북유럽 국가에서 수집된 바이오뱅크 데이터와 행정데이터들을 통합하여 분석한 연구를 가져와 봤습니다. 제목은 Genetic associations with educational fields로 전공 선택에 유전자가 영향을 미치는지에 대해서 알아본 내용되겠습니다. 이 연구 중 부분만 발췌해서 장사에 써먹기 좋긴한데, 그냥 유전자가 전공 선택에 영향을 미칠 수 있다 정도이고 그 범위는 기술/사회, 실용/추상 이렇게 넓은 범위의 4개 정도를 정해주는 것이지 어떤 전공을 하는 것이 좋을지 유전자가 가르키고 있다는 것은 아닙니다.
그래도 북유럽에서 진행된 연구라서 그나마 사회적인 편향을 제거하고 유전자의 영향을 평가할 수 있지 않았을 까합니다. 우리나라에서도 이런 연구를 하게된다면 아마 편향된 데이터로 인해서 결과를 뽑기 꽤나 난감하지 않을까 합니다. :)
DOI: 10.1038/s41588-025-02391-z
clova-x
이 연구는 교육 분야 선택에 대한 유전적 영향을 조사하였으며, 다양한 교육 필드 간의 유전적 상관관계를 발견하였습니다.
1. **연구 배경**
- 교육 분야 선택은 경력, 웰빙, 사회적 기술 분포에 영향을 미치며, 유전적 요인이 이러한 선택에 미치는 영향은 잘 알려져 있지 않습니다.
- 교육의 종류는 문화적, 경제적, 기술적, 커뮤니케이션 능력의 차이를 포함하며, 이는 개인의 삶에 중요한 영향을 미칩니다.
2. **유전적 영향**
- 463,134명의 핀란드, 노르웨이, 네덜란드 인구를 대상으로 한 GWAS를 통해 17개의 독립적인 유전자 변이가 교육 필드 선택과 연관됨을 발견하였습니다.
- 유전적 신호는 교육 수준보다는 교육 분야 선택에 더 큰 영향을 미치며, 학교 교육 연수와 혼란 변수를 조정한 후에도 지속됩니다.
3. **교육 필드의 구조**
- 유전적 클러스터링을 통해 교육 필드를 기술 대 사회적, 실용적 대 추상적 두 가지 주요 차원으로 나누었습니다.
- 이러한 차원은 성격, 행동, 사회경제적 지위와 뚜렷한 유전적 상관관계를 보입니다.
4. **사회적 맥락에서의 유전적 연구**
- 교육 필드 선택에 대한 유전적 연구는 환경적 요인과의 혼동을 피하기 위해 가족 및 지리적 맥락에서 이루어져야 합니다.
- 직접적인 유전적 효과와 간접적인 유전적 효과를 구분함으로써, 교육 필드 선택에 대한 유전적 기여를 더 명확하게 이해할 수 있습니다.
5. **연구의 의의**
- 이 연구는 교육 필드 선택에 대한 유전적 통찰력을 제공하며, 전통적인 성취 척도를 넘어서는 직업적 관심사와 사회적 분류에 대한 이해를 돕습니다.
- 교육 필드에 대한 유전적 연구는 사회적 계층화에 대한 새로운 통찰력을 제공할 수 있습니다.
gemini
다음은 업로드해주신 *Nature Genetics* 논문(2025)의 내용을 바탕으로, 일반 성인 독자를 위해 알기 쉽게 정리한 블로그 포스팅용 요약문입니다.
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# 전공 선택, 유전자의 영향일까? : 46만 명의 유전체로 밝혀낸 사실들
학창 시절을 떠올려 봅시다. 누군가는 수학과 기계에 끌려 공대로 진학하고, 누군가는 사람을 돌보는 일에 보람을 느껴 간호학을 선택하며, 또 누군가는 예술이나 인문학에 심취합니다.
우리는 보통 이런 선택이 부모님의 조언, 사회적 전망, 혹은 개인의 단순한 '흥미' 때문이라고 생각합니다. 그런데 최근 **우리가 선택한 '전공(Educational Fields)'에도 유전적인 영향이 존재한다는 흥미로운 연구 결과**가 발표되었습니다.
단순히 공부를 '얼마나 오래 했느냐(학력)'가 아니라, **'무엇을 공부했느냐(전공)'**에 유전자가 관여한다는 사실, 2025년 *Nature Genetics*에 실린 최신 연구를 통해 알기 쉽게 소개합니다.
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## 1. 연구 배경: 왜 '전공'에 주목했나?
[cite_start]지금까지의 유전학 연구는 주로 **'교육 성취도(Educational Attainment)'**, 즉 대학을 나왔는지, 박사 학위가 있는지 같은 수직적인 학력 수준에만 집중했습니다[cite: 19, 59].
하지만 현대 사회에서는 같은 대학 졸업자라도 공대생과 미대생의 삶의 궤적, 소득, 건강, 사회적 네트워크가 완전히 다릅니다. [cite_start]이를 사회학에서는 **'수평적 계층화(Horizontal Stratification)'**라고 부릅니다[cite: 22]. [cite_start]연구진은 교육 수준이 비슷하더라도, **왜 사람마다 다른 전공을 선택하는지**, 그 이면에 유전적 요인이 작용하는지 밝혀내고자 했습니다[cite: 10, 16].
## 2. 연구 방법: 46만 명의 데이터를 분석하다
[cite_start]연구팀은 핀란드, 노르웨이, 네덜란드 3개국의 데이터베이스를 활용해 총 **463,134명**의 유전체 데이터를 분석했습니다[cite: 11].
* **대상:** 25세 이상 성인 남녀
* [cite_start]**분류:** 유네스코 표준(ISCED)에 따라 전공을 10개의 큰 그룹(공학, 보건/복지, 인문/예술, 자연과학, 경영 등)으로 나누었습니다[cite: 73].
* **분석 방법:** 전장 유전체 연관 분석(GWAS)을 사용했습니다. [cite_start]단순히 '공부를 많이 한 유전자'의 영향을 배제하기 위해, 교육 기간(학력)의 영향력을 통계적으로 제거한 후 순수하게 **'전공 선택'**과 관련된 유전 신호만을 찾아냈습니다[cite: 13, 84].
## 3. 주요 연구 결과
### ① 전공 선택에도 '유전자'가 관여한다
[cite_start]연구 결과, 전공 선택에 영향을 미치는 **17개의 독립적인 유전자 변이**가 발견되었습니다[cite: 12]. [cite_start]유전자가 전공 선택의 차이를 설명하는 비율(유전력)은 약 **7%** 정도로 나타났습니다[cite: 12]. [cite_start]수치가 작아 보일 수 있지만, 이는 단일 요인으로는 결코 무시할 수 없는 수준이며, 특히 **'학력 수준'을 통제하고도 남은 고유한 유전적 영향**이라는 점이 중요합니다[cite: 13].
### ② 전공 선택의 두 가지 핵심 축: '사람 vs 사물', '이론 vs 실용'
[cite_start]연구진은 유전적 상관관계를 분석하여 전공 선택을 가르는 거대한 두 가지 차원(Dimensions)을 발견했습니다 [cite: 14, 158-159].
