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Social Network Analysis of Regional Health Recognition Inequality Factors: A Focus on Secondhand Smoke
Han, Goeun(Dankook University) ; Noh, Younghoo(Dankook University) ; Woo, Minsu(Dankook University) ; Hong, Jeongyoon(Dankook University) ; Kim, Hoyoung(Dankook University) ; Kim, Hyeonjeong(Dankook University) ; Cho, Sung Won(Dankook University) 보건사회연구 , Vol.46, No.2, pp.80-111 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2026.46.2.80
Abstract
Regional health inequalities, arising from both individual behaviors and contextual environments, remain a pressing public health challenge. This study employed Social Network Analysis (SNA) on data from the 2023 Korean Community Health Survey to quantitatively examine the structural interactions among determinants of regional health inequalities. Across all 17 regions, ‘seatbelt use’, ‘lifetime alcohol consumption’, and ‘days of vigorous physical activity’ consistently demonstrated high eigenvector centrality, indicating their roles as core nodes in shaping everyday lifestyle behaviors. In addition, ‘secondhand smoke exposure’ exhibited strong associations with other health-related variables in metropolitan areas, whereas its influence was limited in non-metropolitan regions. The findings suggest prioritizing policies to reduce secondhand smoke exposure in public places, particularly in metropolitan areas.
초록
현대 사회에서 건강은 단순히 개인의 노력이나 선택을 넘어, 거주지역과 주변 환경에 영향을 받는다. 본 연구는 2023년 지역사회건강조사 자료를 바탕으로 사회 연결망 분석(Social Network Analysis, SNA)을 적용해 지역 간 건강 격차와 관련된 핵심 요인의 구조적인 상호작용을 정량적으로 규명하고자 하였다. 연구 결과, 전국에서 ‘자동차 안전벨트 착용 여부’, ‘평생 음주 여부’, ‘격렬한 신체활동 일수’ 문항이 고유벡터 중심성 지표 상위에 공통적으로 자리해 일상적인 생활습관의 구조적 기반을 형성하는 핵심 요인들로 작용함을 확인하였다. 또한, ‘공공장소 간접흡연 경험 여부’ 문항은 수도권･광역시권 지역에서 다른 문항들과 복합적으로 연결된 반면, 그 외 지역에서는 네트워크 내 영향력이 제한적이었다. 이에 본 연구는 수도권･광역시권 지역 내 공공장소 간접흡연을 완화할 수 있는 정책적 방향성을 제시하였다.
The Process of Establishing a Cooperative by Cancer Survivors: A Case of the S Social Cooperative
Kim, Sunhwa(Management Research Co-operative) ; Kim, Ahyoung(iCOOP Co-operative Institute) 보건사회연구 , Vol.46, No.1, pp.669-693 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2026.46.1.669
Abstract
This study aims to provide an in-depth analysis of the motivations for establishing and participating in cooperatives among cancer survivors using qualitative research methods. The findings reveal that the motivations for forming these cooperatives extend beyond simple economic necessity, encompassing multidimensional factors such as addressing institutional gaps, ensuring psychological stability, and maintaining continuity in lifestyle management. In particular, participants faced institutional limitations within the existing healthcare system, including financial burdens during periods without insurance coverage, constraints on accessing long-term care, and rising costs of non-reimbursable treatments. Consequently, they expected the co-operative to function as an alternative social safety net to bridge these gaps. These co-operatives offer practical strategies for comprehensively overcoming economic, social, and psychological challenges through mutual support networks and low-cost long-term care and lifestyle management services funded by contributions and membership fees. Furthermore, participants transcended the role of passive beneficiaries, gaining agency as active service providers and decision-makers within the co-operative. This study is distinguished from existing literature by its focus on the unique nature of co-operative participation among cancer survivors and the potential of their proactive solidarity. It suggests the possibility of a shift in the healthcare paradigm away from a curative-centered healthcare system toward a community-based model focused on prevention and daily lifestyle practices.
