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친구 네트워크, 즉 교우관계는 청소년이 성장 과정에서 또래와 맺는 인간관계를 뜻한다(황진현, 2017). 청소년기의 친구 네트워크의 경우 학교적응과 같은 사회 적응뿐만 아니라 정신건강에도 영향이 있다. 예를 들어 친구의 지지는 자아존중감, 자아 탄력성, 우울 등에 영향이 있다. 김소라(2010)에 의하면 청소년의 교우관계가 우울에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 친구 관계를 통해 정체성을 형성하기도 하고(오승환, 2006), 또래 관계와 지지는 학교적응과 자존감을 높인다는 보고(임수경, 이형실, 2007)가 있다. 이처럼 선행연구들을 보면 청소년들의 친구 네트워크는 그들의 사회성 발달에 유의미하다.

학급 친구 관계와 관련한 선행연구 중에는 학급의 친구 연결망과 민주시민성 형성(전숙자, 2005), 개인의 학습 성과(문주영, 2015; 장덕진, 2000), 공격 또는 이타 행동(Shin, 2018), 스트레스, 학교적응, 공격성의 관계를 살펴본 연구(최준섭, 이동훈, 2019), 수줍은 성격에 따른 학급 내 친구 관계 비교(김보경, 박성연, 안지영, 2010), 학급 친구 관계의 변화양상과 사회적 능력의 관련성(조정화, 김경숙, 2016), 학급에서 인기 여부와 따돌림 문제에서 긍정 심리학의 중재(손경원, 2018), 담임교사가 학급 전체의 역동적 친구 관계를 파악하는 Excel 프로그램 적용(안이환, 2018) 등의 연구가 있었다.

또한, 중학생의 학급 내 친구 관계에 대한 선행연구는 사회연결망(강은영, 김진구, 2017; 김연일, 2020; 김종호, 2014; 김채희, 김우성, 2010; 정승미, 2007)과 중다회귀분석(손성화, 강영심, 2016; 이민아 외, 2018)이 주로 사용되었다. 지금까지 사회연결망 분석을 활용한 연구들은 하위집단, 밀도, 중앙성 분석으로 살펴보거나(김채희, 김우성, 2010), 중심성과 군집 분석(김종호, 2014), 상호성과 내향 연결성(강은영, 김진구, 2017), 학급 내 학교폭력 경험 여부에 따른 하위집단과 중심성 비교(김연일, 2020)를 하였다. 이 연구들은 학급 친구 관계를 연구하는데 사회연결망 분석을 적용하여, 개개인의 학급 내 지위와 또래 집단의 구조를 파악하고, 친구 네트워크의 특성을 총체적으로 설명하였다. 하지만 사회연결망 분석방법 중 ERGM방법으로 학급 내 친구 관계를 살펴본 연구는 드물다. ERGM으로는 학급 친구 사이의 의존성을 고려하여 친구들 간 관계성과 동질성을 파악하고, 공변량에 따른 영향 여부를 검증할 수 있다. 또한 두 친구 사이의 관계뿐만 아니라 세 친구 사이의 관계도 고려할 수 있다는 장점이 있어 학급 내 친구 관계의 특성을 살펴보기에 적절한 방법이다. 따라서 본 연구에서는 ERGM을 적용하여 학급 내 친구 네트워크의 특성을 살펴보고자 한다.

청소년의 친구 선택에 영향을 미치는 요인과 관련된 연구는 다양하다. 변미희(1998)는 조화성(상부상조, 의논, 대화, 칭찬, 서로 좋아함)과 동질성(흥미, 능력, 성격, 태도)은 중요한 요인이나 사회경제적 조건은 덜 중요한 요인임을 밝혔다. 반면 성기영(2001)은 교우관계 형성요인 중 신체적 조건, 외모, 학교 성적, 그리고 사회경제적 배경 등 불변적 요인과 취미, 성격, 책임감 등 가변적 요인이 교우관계에 영향을 미치는 것으로 보고하였다.

