본 연구는 앤더슨의 의료서비스 이용모델을 바탕으로 기존 연구에서 검증된 주요 결정요인인 선행요인, 가능요인, 욕구요인이 스트레스 취약요인을 매개하여 외래의료서비스 이용에 영향을 미치는 요인에 대한 검증을 실시하였다. 분석자료는 2009년 한국의료패널의 본 조사와 부가조사에서 응답한 60세 이상 노인 3,696명을 대상으로 하였으며, 구조모형과 매개효과 분석은 구조방정식모형을 사용하였고, 개인요인과 지역요인의 영향에 대한 검증은 다층모형을 사용하였다. 주요분석 결과 개인요인인 문제음주, 스트레스, 소득수준, 장애유무가 노인의 외래의료서비스 이용에 유의한 영향을 주며, 스트레스나 우울이 있을 때 외래의료서비스 이용에 영향을 더 많이 주는 것으로 나타났다. 스트레스 취약요인의 매개효과 검증에서 전기노인은 우울을 매개하였고 후기노인은 스트레스를 매개하여 외래의료서비스 이용에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고, 지역요인인 병의원 수나 노인장기요양시설 수가 많을수록 외래의료서비스 이용이 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 노인의 신체적 질병, 배우자의 죽음, 경제상태의 악화, 사회와 가족으로 부터의 고립, 일상생활에 대한 자기통제 불가능 등으로 인한 스트레스를 해소할 수 있는 국가차원의 상담프로그램의 도입과 보건의료 접근성이 취약한 노인계층을 위하여 의료시설의 지역 간 균형적인 공급이 필요할 것으로 본다.;This study has verified the factors affecting the use of outpatient medical services by the elderly, using the main determinants of Andersen, which are predisposing factors, enabling factors, need factors and stress-vulnerability factors. For data analysis, a total of 3,696 aged people (60 or older) who participated in the main and additional surveys of Korea Health Panel 2009 were examined. In addition, Structural Equation Modeling(SEM) has been used to analyze structure model and mediator effects. To verify the effect of regional factors, Hierarchical Linear Model(HLM) has been used. The findings of this study are as follows: Stress or depression has a significant effect on the use of outpatient medical services by the elderly. The mediating factors of stress-vulnerability is significantly related the use of outpatient medical service by two different mediating factors within two groups; Elderly who are between 60 and 74 mediates stress and elderly who are over 75 mediates stress. The frequency of the use of outpatient medical services increased as the number of local medical clinics and long-term care service facilities increased. Therefore, it is necessary to come up with a government-led stress consultation program which can handle elderly stress caused by physical disease, spouse’s death, unfavorable economic conditions, isolation from society and family and inability to control daily routine activities and to provide community-based medical facilities for the aged who have poor accessibility to medical services.
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.