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Apparent skin tone rendering in recommended undergraduate optometric textbooks in England: a descriptive content analysis

영국에서 권장되는 28권의 학부 안과학 교과서에 대한 기술적 내용 분석 결과, 그래픽 중 피츠패트릭 유형 V-VI로 분류된 비율이 3.5%에 불과하고 전체 교과서의 절반이 해당 이미지를 전혀 포함하고 있지 않는 등 어두운 피부색이 현저히 과소 대표되어 있음이 드러났다.

원저자: Daniela Oehring, Andrew Taylor, Charlotte Barsdell, Haleema Ajaib, Kaashish Sidhana, Katey Hooper

게시일 2026-07-07

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CC BY 4.0

원저자: Daniela Oehring, Andrew Taylor, Charlotte Barsdell, Haleema Ajaib, Kaashish Sidhana, Katey Hooper

원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

당신이 운전을 배우고 있다고 상상해 보세요. 당신은 강의실에 앉아 있고, 강사는 자동차 사진이 가득 담긴 두꺼운 매뉴얼을 건넵니다. 하지만 여기에는 함정이 있습니다. 모든 사진이 빨간색 자동차만을 보여준다는 것입니다. 책에는 파란색, 초록색, 또는 검은색 자동차가 단 한 대도 없습니다.

만약 당신이 빨간색 자동차만 공부한다면, 빨간색 자동차를 알아보는 데는 매우 능숙해질지도 모릅니다. 하지만 마침내 도로에 나갔을 때 파란색 자동차를 보게 된다면, 당신은 어떻게 해야 할지 모를 수도 있습니다. 그것이 자동차라는 사실조차 인지하지 못할 수도 있습니다.

이것은 다니엘라 외링(Daniela Oehring)과 그녀의 팀이 영국의 검안학 교과서(안과 의사들을 양성하는 데 사용되는 책들)에 대해 수행한 연구에서 조사한 내용과 본질적으로 같습니다.

핵심 질문: 사진 속 주인공은 누구인가?

연구진은 알고 싶었습니다. 이 교과서의 사진들이 다양한 피부색을 보여주는가, 아니면 대부분 밝은 피부색만을 보여주는가?

그들은 대학에서 권장하는 28개의 서로 다른 교과서를 살펴보았습니다. 그들은 단순히 페이지 수를 센 것이 아니라, 인간의 피부를 보여주는 1,623개의 이미지(사진 및 그림)를 하나하나 세었습니다. 그들은 피부를 매우 밝은 색(Type I)부터 매우 어두운 색(Type VI)까지 분류하는 **피츠패트릭 척도(Fitzpatrick Scale)**라는 표준 "피부톤 자"를 사용했습니다.

무엇을 발견했나: 매우 편향된 갤러리

결과는 극명했습니다. 마치 99%의 초상화가 동일 인물의 모습인 갤러리에 들어선 것과 같았습니다.

"밝은 피부"의 다수: 전체 이미지의 약 **78%**가 밝은 피부 톤을 보여주었습니다.
"어두운 피부"의 소수: 어두운 피부 톤을 보여주는 이미지는 단 **3.5%**에 불 불과했습니다.
"누락된" 절반: 교과서 절반(28권 중 14권)에는 어두운 피부를 가진 사람의 사진이 전혀 없었습니다.
"그림"의 문제: 이 부분이 가장 놀라운 점이었습니다. 사진에서는 가끔 어두운 피부의 사람들이 등장하기도 했지만, 177개의 도식적 그림(눈의 작동 원리를 설명하기 위해 사용되는 선형 다이어그램) 중 어두운 피부를 보여주는 것은 단 하나도 없었습니다. 모두 밝은 피부로 그려져 있었습니다.

이 수치를 실감 나게 비교하자면, 연구진은 이를 2021년 영국 인구 조사와 비교했습니다. 현실 세계에서는 약 **19%**의 인구가 비백인(non-White)으로 식별됩니다. 하지만 교과서에서 어두운 피부의 이미지는 4% 미만이었습니다.

