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키워드 네트워크 분석을 통한 건강보험연구 동향 분석

Title
키워드 네트워크 분석을 통한 건강보험연구 동향 분석
Other Titles
Analysis of Health Insurance Research Trend through Keyword Network Analysis
Authors
이수정
Issue Date
2020
Department/Major
대학원 의과학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Doctor
Advisors
이선희
Abstract
전국민건강보험 시행 후 30년이란 짧지 않은 시간동안 많은 연구자들이 국민건강보험 표본코호트 데이터베이스, 건강보험제도의 만족도 분석, 재정안정화와 수가정책 현황 분석 등 건강보험과 관련하여 개별적 주제에 초점을 맞췄으나 이제 연구자들이 건강보험과 관련된 어떤 연구주제에 관심을 가지고 연구가 이루어졌는지를 종합해본다면 건강보험 정책에 대한 포괄적인 통찰과 함의를 찾을 수 있을 것으로 기대한다. 연구주제 동향은 단순히 연구자들이 관심을 갖는 연구주제에 머물지 않고 해당 시기의 현안 이슈와 정책과제에 대한 연구에 담을 수 있기 때문에 이를 가늠해볼 수 있는 창이 될 것이다. 이 연구는 지금까지 축적된 건강보험 연구의 키워드 연결성을 중심으로 각 정부별로 핵심 연구 주제의 시기별 차이와 도출된 키워드를 군집화하여 건강보험의 주요 관심 연구 동향을 추출하고 특성화하기 위한 목적으로 수행되었다. 연구대상은 1987년 1월부터 2018년 12월까지 기간동안 한국교육학술정보원(RISS)에 게재된 연구들 중 논문제목과 핵심키워드에 의료보험, 건강보험 키워드가 포함된 건강보험 연구논문들을 추출하였으며 연구논문의 범위는 학위논문을 제외한 전문학술지를 분석 대상으로 선정하였다. 검색된 7,459편의 논문에서 논문제목과 핵심키워드를 확인하여 핵심키워드가 없는 경우와 비관련 분야 주제의 논문이나 중복된 논문은 제외시켰으며, 총 2,590편을 최종 분석에 활용하였다. 건강보험 연구동향을 비교분석하는데 있어 단순히 연도별 추세를 비교하기보다 동질적인 정책추진시기를 비교단위로 설정하여 시기별로 비교하였으며 시기 구분은 역대 정부의 통치시기를 단위로 하였다. 자료 분석은 KrKwic 프로그램과 Microsoft Excel 프로그램을 활용하여 키워드 추출 및 행렬화하였으며, 연결망 분석 프로그램인 Ucinet을 활용하여 키워드 네트워크 분석 및 연결망 시각화, 커뮤니티 분석을 실시하였다. 이 연구를 통해 밝혀진 주요한 연구결과는 다음과 같았다. 첫째, 수집한 건강보험 연구논문 2,590편을 바탕으로 건강보험 연구논문의 특성을 분석한 결과 1987년 1편의 논문을 시작으로 연도별로 차이는 있었으나 꾸준히 증가하는 추세를 보였으며, 정부별 연평균 논문수도 지속적으로 증가하는 추세를 보였다. 둘째, 연결망 기초 분석을 통해 추출된 건강보험 연구의 키워드는 6,858개이었다. 건강보험 연구 연결망에서 한 주제어에 직접 연결되어 있는 주제어의 수는 정부별로 평균 0~3개 사이었으며, 평균적으로 약 1~3단계의 거리 안에서 모든 주제어들이 연결될 수 있음을 알 수 있었다. 셋째, 중심성(연결·매개) 분석을 바탕으로 도출된 정부별 핵심 키워드를 살펴보면 ‘의료이용’, ‘의료비’가 공통적으로 나타났으며, 정부별로 시행하였던 주요 정책에 따라 키워드의 변화가 있었다. 넷째, 커뮤니티 분석을 바탕으로 도출된 정부별 건강보험 주요 관심영역은제 6공화국·문민정부는 4개, 국민의 정부는 3개, 참여정부는 2개, 이명박 정부는 5개, 박근혜 정부는 6개, 문재인 정부는 8개 그룹으로 분류되었다. 이상의 내용을 토대로 이 연구의 학술적 의미는 다음과 같았다. 첫째, 기존에 축척되어 있는 건강보험 연구논문의 문헌데이터를 바탕으로 키워드 간의 연결성 및 연계성을 근거로 건강보험 연구에 대한 정량적 접근 및 사회네트워크 분석 측면에서 접근할 수 있는 연구 트렌드의 기초 자료를 제공하였다는 점에서 의의가 있다. 둘째, 키워드 네트워크 분석을 통해 정부별로 중심성이 높았던 핵심 키워드의 순위 변동을 파악함으로써 정책관심사와 체계적인 연구동향을 탐색할 수 있었다. 이 연구는 건강보험 연구동향을 파악함으로써 건강보험의 정책흐름을 체계적으로 조망했다는 점에서 의의가 있다. 셋째, 커뮤니티 분석을 통해 건강보험 연구의 주요 관심영역을 정부별로 해석하여 학문의 관심영역의 현 상태를 파악할 수 있는 기준점을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 이 연구를 활용하여 건강보험 연구가 다양한 주제로 확장되고, 키워드 네트워크 분석 연구방법이 건강보험 연구동향의 방법론의 하나로 자리매김하는데 도움이 될 수 있기를 기대한다. 다만 이 연구주제와 방법론을 발전시키려는 향후 후속 연구를 위해 이 연구의 제약점과 제언하고자 한다. 첫째, 연구의 분석 대상을 확대할 필요성이 있다. 이 연구에서는 분석 대상을 건강보험의 연구가 집약되어 표현되는 전문학술지도 한정하였다. 따라서 전문학술지 뿐 아니라, 건강보험 연구의 학위논문이나 학회 발표논문 등으로까지 연구 범위를 확대하여 건강보험의 연구동향을 분석하는 후속연구가 요구된다. 둘째, 건강보험 연구를 위하여 다양한 관점과 접근으로 키워드 네트워크 분석이 활용될 필요성이 있다. 이 연구가 건강보험의 전체적인 동향과 흐름을 분석하기 위한 초기 단계의 연구라면, 앞으로 수행될 연구에 있어서는 건강보험 논문에 대하여 건강보험 연구의 저자, 소속집단, 연구방법, 연구결과 등에 초점을 맞추어 보다 세밀하게 건강보험 연구의 네트워크 구조를 들여다 볼 필요가 있겠다. 물론 이는 관점에 따른 연구 범위 설계의 축소가 아닌 통합적 건강보험 연구에 대한 접근 방식의 변화로 받아들여져야 할 것이다. 셋째, 건강보험 용어를 보다 표준화할 필요가 있다. 이 연구는 건강보험 연구의 키워드 추출과정에 있어 키워드의 의미를 해치지 않는 수준에 한하여 정제작업을 수행하였으며, 건강보험 연구에 등장하는 키워드 전반을 다루고자하여 유사한 키워드지만 미묘한 차이에 의해 동의어로 처리하지 않은 키워드 또한 존재하였다. 