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통증은 실질적 혹은 잠재적 조직 손상과 관련하여 표현하는 감각적이며, 정서적인 불쾌한 경험을 의미한다(Melzack, 1975). 통증은 환자마다 정도 및 상황에 따라 다르게 나타나기 때문에 통증을 정확히 평가하기가 어렵다.

통증을 평가하는 다양한 방법 중에 질문은 주관적 평가의 주된 방법으로 시간적 패턴, 통증의 지속시간, 통증의 질 등을 포함한다. 통증의 원인을 파악할 수 있는 통증의 질에 관한 질문은 통증 어휘를 통해서 측정할 수 있다. 이선우, 송금숙과 이선영(Lee, Song & Lee, 2013)은 인간이 자신의 몸에 이상이 있음을 느끼고 이를 가장 신속하게 알릴 수 있는 것이 언어라는 점에서 통증 표현에 관한 연구가 필요하다고 주장하였다.

국어 통증 어휘 연구는 1980년대부터 시작되었는데, 복합 차원의 통증 평가 도구인 McGill Pain Questionnaire(MPQ)를 번역하여 적용하는 데 부적절함을 보완하고자 시작되었다. 이은옥과 송미순(Lee & Song, 1983)이 제시한 ‘국어 통증 평가 도구’를 바탕으로, 통증 평가 도구로서의 타당성 연구, 등간 척도 개발이 뒤따랐으며, 특정 질환에 따른 통증 어휘를 분석하는 연구로 확장되었다. 의학계의 통증 표현 어휘에 관한 연구가 통증 평가 도구 개발의 측면에서 다루어졌다면, 국문학에서는 형용사의 어휘 연구에서 감각 형용사로 분류된 ‘통각어’를 중심으로 이루어지고 있다. 유현경(Yoo, 2004)은 감각 형용사란 경험주가 자신의 신체 특정 부위에 느끼는 감각 상태를 서술하는 유형의 형용사라고 하였다. 이대현(Lee, 2019)은 통각 형용사는 통점에서 뇌로 연결되는 감각 신호를 나타내는 어휘이며, 인간 신체의 감각을 언어를 매개체로 하여 의미가 확장되는 기재라 하였다.

오상석(Oh, 2014)은 통증 어휘는 몸과 마음의 관련성과 개념화를 잘 나타내고 있는 언어적 표현이라고 하였다. 통증은 신체적 감각과 혐오적 감정이라는 결정적 특성이 있는데, 육체적 수준과 정서적 수준에서 경험된다고 할 수 있다. 조남신, 박수빈과 길숙영(Cho, Park & Kil, 2019)은 통증 어휘의 분석을 통해 감각적 통증(Sensory Pain)과 감성적 통증(Affected Pain)으로 통증의 개념을 분류하였다.

통증 어휘에는 통증 경험자, 환자(Experiencer/Patient), 통증 부위(Location)가 반드시 나타나며, 통증의 원인, 자극(Stimulus/Reason)도 포함된다. 조남신, 박수빈과 길숙영(Cho, Park & Kil, 2019)은 통증 방식(Type of Pain), 통증 출현 방법(How), 강도(Intensity)는 수의적인 요소임에도 불구하고 통증을 밝히는 데 중요한 요인이라 하였다. 통증의 원인과 방법은 개별화 과정을 통해 은유, 환유적 방식으로 표현되는데, 이를 통해 통증의 정도와 양상을 파악할 수 있다.

본 연구에서 다루는 통증 어휘의 의미영역은 신체 내 외부 기관과 관련된 감각(Sensory)으로 [+아픔]의 자질을 가진 통각 형용사이다. 그러나, 통증 형용사만으로 통증 어휘를 다루기에는 어려움이 있는데, 일반적으로 많이 사용되는 통증 어휘는 [게/듯이/처럼+아프다]와 같은 통사 구조로서 [아프다]를 수식하는 다양한 어휘를 통해 통증의 양상을 설명하기 때문이다. 이러한 어휘는 비유적인 표현으로서 사전적 의미로는 통증과 연관성이 없지만, 통증 어휘라 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 통증 어휘를 통각 형용사를 중심으로 한 통증 감각 어휘와 통증의 비유적 표현 어휘인 통증 비유 어휘로 명명하고 범위를 설정하였다.

