디지털 세대의 자기 대화(Self-talk)와 응원 메시지(Pep-talk): 모바일을 통한 기분 조절과 정서적 안녕

Digital Youth's Self-talk and Pep-talk: Mood Regulation via Mobile Media and Emotional Well-being

Article information

J Korean Acad Fundam Nurs. 2022;29(3):337-349
Publication date (electronic) : 2022 August 31
doi : https://doi.org/10.7739/jkafn.2022.29.3.337
1)Professor, Department of Communication and Media, Ewha Womans University, Seoul, Korea
2)Research Professor, Ewha Institute for Age Integration Research, Seoul, Korea
1)이화여자대학교 커뮤니케이션미디어학부 교수
2)이화여자대학교 연령통합고령사회연구소 연구교수
Corresponding author: Lee, Hannah https://orcid.org/0000-0002-6016-8759 Ewha Institute for Age Integration Research, Ewha Womans University 52, Ewhayeodae-gil, Seodaemun-gu, Seoul 03760, Korea Tel: +82-2-3277-2235, Fax: +82-2-3277-2783, E-mail: hannah21@ewha.ac.kr
∗This work was supported by the National Research Foundation of Korea (NRF-2020R1F1A1062794).∗This work was supported by the National Research Foundation of Korea (NRF-2021S1A5A8068758).
∗이 논문은 2020년 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2020R1F1A1062794).
∗이 논문은 2021년 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2021S1A5A8068758).
Received 2022 March 15; 2022 August 1; Accepted 2022 August 21.

Trans Abstract

Purpose:

The purpose of this study was to investigate the relationship between an individual's daily well-being and the self-talk and pep-talk type.

Methods:

A total of 378 Koreans between the ages of 18 and 37 participated in an online survey. The participants were presented with four vignettes and then responded to the question, “ If you were feeling the same way as presented in the vignette, what type of self-talk and pep-talk would you be likely to have?” Descriptive and frequency analysis was used to examine the participants’ demographic characteristics and their preferred types of self-talk and pep-talk according to mood state. Moreover, hierarchical regression analysis was used to examine the relationships among the study variables.

Results:

The message types of self-talk and pep-talk changed according to the participant's mood state (i.e., anger, sadness, anxiety, and self-harm). In addition, people with higher levels of daily well-being were more likely to engage in active self-talk to regulate their mood.

Conclusion:

This study implies that self-talk and pep-talk via mobile media can serve as effective regulation strategies for people's daily negative moods.

서론

1 연구의 필요성

20 ․ 30세대의 정신건강에 대한 논의와 대책이 절실하다. 건강보험심사평가원에서 공개한 자료에 따르면, 최근 5년간 공황장애 ․ 불안장애 ․ 우울증 ․ 조울증으로 진료받은 환자 가운데 질환별 증가율 1위는 모두 20대로 확인됐다[1]. 게다가 20 ․ 30세대는 다른 세대에 비해 삶에 대한 만족도가 현저히 낮지만, 불안 지수는 상당히 높다[2]. 20 ․ 30세대가 건강한 일상을 살아갈 수 있도록, 이들의 심리 ․ 정서적 지원 방안을 탐구하는 연구가 시급하다.

본 연구는 20 ․ 30세대의 정신건강 증진 방안을 모색하고자, 이들이 일상에서 느끼는 불쾌한 기분과 이를 조절하는 방안에 관해 주목해보고자 한다. 기분(mood)은 일상에서 느끼는 마음의 상태로 개인의 안녕(well-being)을 설명하는 중요한 요소 중 하나이다[3]. 세계보건기구(World Health Organization)는 ‘긍정적 기분이 일상을 움직이는 중요한 자원’이라는 점을 강조하며, 일상의 느낌이 활기차고 편안한 상태를 유지하고 있는지가 안녕감은 물론 우울을 판별하는 중요한 기준이 된다고 설명했다[4]. 즉, 기분 상태는 개인의 신체적 ․ 정신적 에너지 자원의 고갈 또는 활력 정도를 알려주는 신호로써[3], 간호학적으로 상당히 중요한 개인의 내적 상태에 대한 정보이다. 20 ․ 30세대의 정신건강 증진을 위해, 이들이 일상에서 경험하는 부정적 기분과 이를 긍정적인 방향으로 조절하는 방안에 관심을 가질 필요가 있다.

20 ․ 30세대는 소위 MZ세대(Millennial and Zoomers Generations)라 불리는, 디지털 기술을 모국어처럼 자연스럽게 체화한 디지털 네이티브(digital native)들이다[5]. 이들은 인터넷이 없는 세상을 전혀 알지 못하며, 미디어에 매개된 커뮤니케이션은 이들에게 너무나 자연스러운 일상이다[5]. 무엇보다 MZ세대는 온라인상에서 자신의 의견이나 느낀 감정을 혼자 중얼거리는 자기 대화(self-talk)의 형태로 공유하는 데 상당히 능숙하다[6]. 관련 연구들은 MZ세대가 정서적 어려움을 겪을 때마다 온라인상에서 자신의 기분을 혼자 표출하는 경우가 잦음을 보여준다[6]. 자기 대화는 혼자 하는 단순한 중얼거림이지만, 이는 자기 내면을 이해하는 과정으로서 개인의 심리적 성장과 매우 밀접한 관련성을 갖는다[7]. 최근 연구들은 자기 대화를 전략적이고 의도적으로 활용할 경우, 불안감을 낮추고 문제 상황을 인지적으로 재구성하는 데 효과가 있음을 확인했다[8,9].

지금까지 자기 대화에 관한 연구는 주로 스포츠학 분야에서 진행됐으며, 간호학에서는 관련 연구가 상대적으로 저조하다. 대부분의 연구는 긍정적인 자기 대화가 운동선수의 심리 상태 및 경기 성적이나 훈련의 질에 미치는 영향을 탐구했으며, 긴장감을 덜어주고 마음의 안정감을 찾는 데 효과가 있음을 검증했다[8]. 이론적으로, 부정적 기분을 경험했을 때 나타나는 자기 대화는 “자신의 기분을 인식하고, 이를 표출함으로써 기분을 해소하고자 하는 자기 조절 전략”으로 볼 수 있다[7]. 느껴지는 기분을 의식적으로 억누르는 것보다 외부로 표현하는 것이 정신건강에 이롭다는 선행연구들[3,10,11]에 근거해 볼 때, 자기 대화가 개인의 일상 안녕에 미치는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있다. 무엇보다 자기 대화는 스스로에게 하는 언어적 상호작용이기 때문에, 타인의 시선이나 평가로부터 자유롭다. 이러한 자기 대화의 특성은 부정적 감정을 스스로 이겨내야 한다는 문화적 규범이 강한 한국 사회에서 효과적인 기분 조절 전략이 될 수 있다[12].

본 연구는 기존 자기 대화 연구의 폭을 확대하고 실무적 함의를 찾기 위해, 크게 세 가지를 다루고자 한다. 첫째, 불쾌한 기분 상태에 따라 선호하는 자기 대화 유형에 차이가 있는지 탐색해보고자 한다. 선행연구들[3,10,11]은 자기 대화를 주로 독립변수로 두고 심리적 안정감 등에 미치는 영향을 확인하는 데 초점을 두고 있어, 특정 기분 상태에서 어떠한 내용의 자기 대화가 효과적인지 구체적인 내용을 확인하지 못하는 제한점이 있다. 또한, 지금까지 개인의 안녕과 관련된 기분 상태를 논의할 때 줄곧 기분이 좋은지 혹은 나쁜지를 파악하는 수준에 그치는 한계가 있다. 하지만 기분이 불쾌하다고 느낄지라도, 세부적인 상태는 기운이 축 처지는 느낌일 수도 있고 신경질이 몰려오는 느낌일 수도 있다[13]. 즉, 개인의 일상의 안녕 상태를 방해하는 부정적 기분은 쾌-불쾌(valence)뿐만 아니라 생리적 각성(arousal)과 강도(intensity)에도 영향을 받아 다른 느낌을 유발한다[13]. 이러한 측면에서 볼 때, 불쾌한 기분을 조절하는 것은 고양 혹은 저하된 에너지 상태를 안정시키려는 과정이다[3]. 즉, 자기 대화의 동기가 안정적인 각성 상태로의 회복을 위함이라는 점은 부정적 정서의 각성 수준에 따라 자기 대화의 의도와 실천 내용이 다르게 나타날 가능성이 클 수 있다. 이에 본 연구는 자기 대화의 활용에 앞선 탐색적 연구로서, 임상적 측면에서 기분 측정 시 고려되는 분노 ․ 불안 ․ 우울 ․ 자기혐오 등 기본 정서에 초점을 두고[14], 각 정서가 갖는 느낌에 따라 선호하는 자기 대화 유형이 달라지는지 살펴보고자 한다.

