청소년 임신에 대한 연구 동향 분석: 텍스트 네트워크 분석과 토픽 모델링
A study on research trends for pregnancy in adolescence: Focusing on text network analysis and topic modeling
Article information
Abstract
Purpose:
The aim of this study was to identify core keywords and topic groups in the “adolescent pregnancy” field of research for a better understanding of research trends in the past 10 years.
Methods:
Topics related to adolescent pregnancy were extracted from 3,819 articles that were published in journals between January 2013 and July 2023. Abstracts were retrieved from five databases (MEDLINE, CINAHL, Embase, RISS, and KISS). Keywords were extracted from the abstracts and cleaned using semantic morphemes. Text network analysis and topic modeling were performed using NetMiner 4.3.3.
Results:
The most important keywords were “health,” “woman,” “risk,” “group,” “girl,” “school,” “service,” “family,” “program,” and “contraception.” Five topic groups were identified through topic modeling. Through the topic modeling analysis, five themes were derived: “health service,” “community program for school girls,” “risks for adult women,” “relationship risks,” and “sexual contraceptive knowledge.”
Conclusion:
This study utilized text network analysis and topic modeling to analyze keywords from abstracts of research conducted over the past decade on adolescent pregnancy. Given that adolescent pregnancy leads to physical, mental, social, and economic issues, it is imperative to provide integrated intervention programs, including prenatal/postnatal care, psychological services, proper contraception methods, and sex education, through school and community partnerships, as well as related research studies. Nurses can play a vital role by actively engaging in prevention efforts and directly supporting and educating socially disadvantaged adolescent mothers, which could significantly contribute to improving their quality of life.
서 론
연구의 필요성
청소년 임신은 「청소년기본법」, 「한부모가족지원법」 등 청소년 관련 법령상 ‘만 24세 이하 청소년이 임신한 경우’를 말한다[1]. 청소년의 신체적 성숙이 빨라지고 성행동의 자유가 커짐에 따라 성에 대한 적극적인 양상을 띠게 되면서 청소년 임신에 대한 우려의 목소리가 높아지고 있다[2]. 일반적으로 청소년 임신은 사회적 규범에서 벗어난 행위로 인식되어 청소년의 가족뿐만 아니라 사회적으로 긴장을 초래한다[3].
2023년 세계보건기구(World Health Organization)에서 발표된 자료에 따르면 개발도상국의 경우 매년 15~19세 산모가 약 1,200만 명, 15세 미만 산모가 최소 77만 7천명을 출산하는 것으로 나타났다[4]. 2021년 생식보건에 관한 통계자료에 의하면, 전세계 15~19세 청소년의 출산율은 여성 인구 1천 명당 약 42.5명으로 나타났으며, 미국 청소년은 약 16.0명, 우리나라 청소년은 2.2명으로 나타났다[5]. 특히, 2022년 국내 만 24세 이하 출산율은 여성 인구 1천 명당 2.3명이고[5], 평균 출산 연령이 18.7세이며 그중 19세 이하가 61.9%를 차지했는데[1], 18차(2022년) 전국 중·고등학생을 대상으로 한 청소년건강행태조사 결과, 전체 성관계 경험률은 6.2% (남학생 7.6%, 여학생 4.7%)로 계속 증가하는 추세이다[6].
청소년 임신은 모자 건강과 성장발달과업 측면에서 문제가 된다. 청소년 임산부의 나이가 10~19세인 경우는 20~24세에 비해 자간전증, 산욕기 자궁내막염, 전신 감염 위험이 더 높고, 청소년 임산부의 아기는 저체중아 출산, 조산, 중증 신생아 질환 위험이 더 높다[7]. 무엇보다, 청소년은 아동에서 성인으로 성장하는 전환기이지만, 청소년 임신으로 출산을 하게 되면 성인으로 성장뿐만 아니라, 임신과 출산으로 인해 놓친 학업, 생계를 위한 취업과 부모로서 양육이라는 과업을 동시에 수행해야 하는 부담이 있다[8].
