The purpose of this study was to analyze big data related to the “COVID-19 blues” to explore major issues and public response. The data were collected using web crawling from January 2020 through March 2021 and analyzed using text mining analysis. The results indicated that the main keywords related to Corona blues were ‘overcoming,’ ‘anxiety,’ ‘person,’ ‘mind,’ ‘prolonged,’ ‘symptom,’ ‘stress,’ and ‘sequela.’ The main N-gram keywords in the data were depression-anxiety, depression-overcoming, and corona-sequela. In relation to COVID-19 blues, words with high co-occurrence frequencies were anxiety, blue, and depression. Our keyword correlation analysis found that the words most related to ‘corona’ were ‘blue’, ‘symptoms’, and ‘restoration’, and the words most related to ‘blues’ were ‘depression’, ‘friend’, and ‘thought’. Topic modeling indicated that 10 topics were ‘confusion due to working from home’, ‘nearby mental health services’, ‘symptoms of COVID-19 blues’, ‘transition to depression’, ‘withdrawal in interpersonal relationships’, ‘youth academic turmoil’, ‘psychological difficulties of youth’, ‘the aftereffects of COVID-19’, ‘birthday blues’, and ‘weight gain’. Big data analysis revealed the need for more inclusive strategies of mental support for COVID-19 blues. Implications for intervention and recommendations for further research are provided.
본 연구는 빅데이터를 활용하여 ‘코로나 우울’과 관련된 전반적인 이슈와 사회적 반응들을 탐색하기 위해 시도되었다. 이를 위해 ‘코로나’와 ‘우울’의 키워드를 사용하여 2020년 1월 19일부터 2021년 3월까지 국내 포털사이트와 SNS에 게시된 글을 통해 데이터를 수집하였고, 텍스톰 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 코로나 우울과 관련하여 상위순위로 나타나는 핵심 키워드는 ‘극복’, ‘불안’, ‘사람’, ‘마음’, ‘장기’, ‘증상’, ‘스트레스’, ‘후유증’ 등 이었다. 둘째, N-gram 분석 결과, 의미 있는 상위 키워드는 ‘우울-불안’, ‘우울-극복’, ‘코로나-후유증’ 등이었다. 셋째, 매트릭스 분석 결과, 코로나 우울 관련 검색을 통해 동시 출현빈도가 높은 단어는 불안, 블루, 우울증 등으로 나타났다. 넷째, 주요 키워드들의 상관계수를 분석한 결과 ‘코로나’와 가장 연관성이 높은 단어는 ‘블루’, ‘증상’, ‘극복’이었고, ‘우울’과 가장 연관성이 높은 단어는 ‘우울증’, ‘친구’, ‘생각’이었다. 넷째, 토픽모델링 결과 코로나 우울과 관련된 상위 주요 주제는 ‘재택근무로 인한 혼란’, ‘인근 심리치료서비스 요구’, ‘코로나 우울의 증상’, ‘우울증으로 악화’, ‘대인관계의 위축’, ‘학업 혼란’, ‘청소년 정신건강 문제’, ‘코로나 후유증’, ‘생일 우울증’, ‘체중 증가’로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 주요 결과를 바탕으로 코로나 우울 극복 및 추후 신종 감염병 발생 시 사람들의 정신건강 문제 예방을 위한 시사점과 연구의 의의에 대해 논의하였다.
