병원	1.00	1.00	0.002	0.19
생각	1.00	1.00	0.002	0.19
스트레스	1.00	1.00	0.002	0.19
시간	1.00	1.00	0.002	0.19
자녀	1.00	1.00	0.002	0.19
코로나	1.00	1.00	0.002	0.19
금전	0.97	0.97	0.001	0.18
수술	0.97	0.97	0.001	0.18
우울	0.97	0.97	0.001	0.18
의견	0.97	0.97	0.001	0.18
입원	0.97	0.97	0.001	0.18
친구	0.97	0.97	0.001	0.18
통증	0.97	0.97	0.001	0.18
확진	0.97	0.97	0.002	0.18
갈등	0.93	0.94	0.001	0.18
관계	0.93	0.94	0.001	0.18
관절	0.93	0.94	0.001	0.18

3. 농업 종사군 및 비농업 종사군 중노년층 스트레스에 관한 토픽 모델링 및 주요 토픽 간 거리 분석 결과

농업에 종사하는 중노년층에게서 수집된 데이터에서 명사, 형용사 및 동사 어근을 추출하고 BERT 기반 토픽 모델링 방법을 사용하여 주요 단어들의 특성에 따라 군집화한 결과는 [그림 3] 및 [그림 4]와 같다. [그림 3]은 농업 종사군 중노년층의 BERT 기반 토픽 모델링 결과이며 [그림 4]는 이러한 BERT 기반 토픽 모델링 결과 나타난 군집들 간의 유사도 등을 분석하여 시각화한 토픽 간 거리 지도(intertopic distance map)이다. 먼저 농업 종사군 중노년층의 스트레스에 관한 주요 단어들의 BERT 기반 토픽 모델링 결과를 살펴보면, 크게 6가지의 주요 주제가 나타났다. 첫 번째 주제(Topic 0)로는 심리적 어려움(예: ‘힘들-’, ‘스트레스’, ‘걱정’)이 날씨와 연관되어 한 군집으로 나타났고, 두 번째 주제(Topic 1)는 가족 간 갈등과 관련된 단어들이 한 군집으로 나타났다. 세 번째 주제(Topic 2)로는 ‘통증’, ‘위염’, ‘질환’ 등 신체적 건강 문제와 관련된 스트레스였으며, 네 번째 주제(Topic 3)로는 ‘죽음’, ‘친구’, ‘사업’, ‘제사’와 같이 큰 환경적 변화나 외부로부터 주어진 부담으로 인한 스트레스였다. 다섯 번째 주제(Topic 4)로 는 ‘아프-’, ‘허리’, ‘마음’, ‘들짐승’, ‘이명’ 등 내·외부의 예측하기 힘든 상황적 스트레스원(stressors)들이 묶였으며, 마지막 여섯 번째 주제(Topic 5)로는 ‘농사’, ‘힘들-’, ‘책임’, ‘옥수수’ 등 농업과 관련한 부담이 한 군집으로 나타나는 것을 볼 수 있었다(그림 3). 이들 여섯 주제별 동시 발생 정도 및 상호 연관성을 분석하여 토픽 간 거리 지도를 그려보면, 날씨와 심리적 적응에 관한 스트레스가 신체적 건강 문제로 인한 스트레스와 상당히 가까운 거리를 보이는 가운데, 이들과 상당히 떨어진 위치에 농업 관련 스트레스, 외부 환경적 변화에서 비롯된 스트레스, 비정상적 심리 상태를 유발시키는 스트레스, 가족 관계 갈등과 관련된 스트레스가 나란히 위치하였다(그림 4).

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그림 3

농업 종사군 중노년층의 스트레스에 대한 토픽 모델링 분석 결과

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그림 4

농업 종사군 중노년층의 스트레스에 대한 주요 토픽 간 거리 분석 결과

다음으로 비농업 종사군 중노년층의 스트레스에 관하여 주요 단어의 BERT 기반 토픽 모델링 결과를 살펴보면, 크게 10가지 군집으로 나타났다. 첫 번째 주제(Topic 0)는 코로나, 아프, 확진, 격리, 양성 등 코로나와 관련한 스트레스였고, 두 번째 주제(Topic 1)로는 입원, 부모, 병원, 병환, 모친 등 부모님의 간호와 관련한 스트레스였으며, 세 번째 주제(Topic 2)로는 통증, 무릎, 관절, 저림, 저하 등 본인의 건강 문제와 관련한 스트레스였다. 네 번째 주제(Topic 3)로는 마음, 자신, 생각, 사고, 시간 등 자신의 삶을 되돌아볼 때 느껴지는 삶의 회환에 관한 단어들이 한 군집으로 묶였으며, 다섯 번째 주제(Topic 4)로는 생계와 관련된 걱정, 여섯 번째 주제(Topic 5)로는 배우자와의 다툼, 일곱 번째 주제(Topic 6)로는 직장에서의 업무와 관련한 갈등, 여덟 번째 주제(Topic 7)로는 가족 간 심각한 갈등에 관한 스트레스로 나타났다. 아홉 번째 주제(Topic 8)와 열 번째 주제(Topic 9)는 둘 다 배우자와 관련이 있었지만, 아홉 번째 주제(Topic 8)의 경우 건강상 이슈가 있는 상황에서 결혼식, 남편, 기분 등 특정 시기에 임시적으로 느끼는 스트레스라면, 열 번째 주제(Topic 9)의 경우 갈등, 남편, 알코올, 중독, 시댁 등 보다 고질적이고 만성적인 문제 상황에서 유발되는 스트레스로 차이가 있었다(그림 5).