이렇듯, 청소년 임신의 부정적인 영향에도 불구하고 청소년 임신에 대한 전반적인 연구 분석과 앞으로의 연구 방향을 제시하는 연구는 미흡한 상황이다. 청소년 임신과 관련된 최근의 선행연구를 살펴보면, 청소년 미혼모의 사회적 무시와 인정 경험[9], 국가별 10대 미혼모 교육지원 비교[10], 청소년 임신 갈등 및 청소년 미혼모의 삶의 경험을 다룬 질적 연구[3] 등이 있다.
텍스트 네트워크 분석(text network analysis, TNA)은 텍스트 마이닝 분석(text mining analysis) 기법 중 하나로 텍스트에 직접적으로 드러난 개념들 간에 연결되어 있는 패턴을 분석 대상으로 삼는다. 즉, 텍스트 내 출현되는 키워드 간의 연관 관계를 링크로 표시하여 네트워크 구조를 파악하는 것으로, 이 네트워크를 통해 구조를 시각화하여 전체 텍스트가 전달하고자 하는 현상과 구조를 해석하고, 주로 논의되는 연구 주제의 의미와 흐름의 파악을 돕는 유용한 방법이다[11]. 또한, 토픽 모델링은 대량의 텍스트를 통합하기 위해 컴퓨터 자동화를 통한 통계적 알고리즘을 사용하여, 텍스트 내에 연관 관계가 높은 단어들의 패턴을 통해 유사한 의미를 가지는 키워드의 분포를 추정하는 것으로, 문서의 텍스트 내 잠재되어 있는 주제들을 분석하고 탐색할 수 있어 연구 동향을 분석하는 데 탁월하다[11].
기존 연구에서 텍스트 네트워크 분석 연구는 성인을 대상으로 한 임신과 관련된 것이 대부분으로[12,13], 청소년 임신을 주제로 한 동향 및 현상을 이해하기 위한 텍스트 네트워크 분석 연구는 거의 찾아볼 수가 없다. 텍스트 네트워크 분석 방법은 계량적인 분석 방법으로 분석의 다양성과 시각화를 보여주는 장점이 있어, 청소년 임신 연구에 대한 지식구조를 면밀히 파악하고 연구 방향을 제시하는 데 도움이 될 것이다.
따라서, 본 연구에서는 텍스트 네트워크 분석과 토픽 모델링 기법을 통해 청소년 임신과 관련된 국내외 연구들의 핵심 키워드를 규명하여 연구 동향을 파악하고, 이를 바탕으로 청소년 임산부를 위한 중재 전략을 개발하는 데 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.
연구 목적
본 연구의 목적은 텍스트 네트워크 분석과 토픽 모델링을 이용하여 청소년 임신에 대한 국내외 연구를 분석하여 연구 동향을 파악하는 것이다. 이를 바탕으로 청소년 임산부를 위한 청소년 임신·출산·양육을 지원하고 가족 계획을 돕는 간호 중재 통합 프로그램을 개발하고 관련 연구의 활성화를 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
연구 방법
연구 설계
본 연구는 ‘청소년 임신’과 관련된 연구들의 초록을 대상으로 텍스트 네트워크 분석 및 토픽 모델링 기법을 이용하여 핵심 개념과 연구 주제를 기술한 텍스트 마이닝 연구이다.
연구 대상
본 연구의 대상은 ‘청소년 임신’과 관련된 연구들로, 의학, 간호학, 보건학 학술지에 2013년부터 2023년 사이에 출판된 국내 및 국외 논문을 대상으로 하였다.
자료 수집
자료 수집은 국외 자료는 MEDLINE, CINAHL, Scopus의 3개의 데이터베이스를 이용했고, 국내 자료는 RISS, KISS의 2개 데이터베이스를 이용하여 2013년 1월부터 2023년 7월까지 최근 10여 년 간 발행된 논문을 검색하였다. 각각의 데이터베이스는 자료의 전문성을 확보하고자 보건의료 및 간호학 연구자들이 많이 사용하는 국내외 데이터를 선택하였다. 자료 수집의 절차는 크게 (1) 대상 문헌의 선정, (2) 키워드 추출 및 정제로 진행되었다.
