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[수리] [brief] Popularity of Bullies on Others' Self-esteem
 
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Updated at 2019-10-04 14:41:41
“How the Popularity of Bullies Influences the Self-esteem of Their Classmates: A Study of First-year Middle School Students in South Korea.” Journal of Interpersonal Violence

친구관계와 괴롭힘에 대한 학급 서베이를 통해 학급 내 global networks를 측정해서, 그 구조적 효과가 학생들 자존감에 미치는 영향을 보는 논문입니다. 제목에도 적었지만 brief하게 읽고 토론하시면 됩니다.
   
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Comments
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2019-10-07 12:54:50

교수님사용하신 Indegree개념은 단순히bullies의 숫자를 보는 논문들 보다 재미있었습니다그런데, 22개 중학교, 101학급 일학년학생들을 대상으로 분석하셨는데혹시 bullying라는 treatment변수를 투입하기 전에 self-esteem의 분포를 학교별학급별로 보셨는지요왜냐하면 학교별로 혹은 학급별로 systemic하게 self-esteem에 영향을 주는 제3의 변수가 있고그 변수가  bullies의 인기와 correlation 되었다면 조사 결과는 bias될 수 밖에 없다고 생각이 됩니다

또 한가지는 table2에서 model2a보다 2b가 goodness of fit가 더 좋다는 검정을 “random effects의 between variance가 더 작은 것으로 설명하셨는데, within effects의 variance에서는 차이가 없었습니다혹시 이것에 대해 좀더 설명을 해주실 수 있으신지요이외에 또 다른 test방법에는 뭐가 있는지요말이 되는지 잘 모르겠지만 multilevel model에 관심이 있어서 여쭤봤습니다.

WR
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2019-10-08 15:20:29

1. Table 2, Model 1을 보시면 between variance보다 within variance가 훨씬 큽니다. 그리고 이건 형후 모델에서 between variance를 설명할 가능성이 있는 classroom-level 변수들(bullies' popularity 포함) 넣어도 크게 달라지지 않구요. 결과적으로 학생들의 자존감은 학급찬 차이보다 학급내 차이가 훨씬 크고, 이는 학급간 bullies' popularity 차이로 설명하기 힘듦니다.

2. Model 2a에서 # bullies 는 유의하고, 2b에서 새로 넣은 변수는 유의하지 않습니다. 이 두 변수 모두 class-level 변수이기 때문에 between-classroom variance에 영향을 미쳤을 것이라는 점을 random effects의 between variance가 2a가 더 적다는 것으로 설명한 겁니다. 엄밀히 말해 두 모델은 서로 nested 관계가 아니라서 어떤 모델이 더 fit이 좋다는 걸 model comparison으로 통계적으로 test할 수는 없구요, 이런 식으로 지표들을 비교하는 식으로 논했습니다.
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Updated at 2019-10-08 16:34:00
2019312285 CYJ
"친구는 많을수록 좋은가"라는 주제의 논문에서 외향연결 친구수가 가지는 뒤집어진U자형 영향력이 강조되고 있는데, 모형1에서 나타나지 않던 U자 모양이 내향연결 친구수 (모형2), 자아존중감 (모형3)이 투입되고 난 이후에 나타나는 것이라 헷갈리는 부분이 있습니다. 외향연결 친구수의 영향력이 3분위까지 증가하다가 이후 감소한다기보다, 그 영향력이 내향연결 친구수와 자아존중감에 흡수되어 나타나는 것이라고 본다면, 외향연결 친구수의 증가가 결과적으로 부정적이라는 결론은 약간 애매하지 않을까요? 표2를 보면 외향연결 친구수와 내향연결 친구수 상관관계가 0.5에 달합니다. 따라서 외향연결 친구수가 많으면 많을수록 내향연결 친구수도 많아지기 때문에, 외향연결 친구수 5분위의 영향력이 내향연결 친구수 변수에 흡수되는 정도도 더 높다고도 볼 수 있을 것 같습니다.
WR
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2019-10-08 23:59:55

"외향연결 친구수의 영향력이 3분위까지 증가하다가 이후 감소한다기보다, 그 영향력이 내향연결 친구수와 자아존중감에 흡수되어 나타나는 것이라고" 보는 해석은 사실 논문의 해석과 다르지 않은 것 같아요. 그렇게 "흡수"되어 나타났기에 모형1에서는 U자형 효과가 나타나지 않았다고 볼 수 있습니다. 