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그림 5

비농업 종사군 중노년층의 스트레스에 대한 토픽 모델링 분석 결과

이러한 비농업 종사군 중노년층의 스트레스와 관련하여 BERT 기반 토픽 모델링 결과를 바탕으로 토픽 간 거리 지도를 그려본 결과는 [그림 6]과 같다. 주요 토픽 주제들이 크게 두 그룹으로 뚜렷한 거리 차이를 보이던 농업 종사군의 토픽 간 거리 지도와 달리, 비농업 종사군 중노년층의 열 가지 토픽 주제들은 코로나 관련 스트레스(Topic 0)를 중심으로 하여 아홉 주제들이 각각 비슷하게 거리를 두고 상향형 대각선 구조로 퍼져있는 경향을 보였다. 조금 더 구체적으로 살펴보면 코로나 관련 스트레스를 중심으로 좌측 하단에 부모님 병간호와 관련된 스트레스 (Topic 1)와 특정 시기 임시적 상태로서의 스트레스(Topic 8), 삶의 회한이 담긴 스트레스(Topic 3)가 가까이 나타났으며, 본인의 건강상 문제로 인한 스트레스(Topic 2)는 코로나 관련 스트레스(Topic 0)와는 가까운 위치였지만 다른 토픽 주제들과는 거리상 차이가 있었다. 생계 걱정으로 인한 스트레스(Topic 4)는 다른 토픽 주제들과 가장 멀리 떨어져 상대적으로 독자적인 위치를 보였다. 반면, 직장에서의 업무 관련 스트레스(Topic 6)는 배우자와의 신경전으로 인한 스트레스(Topic 5) 및 가족 간 다툼으로 인한 스트레스(Topic 7), 알콜 중독 같은 고질적인 가족 관련 문제로 인한 스트레스(Topic 9) 사이에 각각 비슷한 거리를 보이며 중간에 위치하였다(그림 6).

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그림 6

비농업 종사군 중노년층의 스트레스에 대한 주요 토픽 간 거리 분석 결과

V. 논의

지금까지 우리나라 도농복합지역에 거주하는 중노년층을 대상으로 수집한 스트레스 관련 개방형 문자 응답을 농업 종사 여부에 따라 텍스트 마이닝 방법으로 분석한 결과를 살펴보았다. 분석 결과, 농업 종사 여부별 여러 특성들이 발견되었으며, 농업 종사 여부에 상관없이 공통적으로 나타나는 것처럼 보이는 특성들도 좀 더 면밀히 살펴볼 때 세부적인 부분에서 다소 차이를 보였다.

농업 종사 여부에 따라 크게 다르게 나타난 부분을 먼저 살펴보면, 농업에 종사하는 우리나라 중고령층의 경우 ‘농업’, ‘농사일’이 일상생활에 지장을 주는 상당히 큰 스트레스원으로 작용하고 있었다(그림 1). 미국의 국립산업안전 보건연구소(The National Institute for Occupational Safety and Health; NIOSH, 2023)에 따르면 농업·산림업·어업· 축산업은 직업 수행 중 치명적인 부상을 입을 확률이 가장 높은 직군으로 보고된다. 2021년 기준 미국에서 모든 산업을 막론하고 전일제 근로자 인구 100,000명당 직업 수행으로 인해 치명적인 부상을 입을 확률은 평균 3.6명 수준이었으나, 농업·산림업·어업·축산업 전일제 근로자의 경우 인구 100,000명당 직업 수행 중 치명적인 부상을 입을 확률은 평균 20명 수준으로 전체 부상 확률 대비 5.55배 이상 높았다 (U.S. Bureau of Labor Statistics, 2023). 트랙터 전복이나 도로 위 충돌 등 교통사고는 농업 종사자의 사망 사고에서 주요 원인이며, 화물 및 장비로 인한 사고, 충돌, 낙상, 미끄러짐, 덫에 걸림 등 역시 농업 종사자의 사망을 야기하는 원인이었다(NIOSH, 2023). 특히 이러한 농업 종사자의 사망사고 중 약 2/3(65%)는 55세 이상 중고령층에서 일어나, 나이가 많아질수록 일하는 중에 심각한 사고를 당할 위험이 높았다(NIOSH, 2023). 농업 종사자가 농사와 관련하여 겪는 심각한 부상 및 사망 위험은 비단 해외에서만 해당되는 것이 아니다. 우리나라 농촌진흥청(2023)의 ‘2023 농작업 안전재해 주요통계’에 따르면 2022년 한 해 동안 농업 활동으로 발생한 질병 때문에 1일 이상 농사일을 못하거나 의료기관에 방문해야 하는 상황이 100명 중 5.3명 수준으로 발생하였으며, 2017-2021년간 농번기인 5월과 10월에 농업기계 관련 사고가 가장 빈번히 일어났고, 2017-2022년간 농산업 근로자의 재해율(전체: 0.65%, 농업: 0.81%) 및 사망률(전체: 1.10‱, 농업: 1.43‱)이 전체 근로자보다 좀 더 높은 것으로 나타났다. 2016년 지역사회건강조사 원시자료를 사용하여 농업인과 비농업인의 사고 경험률 및 건강 관련 삶의 질을 비교한 이현경 외(2019)의 연구에 따르면, 비농업인의 연간 사고 경험률은 7.8%이지만 농업인의 연간 사고 경험률은 9.9%로 더 높고, 연간 사고 경험이 있는 비농업인의 건강 관련 삶의 질보다 연간 사고 경험이 있는 농업인의 건강 관련 삶의 질이 더 유의하게 낮았다(p<.001). 남녀를 막론하고 우리나라 농업인의 직무 스트레스는 피로와 밀접한 정적 관련이 있으며 장기적으로 신체적 건강 상태에 부정적인 영향을 미친다(이기현 외, 2011). 본 연구의 분석 결과 텍스트 네트워크 그래프(그림 2)에서 보면, ‘농업’은 '걱정', '치료', '코로나', '피곤' 등의 단어들과 연관성이 있고 ‘농사일’은 '관계', '날씨', '고통' 등의 단어들과 연관성이 있는 것으로 나타나는데, 이를 통해 볼 때 신체적 노화로 예전보다 쉽게 피로를 느끼게 된 중노년층이 연구 조사 기간이었던 코로나19 팬데믹 중 농사일로 신체적으로나 심리적으로나 큰 스트레스를 경험하며 이로 인한 더 큰 부상 위험에 노출되었을 것임을 유추해 볼 수 있다.