둘째, 본 연구는 기분 조절을 위한 자기 대화의 일상 실천을 높이고자 모바일 미디어의 활용 방안도 함께 논의해보고자 한다. 즉, 불쾌한 기분을 경험했을 때 자기 대화와 유사한 일종의 응원 메시지(pep-talk)를 모바일 미디어를 통해 받고 싶어 하는지, 불쾌한 기분의 구체적 상태에 따라 받고 싶은 응원 메시지의 유형에 차이가 나는지 조사해보고자 한다. MZ세대에게 있어 모바일 미디어는 그들을 대리하는 ‘또 다른 나’로 기능할 정도로 일상에 침투되어 있으므로[5], 모바일을 통해 전달되는 응원 메시지는 기분 회복에 도움이 되는 또 다른 방식의 자기 대화가 될 수 있다. 셋째, 본 연구는 자기 대화 및 응원 메시지의 적극성과 일상의 안녕 수준 간의 관련성을 탐색적으로 살펴보고자 한다. 기분 조절을 위해 자기 대화를 적극적으로 하는 사람일수록, 응원 메시지를 적극적으로 받고 싶어 하는 사람일수록 일상의 안녕 수준이 높은지 그 관련성을 살펴봄으로써, 모바일을 활용한 일상 기분 조절의 영향력을 확인하고 활용 방안을 논의하고자 한다. 특히, 본 연구는 지각된 스트레스와 우울 수준, 성별, 연령 등 일상의 불쾌한 기분과 관련성이 높다고 확인된[15,16] 개인 특성 변수들을 통제함으로써, 자기 대화 및 응원 메시지와 안녕 수준의 관계를 좀 더 명확하게 살펴보고자 한다.

기분이 건강한 일상을 대표하는 설명 요인이 될 수 있다는 점에서[3,4], 불쾌한 기분의 세부 상태와 자기 대화를 통한 회복의 관련성을 탐구하는 이번 연구는 실천적 가치가 있다. 본 연구를 통해 MZ세대가 모바일을 통해 어떠한 방식으로 부정적 기분을 조절하고 싶어 하는지 파악할 수 있을 것이며, 나아가 모바일 미디어에 익숙한 MZ세대를 위한 정신건강 증진 방안의 방향성도 제시할 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 확인된 결과는 향후 기분 조절을 위한 자기 대화 및 응원 메시지 유형을 구체화하기 위한 기초자료가 될 것이다. 무엇보다, 이러한 시도는 모바일 헬스(mHealth)와 디지털 치료가 주목받는 현시점에 임상간호에 머물렀던 기분과 정신건강에 관한 논의를 건강 증진이라는 기본 간호학의 범위로 넓혀, 일상의 안녕한 상태에 관한 중요성을 지적해준다는 측면에서 학문적 의미가 크다.

2 연구목적

본 연구의 목적은 MZ세대로 분류되는 20대와 30대를 대상으로 불쾌한 기분(예: 분노 ․ 불안 ․ 우울 ․ 자기혐오)을 느꼈을 때 하고 싶은 자기 대화 유형과 모바일 미디어를 통해 받고 싶은 응원 메시지 유형이 무엇인지 조사하는 것이다. 또한, 불쾌한 기분을 조절하기 위한 목적의 자기 대화와 응원 메시지의 적극성이 개인의 안녕 수준과 어떠한 관련성이 있는지 확인해보고자 한다. 본 연구에서 다룰 구체적인 연구문제는 다음과 같다.

  • 연구문제 1. 불쾌한 기분을 느꼈을 때, MZ세대는 어떠한 자기 대화를 하고자 하는가? 불쾌한 기분의 세부 상태에 따라 특별히 더 원하는 자기 대화의 유형이 있는가?

  • 연구문제 2. 불쾌한 기분을 느꼈을 때, MZ세대는 모바일 미디어를 통해 어떤 메시지를 받고 싶어 하는가? 불쾌한 기분의 세부 상태에 따라 특별히 더 받고 싶은 응원 메시지의 유형이 있는가?

  • 연구문제 3. 지각된 스트레스, 우울, 인구사회학적 특성(예: 성별, 연령, 소득수준, 학력, 종교적 신념 및 결혼 상태)이 통제된 상태에서, 자기 대화의 적극성과 개인의 안녕 수준은 어떠한 관계를 나타내는가? 응원 메시지의 적극성과 개인의 안녕 수준의 관계는 어떠한가?

연구방법

1 연구설계

본 연구는 불쾌한 기분 상태에 따라 하고 싶은 자기 대화 및 받고 싶은 응원 메시지의 유형이 달라지는지 확인하는 서술적 상관관계 연구이다. 참가자들의 직접적인 경험으로부터 연구문제에 관한 답을 얻기 위해, 삽화를 이용해 참가자들의 기분을 유도하는 연구를 설계했다. 전반적인 연구설계 및 방법은 분노와 슬픔에 따라 조절 전략이 달라지는지 살펴본 Rivers 등[17]의 연구를 참고했다. 즉, 본 연구에서는 한 명의 참가자에게 4가지의 불쾌한 기분 상태(분노, 슬픔, 불안, 자기혐오)가 묘사된 삽화를 순차적으로 보여주었으며, 각 삽화를 읽은 후 설문 문항에 답하게 지시했다.

2 연구대상

본 연구의 대상은 만 18세 이상부터 39세 이하의 일반 성인남녀이다. 본 연구는 일상에서 불쾌한 기분을 경험했을 때 일반적으로 취하는 자기 대화와 듣고 싶은 응원 메시지 유형을 조사하는데 주목적을 두고 있으므로, 연구대상에 특별한 제한을 두지 않았다.

3 연구절차

본 조사에 사용될 삽화에 대한 조작 점검을 위한 사전 조사와 연구문제 탐구를 위한 본조사 등 총 두 번의 온라인 조사를 시행했다. 구체적인 연구절차는 다음과 같다.

1) 삽화 개발

Morris [3]는 실험 및 임상 연구결과들을 토대로 일상 기분을 통해 정신건강 상태를 예측할 수 있음을 발견했다. 관련하여, 정신질환 진단 및 통계 메뉴얼(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, DSM-5)은 분노 ․ 불안 ․ 슬픔 ․ 자기혐오 등 네 가지 기본 정서의 불안정성을 정신질환 진단의 주요 기준으로 사용한다[14]. 이에 따라 본 연구에서도 정신건강과 관련된, 자기 대화 및 응원 메시지가 필요한 부정적 기분 상태를 구체적으로 네 가지(분노 ․ 불안 ․ 슬픔 ․ 자기혐오)로 구분해 다루고자 한다.

