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논문KCI 등재

빅데이터 분석을 활용한 보건소 모바일 헬스케어 어플리케이션 이용자들의 인식 분석

Analysis of User Perception regarding the Mobile Healthcare Application of a Public Health Center using Big Data

김태중
국민체육진흥공단 한국스포츠과학원 (Korea Institute of Sport Science)|2022.12|체육과학연구 (Korean Journal of Sport Science)|제33권 제4호|pp. 648-658

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텍스트마이닝Semantic analysis빅데이터 분석Big data analysisTextmining의미연결망분석Mobile healthcare application모바일 헬스케어 어플리케이션리뷰분석Review analysis
주제분류체육

초록

[목적] 본 연구는 빅데이터를 활용하여 보건소 모바일 헬스케어 어플리케이션 이용자들의 서비스에 대한 인식을 알아보는 것이다. [방법] 자료분석을 위해 2016년 9월 27일부터 2021년 12월 23일까지 보건소 모바일 헬스케어 어플리케이션에 작성된 총 1,089개의 리뷰를 연구대상으로 선정하였고, 자료처리는 Phython 프로그램, 텍스톰 프로그램, KrKwic 소프트웨어, UCINET 6 프로그램과 NetDraw 기능을 활용하였다. [결과] 첫째, 보건소 모바일 헬스케어 어플리케이션에 대한 종합적인 평가에서는 ‘좋음’(677회)이 ‘나쁨’(329회)과‘보통’(83회)에 비해 높게 나타났다. 둘째, ‘좋음’과 관련된 연결망 구조를 살펴보면, ‘좋아요’, ‘건강관리’, ‘도움’, ‘목표의식’, ‘감사함’, ‘식단관리’, ‘운동관리’, ‘프로그램참여’, ‘편리함’, ‘추천’, ‘만족함’, ‘다이어트’, ‘유용함’, ‘유익함’ 등으로 나타났다. 셋째, ‘나쁨’과 연결된 연결망 구조를 살펴보면, ‘실행오류’, ‘개선요청’, ‘문의’, ‘느림’, ‘연동오류’, ‘음식종류부족’, ‘로그인오류’, ‘불편함’, ‘삭제후재설치’, ‘업데이트오류’, ‘짜증남’, ‘접속오류’, ‘문제발생’, ‘직접입력요청’, ‘사용불가’, ‘별아까움’, ‘기능부족’, ‘아쉬움’, ‘답답함’, ‘운동종류부족’ 등으로 도출되었다. 넷째, 구조적 등위성 분석 결과, 총 4개의 군집이 도출되었으며, 군집1(부정적 기능), 군집2(부정적 감정), 군집3(긍정적 기능), 군집4(긍정적 감정)로 구분되었다. [결론] 보건소 모바일 헬스케어 어플리케이션 관계자들은 고객리뷰에 나타난 의견에 신속한 대응이 필요하며, 이용자들이 편리하게 사용할 수 있도록 프로그램 개선에 적극적인 노력이 요구된다.

Abstract

PURPOSE This study aimed to investigate user perceptions regarding the mobile healthcare application of public health centers by using big data. METHODS The study data included 1,089 users’ reviews (from September 27, 2016 to December 23, 2021), which were analyzed using Python, Textom, KrKwic, UCINET 6, and the Net-draw program. RESULTS First, the evaluation of the application showed a higher number of “Good” responses (677 times) compared to “Bad” (329 times) and “Normal” responses (83 times). Second, network structures related to “Good” were “Like,” “Health care,” “Help,” “A sense of purpose,” “Grateful,” “Diet management,” “Exercise management,” “Easy,” “Recommendation,” “Satisfaction,” “Diet,” “Useful,” and so on. Third, network structures related to “Bad” were “Execution error,” “Request improvement,” “Question,” “Slow speed,” “Interlocking error,” “Lack of food type,” “Login error,” “Inconvenience,” “Delete and reinstall,” “Update error,” “Irritation,” “Connection error,” “Problem occurred,” “Direct input request,” “Not available,” “Waste of stars,” “Lack of function,” “Not enough,” “Stuffy,” “Lack of exercise,” and so on. Fourth, as a result of structural equivalence analysis, four clusters appeared: cluster 1 (negative function), cluster 2 (negative emotion), cluster 3 (positive function), and cluster 4 (positive emotion). CONCLUSIONS It is necessary to respond quickly in order to reflect on the users’ reviews, and active efforts are required to improve the program quality so that users can use it conveniently.

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