"빨간 자동차" 비유

교과서를 안과 질환을 위한 레시 recipe 북이라고 생각해 보세요.

만약 어떤 질병이 밝은 피부 위에서 붉은 발진으로 나타난다면, 책은 밝은 피부 위의 붉은 발진 사진을 보여줍니다.
하지만 동일한 질병이 어두운 피부 위에서는 다르게 보인다면(예를 들어 보라색으로 보이거나 잘 드러나지 않는다면), 책은 그 사진을 보여주지 않습니다.

저자들은 다음과 같이 주의를 기울입니다. "우리는 단지 사진을 기술하고 있을 뿐이며, 이것이 아직 나쁜 안과 진료를 유발한다고 말하는 것이 아닙니다." 그들은 학생들이 이 때문에 시험에서 낙제했는지 여부를 테스트하지 않았습니다. 그러나 그들은 피부과와 같은 다른 분야에서, 밝은 피부만을 공부한 의사들이 어두운 피부에 대한 진단을 놓치는 경우가 있다는 점을 언급합니다. 그들은 만약 검안학 교과서가 저 '빨간 자동차 전용 매뉴얼'과 같다면, 학생들이 다양한 인구 집단에서 무엇을 찾아내야 하는지 배우는 데서 소외될 수 있다고 시사합니다.

왜 "그림"이 중요한가

도식적 그림(만들어낸 삽화)에 어두운 피부가 전혀 없다는 사실은 의미심장합니다.

사진은 사진작가가 병원에서 찾을 수 있는 사람에 의해 제한될 수 있습니다.
그림은 예술가에 의해 만들어집니다. 예술가는 밝은 피부의 눈만큼이나 쉽게 어두운 피부의 눈을 그릴 수 있습니다.
이것이 없다는 사실은 이것이 단순히 "사진의 부족" 문제가 아니었음을 시사합니다. 그것은 예술가에게 완전한 창작의 자유가 있었음에도 불구하고 밝은 피부를 기본값으로 설정한 하나의 패턴이었습니다.

"자(Ruler)"의 문제

저자들은 또한 자신들의 연구에 대한 한계점도 인정합니다. 그들이 사용한 "피츠패트릭 척도"는 원래 피부가 햇빛에 얼마나 잘 타는지를 측정하기 위해 설계된 것이지, 사진이 얼마나 다양한지를 측정하기 위한 것이 아닙니다. 이는 나무의 길이를 재기 위해 설계된 자로 베개의 부드러움을 측정하려는 것과 같습니다. 어느 정도 작동은 하겠지만, 완벽하지는 않습니다. 그들이 이 척도를 사용한 이유는 다른 연구자들이 사용하는 표준 도구이므로, 서로의 연구 결과를 비교할 수 있기 때문입니다.

결론

이 연구는 현재 영국의 안과 의사 교육 자료의 현주소를 보여주는 스냅샷입니다.

발견 사항: 사진들이 압도적으로 밝은 피부색을 띠고 있습니다. 어두운 피부는 드물며, 그림에서는 존재하지 않습니다.
경고: 이러한 패턴은 그들이 확인한 모든 책에서 일관되게 나타납니다.
행동 촉구: 저자들은 누군가를 고소하거나 책이 "불법"이라고 말하는 것이 아닙니다. 그들은 단지 거울을 들어 보이며 이렇게 말하고 있습니다. "보십시오, 여러분의 강의실 속 사진들은 실제 세상과 닮아 있지 않습니다."

그들은 이 데이터가 교과서 출판사와 교육자들에게 더 다양한 이미지를 추가하도록 독려하여, 미래의 안과 의사들이 '빨간 자동차' 사진 속 사람들만이 아닌, 모든 사람을 볼 준비가 되도록 하기를 바랍니다.

