Ⅰ. 서론
OECD 회원국 중 가장 높은 수준을 보이는 우 리나라의 자살률은 2023년 기준 27.3명, 국가 간 연령표준화 자살률(OECD 표준인구 10만명 당 자 살 사망자)은 24.8명으로 OECD 평균 10.7명의 두 배가 넘는 수치를 보이는 등 자살의 사회적 문제 는 여전히 심각하다[1][2]. 정부는 이를 해소하기 위해 2004년 ‘자살예방대책 기본계획’ 수립 후, 현 재 ‘제 5차 자살예방기본계획’을 수립하고 자살예 방 및 생명존중 문화 확산에 총력을 기울이고 있 다[3].
모든 연령층에서 자살로 인한 문제가 대두되고 있지만, 특별히 청소년 자살은 예방이 가능함에도 불구하고 10대 사망원인 중 1위를 지속적으로 차 지하며 심각한 사회문제로 거론되고 있다[4]. 제 20차 청소년건강행태조사(2024년) 결과에 따르면, 우리나라 청소년의 자살 생각률은 12.7%, 자살 계 획률은 2.8%, 자살 시도율은 2.8%로 보고되었다. 자살 생각·계획·시도율 모두 여학생이 남학생 보다 높은 비율을 보였고, 중학생이 고등학생 보다 높은 비율을 보였다[5]. 청소년기의 자살현상은 타 연령 대와는 다른 특성을 보이는데[6], 자기조절 능력이 충분히 발달되지 않은 질풍노도의 시기에 진지한 고민 없이 충동적으로 자살을 시도하기도 하고, 현 실 도피수단으로써 자살행동을 선택하기도 한다 [7]. 개인, 부모-가족, 친구-학교 등의 다양한 원인 들이 작용하여[8], 정신건강 특성이나 다양한 건강 위험행동과 함께 복합적이며 동시적 행위로 나타 나는 추세를 보인다[9][10]. 청소년 자살의 경우 한 번의 시도가 치명적 결과를 초래하는 등 그 자체 도 파괴적 행동임과 동시에 주변인들의 모방자살 이나 동반자살, 가족 붕괴와 같은 또 다른 사회적 문제를 야기할 수 있기에 이에 대한 심각성을 인 식하고 예방과 대처를 위한 노력을 강화해야 할 것이다[3][11][12].
지속되는 높은 자살률로 인해 정부는 국가 자살 예방사업의 효율성 제고를 위한 과학적 근거와 빅 데이터에 기반한 전략 수립 및 범사회적 네트워크 구축을 통해 적극적 개입과 관리를 위한 자살동향 감시체계를 운영하고 있다[13][14]. 자살은 사회·문 화적 맥락과 다양한 요인이 복합적으로 작용하는 대표적인 보건 문제로, 사회 구조적 원인을 파악하 고 해결하기 위해서는 우리 사회에서 나타나는 자 살의 특징과 패턴, 논리를 면밀히 분석할 필요가 있다. 이러한 분석에는 빅데이터 기반의 접근이 효 과적이며[14], 특히 텍스트 마이닝은 기존의 체계 적 문헌고찰이나 메타분석과 달리 연구 간의 의미 적 연결성과 주제 구조를 입체적으로 파악할 수 있는 분석 기법이다. 이를 통해 자살과 관련된 다 양한 사회 구조적 문제를 정밀하게 예측하고, 신속 한 대책 마련과 효과적인 예방 대책 수립에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
그러나 청소년과 관련한 빅데이터 분석 활용 사 례는 그리 많지 않다. 키워드 네트워크 분석을 통 해 청소년 자해 연구 동향을 분석한 연구[15], 텍 스트 마이닝을 활용하여 학교 폭력 관련 뉴스 분 석 연구[16], 집단따돌림 관련 온라인 기사 빅데이 터 의미연결망 분석 연구[17], 텍스트 마이닝을 활 용한 청소년 문제 이슈 변화 분석 연구[18]와 청소 년 문제 토픽 모델링 연구[19]가 진행되었으나 빅 데이터 분석을 통한 청소년 자살 국내 연구동향을 분석한 연구는 미미하다.
따라서 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활 용하여 2005년부터 2024년까지 지난 20년간 국내 청소년 자살 연구 동향을 분석하고, 주요 연구 경 향, 키워드 출현 양상, 연구 주제 구조를 체계적으 로 파악하고자 한다. 이를 통해 청소년 자살에 대 한 다차원적 이해를 증진시키고, 향후 예방 정책 및 실천 개입 방향 설정, 연구 방향 모색을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.
Ⅱ. 연구방법
1. 자료수집
본 연구는 한국교육학술정보원(RISS) 데이터베 이스를 활용하여 청소년 자살 관련 학술논문을 수 집하였다. 사용된 주요 검색어는 ‘청소년’, ‘자살’, ‘자살생각’, ‘자살계획’, ‘자살시도’ 등이며, 데이터 수집 기간은 2005년 1월 1일부터 2024년 12월 31 일까지로 설정하였다. 검색 결과 총 1,394건의 논 문이 수집되었으며, 이 중 중복되거나 주제와 관련 성이 낮은 자료를 제외한 최종 1,378편의 논문을 분석 대상으로 선정하였다.
2. 데이터 전처리
수집된 논문의 제목과 초록을 대상으로 불용어 제거, 형태소 분석, 명사 추출 등 일련의 전처리 과정을 수행하였다. 형태소 분석은 Okt(Open Korean Text) 형태소 분석기를 활용하여 진행하였 으며, 분석의 일관성과 정확성을 확보하기 위해 전 문가의 검토를 병행하였다. 전처리된 데이터는 이 후 다양한 분석 기법 적용의 기초 자료로 활용되 었다.
