I. Introduction

K-Beauty 열풍이 지속되면서 국내 화장품 시장의 트렌드가 글로벌 트렌드를 주 도하고 있다. K-Beauty 초기에는 마스크 팩, 쿠션 파운데이션과 같은 특정 제품에 대한 관심이 뷰티한류를 이끌었다면 최근에는 한국의 화장문화 자체에 관심이 높아 지면서 자연스레 한국 소비자들의 화장행동 특성이 주목을 받고 있다. 화장행동은 화장품을 사용하는 행위이자 동시에 자신 속에 내재하는 여러 심리상태를 화장을 통해 표현(Kim & Yoo, 2002)하는 비언어적 의사전달 수단(Kim, 2005)이다. 이에 화장행동에 관한 연구는 화장품 사용 실태에서부터 화장행위로 인한 심리적 효과에 이르기까지 연구내용의 범위가 상당히 넓다. 연구대 상도 연구초기에는 화장품 시장의 주요 타깃인 20, 30 대 여성을 주로 다루었으나, 최근 화장을 하는 대상이 청소년, 남성, 시니어 등으로 확대되면서 연구대상 역 시 다양화되었다. 이렇게 양적 확대를 거듭해온 시점 에 화장행동연구를 되짚어보는 것은 국내 화장품 시 장에서의 이슈의 흐름을 파악할 수 있으며, 또한 국내 소비자의 화장에 대한 관심이 어떻게 변모해 왔는지 를 조명해 볼 수 있다는 점에서 의의를 지닐 수 있다.

미용분야에서의 동향연구(An & An, 2017;Choe & Kim, 2016;Kim, Jeun, & Kim, 2016;Lee & Kim, 2014)들을 살펴보면, 연도별, 주제별, 연구방법별 빈 도 파악만을 하거나, 일부 연구들은 특정 학회지의 연 구동향에 대해서만 다루고 있어 전체적으로 기술적 통계분석을 하거나, 연구동향의 단면들만 보여준다는 점에서 한계를 지닌다. 최근 몇몇 연구들(Kwon & Kim, 2015;Park & Kim, 2018)이 언어(키워드)분석을 통해 좀 더 객관적인 분석을 시도하고는 있으나, 이 역시도 빈도 위주의 분석으로만 이루어지고 있었다. 이에 본 연구에서는 전체적인 연구의 흐름을 파악하고, 그 흐 름 안에서 각각의 변수들이 어떤 연결고리를 가지면 서 변화하고 있는지를 살펴보고자 한다. 이를 위해 언 어 네트워크 분석을 활용하고자 하며, 이는 연구주제 간의 연결 구조와 주제별 상대적 중요도를 파악할 수 있어 기존의 동향 연구들의 한계점을 극복하는데 적 합한 방법이라고 판단하였다.

따라서 본 연구에서는 화장행동을 키워드로 하고 있는 선행연구들을 수집하여 키워드 네트워크 분석을 통해 화장행동 연구의 주요 변수들의 활용 양상과 전 반적인 동향 파악을 함으로써 향후 화장행동 연구의 방향과 시사점을 제시하고자 한다.

Ⅱ. Background

1. Study trend in beauty

미용 분야에서의 연구동향에 관한 연구를 살펴본 결과, 학회지에 게재된 연구를 기준으로 약 13편의 연 구가 있었으며, 헤어, 네일, 뷰티경영 등 다양한 분야 에서 이루어지고 있었다. 기존 연구를 분석하는 방법 은 크게 기술통계적 분석, 계량서지학적 분석, 메타분 석으로 나타났다. 그러나 메타분석은 기존 연구를 분 석한다는 목적에서는 동일하나, 특정 변수의 효과크 기를 검증하는데 연구목적이 있는 것임을 감안한다면 본 연구의 목적인 전체의 흐름을 파악하는 연구동향 연구와는 다르다고 판단하여 본 연구에서는 기술통계 적 분석과 계량서지학적 분석에 관한 연구들만 살펴 보았다. 기술통계적 분석 방법으로 분석한 연구들의 대부분은 2000년대 초반에 진행된 연구들로 연도별, 연구방법별, 주제별로 논문의 빈도를 통하여 전체 흐 름을 파악하고 있었다. 계량서지학적 분석은 최근 많 은 학문분야에서 연구분야의 지적구조를 분석하는데 사용하고 있는 방식으로 미용분야에서도 2015년 이 후부터 최근에 이르기까지 기존 연구 분석을 위한 연 구방법으로 가장 많이 이루어졌다. 미용분야에서는 주로 텍스트 분석 프로그램을 활용하여 키워드를 도 출한 후 동시출현단어분석을 통해 관심 분야의 특성 을 분석하였다. 그러나 기술통계적 분석과 계량서지 학적 분석 모두 전체적인 연구의 흐름을 파악은 가능 하나, 변수 간의 연결 관계나 그 속에서 중요 역할을 하는 변수의 파악 등의 파악은 미비하였다. 따라서 본 연구에서는 키워드를 활용한 네트워크 분석을 통해 연구주제 간의 연결 구조와 주제별 상대적 중요도를 파악하여 전체적인 흐름을 파악하고자 한다.

