본 연구에서는 COVID-19 팬데믹의 장기화로 인해 국민들에게 외로움, 불안, 우울등의 심리적 요인이 확산되면서 정신건강과 국민들의 삶의 질에 사회적으로 큰 영향을 주면서 '코로나 블루(Corona Blue)'로 이어졌다. '코로나 블루'는 'Corona'와 우울감의 의미인 'Blue'가 합쳐진 신조어로 무력감과 우울감을 뜻한다. 코로나 블루에 미치는 요인(외로움, 불안감, 우울감, 사회적 활동 장애감)과 생물사회학적 특징(성별, 연령, 감염병 취약성, 경제수준, 가구형태) 등을 SEM분석과 차이 검정을 위해 t-검정과 ANOVA를 실시했다. 이 분석에 따르면, 성별로 볼 때 사회적 활동 장애감에서 여성이 남성보다 코로나 블루에 더 민감한 심리적 반응을 보였다. 연령별로는 우울감에서 20대보다 30대와 40대로 갈수록 코로나 블루에 더 민감한 반응을 보였다. 감염병 취약성 유무로 볼 때, 외로움, 불안감, 우울감에서 자신이 감염병에 취약하다고 생각하는 사람이 그렇지 않은 사람보다 코로나 블루에 더 민감한 반응을 보였다.
SEM분석은 구조방정식 모형으로 확인적 요인분석(CFA)을 통해 측정모형의 모형 적합도를 순차적으로 평가하여 최적의 모형적합도를 확보하고 구성개념의 신뢰도 (개념신뢰도)와 타당도(판별타당도)를 확보한 뒤, 구조모형을 수립하여 잠재변수들 간의 이론적인 인과관계를 검증했다. 이 분석에 따르면, 불안감이 사회적 활동 장애감에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
우울증 정상군과 우울증 위험군을 분석하기 위해 한국판 역학연구센터 우울척도 (Center for Epidemiological Studies-Depression Scale; CES-D) 기준을 원용하여 우울증 척도(depression scale)를 개발하였다. 우울증 정상군과 우울증 위험군의 구분기준은 우울감(C)이 4점 Likert 척도를 근거로 총점 40점 중 '우울증 정상군'(10∼14점)과 '우울증 위험군'(15∼40점)으로 재분류하여 우울증 척도를 분석도구로 사용하였다. 우울증 척도에 따른 코로나 블루 변인들 간의 차이를 분석하기 위해 t-검정을 실시하였다. 이 분석에 따르면, 코로나 블루 각 변인은 모두 우울증 정상군보다 우울증 위험군이 더 민감한 심리적 반응을 보였다.
코로나 블루 요인인 우울증 위험군 진입에 어느 정도 확률적으로 영향을 미칠 것인지를 알아보기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 우울증 위험군에 진입할 확률이 가장 높은 것은 불안감(25.417배)으로 나타났다.
본 연구를 바탕으로 월 소득수준이 300만원 미만의 직종과 300만원 이상의 직종 간의 코로나 블루 요인의 변인관계를 분석하거나 연구 대상자를 다양한 직종으로 확대 또는 일반인과 직장인을 구분하여 코로나 블루 요인 유발의 변인관계의 차이를 비교·분석하는 것을 향후 연구과제로 남겨두고자 한다.