1. **기술적(Technical) vs 사회적(Social) 차원:**
* **기술적:** 공학, 자연과학, 수학 등 '사물'이나 '원리'를 다루는 분야
* **사회적:** 교육, 보건/복지, 인문 등 '사람'과 상호작용하는 분야
* **유전적 특징:** 이 축은 성격의 **외향성**이나 **친화성**과 관련이 깊었습니다. [cite_start]사회적 분야를 선택하는 유전적 경향은 높은 외향성과 관련이 있었습니다[cite: 166].
2. **실용적(Practical) vs 추상적(Abstract) 차원:**
* **실용적:** 서비스, 보건, 농업 등 현장에서 구체적인 업무를 수행하는 분야
* **추상적:** 인문/예술, 사회과학, 순수과학 등 이론적이고 탐구적인 분야
* [cite_start]**유전적 특징:** 추상적 분야를 선택하는 유전적 경향은 성격의 **개방성(Openness)**과 관련이 있었으며, 흥미롭게도 조현병이나 양극성 장애(조울증)와 같은 정신 질환의 유전적 소인과도 일부 겹치는 것으로 나타났습니다[cite: 169]. [cite_start]반면 실용적 분야는 높은 가족 관계 만족도와 관련이 있었습니다[cite: 171].
### ③ 환경이나 부모의 영향 그 이상
"부모가 의사면 자녀도 의사가 된다"는 말처럼 환경의 영향일 수도 있지 않을까요? [cite_start]연구팀은 이를 검증하기 위해 **형제자매간 비교**와 **출생지 및 부모의 직업을 통제한 분석**을 수행했습니다[cite: 56, 114].
[cite_start]놀랍게도, 부모의 영향이나 자라온 환경 요인을 모두 제거해도 **본인의 고유한 유전적 성향이 전공 선택에 미치는 직접적인 영향(Direct genetic effects)은 여전히 유의미**하게 나타났습니다[cite: 116, 211]. 즉, 단순히 부모를 보고 따라 하는 것이 아니라, 타고난 기질이 선택을 이끈다는 것입니다.
## 4. 고찰: 이것이 의미하는 바는?
[cite_start]이 연구는 "유전자가 우리의 전공을 결정한다"는 **유전자 결정론을 말하는 것이 절대 아닙니다**[cite: 316]. [cite_start]대신, 유전자가 우리의 **'직업적 흥미(Vocational Interests)'**와 **'성격'**에 영향을 주고, 이것이 사회적 환경과 상호작용하여 특정 전공을 선택할 확률을 높인다는 것을 의미합니다[cite: 16, 317].
특히 이 연구가 **핀란드와 노르웨이 같은 북유럽 국가**를 배경으로 했다는 점이 중요합니다. [cite_start]학비가 무료이고 사회보장제도가 잘 갖춰진 평등한 사회일수록, 경제적 제약 없이 **개인의 타고난 흥미와 적성(유전적 성향)에 따라 전공을 선택할 가능성**이 더 높아지기 때문입니다 [cite: 70-71].
## 5. 연구의 의의 및 시사점
이 논문이 일반 독자들에게 주는 중요한 시사점은 다음과 같습니다.
1. [cite_start]**다양성의 유전적 근거:** 문과 성향과 이과 성향, 혹은 예술적 기질과 실용적 기질의 차이는 단순히 노력이나 환경의 차이가 아니라, **유전적 다양성**에 뿌리를 두고 있습니다[cite: 16].
2. [cite_start]**성공의 기준 재정립:** 전통적으로 우리는 의사나 변호사 같은 전문직(추상적/고소득 분야)을 성공으로 보지만, 연구 결과 '실용적' 분야를 선택하는 유전적 성향은 **가족 관계 만족도**나 **정신적 안정**과 긍정적인 연관이 있었습니다[cite: 171, 285]. [cite_start]반면, '추상적(엘리트)' 분야는 높은 창의성과 관련되지만 정신 건강의 위험 요소와도 유전적으로 연결되어 있었습니다[cite: 285]. 이는 어떤 전공이 무조건 더 낫다는 수직적 사고에서 벗어나야 함을 시사합니다.
3. **교육 및 진로 지도:** 아이들의 진로를 지도할 때, 겉으로 드러난 성적뿐만 아니라 아이가 타고난 기질(사람을 좋아하는지, 사물을 좋아하는지 등)을 이해하는 것이 중요합니다. [cite_start]이 연구는 그런 기질이 생물학적 기반을 가지고 있음을 과학적으로 증명했습니다[cite: 278].
## 마지막으로: 이 연구가 왜 중요한가?
[cite_start]이 연구는 유전체학을 통해 사회학의 오랜 주제인 **'수평적 계층화(왜 우리는 서로 다른 길을 가는가)'**를 조명했다는 점에서 획기적입니다[cite: 16]. 우리는 흔히 좋은 대학을 가는 것(수직적 성공)에만 몰두하지만, 실제 우리 삶의 행복과 건강, 소득을 결정하는 것은 **'나에게 맞는 분야(수평적 선택)'**를 찾는 것입니다.
이 연구는 우리가 선택한 전공이 단순한 우연이 아니라, **나의 고유한 생물학적 특성과 사회적 환경이 만나 빚어낸 복합적인 결과물**임을 알려줍니다. 자신이 선택한 길에 대해, 그리고 타인의 선택에 대해 조금 더 깊이 이해할 수 있는 과학적 근거를 마련해 주었다는 점에서 이 연구의 가치는 매우 큽니다.
chatGPT
아래는 업로드하신 **“Genetic associations with educational fields”** 논문의 핵심 내용을 *블로그 수준으로 쉽게 풀어낸 한글 요약*입니다. (A4 2장 분량 내외)
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## 📘 **유전자가 ‘어떤 전공’을 선택하게 만들까? — 교육 분야 선택의 숨겨진 생물학**
### 1. **연구 배경**
교육은 개인의 수입, 건강, 삶의 만족, 인간관계, 사회적 기술 분포까지 바꾸는 강력한 사회적 요인입니다. 우리는 보통 ‘몇 년을 공부했는가(학력 수준/수직적 stratification)’에 주목하지만, *‘무엇을 공부했는가(수평적/직업적 분야 선택)’* 역시 삶을 결정짓는 중요한 요소입니다.
예를 들어, 동일 학력이라도 공학 전공자는 인문학 전공자보다 평균 소득이 높고, 성별·지역·가족 배경에 따라 특정 전공에 더 많이 진입하는 현상(전공의 성별 분리 등)이 사회 전반에 큰 영향을 미칩니다.
이처럼 중요한 ‘전공 선택’에 *유전적 영향은 어느 정도 존재하는가?* 이를 대규모 genomic 데이터로 본 연구는 처음 시도했습니다.
### 2. **연구 목적**
이 연구는 아래 질문에 답하기 위해 설계되었습니다.
1. 교육 분야 선택에 유전적 요인이 존재하는가?
2. 그것이 ‘학력의 높고 낮음’이 아니라 *전공 자체(field choice)*와 연결된 신호인가?
3. 가족, 태어난 지역, 사회적 요인과 같은 외부 영향이 아니라 *개인의 유전자 직접 효과인지* 검증할 수 있는가?
4. 유전적으로 비슷한 전공끼리는 어떤 구조로 묶이는가?
### 3. **연구 방법**
* **데이터 규모**: 핀란드(500,000명 규모의 의료-유전 통합 코호트)와 노르웨이(부모·자녀 유전 역학 코호트), 네덜란드(Northern Netherlands 3세대 코호트) 총 **463,134명**의 교육 등록 데이터 + 유전체(유전자 변이) 데이터를 연결 분석했습니다.