따라서 건강보험의 연구동향이 보다 명확하게 드러나기 위해서는 향후 핵심키워드 작성을 위한 지침에 대한 요구가 필요하다고 사료된다.;During the short period of 30 years after the implementation of the National Health Insurance, many researchers focused on individual subjects related to health insurance, such as the National Health Insurance sample cohort database, the satisfaction analysis of the health insurance system, the financial stability and the policy status analysis. Now, if we aggregate the research topics related to health insurance that the researchers have interest in, comprehensive insights and implications of health insurance policy can be discovered. The trend of research topics will be a window for predicting because they can be included in the study of current issues and policy tasks at the time, rather than merely the research topics of interest. The purpose of this study was to extract and characterize the major research interests of health insurance after clustering the key differences of key research topics and derived keywords by focusing on the keyword connectivity of health insurance research accumulated so far. The research subjects were extracted from research published in the Research Information Sharing Service (RISS) from January 1987 to December 2018. Health insurance research papers including medical insurance and health insurance keywords were extracted from thesis title and core keywords and the scope of the research paper was selected for the analysis of specialized journals except the thesis. The paper titles and core keywords were identified in the searched 7,459 papers, excluding papers with no core keywords, non-related subjects, and duplicate papers. A total of 2,590 papers were used for the final analysis. In the comparative analysis of health insurance research trends, rather than simply comparing yearly trends, homogeneous policy promotion periods were set in comparison units, and the periods were divided by periods of governing in the past. For data analysis, keywords were extracted and matrixed using the KrKwic program and Microsoft Excel program, and keyword network analysis, network visualization, and community analysis were performed using Ucinet, a network analysis program. The major findings of this study were as follows. First, based on the collected 2,590 health insurance research papers, the characteristics of the health insurance research papers were analyzed, starting from 1 paper in 1987. Although there were differences by year, they showed a steadily increasing trend, and the average annual number of papers by government also increased continuously. Second, there were 6,858 keywords for health insurance research extracted through basic network analysis. In the health insurance research network, the number of key words directly linked to a key word was between 0 and 3 by government, and on average, all the keywords could be connected within a distance of about 1 to 3 levels. Third, when looking at the core keywords deduced by government based on the centrality (connection and mediation) analysis, 'medical use' and 'medical expenses' appeared in common, and there were changes in keywords according to the main policies implemented by each government. Fourth, the major areas of interest for health insurance derived from community analysis are the four groups from Sixth Republic