본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

병원 리뷰 사이트에 나타난 정보 탐색: 조직-공중 대화적 커뮤니케이션 이론과 기계학습의 결합

Exploring Reviews of Healthcare Providers in Online Review Site: Based on the Organization-Public Dialogic Communication Theory and Machine Learning Method

1

조회

0

다운로드

2

인용

0

참고문헌

키워드

주제분류신문방송학

초록

연구목적 온라인 병원 리뷰 사이트에 나타난 조직-공중 대화적 커뮤니케이션 변수를 추출하여, 의료 서비스 소비자의 의사평가에 미치는 영향을 수치화하고, 효과적인 조직-공중의 관계성 측면에서 온라인 커뮤니케이션 전략을 수립하는 데 그 목적이 있다. 연구방법 의료 소비자들이 의사와 병원에 느끼는 대화적 커뮤니케이션의 정도가 의사/병원 평가에 미치는 영향을 수량화하기 위하여 미국 온라인 병원 리뷰 사이트인 바이탈스닷컴(vitals.com)을 이용하였다. 파이썬(Phyton) API를 이용하여 2023년 9월 1일부터 9월 8일까지 일주일간 전문, 전공 분야와 병원의 위치에 상관없이 무작위로 7,218 명의 의사를 먼저 추출하고, 각각의 의사에 대한 12,945개의 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 수집된 소셜 빅 데이터를 다양한 방식의 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning) 기법들을 결합하여변수들을 추출하고, 변수들의 효과를 추정하였다. 연구결과 종합 별점을 종속변수로 하고 의사의 특성들(경험, 언어의 수, 전문분야, 전공분야, 자격증 수, 진료 태도)과 병원의 특성(취급하는 보험의 수, 대기시간, 진료의 신속성, 직원의 친절도, 별점과 리뷰 개수), 그리고 리뷰 내용의 특성(리뷰에 사용된 단어 수, 리뷰의 정서)을 모두 통제하였을 때, 최소 자승법(Ordinary Least Squares, OLS)으로 추정된 회귀분석 결과 대화적 커뮤니케이션은 종합 별점에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 더욱 중요하게 상호작용을 살펴본 결과, 대화적 커뮤니케이션은 진료의 신속성, 진료 태도, 직원의 친절도가 부정적으로 평가되는 병원 및 의사의 경험이 낮은 경우 그 효과가 더 컸다. 결론 및 함의 본 연구는 지금까지 알려진바 가장 많은 샘플(1만 3천여 개)을 사용하여 조직-공중 대화적 커뮤니케이션의 효과를온라인 정보 탐색과 보건 커뮤니케이션 맥락에서 최신 기법으로 재확인하였다. 둘째, 접근성-진단성 모델을 기반으로 의료 소비자들의 의사결정에 영향을 미치는 역할을 밝혀냈다. 셋째로, 기계학습 방법론을 도입하여 기존의자기 보고 형식에서 벗어나 자동화된 방법에 따라 리뷰가 조직-공중 대화적 커뮤니케이션과 관련이 있는 리뷰인지아닌지를 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 또한 PR 실무자의 입장에서 조직-공중 대화적 커뮤니케이션의 중요성을 확인하고, 때로는 직원의 친절도, 전문 분야의 수, 자격증의 수 같은 병원/의사의 특징보다 커뮤니케이션적측면이 소비자들의 병원/의사 판단에 더 큰 영향을 미친다는 점을 제안한다.