친구 네트워크에서 비슷한 사람들끼리 친구가 될 가능성이 크다는 것은 중요한 관계 패턴으로, 이러한 동질성은 인구학적 공변량인 연령, 성별, 사회적 지위 등과 관련하여 연구되었다(Mcpherson, Smith-Lovin, & Cook, 2001). 선행연구 중에는 성적과 친구 관계가 부적 관계로 학교 성적이 낮을수록 친구 관계를 소중히 여기고 성적이 높을수록 학습에 많은 시간을 투자하는 만큼 친구와 함께 시간을 보내기 어렵다고 한 연구(박병선, 배성우, 2012)가 있지만, 성적이 좋을수록 친구 관계 수준이 높다고 한 연구도 있었다(이민아 외, 2018). 또한 가정경제 형편과 친구 관계가 연관성이 있다고 한 연구(이민아 외, 2018)도 있었지만, 유의하지 않고 보고한 연구(송신영, 박성연, 2008)도 있었다. 이렇듯 성적과 가정경제 형편은 상반되는 결과가 보고된 변인이므로 친구 관계와의 연관성을 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 참고하여 성별, 성적, 가정경제 형편에 따른 동질성과 연관성을 살펴보고자 한다. 그리고 학년에 따라 차이가 있는지를 추가로 분석하였다.

사회연결망 구조는 로지스틱 회귀분석과 같은 전통적인 분석을 사용하는 것은 적절하지 않다. 왜냐하면 네트워크 자료는 확률 표본에 의한 것이 아니며, 개개인의 관찰은 서로 독립적이지 않아서 독립성 가정을 위배하기 때문이다(Carolan, 2014). 최근 주목되고 있는 통계적 추론 방법인 ERGM(Exponential Random Graph Model)은 사회연결망 분석 방법 중 하나이다. 이것은 로지스틱 회귀분석의 수정된 형태로, 네트워크 연결이 다른 변수의 연결에 의존할 확률을 허용한다. 처음에 상호호혜성과 같은 네트워크 속성이 우연에 의해 밀도처럼 다른 네트워크의 속성 결과로 결정되는지, 아니면 네트워크 내에서 다른 매개 변수가 주어지지 않은 것인지를 확인하기 위해서 개발되었다(Valente, 2012). 그 후, 관찰된 네트워크의 매개 변수를 비교할 수 있는 확률 분포를 제공하고, 개개인의 속성이 모델의 추정에 통합될 수 있도록 하는 방식으로 발전되어 단순한 가설 검증뿐만 아니라 공변량을 포함한 분석이 가능하게 되었다. 즉, ERGM으로 구조적 특성인 상호호혜성이나 밀도와 같은 네트워크 구성원 사이의 연결 방식에 대한 것과 동질성이나 유대관계에 관한 행동적 특성을 살펴볼 수 있고, 독립변수의 통계적 유의성을 p 값으로 검정할 수 있다(Lee, 2016). 따라서 ERGM으로 친구 네트워크를 분석하면 이 네트워크 구조의 동질성이 있는지, 연결 방식은 어떠한지와 공변량에 유의한 지 여부를 확인할 수 있다. 이 방법은 관찰한 네트워크에서 특성에 따라서 우연히 예상한 것보다 의존성이 있는지와(Robins, Pattison, Kalish, & Lusher, 2007), 네트워크의 특성이 관계를 예측할 수 있는지도 검증한다(Harris, 2013).

ERGM은 네트워크에서 구성원의 특성인 동질성, 상호호혜성, 전이성 등 다양한 의존성의 예측 여부를 검증할 수 있다(Robins et al., 2007). 동질성(Homophily)은 공통적인 특징을 공유할 때 같은 특성을 공유하는 사람을 지명할 가능성이 더 크다는 것이다. 청소년의 친구 관계의 동질성은 선택 효과와 영향 효과로 나누어 설명할 수 있다(Simpkins et al., 2013). 선택 효과(Selection effect)는 자신과 비슷한 태도나 행동 경향을 보이는 사람과 관계를 형성하는 것이고, 이와 대조되는 영향 효과(Influence effect)는 친구가 된 후에 태도나 행동이 친구들과 비슷해지는 것이다. 선택 효과를 적용하면 친구 관계의 형성 초기에 유사한 유형과 친구가 되도록 중재할 수 있고, 영향 효과를 적용하면 친구 관계에서 형성된 비정상적이고 부정적 행동을 변화시킬 수 있다. 한편, 선택 효과와 영향 효과의 측면에서 네트워크 구조 변수 중 상호호혜성이 클 때 연관성이 높은 것으로 보고되었다(Hall & Valente, 2007).