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 시군구의 영유아 지원서비스 및 어린이집 일반특성에 따라 어린이집 충족률이 어떤 차이를 보이는지 알아보려는 목적으로 수행되었다. 시군구 영유아 지원서비스는 2013년의 시군구별 통계지표를 사용하여 어린이집, 유치원, 문화기반시설 공급정도와 양육수당예산을 변수로 만들었다. 어린이집 일반특성은 어린이집정보공시포털의 2014년 1월 어린이집일람현황 자료를 활용하여 정원, 운영기간, 취약·특수보육 아동비율, 공급주체 유형, 지원 여부, 위탁운영 여부, 평가인증 여부, 보육아동 연령대, 특수보육 실시여부를 변수로 만들었다. 시군구 영유아 지원서비스와 어린이집 일반특성이 어린이집 충족률에 미치는 영향을 다층모형으로 분석한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 어린이집 공급정도, 양육수당예산은 어린이집 충족률과 정적인 상관관계가 있었다. 둘째, 유치원과 문화기반시설은 어린이집 충족률과 부적인 상관관계가 있었다. 마지막으로, 다층모형에 포함된 모든 어린이집 일반특성들이 어린이집 충족률과 밀접한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과는 영유아가정의 어린이집 이용이 개별 어린이집 일반특성과 더불어 지역사회의 다양한 지원서비스 수준에 의해서도 달라진다는걸 시사한다. 그러므로 시군구 지자체가 적정 보육 수급을 판단하고 어린이집 인가제한을 할 때는 시군구 평균 어린이집 충족률 외에도 어린이집, 유치원, 문화기반시설 공급정도 및 양육수당예산을 동시에 고려하여 결정하여야 한다.;The purpose of present study is to investigate the influence of childcare services of community on the utilization ratio of daycare centers. Data for present study were drawn from multiple sources. The information of 43,909 daycare centers were drawn from the i-sarang Childcare Information Portal site (http://info.childcare.go.kr/) in January 2014. Community level indicators were drawn from the local statistics of 230 Si, Gun, and Gu in 2013. Childcare services of community were the number of daycare centers per every 100 children aged 0 to 4 years, the number of kindergarten per every 100 children aged 0 to 4 years, annual budget of home care allowance per every 100 children aged 0 to 4 years, the number of cultural facilities per every 100 children aged 0 to 4 years. Multi-level analysis were conducted to examine the utilization ratio of daycare centers by childcare services of community and characteristics of daycare centers. The main results of this study are as follows. The utilization ratio of daycare centers was positively related with the number of daycare centers per every 100 children aged 0 to 4 years and annual budget of home care allowance per every 100 children aged 0 to 4 years. In contrast, the utilization ratio of daycare centers was negatively associated with the number of kindergarten per every 100 children aged 0 to 4 year and the number of cultural facilities per every 100 children aged 0 to 4 years.
2015년 장기요양시설 평가제도가 절대평가로 변화되었지만, 평가결과 산정방식의 변화 이후에 장기요양시설의 평가등급이 이전에 비해 어떻게 달라졌는지 알려진 정보가 없다. 장기요양시설이 평가 전후로 폐업과 재설치를 반복한다는 문제도 제기되었지만, 폐업이나 재설치를 한 장기요양시설의 특성에 대해서는 밝혀진 바가 적다. 2015년과 2016년 대한민국의 모든 장기요양시설 5,039개소를 이번 연구에서의 분석대상으로 하여, 장기요양시설 평가등급의 변동을 이항로짓회귀분석으로 살펴보았고(연구문제 1), 이어서 어떠한 장기요양시설이 폐업 또는 재설치 했는지를 다항로짓회귀분석으로 알아보았다(연구문제 2). 이항로짓회귀분석 결과에서는 2016년 12월의 평가등급이 2015년 12월의 평가등급, 정원수 규모, 정원충족률과 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 다항로짓회귀분석 결과, 폐업에는 2015년 12월의 정원수 규모, 소재지, 정원충족률이 밀접한 관련성이 있었고, 재설치에는 9인 이하의 정원(노인요양공동생활가정), 단기보호 서비스 실시가 유의한 관련성이 있었다. 이러한 결과는 장기요양시설 평가제도를 개선하고, 폐업과 재설치를 예방하기 위한 정책대안을 마련하는데 기초정보를 제공한다는 의의가 있다.;Since 2015 long-term care facilities have been evaluated in terms of absolute grades. In addition, the issue of the closure and reinstallation of long-term care facilities before and after the evaluation has been raised. I conducted a binary logistic regression model to examine the changes in the grade of long-term care facilities, and a multinominal logistic regression model to explore the closure and reinstallation by their characteristic. The result of the binary logistic regression analysis was that the grade, the capacity, and the enrollment rate in December 2015 were significant predictors of grades in December 2016. The multinominal logistic regression analysis revealed that the closure was closely related to the capacity, the size of the city where the long-term care facilities are located, and the enrollment rate in December 2015. Moreover, reinstallation was closely related to the long-term care facilities with less than 10 beds and short-term protection services.