본 연구는 조사에 앞서, 분노 ․ 슬픔 ․ 혐오 ․ 불안을 떠올릴 수 있는 짧은 삽화 네 가지를 개발했다. 한편, 본 연구는 특정 상황이나 사건에 의해 유발된 정서(emotion)가 아닌, 일상적 기분에 초점을 두기 때문에, 혐오를 슬픔이 악화된 ‘자기혐오’로 다루었다. 삽화에 사용된 단어는 ‘정신질환 진단 및 통계 메뉴얼(DSM-5)과 한국어 감정 단어 목록 등을 참고해[18], 각 상태를 나타내는 대표 단어를 선별해 제시했다. 예를 들어, 분노와 관련된 기분을 묘사한 삽화에는 “시우는 분이 나서 폭발할 것만 같은 기분을 느끼고 있다”라는 메시지를, 슬픔과 관련된 기분을 묘사한 삽화에는 “지원이는 슬프고 우울함을 느끼고 있다”는 메시지를 포함했다. (자기)혐오와 관련된 기분을 묘사한 삽화에는 “이재는 자신감이 떨어지고 무가치함을 느끼고 있다”라는 메시지를, 불안이 관련된 기분을 묘사한 삽화에는 “재희는 안절부절못하고 초조한 기분을 느끼고 있다”는 메시지를 포함했다.

2) 개발된 삽화에 대한 타당도 검증

본 조사에 앞서 개발된 기분 삽화에 대한 타당도 검증을 시행했다. 이를 위한 대상자 모집 및 진행은 리서치 회사에서 대행했으며, 가외 변인(extraneous variable)의 영향력을 최소화하기 위해 비례할당 무작위 추출방식을 통해 성별 비율을 1:1로 맞춰 전체 패널 중 일부를 선정했다. 총 52명의 참가자를 대상으로 온라인 조사를 시행했으며, 한 명의 참가자에게 네 개의 기분 상태를 묘사한 삽화를 모두 보여줬다. 온라인 설문은 하나의 삽화를 읽고 질문에 답하게 한 후 또 다른 삽화를 노출하는 방식으로 진행됐다. 예를 들어, 슬픔을 유도하기 위해 “지원이는 슬프고 우울함을 느끼고 있다”라는 삽화를 참가자들에게 노출한 후, “아래 제시된 기분을 각 문항이 얼마나 잘 나타내고 있는지 표시해주세요”라는 질문을 이용해 삽화 타당도 검증을 시행했다. 노출된 4개의 삽화 순서는 참가자마다 무작위 할당되었으며, 한 명의 참가자가 4개의 삽화에 관한 타당도를 모두 검증했다.

분노 삽화를 읽은 후, 참가자들은 “화가 난다”, “열 받는다”, “혈압이 오른다” 등의 문항 Cronbach's ⍺는 .90을 통해 삽화의 적절성을 5점 Likert 척도(1점: 전혀 그렇지 않다, 5점: 매우 그렇다)를 통해 평가했으며, 평균 4.26점(SD;Standard Deviation=0.02)을 나타냈다. 슬픔 삽화를 읽은 후에는 “우울하다”, “슬프다”, “침울하다” 등의 문항 Cronbach's ⍺는 .91을 통해 삽화의 적절성을 평가했으며, 평균 4.07점(SD=0.02)을 나타냈다. 자기혐오 삽화에 노출된 후에는 “만족스럽지 못하다”, “초라하다”, “허무하다” 등의 문항 Cronbach's ⍺는 .84을 제시했으며, 평균 점수는 3.82점(SD=1.03)이었다. 불안 삽화를 읽은 후에는 “초조하다”, “마음이 편치 않다”, “긴장된다” 등의 문항 Cronbach's ⍺는 .81을 제시했고, 평균은 4.13점(SD= 0.00)이었다. 이상의 결과를 토대로 개발된 삽화의 조작이 적절함을 확인했다.

3) 본 조사

연구에 필요한 최소 대상자 수를 선정하기 위해 G∗Power 3.1.9.4 프로그램을 이용했다. 효과 크기는 Cohen [19]이 제시한 중간 기준을 적용했다. 이를 토대로 최소 표본수를 구했으며, 통계분석을 위해 사용할 F tests와 선형 다중회귀분석을 선택하고, 앞서 산출된 효과크기 .15, 유의수준 .05, 검정력 .95, 예측 변수 10개를 투입한 결과, 107명이 최소 표본수로 산정됐다. 본 연구에서는 연구대상의 기준에 맞지 않거나 조사 중간에 그만둘 경우 등 탈락률 20%를 고려해 134명을 표본수로 설정했다. 이 수치를 기준으로 하되, 온라인 패널의 응답률이 낮은 점을 고려해 표본수의 세 배수 이상인 402명에게 메일로 설문 참여를 요청했다.

본 조사 역시 온라인 패널을 이용했다. 성별 비율을 동일하게 유지하기 위해 대상자는 전체 보유 패널 중에서 비례할당 무작위로 추출했다. 임의 표본 추출(random sampling)을 통해 선정된 패널들에게 연구참여를 요청하는 이메일을 전달했다. 패널들의 이메일을 통해 설문링크가 보내졌으며, 참여자가 자발적으로 “조사 참여하기” 버튼을 클릭해야만 설문이 진행될 수 있도록 설계했다. 최종적으로 참여 의사를 밝힌 참가자들의 답변 301개 가운데 불성실한 응답 및 중도 탈락(연구대상 기준 부적합)을 제외한 결과, 총 378명의 자료(탈락률 15.2%)가 분석에 사용됐다.

본 조사의 절차는 다음과 같다. 우선, 참가자들에게 기분 상태를 나타내는 짧은 삽화를 보여주고 이를 주의 깊게 읽도록 지시했다. 엄격한 도구 사용을 위해 본 조사를 시행함에서도 도구 타당도를 검증하는 작업을 또 한 번 거쳤다. 즉, 삽화에 묘사한 것과 같은 기분을 참가자들도 유사하게 느꼈는지 확인하기 위해 조작 점검 문항을 제시했다. 이어서 “만약 본인이 지원이와 같이 슬프고 우울한 기분을 느끼고 있다면, 어떤 유형의 자기 대화를 할 것 같습니까?”, “만약 본인이 지원이와 같이 슬프고 우울한 기분을 느끼고 있다면, 모바일을 통해 어떠한 유형의 메시지를 전달받고 싶습니까?”라는 질문에 순차적으로 답하게 했다. 자기 대화라는 명칭을 참가자들이 낯설어할 수 있기에, “자기 대화 혹은 혼잣말은 감정을 조절하거나 기분을 개선하기 위해 작은 소리로 스스로에게 하는 중얼거림 혹은 속으로 생각하는 내적 대화를 의미합니다”라는 설명을 함께 제시했다. 네 가지 유형의 삽화를 참가자들에게 모두 제시했으며, 하나의 삽화를 읽고 질문에 답하게 한 후 또 다른 삽화를 보여주는 방식으로 진행했다. 순서 효과(order effect)를 줄이기 위해, 삽화의 순서는 무작위로 노출했다.

4 연구도구

1) 도구 타당도 검증: 분노, 슬픔, 자기혐오, 불안 삽화

본 연구는 불쾌한 기분을 분노, 슬픔, 자기혐오, 불안 등 네 가지로 구분했으며, 타당도 검증을 거친 삽화를 활용해 참가자들에게 각 기분을 느꼈을 때를 회상하도록 지시했다. 이러한 개인적 기억 회상법(personal memory recall/autobiographical memories)은 기분 유도를 위해 자주 사용되고 있는 방법으로, 연구자가 원하는 특정 기분을 일시적으로 유도하는데 상당히 효과적이다[17]. 본 연구에서는 참가자들에게 네 가지 기분 상태가 각각 묘사된 삽화를 노출한 후, 감정 단어를 제시해 삽화에 묘사한 기분을 그대로 느꼈는지 확인했다. 예를 들어, 분노 기분을 떠올리게 하려고 “시우는 분이 나서 폭발할 것만 같은 기분을 느끼고 있다”는 내용이 적힌 삽화를 참가자들에게 보여줬다. 이후 “화가 난다”, “열 받는다”, “혈압이 오른다” 등의 세 문항을 이용해 삽화에 제시된 기분을 각 문항이 얼마나 잘 표현하고 있는지 5점 Likert 척도(1점: 전혀 그렇지 않다, 5점: 매우 그렇다)로 답하게 지시했다(Cronbach's ⍺= .88). 슬픔을 떠올리게 하기 위해 개발된 삽화의 조작 점검을 위해서는 “우울하다”, “슬프다”, “침울하다” 등의 문항(Cronbach's ⍺= .91)을 통해 삽화의 적절성을 평가했으며, 자기혐오의 경우는 “만족스럽지 못하다”, “초라하다”, “허무하다” 등의 문항(Cronbach's ⍺= .83)을 제시했다. 불안 삽화를 읽은 후에는 “초조하다”, “마음이 편치 않다”, “긴장된다” 등의 문항 Cronbach's ⍺는 .90을 제시했다.

