Mapping gender measurement approaches through semantic embedding and intersectionality framework reveals hidden trends

의학의 세계에서 의사들은 건강을 이해하기 위해 오랫동안 성별(sex)이라는 단순한 생물학적 구분에 의존해 왔습니다. 이는 염색체와 호르몬처럼 사람이 태어날 때부터 갖는 신체적 특성을 의미합니다. 그러나 이와 별개로, 하지만 똑같이 강력한 힘을 가진 요소가 사람들이 질병과 회복을 경험하는 방식을 형성하는데, 그것은 바로 젠더(gender)입니다. 젠더는 생물학적 사실이 아니라, 사회가 사람들의 모습에 따라 부여하는 역할, 기대, 그리고 일상생활으로부터 구축된 사회적 사실입니다. 개인의 젠더는 스트레스 수준, 직업, 아플 때 돌봐주는 사람, 그리고 그들이 세상과 상호작용하는 방식에 영향을 미칩니다. 수십 년 동안 의학 연구는 종종 이러한 미묘한 차이를 놓쳤으며, 젠더를 단순히 남성과 여성 사이의 선택지로 취급하거나 아예 무시해 왔습니다. 이러한 간과로 인해, 한 개인의 사회적 경험에 특화된 증상과 치료법들이 생물학적 차이로 잘못 분류되거나 설명되지 않은 채 남겨지는 경우가 빈번했습니다.

이를 해결하기 위해 연구자들은 젠더를 더 정확하게 측정하기 위한 도구, 즉 측정 도구들을 만드는 데 수년을 보냈습니다. 이 도구들은 본질적으로 직업과 소득에서부터 성격 특성과 돌봄 의무에 이르기까지, 한 사람의 삶에 관한 질문들의 체크리스트입니다. 목표는 이러한 복잡한 사회적 경험을 생물학적 데이터와 함께 연구할 수 있는 숫자로 바꾸는 것입니다. 하지만 이러한 도구들의 수가 늘어나면서 새로운 문제가 발생했습니다. 수십 개의 서로 다른 체크리스트가 사용되면서, 그것들이 실제로 서로 어떻게 연관되어 있는지 아무도 알지 못하게 된 것입니다. 서로 다른 두 도구가 같은 것을 측정하고 있는가? 그것들이 인간 경험의 전체 범위를 다루고 있는가, 아니면 모두 삶의 좁은 단면에만 집중하고 있는가? 비교할 방법이 없었기에, 이 분야는 서로를 바탕으로 발전할 수 없는 단절된 연구들의 집합체가 될 위험에 처했습니다.

독일과 네덜란드의 연구팀은 이 지형을 그려내기 위해 나섰습니다. 그들은 1974년에서 2025년 사이에 발표된 28개의 서로 다른 젠더 측정 도구들을 수집하였고, 단순히 질문을 읽는 것을 넘어 단어 뒤에 숨은 의미를 이해하는 컴퓨터 방식을 사용하여 분석했습니다. 마치 제목뿐만 아니라 실제 이야기 내용을 파악하여, 겉표지가 다르더라도 비슷한 이야기를 담고 있는 책들을 즉시 분류해내는 사서와 같은 방식입니다. 연구진은 이와 유사한 디지털 접근 방식을 사용하여 이 28개의 도구가 어떻게 중첩되는지, 어디서 갈라지는지, 그리고 어떤 사각지대를 공유하고 있는지를 살펴보았습니다.

연구팀이 처음 발견한 것은 이 도구들이 결코 균일하지 않다는 것이었습니다. 그들은 이 도구들에서 묻는 질문들이 삶의 아주 몇몇 영역에 과도하게 집중되어 있다는 것을 발견했습니다. 측정되는 변수 대부분은 네 가지 주요 범주, 즉 성격 및 라이프스타일, 경제적 상태, 정신 건강, 그리고 타인을 돌보는 노동에 속해 있었습니다. 이 네 가지 영역이 28개 도구에서 질문되는 모든 질문의 거의 80%를 차지합니다. 반면, 개인의 정체성을 구성하는 다른 중요한 측면들은 대체로 무시되었습니다. 연령, 성적 정체성, 인종, 종교 또는 개인적 세계관에 대한 질문은 매우 적은 수의 도구에서만 나타났으며, 종종 부수적인 것으로 취급되었습니다. 이는 현재의 의학 연구가 특정하고 좁은 버전의 젠더, 즉 부유한 서구 국가들에 잘 들어맞는 버전을 포착하고 있으며, 다른 지역의 사람들 혹은 다른 삶의 구조를 가진 사람들의 현실을 설명하는 데는 실패할 수 있음을 시사합니다.