상호명은 이용자의 선택에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요인이지만, 장기요양기관 이용자의 선택이 상호명에 의해서 어떠한 영향을 받는지 연구된 바가 없다. 본 연구에서는 공공 빅데이터의 일종인 국민건강보험공단 노인장기요양보험 데이터베이스 시설급여제공 장기요양기관 4,846개소 자료를 활용하여 2014년과 2015년 장기요양기관 상호명에 따른 정원충족률 차이(연구문제 1)과 상호명 변경에 따른 (연구문제 2) 정원충족률 변동이 어떠한지를 살펴보았다. 첫 번째 연구문제를 규명하기 위하여 2014년과 2015년 두 시점에서 중다회귀분석을 실시하였고, 두 번째 연구문제를 규명하기 위해서는 성향점수매칭 후 이중차분 분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 장기요양기관 정원충족률은 상호명에 따라서 차이가 있었지만, 2014년에 비해 2015년 들어서 그 차이가 줄어들었다. 아울러 상호명을 변경한 장기요양기관은 상호명을 변경하지 않는 장기요양기관에 비해 1년 사이에 정원충족률이 약 5~6%p 낮아진 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 장기요양기관 평가제도와 정보공개제도를 보완하여 이용자에게 객관적인 정보를 제공하고 소비자주권을 향상시켜야 한다는 논의를 하였다.;Older adult consumers with long-term care needs choose long-term care facilities (LTCFs) by searching for LTCFs' information, but no studies have been conducted on LTCFs' enrollments and their brand names. This study examined how the LTCFs' enrollments differed from their brand names in South Korea in 2014 (Time 1: T1) and 2015 (Time 2: T2). Data for the present study included information on 4,846 LTCFs that was extracted from the Korean National Health Insurance Service database. Multiple regression analysis results showed that LTCFs' enrollments varied from their brand names at T1 rather than at T2. In addition, propensity score matching and difference-in-difference analyses revealed that the enrollment difference (T2-T1) of LTCFs in which changed their brand names was lower than those of LTCFs not changed their brand names. Taken together, these findings indicated that although the LTCFs' brand name influenced consumer's choice, the impact of brand name on the enrollment decreased over the one year.
본 연구는 어린이집 폐쇄에 따른 피해를 최소화하고 어린이집 수급균형을 유지하기 위한 정책방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2012년 1월 말 설치･운영되던 대한민국 전체 어린이집 40,006개소를 연구대상으로 하여 2012년 3월부터 2015년 2월까지의 월별 폐쇄 현황을 살펴보았고, 정원충족률에 따른 폐쇄위험률을 Cox 이산형비례 위험모형으로 추정하였다. 분석 결과, 2012년 1월말 설치･운영되던 어린이집 중에서 총 1,202개소(월 평균 33.4개소)가 이후 3년 동안 폐쇄되었고, 어린이집 폐쇄는 전국적으로 발생하였다. 월평균 폐쇄 어린이집수는 2013년 3월을 기점으로 2013년 2월까지에 비해 늘었지만, 학기말, 연말, 학년말과 같은 특정 시점에 집중되지 않고 월별로 비슷한 수준으로 나타났다. 2012년 1월 전체 대한민국 어린이집 평균 정원충족률은 83.5%였고, 지난 3년 사이에 폐쇄된 어린이집들의 2012년 1월 당시 평균 정원충족률은 68.5%였다. 설립유형, 위탁운영 여부, 평가인증 여부, 정부로부터 인건비를 지원받는지 여부, 지역규모, 영유아 반 구성, 운영기간, 정원의 어린이집 일반특성을 통제한 상태에서 정원충족률에 따른 폐쇄위험률을 Cox 이산형비례위험모형으로 계산한 결과, 정원충족률이 1% 높아질수록 폐쇄 위험률은 0.5% 낮아졌다. 이러한 분석결과를 토대로 본문에서는 어린이집 수급균형을 유지하고, 영유아 및 영유아가정, 어린이집 종사자가 폐쇄로 인한 피해를 최소한으로 받도록 하기 위한 정책대안을 논의하였다.;The purpose of this study was to evaluate recent changes and current conditions in the supply and demand of childcare centers in South Korea. The research subjects were 40,006 childcare centers in South Korea in January 2012. The information of all childcare centers in January 2012 and monthly closure from March 2012 to February 2015 was extracted from the Database of Childcare Centers in South Korea. The descriptive statistics result addresses that 1,202 childcare centers has closed over the past three years. The number of monthly closures is almost steady, even though it increased after March 2013. In addition, childcare center closures have occurred throughout the country. Mean enrollment rate of all childcare centers in January 2012 was 83.5%, whereas mean enrollment rate of closed childcare centers in January 2012 was 68.5%. Thus, I examined the impact of enrollment rate in January 2012 on childcare center closure until February 2015 by examining the Cox discrete time event history model. The empirical analysis result showed that closure hazard ratio increased by 0.5% as the enrollment rate decreased by 1%. These results suggest that there is need to regulate the supply and demand balance of childcare centers and to reduce the impact childcare center closures on young children, families with young children, and daycare teachers.