기술 요약: 영국의 권장 학부 검안학 교과서에 나타난 외견상 피부색 묘사

문제 제로 (Problem Statement)
피부과학, 외과, 안과학 등 여러 분야의 의학 교육용 이미지에서 밝은 피부 톤이 과잉 대표되는 것으로 알려져 있으나, 기존 연구 중 검안학 교육 자료 내에서 이러한 현상을 조사한 사례는 없었다. 이러한 공백은 매우 중요하다. 왜냐는 검안사가 색소 스펙트럼에 따라 다르게 나타날 수 있는 안구 질환(예: 결막 흑색증, 전방 홍채염)에 대해 일차 접촉 임상가 역할을 수행하기 때문이다. 검안학 교과서 내 피부 톤 재현에 관한 데이터의 부재는 진단 훈련 및 보건 형평성에 대한 잠재적 편향과 관련된 중요한 사각지대를 남긴다.

연구 방법론 (Methodology)
본 연구는 영국의 28개 권장 학부 검안학 교과서를 대상으로 기술적 내용 분석(descriptive, cross-sectional content analysis)을 실시하였다.

표집 (Sampling): 교과서는 11개 영국 대학교 검안학 프로그램 중 8개 프로그램(응답률 72.7%)에서 제공한 권장 도서 목록을 통해 목적 표집(purposive sampling)되었다. 선정 기준은 해당 텍스트가 최소 2개 이상의 목록에 포함되어야 함이었다.
데이터 추출 (Data Extraction): 연구진은 식별 가능한 인체 피부를 묘사하는 그래픽 1,642개를 추출하였다. 판독 불가능한 이미지 19개(그레이스케일, 폐쇄 또는 낮은 품질로 인한 경우)를 제외한 후, 최종 코퍼스(corpus)는 1,623개의 판독 가능한 그래픽(사진 1,446개 및 도식적 다이어그램 177개)으로 구성되었다.
분류 (Classification): 두 개의 독립적인 혼합 구성 연구팀이 6단계 피츠패트릭 피부 유형(Fitzpatrick skin phototype, FP) 척도를 사용하여 이미지를 분류하였다. FP 척도는 본래 UV 민감도를 위해 설계되었으나, 여기서는 기존 문헌과의 비교 가능성을 확보하기 위해 외견상 피부 톤 묘사를 위한 서열 코딩 프레임워크로 사용되었다.
신뢰도 및 분석 (Reliability & Analysis): 검사자 간 신뢰도는 이차 가중 코헨 카파(quadratically weighted Cohen's kappa)를 사용하여 평가하였다. 불일치는 조정된 합의 과정(1단계 차이의 경우 더 어두운 등급을 채택)을 통해 해결되었다. 통계 분석에는 95% Wilson 신뢰 구간을 포함한 기술적 비율, 교과서 수준의 중앙값, 그리고 클러스터링을 평가하기 위한 클래스 내 상관계수(ICC)가 포함되었다. 본 연구는 2021년 영국 인구 조사(비백인 인구 18.95%)를 규범적 벤치마크가 아닌 맥락적 벤치마크로 취급하며, 이를 대상으로 한 추론적 가설 검정을 명시적으로 피하였다.

주요 결과 (Key Results)