최정옥(Choi, 2013)은 헬스 커뮤니케이션(Health Communication)에서 픽토그램(Pictogram)을 사물(Object)이나 생각(Idea)을 시각적 유사성을 통해서 의미를 전달하는 간단한 드로잉이라고 설명하였다.

왕과 린(Wang & Lin, 2011)은 픽토그램의 기본 요소를 형상(Figure)과 심볼(Symbol)로 정의하고, 픽토그램은 이들의 요소의 혼합으로 구성된다고 설명하였다. 픽토그램은 자체의 맥락과 사람들 사이의 맥락에 의해 이해가 좌우되므로, 각 요소의 선택과 구성은 픽토그램의 의미 해석에 중요하다 할 수 있다.

통증 유형 픽토그램에 관한 선행 연구들은 통증 유형을 평가하기 위한 시각 도구의 개발로서 픽토그램을 적용하고 유용성을 평가였다. 스톤, 냅과 클로스는 (Stones, Knapp & Closs, 2016)는 통증 유발 요인 및 통증 감각을 강조하기 위해 쉽게 알아볼 수 있는 물체로 묘사되어야 하여야 하며, 이는 기호학적 분석을 바탕으로 환자에게 친숙한 사물이어야 한다고 하였다. 본 연구에서 통증 픽토그램에 적용하는 통증 메타포는 통증의 개념을 반영하는 실제적인 사물로 친숙성을 가진 매개로서, 기호학적 측면에서는 구체성이 높은 도상기호라 할 수 있다.

픽토그램을 개발하면서 메타포를 활용한 연구들 가운데 스트라우스와 젠더(Strauss & Zender, 2017)는 종양학과 외래, 정신의학과의 픽토그램 디자인에서 합의 분석(Consensus analysis)을 통해 도출된 메타포를 적용하였다. 이는 픽토그램에 어떠한 형상을 적용할 것인지를 사용자들의 합의로 결정하는 것으로 사용자 이해를 극대화할 수 있는 픽토그램 디자인 방법이라 할 수 있다.

Figure 1 Pain vocabulary analysis process

통증 어휘는 접미사의 파생과 내적 변화파생으로 인한 복합어가 다양한데, 본 연구에서는 이러한 다양한 통증 형용사의 내적 변화파생에 따른 통증 형용사의 변화는 같은 통증의 양상에서 강도의 표현이므로 국립국어원의 [표준어 국어 대사전]에서 같은 의미임을 확인하였으므로 하나의 어휘로 정리하여, 연구의 대상을 선정하였다. 먼저, 통증 표현 적합성을 평가하기 위해 일반인을 대상으로 한 설문조사와 전문가 집단의 검증 과정을 진행하였다. 첫 번째는 통증 치료의 경험이 있는 성인 113명을 대상으로 통증 표현의 어휘 적합성 평가를 Likert 5점 척도로 평가하였다. 실시 기간은 2020년 4월 3일부터 4월 12일까지로 수집된 자료는 SPSS WIN12 통계 프로그램을 이용하여 분석하였다.

Figure 2 Pain vocabularies selected for this study

Figure 3 Demographic characteristics

1차 적합성 평가를 통해 선별된 통증 어휘를 전문가 검증 과정을 거쳐 최종 선별하였다. 전문가들은 학술적 전문성과 통증 환자 치료에 관한 경력을 지닌 의료진들로 구성되었다. 마취통증의학과 전문의 2인(박사 이상, 경력 10년 이상), 마취통증의학과 전공의(석사 이상, 경력 3년 이상), 간호사 2인(S병원 통증센터 근무, 경력 10년 이상)으로 구성되었다. 전문가 검증은 2020년 4월 17일에 실시하였으며 전문가 5인이 한자리에 모여 제시된 어휘 카드를 보고, 통증 유형을 표현하는 어휘로 부적합 어휘를 각자 선택한 후에 전문가들 간의 합의를 하였다. 1, 2차의 적합성 평가를 통해 선별된 통증 표현 어휘는 어휘 간 유사성을 확인하고 이들의 상관관계를 이용하여 군집 분석을 시행하였다. 군집 분석을 통해 통증 표현 어휘 간 유사성을 근거로 한 집단을 분류하고 이들 집단을 대표하는 대표 어휘를 추출하였다. 총 1,035개(46×45÷2)의 통증 표현 어휘 쌍에 대한 유사성을 ‘매우 유사하다(5점)’에서 ‘전혀 유사하지 않다(1점)’까지 Likert 5점 척도로 평가하도록 하였다. 실시 기간은 2020년 4월 22일부터 4월 27일까지로 총 5차례 나누어 진행되었다. 앞선 통증 어휘의 적합성 평가에 참여한 통증 경험이 있는 일반인 중 모집단 61명을 대상으로 비 확률 표본 내의 편의 표본 추출로 설문을 시행하였다.