Abstract

Objectives The objective of this study is to identify and analyze the communication variables between organizations and the public as demonstrated on online hospital review sites. By quantifying the impact of these variables on consumer opinion evaluation, the study aims to establish an effective online communication strategy for organization-public relations. Methods To measure the effect of communication between consumers and doctors/hospitals on their evaluation, we utilized vitals.com, an online hospital review site in the US. From September 1 to September 8, 2023, we gathered 12,945 reviews for a total of 7,218 doctors from different specialties and hospital locations. By employing a combination of supervised and unsupervised learning techniques, we extracted variables from the collected social big data and estimated their effects. Results When considering the total rating as the dependent variable and controlling for factors such as doctors’ characteristics (experience, number of languages, specialties, detailed fields, number of certificates, treatment attitudes), hospital characteristics (number of insurance, waiting times, speed of treatment, employee kindness, number of ratings and reviews), and review content characteristics (number of words used in the review, sentiment of the review), it was found that dialogic communication had a positive impact on the total rating. Furthermore, it was noted that dialogic communication was particularly effective in cases where hospitals and doctors had less experience with negative evaluations related to treatment speed, treatment attitude, and employee kindness. Conclusions This study confirmed the effectiveness of organization-public dialogic communication in the realm of online information search and health communication. It employed the latest techniques and included the largest sample size to date, with a total of 13,000 participants. Additionally, the study unveiled the role of organization-public dialogic communication in influencing the decision-making process of medical consumers, based on the accessibility-diagnosis model. Furthermore, the study utilized machine learning methodology to develop an algorithm that can automatically determine whether reviews are related to organization-public dialogic communication, rather than relying on self-report data. These findings emphasize the importance of organization-public dialogic communication from the perspective of PR practitioners. It suggests that communication aspects sometimes carry more weight in consumers’ judgments of hospitals/doctors than characteristics such as employee kindness, number of specialties, and number of certificates.

참고문헌 (77)