2. Language network analysis

언어 네트워크 분석이란 언어로 된 텍스트를 네트 워크 분석 대상으로 하여 그 내용을 분석하는 방법으 로 추출된 단어들의 빈도를 통해 의미를 도출하던 방 식을 넘어서 단어들 간의 구조적인 관계를 파악하고 자 할 때 매우 유용한 방법이다. 언어네트워크 분석 은 다음과 같은 과정을 거친다. 먼저 언어 텍스트를 수집하여 키워드를 선정하고, 이후 키워드 간 관계를 파악하여 언어 네트워크를 구성하고, 최종적으로 언 어 네트워크의 특성을 분석한다(Lee, 2014). 언어 네 트워크의 특성들은 네트워크 분석도구를 활용하여 분석하게 되는데, 분석도구로는 UNICET와 NetMiner, NodeXL, R의 SNA 패키지 등이 있으며, 주로 시각화 분석과 분석지표에 의한 분석을 하는데 본 연구에서 는 NodeXL 프로그램을 활용한 분석지표 분석을 실 시하였다.

네트워크 분석지표에서 중에서 가장 많이 사용되 는 지표로는 중심성(centrality)지표가 있으며, ‘한 노 드가 전체 네트워크에서 중심에 위치하는 정도’를 표 현하는 지표이다. 중심성 분석을 통해서 전체 네트워 크에서 중요한 역할을 하는 키워드가 무엇인지 파악할 수 있으며(Lee, 2006; Lee, 2012), 중심성 지표에는 여 러 가지가 있다. 본 연구에서는 ‘연결 중심성(degree centrality)’, ‘매개 중심성(between centrality)’, ‘아이 겐벡터 중심성(eigenvector centrality)’의 3가지 중심 성 지표를 활용하여 키워드 네트워크 분석을 실시하 였는데, 측정 지표에 따라 분석의 관점이 서로 다르 다. 먼저 ‘연결 중심성’은 한 노드가 얼마나 많은 다른 노드들과 연결 관계를 맺고 있는지를 측정하는 지표 이며, 링크의 수로 중심성이 측정된다. 한 노드에 링 크가 많을수록 연결중심성이 높아지며, 연결중심성이 높다는 것은 ‘해당 단어가 다른 근접 단어들로 쉽게 확산될 수 있어 그만큼 영향력이 있다’라고 해석이 가 능하다(Lee 2012). 다음으로 ‘매개 중심성’은 한 노드 가 다른 노드들 간의 네트워크 관계 형성에 있어서 중 개자 혹은 매개자 역할을 얼마나 수행하는지 측정하 는 지표로 매개중심성이 높을수록 네트워크 내의 정 보의 흐름에 높은 통제력을 지니게 된다. 마지막으로 ‘아이겐벡터 중심성’은 연결된 다른 노드들의 중요도 를 반영한 지표로 연결 중심성이 연결된 다른 노드들 의 개수만 반영한다면 아이겐벡터 중심성은 연결된 노드들의 중심성에 가중치를 반영함으로써 전체 네트 워크상에서의 영향력을 파악할 수 있는 유용한 지표 이다(NodeXL Korea, 2015).