● 대상 문헌의 선정
주제어는 각 데이터의 통제어와 자연어를 모두 포함하여 ‘adolescent pregnancy’, ‘teenager pregnancy’, ‘teen pregnancy’로 검색하였다. 검색 영역은 초록(abstract), 문서유형은 논문(article), 언어는 영어(English)로 제한하였다. 국내 문헌은 ‘청소년 임신’으로 검색하였고, 등재지로 제한하였다. 상기 결과를 거쳐 MEDLINE에서 1,058편, CINAHL에서 1,031편, Embase에서 2,426편, RISS와 KISS를 통해 8편이 검색되었고, EndNote X9 서지프로그램(Clarivate)과 Microsoft Excel 프로그램(Microsoft)을 이용하여 중복되거나 초록을 제공하지 않는 704편의 문헌을 제외하고 총 3,819편을 선정하였다.
● 단어 추출 및 정제
최종 연구 대상으로 선정된 문헌의 초록을 정리하여, 소셜 네트워크 분석 프로그램인 NetMiner 프로그램(version 4.3.3; Cyram Inc.)을 이용하여 비정형 텍스트(unstructured text)로 변환하였고, 유의어, 제외어, 지정어 사전을 만들어 파일로 저장한 후 이를 NetMiner 프로그램에 적용하여 단어 정제의 과정을 수행하였으며, 구체적인 단어 정제 과정은 다음과 같다.
∙ 비정형 텍스트로 변환
비정형 텍스트인 논문 초록에서 최소 의미 단위인 형태소를 추출하기 위해, 각 논문의 초록을 엑셀에서 하나의 행으로 구성하였다.
∙ 단어의 전처리
네트워크 분석에서 중복되는 단어를 제외하고 의미있는 형태소를 추출하기 위해 키워드에서 대문자는 모두 소문자로 처리하였고, 명사만 추출하여 이를 토대로 단어를 정제하였다.
∙ 단어 사전 작성
네트워크 분석을 위한 단어의 전처리 과정에서 유의어, 지정어, 제외어 사전을 만들었으며, 키워드에서 대문자는 모두 소문자로 처리하였고, 명사만 추출하여 의미형태소를 생성하여 이를 토대로 형태소를 정제하였다. 지정어 사전은 여러 단어가 하나의 의미를 이루는 단어를 지정할 수 있는 사전으로, 단어를 추출하기 위한 정제 과정에서 본 연구에서는 복합명사나 고유명사로 지정되어야 하는 ‘adolescent pregnancy’, ‘child care’, ‘postpartum depression’, ‘United States’ 등으로 표시되도록 사전으로 정리하였다. 유의어 사전은 동일하고 유사한 의미를 갖지만 표기를 다르게 한 단어들을 하나의 대표어로 정하는 사전으로, 예를 들어 ‘adolescent pregnancy’, ‘teenager pregnancy’, ‘teen pregnancy’는 ‘adolescent pregnancy’를 대표어로 정했다. 제외어 사전에서는 연구방법론과 관련된 단어로 ‘analysis’, ‘conclusion’, ‘objective’, ‘trial’, ‘result’ 등의 단어와 약어, 부호 및 불용어 그리고 선행연구를 참고하여 빈도분석 결과 출현 빈도 1회인 단어를 제외하였다.
∙ 최종 분석 단어 추출
Term frequency-inverse document frequency (TF-IDF)는 값이 높을수록 어떤 단어가 해당 문서에서는 자주 등장하지만 다른 문서에서는 그렇지 않아 그 문서에서의 단어의 중요도를 나타낸다. 따라서, 수집된 데이터에서 출현 빈도가 높고 반복적으로 나타나지만 모든 문서에서 빈번히 등장하여 일반적으로 쓰인 단어들을 제거하기 위해 사용한다. 본 연구에서는 TF-IDF가 1.0 이하인 단어를 제외어 사전에 포함하고 의미형태소인 3글자 이상의 단어 중 상위 10%인 9회 이상 등장 단어를 추출하여 최종 1,716단어를 추출하였다.
자료 분석 방법
자료 분석은 NetMiner 프로그램을 이용하여 단어 네트워크 분석과 토픽 모델링 분석을 실시하였다.
● 단어의 빈도 분석
단어의 등장 빈도를 파악하기 위해 전체 네트워크에 출현한 단어의 단순 등장 빈도와 단어가 출현한 문서 수를 확인하였고, TF-IDF값을 분석하였다.
