In Korea, the absolute number of the elderly population is rapidly increasing. At the same time, the emergence of diversity and heterogeneity within the elderly group signifies that the needs of the elderly are becoming more diverse and distinct. Accordingly, this study attempts to empirically analyze the use of social welfare services based on group types according to the socio-economic status of the elderly, assuming that usage patterns would differ. To achieve this, this study utilizes data from the Korea Welfare Panel Study (KoWePS; 2015-2021). Group types based on socio- economic status among the elderly were derived through latent class model analysis, and medical, long-term care, and welfare services for seven years were calculated for each group type. The usage trend was analyzed using a multi-group growth mixture model. The results of this study reveal differences in the usage of social welfare services among different groups of the elderly. Based on these findings, an evaluation of the current social welfare service system's effectiveness was conducted, and the direction for future improvements was discussed.
우리나라는 절대적인 노인인구 수가 빠르게 증가하고 있고 동시에 노인 집단 내 다양성과 이질성이 나타나면서 노인의 욕구 또한 다양하고 상이해지고 있다. 이에 본 연구는 노인의 사회경제적 영역에 따른 집단 유형별 사회복지서비스 이용이 상이할 것이라고 보고 이를 실증적으로 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 한국복지패널 2015~2021년 자료를 활용하여 노인의 사회경제적 영역에 따른 집단 유형을 잠재계층모형분석을 통해 도출하고, 도출된 노인의 집단 유형별 7년 동안의 의료·돌봄·복지서비스의 이용 추이를 다집단성장혼합모형을 통해 분석하였다. 본 연구의 분석 결과, 노인의 집단 유형별 사회복지서비스별 이용량의 차이가 나타나고 있어 이를 기반으로 현재 사회복지서비스 제도 체계에서의 서비스 이용을 평가하고 나아가야 할 방향성에 대해 논의하였다.
The purpose of this study is to examine the formation and trajectory of social capital in middle-aged and elderly single-person households, along with the socio-demographic factors that influence it. To this end, a multi-group growth mixture model was applied to identify types of social capital based on the levels and trajectories of trust, solidarity, and networks among these households. The model also assessed the socio-demographic factors influencing each type. The data were drawn from the 7th, 10th, 13th, and 16th Korean Welfare Panel, including a total of 980 middle-aged (268) and elderly (712) single-person households. The analysis revealed that middle-aged single-person households could be categorized into four latent classes of social capital (Class I through Class IV), and that gender, income level, and health level had different effects on social capital formation and change. Also, elderly single-person households could be categorized into four latent classes of social capital (Class I through Class IV), and that gender, age, education, income level and health level had different effects on the social capital latent class. Based on these findings, social policies and practices are proposed to enhance the social capital of middle-aged and elderly single-person households.
본 연구는 중년 1인 가구와 노년 1인 가구의 사회자본 형성 및 변화 유형을 살펴보고, 이에 영향을 미치는 요인을 확인하는 데, 그 목적을 두었다. 이를 위해 다집단 성장혼합모형을 적용하여 중년과 노년 1인 가구를 대상으로 신뢰, 연대성, 네트워크의 변화 궤적에 따라 사회자본 유형을 도출하고, 성장혼합모형을 활용하여 중년 1인 가구, 노년 1인 가구의 사회자본 유형 간의 비교를 통해 사회자본에 영향을 미치는 인구사회학적 요인을 규명하였다. 자료는 7차, 10차, 13차, 16차 한국복지패널 데이터를 활용하였고, 연구 대상은 중년(268명)과 노년(712명) 1인 가구 총 980명이다. 분석 결과 중년 1인 가구의 사회자본 잠재집단은 계층Ⅰ(중신뢰·고연대성·저네트워크 유지집단), 계층Ⅱ(고신뢰·고네트워크 유지 및 중연대성 감소집단), 계층Ⅲ(고신뢰·고연대성·고네트워크 유지집단), 계층Ⅳ(중신뢰·중연대성·저네트워크 유지집단) 로 유형화되었고, 성별, 소득 수준, 건강 수준이 사회자본 형성 및 변화에 미치는 차이가 확인되었다. 노년 1인 가구 또한 계층Ⅰ(고신뢰·고연대성·고네트워크 유지집단), 계층Ⅱ(중연대성·저네트워크 유지 및 저신뢰 감소집단), 계층Ⅲ(고연대성 유지 및 고신뢰·중네트워크 감소집단), 계층Ⅳ(저신뢰·저연대성·고네트워크 유지집단)로 사회자본 잠재집단이 도출되었고, 성별, 나이, 학력, 소득 수준, 건강 수준이 사회자본 잠재계층 형성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 중년과 노년 1인 가구의 사회자본 증진을 위한 사회정책 및 실천 방안을 제안하였다.
Abstract Taking into account the news media’s agenda-setting and framing functions, this study examined the prevalent themes and topical focus of Korean news reports about drug-related issues. Using big data analysis techniques such as topic modeling and semantic network analysis, we reviewed a total of 124,969 articles provided by 49 media outlets from 2010 to the present. These articles included 43,524 on illegal drugs, 58,146 on psychotropic pharmaceuticals, and 23,050 on marijuana. Topic modeling results show that over the past 14 years, coverage of drug-related issues has tended to increase with each occurrence of a drug scandal involving celebrities. Different topics were extracted across types of drugs: international problems concerning illegal drugs, drug abuse, treatment and prevention for psychotropic pharmaceuticals, and legalization and industry for marijuana. Notably, semantic network analysis indicates that, even in news stories about psychotropic pharmaceuticals, keywords such as 'treatment' and 'hospital' had low centrality and relational significance. Such a trend suggests that news stories lack adequate discussion of addiction and treatment. Based on our findings, we argue that media coverage should shift from anecdotal frames, which focus mainly on individual drug incidents involving celebrities, to more comprehensive thematic frames that provide accurate information about drug use and address the systemic and preventive dimensions of drug-related issues. Furthermore, we propose that the government should devote efforts not only to supply-control policies that target and criminalize the illegal drug trade but also to demand-control policies that facilitate drug use prevention, management, and treatment.
초 록 본 연구는 언론의 의제 설정과 프레이밍 기능을 고려하여 국내 언론이 마약류 유형 (불법 마약, 향정신성의약품, 대마)에 따라 어떤 경향으로 보도해 왔는지 살펴보았다. 빅카인즈를 통해 2010년부터 49개의 언론사에서 보도된 신문기사(불법 마약 43,524개, 향정신성의약품 58,146개, 대마 22,242개)를 수집하여 토픽 모델링과 의미연결망 분석을 활용하여 검토하였다. 연구 결과, 언론 보도는 연예인이 연루된 마약 사건이 발생할 때마다 그 수가 증가하는 패턴을 보였고 마약류별로 추출된 토픽도 차이를 보였다. 또한, ‘치료’, ‘병원’ 등의 단어는 연결 중심성이 낮아 중독 및 치료에 대한 논의가 부족함을 알 수 있었다. 본 연구는 언론이 연예인 중심의 마약 사건을 주로 보도하는 일화적 프레임보다는 제도와 예방의 문제까지 다루는 주제적 프레임으로 접근할 필요가 있으며, 정부는 공급 통제 중심의 정책을 넘어 예방, 관리, 치료를 포괄하는 수요 통제 정책에도 집중해야 함을 제안하였다.