전반적인 분포 (Overall Distribution): 코퍼스는 밝은 피부 톤에 크게 치우쳐 있었다.
- 밝음 (FP I-II): 78.1% (95% CI 76.1–80.1%)
- 중간 (FP III-IV): 18.4% (95% CI 16.6–20.4%)
- 어두움 (FP V-VI): 3.5% (95% CI 2.7–4.5%)
교과서 수준의 변동성 (Textbook-Level Variance): 교과서당 어두운 피부 톤(FP V-VI) 이미지의 중앙값은 0.9%(IQR 0.0–3.8%)였다. 전체 교과서의 절반(28권 중 14권)은 FP V-VI로 분류된 이미지를 전혀 포함하지 않았다.
사진 vs. 도식 (Photographs vs. Schematics):
- 사진: 3.9%가 어두운 피부 톤(FP V-VI)으로 분류되었다.
- 도식: 0.0%가 어두운 피부 톤이었다. 전체 코퍼스에서 어두운 피부 톤(FP V 또는 VI)으로 분류된 도식 다이어그램은 단 하나도 없었다.
민감도 분석 (Sensitivity Analyses): 가장 큰 기여를 한 텍스트(Kanski's Clinical Ophthalmology)를 제외하거나, 최소 10개의 판독 가능한 이미지를 포함하는 교과서로 제한했을 때도 결과는 견고하게 유지되었다.
인구 조사 비교 (Census Comparison): 어두운 피부 톤의 관찰된 유병률(3.5%)은 2021년 인구 조사상의 비백인 인구 비율(18.95%)보다 현저히 낮았다. 그러나 저자들은 이 비교의 방향성이 사용된 분류 임계값(예: FP I-II vs. III-VI)에 따라 달라질 수 있음을 언급하였다.

주요 기여 (Key Contributions)

최초의 검안학적 분석: 본 연구는 검안학 교육 자원 내의 피부 톤 재현을 정량화한 최초의 연구로서, 어두운 피부 톤의 심각한 과소 재현을 확인하였다.
도식적 불균형: 본 연구는 어두운 피부 톤이 전혀 없는(0/177) 도식 다이어그램에 대한 발견을 통해, 이러한 결핍이 임상적 가용성보다는 편집상의 선택에 의해 주도됨을 시사한다.
방법론적 엄밀성: 본 연구는 공식적인 검사자 간 신뢰도 평가(이차 가중 $\kappa$ = 0.69)와 다수의 민감도 분석을 통해 결과의 안정성을 입증함으로써 견고한 기술적 기초를 제공한다.
맥락적 프레이밍: 본 논문은 교육용 이미지에 피츠패트릭 척도를 사용하는 것의 한계와 표현형 코딩과 인구 조사 기반의 인종적 자기 식별 간의 개념적 부정확성에 대한 미묘한 논의를 제공한다.

의의 및 주장 (Significance and Claims)
본 논문은 권장되는 검안학 교과서 샘플에서 어두운 피부 톤을 묘사하는 그래픽은 드물며, 그 패턴이 코퍼스 전반에 걸쳐 일관적이라고 결론짓는다. 저자들은 다음과 같이 명시적으로 밝힌다:

기술적 성격: 본 연구는 재현의 양상을 기술할 뿐, "적절한" 재현에 대한 규범적 표준을 설정하지 않는다.
직접적인 결과 평가 없음: 본 연구는 교육적 성과, 진단 역량 또는 환자 케어 효과를 평가하지 않는다. 현재의 다양성 부족이 진단 오류를 직접적으로 '유발'한다고 주장하지 않으나, 피부과학의 증거들이 그러한 연결 고리가 존재할 수 있음을 시사한다는 점은 언급하였다.
주의 촉구: 연구 결과는 출판사, 교육자 및 커리큘럼 개발자들의 주의를 요한다. 데이터는 시각적 다양성의 변화를 측정할 수 있는 기준점(baseline)을 제공한다.
정책적 맥락: 저자들은 이러한 결과가 다양성을 강조하는 규제 맥락(예: 일반 안광학 위원회(GOC) 표준, 2010년 평등법) 내에 존재함을 언급하며, 특정 기관의 법적 미준수를 주장하는 것은 아님을 밝힌다.

요약하자면, 본 논문은 영국의 검안학 교과서에서 밝은 피부 톤이 집중적으로 나타나며, 특히 도식 다이어그램에서 그러한 경향이 두드러짐을 기록하고, 이를 임상 훈련 및 형평성에 미칠 영향에 대해 추가 조사가 필요한 교육 환경의 조건으로 규정한다.