2) 자기 대화 유형 및 적극성

불쾌한 기분을 경험했을 때 어떠한 유형의 자기 대화를 하고 싶은지를 측정했다. 자기 대화 유형을 측정할 수 있는 척도가 아직 개발되어 있지 않았기 때문에, 본 연구는 자기 대화와 관련된 기존 선행연구들[7-9]을 참고해 7가지 유형을 제시했다. 연구 참가자들에게 자기 대화라는 명칭이 익숙하지 않을 수 있음을 고려해, 자기 대화가 무엇인지 설명창을 제시했으며, 보기에는 자기 대화 대신 혼잣말이라는 용어를 사용했다. 본 연구에서 제시한 자기 대화 유형은 다음과 같다: 1) 자기 칭찬 혹은 위로/격려가 되는 혼잣말(to encourage myself), 2) 자기 다짐 혹은 동기(용기)를 줄 수 있는 혼잣말(to boost self-confidence), 3) 일상의 감사한 마음을 표현하는 혼잣말(to express daily gratitude), 4) 심리적 부담을 덜어낼 수 있는 혼잣말(to reduce my psychological burden), 5) 내 존재와 가치를 인정해주는 혼잣말(to acknowledge my existence and value), 6) 스스로를 냉정하게 평가하는 혼잣말(to objectively evaluate myself), 7) 느끼는 감정 그대로를 표출하는 혼잣말(to express my feeling (venting)). 본 연구에서는 자기 대화의 여러 유형 중에서 특정 기분을 느꼈을 때 특별히 원하는 유형을 한 가지 선택하는 방식이 아닌, 5점 Likert 척도(1점: 전혀 그렇지 않음, 5점: 매우 그러함)를 이용해 특정 기분 상태를 느꼈을 때 각각의 자기 대화에 대한 선호도를 측정했다.

본 연구는 자기 대화의 적극성을 ‘자기 대화를 통해 불쾌한 기분을 조절하고자 하는 의향’으로 정의했다. 이를 측정하기 위해 앞서 제시한 7가지 자기 대화 유형의 평균값을 활용했다. 즉, 본 연구에서 자기 대화의 적극성은 기분별 7문항씩 총 28문항의 평균값을 통해 산출된다. 문항 내적 신뢰도를 확인한 결과, Cronbach's ⍺는 .93으로 나타났다.

3) 받고 싶은 응원 메시지 유형 및 적극성

모바일 미디어를 통해 받고 싶은 응원 메시지 유형이 무엇인지 알아보기 위해, 앞서 제시한 자기 대화 유형을 참고했다. 누군가에게 받고 싶은 메시지였기 때문에, 7가지 자기 대화 유형에 ‘내가 힘들 때 자신에게 기대 도움을 구하라는 내용의 메시지’를 추가했다. 본 연구에서 제시한 받고 싶은 메시지 유형은 다음과 같다: 1) 나를 칭찬 혹은 위로/격려해주는 메시지(to encourage myself), 2) 다짐 혹은 동기(용기)를 줄 수 있는 메시지(to boost self-confidence), 3) 일상의 감사함과 긍정적인 마음을 갖게 해주는 메시지(to express daily gratitude), 4) 심리적 부담을 덜도록 도와주는 메시지(to reduce my psychological burden), 5) 내 존재와 가치를 인정해주는 메시지(to acknowledge my existence and value), 6) 나 자신을 냉정하게 평가하도록 만드는 메시지(to objectively evaluate myself), 7) 느끼는 감정 그대로를 표출해도 괜찮다고 이야기하는 메시지(to express my feeling (venting)), 8) 힘들 때 자신에게 기대 도움을 구하라는 내용의 메시지(to ask for help when I am having a hard time). 자기 대화와 마찬가지로, 불쾌한 기분 상태에 따라 받고 싶은 응원 메시지 유형이 달라지는지 확인하기 위해 5점 Likert 척도(1점: 전혀 그렇지 않음, 5점: 매우 그러함)를 이용했다.

응원 메시지의 적극성은 ‘불쾌한 기분을 조절하기 위해 모바일 미디어를 통해 응원 메시지를 받고 싶어 하는 정도’를 의미한다. 이를 측정하기 위해 앞서 제시한 8가지 자기 대화 유형의 평균값을 활용했다. 즉, 본 연구에서 응원 메시지의 적극성은 기분별 8문항씩 총 32문항의 평균값을 통해 산출된다. 문항 내적 신뢰도 Cronbach's ⍺는 .95로 나타났다.

4) 일상 안녕 수준

본 연구에서는 참가자들의 일상 안녕 수준을 측정하기 위해 Diener 등[20]이 개발하고 Lim과 Kim [21]이 번안한 한국판 플로리싱 척도(Flourishing Scale)를 사용했다. “나는 목적이 있고 의미 있는 삶을 살고 있다”, “나는 관심 있는 일상생활에 적극적으로 참여한다”, “나는 내 미래에 대해 낙관적이다” 등 8가지 문항을 5점 Likert 척도를 이용해 평가했다(1점: 전혀 그렇지 않다, 5점: 매우 그렇다). Diener 등[20]의 연구에서 Cronbach's ⍺ 값은 .87이었으며, Lim과 Kim [21]의 연구에서 Cronbach's ⍺는 .88, 본 연구에서 Cronbach's ⍺는 .88로 나타났다.

5) 통제변수

지각된 스트레스는 Cohen 등[22]이 개발하고, Park과 Seo [23]이 번안한 Perceived Stress 척도를 이용해 측정했다. “예상치 못했던 일 때문에 당황했던 적이 얼마나 있습니까?”, “일상의 일들이 생각대로 잘 진행되고 있다는 느낌을 얼마나 경험하였습니까?(역코딩)” 등 총 10가지 문항을 0점(전혀 없었다)부터 4점(매우 자주 있었다)까지의 5점 Likert 척도로 평가한다. 지각된 스트레스는 10문항의 총점으로 계산되며, 0점부터 13점까지는 심리적으로 안정된 정상적인 수준으로 판단한다[22,23]. Cohen 등[22]의 연구에서 Cronbach's ⍺는 .89, Park 과 Seo [23]의 연구에서는 Cronbach's ⍺ 값이 .76 본 연구에서 Cronbach's ⍺는 .81로 확인됐다.

우울 수준은 Kroenke 등이 개발한 Patient Health Question-naire-9 (PHQ-9)의 한국어 버전[24]을 사용했다. 해당 도구는 총 9가지 문항으로 구성되며, “어떤 일을 하는 데 있어 흥미나 재미를 거의 느끼지 못한다”, “피곤하다고 느끼거나 기운이 거의 없다” 등의 문제를 지난 2주 동안 얼마나 자주 겪었는지 발생빈도를 자기 보고식으로 측정한다. 각 문항은 ‘전혀 경험하지 않았다’ 0점부터 ‘거의 매일 경험한다’ 3점까지의 4점 Likert 척도로 평가된다. 우울 수준은 9문항의 총점으로 계산되며, 합산 점수를 기준으로 심각성 수준을 5가지 상태로 구분한다. 구체적으로, 0점에서 4점까지는 증상 없음(none), 5점에서 9점까지는 가벼운 우울증(mild), 10점에서 14점까지는 중간 정도 우울증(moderate), 15점에서 19점까지는 치료가 필요한 중간 정도 우울증(moderately severe), 20점에서 27점은 심각한 우울증(severe)으로 분류된다. Park 등[24]의 연구에서 Cronbach's ⍺ 값은 .89였으며, 본 연구에서 Cronbach's ⍺는 .90으로 확인됐다. 또한 참가자들의 인구사회학적 특성으로 성별, 연령, 소득수준, 학력, 종교적 신념 및 결혼 상태도 측정했으며, 이들을 통제변수로 투입했다.