상호호혜성(Reciprocity)은 A가 B를 친구로 지명하였을 때, B가 A를 친구로 지명하는 것을 의미한다. 쌍방향으로 내가 친한 친구로 지명한 친구가 역으로 나를 친한 친구라고 지명할 때 상호호혜성을 갖는다. 전이성(Transitivity)은 내 친구의 친구도 내 친구인 관계이다. A가 B를 친구로 지명하고, B는 C를 친구로 지명했을 때, A가 C를 친구로 지명하는 것을 뜻한다. 친구 관계는 상호 의존적이므로 두 사람 사이의 관계인 상호호혜성과 세 사람 사이의 관계인 전이성이 고려되어야 한다(Baggio et al., 2017).

청소년의 고립은 친구의 수가 적거나 없는 경우로 정의되며(Ennett & Bauman, 1996; Osgood, Feinberg, Wallace, & Moody, 2014), 사회연결망 분석의 연결성 값(degree)으로 out-degree가 0인 경우인 지명은 받았으나 지명 안 한 유형과 in-degree가 0인 경우인 친구를 지명하였으나 친구들로부터 지명 못 받은 유형으로 나누어 볼 수 있다. 그 외에 지명을 하지도 않고 받지도 못한 유형도 있으나 이 경우는 본 연구에서 친구 관계의 행렬을 생성할 때 링크 리스트(link list)에서 에지 리스트(edge list)로 변환하는 과정에서 당연히 제외되어 다루지 않았다. 지명 안 한 유형은 관계를 형성하는 데 어려움이 없고 다른 사람과 비교했을 때 사회적 역량에 차이가 없으므로 지명 못 받은 유형에 비해서 어려움이 없다고 볼 수 있다. 하지만 지명 못 받은 유형은 친구들과 친해지고 싶어도 친구들로부터 거부당하는 처지로 좌절과 스트레스로 인해 부정적인 행동이 나타날 가능성이 높다(Prinstein & Greca, 2004).

선행연구 중에서 ERGM으로 연구한 장사랑(2019)은 중고등학생의 친구 관계 형성에 영향 요인을 파악하기 위해 개인 수준에서 성별, 연령, 유대관계를, 이원적 수준에서 성별, 연령, 학업 성취도의 동종 효과를, 네트워크 구조에서 건강행태인 흡연, 음주, 오토바이 헬멧 미착용, 스마트폰 등의 연관성을 살펴본 결과 오토바이 헬멧 미착용이 전체 중고등학생에 확산 경향이 있음을 확인하였다. 하지만 이 연구에서 고립 효과는 로지스틱 회귀분석을 적용하여 의존성을 고려하지 못하였다. 한편, 루마니아 청소년을 대상으로 한 연구에서는 성별과 정신건강에 동질성이 있다는 사실과 정신건강이 좋지 않은 청소년이 사회적 고립이 될 가능성이 큼을 보였다(Baggio et al., 2017). Schaefer와 simpkins(2014)는 비만 미국 청소년의 동질성과 사회적 소외에 중점을 둔 연구를 하여 비만 청소년이 비만이 아닌 청소년보다 친구로 선택될 가능성이 작으며, 비만 청소년은 친구의 체중에 무관심함을 확인하였다. Kim 외(2015)는 한국 고등학생의 친구 네트워크로 친사회적일수록 친사회적인 사람들과 친구가 될 확률이 높다는 결론을 얻었다.

본 연구는 한국 어린이-청소년 행복 지수(Korean Child Well-Being Index: KCWI) 데이터를 활용하였다. 이 자료는 한국을 포함한 OECD 국가의 행복 지수를 측정하며, 2009년부터 매년 횡단 연구된 것이다. 대상은 전국의 초등학교 4학년부터 고등학교 3학년의 학생이며, 비례확률추출 방식으로 조사되었다. 설문에는 주관적 행복과 물질적 행복, 가족 또는 친구 관계, 교육 등의 내용이 포함되어 있다. 이 중에서 2016년 제8차 데이터에서 중학생의 친구 관련 문항을 활용하였다. 이때, 불성실한 응답인 자기 자신을 친한 친구로 기재한 경우, 오기재로 다른 친구의 반 번호를 적어 ID 중복 등 불성실 응답은 분석에서 제외하였다. 또한, 한 반의 학생이 10명 미만이면 제외하였다. 84개 중학교의 1,549명의 설문 자료를 활용하였고, 설문에 응답하지 않았으나 지명된 친구를 포함하여 총 2,047명을 분석하여 한 학교당 약 24명이 응답하였다.