3. 단어빈도 및 TF-IDF 분석
전처리된 텍스트 데이터를 기반으로 단어빈도 분석과 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 분석을 수행하여 청소년 자살 연구에 서 중요하게 다루어진 핵심 단어들을 추출하였다.
단어빈도 분석은 특정 단어의 출현 빈도를 측정 하여 주제의 중심 키워드를 파악하는 데 사용된다. 본 연구에서는 Python의 scikit-learn 패키지 내 CountVectorizer 모듈을 활용하여 상위 30개 단어의 출현 빈도를 산출하였으며, 시각화는 WordCloud 라이브러리를 통해 수행하였다.
TF-IDF 분석은 개별 문서 내의 단어 빈도뿐 아 니라 전체 문서 집합 내에서의 희소성을 함께 고 려하여 단어의 상대적 중요도를 산출하는 통계 기 법이다. 본 연구에서는 scikit-learn 패키지의 TfidfVectorizer 모듈을 이용해 상위 30개 단어의 TF-IDF 값을 계산하고, 이를 WordCloud로 시각화 하여 핵심 개념의 중요도를 시각적으로 표현하였 다.
4. 단어 간 연결강도 분석(N-gram)
텍스트 내 단어 간 연관성을 보다 정밀하게 파 악하기 위해 N-gram(2-gram, 3-gram) 분석을 수행 하였다. 이 분석은 연속된 단어 쌍 혹은 삼중어 조 합의 빈도와 출현 패턴을 통해, 청소년 자살 연구 에서 자주 언급되는 주제어 간의 연결 강도와 맥 락적 의미를 파악하는 데 목적이 있다. 예를 들어 ‘우울 자살’, ‘자살 생각’, ‘학교 폭력’ 등과 같은 단 어 조합은 특정 주제 간의 밀접한 연관성과 학문 적 관심도를 반영한다.
5. 네트워크 분석
청소년 자살 연구의 주요 개념들 간 구조적 관계 를 파악하기 위해 키워드 동시출현(Co-occurrence) 네트워크 분석을 수행하였다. 동시 출현 빈도가 높 은 단어쌍 간의 관계를 기반으로 1-mode 행렬을 생성하였으며, Python의 iteration 모듈을 활용하여 상위 중요 키워드 30개를 선정하였다. 생성된 행렬 을 기반으로 Ucinet 소프트웨어의 NetDraw 기능 을 통해 네트워크를 시각화하였다. 네트워크 분석 결과, 키워드 간 연결 강도가 높은 중심 키워드를 식별할 수 있었으며, 이를 통해 청소년 자살 관련 주요 이슈들이 어떻게 상호 연결되어 있는지를 시 각적으로 파악할 수 있었다. 또한 중심성 지표(중 심성, 연결도 등)를 적용하여 키워드의 영향력과 구조 내 위치를 정량적으로 분석하였다.
6. CONCOR 분석
네트워크 구조의 정량적 해석을 보완하고자 CONCOR(CONvergence of iterated CORrelations) 분석을 실시하였다. 이 기법은 키워드 간의 상관관 계 행렬을 반복적으로 계산하여 유사한 패턴을 보 이는 키워드들을 하나의 군집(cluster)으로 분류하 는 방식이다. 각 군집은 특정 주제 영역을 반영하 며, 이를 통해 청소년 자살 연구의 주제 구조와 하 위 영역 간의 관계를 도식화하고, 연구 흐름의 전 반적 맥락을 파악할 수 있었다. 본 연구에서는 Python의 itertools 모듈을 통해 연구목적과 관련있 는 중요단어 30개에 대한 1-mode matrix를 산출하 고 Ucinet을 통해 CONCOR 군집을 도출후 netdraw를 통해 텍스트 내에서 의미적으로 유사한 단어 그룹을 시각적으로 표현하였다.
Ⅲ. 연구결과
1. 단어빈도 및 TF-IDF분석
청소년 자살 연구에 대한 단어 빈도 분석 결과, ‘자살’(5617회)이 가장 높은 빈도를 나타냈으며, ‘청 소년’(4774회), ‘생각’(1676회), ‘우울’(1366회), ‘스트 레스’(1064회) 순으로 나타났다<Table 1>. 이러한 결과는 청소년 자살 연구가 자살 현상 자체를 중 심으로 진행되며, 청소년을 주요 연구 대상으로 삼 고 있음을 보여준다. 특히 ‘우울’과 ‘스트레스’가 상 위권에 위치하는 것은 청소년 자살과 관련된 심리 적 요인이 주요 연구 주제로 다뤄지고 있음을 시 사한다. 또한 ‘사회’(952회)와 ‘예방’(922회), ‘문 제’(898회)가 상위권에 위치한 것은 청소년 자살이 사회적 문제로 인식되고 있으며, 이를 예방하기 위 한 연구가 활발히 이루어지고 있음을 나타낸다.