5 자료분석

본 연구의 자료를 분석하기 위해 SPSS/WIN 26.0 프로그램을 이용했다. 참가자의 인구사회학적 특성 및 연구변수에 대해서는 빈도분석과 기술통계를 통해 수치를 확인했다. 각 측정도구의 신뢰도 검사는 Cronbach's ⍺를 통해 산출했다. 불쾌한 기분 상태에 따라 하고 싶은 자기 대화 유형과 받고 싶은 응원 메시지 유형이 달라지는지 확인하기 위해서는 기술적(descriptive) 수준에서 평균을 살펴보았다. 자기 대화 및 받고 싶은 응원 메시지의 적극성과 일상 안녕 수준의 관계를 알아보기 위해서는 위계적 회귀분석(hierarchical regression)을 실시했다.

6 윤리적 고려

본 연구는 대상자의 권리와 윤리적 고려를 위해 사전 조사와 본 조사 모두 소속된 대학교의 생명윤리위원회에서 승인(IRB No. ewha-202011-0008-01)을 받았다. 본 연구는 온라인 조사를 계획했기 때문에, 연구 참가자들에게 서면으로 동의서를 받는 것이 불가능했다. 이에 연구 시작에 앞서 생명윤리위원회로부터 ‘동의 서면화 면제’ 승인을 받았다. 단, 연구의 목적과 위험 및 이익 등에 대한 설명문은 온라인 설문 조사를 시작하기 전 화면을 통해 참가자들에게 제시했다. 또한, 연구참여에 동의하기 버튼을 클릭해야지만 실제 설문이 진행될 수 있도록 기계적 조치를 설정해두었다.

연구결과

1 연구대상자 특성

본 연구대상자는 MZ세대에 해당하는 18세부터 37세까지의 378명이다. 이들의 평균 연령은 29.04±5.01세였으며, 이 중 남성이 186명(49.2%), 여성이 192명(50.8%)이었다. 참가자들 대부분이 대학 졸업자들로 조사됐다(224명, 59.3%). 다음으로는 대학 재학생이 77명(20.4%), 대학원 이상이 36명(9.5%), 고등학교 졸업이 22명(5.8%), 고등학교 졸업 미만이 6명(1.6%), 결측이 13명(3.4%)으로 확인됐다. 가구 연 수입에서는 2,500만원 미만이 151명(39.9%)으로 가장 많았으며, 2,500만원에서 3,499만원이 110명(29.1%), 3,400만원에서 4,999만원이 53명(14.0%), 5,000만원에서 7,499만원이 43명(11.4%), 1억 이상이 3명(0.8%), 결측이 18명(4.8%)로 조사됐다. 종교적 신념의 경우, 전체 참가자 중 228명(60.3%)이이 ‘종교가 없다’고 답했으며, ‘모르겠다’고 응답한 사람은 21명(5.6%)이었다. 종교적 신념이 ‘강하다’고 답한 사람은 14명(3.7%), ‘다소 강하다’고 답한 사람은 33명(8.7%), ‘별로 강하지 않다’고 답한 사람은 69명(18.3%), 결측이 13명(3.4%)으로 조사됐다. 결혼 여부를 조사한 결과, 297명(78.6%)이 미혼, 66명(17.5%)이 기혼(또는 동거), 2명(0.5%)이 이혼(또는 별거), 13명(3.4%)이 결측으로 확인됐다.

참가자들의 소득수준 및 학력 등 기본적인 인구통계학적 정보 이외에 일상 스트레스 및 우울 수준, 일상 안녕 수준 등도 측정했다. 우울 수준에서는 325명(86.0%)이 정상이었으며, 53명(14.0%)은 치료가 필요한 수준의 우울감을 경험하고 있는 것으로 나타났다. 스트레스 수준에서는 159명(42.1%)은 정상 수준으로, 219명(57.9%)은 평소 일상에서 스트레스를 많이 느끼고 있는 것으로 확인됐다. 일상 안녕의 경우, 평균 점수가 3.37± 0.66점로 확인됐으며, 평균보다 안녕 수준을 높게 느끼는 참가자는 194명(51.3%), 나머지 184명(48.7%)은 평균보다 낮았다.

2 불쾌한 기분 상태에 따른 자기 대화

연구문제 1에 관한 상세한 결과는 Table 1에 제시했다. 우선, 분노의 경우는 ‘느끼는 감정 그대로를 표출하는 혼잣말’은 분노를 경험할 때 선호도가 가장 높았다(M; Mean=3.71). 다음으로는 ‘심리적 부담을 덜어낼 수 있는 혼잣말’이 높게 나타났으며(M=2.93), ‘스스로를 냉정하게 평가하는 혼잣말’이 비슷한 수준으로 나타났다(M=2.92). 슬픔을 느낄 때 가장 하고 싶은 자기 대화로는 ‘느끼는 감정 그대로를 표출하는 혼잣말’인 것으로 확인됐다(M=3.44). 두 번째로 선호도가 높았던 것은 ‘자기 칭찬 혹은 위로/격려가 되는 혼잣말’이었으며(M=3.27), 그다음으로는 ‘심리적 부담을 덜어낼 수 있는 혼잣말’인 것으로 확인됐다(M=3.20).

Relationships between Mood States and Self-talk Types (N=363)

자기혐오를 경험했을 때는 ‘느끼는 감정 그대로를 표출하는 혼잣말’을 가장 선호하는 것으로 확인됐다(M=3.47). 이어서 ‘내 존재와 가치를 인정해주는 혼잣말’에 대한 선호도가 높았으며(M=3.33), ‘자기 다짐 혹은 동기(용기)를 줄 수 있는 혼잣말’이 비슷한 수준으로 그다음을 차지했다(M=3.32). 마지막으로, 불안을 느낄 때는 ‘심리적 부담을 덜어낼 수 있는 혼잣말’에 대한 선호도가 가장 높게 나타났다(M=3.55). ‘느끼는 감정 그대로를 표출하는 혼잣말’이 두 번째로 선호도가 높은 혼잣말이었으며(M=3.39), 그다음으로는 ‘자기 다짐 혹은 동기(용기)를 줄 수 있는 혼잣말’로 확인됐다(M=3.20).

3 불쾌한 기분 상태에 따른 받고 싶은 응원 메시지

연구문제 2에 관한 자세한 분석결과는 Table 2에 제시했다. 분노를 경험했을 때 가장 선호한 유형은 ‘느끼는 감정 그대로를 표출해도 괜찮다고 이야기하는 메시지’인 것으로 확인됐다(M=3.55). 이어서 ‘심리적 부담을 덜도록 도와주는 메시지’에 대한 선호도가 높았으며(M=3.31), ‘힘들 때 자신에게 기대 도움을 구하라는 내용의 메시지’가 비슷한 수준으로 그다음을 차지했다(M=3.30). 슬픔을 느낄 때는 ‘힘들 때 자신에게 기대 도움을 구하라는 메시지’에 대한 선호도가 가장 높게 나타났다(M=3.77). ‘나를 칭찬 혹은 위로/격려해주는 메시지’가 두 번째로 선호도가 받고 싶은 응원 메시지였으며(M=3.76), 그다음으로는 ‘심리적 부담을 덜도록 도와주는 메시지’로 확인됐다(M=3.75).