Figure 4 Demographic characteristics

통증 메타포 추출 방법은 합의 분석(Consensus analysis)을 시행하였다. 1단계는 설문의 대상자에게 통증 어휘를 제시하고 연상되는 메타포(Metaphor)를 자유 목록 방식(Free listing)을 통해 수집하였다. 2단계는 수집된 메타포를 분류(Pile Sorting)하는 단계이다. 수집된 내용을 코드화하여, 같은 어휘별 분류 작업을 한 뒤, 범주에 따라 분류하는 과정을 진행한다. 3단계의 메타포의 순위(Ranking) 지정은 각 통증 어휘별 빈도율이 높은 메타포(Metaphor)를 도출하는 과정이다.

Figure 5 Pain metaphor extraction process through consensus analysis

설문에 대상자는 총 151명이며, 설문 기간은 2020년 5월 12일부터 2020년 5월 18일까지이다.

Figure 6 Demographic characteristics

추출된 통증 메타포를 활용하여 통증 유형 픽토그램 프로토타입을 제작하였다. 산업통상 자원부의 국가 기술 표준원의 픽토그램 디자이너를 위한 표준 그래픽 가이드의 기준(2016)에 따라 제작하였는데, 방법은 양화로, 크기는 5cm×5cm로 내로 크기를 정하였다. 사용 방법에 따라 의미가 발생하는 색상을 제한하기 위해 흑백을 기준으로 하였으며, 단 불, 얼음 등 온도감이 발생 되는 것들에는 한정적으로 사용하였다. 이에 대한 적합성 평가는 통증 표현 어휘와 해당 픽토그램을 제시한 후 주관적 적합성에 관하여 ‘매우 적합하다’(5점)에서 ‘전혀 적합하지 않다’(1점)까지 Likert 5점 척도로 평정하도록 하였다. 설문 대상자는 총 150명으로 설문 기간은 2020년 6월 5일부터 2020년 6월 12일까지이다.

Figure 7 Demographic characteristics

코드화 작업을 통해, 분석 대상인 통증 메타포 총 2,094개를 선정하였다. 이후, 같은 어휘별로 분류하는 작업을 통해 14개의 통증 표현 군집별 대표 어휘에서 1,829개의 메타포를 확인하였다. 이를 범주화 작업을 거쳐 평균 10.5개의 통증 메타포를 도출하였다. 가장 많은 메타포가 나타난 ‘저리다(17개)’부터 ‘아리다(16개)’, ‘찌릿하다(14개)’와 ‘무겁다(14개)’, ‘쑤시다(13개)’, ‘조이는 듯(11개)’과 ‘만지면 아프다(11개)’, ‘뭉친다(10개)’, ‘화끈거리다(10개)’ ‘꼬집듯이(7개)’와 ‘끊어질 듯(7개)’과 ‘시리다(7개)’, ‘깨질 듯이(6개)’ 그리고, ‘따끔하다(5개)’의 순이다. 도출된 메타포의 빈도율을 분석하고 각 메타포별 상위 5순위(Ranking)를 지정한 결과는 다음과 같다.