친구 네트워크의 구성은 설문 중에서 친구 관계를 묻는 문항을 활용하였다. 이 문항은 아주 친한 친구를 최대 7명까지 기재하는 방식이고, 이 중에서 같은 학급의 친한 친구라고 응답한 경우만 선정하여 학급 친구 관계의 네트워크를 구성하였다. <표 1>을 보면 친한 친구가 같은 학교, 같은 반인지를 묻는 문항과 친구에 대한 정보로 성별, 성적, 가정경제 형편을 조사한 문항을 활용하였다. 가정경제 형편은 주관적 계층 의식으로 조사되었고, 성적은 학급 인원수 대비 학급 등수의 비율로 계산하여 상위 20% 이상을 상위권, 상위 20%에서 60% 이상을 중위권, 상위 60% 미만을 하위권으로 분류하였다. 성적은 점수가 낮을수록 좋은 성적을 의미하고, 가정의 경제 형편도 점수가 낮을수록 형편이 좋음을 의미한다. 동질성 여부는 범주형 변수로, 공변량은 지명받은 경우와 지명한 경우로 나누어 투입하였다.

에지(Edge)는 네트워크에서 관계에서 가장 기본이 되는 연결 여부를 나타낸다. 친구 네트워크에서는 다른 사람을 친구라고 지명하는 것을 의미하고, 한 방향의 에지로 친분을 나타낼 수 있어 이를 친분감으로 표기하였다. 상호호혜성은 두 사람이 서로 친구로 지명하는 경우를 뜻하고, 전이성은 세 사람 사이에 친구 관계 중 내가 친구로 지명한 친구가 다른 사람을 지명했을 때 그 친구도 내 친구인 경우이다. 친구들로부터 지명을 받았지만 친구를 한 명도 지명하지 않은 경우를 지명 안 한 유형, 친구를 지명하였지만 친구들로부터 한 번도 지명받지 못한 경우를 지명 못 받은 유형이라 표기하였다.

친분감만 포함한 모형은 기초모형으로 분석하였고, 모든 모형에 AIC와 BIC를 기준으로 적합도를 검증하였다. AIC(Akaike’s Information Criterion)(Akaike, 1998)와 BIC(Bayesian Information Criterion)(Schwartz, 1978)의 값이 작을수록 모형 적합도가 적절하다고 판단한다(Hunter, Goodreau, & Handcock, 2008). 모형 1은 구조적 네트워크 변인인 친분감, 상호호혜성, 전이성, 지명 안 한 고립형, 지명 못 받은 고립형을 포함하여 분석하였다. 모형 2는 모형 1의 구조적 네트워크 변인을 통제 변인으로 하여, 동질성 여부를 검증하기 위해 성별과 학년, 성적, 가정경제 형편을 살펴보았고, 공변량은 성적, 가정경제 형편을 지명할 때와 지명받을 때로 각각 분석하였다. 학년별로도 모형 2를 적용하여 분석하였다.

분석은 R version 4.0.3 프로그램의 statnet 패키지(Handcock, Hunter, Butts, Goodreau, & Morris, 2008)를 활용하였고, 친분감은 edges, 상호호혜성은 mutual, 전이성은 gwesp, 지명 안 한 유형은 idegree(0), 지명 못 받은 융형은 odegree(0)으로 처리하였다. 분석에는 MCMLE(Monte Carlo Maximum Likelihood Estimation)를 사용하여 계산하였다.

본 연구에 사용된 중학생 2,047명의 기본 정보는 다음 <표 2>와 같다. 성별은 남학생이 약간 많았고, 학년은 3학년이 많고 1학년이 적었다. 가정경제 형편은 중수준에 가장 많이 분포하였다. 성적은 중위권이 가장 많았다. 이 중에서 친한 친구를 지명하였으나 친구들로부터 친한 친구로 지명받지 못한 고립형은 245명, 친한 친구로 지명받았으나 친한 친구를 지명 안 한 고립형은 588명이다. 지명 안 한 학생 중에 90명은 설문 응답자이지만 498명은 설문 미응답자였다.

네트워크 기초통계량인 크기, 밀도, 연결 정도의 평균, in-degree 연결 정도, out-degree 연결 정도를 살펴보았다. 크기는 전체 노드의 수와 일치하였고, 밀도는 연결이 적은 것으로 나타났다. 학년별 밀도는 모두 비슷하게 나타났다. 연결 정도의 평균은 3.568로, 1학년과 3학년의 값은 비슷하였지만 2학년의 경우 그 값이 작게 나타났다. in-degree 연결 정도의 평균은 1.784로, 1학년이 다른 학년에 비해 크게 나타났고, 2학년과 3학년은 비슷하였다. out-degree 연결 정도의 평균은 in-degree 연결 정도의 평균과 같았다. 이는 데이터 특성으로 보이며, 장사랑(2019)의 연구결과도 유사하였다. 장사랑(2019)은 이를 학급 내 친한 친구를 지명한 정도로 지명받은 것이라 해석하였다. 이상을 정리하면 <표 3>과 같다.