Relationships between Mood States and Pep-talk Types (N=363)

자기혐오를 경험할 때는 ‘내 존재와 가치를 인정해주는 메시지’의 선호도가 가장 높았다(M=3.87). 다음으로는 ‘심리적 부담을 덜도록 도와주는 메시지’가 높게 나타났으며(M=3.74), ‘나를 칭찬 혹은 위로/격려해주는 메시지’와 ‘다짐 혹은 동기(용기)를 줄 수 있는 메시지’가 똑같이 세 번째로 높은 점수를 보였다(M=3.68). 불안을 느낄 때 가장 받고 싶은 응원 메시지로는 ‘심리적 부담을 덜도록 도와주는 메시지’인 것으로 확인됐다(M=3.89). 두 번째로 선호도가 높았던 것은 ‘힘들 때 자신에게 기대 도움을 구하라는 내용의 메시지’였으며(M=3.60), 그다음으로는 ‘다짐 혹은 동기(용기)를 줄 수 있는 메시지’와 ‘내 존재와 가치를 인정해주는 메시지’가 똑같이 세 번째로 높은 점수를 보였다(M=3.53).

4 자기 대화 및 받고 싶은 응원 메시지의 적극성과 일상 안녕 수준 간의 관련성

연구 침여자의 일상 안녕 수준과 자기 대화의 적극성 및 응원 메시지의 선호도가 어떠한 관계가 있는지 확인하기 위해 위계적 회귀분석을 실시했다. 참여자의 인구사회학적 특성과 스트레스 및 우울 수준은 통제변수로 투입했다. 자기 대화의 적극성은 기분 상태별 7가지 자기 대화의 평균값을 지수화(총 28가지 문항 Cronbach's ⍺= .93)하여 하나의 변수로 계산했다. 이와 함께, 받고 싶은 응원 메시지에 관해서도 기분 상태별 8가지 유형의 평균값(총 32가지 문항 Cronbach's ⍺= .95)을 하나의 변수로 처리했다. 본 회귀분석에서는 투입된 변인들의 분산팽창요인(Variance Inflation Factor)이 모두 3보다 작게 나타나 다중공선성의 문제가 없음이 확인됐으며, 더빈-왓슨 역시 기준값인 1.96으로 오차항의 독립성도 만족하였다. 분석결과는 Table 3에 제시했다.

The Effects of Self-talk and Pep-talk on Daily Well-being (N=363)

Model 1에는 성별, 연령, 소득수준, 학력, 종교적 신념, 결혼 상태를 통제변수로 투입했다(Adjusted R2=.06, F=2.56, p=.022). 인구통계학적 변수를 통제변수로 모두 투입한 Model 1의 설명력은 약 6%로 통계적으로 유의미했다. Model 2에는 스트레스와 우울 수준을 통제변수로 투입했으며, 해당 모형의 설명력은 약 23%로 통계적으로 유의미했다(△ R2=.17, p<.001). 마지막으로 자기 대화의 적극성과 응원 메시지를 받고 싶은 정도를 투입한 Model 3의 설명력은 약 25%로 통계적으로 유의미했다(△ R2=.04, p<.001). 결과적으로, 자기 대화의 적극성과 일상 안녕 수준이 통계적으로 유의한 것으로 확인됐다(β=.23, t= 2.32, p=.022). 그러나 응원 메시지를 받고 싶은 정도와 일상 안녕 수준은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다(β=-.05, t=-0.51, p=.611).

논의

본 연구는 디지털 미디어를 통한 커뮤니케이션에 익숙한 MZ세대를 대상으로, 불쾌한 기분을 조절하기 위해 모바일 미디어를 통해 어떠한 자기 대화 유형을 선호하는지, 어떠한 응원 메시지를 받고 싶어 하는지 탐색했다. 분석결과에 따르면, 자기 대화 유형과 받고 싶은 응원 메시지의 유형은 불쾌한 기분 상태에 따라 다르게 나타났다. 또한, 불쾌한 기분 조절을 위해 취하는 자기 대화 및 응원 메시지의 적극성은 일상 안녕 수준과 유의미한 관련성을 나타냈다. 본 연구에서 확인된 결과들의 논의 점은 다음과 같다.

불쾌한 기분 상태에 따라 자기 대화 및 받고 싶은 응원 메시지의 유형이 달라진다는 결과는 기분의 차원 모델[25]과 기분의 항상성[3,13] 측면에서 해석해 볼 수 있다. 기분의 차원 모델은 구체적인 느낌을 설명하기 위해 긍정-부정이라는 유인가 (valence)에 활동-비활동이라는 각성(arousal)을 추가해 감정의 세부적인 상태를 설명한다. 이전 연구들이 보여준 것처럼[26], 분노는 슬픔 ․ 혐오 ․ 불안 중 각성 수준이 가장 높고, 활동성이 동기화되어 있다. 따라서 분노를 제대로 조절하지 못하면 다른 부정적 기분을 느낄 때보다 과격한 행동이나 폭언 등이 발생할 확률이 상대적으로 더 높다[27]. 즉, 분노는 다른 기분 상태들과 비교했을 때 각성 수준이 가장 높은 상태이기 때문에, 흥분된 에너지를 낮추는 방향으로 기분 조절의 동기가 발생했을 가능성이 크다. 실제로, 분노의 경험과 감정 표출을 통한 회복 간의 관련성은 카타르시스 이론 및 노출의 열 모델을 토대로 한 여러 실증 연구들[10,27,28]을 통해 검증된 바 있다. 이에 따라 자기 대화를 할 때도 느끼는 감정을 참고 억누르기보다 표출하고 싶은 욕구가 반영되었을 것이며, 그 결과 ‘느끼는 감정 그대로를 표출하는 혼잣말’을 높게 선호했을 것으로 판단된다.

한편, ‘스스로를 냉정하게 평가하는 혼잣말’도 분노를 느꼈을 때 가장 선호하는 자기 대화 유형인 것으로 확인됐다. 모바일 미디어를 통해 받고 싶은 응원 메시지 유형을 살펴본 결과에서도, 분노의 경우 ‘나 자신을 냉정하게 평가하도록 만드는 메시지’에 대한 선호도가 가장 높게 나타났다. 이는 적응적 기분 조절(adaptive mood regulation) 측면에서 고무적 결과로 해석할 수 있다. 위에 언급한 바와 같이, 분노를 느끼게 되면 자칫 공격적인 행동이 나타날 수 있는데 ‘스스로를 냉정하게 평가하는 혼잣말’은 자신의 상태를 되돌아보려는 시도로, 인지적 재평가(cognitive reappraisal)와 관련되기 때문이다. 즉, 분노를 심하게 느끼게 되면 공격적인 언어 혹은 행동 반응이 자동으로 촉발될 수 있지만, 인지적 재평가 전략을 통해 내 상태를 다시 점검하는 시간을 갖게 되면 긍정적인 방향으로 기분 조절을 할 수 있다[27,28].

분노와 반대로 슬픔은 다른 기분을 느낄 때보다 상대적으로 각성 수준이 낮고, 활력 및 활동성이 감소한 상태다[25]. Morris [3]는 일상 기분은 안정적 수준을 유지하려는 항상성 메커니즘을 갖기 때문에, 각성 수준이 지나치게 높거나 낮으면 원래 상태로 되돌리려는 방향으로 기분 조절이 발생한다고 설명했다. 즉, 슬픔은 각성 수준이 가장 낮은 상태이기 때문에, 가라앉은 활력을 올려줄(흥분시켜) 수 있는 방향으로 기분 조절의 동기가 발생했을 가능성이 있다. Thayer [13]는 활력 수준이 떨어질 때 이를 채워줄 수 있는 효과적인 방법이 사람들과 대화하면서 정서적 위로와 공감을 받는 것이라고 제안했다. 즉, 고갈된 에너지를 사회적 지지를 통해 보충하는 방향으로 기분 조절이 나타날 수 있다는 지적이다. 실제로 관련 선행연구들[28,29]은 지치거나 울적한 기분을 느끼게 되면 가까운 사람들에게 위로를 얻고 싶은 동기에 의해 감정을 이야기하는 행동 반응이 나타난다는 점을 확인했다.