본 연구에서 수집한 개방형 응답에서 농업에 종사하는 중노년층에게서만 발견되는 또 다른 특징으로 ‘날씨’라는 단어가 있었는데, 이 역시 흥미로운 결과로 해석해 볼 수 있다. 농촌 지역사회의 정신건강을 연구한 Garrett-Wright et al.(2023)에 따르면, 날씨는 기본적으로 농사짓는 개개인이 어떻게 통제할 수 없는 특성을 지닌 것이라 농업 종사군의 스트레스를 유발하는 주요 원인이 될 수 있다. 농업에 종사하는 중노년층에게 날씨로 인한 스트레스는 전 세계적으로 증가하는 환경오염 및 지구 온난화 등 기후 변화를 고려해 볼 때 앞으로 계속될 것이며, 얼마나 빠르게 어떻게 진행될지 아무도 정확히 알 수 없다는 그 특징으로 인해 날씨가 스트레스에 미치는 영향은 더욱 심각해질 것으로 예상된다. 본 연구의 분석 결과, ‘날씨’가 다른 단어들과 보이는 관련성은 텍스트 마이닝 세부 분석 방법에 따라 조금씩 다르게 나타나기도 하였는데, 예를 들면, 명사만 대상으로 분석한 텍스트 네트워크 그래프 (그림 2)에서 ‘날씨’는 ‘피곤’ 및 ‘농사’ 단어와 가까운 관계인 것으로 나타났지만, 동사와 형용사 어간까지 포함하여 분석한 BERT 기반 토픽 모델링의 군집별 소속 단어들 그래프(그림 3)와 토픽 간 거리 지도(그림 4)에서는 농사짓는 상황과 관련된 단어들보다 오히려 상당히 높은 수준의 스트레스를 내포하고 있는 ‘힘들-’, ‘스트레스’, ‘걱정’, ‘고통’ 등 심리적인 어려움을 표현하는 단어들과 같은 군집에 속하는 것으로 나타났다. 더 많은 자료와 후속 조사가 필요하겠지만, 이러한 결과에 관해서는 농업에 종사하는 중노년층이 자주 겪는 업무상 질병과 관련지어 생각해 볼 수 있다. 농촌진흥청 국립농업과학원(2023)에 따르면, 2021년 조사 당시 농작업 관련 질병을 겪는 우리나라 농업인들 가운데 80.7%가 2021년 이전에 해당 질병이 발생한 것으로 나타난다. 이 중 1일 이상의 휴업을 경험하게 된 농작업 관련 질병을 세부질환별로 분석해 보면 근골격계 질환이 96.5%로 압도적인 다수를 차지하고 있다(농촌진흥청 국립농업과학원, 2023). 본 연구의 조사 결과에서 ‘날씨’로 스트레스를 받는 중노년층의 경우 그것이 ‘농사’라는 특정 상황과 관련된 단어들보다 오히려 ‘힘들-’, ‘고통’과 같은 신체적, 심리적 통증과 더욱 높은 관련성을 보인 데에는 바로 이 퇴행성 관절염과 같은 근골격계 질환의 경우 다른 순환기계 질환이나 종양성 질환 등과 달리 날씨가 좋지 않을 때 그 통증이 더욱 심해지기 때문에 이러한 결과가 나오지 않았을까 예상된다. 토픽 간 거리 지도에서 역시 날씨와 관련된 스트레스 단어들은 신체상 건강 문제에 관련된 스트레스 군집과 가장 가까이 위치해 있었다.