* **전공 분류**: ISCED 2013 기준 **10개의 대분류 전공 분야**를 사용했습니다 (공학, 건강·복지, 비즈니스·법, 예술·인문, ICT, 농업 등).
* **분석 절차**
1. 각 전공을 ‘전공 선택(cases vs non-cases)’ 형태로 GWAS 분석
2. 여러 나라 결과를 통합(meta-analysis; METAL)
3. 교육 수준(년 수)을 통제한 뒤에도 신호가 남는지 검증
4. 가족(부모 유전자 점수), 태어난 지역(출생 지자체)을 함께 통제하여 유전자 *직접 효과(within-family)*인지 검정
5. 전공 간 genetic correlation(유전적 상관) → PCA(주성분 분석)로 전공 선택 패턴 축소
### 4. **연구 결과**
#### ✅ 1) 전공 선택에도 유전 신호가 있다
* 10개 전공 분야 평균 **SNP 기반 유전율(heritability) 7%**
→ 이 값은 ‘전공 선택’에 대한 **최소 유전 영향 하한선**을 의미합니다 (genomic array에서 포착 가능한 공통변이의 **가산 효과만** 계산되었기 때문).
* 특정 전공 분야 7개에서 **총 17개 독립적인 유의 SNP 변이(loci)** 발견
(건강·복지 전공에서 4개 loci로 가장 많이 발견됨)
→ 대부분의 loci는 **특정 전공에만 특이적**이었고, 학력 수준을 통제해도 살아남는 신호였습니다.
#### ✅ 2) “학력의 높고 낮음”이 아니라 “전공의 방향” 신호
* 교육 기간(years of schooling; Educational Attainment, EA)을 통제하면 SNP 유전율이
**7% → 4%**로 감소하지만 **field-specific variance는 여전히 유의**했습니다.
→ 즉, 유전 신호는 *공부를 얼마나 했느냐보다 ‘무슨 분야를 선택했느냐’와 연결된 수평적 신호*입니다.
#### ✅ 3) 가족·지역 통제 후에도 ‘개인 유전자 직접 효과’가 중심
* Lifelines의 17,705명 하위 샘플에서 **부모의 polygenic index(PGI)**를 통제한 within-family 모델 적용 결과, **인구 수준 모델과 큰 차이가 없었**습니다.
→ 이는 본 연구에서 관측된 유전 신호가 *부모 배경 또는 지역 사회 confounding이 아니라 본인의 유전자 직접 효과를 반영*하고 있음을 시사합니다(단, 통제 모델에서 power는 낮아 하한 검정임).
#### ✅ 4) 유전적으로 묶이는 전공 선택의 2가지 핵심 축
유전적 상관 구조를 PCA로 요약했더니, 64%의 분산이 다음 2개의 축으로 정리되었습니다.
| 축(PC) | 의미 |
| -------------------------------------- | --------------------------------------------------- |
| **PC1 — 기술(technical) ↔ 사회(social)** | 공학·자연과학·ICT 같은 ‘사물/시스템 중심’ ↔ 건강·복지·교육 같은 ‘사람 중심’ 경향 |
| **PC2 — 실용(practical) ↔ 추상(abstract)** | 서비스·보건처럼 ‘손으로 해결하는 실용’ ↔ 예술·인문·사회과학처럼 ‘이론/탐색 중심’ 추상 |
* **기술 성향(PC1 +)**: 낮은 외향성·낮은 친화성, 낮은 정신과 진단 위험, 낮은 음주의존/대마 시도 상관, 높은 기억력·높은 IQ 상관, 담배 소비와는 양의 상관, 소득과는 약한 음의 상관
* **실용 성향(PC2 +)**: 높은 사회적 안정 지표와 양의 상관, 친구/가족 방문 빈도·가족관계 만족 상관, 낮은 자폐/조현병/양극성/대마 시도 상관, 다산 연령 지표와는 음의 상관, 체질량 지표(BMI 등)와 양의 상관.
### 5. **고찰 — 이 결과를 어떻게 이해해야 하나?**
연구는 *“유전자가 전공을 ‘결정’한다”는 뜻이 아닙니다.*
유전 요인은 개인의 **성향(흥미/스킬/심리 특성/사회적 성향 등)**에 *확률적으로 영향을 주고*,
이 성향이 **가족, 선생님 기대, 사회규범, 필수과목, 성별 고정관념 등 환경 요인과 상호작용(rGE)**하면서 결과적으로 특정 전공 선택과 상관 패턴을 만들었을 가능성이 큽니다.
북유럽처럼 등록금이 없고 대체로 평등한 사회에서는, 이 신호가 **가족의 부 또는 교육비가 아니라 ‘개인 관심과 fit’의 생물학적 기반을 더 잘 반영할 가능성**이 높다고 연구는 설명합니다.
### 6. **연구 의의와 시사점**
* **사회과학이 전통적으로 다루던 ‘교육 수평 선택’의 구조를 유전체 수준에서 처음 검증**
* 유전체를 통해 전공 선택의 *사회적 분류가 아닌 심리·행동 phenome과 연결되는 생물학적 기반*을 보여줌
* 교육, 건강(ALS 포함), 성격, 삶의 안정, 다산 지표 등 다양한 표현형과의 genetic correlation 지도를 새로 제시하여,
*“사람과 직업이 어떻게 서로 맞춰지는가?”*에 대한 실질적 downstream 연구 가설 96개+를 제공
* 향후 **교육 choice → 건강/수입/사회 안정의 인과 추론(MR, siblingship GWAS, multinomial GWAS 등)** 연구의 출발점이 될 summary statistics와 구조적 축을 제시하기에 중요합니다.
### 7. **이 연구가 왜 중요한가?**
이 연구가 중요한 이유는 **인생의 ‘선택(choice)’ 자체에 유전-환경 상관(rGE)이 어떻게 반영되는가**를 사회적 confounding 없이 분리하려는 첫 시도라는 점입니다.
또한, 학력의 ‘양’이 아니라 ‘방향’에 대한 genomic 단서를 제공함으로써,
현재까지 소득·교육 기간 등으로만 연결되던 수직 GWAS 문헌에
**사람의 ‘흥미, 성격, 관계, 적성’이라는 질적 차원(genomic horizontal stratification)**을 처음 포함시켰기 때문입니다.
*개인 커리어 이해와 사회기술 분포 예측*, 그리고 선택 결과의 **사회적 안정/정신건강** 측면의 잠재적 trade-offs까지 보여주는 데이터 기반 가설 창고가 되기에,
향후 **정책/교육 설계/진로 연구/건강 위험 연구의 생물-사회 통합 열쇠**로 활용될 것입니다.
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### 🧠 **결론**
> 사람은 유전자로 수직적 ‘학력 수준’뿐 아니라,
> 수평적 ‘전공의 방향성(technical–social, practical–abstract)’과도 유의한 생물학적 상관 신호를 가진다.
> 하지만 **유전자는 선택의 확률적 성향에 기여할 뿐, 전공을 운명처럼 결정하지 않는다.**
> 그 신호는 환경·사회 규범과의 상호작용을 통해 교육 선택과 커리어, 정신건강, 사회 안정 결과에 스며든다.
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### ✨ 마지막 한 줄
이 연구는 **인간의 진로와 삶의 방향에 대한 질문을 DNA 수준에서 ‘사회적 장벽이 아닌 개인 성향 중심’으로 접근한 첫 대형 지도**입니다.