중학생의 친구 네트워크에서 어떤 동질성과 관련성이 있는지 확인하기 위한 분석결과는 <표 4>와 같다. 기초모형에서 친분감은 유의하였다. 그러나 한 방향으로 친분감이 있는 학생은 친분감을 갖지 않은 학생보다 오히려 친구 관계를 형성할 가능성이 작았다.

모형 1에서 모든 구조적 네트워크 변인이 유의하였다. 쌍방향으로 상호호혜성이 있을 때, 세 친구 사이의 전이성이 있을 때, 지명 안 한 고립형은 그렇지 않은 경우보다 친구 관계가 형성될 가능성이 컸다. 하지만 지명 못 받은 고립형은 그렇지 않은 경우보다 친구 관계를 형성할 가능성이 작았다.

모형 2의 분석결과, 지명 안 한 고립형을 제외한 모든 구조적 네트워크 변인이 유의하였고, 값의 부호는 모형 1과 일치하였다. 성별은 같은 성별일 때 친구 관계를 형성하였고, 남학생보다 여학생끼리 친한 친구일 가능성이 더 크게 나타났다. 학년은 동질성이 있는 것으로 나타났다. 하지만 성적과 가정경제 형편의 동질성은 통계적으로 유의하지 않았다. 가정경제 형편은 어려울수록 친구를 지명할 가능성이 크고, 성적이 좋을수록, 가정경제 형편이 좋을수록 친구로부터 지명받을 가능성이 컸다.

모형적합도의 경우, 기초모형과 모형 1보다 모형 2가 더 적합한 것으로 나타났다.

학년별로 동질성과 공변량에 따른 연관성을 분석한 결과는 <표 5>와 같다. 최종 모형인 모형 2로 구조적 변인인 친분감, 호혜성, 전이성, 지명 안 한 고립형, 지명 못 받은 고립형을 함께 반영하여 ERGM 모형을 분석하였고, 동질성과 공변량의 영향 여부를 확인하였다. 구조적 네트워크 변인 중 고립형을 제외한 모든 변인에서 유의하였다.

1학년에서는 여학생이 남학생보다, 성적이 낮을수록, 가정경제 형편이 어려울수록 동질성이 있는 것으로 나타났다. 성적이 낮을수록, 가정경제 형편이 어려울수록 친한 친구를 지명할 가능성이 컸고, 성적이 좋을수록, 가정경제 형편이 좋을수록 친한 친구로 지명받을 가능성이 크게 나타났다.

2학년에서도 여학생이 남학생보다, 성적이 낮을수록, 가정경제 형편이 어려울수록 같은 유형의 친구끼리 어울리는 것을 확인하였다. 성적이 낮을수록, 가정경제 형편이 어려울수록 친구를 지명할 가능성이 크게 나타났고, 가정경제 형편이 좋을수록 친구로부터 지명받을 가능성이 크게 나타났다. 하지만 성적이 낮을수록 친구로부터 지명받는 것으로 나온 결과는 1학년, 3학년과는 다른 결과이다.

3학년에서도 여학생이 남학생보다, 가정경제 형편이 어려울수록 같은 유형의 친구와 친한 것으로 나타났다. 성적이 낮을수록, 가정경제 형편이 어려울수록 친한 친구를 지명할 가능성이 크고, 성적이 좋을수록, 가정경제 형편이 좋을수록 친한 친구로 지명받을 가능성이 컸다. 하지만 성적은 좋을수록 같은 유형의 친구와 어울리는 것으로 나타나 1학년과 2학년과는 다른 결과를 보였는데 유의수준이 0.1에서 유의하였다.

최종 모형인 모형 2의 수렴성(Degeneracy) 분석 결과는 <그림 1>과 같다. <그림 1>에서 굵은 선은 모형에서 관측된 친구 네트워크의 분포이고, 가는 선은 모형에서 추출된 네트워크의 분포를 나타낸다. 굵은 선이 대체로 안정적으로 가는 선 안에 나타나고 있으므로 모형 진단 결과 양호한 것으로 볼 수 있다.

<그림 1> 
모형 2의 수렴성 분석 결과