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Updated at 2019-10-08 17:38:27
한 학급에서 bullies들의 숫자나 bullies's indegree가 급우들의 자존감에 미치는 영향을 다룬 논문이었는데요, 논문을 읽으면서, 사실 인기많은 bullies(high bullies' indegree)들끼리는 한 학급 내에서나 다른 반에 있는 bullies들끼리나 아무튼 친하게 유유상종 할 것 같다는 생각이 들었습니다. 그리고 그러한 'bullies들끼리'의 네트워크의 형태나 정도에 따라서 victim과 non-victim 학생들의 자존감에 영향을 미칠 수 있을 것 같은데요, 가령 단순히 bullies와 non-bullies의 연결(대체로 bullies' indgree 변수가 이러한 지점을 녹여내고 있는 것 같은데요)뿐만 아니라 'bullies끼리'도 더 깊고 강하게 연결되어있다면 학교/학급에서의 bullying 분위기를 더 암묵적으로 거부할 수 없게 만들 수 있을 것 같습니다. 만약 자료 사상으로 한 학급 내에서 bullies들의 네트워크망의 질을 고려할 수 있고 그러한 지점의 효과와 number of bullies / bullies indegree의 효과를 비교할 수 있다면 결과가 어떨지 궁금해지네요.
WR
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2019-10-09 00:03:32

좋은 지적입니다. sum of bullies' indegree가 높다면, bllies끼리 친구관계일 가능성도 더 높겠죠. 다만 bllies끼리 친구관계인 정도를 class-level에서 어떻게 조작화할지가 좀 생각해봐야 할 문제인데, 그 문제만 해결하면 충분히 분석해볼만한 가설인 것 같습니다. 

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2019-10-08 18:27:08

table 2에서 bully들의 indegree가 높을수록(즉, bully들이 촘촘한 네트워크를 가지고 있을수록) 그 반 학생들의 자존감이 낮아진다는 것이 통계적으로 유의미함을 볼 수 있는데, 계수가 -0.011으로 되어 있어 이것이 실질적으로 얼마나 유의미한 것인지 잘 와닿지 않습니다. 마찬가지로 table 3에서 bully들의 ingegrees 수와 victim을 곱한 것(그 반에 bully의 친구들의 수가 많다는 것과 개인이 victim이었는지의 interaction)을 볼 때도 통계적으로 유의미함을 볼 수 있습니다만, 그 계수가 -0.014라 실질적으로 얼마나 유의미한 것인지 잘 와닿지 않습니다.

공부 스트레스가 적을수록, 성적이 좋을 수록 자존감이 좋다는 결과의 계수들과 비교하면 굉장히 낮은 수로 보여서, 제가 해석을 잘 못하는 것인지 실질적으로 미미한 영향을 미치는 것인지 궁금합니다.
WR
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2019-10-09 00:11:52

독립변수들은 서로 단위가 다르니 unstandardized coefficient들의 크기 자체는 많이 중요하지는 않습니다. indegree 1명의 증가가 갖는 효과는 물론 -0.011이라 작은데요, Table 1을 보시면 이 변수의 SD가 26.6이라서 사실 indegree의 26.6명 증가의 효과를 해석하는게 더 현실적인 해석이고, 이 효과는 -0.011*26.6이라서 작은 효과는 아닙니다.


물론 지적하신대로 감이 와닿지 않는 문제는 있구요, 그래서 독립변수간 비교를 위해서 논문에서 "four more friendship ties from them to bullies harms students' self-esteem as much as the existence of oen more bully in a classroom"과 같은 해석도 넣었습니다.
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Updated at 2019-10-09 11:13:41
연구 결과에 따르면, 어떤 학급의 폭력 가해자들은 촘촘한 네트워크를 형성하는데 성공한 반면, 다른 학급의 가해자들은 실패한 것으로 보이는데, classroom-level 가해자 연결망에 어떤 요인이 영향을 미치는지 궁금합니다.

논문의 discussion에 나와있듯, 학급의 mobility에 따라  가해자 연결망이 달라질 수도 있겠지만,
사회경제적 지위 또한 중요한 요인이 될 수 있을 것 같아요.
학교가 위치한 지역사회의 사회경제적 특징들이, 학교가 교육을 위해 동원할 수 있는 자원, 학생에 대한 교사의 개입 정도에 영향을 미치고, 이어서 학급 수준의 가해자 연결망 특성에까지 영향을 미치는 것은 아닐까요.