선행연구들[28,29]과 본 연구의 결과들을 종합해 볼 때, 비록 자기 대화는 스스로에게 하는 혼잣말이지만, 불쾌한 기분을 느꼈을 때 자기 대화를 하고 싶은 동기의 자극은 자기 위로를 통해서라도 스스로의 기분을 회복하고자 하는 심리가 반영된 것으로 해석해 볼 수 있다. 즉, 슬픔을 느끼는 상태에서는 고갈된 에너지를 위로와 격려를 통해 보충할 수 있는 자기 대화를 선호할 확률이 높으며, ‘자기 칭찬 혹은 위로/격려가 되는 혼잣말’이 그러한 역할을 했을 수 있다. 마찬가지로, 본 연구에서 슬픔이 악화된 상태로서 다룬 자기혐오 역시 무기력하고 무가치한 자신을 위로하고픈 동기로 인해, ‘자기 다짐 혹은 용기를 줄 수 있는 혼잣말’과 ‘내 존재와 가치를 인정해주는 혼잣말’을 가장 선호했을 가능성이 크다. 비록 본 연구의 결과만으로 자기 대화 동기가 발생하는 이유와 그 효과에 대해서는 일반화할 수 없으며, 해석에 주의할 필요가 있다. 하지만 불쾌한 기분 상태에 따라 자기 대화의 방식이 달라진다는 점은 기분 조절 방안을 논의함에 있어 전략적인 실무적 방향성이 필요함을 시사한다. 본 연구에서 나타난 결과를 토대로 실제 효과성을 검증해보는 후속연구가 요구된다.

본 연구에서 주목해야 할 결과는 참가자들이 슬픔을 느꼈을 때 받고 싶은 응원 메시지의 유형이다. 본 연구의 참가자들은 슬픔을 경험했을 때, ‘느끼는 감정 그대로를 표출해도 괜찮다’는 이야기와 ‘내가 힘들 때 자신에게 기대 도움을 구하라는 내용의 메시지’를 모바일 미디어를 통해 받고 싶어 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 현실적으로 슬픔을 느꼈을 때 이를 누군가에게 이야기하지 못하는 장벽에 부딪혔던 경험이 있었다는 점을 은연중에 보여주는 결과이기도 하다. 기분을 표현하고 싶은 마음이 들더라도, 이 행동이 상대방이나 자신에게 좋지 않은 결과를 초래할 것으로 판단할 땐 포기하는 경우가 많기 때문이다[12]. 특히, 부정적 감정을 스스로 통제하고 이겨내야 한다는 문화적 신념이 강한 한국 사람들은 더욱 위와 같은 생각을 가질 수밖에 없다. Lee와 An [12]의 연구에 따르면, 한국 사람들은 “우울감을 표현하는 것은 상대방에게 나쁜 인상을 심어줄 수 있다거나, 나에 대해 나쁜 소문이 날 수 있다”고 인식하는 경향이 높았다. 이에 면대면보다 카카오톡과 같은 모바일 메신저 서비스를 통해 우울감을 표현하는 편이 더 낫다는 태도를 나타냈다[12]. 이와 같은 한국인의 정신건강과 문화적 특징을 고려해, 모바일 미디어를 활용한 자기 대화 및 받고 싶은 응원 메시지와 관련된 후속연구들이 활발히 진행될 필요가 있다.

한편, 불안을 느꼈을 때는 ‘심리적 부담을 덜어낼 수 있는 혼잣말’을 하고 싶다고 응답한 경우가 많았다. 마찬가지로 받고 싶은 응원 메시지도, 불안을 느꼈을 때는 ‘심리적 부담을 덜어낼 수 있도록 도와주는 메시지’를 가장 받고 싶어 하는 것으로 확인됐다. 이러한 결과는 불안이라는 기분의 속성이 반영된 결과로 해석해 볼 수 있다. 불안이라는 기분은 앞서 논의한 분노나 슬픔, 자기혐오와 달리 불안정한 상태를 나타내는 특징이 있기 때문이다. 이 기분을 느끼게 되면, 각성 수준이 높을 때와 같이 심장 박동, 혈압 등 흥분도가 높지만, 심리적으로는 무력감을 느끼고 기분의 심한 변동을 경험한다[13]. 따라서 참가자들은 불안을 느꼈을 때는 불안감을 잠재울 수 있는 유형의 자기 대화를 하고자 하며, 자신들의 불안정한 심리 상태를 안정화하는 데 도움이 될 수 있는 응원 메시지를 받고 싶어 하는 경향이 있음을 유추해 볼 수 있다.

마지막으로, 본 연구는 참가자의 일상 안녕 수준과 자기 대화 및 받고 싶은 응원 메시지의 적극적 태도의 관련성을 살펴보았다. 분석결과에 따르면, 자기 대화의 적극성은 일상 안녕 수준과 정적인 관계를 나타냈다. 위와 같은 결과는 기분 조절을 위해 적극적으로 자기 대화를 하는 사람일수록 일상 안녕 수준이 높을 가능성이 큼을 보여준다. 비록 본 연구에서는 자기 대화 및 응원 메시지와 일상 안녕 수준의 명확한 인과관계를 확인하지 못했기 때문에 결과를 해석하는 데 주의가 필요하다. 이 점은 본 연구의 제한점이지만, 불쾌한 기분을 느꼈을 때 자기 대화를 적극적으로 하고자 하는 사람일수록 일상 안녕 수준이 높다는 결과는 학술적, 실무적으로 많은 함의를 제시하기 때문에, 후속연구를 통해 반드시 확인될 필요가 있다.

긍정 기분과 안녕 수준의 유기적 관계를 논의한 Fridricson 의 Broaden and Build Theory [30]에 근거해 볼 때, 자기 대화를 적극적으로 취함으로써 일상의 불쾌한 기분을 털어내고 긍정 기분을 많이/자주 느끼는 사람일수록 일상의 안녕 수준이 향상될 수 있다. 자기 자신과 주고받는 내적 의사소통으로서 자기 대화의 긍정적 영향력이 모바일을 통해서도 구현될 수 있다는 가능성을 본 연구결과는 보여주고 있다. 긍정적인 자기 대화가 운동선수 훈련의 질을 높이거나 교육 현장에서 학습수행력을 높인다는 결과들과 일맥상통한다. 후속 연구에서는 본 연구에서 확인된 자기 대화 유형을 바탕으로 기분 조절 습관과 안녕 수준의 영향 관계를 체계적이고 실증적으로 검증할 필요가 있다.한편, 불쾌한 기분을 느꼈을 때 모바일을 통해 응원 메시지를 받고 싶은 정도는 일상 안녕 수준과 유의미한 관계를 나타내지 않았다. 이러한 결과는 응원 메시지가 기분 조절에 어느 정도 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만, 사용자의 태도나 행동 변화를 고려하지 않은 단순 푸쉬(push) 형식의 메시지는 기분 조절에 미치는 실효성이 낮을 가능성이 큼을 보여주는 결과이기도 하다. 본 연구의 결과만으로 위와 같은 주장을 논의하는 데에는 제한이 따르지만, 사용자가 실제 기분을 조절할 수 있는 특정 행동을 취하게 해줄 수 있는 푸쉬 메시지는 어떠한 내용적 ․ 기술적 특성을 가져야 하는지 후속 연구가 활발히 진행될 필요가 있다.