그에 비해 비농업 종사군 중노년층에게서는 ‘마음’, ‘자신’, ‘생각’, ‘사고’, ‘시간’ 등과 같이 심리적 반추와 관련된 단어들이 두드러지게 나타나는 특징을 볼 수 있었다. 농업 종사군의 스트레스에 관한 개방형 응답에서는 스트레스원 이 ‘농사’, ‘날씨’ 등 외부로부터 유발된 특정 상황이나 일에 관련된 단어들이었던 데 반하여, 비농업 종사군의 스트레 스와 관련된 개방형 응답에서는 자신의 심리적 내면에 집중하여 상당히 높은 스트레스를 경험하는 표현들이 자주 등장하였다. 이러한 결과는 농업 종사군의 응답과 명확한 차이를 보인 현상이다. 사실 농업 종사군에서 이러한 응답이 보이지 않은 것에 대해서는 농업 종사군은 전혀 이런 스트레스가 없어서인지, 아니면 있더라도 인식하기 어려운 문화적 특성 때문인지, 여기에 대해서는 좀 더 연구가 필요하다. 60세 이상 농촌노인의 자살이해력을 연구한 안순태 외(2021)에서 볼 수 있듯이 농촌 노인들의 경우 자신의 우울이나 자살 징후를 알아차린다 하더라도 그 증상을 명확히 구분하지 못하고 이러한 증상을 ‘나이탓’으로 여기는 특성이 있기 때문이다. 중노년기 가족간병과 우울의 관계를 분석한 이진경 외(2024)에서도 도시지역 가족 돌봄자에 비해 농촌지역 가족 돌봄자의 우울 수준이 낮게 나타났는데, 이러한 결과에 대해 해당 연구에서는 도시 지역에 비해 가족 생활에서의 부양, 독립적인 생활의 희생과 같은 요소가 가족 우선주의 문화를 따르는 농촌에서는 상대적으로 우울 위험요인으로 영향을 미치지 않았을 수 있다고 해석한 바 있다. 농촌지역에 거주하는 중노년층이 스트레스, 우울과 같은 주관적인 정서, 감정을 도시지역에 거주하는 중노년층에 비해 낮게 인식하는 경향이 과연 농촌의 집단주의적 문화 속에서 자신의 심리적 스트레스를 자연스러운 노화현상으로 인식하는 것인지, 아니면 농촌에서 더 요구되는 관계중심적인 역할을 수행해야 하는 환경 속에서나 폭우, 냉해 등 자신이 통제하기 어려운 농업 요건에 순응하며 대처하고 살아온 농촌 지역의 생활 문화 속에서 개인의 심리 상태에 대한 민감성이 충분히 발현되지 못하는 것인지 확언할 수 없으나, 도농복합지역 중노년층의 정신건강 지원방안 모색을 위해서는 우리나라 농촌지역 중노년층의 이러한 점을 감안하여 좀 더 면밀한 후속 연구가 필요하다.

또다른 한편으로, 농업 종사군에 비해 비농업 종사군 중노년층의 우울 위험이 더 높게 나타난 연구 결과는 비단 우리나라에서만 발견되는 것이 아닌 것으로 보인다. 체계적인 문헌 고찰 및 메타 연구의 방법을 사용하여 전 세계 60세 이상 중노년층 우울증과 관련해 도시 지역과 농촌 지역을 비교 분석한 Purtle et al.(2018)에 따르면, 연구들마다 약간의 차이는 있지만 선진국의 경우 농어촌 지역에 거주하는 중노년층 대비 도시 지역에 거주하는 중노년층의 우울증 유병률이 약 1.44배(pooled OR=1.44, 95% CI=1.10~1.88) 더 높은 경향이 있었다. 비농업 종사군 중노년층의 경우 은퇴 후 시간적 여유가 많아지고 혼자 집에서 보내는 시간이 늘어나게 되는데, 본 연구의 분석 결과에서 보이듯이 홀로 이러한 생각을 할 때 자신의 삶을 긍정적으로 반추하며 정신건강에 유익한 시간을 보내기보다 아직 소화되지 않은 감정들과 해결되지 않은 문제들, 앞으로 닥쳐올 미래에 대한 걱정들로 인해 스트레스를 경험할 위험이 더 높이 관찰되는 점은 우려할만한 부분이다. 고령인구 증가에 따라 노년기 우울증 및 정신건강 문제를 경험할 확률이 높아지면서 전 세계적으로 중노년층을 대상으로 한 심리적 중재 프로그램의 효과를 분석한 연구들이 많아지고 있는데, 이러한 중재 프로그램의 심리적 효과들을 체계적 문헌 고찰 및 메타 연구로 연구한 최근의 선행연구들에 따르면 중노년층 대상 심리적 중재 프로그램은 스트레스를 감소시키고 우울 위험을 낮추는 등 정신건강에 긍정적인 효과를 가져올 수 있는 것으로 보고되고 있다(Cremers et al., 2022; Tam et al., 2021). 일례로, 회상 기반 중재 프로그램(reminiscence-based intervention)은 치매가 있는 중노년층 뿐 아니라 인지장애가 없는 중노년층의 심리적 안녕에 긍정적인 영향을 미쳐 우울 위험을 낮추고 삶의 만족도를 높이는 데 유의한 효과가 있는 것으로 나타났으며 (Tam et al., 2021), 인터넷 기반 인지행동치료(internet cognitive-behavioral therapy; iCBT)와 독서치료(bibliotherapy)의 경우 저강도(low-intensity)로 제공되는 중재 프로그램이어도 경증에서 중증도의 정신건강 문제를 갖고 있는 중노년층의 심리적 안녕을 증진시키는 데 유의한 효과를 보였다(Cremers et al., 2022). 우리나라에서도 특히 도시지역 중노년층을 대상으로 지나간 과거의 삶과 현재 자신의 모습, 그리고 앞으로 다가올 자신의 삶을 더 포용력 있고 발전적으로 바라볼 수 있도록 돕는 정신건강 보호 프로그램들의 개발 및 지원이 더욱 필요하다.

