본 연구는 인터넷 웹 사이트를 통한 건강정보의 이용이 급증함에 따라 사용자의 건강정보 웹 사이트 수용행위를 경험적이고 이론적으로 검증하기 위하여 기술수용모형(TAM: Technology Acceptance Model)을 이용하여 새로운 연구모형을 제시하였다. 제안된 연구모형에 사용된 구성요인으로는 독립변수로 주관적 규범(Subjective Norm), 결과(정보 및 서비스)의 질(Output Quality), 인지된 유희성(Perceived Playfulness)을 사용하였고 매개변수로는 TAM변수인 인지된 유용성(Perceived Usefulness), 인지된 사용편의성(Perceived Ease of Use), 사용태도(Attitude Toward Use), 행동의도(Behavioral Intention)를 사용하였다, 그리고 수용성 측정을 위한 종속변수로 실제사용(Actual Use)과 웹 사이트 충성도(Web Site Loyalty)를 사용하였다. 연구모형의 가설 검증을 실증적으로 규명하기 위하여 사용된 표본선정은 건강길라잡이 (http://www.healthguide.or.kr) 회원을 대상으로 실시하였고, 연구모형의 가설검증은 구조방정식(SEM: Structural Equation Modeling)을 사용하였다. 본 연구의 가설검정을 통하여 분석된 구체적인 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 개인의 주관적 규범은 웹 사이트의 지속적 사용(충성도)에 영향을 준다. 둘째, 정보의 질은 유희성, 유용성, 편의성, 충성도에 모두 정(+)의 유의한 영향을 주는 핵심요인이다. 기존 TAM의 가설은 대부분 지지되었다. 셋째, 행동의도가 실제사용과 충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, TAM의 매개효과는 매우 유의한 것으로 나타났다. 다섯째, 건강정보 웹 사이트의 수용정도는 남자가 여자보다 높은 것으로 나타났으며, 직업에서 보건의료계열의 수용도가 비계열의 수용도 보다 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 기존 TAM의 확장을 통하여 제시된 웹 사이트의 수용성 평가의 도구를 건강정보웹 사이트 수용성 평가에 적용하여 검증함으로써 건강정보 웹 사이트의 수용성 평가 요인에서도 TAM의 변수가 설명이 가능하다는 것을 보여주었다.;This study suggested a new research model using TAM (Technology Acceptance Model) to empirically and theoretically verify the acceptance behavior of the internet users for the health information website, as the availability of the health information through the internet website is rapidly increasing. In this proposed research model: the Subject Norm, Output Quality, and the Perceived Playfulness were used as the independent variables; TAM variables, including the Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Attitude Toward Use, and the Behavioral Intention were used as the mediator variables; and the Actual Use and the Website Loyalty were used as the dependent variables to measure the acceptability. The sample included the members of the Health Guide (http://www.healthguide.or.kr), and the SEM(Structural Equation Model) were used to empirically verify the hypotheses of the research model. The concluded study results analyzed through the verification of the hypotheses were as follows: First, the individual subjective norm affected the continuous use of the website (Website Loyalty); Second, the output quality was the significant key factor to positively affect the playfulness, usefulness, ease of use, and the loyalty. The most hypotheses of the conventional TAM were supported; Third, the behavioral intention significantly affected the actual use and the loyalty; Fourth, the mediating effect of the TAM was very significant; Fifth, male users were highly acceptable to the health information website than female users. The acceptance of those who engaged in the health and medical professions were higher than that of those who in any other profession. The significance of this study was to show that the acceptability evaluation for the health information website can also be described by the extended TAM applying the evaluation tool for the acceptability of website to the acceptability evaluation for the health information website.
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.