Ⅲ. Methods

1. Analysis object

본 연구는 미용 분야에서 ‘화장행동’과 관련한 연 구의 동향 파악을 목적으로 한다. 이에 따라 분석 대 상이 될 연구논문을 추출하였고, 논문 추출 기준과 분 석방법을 요약하면 <Table 1>과 같다. 연구논문의 추 출은 한국교육학술정보원(KERIS)의 학술연구정보서 비스(RISS) 데이터베이스를 통해 연구논문의 검색과 수집을 하였으며, 국내의 학위논문과 학술지논문을 연구의 대상으로 하였다. 수집기간은 화장 관련 연구 가 본격화되는 시점인 2000년부터 2017년까지이다. 연구논문을 검색하기 위해 활용된 키워드는 ‘화장행 동’을 중심으로 이와 유사한 키워드들인 ‘화장행위’, ‘메이크업 행동’, ‘뷰티행동’, ‘외모관리행동’을 사용 하였다. ‘뷰티행동’과 ‘외모관리행동’을 포함시킨 이 유는 연구 자체가 화장행동만을 다루고 있지는 않지 만 뷰티행동과 외모관리행동 안에 화장행동이 포함되 어 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서 활용된 키워드 는 총 5개이며, 논문명이나 주제어에 해당 키워드가 등장하는 연구논문들을 수집하여 최종적으로 총 82편 을 분석 대상으로 선정하였다.

2. Analysis method

언어 네트워크 분석을 위한 방법은 다음과 같다. 첫째, 82건의 연구논문을 대상으로 논문명에 포함된 키워드를 추출하기 위해 KrKwic을 활용하였다. 키워 드 추출 시 명사형 단어만을 남기고 삭제하였으며, 추 출된 단어 중 동일한 의미를 갖는 단어들이 서로 다른 노드로 인식되는데 이와 같은 현상을 피하기 위해 통 제작업을 실시하였다. 예를 들면 ‘화장’과 ‘메이크업’ 은 동일한 의미이므로 ‘화장’으로, ‘여성’과 ‘여자’는 ‘여성’으로 통일하였다. 또한 추출된 키워드들 중 ‘연 구’, ‘분석’, ‘추출’ 등과 같이 연구방법에 해당하는 키 워드들이나 의미 없는 조사 등은 분석과정에서 무의 미한 데이터이므로 불용어 처리하였다. 둘째, 키워드 추출은 화장행동 연구의 전체 흐름과 연구대상별 차 이를 살펴보기 위해 화장행동 연구 전체와 연구대상 별(10대, 20~40대, 50대 이상)로 나누어 각각 추출하 였다. 셋째, 최종적으로 선정된 키워드들을 ‘단어×단 어’의 공출현 매트릭스 행렬로 만들었고, 이를 바탕으 로 키워드 네트워크의 특성을 도출하기 위하여 노드 엑셀(NodeXL)프로그램을 활용하여 네트워크 분석을 실시하였다. 특히 본 연구에서는 네트워크를 구성하 는 키워드들의 연결관계 및 상대적 중요도를 파악하기 위한 것이 주목적이므로 연결중심성(degree centrality), 매개중심성(betweenness centrality), 아이겐벡터중심 성(eigenvector centrality) 분석을 실시하였다. 지표분 석 역시 화장행동 연구전체, 연도별, 연구대상별로 각 각 실시하였다.

Ⅳ. Results

1. Language network analysis of total study

수집한 총 82편의 화장연구의 논문명과 중심어 전체를 대상으로 언어네트워크 분석을 실시하였다. 분석 후 상위 30개까지 내림차순으로 정렬하였으며 (Table 2), 상위 30위까지의 키워드로 구성된 네트워 크는 <Fig. 1>과 같다. 먼저 키워드 전체를 대상으로 한 빈도분석의 결과를 살펴보면, 가장 많은 빈도를 나 타내는 키워드는 ‘화장행동’이며, 다음으로 ‘여성’, ‘화장’, ‘대학생’, ‘고등학생’ 순으로 높게 나타났다. 상위 5위 안에 연구대상을 나타내는 키워드가 3개나 있었으며, 상위 30위 안에도 ‘청소년’, ‘중학생’, ‘남 성’, ‘노인’ 등이 나타나 연구대상을 나타내는 키워드 만 총 7개로 그동안 화장행동의 연구가 다양한 대상 들을 바탕으로 이루어졌음을 알 수 있다. 또한 자아존 중감, 심리적기대효과, 자의식과 같은 심리적 변수와 의복행동, 의복가치 등 의복관련 변수 등이 화장행동 과 관련 변수로 많이 보여지고 있어 화장행동 연구에 서 많이 다루어진 변수임을 알 수 있다.