<Table 1>
Word frequency and TF-IDF analysis
| TF | TF-IDF | |||
|---|---|---|---|---|
| Rank | Word | Frequency (number of words) | Word | Importance |
| 1 | Suicide | 5617 | Suicide | 137.2535 |
| 2 | Adolescent | 4774 | Adolescent | 124.9086 |
| 3 | Ideation | 1676 | Ideation | 80.2105 |
| 4 | Depression | 1366 | Depression | 62.7654 |
| 5 | Stress | 1064 | Stress | 48.0566 |
| 6 | Social | 952 | Suicidal Ideation | 39.0200 |
| 7 | Prevention | 922 | Prevention | 39.0048 |
| 8 | Problems | 898 | Parents | 37.2451 |
| 9 | Education | 886 | Behavior | 36.8663 |
| 10 | School | 830 | Harm | 36.0114 |
| 11 | Programs | 744 | Risk | 35.8068 |
| 12 | Risk | 739 | Social | 34.4308 |
| 13 | Suicidal Ideation | 700 | Accidents | 34.3397 |
| 14 | Groups | 696 | Attempt | 34.1237 |
| 15 | Parents | 692 | Programs | 32.2299 |
| 16 | Behavior | 688 | Education | 32.0875 |
| 17 | Effects | 650 | School | 31.5689 |
| 18 | Accidents | 636 | Problems | 31.2543 |
| 19 | Harm | 631 | Groups | 29.7760 |
| 20 | Mental Health | 578 | Effects | 28.6573 |
| 21 | Attempt | 566 | School violence | 28.4026 |
| 22 | Policy | 534 | Mental Health | 26.7048 |
| 23 | Counseling | 526 | Counseling | 26.0937 |
| 24 | School violence | 507 | Self-esteem | 25.9066 |
| 25 | Students | 502 | Violence | 24.1588 |
| 26 | Families | 484 | Families | 24.0696 |
| 27 | Emotion | 470 | Family | 23.7948 |
| 28 | Family | 448 | Psychology | 21.9092 |
| 29 | Violence | 439 | Abuse | 20.8043 |
| 30 | Psychology | 402 | Student | 20.6085 |
11-20위 단어 분석 결과, 9위의 ‘교육’(886회)과 함께 ‘학교’(830회)가 높은 빈도를 나타내며, 이는 청소년 자살 문제와 관련된 교육적 접근과 학교의 역할이 중요하게 다뤄지고 있음을 의미한다. ‘프로 그램’(744회), ‘위험’(739회), ‘자살생각’(700회) 등의 단어는 청소년 자살 예방을 위한 프로그램 개발과 위험 요인 분석이 주요 연구 분야임을 보여준다. 또한, ‘집단’(696회), ‘부모’(692회), ‘행동’(688회)이 포함된 것은 청소년 자살 문제에서 집단 및 가정 환경, 부모와의 관계가 중요한 요인으로 분석되고 있음을 시사한다. ‘효과’(650회)와 같은 단어는 연 구가 자살 예방 프로그램이나 개입의 효과성을 평 가하는 방향으로도 진행되고 있음을 나타낸다. 또 한, ‘사고’(636회), ‘피해’(631회), ‘정신건강’(578회) 과 같은 단어가 포함되어, 청소년 자살과 관련된 심리적, 정신적 건강 문제를 다루는 연구가 다수 존재함을 알 수 있다.
21-30위 단어 분석 결과, ‘시도’(566회), ‘정 책’(534회), ‘상담’(526회)은 청소년 자살 시도와 관 련된 정책적 개입 및 상담 프로그램의 중요성을 보여준다. ‘학교폭력’(507회), ‘학생’(502회), ‘가 족’(484회), ‘정서’(470회)는 학교폭력, 학생들의 정 서적 상태, 가정환경 등이 청소년 자살의 주요 연 구 주제임을 시사한다. 마지막으로, ‘가정’(448회), ‘폭력’(439회), ‘심리’(402회)와 같은 단어들은 가정 내 환경, 폭력, 심리적 요인들이 청소년 자살 연구 에서 중요한 논의 대상임을 나타낸다.
청소년 자살과 관련된 단어 빈도 분석 결과, 전 반적으로 청소년 자살의 원인과 영향을 탐구하는 연구들이 심리적, 사회적, 교육적 요인을 중심으로 이루어지고 있음을 확인할 수 있다. 상위권에서는 자살과 청소년을 중심으로 한 심리적 상태(우울, 스트레스)가 주요하게 다뤄졌으며, 중위권에서는 예방과 프로그램, 가정 및 학교 환경이 주요한 연 구 주제로 나타났다. 하위권에서는 정신건강, 정책, 상담과 같은 보다 구체적이고 실천적인 요인들 이 주목받고 있음을 보여주었다. 이는 청소년 자살 연구가 다양한 차원에서 문제를 분석하고 해결책 을 모색하는 데 초점을 맞추고 있음을 시사한다.
TF-IDF 분석 결과, 상위 1-10위 단어는 ‘자 살’(137.2535), ‘청소년’(124.9086), ‘생각’(80.2105), ‘우 울’(62.7654), ‘스트레스’(48.0566), ‘자살생각’(39.0200), ‘예방’(39.0048), ‘부모’(37.2451), ‘행동’(36.8663), ‘피 해’(36.0114)로 나타났다. 이 결과는 청소년 자살 연 구가 자살 현상 자체와 그 주체인 청소년을 중심으 로 이루어지고 있음을 보여준다. 특히 ‘우울’과 ‘스 트레스’는 청소년 자살과 관련된 주요 심리적 요인 으로 주목받고 있으며, ‘자살생각’과 ‘예방’은 청소 년 자살 문제의 인지적 측면과 예방적 접근의 중요 성을 강조한다. ‘부모’와 ‘행동’은 가정환경 및 청소 년 행동 연구의 중요성을 나타내며, ‘피해’는 자살 과 관련된 피해 경험 및 영향 요인을 분석하는 연 구가 진행되고 있음을 시사한다.
상위 11-20위 단어는 ‘위험’(35.8068), ‘사 회’(34.4308), ‘사고’(34.3397), ‘시도’(34.1237), ‘프로 그램’(32.2299), ‘교육’(32.0875), ‘학교’(31.5689), ‘문 제’(31.2543), ‘집단’(29.7760), ‘효과’(28.6573)로 나타 났다. 이는 청소년 자살과 관련된 위험 요인, 사회 적 환경, 자살 시도의 특성을 다루는 연구가 중요 하게 다뤄지고 있음을 보여준다. 또한, ‘프로그램’과 ‘교육’은 자살 예방을 위한 프로그램 개발 및 교육 적 개입의 중요성을 나타낸다. ‘학교’와 ‘문제’는 학 교 환경과 청소년 자살 문제의 연관성을 보여주며, ‘집단’과 ‘효과’는 집단 기반 개입의 효과를 분석하 는 연구가 활발히 이루어지고 있음을 시사한다.