본 연구는 장기요양시설의 일반특성과 지역사회의 장기요양서비스 공급정도에 따라 장기요양시설의 충족률에 어떤 차이가 있는지 알아보고자 하는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 노인장기요양보험 홈페이지의 2014년 12월 5~6일자 현황 자료를 이용하여 229개 시군구에 소재한 장기요양시설 4,839개소를 대상으로 다층분석을 실시하였다. 분석 결과, 장기요양시설 일반특성 중에서 평가등급과 소재지는 정원 대비 현원으로 계산한 충족률과 정원 대비 현원과 대기인원의 합으로 계산한 충족률 모두에 유의한 상관성이 있었다. 그에 비해서 정원수 규모와 단기보호 실시 여부는 정원 대비 현원으로 계산한 충족률에만 유의한 요인이었고, 주야간보호 실시 여부는 정원 대비 현원과 대기인원의 합으로 계산한 충족률에만 유의한 요인으로 나타났다. 지역사회 장기요양서비스 공급수준을 국지적 모란지수로 보정하여 정원 대비 현원과 대기인원의 합으로 계산된 충족률과 관련성을 분석한 결과, 1~3등급판정인원 천 명당 장기요양시설수가 많을수록 개별 장기요양시설의 충족률이 높아졌다. 반면, 1~3등급판정인원 천 명당 재가요양기관 수가 많을수록 개별 장기요양시설 충족률은 낮아졌다. 그 밖에 65세 이상 인구 천 명당 재가요양기관수가 늘어날수록 현원과 대기인원의 합으로 계산된 충족률은 낮아졌다. 하지만 지역사회의 장기요양서비스 공급정도에 따라서 정원 대비 현원만으로 계산한 충족률은 차이가 없었다.;This study examines the relationship between long-term care services in community and a registration ratio of nursing homes. Data for the present study were drawn from two sources to conduct Multi-level analysis. Census data of long-term care services of each community in 2013 were drawn from the Korean Statistical Information Service. In addition, the information of 4,839 nursing homes were drawn from the National Health Insurance Service (NHIS) database in December 2014. The main results of Multi-level analysis address that a registration ratio of nursing homes was positively related to the number of long-term care facilities per every 1,000 older adult whose long-term care grade was 1st to 3th (LISA). In contrast, a registration ratio of nursing homes was negatively associated with the supply of home-visit care centers. Characteristics of individual nursing home were also relevant to a registration ratio. In particular, a registration ratio was closely related to the maximum capacity of beds, the evaluation grade by NHIS, the city size, the day and night care service, and the short-term care service. Those results also suggested policy implications to maintain supply and demand balance of long-term care services by community.
This study explored social perceptions of suicide by analyzing the keywords and topics of online news comments. A total of 350,533 comments on 4,189 online news articles were collected via web crawling. The collected unstructured text data were then preprocessed before performing keyword analysis and topic modeling using Python programming. The collected comments were divided into two groups: comments on celebrity suicide news articles and comments on general suicide news articles. Then, topic modeling was performed by applying BTM analysis method. The comments about celebrity suicide were categorized into three topics: “pity towards a celebrity who committed suicide,” “awareness of the cause of a celebrity’s suicide,” and “attitude toward a politician’s suicide.” The comments about general suicide were classified into five topics: “ambivalent attitude toward suicide and compassion toward those bereaved by suicide,” “occupation with a high suicide rate,” “the cause of suicide and the need for policy support,” “the connection between suicide events and social issues,” and “raising doubts about suicide incidents.” Also discussed were the associated practical implications and theoretical contributions.