● 주요 단어 간 중심성 분석
단어 네트워크를 통한 중심성 분석을 위해 단어 간 연결선과 동시 출현의 문서 단위는 개별 초록으로 지정했다. 이후 주요 단어 간의 관계를 파악하기 위해 텍스트 네트워크 분석 방법을 사용하여 단어 간 동시출현 빈도를 링크로 표현하는 1-mode 단어 네트워크를 형성하였다. 주요 단어 간 네트워크는 window size는 3, link frequency threshold는 1, remove self-loop는 yes로 설정하고, 연결 중심성(degree centrality), 근접 중심성(closeness centrality), 매개 중심성(betweenness centrality) 분석을 실시하였다.
연결 중심성은 단어 네트워크 내 어떤 단어의 구조적 중요성을 의미하며, 근접 중심성은 특정 단어와 다른 단어 간의 가까운 정도를 나타내어 특정 단어가 다른 단어에 얼마나 효율적으로 영향력을 미치는지를 반영한다. 또한 매개 중심성은 단어와 단어를 중간에서 연결해주는 정도를 나타낸다.
● 토픽 모델링
토픽 모델링은 텍스트 마이닝 분야에서 사용되는 도구로 방대한 문서의 집합에서 유의미한 패턴을 찾아내는 것을 목적으로 한다. 토픽은 연관 관계가 높은 단어들이 문서에 포함된 확률을 나타내며, 본 연구에서는 문헌의 숨겨진 주제를 찾아내는 알고리즘인 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet allocation, LDA) 기법을 이용했는데, 이는 단어와 문서의 분포를 추정하여 해당 문서의 주요 단어와 분류를 모델링하는 것으로 LDA 입력 옵션에 대한 선행연구 결과[14]를 토대로 Markov chain Monte Carlo (MCMC)>α 8.33, β 0.1, no. of literation=1,000으로 설정하여 토픽 분석을 실시하였다. 여러 번의 시뮬레이션을 통해 도출된 토픽 분석 결과를 본 연구에 참여하는 연구자 전원이 확인하고 합의를 거쳐 5개의 토픽을 결정하였다. 결정된 토픽들의 핵심 주제를 파악하기 위해 토픽별로 단어가 등장한 총 횟수를 기준으로 상위 500개 단어를 추출하여 워드클라우드로 나타내었고, 이 중 상위 20개 단어를 추출한 뒤 연결 중심성을 분석하고 토픽-단어 2-mode 네트워크를 이용하여 토픽-키워드 맵으로 시각화했다.
연구 결과
단어의 빈도 분석
추출된 문헌 전체에서 단순 출현 빈도가 높은 단어의 순서는 ‘health’, ‘woman’, ‘risk’, ‘group’, ‘girl’, ‘school’, ‘service’, ‘family’, ‘contraception’, ‘program’로 나타났다. 해당 문헌 내에서의 단어의 중요도를 의미하는 TF-IDF값이 높은 단어의 순서는 ‘health’, ‘woman’, ‘risk’, ‘group’, ‘girl’, ‘school’, ‘service’, ‘family’, ‘program’, ‘contraception’로 나타났다(Table 1).
Core Keywords by Frequency, TF-IDF, and Degree, Closeness, and Betweenness Centrality (N=1,716)
주요 단어 간 중심성 분석
본 연구에서 단어 네트워크의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성의 평균은 각각 0.00, 0.33, 0.00이었고, 집중도는 각각 7.9%, 41.6%, 2.1%였다. 연결 중심성과 매개 중심성의 상위 단어는 ‘health’, ‘woman’, ‘risk’, ‘family’, ‘school’이었으며, 근접 중심성의 상위 5개 단어는 ‘health’, ‘woman’, ‘risk’, ‘group’, ‘family’의 순서로 나타났다. 세 개의 중심성 분석에서 모두 상위 20위 안에 포함되는 단어는 ‘health’, ‘woman’, ‘risk’, ‘family’, ‘school’, ‘group’, ‘service’, ‘community’, ‘knowledge’, ‘contraception’, ‘girl’로 총 11개 단어였다. 이상의 결과와 같이 출현 빈도와 TF-IDF값에 의한 빈도 분석의 상위 20위권 단어들과 세 개의 중심성 분석에서 높은 중심성이 나타난 11개의 단어들을 확인하여 ‘health’, ‘woman’, ‘risk’, ‘family’, ‘school’, ‘group’, ‘service’, ‘community’, ‘knowledge’, ‘contraception’, ‘girl’이 ‘청소년 임신’과 연관되어 연구되고 있는 핵심 주요어임을 알 수 있었다. 네트워크의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 상위 20개의 단어는 Table 1에 나타냈다.
