The aim of this paper is to conduct a dynamic and structural analysis of South Korea’s 2023 medical school admission quotas issue based on systems thinking and explore policy levers to address it. To achieve this, we selectively utilized recent government press releases, policy reports from national research institutions, minutes from policy conferences, policy reports from the medical community, and news articles and reports emphasized by newspapers and media. From January 1 to December 31, 2023, a total of 5,256 articles containing the keyword 'medical school admission quotas' were identified in national daily newspapers, regional daily newspapers, and broadcasts, both in titles and main bodies. The primary research conclusion is that, regarding the issue of expanding medical school admission quotas, the structure confronted by the government and the medical sector is not a state of intentional underachievement by the government. Instead, it is situated in a state of relative achievement achieved by sacrificing other stakeholders. The problem with this structure is that it induces a pattern of the rich getting richer and the poor getting poorer due to the presence of an unfair competitive relationship. However, this structure is not only present in the relationship between the government and the medical sector but also exists among healthcare institutions within the sector. The more significant issue is that patients and the medical sector are also enmeshed within this structure. This is a direct consequence of the collapse of the delivery system. From a structural perspective, the government needs to shift from a resource-centric view, which predominantly occupies the private sector in the delivery system, to a stakeholder perspective. Furthermore, self- regulation is necessary to break the cycle of vicious behavior. Additionally, the current bottleneck between local governments and universities needs to be addressed as the government, the medical sector, local governments, and universities are interconnected as one comprehensive structure regarding the issue of medical school admission quotas.
본 논문의 목적은 시스템 사고에 기초해 의대 정원 이슈를 동태적이고 구조적으로 분석하고 이에 대처할 정책 지렛대를 모색함에 있다. 이를 위해 최근에 발표된 정부의 보도자료, 국책연구기관의 정책 보고서, 정책 간담회 자료와 의료계의 정책 보고서 및 신문과 언론의 뉴스 자료 등을 중점적으로 활용하였다. 2023년 1월 1일부터 12월 31일까지 1년간 전국일간지, 지역일간지, 방송사의 제목과 본문에서 ‘의대 정원’이라는 키워드가 포함된 기사는 총 5,256건이 검색되었다. 주요 연구 결론으로는 의대 증원 이슈와 관련해 정부와 의료계가 마주한 구조는 정부가 의도한 효과를 실현되지 못한 저성취(underachievement) 상태가 아닌 다른 행위자의 희생이 요구되는 상대적 성취(relative achievement) 상태에 놓여 있다는 것이다. 이 구조는 불공정 경쟁관계로 구성되기에 부익부 빈익빈 행태를 유발함이 가장 큰 문제가 된다. 그러나 이는 정부와 의료계의 관계뿐 아니라 의료계 내부의 의료기관 간에도 동일하게 놓여 있다. 더 중요한 문제는 환자와 의료계도 이 구조에 영향을 받고 있다는 것으로 이는 곧 전달체계의 붕괴가 낳은 부작용이다. 구조적 측면에서 볼 때 정부는 전달체계의 대부분을 차지하는 민간의 특성을 반영하여 ‘자원’ 관점에서 ‘이해관계자’ 관점으로 전환하고 스스로에 대한 규제 설정을 통해 악순환의 고리를 끊을 수 있기를 기대한다. 이와 함께 정부, 의료계, 지자체와 대학이 의대 정원 이슈로 하나의 거대 구조로 연결됨에 현재 병목이 되고 있는 지자체와 대학 간 경로 잇기가 요구된다.