상위 21-30위 단어는 ‘학교폭력’(28.40264), ‘정신 건강’(26.7048), ‘상담’(26.0937), ‘자아존중감’(25.9065), ‘폭력’(24.1588), ‘가족’(24.0696), ‘가정’(23.7948), ‘심 리’(21.9092), ‘학대’(20.8043), ‘학생’(20.6085)로 나타 났다. 이 결과는 청소년 자살 문제에서 학교폭력, 정신건강, 상담 등의 역할이 중요하게 다뤄지고 있 음을 보여준다. 특히 ‘자아존중감’과 같은 심리적 요 인은 청소년 자살 예방 및 개입 연구에서 중요한 변수로 분석되고 있다. ‘가족’과 ‘가정’은 가정환경 이 청소년 자살에 미치는 영향을 강조하며, ‘폭력’과 ‘학대’는 청소년 자살의 잠재적 원인으로 논의되고 있음을 나타낸다. 마지막으로, ‘학생’은 연구 대상 의 초점이 청소년임을 다시 한번 확인시켜 준다.
TF-IDF 분석을 통해 청소년 자살 연구의 핵심 주제와 관련 요인을 파악할 수 있다<Table 1>. 상 위 1-10위 단어에서는 자살 현상과 그 심리적 요인 (우울, 스트레스), 예방적 접근(자살생각, 예방)이 주요 연구 주제임을 보여준다. 11-20위 단어에서는 자살 문제의 위험 요인, 사회적 맥락, 학교와 집단 개입의 중요성이 강조되었다. 21-30위 단어에서는 학교폭력, 정신건강, 가정환경, 심리적 요인 등이 주요 연구 대상임이 나타났다. 이를 통해 청소년 자살 문제에 대한 연구가 다차원적 관점에서 이루 어지고 있으며, 예방 및 개입 방안에 대한 관심이 크다는 것을 확인할 수 있다.
2. N-gram 분석
2-gram분석결과, 상위 1-10위의 2-gram 단어는 ‘자살 생각’(1488)으로 가장 높은 빈도를 보였으며, 그 뒤를 이어 ‘청소년 자살’(1242), ‘자살 예 방’(564), ‘자살 사고’(521), ‘자살 시도’(430) 등이 도 출되었다<Table 2>. 이는 청소년 자살 연구가 자 살과 관련된 주요 인지적 및 행동적 요소를 중심 으로 이루어지고 있음을 보여준다. 특히, ‘자살 생 각’과 ‘청소년 자살’의 높은 빈도는 청소년의 자살 생각과 자살 행동이 주요 연구 대상임을 의미하며, 예방적 접근(‘자살 예방’, 564)의 중요성이 강조된 다. 또한, ‘자살 사고’와 ‘자살 시도’는 자살과 관련 된 행동적 측면과 그 심리적 배경이 연구에서 중 점적으로 다뤄지고 있음을 시사한다.
<Table 2>
Ngram analysis
| 2-gram | 3-gram | |||
|---|---|---|---|---|
| Rank | Word | Frequency (number of words) | Word | Importance |
| 1 | Suicide-Ideation | 1488 | Adolescent-Suicide-Ideation | 366 |
| 2 | Adolescent-Suicide | 1242 | Adolescent-Suicide-Prevention | 200 |
| 3 | Suicide-Prevention | 564 | Depression-Suicide-Ideation | 199 |
| 4 | Suicide-Thought | 521 | Suicide-Ideation-Adolescent | 81 |
| 5 | Suicide-Attempts | 430 | Depression-Suicide-Thought | 77 |
| 6 | Depression-Suicide | 348 | Suicide-Prevention-Education | 73 |
| 7 | Suicide-Risk | 262 | Suicide-Prevention-Programs | 72 |
| 8 | Suicide-Behavior | 225 | Harm-Suicide Ideation-Suicidal Experience | 68 |
| 9 | Suicide Ideation-Suicide | 157 | Suicide Ideation-Suicide- Attempts | 66 |
| 10 | Suicide Ideation- Suicidal Experience | 144 | Adolescent-Suicide-Risk | 66 |
| 11 | Stress-Suicide Ideation | 144 | Parents-Children-Communication | 66 |
| 12 | Programs-Development | 143 | Adolescent-Suicide-Attempts | 61 |
| 13 | Depression-Anxiety | 142 | Adolescent-Suicide-Thought | 61 |
| 14 | Adolescent-Depression | 136 | Adolescent-Depression-Suicide | 59 |
| 15 | Study-Stress | 136 | Suicide Ideation-Suicide-Plan | 56 |
| 16 | Stress-Depression | 128 | Plan-Suicide-Attempts | 55 |
| 17 | Adolescent-Mental Health | 127 | Multi Cultural-Family-Adolescent | 52 |
| 18 | School violence-Harm | 126 | Stress-Depression-Suicide | 50 |
| 19 | Violence-Harm | 122 | Stress-Suicide-Thought | 49 |
| 20 | Parents-Children | 120 | Suicide-Plan-Suicide Attempts | 44 |