언어네트워크 분석 결과를 살펴보면, 상위권의 키 워드는 빈도분석의 결과와 비슷하게 중심성분석에서 도 유사하게 나타나고 있다. 그러나 흥미로운 점은 ‘외모’, ‘미’, ‘또래압력’, ‘사회적자기효능감’, ‘사회적 준거집단’과 같은 키워드들이 빈도분석에서는 나타나 지 않았으나 중심성 분석에서만 보여지고 있어, 이는 해당 키워드들이 화장행동과 관련한 네트워크상에서 보다 영향력이 높음을 알 수 있다.

2. Language network analysis by study object

연구대상의 연령별 화장행동 연구동향을 살펴보기 위해 10대, 20~40대, 50대 이상으로 나누어 언어네트 워크 분석을 실시하였다. 분석 결과는 빈도 분석 결 과, 키워드의 빈도가 2 이상인 경우를 기준으로 하여 순위별로 내림차순으로 정리하였다.

1) 10s

10대를 대상으로 한 화장행동 연구의 키워드를 빈 도분석한 결과를 살펴보면(Table 3), ‘여성’, ‘고등학 생’, ‘화장행동’, ‘중학생’, ‘청소년’이 상위 5위에 있 어 화장행동 키워드를 제외하고는 4개 모두 연구대상 을 나타내는 키워드들이었다. 또한 외모관리행동, 화 장실태, 화장품구매행동 등 10대들의 화장행동을 파 악하고자 하는 변수들과 ‘자아존중감’, ‘자아개념’과 같은 심리적 변수들이 있었다.

다음으로 언어 네트워크 분석 결과를 살펴보면, 중 심성 지수의 경우 상위 키워드들은 빈도분석과 유사 하게 대상을 나타내는 키워드들이 주로 나타나 10대 대상의 화장행동 연구에서 연구대상의 특성은 중요 키워드임을 알 수 있다. 그러나 ‘여성’ 키워드의 경우 에는 빈도순위에 비해 중심성 지수들의 순위는 상대 적으로 낮게 나타났고, ‘남성’ 키워드는 반대로 빈도 에 비해 중심성 지수들의 순위는 높게 나타나 양적으 로 남성 대상의 연구가 여성 대상의 연구에 비해서는 적지만 네트워크상의 영향력은 커지고 있음을 알 수 있다. 한편, ‘외모’ 키워드가 빈도분석결과에는 나타 나지 않았으나, 3개의 중심성 지수에서는 모두 상위 에 위치해 있어 10대를 대상으로 하는 경우에는 상당 히 영향력이 있는 변수임을 알 수 있다. ‘화장관심도’ 키워드 역시 아이겐벡터 중심성 지수에서만 나타났다.

2) 20s-40s

20-40대를 대상으로 한 화장행동 연구동향을 살펴 보면(Table 4), 먼저 빈도분석 결과에서는 ‘여성’, ‘화 장행동’, ‘대학생’, ‘외모관리행동’, ‘화장’이 높은 빈 도를 나타냈다. 10대 대상의 연구에서와 유사하게 연 구대상의 특성을 보여주는 키워드가 눈에 띈다. 10대 대상과 다른 점으로는 ‘라이프스타일’과 ‘의복행동’, ‘의복추구혜택’ 등이 높게 나타나, 화장행동에 영향을 주는 키워드들이 달라졌음을 알 수 있다. 또한 2개 이 상의 빈도를 갖는 키워드의 수가 10대, 50대 이상에 비해서 적게 나타났는데, 이는 20~40대를 중심으로 한 화장행동 관련 키워드들이 다양하지 못함을 알 수 있다.

중심성 지수에서는 10대 연구와 마찬가지로 ‘외모’ 변수가 빈도순위는 낮지만 3개의 중심성 지수에서 모 두 빈도순위에 비해 높게 나타나 20~40대 연구에서도 네트워크상의 영향력이 상당히 높음을 알 수 있다. 또 한 빈도순위에서 높게 나타난 자아와 의복 관련 키워 드들은 중심성 지수에서는 빈도순위에 비해 낮게 나 타나 영향변수로써 연구는 많이 이루어졌지만 네트워 크상의 영향력은 상대적으로 낮음을 알 수 있다.

3) Over 50s

50대 이상을 대상으로 한 화장행동 연구의 동향을 살펴보면(Table 5), 빈도분석에서는 ‘여성’, ‘화장행 동’, ‘화장’, ‘노인’의 키워드가 상위를 차지하고 있었 으며, ‘심리적 기대효과’, ‘자신감’, ‘얼굴만족도’, ‘욕 구’ 등의 키워드들이 다른 연령대와의 차이점이 보여 진다. 또한 다른 연령대에 비해 ‘얼굴만족도’, ‘신체만 족도’, ‘외모만족도’ 등의 신체외적요소에 대한 만족 도에 대한 키워드가 많이 나타나, 50대 이상의 화장행 동에서는 관심도 보다는 만족도가 더 주요한 키워드 임을 알 수 있다.