따라서, *개인별 진로 흥미의 기원, 사회적 안정/정신건강 영향, 기술–사회 인력 분포의 형성 메커니즘을 이해하고 예측하는 데 필수적인 출발점*이 되며,
궁극적으로 **진로·교육·건강·사회 안정의 ‘사람–환경 맞춤(person–environment fit)’을 통합적으로 연구할 수 있는 토대를 마련했다는 점에서 매우 중요합니다.**
grok
### 교육 분야 선택과 유전적 연관성: 연구 요약
#### 연구 배경
교육은 단순히 기간(수직적 계층)이 아니라 분야(수평적 계층)가 중요하다. 예를 들어, 공학 졸업생은 인문학 졸업생보다 수입이 높고, 분야 선택은 태도, 출산율, 사회 네트워크에 영향을 미친다. 여성은 간호·사회복지, 남성은 공학·금융처럼 성별 패턴이 뚜렷하며, 부모 배경과 지역 차이도 크다. 개인 심리(외향성, 개방성)도 영향을 주지만, 유전적 요인은 잘 알려지지 않았다. 이 연구는 북유럽(핀란드·노르웨이·네덜란드)처럼 교육이 무료이고 사회안전망이 강한 곳에서 개인 관심이 반영된 선택을 분석했다.
#### 목적
유전적 요인이 교육 분야(예: 공학, 의료, 예술)에 미치는 영향을 밝히는 것. 교육 기간과 무관하게 분야 특유 신호 확인, 가족·지리적 혼란 요인 분리, 분야 클러스터링(주요 패턴 요약), 성격·건강·사회경제적 요인과의 유전 상관 분석.
#### 방법
463,134명(유효 표본 4만~31만)의 유전자 데이터와 행정 기록 연계. GWAS(유전체 전체 연관 분석)로 10개 분야(공학, 의료, 예술 등) 분석. 교육 기간 조정(GWAS-by-subtraction). 네덜란드 독립 표본으로 가족 내 직접 효과 검증. PCA(주성분 분석)로 분야 유전 구조 요약. 96개 표현형(성격, 정신건강, 물질 사용 등)과 유전 상관 계산.
#### 결과
17개 유의 유전자 변이 발견(7개 분야), 평균 유전율 7%(교육 기간 조정 후 4%). 분야 특유 신호로, 교육 기간과 무관. 가족·지리적 요인 조정 후에도 유지, 직접 효과로 보임. PCA로 두 차원: '기술 vs 사회'(공학·자연과학 vs 교육·의료), '실용 vs 추상'(서비스·의료 vs 사회과학·예술). 기술 측: 지능·내향과 양상관, 외향·정신질환과 음상관. 실용 측: 사회 안정·BMI와 양상관, 개방성·자폐·정신질환과 음상관. 성별 차이는 제한적.
#### 고찰
유전 효과는 직접적이지만 환경(부모, 지역)을 통해 매개. 북유럽 맥락에서 개인 관심 반영, 하지만 성별 고정관념 등 사회 요인과 상호작용. 광범위 분야 분류로 세부 신호 희석 가능. 낮은 표본 크기로 일부 결과(성별 차이) 한계. 미래 연구: 더 큰 가족 표본으로 혼란 요인 정량화.
#### 의의와 시사점
교육 분야 선택의 유전적 패턴 밝혀, 기존 사회과학 이론(직업 관심 모델) 검증. 정신건강·출산·사회 안정과 연결, 정책(상담, 교육 기회 확대)에 함의. 유전 연구가 사회 분류 이해 보완.
이 연구는 교육이 단순 성과가 아닌 관심·기술 분포임을 보여, 개인 차이 이해와 사회 불평등 해소에 기여한다. 유전·환경 상호작용 강조로 편견 없는 접근 촉진.
NotebookLM
제공해 주신 논문은 **"교육 분야 선택과 관련된 유전적 연관성(Genetic associations with educational fields)"**에 대한 대규모 유전체 연구입니다. 이 연구는 단순히 교육을 얼마나 오래 받았는지(수직적 성취)를 넘어, **무엇을 공부하기로 선택했는지(수평적 계층화)**에 유전적 요인이 어떻게 작용하는지를 광범위하게 분석했습니다.
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## 블로그 포스팅: "무엇을 공부할까?" 유전자 분석으로 밝혀낸 전공 선택의 비밀
### 1. 연구 배경: 교육 수준을 넘어선 '전공' 선택의 중요성
현대 사회에서 **교육**은 경제, 문화, 사회 계층 구조의 근간을 이룹니다. 우리는 흔히 교육의 '수직적' 성취(몇 년을 공부했는지)에 초점을 맞추지만, **교육의 유형** 즉, 전공 분야(Fields of Education) 또한 그에 못지않게 중요합니다. 예를 들어, 공학 전공 학생들은 인문학 전공 학생들과 비슷한 교육 수준을 가졌더라도 일반적으로 더 높은 수입을 얻습니다. 또한 전공 선택은 태도, 출산율, 사회 연결망, 심지어 결혼 시장에까지 영향을 미칩니다 [3, 9–11].
교육 시스템이 대중화되면서 교육 기간 자체의 **신호 가치(signaling value)**가 약해졌고, 대신 **어떤 분야를 전공했는지**가 더욱 중요해졌습니다. 전공 선택은 개인의 흥미, 기술, 그리고 미래 전망에 대한 믿음과 같은 심리적 요인에 의해 형성되지만, 부모의 교육 배경이나 성별 고정관념과 같은 사회적 요인에 의해서도 크게 영향을 받습니다.
기존 연구들은 직업적 관심사에 대한 유전적 영향이 쌍둥이 연구를 통해 입증되었지만, **다양한 교육 분야 선택**과 인구 집단 수준에서의 유전적 연관성은 현대적인 유전체학 방법을 통해 연구된 바가 거의 없었습니다.
### 2. 연구 목적: 전공 선택을 주도하는 유전적 요인 규명
이 연구는 핀란드, 노르웨이, 네덜란드 전역의 대규모 인구 데이터를 사용하여 10가지 광범위한 교육 분야 선택과 유전적 연관성을 조사하는 것을 목표로 합니다.
구체적인 목적은 다음과 같습니다:
1. **교육 수준과 무관한 유전적 연관성 확인:** 교육 기간(Educational Attainment, EA)을 통제한 후에도 전공 분야 선택 자체에 유전적 요인이 독립적으로 연관되어 있는지 확인합니다.
2. **유전적 영향의 성격 규명:** 가족 내 분석 및 지리적 데이터 통제를 통해, 유전적 연관성이 사회적 환경이나 간접적인 가족 영향이 아닌 **개인의 직접적인 유전적 효과**를 반영하는지 분리해냅니다.
3. **전공 선택의 핵심 패턴 파악:** 전공 선택의 유전적 공분산 구조(Genetic Covariance Structure)를 분석하여 **전공 분야를 구분하는 핵심 유전적 차원**을 경험적으로 도출하고 요약합니다.
### 3. 연구 방법: 46만 명 이상의 GWAS 및 유전적 요약 통계 분석
연구진은 **핀란드(FinnGen), 노르웨이(MoBa), 네덜란드(Lifelines)**의 인구 기반 행정 데이터 및 유전자형 데이터를 통합하여 총 **463,134명**의 개인을 대상으로 분석을 수행했습니다 [1, 6, 67, 69–71]. 이는 유럽에서 교육 장벽이 낮은 편인 **노르딕 국가**의 데이터가 주로 사용되었기 때문에, 결과는 가족 자원이나 금전적 제약보다는 **개인의 흥미와 선호도**를 반영할 가능성이 높습니다.