  1. 김계표, "치과병⋅의원 내원 고객의 불만족요인과 불만 대응방법에 관한 연구", Journal of Korean Society of Oral Health Science, 2, pp.28~34 (2017)
  2. 김민정, "의사의 커뮤니케이션 스타일에 영향을미치는 요인 연구 : 개인적 특성과 환자 중심적 성향을 중심으로", 한국언론학보, 53(3), pp.146~141 (2009)
  3. 김민정, "의사-환자 관계에서 ‘환자가 의사를 신뢰한다’의 의미 고찰", 한국콘텐츠학회 논문지, 17(6), pp.415~423 (2017)
  4. 김귀옥, "지자체 소셜미디어의 대화커뮤니케이션 특성과 공중 커뮤니케이션 행동이 조직-공중관계성에 미치는 영향 : 페이스북과트위터를 중심으로", 홍보학 연구, 20(1), pp.138~174 (2016)
  5. 김대욱, "1988 년부터 2012 년까지의 한국 광고홍보학 연구경향 분석: 언어네트워크 분석을 이용한 시기별 비교를 중심으로", 광고학연구, 24(6), pp.95~120 (2012)
  6. 김수연, "한국 광고홍보학 연구경향 언어 네트워크 분석 : <광고연구>, <광고학연구>, <홍보학연구>, <한국광고홍보학보>에 게재된 논문의 핵심어를 중심으로", 한국광고홍보학보, 15(1), pp.59~85 (2013)
  7. 김지윤, "정부-공중 관계성에 대한 정부관계자, 청년, 시니어 간 인식 차이 비교 상호지향성 모델의 적용", 홍보학 연구, 24(4), pp.1~36 (2020)
  8. 김학신, "정부-공중관계와 공동체 의식을 통한 보훈 정책 평가와 실천", 홍보학 연구, 25(4), pp.57~81 (2021)
  9. 김현아, "의사-환자 간 커뮤니케이션 유형이 병원만족도와 병원평판에 미치는 영향 : 병원 서비스 품질 인식 매개효과를중심으로", 광고PR실학연구, 8(3), pp.54~72 (2015)
  10. 문안나, "사회서비스원 정책 보도의 프레임 분석 : 구조적 주제모형(Structural Topic Modeling)과 내용분석(Content Analysis)의보완적 적용", 한국광고홍보학보, 22(4), pp.100~134 (2020)
  11. "의사들 대다수 반대하는 닥터나우⋅강남미인...찬성하는 일부 의사 입장은" (2023)[URL]
  12. 박희자, "구전 커뮤니케이션 유형에 따른 의료서비스 만족도에 관한 연구", Journal of Global Academy of Marketing Science, 6(1), pp.313~337 (2000)
  13. 배지양, "조직-공중 관계성 이론의 우수성 평가 : 한국 조직-공중 관계성 논문을 중심으로", 홍보학 연구, 24(2), pp.52~91 (2020)
  14. 서보경, "지각된 의료진의 전문성과 상호작용성이 신뢰를 통하여 환자의 순응도에 미치는 영향", 서비스경영학회지, 20(4), pp.1~24 (2019)[DOI]
  15. 이시환, "Yelp. com 병원 후기의 유용성평가 요인에 관한 연구", 의료경영학연구, 11(4), pp.1~10 (2017)
  16. "후기 별점 테러 받는 성형외과무엇을 놓치고 있을까?" (2023)[URL]
  17. 안보섭, "웹사이트 대화적 기능이 효율적인 조직공중관계성구축에 미치는 영향", 광고학연구, 19(6), pp.165~194 (2008)
  18. 유선욱, "진정성(authenticity) 효과: 구매행동의도에 대한 조직-공중 관계성과 기업명성의 매개역할을 중심으로", 한국언론학보, (57), pp.6~7 (2013)
  19. 차영란, "인플루언서의 ‘뒷광고’논란 전, 후에 대한 댓글 비교 분석 : LDA 와 Word2vec 을 중심으로", 한국콘텐츠학회논문지, 20(10), pp.119~133 (2020)
  20. 최선영, "메타데이터를 활용한 1960∼2018< 한국언론학보> 논문 분석: 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling) 방법을중심으로", 한국언론학보, 63(4), pp.7~42 (1960)
  21. 최홍림, "PR의 사회적 의미에 관한 고찰과 이상적 대안", 한국광고홍보학보, 11(2), pp.71~99 (2009)
  22. 하진홍, "지방자치단체와 시민 간에 형성된 관계성(요인 및 유형)이 공공 PR 효과에 미치는영향 : 대구광역시청 사례를 중심으로", PR 연구, 27(1), pp.131~151 (2023)
  23. 한광석, "온라인 사용후기가 접근성과 진단성 및 구매의도에 미치는 영향 : 연구 사용후기의 방향성 및 사전지식에 따른 차이", 광고연구, 88, pp.273~304 (2011)
  24. Aaker, J. L., "Accessibility or diagnosticity? Disentangling the influence of culture on persuasion processes and attitudes", Journal of Consumer Research, 26(4), pp.340~357 (2000)
  25. Ahluwalia, R., "The effects of extensions on the family brand name : An accessibility-diagnosticity perspective", Journal of Consumer Research, 27(3), pp.371~381 (2000)
  26. Ahn, J., "Website interactivity and processing : Menu customization and sense of agency are keys to better interaction design", International Journal of Human-Computer Studies, 147, pp.102581~ (2021)
  27. Ahn, J., "Understanding public engagement on twitter using topic modeling : The 2019 Ridgecrest earthquake case", International Journal of Information Management Data Insights, 1(2), pp.100033~ (2021)
  28. Ahn, J., "No regrets when it comes to your health : Anticipated regret, subjective norms, information insufficiency and intent to seek health information from multiple sources", Health Communication, 35(10), pp.1295~1302 (2020)
  29. Altonji, J. G., "Selection on observed and unobserved variables : Assessing the effectiveness of Catholic schools", Journal of Political Economy, 113(1), pp.151~184 (2005)
  30. Bishop, C., "Pattern recognition and machine learning" (2006), Springer
  31. Botan, C. H., "Ethics in strategic communication campaigns : The case for a new approach to public relations", Journal of Business Communication, 34(2), pp.188~202 (1997)
  32. Bruning, S. D., "Using dialogue to build organization–public relationships, engage publics, and positively affect organizational outcomes", Public Relations Review, 34(1), pp.25~31 (2008)