문득 떠오른 생각인데, bullies in-degree가 높은 학급의 bullies AVERAGE SES가 상대적으로 높은건 아니었을까 싶기도 하네요. 돈도 많은데 공부도 잘하고, 그래서 친구도 많고, 그런데 남들도 잘 때리는 학생들이 종종 뉴스에 나오기도 하니깐요.

정리하면, 특정한 연결망이 개인에게 미치는 영향이 있다고 한다면,
특정한 연결망이 형성된 이유에 대해서도 탐색해볼 수 있을 것 같습니다.
WR
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2019-10-10 01:09:49

1. 제기하신 학교/학급 간 사회경제적 차이는 가능합니다. 물론 논문에서는 학생수준에서 economic situation을 통제했기 때문에 이러한 학교간 차이가 상당부분 통제되었을거라 생각하긴 합니다. 

2. 불리들의 촘촘한 연결망 형성 원인을 분석으로 찾아내기는 쉽지는 않을 것 같은데, 중1자료니까 동일한 초등학교에서 불리들이 같이 중학교에 오는 효과도 있지 않을까 생각이 드네요.
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2019-10-09 08:20:15

학급내에서 bully들이 얼마나 촘촘하게 친구로 선택을 받았는가? 라는 변수가 학급내 친구들의 자존감에 영향을 미치고, 특히 한번도 괴롭힘 피해자가 되본적 없는 학생들에게도 잠재적으로 위협을 가해 자존감을 낮출 수 있다는 것이 통계적으로 유의하게 확인된 부분이 상당히 흥미로웠습니다.


제가 아직 양적 분석과 질적 분석 방법론에 대한 학습량이 부족해서 떠오르는 단상들만 적어보면 다음과 같습니다.


1. 먼저 bully들을 친구로 지목한 학생들이 사실 bully의 영향력 때문에 사실은 친구라고 말하기에는 그리 가까운 사이가 아님에도 그 bully와는 친구라고 생각하고 싶은 욕망때문에 친구로 지목했을 확률도 높지 않았을까 하는 생각이 들었습니다. 일종의 '친구관계의 깊이'에 대한 검증이 있어야 하지 않았나 하는 의문이 들었는데요 결국에는 같은 말이 될 수도 있지만 어떤 한 bully의 학교에서의 인지도(예를 들어 제가 우리 학교 짱이야, 모 이런 인식들)에 의해서 실제 in-degree라고 볼 수 없는 과장된 in-degree가 높아질 수도 있지 않는가? 라는 생각이 들었고, 이런 오류가능성 때문에 불리들에 대한 촘촘한 인디그리와 자존감 관에 유의한 통계적 지표가 나왔다 하더라도 사실은 어떤 다른 복합적인 요소들에 의한 bully들의 영향력에 의해 자존감 지표의 결과가 달라진건 아니었을까 라는(논리가 맞는지는 모르겠습니다.) 의문을 가져보았습니다.


2. 두번째로 학급을 운영하는 '선생님의 관여 또는 관심' 이라는 지표가 분석에 반영될 수 있는 방법은 없을까라는 의문이 들었습니다. 예전에 제가 전경대 소대장을 할때 경험을 잠깐 예로 들어보겠습니다.

당시 부대내의 일종의 bully 역할을 하는 고참 대원들의 과도한 괴롭힘과 폭력으로 인해 부대생활에 적응하지 못하고 탈영하거나 힘들어하는 신참 대원들이 많았습니다. 저는 소대장으로서 매일 분대장들과 상담을 실시하고 부대내 폭력이나 괴롭힘을 최소화 또는 근절하기 위해 소대 구분없이 대원들을 교차로 상담하고 부대에 가장 악영향을 끼치는 bully가 어떤 대원들인지 식별한 후 특별관리, 제도적 보완책을 마련함(예를들어 bully 대원 전역 두달전에 모든 출동에서 열외되던 기존 관행을 없애버림)으로써 bully들의 부정적인 영향력을 최소화하기 위해 노력했던 경험이 있습니다.