비농업 종사군 중노년층의 경우 관계적인 어려움 또한 자주 나타났는데, 예를 들면 일상 생활에 지장을 주는 스트레스에 대한 응답에서 ‘직장’, ‘관리자’, ‘동료’, ‘업무’, ‘상사’ 등의 단어들과 같이 직장 내 인간관계에 기반한 스트레스가 두드러지게 나타났다(그림 5). 선행연구들(권미형, 오지현, 2020; 조옥희, 임종미, 2021)에 따르면, 직무 스트레스는 중년기 여성뿐 아니라 남성에게도 갱년기 증상을 악화시켜 갱년기 이후의 만성질환 및 신체건강문제 발생 위험을 높일 수 있다. 도시지역의 감정 노동자들을 대상으로 직무 스트레스와 우울증 간의 연관성을 분석한 선행연구(장준호 외, 2020)에서 직무요구(OR=3.06, 95% CI=1.99~4.72) 및 직장문화(OR=1.88, 95% CI = 1.19~2.97)로 유발되는 직무 스트레스는 우울증 위험을 유의하게 높이는 주요 위험 요인으로 나타난 바 있다. 계약 기반의 개인주의적 직장 문화가 보편화된 서양과 달리 우리나라의 경우 자본주의 사회 아래 이윤 추구를 목적으로 존재하는 직장 안에서 업무와 무관한 집단주의, 지역주의, 혈연주의적 문화로 인해 때때로 조직 관리체계 및 직장 문화가 비합리적이고 권위적으로 운영됨에 따라 상당히 큰 직무 스트레스를 받는 것으로 나타나는 특징이 있다(장세진 외, 2005). 이에 따라 서양에서는 멘토 역할을 하는 상사의 존재가 직무 스트레스를 낮춰주는 보호 요인으로 나타나기도 하지만, 우리나라에서는 상사 및 관리자가 직장 내 관계 갈등을 야기하는 주요 대상으로, 직무 스트레스를 유발하는 위험 요인으로만 나타나는 경향이 있었다(장세진 외, 2005). BERT 기반 토픽 모델링으로 개방형 응답을 분석한 본 연구 결과에서도 직장에서의 업무, 상사 및 관리자 및 동료와의 관계 갈등은 비농업 종사군 중노년층에게 주요 스트레스원으로 나타나는 것을 볼 수 있었다.

한편, 워드 클라우드(그림 1)에서 보는 바와 같이 ‘가족’과 관련된 부분은 농업 종사군과 비농업 종사군 모두에게 서 공통되게 우리나라 중노년층의 일상을 위협하는 스트레스원으로 중요하게 발견되었다. 그러나 좀 더 자세히 집단별 토픽모델링 결과(그림 3-그림 6)를 살펴보면 농업 종사군과 달리 비농업 종사군의 경우 가족과 관련된 주요 스트레스 토픽이 특정 하나의 군집으로 묶이지 않고 여러 군집에 걸쳐 나타남을 볼 수 있었다. 즉, 그림 5에서 보듯이, 비농업 종사군의 경우 가족 관계 간 갈등으로 대표되는 하나의 군집 이외에도 흡연 등 평소의 건강 관리에 관한 가족의 잔소리와 같은 일상적인 수준에서부터 가족 간병과 관련된 스트레스, 알코올 중독과 관련된 스트레스 등 만성적으로 심각한 수준에 이르기까지 상당히 다양하게 나타나고 있었다. 이와 같은 결과는 농촌 노인들의 경우 부모-자녀 간 결속 유형보다 이웃 및 지역 공동체와의 접촉 및 친밀감이 삶의 만족도를 높이는 데 더 유의하게 나타나는 반면, 도시 노인들의 경우 부모-자녀 간 가족 결속 유형이 노인의 삶의 만족도를 높이는 데 매우 유의한 영향을 미친다는 선행연구(김명일, 김순은, 2019)와 같은 맥락에서, 그만큼 비농업 종사군 중노년층의 경우 가족의 영향을 크게 받는 경향이 있는 것으로 해석해 볼 수 있다. 농업에 종사하는 중노년층의 경우 그렇지 않은 중노년층보다 일반적으로 성인 자녀와 떨어져 노인만 생활하는 경우가 많고 오랫동안 같은 지역 내 거주한 이웃들 또는 친구들 과 사회적 유대를 쌓을 수 있는 기회가 더 많은 환경이다. 나이가 들수록 스트레스에 반응하는 HPA축의 기능이 떨어져 같은 수준의 스트레스에 노출되더라도 신체적으로 부정적인 영향을 더욱 크게 받는데(Gaffey et al., 2016), 이웃 및 친구와 같이 주변 가까운 사람들로부터 받는 사회적 지지는 회복탄력성을 높이는 중요한 보호요인이 된다 (McKibbin et al., 2016). 본 연구의 결과는 농업 종사군 중노년층에 비해 비농업 종사군 중노년층이 가족 관계로 인한 스트레스에 더욱 취약할 수 있음을 시사한다. 최근의 선행연구(김유진, 2022)는 취약노인의 지역사회 내 건강한 독립 생활을 지원하여 장기요양 진입을 최대한 늦추고자 제공되는 우리나라 노인맞춤돌봄서비스 현장에서 보았을 때 실제 노인의 삶에서 가족이 차지하는 비중이 상당히 큼에도 불구하고 노인 개인이 아닌 노인의 가족에 대한 정책적 고려가 매우 부족함을 보고한 바 있다. 도시 지역에서 신체적 건강 문제를 지닌 중노년층이나 가족 간병 문제로 고통받는 중고령층 대상 지원 정책(임희영, 양민희, 2022; 최정규 외, 2021; 황지원, 정수창, 2023)은 이제 겨우 정책적 지원 필요성에 대한 논의가 진행되고 있는 상태이다. 그런데 일상생활을 심각하게 침해하는 알코올 중독이나 장시간 발전된 부모-자식 간 심각한 관계 갈등과 같이 만성적인 가족 문제는 여전히 아직도 사적인 영역이 라는 인식이 있어 해결이 요원하다. 가족 내 이슈로 일상생활에 지장을 미칠 만큼 스트레스를 경험한다는 중노년층 의 응답이 상당히 많다는 것을 볼 때, 독립적인 생활 영위가 불가능할 만큼 노년층의 건강 문제가 심각해질 때까지 개별 가족의 문제로 방치하기보다는 어떻게 하면 조금이라도 중노년층이 독립적으로 생활할 수 있고 무엇인가를 할 수 있을 때 본인에게나 본인의 가족에게나 좀 더 나은 쪽으로 스트레스를 해소하고 관계적 측면에서 긍정적인 변화를 유도할 수 있을지 사회적 예방 차원에서 상담 및 교육 서비스가 제공될 수 있도록 고려할 필요가 있다.