토픽 모델링
토픽 모델링 분석을 통해 나타난 키워드들을 중심으로 모든 연구자가 해당 문헌의 초록을 읽은 후 연구자들의 합의를 통해 대표하는 주제를 찾고자 하였으며, 분석결과 ‘건강 서비스(health service)’, ‘여학생을 위한 지역사회 프로그램(community program for school girls)’, ‘성인기의 위험(risks for adult women)’, ‘관계 위험(relationship risks)’, ‘성, 피임 지식(sexual contraceptive knowledge)’이라는 5개 주제가 도출되었다(Table 2). 주제별로 등장하는 단어들은 단어의 빈도에 따라 워드클라우드를 시각화(Figure 1)하였고, 각 주제별로 상위 확률에 등장하는 단어들의 키워드 네트워크를 시각화하여 Figure 2에 나타냈다.
Topic Group by Topic Modeling (N=3,819)
Word clouds by topic
Topic-keyword map by two-mode analysis
각각 토픽의 주제는 토픽별 논문 초록에서 등장하는 문장에서의 단어의 쓰임을 확인하여 분류하는 작업을 거쳤다. Topic 1에서는 ‘health’, ‘service’, ‘support’, ‘experience’, ‘need’가 등장하여 청소년 임신과 출산에 대한 건강 서비스, 서비스 지원의 필요 등에 대한 연관성이 나타나 ‘건강 서비스’라 명명하였다. Topic 2에서는 ‘girl’, ‘school’, ‘program’, ‘youth’, ‘community’의 단어가 등장하였으며, 학교에 다니는 소녀를 위한 지역사회 프로그램의 청소년 임신과 성병 예방에 대한 연관이 나타나 ‘여학생을 위한 지역사회 프로그램’으로 명명하였다. Topic 3에서는 ‘woman’, ‘group’, ‘risk’, ‘adult’, ‘weight’가 등장했다. 이는 십대 임신으로 인한 모성 결과 및 산후 위험 증가, 십대 임신이 미치는 영향, 산모사망의 위험요인에 관한 내용을 나타내므로 ‘성인기의 위험’이라 명명하였다. Topic 4에서는 ‘risk’, ‘association’, ‘effect’, ‘problem’, ‘relationship’ 단어가 등장하며 청소년 임신에 따른 친구, 사회적으로 형성되는 부정적 반응, 계획되지 않은 임신으로 인한 불안정한 삶과 합병증 초래 등과 연관되어 ‘관계 위험’으로 명명하였다. Topic 5에서는 ‘contraception’, ‘sex’, ‘knowledge’, ‘abortion’, ‘partner’의 단어가 등장하며 청소년의 재임신 방지를 위한 피임법 교육의 근거, 청소년의 현대 성과 피임의 미충족 요구와 관련된 요인이 언급되어 ‘성, 피임 지식’라고 최종 명명하였다.
논 의
본 연구는 텍스트 네트워크 분석과 토픽 모델링 기법을 사용하여, 최근 10년간 국내외에서 진행된 청소년 임신과 관련된 연구들의 초록에 포함된 키워드를 분석하고, 관련 연구들의 핵심 단어 도출과 주요 연구 현황을 파악하였다. 이 연구 결과를 바탕으로 청소년 임산부를 돕기 위한 효과적인 간호 중재 전략을 모색하고 앞으로의 연구 방향을 제시하기 위해 시행되었다. 본 연구를 통해 단어 출현 빈도, 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 분석 결과 핵심단어는 ‘health’, ‘woman’, ‘risk’, ‘family’, ‘school’, ‘group’, ‘service’, ‘community’, ‘knowledge’, ‘contraception’, ‘girl’로 도출되었는데, 이는 청소년 임신은 학교생활의 중단과 양육에 대한 지식부족, 산후관리 미흡 등으로 성인기 여성 건강의 위험으로 작용하여 임신하기 적합한 나이까지 피임법 등에 대한 교육이 필요하여 이에 대한 연구가 이루어졌음을 알 수 있다[15-19]. 청소년 임신과 관련된 연구들의 동향을 파악하기 위해 토픽 모델링을 실시한 결과 ‘건강 서비스’, ‘여학생을 위한 지역사회 프로그램’,
‘성인기의 위험’, ‘관계 위험’, ‘성, 피임 지식’이라는 5개 주제가 도출되었다.