결국 학급 선생님의 관심정도에 따라서 bully들의 인디그리가 높다 하더라고 bully들의 영향력을 최소화하여 학생들의 자존감을 유지시키거나 오히려 반대로 자존감을 높일수 있을수도 있는것 아닌가라는 생각도 해보았습니다...  


WR
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2019-10-10 01:14:34

1. " bully와는 친구라고 생각하고 싶은 욕망때문에" bully들의 indegree가 과장되었다면 분명 논문의 변수와는 다른 측면이 작동한 건 맞습니다. 한편 논문의 변수도 궁극적으로 bullies' popularity, classmates' supports to bullies라는 메커니즘을 주장하기 때문에 결국은 비슷한 주장을 검증하는 것 같구요.

2. 이 가능성은 토론 부분에서 향후 개선을 위한 제언 부분과 연관되는 것 같은데, 확실히 담임교사의 역할에 따라 bullies' network이 달라질 것 같네요. 생각 못 했는데 위에 김준솔 학생의 질문에 대한 좋은 대답이 될 것 같네요.
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2019-10-09 12:25:03

How the popularity of Bullies ~

1. 변수조작화, 특히 "bully의 인기도"에 관해서 궁금증이 들었습니다. 현재 논문에서는 학급단위에서 bully가 받은 degree 수의 합, bully를 지목한 node전체수 로 구성되어 있는데요. 네트워크자료인 만큼 degree외의중심성이라든가, 왕따시킨 경험이 있는 아이들끼리 친한 정도(ego network density/local clustering coefficient)같은 지표와는 어떤 관계가 있을지도 궁금합니다.  네트워크분석지표라기보다 일종의 속성값의 합?으로 구성하신 이유가 있을까요?

2. 응답자는 nonvictim과 victim여부(왕따경험여부)로 구분되는데, nonbully와 bully 여부(왕따시킨경험여부)의 구분은 어떤 결과가 나올지 궁금증이 들었습니다. 궁극적으로는 victim여부Xbully여부 교차하여 4개 그룹으로 나눌 수도 있을 것 같습니다. 또 bully 친구여부까지 교차한다면 일종의 방관자집단(victim된적 없고, bully해본적 없지만 bully와 친구인?)도 나올 것 같습니다.

3. 위 코멘트에도 언급되었듯 사실 bully는 한 개 학급 안으로 제한되지 않는다는 점에서 학급간 연결을 보았다면 재미있을 것 같습니다. 나아가 그에 따른 학교 수준의 변수(A학교는 B학교보다 학급간 bully의 연결이 많다, 전체 학년을 아우르는 패거리가 있다)도 재미있을 듯 한데, 그러면 아마 학교수가 더 많아야겠지요?


친구는 많을수록 좋은가?

1. 예전에 읽었던 이민아 교수님의 사회적 연결망의 크기와 우울 논문(한국사회학, 2013)과도 연관되는, '사회적 연결망 크기'의 U자형 효과의 발견인 것 같아 흥미로웠습니다. 부정적 감정인 우울감에 대한 방지에서도, 긍정적 감정이나 협조에서도 외향연결의 수, 즉 자신이 인지하고 있는 친구의 수가 지나치게 클 경우 한 개인이 관리할 수 있는 일종의 threshold를 넘어서기 때문에 선형적인 긍정적 효과는 나타나지 않게 되는 것 같습니다.

2. 사소하지만 궁금한 것은 연결수를 연속형제곱변수로 구성했을 때도 거의 비슷한 결과가 나왔다고 하셨는데, 비슷한 결과가 나오는데 둘 중 '그룹 분위'로 나누는 변수를 보고하신 특별한?이유가 있을까요?

3. 더해서 분석해볼 수 있는 점은 친구관계의 '상호성'reciprocity 변수를 추가해보는 것도 흥미로울 것 같습니다. 서로 친구로 지목한 쌍과 그렇지 않고 (실제로 생각하면 조금 슬프지만) 한쪽만 친구로 지목한 쌍이 있을테니... 각 응답자 수준에서 (서로 친구로 지목한 수)/(내가 친구로 지목한 친구 전체수) 로 해보면 그 불일치가 클수록 긍정감정 등이 낮지 않을까 합니다.