| 21 | Internet-Addiction | 111 | Adolescent-Suicide-Problems | 44 |
| 22 | Stress-Suicide | 109 | Adolescent-Suicide-Behavior | 43 |
| 23 | Policy-Tools | 106 | Suicide-Prevention-Policy | 41 |
| 24 | Suicide-Risk | 98 | Cyberspace-Violence-Harm | 39 |
| 25 | Personality-Education | 97 | Adolescent-Suicide Ideation -Suicide | 38 |
| 26 | Suicide-Problems | 96 | Suicide-Ideation-Parents | 36 |
| 27 | Prevention-Education | 96 | Harm-Adolescent-Suicide | 36 |
| 28 | Ideation-Adolescent | 90 | Suicide-Ideation-Effects | 34 |
| 29 | Adolescent-Suicide Ideation | 89 | Perception-Emotion-Control | 33 |
| 30 | Life-Stress | 89 | Study-Stress-Suicide Ideation | 32 |
11-20위 단어에서는 ‘우울 자살’(348), ‘자살 위 험’(262), ‘자살 행동’(225), ‘자살생각 자살’(157), ‘자 살생각 자살경험’(144), ‘스트레스 자살생각’(144), ‘프로그램 개발’(143), ‘우울 불안’(142), ‘청소년 우 울’(136), ‘학업 스트레스’(136) 등이 도출되었다. 이 결과는 청소년 자살 문제에서 우울증 및 불안과 같은 심리적 요인이 주요 요인으로 다뤄지고 있음 을 나타낸다. 특히, ‘자살 위험’과 ‘자살 행동’은 자 살의 위험성과 행동적 패턴에 대한 연구의 중요성 을 시사하며, ‘스트레스 자살생각’과 ‘우울 불안’은 스트레스 및 불안이 자살 생각과 강하게 연결되어 있음을 보여준다. 또한, ‘프로그램 개발’은 자살 예 방 및 개입 방안의 실질적 실행을 위한 연구가 이 루어지고 있음을 시사하며, 학업과 관련된 스트레 스(‘학업 스트레스’)와 우울증(‘청소년 우울’)이 청 소년 자살 연구에서 중요한 변수로 확인된다.
21-30위 단어 분석에서는 ‘스트레스 우울’(128), ‘청소년 정신건강’(127), ‘학교폭력 피해’(126), ‘폭력 피해’(122), ‘부모 자녀’(120), ‘인터넷 중독’(111), ‘스트레스 자살’(109), ‘정책 수단’(106), ‘자살 위 험성’(98), ‘인성 교육’(97) 등이 포함되었다. 이는 청소년 자살 문제에서 스트레스와 우울(‘스트레스 우울’)의 복합적 관계와 정신건강(‘청소년 정신건 강’)의 중요성이 연구에서 강조되고 있음을 보여준 다. 특히, ‘학교폭력 피해’와 ‘폭력 피해’는 폭력 경 험이 청소년 자살 문제에 있어 중요한 요인임을 시사하며, 부모와 자녀 관계(‘부모 자녀’)가 가정 환경에서 중요한 요소임을 나타낸다. 또한, ‘인터넷 중독’과 같은 현대적 요인도 연구에서 다뤄지고 있 으며, 자살 위험성을 줄이기 위한 정책적 접근(‘정 책 수단’)과 인성 교육의 필요성도 부각되고 있음 을 알 수 있다.
2-gram 분석을 통해 청소년 자살 연구의 주요 주제와 관련 요인을 파악할 수 있었다. 상위 1-10 위 단어는 청소년 자살 현상과 관련된 주요 인지 적, 행동적, 예방적 요소에 초점을 맞추고 있음을 보여주었으며, 11-20위 단어에서는 심리적 요인(우 울, 불안)과 학업 스트레스 및 자살 예방을 위한 프로그램 개발이 강조되었다. 21-30위 단어에서는 학교폭력, 부모-자녀 관계, 인터넷 중독 등 현대적 요인 및 정책적 접근이 중요한 연구 주제로 나타 났다. 이는 청소년 자살 연구가 다양한 차원에서 문제를 분석하고, 심리적, 환경적, 정책적 접근을 통해 문제 해결 방안을 모색하고 있음을 시사한다.
3-gram 분석 결과, 상위 1-10위의 단어 간 연결 에서 ‘청소년 자살 생각’(366)이 가장 높은 연결강 도를 보였으며, ‘청소년 자살 예방’(200), ‘우울 자 살 생각’(199), ‘자살 생각 청소년’(81), ‘우울 자살 사고’(77) 등이 뒤를 이었다<Table 2>. 이는 청소년 자살 연구가 자살과 관련된 심리적 요인(‘우울 자 살 생각’, 199)과 예방적 접근(‘청소년 자살 예방’, 200)에 중점을 두고 있음을 보여준다. 특히, ‘자살 생각 청소년’과 ‘우울 자살 사고’는 청소년 자살의 인지적, 심리적 특징을 설명하는 주요 주제로 다뤄 지고 있음을 시사한다.
11-20위 단어에서는 ‘자살 예방 교육’(73), ‘자살 예방 프로그램’(72), ‘피해 자살생각 자살경험’(68), ‘자살생각 자살 시도’(66), ‘청소년 자살 위험’(66), ‘부모 자녀 의사소통’(66), ‘청소년 자살 시도’(61), ‘청소년 자살 사고’(61), ‘청소년 우울 자살’(59), ‘자 살생각 자살 계획’(56) 등이 나타났다. 이 결과는 청소년 자살 연구에서 예방적 프로그램(‘자살 예방 프로그램’, 72) 및 교육적 접근(‘자살 예방 교육’, 73)이 중요한 연구 주제임을 보여준다. 또한, ‘부모 자녀 의사소통’과 같은 가정 내 상호작용의 중요성 과 자살 시도 및 사고를 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있음을 나타낸다.