본 연구는 유명인 자살과 일반인 자살에 대한 인식 차이를 조사하기 위해 뉴스 댓글이라는 소셜 빅데이터를 활용하였다. Python을 이용해 2010년 1월부터 2020년 4월까지 네이버 포털 사이트에 게시된 자살 사건･사고 보도를 수집했으며, 해당 기사에 달린 약 35만 개의 댓글 데이터를 분석 대상으로 사용하였다. 수집된 댓글은 유명인 자살 뉴스 기사에 달린 댓글과 일반인 자살 뉴스 기사에 달린 댓글로 구분한 후, 각각 토픽 모델링을 실시하였다. 분석결과, 유명인 자살에 관해서는 “자살을 선택한 연예인을 향한 연민”, “연예인 자살 원인에 대한 인식과 태도”, “정치인 자살에 대한 인식과 태도” 등 3개의 토픽이 도출되었다. 일반인 자살에 관해서는 “자살자를 향한 양면적 태도 및 유가족을 향한 연민”, “자살한 사람의 사회경제적 특성”, “자살의 원인 인식 및 정책적 지원의 필요성 제기”, “자살 사건에 관한 의구심 제기” 등 5개의 토픽이 도출되었다. 이상의 결과를 바탕으로 실무적, 학문적 함의를 논의하였다.
To reduce informal care-giving and improve the quality of nursing care, comprehensive nursing service has been introduced. The study aims to identify the effect of comprehensive nursing service on patients’ prognosis This study used a National Health Information Database released by the National Health Insurance Service. The case group is a patient who hospitalized in 2015-2019. We used a statistical matching technique called propensity-scores estimating to reduce the bias due to confounding variables between the case and control groups. The final sample included 4,368,956 (case group: 2,210,774, control group: 2,158,182). We used a logistic regression model to identify the effect of comprehensive nursing service on patients’ prognosis while adjusting for confounders. According to results, The probability that patients using the comprehensive nursing service will be re-admission within 30 days of discharge from hospital was lower compared to patients using the general ward. Most of the cases were roughly the same except for a few disease groups. The quality of nursing is one of the factors affecting the patients’ prognosis. It is necessary to ensure that comprehensive nursing service is established in a stable manner through compensation for patients’ safety and medical results.
간호간병 통합서비스는 가족간병인의 재정적 부담, 심리적 스트레스 육체적 피로를 경감하고자 2015년도에 보험급여화되었다. 간호간병 통합서비스의 환자와 간호사의 만족도에 대한 연구가 대부분이고 의료이용 및 재입원률의 차이를 살펴본 연구는 거의 없다. 이 연구는 간호간병 통합서비스 이용여부에 따른 의료이용과 재입원률에 미치는 영향을 확인한 연구이다. 국민건강보험공단에서 제공하는 보건의료 빅데이터를 활용하였으며, 연구대상자는 성향점수 매칭을 활용하여 ‘간호간병 통합서비스 병동 이용군’과 ‘일반병동 이용군’을 1:1로 선정하였다. 간호간병 통합서비스 이용여부에 따른 재원일수 및 진료비 등의 의료이용 차이를 비교하기 위해 t-test를, 퇴원 후 30일 이내 재입원에 미친 영향을 확인하기 위해 로지스틱 회귀분석을 활용하였다. 연구결과에 의하면, ‘간호간병 통합서비스 병동 이용군’의 재원일수는 평균 0.2일 길었고 진료비는 일평균 7만4천원 많았다. ‘간호간병 통합서비스 병동 이용군’이 퇴원 후 30일 이내에 재입원할 확률은 ‘일반병동 이용군’에 비해 약 13% 낮았다. 주진단군별로 나누어 확인하여도 ‘관절증’, ‘명시된 상세불명 및 다발성 신체부위의 기타 손상’, ‘대퇴골의 골절’을 제외하고는 퇴원 후 30일 이내에 재입원할 확률은 일반 병동을 이용하는 환자에 비해 낮았다. 연구결과를 토대로 간호간병 통합서비스 병동이 전국적으로 확대될 수 있도록 정부차원에서의 지원책 마련이 필요하다. 아울러 환자의 안전 및 진료결과에 대한 보상을 통해 간호간병 통합서비스가 안정적으로 정착될 수 있도록 지원방안을 모색할 필요가 있다.