특히, 자기 대화와 일상 안녕 수준이 정적인 관계가 있다는 본 연구의 결과를 고려해, 응원 메시지를 통해 적극적인 자기 대화가 일어날 수 있는 선순환적이고 전략적인 방향성의 효과가 입증되고 만들어질 필요가 있다. 적극적인 자기 대화의 속성과 비교해 응원 메시지는 수동적이고 소극적 방식으로 이루어진다. 능동적으로 이루어지는 자기대화의 긍정적 영향력을 고려하면 수동적인 응원 메시지를 활용하여 적극적인 자기 대화가 이루어질 수 있도록 촉진하는 방안에 대한 고민이 필요해 보인다. 비록 본 연구에서는 자기 대화의 긍정적인 측면만을 살펴보았지만, 잘못된 자기 대화가 초래할 부정적인 결과도 함께 고려해 일상의 안녕을 위한 기분 조절 방법을 모색해보는 실증 연구들이 활발해길 기대한다.

본 연구의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 불쾌한 기분 상태에 따라 자기 대화 및 받고 싶은 메시지의 유형이 달라지는 살펴본 탐색적 연구였기 때문에, 실제로 기분 조절에 효과가 있는지를 검증하지 못했다. 또한, 기분 상태에 따라 자기 대화 및 응원 메시지의 유형이 달라지는 이유를 참가자들에게 질적으로 조사하지 못했기 때문에, 차이가 발생하는 이유를 선행연구들에 기반하여 해석할 수밖에 없었다. 본 연구에서 밝힌 결과를 토대로, 각 기분에 따라 효과적인 자기 대화 및 응원 메시지의 유형이 따로 있는 것인지 입증하는 후속연구가 요청된다. 또한, 왜 그러한 차이가 발생하는 것인지에 관한 질적인 연구도 함께 이루어져야 할 것이다. 둘째, 본 연구에서는 자기 대화 및 응원 메시지를 유형화함에 있어 타당성이 검증된 척도를 이용하지 못했다. 그동안 자기 대화 및 응원 메시지에 관한 연구가 활발하지 않았기 때문에 개념적 정의 및 측정 문항에 대한 개발이 이루어지지 못한 상태다. 이에 따라 본 연구는 기존 문헌을 참고해 각 7개, 8개의 유형을 이용할 수밖에 없었다는 제한점이 있다. 부정적 기분을 조절하는 데 도움이 되는 자기 대화 및 응원 메시지 유형은 이보다 더 다양할 수 있다. 자기 대화 및 응원 메시지의 효과를 살펴보는 실증 연구와 함께, 관련 내용을 유형화하고 척도화할 수 있는 작업이 반드시 이루어져야 할 것이다.

결론

본 연구는 MZ세대의 정신건강 증진 방안을 모색하는 연구의 일환으로, 이들의 일상이 되어버린 모바일 미디어를 활용한 기분 조절 방안이 무엇일지 탐색했다. 자기 대화 및 응원 메시지가 기분의 안정화에 효과가 있음을 밝힌 선행연구들에서 한층 더 나아가, 불쾌한 기분 상태에 따라 특별히 하고 싶은 혹은 듣고 싶은 메시지 유형이 무엇인지 살펴봄으로써 실무적, 학문적 방향성을 찾고자 했다. 결론적으로, 본 연구는 불쾌한 기분을 느꼈을 때 취하는 자기 대화 유형과 받고 싶은 응원 메시지의 유형은 기분 상태에 따라 조금씩 달라진다는 점을 밝혔다. 또한, 불쾌한 기분을 조절하기 위해 적극적으로 자기 대화를 할수록 안녕 수준이 향상될 가능성이 있음을 확인했다.

개인의 안녕에 미치는 일상 기분의 중요성이 대두됨에 따라, 기분 조절을 목적으로 하는 모바일 애플리케이션(이하 앱)에 관한 관심이 증가하고 있다. 이러한 시점에서 필요한 연구는 사용자가 자신의 기분을 능동적이고 적극적으로 조절할 수 있도록 전략적 기능과 장치를 탐색하는 것이다. 이러한 측면에서 본 연구의 결과는 사용자의 기분 조절을 독려하기 위한 메시지 유형과 구체적 내용을 개발하는 데 기초자료로 활용될 수 있다. 비록 본 연구의 결과만으로 그 효과를 단정할 수는 없지만, 본 연구에서 확인한 불쾌한 기분 상태에 따라 달라지는 자기 대화 및 응원 메시지의 양상은 모바일 미디어를 활용한 기분 조절을 논의하는 데 있어 학문적 깊이와 폭을 넓혀줄 수 있을 것이다. 특히, 본 연구의 결과는 감정 소진이 자주 문제시되고 있는 간호 현장을 고려했을 때도 상당히 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 앞으로 정신건강 정책 수립 시, 자기 대화와 응원 메시지를 활용한 기분 조절에 관심을 두고 구체적인 프로그램이 마련되길 기대한다.

Notes

CONFLICTS OF INTEREST

The authors declared no conflict of interest.

AUTHORSHIP

Study conception and design acquisition - AS and LH; Data collection - AS and LH; Analysis and interpretation of the data - LH; Drafting and critical revision of the manuscript - AS and LH.

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Article information Continued

Table 1

Relationships between Mood States and Self-talk Types (N=363)

Self-talk types Mood state
Anger Sadness Self-harm Anxiety
M± SD M± SD M± SD M± SD
To encourage myself 2.59±1.17 3.27±1.20 3.24±1.18 3.17±1.14
To boost self-confidence 2.57±1.16 3.15±1.16 3.32±1.17 3.20±1.25
To express daily gratitude 2.34±1.20 2.75±1.23 2.73±1.19 2.54±1.18
To reduce my psychological burden 2.93±1.21 3.20±1.19 3.29±1.06 3.55±1.10
To acknowledge my existence and value 2.71±1.16 3.10±1.25 3.33±1.23 3.07±1.19
To objectively evaluate myself 2.92±1.24 2.59±1.09 2.83±1.16 2.74±1.06
To express my feelings (venting) 3.71±1.07 3.44±1.07 3.47±1.01 3.39±1.06

M=mean; SD=standard deviation.

Table 2

Relationships between Mood States and Pep-talk Types (N=363)

Pep-talk types Mood state
Anger Sadness Self-harm Anxiety
M± SD M± SD M± SD M± SD
To encourage myself 2.98±1.17 3.76±0.96 3.68±1.02 3.39±1.11
To boost self-confidence 2.80±1.15 3.62±1.03 3.68±1.06 3.53±1.16
To express daily gratitude 2.78±1.22 3.30±1.13 3.25±1.16 3.13±1.17
To reduce my psychological burden 3.31±1.14 3.75±0.97 3.74±1.06 3.89±0.95
To acknowledge my existence and value 3.11±1.24 3.65±1.08 3.87±1.04 3.53±1.10
To objectively evaluate myself 2.92±1.18 2.75±1.19 2.76±1.20 2.78±1.16
To express my feelings (venting) 3.55±1.13 3.67±1.01 3.52±1.05 3.45±1.12
To ask for help when I am having a hard time 3.30±1.17 3.77±0.95 3.63±1.03 3.60±1.05

M=mean; SD=standard deviation.

Table 3

The Effects of Self-talk and Pep-talk on Daily Well-being (N=363)

Variables Model 1 Model 2 Model 3
β t p β t p β t p
Gender (women) -.15 -1.77 .080 -.12 -1.63 .106 -.14 -1.81 .073
Age -.20 -2.04 .043 -.19 -2.10 .037 -.18 -2.06 .041
Yearly household Income .26 2.77 .006 .20 2.28 .024 .22 2.58 .011
Education level .02 0.26 .798 .03 0.31 .760 .00 0.05 .957
Religious beliefs -.04 -0.53 .600 -.04 -0.54 .588 -.04 -0.50 .618
Marital status (unmarried and divorced) .09 0.99 .325 .09 1.05 .297 .07 0.81 .422
Daily stress -.03 -0.33 .739 -.02 -0.20 .844
Depression -.41 -5.48 <.001 -.38 -5.02 <.001
Self-talk .23 2.32 .022
Pep-talk -.05 -0.51 .611
F (p) 2.56 (.022) 6.09 (<.001) 5.75 (<.001)
R2 .10 .27 .31
Adj. R2 .06 .23 .25

References were Gender (men) and Marital status (married).