  33. Chen, T., "Xgboost: A scalable tree boosting system", Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining, pp.785~794 (2016)
  34. Chen, Z. F., "Effective social media communication for startups in China : Antecedents and outcomes of organization–public dialogic communication", New Media & Society, 25(12), pp.3613~3640 (2023)
  35. Feldman, J. M., "Self-generated validity and other effects of measurement on belief, attitude, intention, and behavior", Journal of Applied Psychology, 73(3), pp.421~435 (1988)
  36. Grunig, J. E., "Handbook of Public Relations", pp.11~32 (2001), Sage
  37. Hair, J. F., "Partial least squares structural equation modeling(PLS-SEM)", European Business Review, 26(2), pp.106~121 (2014)
  38. Hair, J. F., "An assessment of the use of partial least squares structural equation modeling in marketing research", Journal of the Academy of Marketing Science, 40(3), pp.414~433 (2012)
  39. Hassan, M., "When bulldozers loom : informal property rights and marketing practice innovation among emerging market microentrepreneurs", Marketing Science, 42(1), pp.137~165 (2023)
  40. Herr, P. M., "Effects of word-of-mouth and product-attribute Information on persuasion : An accessibilitydiagnosticity perspective", Journal of Consumer Research, 17(4), pp.454~462 (1991)
  41. Higgins, E. T., "Social psychology:Handbook of basic principles", pp.133~168 (1996)
  42. Hutto, C., "Vader: A parsimonious rule-based model for sentiment analysis of social media text", Proceedings of the international AAAI conference on web and social media, 8(1), pp.216~225 (2014)
  43. Irwin, J. R., "Misleading heuristics and moderated multiple regression models", Journal of Marketing Research, 38(1), pp.100~109 (2001)
  44. Jo, S., "The effect of web characteristics on relationship building", Journal of Public Relations Research, 15(3), pp.199~223 (2003)
  45. Kang, M., "A tsstt oaf a Dual Model of Positive and Negative EORs : Dialogic Employee Communication Perceptions Related to Employee-Organization Relationships and Employee Megaphoning Intentions1", Journal of Public Relations Research, 35(3), pp.182~208 (2023)
  46. Kang, M., "Exploring trust and distrust as conceptually and empirically distinct constructs: Association with symmetrical communication and public engagement across four pairings of trust and distrust", Journal of Public Relations Research, 29(2-3), pp.114~135 (2017)
  47. Kang, M., "From concerned citizens to activists: a case study of 2015 South Korean MERS outbreak and the role of dialogic government communication and citizens’ emotions on public activism", Journal of Public Relations Research, pp.1~28 (2015)
  48. Kent, M. L., "Building dialogic relationship through the world with web", Public Relations Review, 28(1), pp.32~37 (1998)
  49. Kent, M. L., "Toward a dialogic theory of public relations", Public Relations Review, 28(1), pp.21~37 (2002)
  50. Kim, K. H., "“We care about how you dialogue with your employees:” The effects of bottom-up CSR through the lens of dialogic communication", Journal of Public Relations Research (2023)
  51. King, R. A., "What we know and don’t know about online word-of-mouth : A review and synthesis of the literature", Journal of Interactive Marketing, 28(3), pp.167~183 (2014)
  52. Lee, H., "Testing the impact of message interactivity on relationship management and organizational reputation", Journal of public relations research, 25(2), pp.188~206 (2013)
  53. Lei, X., "Rating prediction based on social sentiment from textual reviews", IEEE Transactions on Multimedia, 18(9), pp.1910~1921 (2016)
  54. Lim, J. S., "How perceptions of dialogic communication and authenticity of CSR communication lead to trust and brand loyalty through online brand community engagement intention", Journal of Public Relations Research, pp.1~25 (2023)