21-30위 단어에서는 ‘계획 자살 시도’(55), ‘다문 화 가정 청소년’(52), ‘스트레스 우울 자살’(50), ‘스 트레스 자살 사고’(49), ‘자살 계획 자살’(44), ‘청소 년 자살 문제’(44), ‘청소년 자살 행동’(43), ‘자살 예방 정책’(41), ‘사이버 폭력 피해’(39), ‘청소년 자 살생각 자살’(38)이 도출되었다. 이는 청소년 자살 연구에서 스트레스와 우울의 상관관계(‘스트레스 우울 자살’, 50)와 같은 심리적 요인이 지속적으로 논의되고 있음을 나타낸다. 또한, ‘다문화 가정 청 소년’은 특정 집단의 특수성을 반영한 연구가 진행 되고 있음을 보여준다. ‘사이버 폭력 피해’와 같은 현대적 이슈는 자살 문제와 관련하여 점차 중요한 연구 주제가 되고 있음을 시사한다.
전체적으로, 3-gram 분석을 통해 청소년 자살 연구의 주요 주제와 관련 요인을 파악할 수 있었 다. 상위 1-10위 단어는 자살의 심리적 특성과 예 방적 접근이 연구에서 중점적으로 다뤄지고 있음 을 보여주었으며, 11-20위 단어에서는 예방 프로그 램과 교육, 부모와의 의사소통과 같은 실질적 개입 방안이 강조되었다. 21-30위 단어는 스트레스 및 우울과 같은 심리적 요인, 다문화 가정 청소년과 같은 특수 집단, 그리고 현대적 문제(사이버 폭력) 가 연구의 주요 관심사로 부각되고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 청소년 자살 연구가 심리적, 환경 적, 교육적, 정책적 차원에서 다각적으로 진행되고 있음을 시사한다.
3. 네트워크 분석
네트워크 분석 결과, 상위 1-10위 연결에서 ‘자 살→청소년’(1118)의 연결강도가 가장 높게 나타났 으며, 그 뒤로 ‘생각→자살’(514), ‘생각→청소 년’(468), ‘예방→자살’(436), ‘예방→청소년’(417)이 도출되었다<Table 3>. 이는 청소년 자살 연구에서 자살을 중심으로 한 청소년 대상 연구와 예방적 접근이 주요 주제로 다뤄지고 있음을 보여준다. 특 히, ‘우울→자살’(401), ‘우울→청소년’(387), ‘사회→ 자살’(384), ‘사회→청소년’(383) 등의 연결강도가 높은 단어들은 심리적 요인(우울) 및 사회적 환 경이 청소년 자살 연구에서 핵심적으로 다뤄지고 있음을 나타낸다. 마지막으로, ‘문제→자살’(333)의 연결은 자살 문제를 청소년 연구의 주요 이슈로 삼고 있음을 시사한다.
<Table 3>
Results of network analysis
| Classification | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Word A | Suicide | Ideation | Ideation | Prevention | Prevention | Depression | Depression | Social | Social | Problems |
| Word B | Adolescent | Suicide | Adolescent | Suicide | Adolescent | Suicide | Adolescent | Suicide | Adolescent | Suicide |
| Strength | 1118 | 514 | 468 | 436 | 417 | 401 | 387 | 384 | 383 | 333 |
| Classification | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| Word A | Problems | Adolescent | Suicide | Stress | Stress | Suicide | Suicide Ideation | Suicide | Adolescent | Adolescent |
| Word B | Adolescent | School | School | Suicide | Adolescent | Effects | Adolescent | Programs | Effects | Programs |
| Strength | 333 | 309 | 305 | 299 | 295 | 287 | 280 | 274 | 270 | 265 |
| Classification | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
| Word A | Suicide | Education | Suicide | Education | Risk | Adolescent | Parents | Parents | Ideation | Risk |
| Word B | Suicide Ideation | Adolescent | Behavior | Suicide | Suicide | Behavior | Suicide | Adolescent | Depression | Adolescent |
| Strength | 262 | 248 | 247 | 236 | 233 | 229 | 228 | 226 | 223 | 219 |
11-20위 연결에서는 ‘문제→청소년’(333), ‘청소년 →학교’(309), ‘자살→학교’(305), ‘스트레스→자 살’(299), ‘스트레스→청소년’(295)이 포함되었다. 이 는 청소년 자살 문제를 다루는 연구에서 학교 환 경 및 스트레스와의 관계가 중요한 주제임을 보여 준다. 또한, ‘자살→효과’(287), ‘자살생각→청소 년’(280), ‘자살→프로그램’(274), ‘청소년→효 과’(270), ‘청소년→프로그램’(265)은 자살 예방을 위한 프로그램 및 개입의 효과성을 강조한 연구가 활발히 이루어지고 있음을 나타낸다.
21-30위 연결에서는 ‘자살→자살생각’(262), ‘교육 →청소년’(248), ‘자살→행동’(247), ‘교육→자 살’(236), ‘위험→자살’(233)이 나타났다. 이는 청소 년 자살 연구에서 자살생각과 행동 간의 관계 및 교육적 개입의 중요성이 강조되고 있음을 보여준 다. 또한, ‘청소년→행동’(229), ‘부모→자살’(228), ‘부모→청소년’(226), ‘생각→우울’(223), ‘위험→청소 년’(219)은 가정 환경(부모와의 관계), 심리적 요인 (우울), 그리고 위험 요인 분석이 연구에서 중요한 주제로 다뤄지고 있음을 나타낸다.