다음으로, 중노년층의 주요 스트레스원으로 흔히 언급되는 ‘신체적 건강’과 관련하여 살펴보면, 그림 1에서 보는 바와 같이 본 연구에서 수집한 개방형 문제 데이터에서도 가족과 관련된 단어들 다음으로 ‘통증’, ‘병원’, ‘수술’ 등 신체적 건강 문제와 관련된 단어들이 다수 등장하는 것을 볼 수 있었다. 그러나 농업 종사 여부에 따라 신체적 건강 문제와 관련된 스트레스가 세부적으로 나타나는 경향은 다소 다른 양상을 보였다. 예를 들어, 농업 종사군과 비농업 종사군의 토픽 모델링 결과(그림 3과 그림 5)를 비교해 보면, 농업 종사군의 경우 신체적인 어려움을 호소하는 단어들은 ‘통증’, ‘위염’, ‘질환’, ‘관절염’, ‘발병’ 등의 단어들과 묶이기도 하지만(Topic 2), ‘아프’, ‘허리’, ‘마음’, ‘들짐승’, ‘이명’ 의 단어들로 묶이거나(Topic 4) ‘농사’, ‘힘들’, ‘옥수수’, ‘책임’, ‘쌓이’의 단어들로 묶이는 등(Topic 5) 여기저기 일상적인 생활을 영위하는 데 지장을 주는 스트레스원으로 등장하는 것을 볼 수 있다. 그러나 비농업 종사군 중노년층의 경우 신체적 건강상 어려움과 관련된 단어들은 ‘통증’, ‘무릎’, ‘관절’, ‘저림’, ‘저하’ 등의 단어들과 한 토픽(Topic 2)으로 묶이지 않으면 ‘코로나’, ‘아프’, ‘확진’, ‘격리’, ‘양성’ 등 코로나 바이러스 전염과 관련된 주제 (Topic 0), ‘문제’, ‘생계’, ‘걱정’, ‘해결’, ‘건강’ 등 경제적 생계 문제와 관련된 주제(Topic 4), ‘건강’, ‘기분’, ‘남편’, ‘결혼식’, ‘상태’와 관련된 주제(Topic 8) 등 보다 특수한 조건 또는 상황 아래에서 발생하는 스트레스와 밀접하여 농업 종사군에게서 관찰된 것과는 다소 다른 경향을 보였다. 이러한 집단별 차이는 사실 농촌지역의 경우 도시 지역에 비해 의료시설 부족 및 인력 부족, 교통 불편, 의료비 부담, 정보 부족 등 여러 이유로 의료서비스 접근권이 상당히 떨어져 불편함을 겪고 있는 현실(한대성, 2023)과 관련지어 생각해볼 수 있다. 1998년부터 2018년까지의 우리나라 종단 데이터를 분석한 선행연구(전희정, 강승엽, 2021)에 따르면 1998년, 2008년, 2018년 세 시점 모두에서 일관되게 저사망률 군집지역은 수도권 및 대도시 지역을 중심으로 나타나는 반면 고사망률 군집지역은 비수도권 소외 지역에서 나타나는 경향이 있었다. 이를 통해 볼 때, 본 연구 결과 역시 농업 종사군 중노년층의 경우 신체적 건강 관련 스트레스 단어들은 일상생활과 좀 더 밀접하게 관련되어 나타나는 반면 비농업 종사군 중노년층의 경우 코로나에 감염되어 격리가 필요하거나, 경제적으로 생계 유지가 어렵거나, 자녀를 혼인시켜야 하는 등 좀 더 특수한 상황에서 신체적 건강 관련 스트레스를 도드라지게 느끼는 것으로 유추해 볼 수 있다.