* **GWAS 수행:** 국제 표준 교육 분류(ISCED)에 정의된 10개 광범위한 교육 분야에 대해 게놈 전체 연관 분석(GWAS)을 수행했습니다.
* **유전율 및 유전적 상관관계 추정:** 유전적 구조 방정식 모델링(Genomic SEM) 및 LD 점수 회귀 분석을 사용하여 유전율(SNP heritability)과 교육 분야 간의 유전적 상관관계를 추정했습니다.
* **혼란 요인 통제:** 교육 수준(EA)의 영향을 통제하기 위해 GWAS-by-subtraction 방법을 사용했습니다. 또한, 가족 내 유전적 변이만을 이용하여 직접적인 유전적 효과를 추정하기 위해 **부모의 다유전자 지수(PGI)**를 통제하는 Within-family 분석을 수행했습니다.
* **차원 분석:** 유전적 상관관계에 대한 주성분 분석(PCA)을 적용하여 전공 선택의 핵심 차원을 파악했습니다.
### 4. 주요 연구 결과: 7%의 유전율과 두 가지 핵심 차원
#### A. 전공 선택의 유전적 연관성 및 독립성
* **유전율(Heritability):** 10개 교육 분야에 걸친 유전율 추정치(SNP 기반 유전율)는 평균 **7%**였으며 (중앙값 5%), 분야별로 3%(보건 및 복지)에서 14%(자연 과학, 수학 및 통계)까지 다양했습니다.
* **유전자좌 발견:** 10개 분야 중 7개 분야와 연관된 **17개의 독립적인 게놈 전체 유의 변이**가 확인되었습니다.
* **교육 수준과의 독립성:** 교육 수준(EA)을 통제한 후에도 평균 SNP 유전율은 7%에서 4%로 감소했지만, 유전적 연관성은 **여전히 유의미하게 남아있었습니다**. 이는 유전적 요인이 단순히 얼마나 오래 공부할지를 결정하는 것이 아니라, **어떤 분야를 선택할지**에 독립적으로 영향을 미친다는 것을 시사합니다.
* **직접적인 유전적 효과:** 가족 내 분석(within-family analyses) 및 출생지 및 부모의 전공 분야를 통제한 분석 결과, 유전적 연관성이 친척의 간접적인 유전적 영향이나 지리적/사회적 혼란 요인이 아닌 **개인의 직접적인 유전적 효과**를 반영한다는 증거를 발견했습니다.
#### B. 전공 선택을 구분하는 두 가지 핵심 유전적 차원 (PCs)
유전적 상관관계 분석을 통해 전공 선택을 주도하는 두 가지 주요 유전적 차원(Principal Components, PCs)이 발견되었으며, 이들이 유전적 분산의 **64%**를 설명했습니다.
1. **PC1: 기술 대 사회 (Technical versus Social):**
* **기술 분야 (양의 상관):** 공학, 제조 및 건설, 자연 과학, 수학 및 통계.
* **사회 분야 (음의 상관):** 교육, 보건 및 복지.
* **연관 특성:** PC1은 **외향성($r_g = -0.42$)과 쾌활성($r_g = -0.37$)**과 같은 사회적 특성과 음의 상관관계를 보였으며, **기억력과 IQ($r_g = 0.37$ 및 $0.19$)**와는 양의 상관관계를 보였습니다. 이는 기술 분야 선택이 사교적인 특성보다는 인지적 능력과 관련이 있음을 의미합니다.
2. **PC2: 실용 대 추상 (Practical versus Abstract):**
* **실용 분야 (양의 상관):** 서비스(교통, 보안 등 포함), 보건 및 복지. 이 차원은 **'실질적이고 실제적인 활동'** 대 **'이론적이고 탐구적인 활동'**을 포착합니다.
* **추상 분야 (음의 상관):** 사회 과학, 저널리즘 및 정보, 예술 및 인문학.
* **연관 특성:** PC2는 **개방성($r_g = -0.31$)**, **직업적 창의성($r_g = -0.35$)**, 그리고 **자폐증($r_g = -0.27$) 및 정신분열증($r_g = -0.16$)**과 같은 정신과적 진단과 음의 상관관계를 보였습니다. 반면, **가족 관계 만족도($r_g = 0.23$)** 및 **높은 BMI**와는 양의 상관관계를 보였습니다.
### 5. 고찰 및 의의와 시사점: 유전적 성향과 사회적 계층화
이 연구는 전공 선택에 대한 유전적 연관성을 입증하고, 이를 **기술 대 사회** 및 **실용 대 추상**이라는 두 가지 핵심 차원으로 요약했습니다. 이 두 차원은 사회 과학의 주요 직업 흥미 이론(예: Holland의 모델) 및 사회학적 이론과 잘 일치합니다.
#### A. 직업적 흥미와 사회적 계층화에 대한 통찰
* **직접적 흥미 대리 지표:** 노르딕 국가의 자유로운 교육 환경에서 관찰된 유전적 효과는 주로 **개인의 유전적으로 타고난 직업적 흥미와 성향**을 반영하는 것으로 해석됩니다.
* **추상 분야의 역설적 위험:** 추상적 전공(PC2의 음의 상관)과 관련된 유전적 성향이 **직업적 지위, 교육 성취도, 어린 시절 IQ**와 같은 전통적인 '수직적' 성공 지표와 음의 상관관계($r_g = -0.26$에서 $-0.29$ 사이)를 보였습니다. 또한 추상 분야에 대한 성향은 **외로움, 이혼, 낮은 관계 만족도, 높은 정신과적 장애 위험**과도 관련이 있었습니다. 이는 엘리트 교육 경로가 **사회경제적 불안정성**과 관련이 있을 수 있다는 미묘한 그림을 제시합니다.
* **유전적 성향의 사회적 매개:** 유전적 성향은 환경을 통해 매개되며 상호작용합니다. 성 역할 고정관념과 같은 사회적 매개체가 전공 선택에 영향을 미치는데, 예를 들어 소년들이 STEM 전공에서 교사의 편향으로부터 이득을 얻을 수 있다는 연구 결과가 있습니다.
#### B. 한계점 및 미래 연구 방향
* **제한된 일반화 가능성:** 연구 결과는 교육이 무료이고 사회 안전망이 강력한 **유럽 인구**에 기반하고 있어, 사회적 불평등이 더 높거나 복지 시스템이 다른 국가에서는 유전율이 낮게 나타나거나 다른 연관성을 보일 수 있습니다.
* **분야의 광범위함:** 사용된 전공 분야 범주가 광범위하여(예: 공학 및 건설), 특정 유전적 신호를 가릴 수 있습니다. 향후에는 더 큰 표본 크기를 통해 세분화된 전공 분야에 대한 연구가 필요합니다.
### 이 연구가 중요한 이유
이 연구는 **개인의 타고난 유전적 성향**이 인생의 중요한 결정 중 하나인 **전공 선택**에 독립적이고 직접적으로 영향을 미침을 대규모로 입증한 최초의 연구입니다.