네트워크 분석 결과를 통해 청소년 자살 연구에 서 자살 문제를 중심으로 다양한 심리적, 환경적, 교육적 요인이 주요 연구 주제로 나타났다. 상위 1-10위에서는 자살과 청소년의 관계 및 예방적 접 근, 우울과 같은 심리적 요인의 중요성이 부각되었 다. 11-20위에서는 학교 환경, 스트레스 요인, 그리 고 프로그램 개발 및 효과성 분석이 중점적으로 다뤄졌다. 21-30위에서는 교육적 개입, 가정 환경, 심리적 위험 요인 및 행동 연구가 강조되었다.
이는 청소년 자살 연구가 심리적, 사회적, 교육 적, 환경적 측면에서 다각적으로 진행되고 있음을 보여준다.
4. CONCOR 분석
CONCOR 분석 결과, 청소년 자살 연구는 8개 의 군집으로 분류되었다. 각 군집의 주요 단어와 내용을 분석한 결과, 다음과 같은 특징이 도출되었 다<Table 4>.
<Table 4>
Results of CONCOR Analysis
| Cluster | Words | Counts |
|---|---|---|
| G.1 | Adolescent, Suicide, Prevention, Programs, Effects, Families, Risk | 7 |
| G.2 | Stress, Depression, Mental Health, Ideation, Suicide Ideation | 5 |
| G.3 | School, Family, Students, Education, Policy | 5 |
| G.4 | Thought, Emotion, Behavior, Group, Counseling | 5 |
| G.5 | Psychology, Social, Problems | 3 |
| G.6 | Violence, School Violence | 2 |
| G.7 | Parents, Attempt | 2 |
| G.8 | Harm | 1 |
군집 1은 ‘청소년’, ‘자살’, ‘예방’, ‘프로그램’, ‘효 과’, ‘가족’, ‘위험’ 등 7개의 단어로 구성되었다. 이 는 청소년 자살 문제를 예방하기 위한 프로그램 개발과 그 효과를 검토하는 연구가 활발히 이루어 지고 있음을 나타낸다. 특히, ‘가족’과 ‘위험’의 단 어 출현은 가정 환경과 위험 요인이 예방 프로그 램 설계와 평가에서 중요한 요소로 다뤄지고 있음 을 시사한다.
군집 2는 ‘스트레스’, ‘우울’, ‘정신건강’, ‘생각’, ‘자살생각’ 등 5개의 단어로 구성되었다. 이는 스트 레스와 우울증 등 청소년의 정신건강 문제가 자살 과 직간접적으로 연관되어 있으며, 자살생각과 관 련된 심리적 요인에 대한 연구가 중점적으로 이루 어지고 있음을 보여준다.
군집 3은 ‘학교’, ‘가정’, ‘학생’, ‘교육’, ‘정책’ 등 5개의 단어로 구성되었다. 이는 청소년 자살 연구 에서 학교 및 교육 환경이 중요한 주제임을 나타 낸다. 특히, ‘정책’의 출현은 교육 정책이 자살 예 방을 위한 중요한 연구 영역으로 다뤄지고 있음을 시사한다.
군집 4는 ‘사고’, ‘정서’, ‘행동’, ‘집단’, ‘상담’ 등 5개의 단어로 구성되었다. 이는 청소년 자살 문제 와 관련된 정서적 요소, 행동적 특징, 그리고 집단 상담과 같은 개입 방법이 연구의 주요 초점임을 보여준다. ‘집단’과 ‘상담’은 집단 기반 상담 프로그 램이 자살 예방에 효과적일 수 있음을 암시한다.
군집 5는 ‘심리’, ‘사회’, ‘문제’ 등 3개의 단어로 구성되었다. 이는 청소년 자살 연구에서 심리적 문 제와 사회적 요인이 핵심적인 연구 영역으로 다뤄 지고 있음을 나타낸다. 특히, 사회적 문제의 중요 성은 자살 문제의 원인을 다각도로 분석하는 데 필요한 관점을 제공한다.
군집 6은 ‘폭력’과 ‘학교폭력’ 등 2개의 단어로 구성되었다. 이는 학교폭력과 같은 폭력 경험이 청 소년 자살 문제에서 중요한 요인으로 다뤄지고 있 음을 시사한다. 폭력과 자살 간의 연관성을 분석하 는 연구가 이루어지고 있음을 보여준다.
군집 7은 ‘부모’와 ‘시도’ 등 2개의 단어로 구성 되었다. 이는 부모와의 관계와 자살 시도의 연관성 을 분석하는 연구가 이루어지고 있음을 나타낸다. 부모의 역할은 자살 예방 및 개입 방안 설계에서 중요한 변수로 작용하고 있음을 시사한다.
군집 8은 ‘피해’ 단어로 구성되었다. 이는 자살 과 관련된 피해 경험이 청소년 연구에서 단독 주 제로 다뤄질 만큼 중요성이 크다는 것을 보여준다. 이는 자살 피해자의 심리적 상태와 환경적 요인을 분석하는 연구가 이루어지고 있음을 나타낸다.
CONCOR 분석 결과, 청소년 자살 연구는 예방 프로그램과 그 효과를 다루는 연구(군집 1), 스트 레스 및 정신건강 요인(군집 2), 학교와 교육 환경 (군집 3), 행동과 상담(군집 4), 심리적 및 사회적 문제(군집 5), 폭력(군집 6), 부모 관계(군집 7), 그 리고 피해 경험(군집 8)과 같은 다양한 주제 영역 으로 구분되었다. 이를 통해 청소년 자살 연구가 다각적이고 체계적으로 이루어지고 있음을 확인할 수 있다. 각 군집에서 도출된 주요 단어들은 연구 자들에게 청소년 자살 문제를 이해하고 해결하기 위한 통찰을 제공하며, 다양한 환경적 및 심리적 요인들이 연구의 핵심으로 자리 잡고 있음을 시사 한다.