4. 마지막으로 이 연결망은 네트워크 사이즈가 제한된, 그래서 degree수가 어느정도 상한선이 있는데, 온라인에서 팔로잉/팔로우 수가 100,1000단위를 훌쩍 넘을 수 있는 관계에서도 이런 U자형 영향력이 발견될지 궁금했습니다.


WR
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2019-10-10 01:28:16

1. 중심성과 같은 직접적인 네트워크 변수를 구성하지 않은 가장 큰 이유는, 일단 indegree, number of bullies' indegree와 같은 일차적 중심성 변수들을 모형에서 통제했기 때문입니다. 중심성 변수는 (특히 학급수준에서는) 이러한 일차적 통제변수와 상관관계가 매우 높은 경향이 있습니다. 물론 확인차 그러한 중심성 변수를 만들어볼 수도 있는데, 좀 복잡할 수 있어서 사실 리뷰어가 요청하면 그때 해볼려고 했는데, 리뷰어가 요청을 안 했네요 ;;

local clustering같은 경우는, 이걸 bully마다 계산한 후 class-level변수로 어떻게든 가공하는 과정이 좀 어려울 것 같습니다.
정리하자면 단순하고 직관적인 변수의 효과가 강하다면, 그게 더 우선적이라고 판단했습니다.
2. bully 여부, bully여부와 상호작용은 (본문에서 간단히 언급했는데) 해봤는데 별 효과가 없었습니다.
3. 학교수준까지 포함한 3수준 분석모형을 해봤는데 (정확히 기억이 안 나지만) 학교간 차이가 별로 없었던 것 같아요. baseline model에서 이런 차이가 없었기에 학교 간 차이를 반영하는 특정 변수를 굳이 만들어 설명할 동기가 약했습니다.

1. 말씀하신대로 그런 U자형 효과와 일관된 것으로 보고 있어요~
2. 이건 연구자 선호이기도 하고, 저자간 논의도 했었는데, 분석을 주로 한 제 선호를 반영해 분위로 갔어요. 제곱항 추가보다 더미화가 왜곡이 덜 한 추정이고 더 많은 판단정보를 독자에게 준다고 생각합니다.
3. 개념적으로 매우 흥미로운 지적입니다. 아직 해보지 않았구요. 한편 indegree와 outdegree 평균값이 비슷하기 때문에 그런 불일치 변수의 variation이 크지 않을 것 같아 분석결과가 잘 나올 것 같지는 않아요. 그러나 분석단위를 학생이 아니라 학생간 pair로 하면 흥미로운 결과가 나올 것도 같습니다.
4. 발견될 것 같아요. 사실 분위로 한 이유가 이런 사이즈 효과, 늘어지는 꼬리 분포에도 적용할 수 있는 일반적 조작방식이기도 했어요.
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2019-10-09 20:24:36

논문을 읽으며 단순히 bully들의 수가 아니라 그들이 갖는 indegree 구조가 학급 구성원들의 self esteem에 영향을 주는지 확인하면서 독립변수와 종속변수 사이에 mediator로서 climate이라는 변수가 들어간다면 어떨까라는 생각을 해보았습니다. 전략적 인적자원관리 수업에서 읽은 논문 (Bowen & Ostroff, 2004)에서 논문은 인적자원관리 practice firm performance에 긍정적인 영향을 주는 과정을 설명하며 그 사이의 mediator로서 강한 climate을 제시하였습니다. Bully들끼리의 촘촘한 네트워크가 의도적으로 반 전체의 강력한 climate을 만든 것은 아닐 수 있지만, 특정한 무리, 특히 부정적인 영향을 미치는 무리의 네트워크가 촘촘하고, 단단하다면 이는 반 전체 학생들에게 네트워크를 암묵적으로 방어, 혹은 회피하고자 하는 climate을 형성할 것이라고 생각합니다. 이러한 climate은 논문에서 설정한 독립변수와 같은 level class level에서 형성될 것이고, 이는 학급의 개인들에게 부정적인 영향 (예를 들면 self esteem의 감소)을 미칠 수 있다고 생각합니다. 나아가 논문에서 제시한 구성원의 mobility는 네트워크가 climate에 주는 영향을 moderate한다고 해석할 수도 있다고 생각합니다.  

WR
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2019-10-10 01:30:26

Bowen & Ostrott는 climate라는 변수를 어떻게 조작했나요? 유사한 정보가 서베이에 있다면 흥미로운 다음 연구가 될 것 같습니다.