본 연구는 국내의 온라인 뉴스 사이트, 블로그, 카페, 소셜 네트워크 서비스, 게시판 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 네트워크 분석과 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 적용하여 분석함으로써 한국의 인터넷 중독(internet addiction disorder)관련 위험에 대한 예측모형을 개발하고자 하였다. 주제분석(text mining)과 요인분석(factor analysis)에서 인터넷 중독 감정은 일반과 중독으로 분류되어 소셜 빅데이터 문서에서 인터넷 중독여부의 의사결정이 가능한 것으로 나타났다. 인터넷 중독 폐해요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘불안요인’이 높고 ‘유해요인’이 높은 요인으로 나타났으며, 인터넷 중독 영향요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘정신건강요인’이 높고 ‘친구관계요인’이 높은 조합으로 나타났다. 본 연구는 소셜 빅데이터에서 수집된 인터넷 관련 문서에 대한 네트워크 분석과 데이터마이닝 분석을 통하여 우리나라의 인터넷 중독 위험에 대한 예측모형을 제시한 점에서 정책적·분석방법론적으로 의의가 있다. 또한, 실제적인 내용을 빠르게 효과적으로 파악하여 사회조사가 지닌 한계를 보완할 수 있는 새로운 조사방법으로서의 소셜 빅데이터의 가치를 확인하였다는 점에서 조사방법론적 의의를 가진다고 할 수 있다.;The purpose of this study is to develop a prediction model about risk factors related to Korean Internet Addiction Disorder, by applying network analysis and decision making-tree analysis to the social big data that are collected from online news sites, blogs, internet cafes, social network service, and internet message boards. The Big Data Document made possible to figure out the decision-making process of Internet Addiction classification through text Mining and factor analysis, which are classified into two categories as ‘general’ and ‘addiction’. A Combination of highest ‘anxiety factor’ and high ‘harmful factor’ had the most influence on Internet addiction. Also, both highest ‘mental health factors’ and high ‘relationship with friends factors’ influenced the most when it comes to Internet addiction. Based on the study, data mining analysis and network analysis of Internet Social Big Data was presented as a prediction model for Internet addiction risk factor, which was considered significant in both policy and analysis methodology.
본 연구는, 최근 또 다른 자살의 원인이 되는 것으로 인식되며 쟁점화 되고 있는 자살관련 언론 보도에 있어서 활용되는 미디어의 특성에 따라 기사의 내용과 성격이 어떻게 다른지에 대한 현실을 파악하는 내용분석 연구이다. 분석 대상으로는 5개의 전통적 신문 매체와 5개의 인터넷 뉴스 매체를 통해 대중들에게 실제로 전달되고 있는 자살관련 기사들을 활용하였으며, 2011년 상반기(2011년 1월 1일~ 5월 31일)에 집행된 모든 자살관련 기사물들을 주요 키워드로 검색하여 분석하는 전수조사를 실시하였다. 연구결과, 인터넷 매체(인터넷 신문: 대안지)를 통해 공급되는 자살관련 기사들이 자살의 방법에 대한 상세 표현과 자살자의 신상 소개, 기사 표제의 선정성 등 측면에서 전통적 인쇄 매체(전통적 신문: 연장지)에 비해 더욱 자극적인 것으로 나타났다. 또한 보다 적정한 자살관련 기사작성을 위해 자살예방협회와 보건복지부 등에서 요구하는 권고사항들은 인터넷 매체와 전통적 신문매체를 막론하고 그다지 엄밀하게 지켜지지 않고 있는 것으로 밝혀졌다.;This study is about news articles dealing with suicides which are thought to be one of the critical reasons behind increasing suicide rates in Korea. The researchers investigated how news articles are different from each other in styles depending on the types of news media. As a sample of this study, five traditional newspapers and five Internet news services were chosen along with actual news articles on suicides from January 1, 2011 to May 31, 2011. All articles that appeared in the media during the time period were collected through keyword search in major portal web sites. This study found that there were more articles that provide very detailed information about what methods people used in committing suicide and specific information about the victims, and that use direct expressions in headlines in Internet news media compared to traditional news media. It was also found that the suggestions from the Korea Suicide Prevention Association and the Ministry of Health & Welfare on limiting specific expressions and information which could cause people to commit suicide were not strictly observed both in Internet news services and traditional news papers.