and civilian governments, three groups from people's governments, two groups from participatory governments, five groups from the Lee Myung-bak government, and six groups from the Park Geun-hye government. The Moon Jae-in government was divided into eight groups. Based on the above content, the academic significance of this study was as follows. First, it is meaningful in that based on the literature data of existing health insurance research papers, we provided basic data on research trends that can be approached in terms of quantitative and social network analysis on health insurance research based on the connectivity and linkage between keywords. Second, through keyword network analysis, it was possible to explore policy interests and systematic research trends by grasping the fluctuations in the ranking of core keywords that were highly centralized by governments. This study is significant in that it examines the policy flow of health insurance systematically by grasping the trend of health insurance research. Third, this study is meaningful in that it analyzes the major areas of interest of health insurance research by government and proposes a datum point to grasp the current state of the areas of interest of the study. It is hoped that this study will expand health insurance research to diverse topics and help the keyword network analysis research methodology to become one of the methodologies of health insurance research trends. However, I would like to suggest some limitations and proposals of this study for future research to develop this research topic and methodology. First, it is necessary to expand the analysis target of the study. In this study, the subjects of the analysis were limited to specialized academic papers in which the study of health insurance was the focus. Therefore, follow-up studies are required to analyze the research trends of health insurance by expanding the scope of research not only to specialized journals but also to thesis or thesis presentations of health insurance research. Second, it is necessary to use keyword network analysis with diverse perspectives and approaches for health insurance research. If this study is an early stage to analyze the overall trends and trends of health insurance, future research will focus on the authors, affiliations, research methods, and findings of health insurance papers in order to take a closer look at the network structure of health insurance research. Of course, this must be considered as a change in the approach to integrated health insurance research, rather than a reduction in the research scope design. Third, health insurance terminology must be further standardized. This study performed refining only to the level that does not impair the meaning of keywords in the keyword extraction process of health insurance research, and similar keywords and there were also keywords that were similar but not treated as synonyms due to subtle differences. Therefore, in order to more clearly reveal the research trend of health insurance, it is necessary to demand a guideline for the preparation of core keywords in the future.
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