참고로, 본 연구가 수행된 시기는 사회적으로 한 번도 경험해보지 못했던 여러 변화들을 급속하게 마주해야 했던 코로나19 팬데믹 시기였다. 얼핏 보면 ‘코로나’ 단어는 농업 종사군과 비농업 종사군 두 집단 모두에서 최빈 명사 30개에 포함될 만큼 주요 스트레스원으로 보인다(표 1). 그러나 <표 1> 및 [그림 1]을 좀 더 세부적으로 살펴보면, ‘코로나’ 단어가 차지하는 비중은 농업 종사군에서보다 비농업 종사군 중노년층의 스트레스 응답에서 훨씬 높게 나타났다. 농업에 종사하지 않는 중노년층의 경우 ‘코로나’는 ‘우울’, ‘마음’, ‘걱정’, ‘가족’ 등 일반적으로 스트레스와 관련된 다른 최빈 단어들과 굉장히 밀접한 연관성을 보였지만(그림 2), 농업에 종사하는 중노년층의 경우 ‘코로나’는 ‘농사’, ‘문제’, ‘피곤’ 등의 몇몇 단어들과 연관성이 있을 뿐 스트레스 관련 다른 최빈 단어들과 긴밀하게 연결되는 단어가 아니었다(표 2). 토픽 모델링 결과를 보면 이러한 집단 간 차이가 더욱 두드러지게 나타난다. 농업 종사군의 경우 ‘코로나’ 단어가 최빈 단어에 속하긴 했지만, 이 단어는 어느 특정 토픽에도 속하지 않는 단어로 분류되어 다른 주요 단어들과 특정 토픽 주제를 형성하지 않았다(그림 4). 그러나 비농업 종사군의 경우 ‘코로나’ 단어는 ‘아프-’, ‘확진’, ‘격리’ 등의 단어들과 함께 하나의 중요한 토픽 군집(Topic0)을 이루는 것을 볼 수 있으며, 다른 토픽 군집들보다 가장 크게 중앙에 위치하여 다른 토픽 군집들이 코로나 관련 토픽 주위를 두르고 있었다(그림 6). 전 세계적으로 코로나19 팬데믹 기간 중 도농지역별 차이를 보고한 선행연구들은 꽤 있었는데, 크게 도시지역에 거주하는 경우 코로나19로 일상생활에 지장을 더 많이 받고 더 높은 외로움과 부정적인 감정을 경험하였다는 결과 (Fuller & Huseth-Zosel, 2022; Greteman et al., 2022)와 농촌지역에 거주하는 경우 코로나19로 인한 외로움과 가족 간병 부담이 더 커졌다는 결과(Cohen et al., 2021; Van Beek & Patulny, 2022)가 혼재하여 나타난다. 본 연구의 결과는 이 중 도시지역에 거주하는 사람들에게 심리적으로 더 큰 스트레스원이 되었다는 쪽(Fuller & Huseth-Zosel, 2022; Greteman et al., 2022)으로 보인다. 농촌성(rurality)이 팬데믹 초기 사회적 거리두기 기간 중 노년층의 우울감에 미치는 영향을 분석한 Fuller와 Huseth-Zosel(2022)에 따르면, 노년층이 느끼는 우울감은 코로나19 팬데믹 기간 중 대체적으로 증가하는 경향을 보였지만 여기에는 상당히 큰 편차가 존재하며, 농촌 지역에 거주하는 노년층일수록 대체적인 사회관계망이 넓어 외로움이 덜 한 것으로 보고된 바 있다. 비단 중노년층에 국한되지 않고 18세 이상 100세 이하의 4,000명 이상 표본을 대상으로 조사한 Greteman et al. (2022)의 연구에서도 도시지역의 거주자가 농촌지역의 거주자보다 훨씬 더 일상생활의 변화를 많이 겪고, 더 부정적인 감정을 보고하는 경향이 있었다. 이렇게 농업 종사 여부에 따라 코로나 관련 반응이 상당히 다르게 나타난 연구 결과들은 비단 코로나 19 팬데믹 상황에서만 나타나는 것으로 국한시켜 볼 것이 아니라, 농업 종사군과 비농업 종사군이 맺는 사회적 관계망 및 기본적인 의료·복지 인프라, 생활 패턴에 차이가 존재하며 이러한 생활 환경의 차이는 예상치 못한 위기 상황에 처하게 되었을 때 이들의 스트레스 대처 수준 및 전략 또한 매우 다르게 나타날 것임을 예측하는 자료로 활용되어야 훨씬 더 적절할 것이다. 앞서 위에서 비농업 종사군 중노년층 집단에서 직장 생활을 할 때에나 자신의 일생을 되돌아볼 때 심리적으로 더욱 큰 어려움을 겪고 있는 것으로 나타난 것과 종합하여 살펴볼 때, 본 연구의 결과는 도심속 피상적 인간관계 속에서 비농업 종사군 중노년층이 물질적으로는 농업 종사군보다 좀 더 풍족할지언정 정신적으로는 스트레스에 더욱 취약한 환경에 노출될 수 있음을 시사한다. 이는 즉, 우리 사회에서 관계적 복지가 비단 의료 및 복지 서비스 공급이 부족한 농촌 지역에서뿐 아니라 도시 지역에서도 중요한 전략으로 고려될 필요가 있음을 드러낸다.