첫째, 토픽 ‘건강 서비스’에서 주로 등장하는 키워드는 ‘health’, ‘service’, ‘support’, ‘experience’, ‘need’로, 청소년 임신의 올바른 산전 관리와 모자 정신건강을 지원하는 통합 보건 서비스 개발의 필요성이 언급되었다. 청소년 임신의 부적절한 산전 관리는 중증 산모 질환 이환율 증가의 위험을 높인다[15]. 일반적으로 청소년이 임신을 하게 되면 임신 사실에 대한 사회적 노출을 기피하고, 부모와의 관계가 단절되기가 쉬우며[16], 임신을 인지하는 시기가 늦을 가능성이 높아, 성인에 비해 산전 및 산후 관리가 취약하다[8]. 따라서, 청소년 임신 기간 동안 적절한 시기에 적절한 산전 관리를 받을 수 있도록 조기 산전 예약을 지원하는 프로그램이 개발되어야 한다[17]. 또한, 청소년 임신으로 인한 우울, 패배감, 슬픔과 스트레스, 미래에 대한 불안, 자살 충동 등의 정신심리적인 문제를 겪을 수 있다. 따라서, 위험 증상이나 행동에 대한 지속적인 모니터링과 정신심리서비스 개발에도 관심을 가져야 한다[18].
둘째, ‘girl’, ‘school’, ‘program’, ‘youth’, ‘community’의 단어가 등장한 토픽은 ‘여학생을 위한 지역사회 프로그램’으로 청소년 임신과 성병을 예방하기 위한 학교와 지역사회 프로그램을 포함한다. 즉, 학교나 지역사회에서 청소년을 대상으로 하는 성 건강 커리큘럼을 집중적으로 제공하고, 청소년뿐만 아니라 학교 및 지역사회 구성원까지 포괄하는 청소년 임신 예방 프로그램이 개발되어야 한다. Ahinkorah 등[19]의 연구에서 여학생들 중 ‘생식건강의사결정(reproductive health decision-making capacity)’ 즉, ‘피임법 사용 및 출산 능력과 더불어 부모가 될지 여부, 시기, 원하는 자녀의 수와 간격 등을 포함한 부모 역할에 대한 결정 능력[20]’이 있는 경우, 교육 수준이 높은 경우, 도시 지역에 사는 경우에 피임법을 사용할 확률이 더 높은 것으로 나타났다[19]. 그러므로, 청소년 피임 중재에서는 청소년의 생식건강의사결정을 높이기 위한 전략을 포함하되[20], 주로 사용되는 피임법과 중단 이유를 고려하여 학습자에게 피임법의 메커니즘과 이와 관련된 부작용에 대한 내용을 제공해야 한다[21]. 특히, 이 분야에서는 가정, 학교보건, 지역사회 등 전반적인 분야에서 지역사회 간호사의 역할이 중요하기 때문에 향후 간호사들의 참여를 확대하고 더 발전시켜야 할 필요가 있다.
셋째, 토픽 ‘성인기의 위험’에서는 청소년 임신으로 인해 모성과 아기 건강에 미치는 심각한 영향을 보여준다. 만 19세 미만의 청소년 산모는 출산 시 제왕절개 확률이 높고[7], 항문괄약근 손상이나 회음부 파열과 같은 산과적 열상 비율도 더 높은 것으로 알려져 있으며[22], 조혼 문화가 만연한 지역의 청소년 임신으로 인한 모성 사망률은 21.3%로 보고되었다[23]. 또한, 청소년 엄마는 다른 연령대 엄마들에 비해 음주, 흡연 및 마약 등의 약물 남용 가능성이 더 높은 것으로 나타나므로[24], 산전 및 산후 약물 남용에 대한 효과적인 중재 연구가 지속되어야 할 것으로 생각된다.