이는 사회적 성공을 단순한 '교육 기간'이라는 수직적 측정치로만 보던 기존의 시각을 벗어나, **개인의 흥미와 기술이 유전적으로 타고난 성향에 의해 결정되고, 이것이 사회적 계층화의 '수평적' 다양성을 형성**한다는 사실을 게놈 연구로 밝혀냈다는 점에서 중요합니다. 이러한 발견은 직업 상담, 교육 정책, 그리고 개인의 행복과 성공을 결정하는 **유전적 요인과 사회적 환경의 복잡한 상호작용**을 이해하는 데 결정적인 통찰력을 제공합니다.
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이 연구는 마치 우리가 단순히 '목표 지점까지 도달하는 시간(교육 수준)'만 보던 것에서 벗어나, 그 목표 지점이 **'산악 등반 경로(기술 분야)'**인지 **'해변 휴양 경로(사회 분야)'**인지를 결정하는 **개인의 본능적인 지도 읽는 방식(유전적 성향)**을 찾아낸 것과 같습니다. 이 본능적인 선호가 개인의 삶의 궤적을 예상했던 것보다 더 깊고 복잡하게 형성하고 있다는 것을 보여줍니다.
Perplexity.ai
이 논문은 “사람이 어떤 전공·분야를 선택하는가”에 유전적 요인이 어느 정도 영향을 미치는지를, 핀란드·노르웨이·네덜란드 대규모 인구 데이터를 통해 정교하게 분석한 연구입니다.[1]
## 연구 배경과 목적
- 기존 연구는 주로 “교육을 얼마나 받았는가(학력·학위·교육연수)”라는 ‘수직적’ 차원에 집중해 왔습니다.[1]
- 하지만 현실에서는 같은 대학·같은 학위라도, 공학·의료·예술·인문·사회과학 등 “어떤 분야를 선택했는가(전공·전문 분야)”가 소득, 직업, 건강, 가치관, 가족 형성 등에 큰 영향을 줍니다.[1]
- 이 논문은 “교육연수(수준)는 비슷한데, 왜 서로 다른 분야로 흩어지는가?”, “이때 유전적 요인은 얼마나, 어떤 방식으로 작동하는가?”가 핵심 질문입니다.[1]
즉, 단순히 “공부를 얼마나 했는가”가 아니라 “무엇을 공부했는가”를 유전·사회·심리적 관점에서 들여다보는, 수평적(전공 간) 교육 불평등 연구입니다.[1]
## 연구 방법: 누가, 어떤 데이터를 썼나
1) 분석 대상과 국가
- 핀란드, 노르웨이, 네덜란드 성인 약 46만 3천 명의 유전자 정보와 행정 교육 기록을 연결해 분석했습니다.[1]
- 특히 핀란드·노르웨이는 등록금이 없고 복지·장학 제도가 탄탄해, “돈이 없어서 특정 분야에 못 가는” 요인이 상대적으로 적은 사회적 맥락입니다.[1]
2) “전공 분야”를 어떻게 나눴나
국제 교육분류(ISCED)에 맞춰 10개의 넓은 교육 분야로 나누어 보았습니다.[1]
예를 들면:
- 공학·제조·건설
- 자연과학·수학·통계
- 정보통신(ICT)
- 비즈니스·행정·법
- 보건·복지
- 교육
- 예술·인문
- 사회과학·언론·정보
- 서비스(운송·보안·개인서비스 등)
- 농업·임업·수산·수의학
각 사람에 대해 “최종적으로 어느 분야의 자격을 땄는가”를 0/1(그 분야인지 아닌지)로 코딩했습니다.[1]
3) 유전 분석 방법의 핵심
- 전장유전체연관분석(GWAS)으로, 각 유전자 변이(SNP)가 특정 분야 선택과 얼마나 연관되는지를 통계적으로 추정했습니다.[1]
- 동시에 “교육연수(학력)”를 통제해, ‘전공 분야 자체’에 특이적인 유전 신호를 분리하려고 했습니다.[1]
- 부모의 유전형·출생 지역 등을 활용한 “가족 내 비교”와 “지리·가족 배경 통제”로, 단순한 환경·계층 효과(유전과 환경이 뒤섞인 가짜 상관)를 최대한 걸러보고자 했습니다.[1]
4) 전공들 사이의 “숨은 축” 찾기
- 각 분야 간 유전적 상관관계를 계산한 뒤, 주성분분석(PCA)으로 큰 흐름을 요약한 2개의 축(PC1, PC2)을 추출했습니다.[1]
- 이 두 축에 대해 다시 GWAS를 하고, 성격, 정신건강, 물질 사용, 소득, 직업 지위, 가족관계, 체질 등 96가지 인간 특성과의 유전적 상관을 살폈습니다.[1]
## 주요 결과 1: 전공 선택에도 ‘유전 영향’이 있다
1) 평균 유전력 약 7%
- 각 전공 분야 선택에 대해 공통 유전자 변이(SNP)가 설명하는 비율(유전력)은 평균 약 7%(범위 3~14%)였습니다.[1]
- 자연과학·수학·통계는 약 14%로 상대적으로 높고, 보건·복지는 약 3%로 낮았습니다.[1]
- 이는 “전공 선택의 대부분은 환경·경험·사회구조지만, 적지 않은 일부는 유전적으로 타고난 성향과 능력 차이와도 관련이 있다”는 뜻입니다.[1]
2) 17개의 유의한 유전자 위치
- 10개 분야 중 7개 분야에서 총 17개의 통계적으로 유의한 유전자 변이를 찾았습니다.[1]
- 흥미로운 점은, 이 변이들이 “특정 전공 분야에만” 관련되어 있고, 단지 “전반적인 고학력”을 반영하는 것만은 아니라는 점입니다.[1]
3) 교육 수준을 빼고도 남는 유전 신호
- 교육연수를 공변량으로 넣거나, “교육연수 관련 유전 영향”을 빼는 정교한 방법을 써도, 각 전공 분야에 특유한 유전 영향이 상당 부분 남았습니다.[1]
- 교육연수를 통제하면 SNP 유전력이 평균 7% → 약 4%로 줄었지만 완전히 사라지지 않았고, 일부 유전자 변이는 여전히 유의했습니다.[1]
→ 결론: 유전자는 “얼마나 오래 공부하느냐”뿐 아니라, “같은 학력 안에서 어떤 분야를 택하느냐”에도 어느 정도 관여합니다.[1]
## 주요 결과 2: 두 가지 큰 축 – ‘기술 vs 사회’, ‘실용 vs 추상’
연구진은 전공 선택 패턴을 유전적 상관관계 기준으로 묶어, 두 가지 핵심 축을 찾았습니다.[1]
1) 첫 번째 축: 기술적 vs 사회적(PC1)
- 한쪽 끝: 공학·제조·건설, 자연과학·수학·통계, ICT 등 “사물·기술 중심” 전공.[1]
- 반대쪽: 교육, 보건·복지 등 “사람·돌봄·소통 중심” 전공.[1]
- 이 축은 크게 “사람보다는 사물(기계·숫자 등)에 더 끌리는 성향 vs 사람과의 상호작용·돌봄에 끌리는 성향”을 반영하는 유전적 차원으로 해석됩니다.[1]
2) 두 번째 축: 실용적 vs 추상적(PC2)
- 실용 쪽: 서비스, 보건·복지처럼 현장에서 손발을 많이 쓰고, 사람을 직접 대하는 “실무 중심” 분야.[1]
- 추상 쪽: 사회과학·언론, 예술·인문 등 이론·창의·탐구·해석이 많은 “추상·이론 중심” 분야.[1]
이 두 축은 직업흥미 이론(사람-사물, 실제-추상 등)이나 사회학에서 말하는 교육 자원(기술·문화·커뮤니케이션·경제 자본) 구분과 놀랍도록 잘 맞아떨어집니다.[1]
## 주요 결과 3: 성격, 정신건강, 소득·관계와의 연결
연구진은 위 두 축과 96가지 인간 특성 사이의 “유전적 상관”을 계산했습니다.[1]
이 상관은 “같은 유전자들이 두 특성에 함께 작용하는 경향”을 뜻하며, 인과를 직접 의미하지는 않습니다.