Figure 12 Top 5 metaphors derived by Pain vocabulary

어휘당 추출된 메타포의 빈도별 순위는 다양한데 크게 3가지 유형을 찾아볼 수 있었다. 첫째, 도출된 메타포의 수가 적으며, 상위 순위에서 높은 합의율을 보이는 유형이다. 예를 들어 ‘꼬집듯이’는 1순위 집게(52.47%), 2순위 손(25.90%), 3순위 피부(8.63%)로 상위 3순위까지가 80% 이상을 차지한다. 이처럼 메타포의 개수가 비교적 적게 산출된 것들은 응답자 간 높은 합의율을 보이고 있음을 예상할 수 있다. 이들 유형에 해당하는 것들은 ‘꼬집듯이’, ‘깨질 듯이’, ‘끊어질 듯’, ‘시리다’, ‘따끔하다’이다.

둘째, 메타포의 수가 많고, 상위 순위들과 하위 순위들의 빈도율이 차이가 큰 유형이다. ‘저리다’처럼 1순위 다리(32.03%), 2순위 손발(25.79%)에서는 높은 합의율이 나타남과 동시에 3순위 이하로는 다양한 메타포들이 나타난다. 상위권에서 높은 합의율을 지닌 메타포도 존재하면서, 그 외에 합의율이 낮은 메타포가 산발적으로 분포하는 것이다. 이들 유형에는 ‘만지면 아프다’, ‘쑤시다’, ‘화끈거리다’, ‘저리다’, ‘찌릿하다’, ‘무겁다’가 해당한다.

셋째, 메타포의 수가 많고, 전체적으로 낮은 합의율이 나타난 유형이다. 예를 들어 ‘아리다’는 총 16개의 메타포가 도출되었으며, 1순위 마늘(13.08%), 2순위 혀(11.21%), 3순위 가슴(10.28%)으로 나타났다. 그 외에 도출된 것이 풋과일(9.35%)로 메타포 간 차이가 크지 않다. 이러한 경우는 메타포에 대한 구성원의 합의가 높다는 것을 예측할 수 있다. 이들 유형에는 ‘조이는 듯’, ‘뭉친다’, ‘아리다’가 해당한다.

도출된 메타포의 유형들을 분석해 본 결과, 인간의 신체 일부분, 인공물의 도구, 원자재, 자연물의 동물과 식물 등 주변과 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 것들이었다. 이들은 다양한 지각, 사용 경험에 의한 것임을 예측할 수 있다. 예를 들어 ‘깨질 듯이’처럼 유리가 깨지는 상황에 대한 경험에서 비롯한 것으로 행위나, 동작에 따른 영향이 통증의 경험과 연결되는 것을 예측할 수 있었다. 또한, 각 1위부터 5위까지 추출된 통증 메타포들에는 신체 부위가 한 곳이 포함되어 있다. 이는 통증 표현 군집 대표 어휘에 대해 통증의 감각 경험에 기반한 대상자들 간에 합의된 특정 신체 부위가 존재함을 의미한다.

본 연구에서 통증 유형 픽토그램 프로토타입 제작을 위해 선발한 통증 메타포는 통증을 경험하게 되는 특정 신체 부위와 그 부위에 작용하는 인공물, 자연물 등의 메타포로 선정하였다. 신체 부위는 선으로 표현하고, 인공물과 자연물의 메타포는 면으로 표현을 정리하여 제작하였다.

Figure 13 Pain type pictogram prototype

통증 유형 픽토그램의 적합성 평가 결과는 다음과 같다. 총 14개의 통증 유형 픽토그램은 전체 평균 3.46으로 나타났다. ‘꼬집듯이(4.04)’, ‘따끔하다(4.03)’, ‘저리다(3.94)’, 끊어질 듯(3.64)’, ‘시리다(3.63)’, ‘만지면 아프다(3.58)’, ‘깨질 듯이(3.47)’ 순으로 평균보다 높게 나타났다. 적합성 평가에서 가장 낮은 점수의 평점을 받은 ‘아리다’는 2.16의 평점을 기록하였다. 그 외에 ‘무겁다(3.00)’, ‘뭉친다(3.12),’ ‘조이는 듯(3.17)’, ‘화끈거리다(3.36)’, ‘쑤시다(3.37)’, ‘찌릿하다(3.45)’의 순이다.

Figure 14 Pain type pictogram suitability average