청소년 엄마들은 덜 발달된 전두엽 피질의 집행기능 결함으로 아기에게 감정적으로 반응하는 능력이 충분하지 않으므로[24], 청소년 엄마에게 주어진 역할을 성공적으로 수행할 수 있는 양육 역량(parenting competency) 향상을 위한 중재 연구가 필요하다. 이는 양육 역량이 높으면 안정적인 내적 동기를 바탕으로 통제력이 발휘되고, 능동적으로 문제해결과 대처 능력이 생겨 결국, 자녀 양육에 긍정적인 영향을 미치기[25] 때문이다.
넷째, 토픽 ‘관계 위험’은 ‘risk’, ‘association’, ‘effect’, ‘problem’, ‘relationship’ 단어가 주요어로, 청소년 임신에 관한 주변인과 사회의 부정적인 반응과 계획되지 않은 임신으로 인한 불안정한 삶과 관련이 있다. 청소년 임신에 대한 대다수 가족과 친부 반응은 양육보다는 낙태, 입양, 혹은 스스로 해결할 것을 권유한다[1]. 성인 여성 양육자들은 가족과 친구 등을 통해 자녀 양육을 위한 사회적 지지 체계를 형성하는 반면, 청소년 출산은 또래집단에서 같은 사례를 찾아보기 힘들어 출산 과정과 자녀 양육 기술에 관한 정보 습득 자체가 수월하지 않다[8]. 또한, 반대에도 불구하고 출산을 선택했지만 주변의 불편한 시선을 느끼며, 생활비 등 경제적 어려움을 겪는다. 학업 중단으로 인해 안정된 취업이 어렵고, 고용자의 부정적인 인식도 취업의 장애요인으로 작용한다[1].
이를 보완하기 위해서는 가정, 학교, 지역사회가 연계된 청소년 임신·출산·양육을 지원하는 통합 중재 프로그램 개발이 뒷받침되어야 한다. 구체적으로, 임신, 출산, 청소년부모 지원책에 대한 올바른 인식과 정확한 정보 제공을 위해 가정방문서비스와 청소년의 접근성이 높은 온라인플랫폼을 활용한 중재 프로그램의 개발[26] 및 관련 기관과 연계하여 자립을 위한 주거, 재정, 건강 및 상담, 보육 서비스 확대와 원가족 참여 격려 등의 통합적 접근이 필요할 것으로 생각된다[26].
마지막으로, 토픽 ‘성, 피임 지식’은 청소년의 재임신 방지를 위한 피임과 연관되어 있다. 18차(2022년) 전국 중1~고3 대상 청소년건강행태조사 결과에 따르면, 연간 성교육 경험률은 69.7% (중학교 79.9%, 고등학교 58.9%)였지만, 성관계 경험자의 피임 실천율은 64.0% (남자 62.3%, 여자 67.0%)로[6] 여전히 계획되지 않은 청소년 임신에 노출되어 있다. 따라서, 기존의 보건교육에서 성교육의 내용은 보다 실제적인 피임 교육으로 재구성하고, 이에 따른 청소년 임신 예방 효과를 검증하는 연구가 지속되어야 할 것으로 생각된다.
청소년 반복 임신 위험은 피임법을 사용하거나 고학력 혹은 학업을 지속하는 경우 감소하고, 우울증, 낙태 병력, 친부의 지지와 같은 관계적 요인이 큰 경우 증가한다[27]. 청소년은 성인의 모든 피임법을 사용할 수 있지만, 가장 흔한 문제는 피임법 사용이 엄격하지 않다는 점이다. 가령, 경구 피임제 복용을 잊어버리거나 부작용 때문에 임의로 중단하기도 하고, 콘돔이 성적 즐거움을 감소시킨다고 생각하거나 부끄러워 파트너에게 콘돔 사용을 요청하지 못하기도 한다[28]. 그러므로, 청소년 반복 임신을 막기 위한 방안으로 피임에 대한 인식 개선과 올바른 피임법 사용 교육과 더불어, 산부인과 및 소아과 전문의, 간호사 등 의료인의 ‘오래 지속되는 가역적 피임법(long-acting reversible contraception)’에 대한 적극적인 피임 권고가 중요하다[29]. 이 피임법은 주사나 자궁내장치(intrauterine device), 피하피임 임플란트(subdermal contraceptive implant) 시술로[29], 콘돔이나 피임약에 비해 경제적이고 장시간 피임효과가 있어 여자 청소년의 선호도가 높다[29]. 무엇보다, 청소년의 임신중절수술보다는 원치 않는 반복 임신을 줄이기 위해 출산 후 가족 계획을 위한 생식건강의사결정을 돕는 간호사의 지원활동이 더 활발히 이루어져야 한다[30].