Ⅳ. 고찰
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 지난 20년간 국내 청소년 자살 관련 연구 동향을 체계 적으로 분석하고 청소년 자살 연구의 주요 주제 및 연구 영역을 도출하고자 하였다. 연구의 분석 결과를 중심으로 다음과 같이 논의하고자 한다.
첫째, 단어빈도 분석과 TF-IDF 분석 결과 '우울' 과 '스트레스'가 모두 상위에 위치함으로써, 청소년 자살 연구에서 심리적 요인이 핵심적으로 다뤄지 고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 한국 청소년을 대상으로 한 선행연구에서 우울 증상이 자살 성향 에 직접적인 영향을 미친다는 결과와 일치한다 [20]. 또한, 우울군의 자살 시도율이 비우울군보다 약 8배 높다는 보고는 본 연구의 분석 결과를 뒷 받침한다[21]. 특히, 특히 N-gram 분석에서 '우울 자살 생각', '스트레스 자살생각'의 높은 연결 강도 는 이러한 심리적 요인이 자살 사고로 이어지는 직접적인 경로일 가능성을 시사한다. 이는 교사들 의 학생 자살 사례 보고서를 분석한 기존 연구에 서도 심리적 문제가 주요 요인으로 나타났다는 결 과와도 부합한다[22]. '우울'과 '스트레스'가 주요 키워드로 나타난 결과는 단순한 빈도의 강조를 넘 어, 이러한 심리적 요인에 대한 조기 선별 시스템 과 상담 개입의 필요성을 뒷받침한다. 특히, 청소 년을 대상으로 학교 기반의 정신건강 프로그램 설 계·운영시 이러한 요소를 반영할 수 있다.
둘째, 단어 빈도 분석에서 '예방'이 7위, '프로그 램'이 11위를 차지하고, N-gram 분석에서 '자살 예 방', '프로그램 개발' 등이 상위에 위치한 것은 자 살 예방 중심의 연구 패러다임이 점차 확산되고 있음을 보여준다. 또한 CONCOR 분석에서 '청소 년', '자살', '예방', '프로그램', '효과'가 하나의 군 집을 형성한 점 역시 이러한 경향을 뒷받침한다. 이러한 예방 중심 접근은 국제적 동향과도 일치한 다. 자살 연구에 텍스트 마이닝을 적용한 국제적 동향을 분석한 연구에 따르면, 최근 연구들이 위험 요인 식별을 넘어서 예방과 개입 효과성 평가로 확장되고 있는 것으로 나타났다[23].
셋째, '학교', '가정', '부모', '학교폭력' 등의 키 워드가 높은 빈도로 등장하고, CONCOR 분석에서 학교환경(군집 3), 폭력(군집 6), 부모관계(군집 7) 등의 별도 군집이 형성된 것은 청소년 자살 연구 에서 사회환경적 요인이 다양한 측면에서 조명되 고 있음을 보여주며, 다중환경 기반 통합 접근의 필요성을 강조한다. 이는 2016년부터 2020년까지 자살로 사망한 한국 학생들의 특성을 분석한 연구 에서 가족 문제(53.8%)가 가장 빈번하게 나타났고, 학업 문제 및 또래 문제가 주요 요인으로 보고된 결과와도 일치한다[24]. 특히, 본 연구의 N-gram 분석에서 확인된 '학교폭력 피해', '폭력 피해'의 높 은 연결 강도는 폭력 경험이 청소년 자살에 중요 한 영향을 미치는 요소임을 시사한다. 이는 괴롭힘 을 경험한 청소년이 자살을 시도할 가능성이 약 3 배 높다는 기존 연구 결과와도 부합한다[21].
넷째, 3-gram 분석에서 '다문화 가정 청소년'이 상위에 위치한 점은 주목할 만하다. 이는 다문화 청소년의 자살 시도율이 일반 청소년보다 2배가량 높다고 보고된 연구 결과와 연관된다[25]. 또한, 다 문화 청소년과 일반 청소년 간 자살 사고 위험 요 인을 비교한 연구에서도 다문화 청소년의 자살 생 각 유병률(15.8%)이 일반 청소년(11.3%)보다 높게 나타난 바 있다[26]. 이는 최근 청소년 자살 연구 가 일반적인 위험 요인 분석을 넘어 다문화 가정 청소년, 학교폭력 피해자와 같이 소수 취약 집단에 대한 관심이 점차 증가하는 것으로 분석되며, 향후 이러한 집단에 특화된 맞춤형 예방 정책 개발이 요구된다.
다만, 본 연구는 국내 학술 논문을 대상으로 분 석을 수행하였기 때문에 향후 연구에서는 KISS, DBpia, PubMed, Scopus 등 국내외 다양한 학술 데이터베이스 및 정책 보고서, 뉴스 기사, SNS 텍 스트 등의 비정형 자료를 포함하는 다중 데이터 기반의 분석으로 확장될 필요가 있다. 이를 통해 보다 정교한 예측모형 및 맞춤형 개입전략 수립이 가능할 것이다.
Ⅴ. 결론
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 지난 20년간 국내 청소년 자살 연구의 주제 구조와 핵 심 키워드를 분석하였다. 분석 결과, 청소년 자살 은 심리적 요인과 환경적 요인이 복합적으로 작용 하는 양상이 강하며, 최근에는 우울과 스트레스 뿐 아니라 다문화, 학교폭력 등 취약 청소년군에 대한 관심이 증가하고 있음이 확인되었다.
이러한 연구 결과는 청소년 자살 예방정책 수립 시 데이터 기반의 주요 요인 도출 및 개입 우선순 위 설정에 활용될 수 있다. 또한 실무 현장에서의 정신건강 교육, 조기 개입 프로그램, 소수자 집단 맞춤형 접근 전략 등의 실천적 시사점을 제공한다.