1) 기술 vs 사회 축(PC1)과의 연관
- 기술 쪽(공학·자연과학·ICT 등)에 가까울수록, 외향성과 친화성이 낮고, 기억력·IQ와는 유전적으로 더 높은 상관을 보였습니다.[1]
- 동시에, 여러 정신질환 진단(우울·불안 등)과 알코올 의존·대마 사용과는 부정적 상관(위험 낮음)을, 흡연량(하루 담배 개비 수)과는 약한 정적 상관을 보였습니다.[1]
- 흥미롭게도, 이 축에서 기술 쪽으로 갈수록 소득과 비인지적 능력(끈기·자기조절 등)과는 유전적으로 약간 낮은 상관을 보였습니다.[1]
2) 실용 vs 추상 축(PC2)과의 연관
- 추상 쪽(예술·인문·사회과학)에 가까울수록, 개방성(새로운 경험·아이디어 선호)과 창의적 직업, 정신질환(특히 조현병·양극성장애·자폐 스펙트럼)과 유전적 상관이 더 높았습니다.[1]
- 반대로 실용 쪽(서비스·보건·복지)에 가까울수록, 친구·가족과의 교류 빈도, 관계 만족도, 사회·경제적 안정성(외로움 적고, 소득·주거 안정 등)과 유전적 상관이 더 높았습니다.[1]
- 실용 쪽은 체질 지표(체질량지수, 허리-엉덩이 둘레 비 등)와도 정적 상관을, 추상 쪽은 전통적 지위 지표(직업 지위, 교육연수, 어린 시절 IQ)와는 음의 상관을 보였습니다.[1]
→ 요약하면,
- “기술 vs 사회” 축은 사람·사물 선호와 함께, 외향성·정신건강·인지능력 같은 성격·능력과 얽혀 있고,[1]
- “실용 vs 추상” 축은 창의성·정신질환 위험·관계 만족도·사회경제적 안정성과 복합적으로 연결됩니다.[1]
이는 “어떤 전공을 택하느냐”가 단순히 취업 시장에서의 선택이 아니라, 타고난 성향·정신 건강·관계 맺는 방식·삶의 안정성과 맞물려 있다는 점을 유전 수준에서 보여줍니다.[1]
## 유전, 가족, 지역: 단순 계급 효과만은 아니다
1) 가족 내 분석: “직접 유전 효과” 확인
- 네덜란드 Lifelines 코호트에서, 각 전공 분야에 대한 다유전자지수(PGI)를 만들고, 당사자의 PGI와 그 부모의 PGI를 함께 모델에 넣어 “부모 영향(환경·유전 뒤섞인 효과)”을 통제한 후에도, 일부 전공(예: 예술·인문, 공학 등)은 본인 PGI가 여전히 유의하게 전공 선택과 연관되어 있었습니다.[1]
- 이는 적어도 그 부분만큼은 “부모가 어떤 교육·자원을 제공했느냐”를 넘어, 개인의 직접 유전 효과가 작용하고 있음을 시사합니다.[1]
2) 출생 지역·부모 전공을 통제해도 유전력 유지
- 노르웨이 자료에서 출생지(시·군 수준)와 부모의 전공 분야를 더미 변수로 통제하며 다시 GWAS를 돌렸을 때, 대부분의 전공에서 유전력 추정치가 크게 줄지 않았습니다.[1]
- 일부(사회과학·언론·정보)는 약간 감소했지만, 전반적으로 “같은 지역·비슷한 부모 전공을 가진 사람들 안에서도 유전적 차이가 전공 선택과 연관된다”는 결과였습니다.[1]
→ 물론, 이런 결과가 “사회 계층·문화 자본이 중요하지 않다”는 뜻은 아니고, 유전과 환경이 복합적으로 얽혀 있되, 유전 신호를 꽤 깔끔하게 떼어낼 수 있다는 점을 보여줍니다.[1]
## 성별 차이: 분명한 분리, 그러나 유전 구조는 비슷
- 현실에서 공학은 압도적으로 남성, 보건·복지는 압도적으로 여성 전공입니다(예: 공학 자격의 약 84%가 남성, 보건·복지 자격의 약 88%가 여성).[1]
- 연구진은 성별로 나누어 GWAS와 PCA를 다시 해 봤는데, 표본이 줄어 통계력이 떨어지긴 했지만, 전반적인 유전 구조(기술 vs 사회, 실용 vs 추상 축)는 남녀 모두 비슷하게 나타났습니다.[1]
- 다만 일부 분야에서는 남녀 간 유전 상관이 낮게 나와, 같은 “공학” 안에서도 남녀가 선택하는 세부 분야나 그에 연결된 성향이 다를 가능성을 시사합니다.[1]
## 해석과 시사점: “유전적 운명”이 아니라 “성향”에 대한 단서
이 연구는 유전 결과를 매우 조심스럽게 해석합니다. 핵심 메시지는 다음과 같습니다.[1]
1) 유전은 확률을 살짝 기울일 뿐
- 유전자는 “너는 반드시 공대를 가야 한다” “너는 예술을 공부해야 한다” 같은 운명 짓는 힘이 아닙니다.[1]
- 다만 사람마다 타고난 성격·관심·능력의 패턴이 조금씩 다르고, 이것이 자라면서 경험하는 환경·기대·편견과 상호작용하여, 특정 전공을 선택할 확률이 “조금 더 높아지거나 낮아지는” 식으로 작용합니다.[1]
- 사회 제도·문화·성 역할 규범이 바뀌면, 같은 유전자라도 전공 선택 패턴이 달라질 수 있습니다.[1]
2) 성 역할·편견이라는 “환경”의 중요성 재확인
- 연구는 특히 성별 고정관념을 중요한 중개 요인으로 봅니다. 예를 들어, 교사의 성 편향, 부모·사회가 “여자에게 어울리는 전공/남자에게 어울리는 전공”을 다르게 인식하는 것 등이 전공 선택에 큰 영향을 주며, 유전적 성향은 이런 환경과 상호작용합니다.[1]
- 즉 “여자라서 공학 유전자가 적어서 공대로 안 가는 것”이 아니라, “사람·사물 선호 같은 타고난 차이가 환경에서 다르게 해석·강화되기 때문”에 전공 성별 분리가 심해질 수 있다는 관점입니다.[1]
3) 사회 불평등·정책에 대한 함의
- 실용 vs 추상 축에서, 추상적 전공(예술·인문·사회과학 등)은 창의·개방성과 연결되지만 동시에 정신질환 위험·관계 불안정·경제적 불안정과도 연결됩니다.[1]
- 반대로 실용적 전공(서비스·보건·복지 등)은 사회·경제적 안정성과 관계 만족과 연결되지만, 전통적 지위 지표에서는 꼭 상층만을 의미하지는 않습니다.[1]
- 이를 통해 “엘리트·추상적 경로”가 항상 더 좋다고 보기 어렵고, 각 경로마다 다른 종류의 장단점·위험이 있음을 유전 수준에서 포착합니다.[1]
교육·진로 상담 측면에서는,
- 학생의 성격·관심·정신건강 위험 등을 더 입체적으로 고려해 전공 선택을 돕고,
- 특정 전공에 몰려 있는 사회·정신건강적 위험을 줄이기 위한 정책(예: 예술·연구 분야 종사자의 정신건강 지원, 서비스·복지 분야 노동자의 경제·건강 보호 등)을 고민할 필요가 있다는 시사점을 줍니다.[1]
## 이 연구가 중요한 이유
1) “전공 선택”을 정교하게 과학적으로 다룬 최초의 대규모 유전 연구 중 하나입니다. 기존의 “학력 유전 연구”를 넘어, “같은 학력 안에서 사람들은 왜 이렇게 다른 경로로 흩어지는가”라는 아주 현실적인 질문에 접근했습니다.[1]
2) 사회학·심리학·유전학을 연결해, 사람-사물/실제-추상 같은 직업흥미 이론이 유전적 차원에서도 포착된다는 점을 보여 줍니다. 이는 진로 상담, 교육 제도 설계, 노동시장 연구에 새 프레임을 제공합니다.[1]
3) “유전은 곧 운명”이라는 오해를 깨고, 유전과 환경이 어떻게 얽혀서 진로 선택과 사회적 불평등을 만들어 내는지, 보다 세밀하게 이해할 수 있는 발판을 마련합니다. 앞으로 더 큰 가족 기반 연구와 다양한 국가·문화에서의 재현 연구가 진행되면, 각 사회가 “사람다움”과 “적성”을 더 잘 살리면서도 불평등을 줄이는 교육·노동 정책을 설계하는 데 중요한 근거가 될 수 있습니다.[1]
Kimi
**제목: 왜 어떤 사람은 공학, 어떤 사람은 예술을 공부할까? 유전자가 전공 선택에 영향을 줄 수 있다고?**
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### 📌 연구 배경: 교육은 왜 중요한가?