연구진이 질문에 사용된 구체적인 단어들을 자세히 살펴보았을 때, 놀라운 합의의 부재를 발견했습니다. 약 400개의 고유한 변수 중 단 24개만이 두 개 이상의 도구에서 나타났습니다. 설령 나타나더라도 표현 방식이 다른 경우가 많았습니다. 예를 들어, 한 도구는 '결혼 여부'를 묻는 반면 다른 도구는 '민사 상태'를 물을 수 있는데, 이는 같은 의미임에도 불구하고 그렇습니다. 이러한 파편화는 연구들을 직접 비교하는 것을 어렵게 만들었습니다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 문구의 의미를 이해할 수 있는 컴퓨터 시스템을 사용했습니다. 그들은 질문을 문장처럼 취급하고 그 의미가 얼마나 유사한지 계산하여, 단순히 어떻게 이름 붙여졌느냐가 아니라 실제로 무엇을 측정하려고 하는지에 따라 도구들을 그룹화했습니다.

이 심층 분석을 통해 도구들은 자연스럽게 여섯 개의 뚜렷한 그룹으로 분류되었습니다. 한 그룹은 자기 범주화와 사회적 제시를 묻는 등 젠더 정체성을 어떻게 표현하는지에 전적으로 집중했습니다. 다른 그룹은 남성적 또는 여성적 특성을 설명하기 위해 형용사 목록을 사용하는 성격 특성에 전념했습니다. 세 번째 그룹은 소득, 교육, 가사 노동과 같은 사회적 역할만을 엄격하게 살펴보았습니다. 다른 그룹들은 이러한 요소들을 혼합하여, 심리적 특성과 사회적 요인을 결합한 도구나 트라우마 또는 만성 질환과 같은 특정 건강 결과에 초점을 맞춘 도구를 만들어냈습니다. 연구진은 같은 그룹 내의 도구들은 서로 매우 유사하지만, 다른 그룹의 도구들은 완전히 다른 것을 측정하고 있다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 성격 특성을 측정하기 위해 설계된 도구는 비록 둘 다 '젠더 척도'라고 불릴지라도 경제적 상태를 측정하기 위해 설계된 도구와 대체될 수 없었습니다.

또한 이 연구는 상당한 지리적 편향을 강조했습니다. 거의 모든 도구가 유럽과 북미, 특히 고소득 국가에서 왔습니다. 이는 질문들이 공식적인 고용이나 특정한 유형의 가족 구성과 같은 해당 지역의 사회 구조를 반영하고 있음을 의미합니다. 연구진은 이러한 도구들이 노동 시장, 가구 구성, 또는 소득을 측정하는 방식이 다른 곳에서는 제대로 작동하지 않을 가능성이 높다고 언급했습니다. 더욱이, 이러한 도구들 중 일상적인 병원 환경에서 사용되도록 설계된 것은 매우 적었습니다. 대부분의 도구는 의사들이 통상적으로 수집하지 않는 데이터, 즉 환자의 어린 시절에 대한 상세한 조사나 특정 사회적 습관 등을 요구했기에, 이러한 통찰을 일상적인 의료 현장에 적용하기 어렵게 만들었습니다.

아마도 가장 중요한 발견은 이 분야가 공유된 언어 없이 운영되어 왔다는 점일 것입니다. 연구진은 많은 도구가 존재함에도 불구하고, 그것들이 하나의 응집된 시스템을 형성하지 못하고 있음을 보여주었습니다. 대신, 각기 다른 초점과 사각지대를 가진 서로 다른 접근 방식들의 흩어진 클러스터들로 존재하고 있습니다. 이러한 관계를 지도로 그림으로써, 연구팀은 이 도구들이 어떻게 수렴하고 분산되는지에 대한 첫 번째 명확한 그림을 제공했습니다. 그들은 의학계가 앞으로 나아가기 위해서는 젠더를 단일한 체크박스로 취급하는 것을 멈추고, 이를 복잡하고 다차원적인 경험으로 인식해야 한다고 입증했습니다. 이 연구는 의사들이 임상에서 젠더 점수를 신뢰성 있게 사용할 수 있기 전에, 분야 전체가 단순히 이분법적인 상자에 깔끔하게 들어맞는 부분만이 아니라 인간 삶의 전체 스펙트럼을 포착하는 더 풍부하고 다양한 어휘에 합의해야 함을 시사합니다. 이 매핑은 최종적인 해결책이 아니라, 의학이 마침내 인간이라는 전체를 볼 수 있도록 돕는 공유된 이해를 구축하기 위한 필수적인 첫 단계입니다.