초록
본 연구는 암 경험자의 협동조합 설립 계기와 참여 동기를 질적 연구 방법으로 심층 분석하는 데 목적이 있다. 분석 결과, 협동조합 설립 동기는 단순한 경제적 필요를 넘어 제도적 한계 보완, 심리적 안정 확보, 생활습관 관리 지속이라는 다차원적 요인으로 도출되었다. 암 경험자들은 보험사가 보험금 지급 책임을 지지 않는 일정 기간 치료비, 장기 요양 접근 제약, 비급여 치료비 부담 등의 기존 보건의료 체계의 제도적 한계에 직면하고 있었으며, 협동조합이 이를 보완하는 대안적 사회 안전망으로서 기능하기를 기대하고 있었다. 협동조합은 출자금 및 회비를 기반으로 한 저비용 장기 요양·생활관리 서비스와 상호 지지 네트워크를 통해 경제적·사회적·심리적 어려움을 통합적으로 극복하기 위한 실천 전략을 제시한다. 참여자들은 협동조합을 통해 수혜자를 넘어 서비스 제공자 및 의사결정자로서 주체성을 경험한다. 본 연구는 암이라는 특정 질병 경험자들의 협동조합 참여라는 특수성과 암 경험자의 주체적 연대가 지닌 잠재력에 주목했다는 점에서 기존 연구와 차별성이 있다. 기존의 사후 치료 중심 의료 체계에서 벗어나 사전 예방 및 생활 실천 중심의 공동체 모델의 실현을 통한 보건의료 패러다임의 전환 가능성을 시사하였다.
Factors Associated with Happiness among Korean Ninth-Grade Students: A Comparative Machine Learning Analysis
Lee, Sangmi(Dongyang University) 보건사회연구 , Vol.46, No.3, pp.546-567 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2026.46.3.546
Abstract
This study aimed to identify factors related to happiness among Korean ninth-grade students using machine learning. Data were drawn from the 16th wave (2023) of the Panel Study on Korean Children (PSKC), conducted by the Korea Institute of Child Care and Education, and the final sample included 1,154 ninth-grade students. Happiness was used as the outcome variable, while sociodemographic, psychological, academic, relational, and lifestyle characteristics were included as predictors. Multiple linear regression, Elastic Net, Random Forest, and XGBoost models were compared. Feature importance, SHapley Additive exPlanations (SHAP), and Random Forest partial dependence plots (PDPs) were used to examine predictor importance, direction of predictive contribution, and nonlinear prediction patterns. Model performance rankings differed between cross-validation and final validation, with the models demonstrating broadly comparable predictive performance. In the tree-based machine learning models—Random Forest and XGBoost—self-esteem was the most important predictor, followed by depression, peer attachment, ego-resilience, academic stress, paternal and maternal attachment, self-regulated learning, smartphone overdependence, and subjective socioeconomic status. SHAP analyses showed broadly consistent directions of predictive contribution across the two models, while the Random Forest PDPs indicated nonlinear prediction patterns for several major variables. These findings demonstrate that happiness among Korean ninth-grade students is associated with diverse psychological, relational, and academic factors and provide foundational evidence for understanding adolescent happiness.
초록
본 연구는 중학교 3학년 청소년의 행복감 관련 요인을 머신러닝을 활용하여 파악하기 위해 육아정책연구소의 2023년 제16차 한국아동패널 Ⅱ 자료를 이용하였으며, 분석대상은 중학교 3학년 학생 1,154명이었다. 행복감을 결과변수로 하고, 청소년의 인구사회학적·심리적·학업적·관계적 및 생활습관 특성을 예측변수로 구성하였다. 분석에서는 평균예측모형을 기준으로 다중선형회귀, 엘라스틱넷, 랜덤포레스트 및 XGBoost의 예측 성능을 비교하였다. 또한 변수 중요도와 SHAP 분석을 통해 주요 변수의 상대적 중요도와 예측 기여 방향을 확인하고, 랜덤포레스트의 부분의존도 분석을 통해 비선형적 예측 양상을 탐색하였다. 분석 결과, 교차검증과 최종 검증에서 모형 간 성능 순위는 일관되지 않았으며 전반적으로 유사한 수준을 보였다. 트리 기반 머신러닝 모형(랜덤포레스트 및 XGBoost)에서 자아존중감이 가장 중요한 변수로 나타났으며, 우울, 또래애착, 자아탄력성, 학업스트레스, 부모애착, 자기조절학습, 스마트폰 과의존 및 주관적 사회경제적 지위도 주요 관련 요인으로 확인되었다. SHAP 분석에서 주요 변수의 기여 방향은 두 모형 간 대체로 일관되었으며, 부분의존도 분석에서는 일부 주요 변수와 행복감 간의 비선형적 관계 양상이 나타났다. 이러한 결과는 중학교 3학년 청소년의 행복감이 다양한 심리적·관계적·학업적 요인과 관련되어 있음을 보여주며, 청소년 행복감 이해를 위한 기초자료를 제공한다.