우리는 흔히 “공부 많이 한 사람”과 “공부 적게 한 사람”으로 사람을 구분합니다. 하지만 현실은 더 복잡합니다. 같은 대학교를 나왔어도 **공학을 전공한 사람**과 **예술을 전공한 사람**은 전혀 다른 진로를 걷죠. 이런 차이를 **수평적 계층화(horizontal stratification)**라고 합니다. 즉, **학력 수준은 비슷해도 전공 분야에 따라 사회적·경제적 위치가 달라지는 현상**이에요.
그런데 흥미로운 건, 이 전공 선택이 단순히 사회 환경(부모, 성별, 지역 등)만으로 설명되지 않는다는 점입니다. 과거 연구들은 **성격, 흥미, 심지어 유전적 요인**도 영향을 미친다고 보고했습니다. 그러나 **어떤 유전자가 어떤 전공을 선택하게 만드는지**는 아무도 몰랐습니다.
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### 🔍 연구 목적: 유전자가 전공 선택에 영향을 줄까?
이 연구는 **유전자가 사람들이 어떤 분야를 공부할지 선택하는 데 어떤 영향을 미치는지**를 최초로 대규모로 분석했습니다. 단순히 “공부를 많이 하게 만드는 유전자”가 아니라, **“어떤 분야를 선택하게 만드는 유전자”**를 찾는 것이 목표였죠.
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### 🧬 연구 방법: 어떻게 연구했을까?
- **참가자**: 핀란드, 노르웨이, 네덜란드의 **46만 명 이상**의 성인
- **데이터**: 국가 교육 기록 + 유전자 정보
- **분석 방법**: **게놈 전체 연관 분석(GWAS)**을 통해 10개의 전공 분야(예: 공학, 예술, 의료, 사회과학 등)와 유전자 간의 관계를 분석
- **추가 분석**:
- 부모의 전공, 출생 지역 등을 고려해 **유전자의 직접적 효과**만 봤습니다.
- 전공 간 **유전적 유사성**을 분석해 **공통된 성향**을 찾았습니다.
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### 📊 연구 결과: 유전자가 전공 선택에 미치는 영향
#### ✅ 1. **유전자가 전공 선택과 관련이 있다**
- 10개 전공 중 **7개에서 유전자와의 유의미한 연관성** 발견
- 평균 유전자 기여도(**유전력**)는 **7%** 수준 (예: 자연과학은 14%, 보건은 3%)
#### ✅ 2. **학력 수준과는 별개의 영향**
- 학력(예: 대학 졸업 여부)을 통제해도 유전자의 영향은 **여전히 유의미**했습니다.
- 즉, **“공부를 많이 해서”가 아니라 “어떤 분야를 선택했는지”**에 유전자가 영향을 줍니다.
#### ✅ 3. **두 가지 핵심 성향 발견**
- **기술 vs 사회성**: 공학·자연과학 vs 교육·보건 분야
- **실용 vs 추상**: 서비스·보건 vs 예술·사회과학
- 이 두 축은 **유전자 수준에서도 뚜렷하게 구분**되었습니다.
#### ✅ 4. **성격, 정신건강, 사회경제적 지표와도 연결**
- **기술 성향**은 내성적이고, IQ가 높으며, 음주나 정신질환 위험이 낮은 경향
- **추상 성향**은 창의적이지만, 정신질환(예: 자폐, 조울증) 위험이 높고, 결혼이 늦고, 소득이 낮은 경향
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### 🧐 고찰: 이 결과는 무엇을 의미할까?
- **유전자는 전공 선택에 직접적인 영향을 미친다**는 사실이 처음으로 과학적으로 입증됨
- 하지만 **유전자 ≠ 운명**은 아닙니다. 사회적 환경(성별 고정관념, 부모의 영향, 교육 정책 등)이 유전자와 **상호작용**하면서 최종 선택이 만들어집니다.
- **북유럽 국가에서는 교육이 무료**이기 때문에, **개인의 흥미와 적성**이 더 잘 드러날 수 있었고, 그래서 유전자의 영향이 더 뚜렷하게 관찰된 것으로 보입니다
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### 💡 의의와 시사점
- **전공 선택은 단순한 ‘선택’이 아니라, 유전적 성향과 사회적 환경이 복합적으로 작용하는 결과**입니다.
- **진로 상담, 교육 정책, 입시 제도**를 설계할 때, **개인의 유전적 성향과 흥미를 고려하는 접근**이 필요합니다.
- **정신건강, 소득, 사회관계 등 삶의 질과도 연결**되기 때문에, **전공 선택은 단순한 진로 문제가 아니라 공중보건 문제**일 수도 있습니다.
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### 📌 왜 이 연구가 중요할까?
이 연구는 **“왜 어떤 사람은 의대를, 어떤 사람은 미대를 가는가?”**라는 오래된 질문에 **유전자라는 새로운 단서**를 제공합니다. 단순히 “노력이 부족해서”나 “환경이 나빠서”로 끝낼 수 없는, **개인의 고유한 성향**이 존재한다는 점을 과학적으로 보여준 것이죠.
앞으로 이研究成果는 **진로 상담, 교육 정책, 심리치료, 노동시장 분석** 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다.
**“너는 무엇을 공부하고 싶니?”**라는 질문에 이제는 **“너의 유전자는 어떤 걸 원할까?”**라는 새로운 시선을 더할 수 있게 된 것입니다.
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| 출처: @ye._.vely618 |