중심성 지수의 경우에는 인구통계적 특성이 빈도 결과에 비해 높게 나타났으며, 특히 아이겐벡터 중심 성 지수의 순위가 가장 높아 50대 이상을 대상으로 한 네트워크에서 영향력이 높은 변수임을 알 수 있다. 또 한 ‘욕구’ 키워드가 50대 이상에서만 나타나는데 중 심성 지수에서도 순위가 빈도에 비해 상대적으로 높 게 나타나 50대 대상의 화장행동에서 ‘욕구’의 분석 이 중요함을 알 수 있다. 빈도분석 순위에는 없지만 중심성 지표에서만 나타난 키워드들을 살펴보면, ‘화 장맥락’, ‘시간대별화장’, ‘가족생활주기’, ‘외출’, ‘심 리적 기대효과’, ‘영정사진’ 등이며, 이 키워드들은 10 대와 20~40대 대상의 연구에서도 볼 수 없었던 것으 로 50대 이상의 연구에서만 영향력을 보여주는 키워 드임을 알 수 있다.

Ⅴ. Conclusion

본 연구는 2000년부터 2017년까지 발표된 화장행 동 연구 경향성을 살펴보고, 이를 바탕으로 향후 연구 방향을 모색하고자 하였으며, 이를 위해 화장행동 전 체 연구동향과 연구대상별 화장행동 연구 동향 특성 을 빈도분석, 언어 네트워크 분석을 통해 살펴보았다. 결론은 다음과 같다.

첫째, 화장행동 연구에서는 연구대상이 매우 중요 한 키워드였으며, 일반적으로 ‘여성’키워드의 빈도와 영향력이 높았으나, 10대 연구에서는 ‘남성’ 키워드의 영향력이 다른 연령대에 비해 큰 것으로 나타나 남성 의 평균 화장연령이 낮아지는 현상을 반영한 결과인 것으로 보인다. 그러나 연구대상의 다양성을 제외하 면, ‘행동’, ‘인식’, ‘의식’과 같은 기초 연구와 관련된 키워드들이 많이 나타나 화장행동을 심도 있게 분석 할 수 있는 연구방법과 변수의 추출이 필요해 보인다.

둘째, 화장행동 연구에서 주로 나타나는 상위 키워 드들은 거의 유사하게 나타났다. ‘여성’, ‘화장’, ‘행 동’ 키워드들이 결속력이 강하게 나타나 여성을 대상 으로 한 화장행동 연구가 많이 이루어졌음을 나타낸 다. 그러나 연령대별 네트워크 분석에서는 다른 연령 대에서는 나타나지 않은 키워드들이 보여지고 있어 화장행동에 영향을 미치는 변수들이 연구대상에 따라 서 점차 다양화되고 있음을 알 수 있었다.

셋째, 추출된 키워드의 수가 연령대별로 차이가 있 었다. 10대와 50대 이상에 비해 20~40대 대상의 화장 행동 연구에서는 키워드의 수가 적게 나타났는데, 이 는 두 가지로 해석해 볼 수 있다. 첫 번째는 가장 많이 연구가 이루어진 연령대인 만큼 선행연구가 누적되어 검증된 변수들을 주로 사용하는 것으로 볼 수 있으며 두 번째는 연구주제의 편향성이다. 연구대상에게 맞 는 새로운 변수와 척도를 개발하기보다는 늘 사용하 는 변수만을 연구에 적용했다고도 볼 수 있다.

본 연구에서는 키워드를 활용한 네트워크 분석을 통해 화장품 시장의 주요 목표와 연령에 따라 고려해 야 할 변수가 다름을 도출하였으며, 화장 행동과 관련 된 후속 연구를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것 으로 기대된다. 그러나 연구를 위한 자료 표집이 제한 적이고, 실제로 연구가 미비한 영역에 대한 심층적 탐 색이 이루어지지 않아 보완이 필요하다. 또한 본 연구 는 화장행동에 관한 국내 연구만을 대상으로 하고 있 는데, 향후 국외논문과 함께 비교연구를 진행하여 문 화권별 화장행동 연구동향을 파악하는 것도 도움이 될 것으로 사료된다.