본 연구는 텍스트 네트워크 분석과 토픽 모델링을 활용하여 최근 10년간 청소년 임신과 관련된 논문 총 3,819편의 초록에 등장하는 키워드를 대상으로 주요 키워드와 연구 동향을 분석함으로써, 향후 청소년 임신 관련 연구 향상을 위한 청소년 임신, 출산 및 양육의 전 과정을 지원하고 반복임신을 줄이기 위한 가족 계획을 포함하는 통합 중재 프로그램 개발의 기초자료를 제시하였다는 데 의의가 있다.
본 연구의 제한점은 다음과 같다. 텍스트 네트워크 분석은 텍스트 내에 명백히 드러난 의미와 내재된 내용을 과학적인 엄격성을 적용하여 분석하지만, 분석 특성상 대상 문헌을 어떤 주제로 한정하는 것에 따라 추출되는 키워드의 양이 다를 수 있다. 또한, 텍스트로 문헌의 전체가 아닌 초록만을 대상으로 하였고, 연구자 간의 합의가 있었던 문헌만을 선택했기 때문에 청소년 임신에 관한 전체 데이터 중 일부의 연구가 분석에서 제외될 수 있다는 한계가 있다. 아울러, 추후 연구에서는 청소년 임신과 관련된 다양한 키워드를 선정하여 연구 범위를 확대할 것을 제언한다. 청소년 임신 예방을 위한 실제적인 성 건강 커리큘럼 개발과 함께, 청소년 임신 단계에서부터 출산, 양육에 이르기까지 가정, 학교, 지역사회와 연계한 통합 중재 프로그램을 개발하고 5년, 10년 단위 종단연구를 실시하여 효과를 검증하는 연구가 필요하겠다.
결론 및 제언
본 연구는 텍스트 네트워크 분석과 토픽 모델링을 활용하여 청소년 임신과 관련된 연구 동향을 제시하고 향후 연구 주제 개발과 청소년 임신 관련 교육 프로그램과 육아지원 주제 개발의 기초자료로 활용될 수 있다는 점에서 연구의 의의가 있다. 청소년 임신은 모자 건강의 신체적, 정신심리적 차원의 문제뿐만 아니라, 사회, 경제적으로 큰 부담을 가져오기에 이에 대한 예방이 필수적이다. 따라서, 청소년 임신과 관련하여 적절한 시기에 산전·산후 관리와 정신심리적 서비스를 제공하고, 학교와 지역사회를 연계하여 실제적인 성교육을 실시하며, 청소년 반복 임신을 막기 위한 올바른 피임법을 교육하는 등의 통합 중재 프로그램의 개발과 관련 연구가 활발히 이루어질 필요가 있다. 무엇보다, 간호사가 적극적으로 참여하여 청소년 임신을 예방하고, 사회적 취약 대상인 청소년 엄마들을 직접적으로 지지하고 교육함으로써 그들의 삶의 질을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
Notes
Author contributions
S Park: Conceptualization, Methodology, Software, Data curation, Writing - reveiw & editing, Funding acquisition, Investigation, Project administration, Supervision, Resources, Validation, Visualization. E Kwak: Conceptualization, Methodology, Software, Data curation, Writing - original draft, reveiw & editing, Investigation, Project administration, Supervision, Resources, Validation, Visualization. HO Park: Conceptualization, Methodology, Data curation, Writing - original draft, reveiw & editing, Investigation, Resources, Validation. JE Hong: Conceptualization, Methodology, Data curation, Writing - reveiw & editing, Investigation, Resources, Validation.
Conflict of interest
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
Funding
This research was supported by the Basic Science Research Program through the National Research Foundation of Korea (NRF) funded by the Ministry of Education (RS-2023-00250613).
Acknowledgements
None
Supplementary materials
None