Unequal effects of the COVID-19 pandemic on scientists

Motivation

• Known: 팬데믹이 과학 활동을 방해했으며, 일부 기관과 정부가 대응 조치를 취했지만, 그 영향의 구체적인 규모와 특성에 대한 증거가 부족했다.
• Gap: 과학자들이 경험하는 팬데믹 영향의 정도와 특성, 그리고 어떤 그룹이 불균등하게 영향받는지에 대한 정량적 증거가 부재했다.
• Why: 팬데믹의 차등적 영향을 이해하는 것은 과학자의 경력 발전과 과학 생산성 장기 영향을 예측하고 제도적 지원을 설계하는 데 중요하다.
• Approach: 2020년 4월 13일에 미국과 유럽 기반 과학자 4,535명을 대상으로 설문조사를 실시하여, 팬데믹 이전 대비 업무 시간 할당의 변화를 조사했다.

Achievement

Fig. 2 | Field and group-level changes in research time. a, Field-level average changes in research time. b, Group-level

• 전체 근무 시간 감소: 주당 평균 61시간에서 54시간으로 11% 감소했으며, 42시간 이하 근무자 비율이 5%에서 30%로 증가
• 연구 시간의 불균등한 감소: 전체 업무는 11% 감소했으나 연구 시간은 24% 감소하여, 다른 업무(교육, 행정 등)가 상대적으로 증가
• 분야별 차등적 영향: 벤치 사이언스(생화학, 생물학, 화학 등)가 30-40% 감소한 반면, 컴퓨터과학·수학·경제학 등은 최소 10% 이하 감소로 최대 4배 차이 발생
• 성별 및 자녀 유무의 교차 효과: 여성 과학자는 5% 더 큰 연구 시간 감소를 보였으며, 5세 이하 자녀를 둔 과학자는 17% 더 큰 감소를 경험. 여성이면서 어린 자녀를 둔 경우 효과가 가산적으로 누적
• 개인 상황의 중요성: 경력 단계와 시설 폐쇄보다는 성별과 자녀 유무가 연구 시간 변화를 설명하는 주요 변수임을 확인

How

Fig. 1 | Changes in levels and allocations of work time. a, Distribution of total hours spent on work

• US와 Europe 기반의 다양한 기관, 경력 단계, 인구 통계 배경을 가진 과학자들에게 온라인 설문 배포
• 팬데믹 이전 대비 현재의 근무 시간 및 시간 할당 비중 변화에 대한 정보 수집
• 연구, 펀드레이징(기금 신청), 교육, 기타 업무(행정, 편집, 임상) 등 다양한 업무 유형별 시간 변화 분석
• 성별, 경력 단계, 자녀 수 및 나이, 파트너 유무, 시설 폐쇄 여부 등 개인 및 가족 특성 변수 수집
• Lasso 회귀(Lasso regression) 방식을 활용하여 다른 요인을 통제한 후 연구 시간 감소를 가장 잘 예측하는 특성 선택

Originality

• 팬데믹 초기(2020년 4월)에 대규모 정량적 설문을 신속하게 실시하여 과학자들의 영향을 첫 추적한 시의적절한 연구
• 성별, 자녀 유무, 분야 등 복수의 차원에서 불평등한 영향을 동시에 분석하고 교차(intersectionality) 효과를 밝힘
• 보육이라는 관찰하기 어려운 요소가 과학자의 연구 시간에 미치는 구체적 영향을 정량화한 새로운 관점 제시

Limitation & Further Study

• 응답률이 1.6%로 매우 낮아 자기선택편향(self-selection bias) 가능성: 팬데믹 영향을 크게 느낀 과학자가 과다 대표될 수 있음
• 표본이 주로 US와 Europe 기반 학계 연구자에 한정되어 일반화 어려움
• 성별 차이가 실제 업무 감소가 아닌 보고 차이(reporting bias)에서 비롯되었을 가능성 존재
• 시간 할당 변화에서 과학 산출(funding, publications)로의 실제 변환 효과는 미추적 상태로, 후속 종단 연구 필요
• 팬데믹 상황이 시간이 지남에 따라 변했으므로, 특정 시점 스냅샷의 한계

Evaluation

총평: 이 연구는 팬데믹이 과학자 집단에 미친 불평등한 영향을 처음으로 정량적으로 밝힌 중요한 증거 기반 연구로, 특히 보육 책임이 여성 과학자의 경력에 미치는 구체적 영향을 조명했다. 응답률 저하와 표본 제한이라는 한계가 있지만, 제도적 개선과 향후 추적 연구를 위한 귀중한 기초 데이터를 제공한다.