이상과 같이 본 연구에서 나타난 결과들을 종합해 볼 때, 정신건강 및 지역사회의 복지문제를 해결하는 대안으로서 사람과 사람과의 관계적 문제의 해결에 초점을 두는 ‘관계적 복지(relational welfare)’의 필요성(Cottam, 2018; Heimberg & Ness, 2021; 정무권, 2024)을 다시 한 번 확인할 수 있었다. 지금까지 복지정책에서 일반적인 서비스 제공방식은 지역사회 정신건강 및 건강 일반, 다양한 사회복지서비스 제공체계의 수월한 관리를 위해 국가가 획일적, 일방적, 통제적으로 서비스를 공급하는 방식이었으나, 이러한 방식은 지역마다 계층마다 다양한 복지수요를 충족시키는데 효과를 보지 못하고 항상 부족한 수준으로 제공되는 한계점에 주목하여, 최근 관계적 복지에 대한 관심이 증가하고 있다(Cottam, 2018). 관계적 복지를 지지하는 입장에서는 기존의 국가 위주의 획일적 복지서비스 제공 방식이 일시적으로 긴급한 욕구를 충족시켜주는 데에는 도움이 될 수 있지만, 궁극적으로 서비스를 받는 개개인이 자신의 문제해결을 위한 회복력을 갖추지 못하고 문제가 지속적으로 반복되거나 악화되는 결과를 가져오게 한다고 비판한다. 진정한 지역사회의 문제해결은 지역사회 내 사람 간의 상호적 네트워크를 강화하는 정책 프로그램을 마련하고 지역사회 내 관계 중심적인 인프라의 구축을 통해 개개인이 고립되지 않고 상호간 서로 다름을 인정하고 어려움을 소통할 수 있는 기반 위에서 스스로 자신의 문제를 해결할 수 있는 회복력을 키우는 데에 있다고 본다. 예를 들어, 가족 간의 관계가 서먹하거나 자녀들이 모두 타지에 나가 있어 공간적으로 고립된 중노년층이 어려움에 처했을 때 마을조직이나 거주 동네의 지역복지서비스 및 정신건강전달체계와 긴밀한 관계를 맺으며 필요한 서비스를 받을 수 있는 한편으로 자신의 일상생활 속에서 지역 주민들 간의 관계성을 회복하는 사회적지지 네트워크를 구축할 수 있다면, 비록 예상치 못한 스트레스 상황을 마주하였을 때에라도 훨씬 더 자주적이고 건강하고 긍정적인 삶의 질을 경험할 수 있을 것이라고 보는 것이다. 본 연구에서 비농업 종사군 중노년층이 겪는 관계적 어려움이 더욱 크게 나타났음을 고려해 볼 때, 이러한 관계적 복지에 입각한 지역사회 내 접근방식은 비단 농촌지역 뿐 아니라 도시지역에서도 각각의 지역적 맥락에서 필요에 따라 다양하게 적용될 수 있을 것이라 예상된다.

한편, 본 연구의 한계점으로는 다음과 같은 점들을 고려해 볼 수 있다. 첫째, 본 연구에서 분석된 중노년층 스트레스 관련 개방형 응답은 2021년 3월부터 2023년 3월까지 수집된 자료로, 전 세계적으로 유래 없는 코로나19 팬데믹 이라는 특수한 상황 속에서 직·간접적인 영향을 받은 응답이었다. 둘째, 본 연구에서 사용된 표본 중 농업 종사 집단은 35명에 불과하였으며, 전체 230명 역시 우리나라를 대표하는 전국 규모의 층화 추출 표본이 아니므로 이 역시 본 연구 결과를 일반화하는 데 주의가 필요하다. 물론 본 연구에서 이루어진 데이터 분석은 230명 연구참여자 수준이 아니라 이들에게서 장기간에 걸쳐 수집된 1,703건의 데이터 수준에서 이루어졌으나, 비농업종사군 195명에게서 얻어진 1,482건에 비해 농업종사군 35명에게서 얻어진 221건의 데이터는 상대적으로 적은 양이었다는 한계가 있었다. 텍스트 마이닝 방법 자체가 빅데이터를 분석하는 데 강점을 가지고 있음을 고려할 때, 향후 다양한 집단에서 보다 많은 개방형 텍스트 응답을 받아 분석해 볼 수 있다면 본 연구에서 발견된 결과와 비교해 본다든지 하여 훨씬 다채롭고 유용한 자료를 얻을 수 있을 것이다. 셋째, 본 연구는 개방형 데이터 수집 방식이라는 강점이 있음에도 불구하고 기본적으로 본 연구에서 사용한 텍스트 문자 바탕의 데이터 수집 방식은 담화(말)를 바탕으로 한 데이터 수집 방식에 비해 초졸 이하의 교육수준이 낮은 계층이나 시력 저하 등 신체적 장애가 있는 대상의 접근성을 떨어뜨릴 수 있다. 실제로 본 연구에 참여한 연구참여자들 중에 개방형 방식의 본 주간 조사에 대한 만족도는 높았으나 눈이 침침하다든지 일일이 문자를 찍기 귀찮다는 이유로 말로 녹음해서 보낼 수 없냐고 문의를 한 참여자들도 있었다. 본 연구에서는 기술적 한계로 인해 시도하지 못했지만 현재 스마트폰 메신저에서도 가능한 언어→문자로의 자동 치환 기술을 적용하여 연구용 데이터 수집 앱을 개발할 수 있다면 훨씬 다양한 사회경제적 배경 및 신체건강 상태를 가진 중노년층 연구참여자로부터 더 많은 양질의 데이터 수집이 가능할 것으로 예상된다.

이러한 한계점에도 불구하고, 본 연구는 기존의 연구에서 간과되기 쉬운 농업 종사군 중노년층 및 비농업 종사군 중노년층의 정신건강에 밀접한 영향을 미치는 스트레스와 관련하여 약 2년여의 긴 시간 동안 개방형 응답을 수집하여 분석함으로써 연구자의 의도에 제한된 틀을 벗어나 보다 더 연구참여자의 실제 경험을 드러내는 데 적합한 다양한 스트레스원을 탐색하였다는 점에서 중요한 의의를 지닌다. 우리나라 비수도권 도농복합지역에 거주하는 중노년층의 경우 일상생활에 지장을 미칠 만큼 큰 스트레스원은 농업 종사 여부에 따라 그 종류 및 세부 양상에서 여러 차이를 보일 수 있다. 보다 더 심층적인 후속 연구들을 통해 날로 늘어나고 있는 우리나라 중노년층의 정신건강에 도농지역 간 특성을 고려하여 실질적으로 긍정적인 영향을 줄 수 있는 지역사회 기반 보건·복지 정책들이 늘어나기를 기대한다.