  55. López, M., "eWOM as source of influence : the impact of participation in eWOM and perceived source trustworthiness on decision making", Journal of Interactive Advertising, 14(2), pp.86~97 (2014)
  56. Lynch, J. G., Jr, "Accessibility-diagnosticity and the multiple pathway anchoring and adjustment model", Journal of Consumer Research, 33(1), pp.25~27 (2006)
  57. Lynch, J. G., Jr, "Choices from sets including remembered brands : Use of recalled attributes and prior overall evaluations", Journal of Consumer Research, 15(2), pp.169~184 (1988)
  58. Manzoor, F., "Patient satisfaction with health care services; an application of physician’s behavior as a moderator", International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(18), pp.3318~ (2019)
  59. Mark, E. J., "The ratings game : Demographic and practice factors affecting Yelp ratings of plastic surgeons", Plastic and Reconstrtive Surgery, 152(2), pp.463~471 (2023)
  60. Oh, J., "Interactivity as a double-edged sword : Parsing out the effects of modality interactivity on anti-smoking message processing and persuasion", Journalism & Mass Communication Quarterly, 96(4), pp.1099~1119 (2019)
  61. Oster, E., "Unobservable selection and coefficient stability : Theory and evidence", Journal of Business & Economic Statistics, 37(2), pp.187~204 (2019)
  62. Park, Y. E., "When crowdsourcing in CSR leads to dialogic communication : The effects of trust and distrust", Public Relations Review, 46(1), pp.101867~ (2020)
  63. Park, Y. E., "A good company gone bad : An examination of corporate social responsibility agenda-building in times of corporate crisis using machine learning techniques", Journal of Communication Management, 23(1), pp.31~51 (2019)
  64. Pearson, R., "Public relations theory", pp.111~131 (1989), Lawrence Erlbaum
  65. Qubain, L., "Analysis of negative reviews of orthopedic oncology surgeons: An investigation of reviews froms Healthgrades, Vitals, and Google", Sarcoma, pp.1~9 (2022)
  66. Ranard, B. L., "Yelp Reviews Of Hospital Care Can Supplement And Inform Traditional Surveys Of The Patient Experience Of Care", Health affairs(Project Hope), 35(4), pp.697~705 (2016)[DOI]
  67. Sarstedt, M., "Estimation issues with PLS and CBSEM: Where the bias lies!", Journal of Business Research, 69(10), pp.3998~4010 (2016)
  68. Son, H., "Predicting user engagement with textual, visual, and social media features for online travel agencies’Instagram post: evidence from machine learning", Current Issues in Tourism, pp.1~15 (2023)
  69. Son, H., "From the black box to the glass box : Using unsupervised and supervised learning processes to predict user engagement for the airline companies", International Journal of Information Management Data Insights, 3(2), pp.100181~ (2023)
  70. Spiller, S. A., "Spotlights, floodlights, and the magic number zero : Simple effects tests in moderated regression", Journal of Marketing Research, 50(2), pp.277~288 (2013)
  71. Standing, C., "Exploring emotional expressions in e-word-ofmouth from online communities", Information Processing & Management, 52(5), pp.721~732 (2016)
  72. Taylor, M., "Dialogic engagement : clarifying foundational concepts", Journal of Public Relations Research, 26(5), pp.384~398 (2014)
  73. "Online reviews most important factor in choosing a doctor: Survey" (2021)[URL]
  74. Tao, W., "How dialogic vaccine communication in the workplace facilitates employee advocacy for COVID-19 vaccine uptake", Journal of Public Relations Research, 35(1), pp.17~36 (2023)
  75. "FAQ" (2024)[URL]
  76. Yang, S. -U., "A study on dialogic communication, trust, and distrust : Testing a scale for measuring organization–public dialogic communication(OPDC)", Journal of Public Relations Research, 27(2), pp.175~192 (2015)
  77. Yeo, S., "Communicating effectively with foreign publics during COVID-19: A hierarchy of effects model of OPDC, NREC, RADIO, and positive megaphoning", PR 연구, 27(2), pp.1~25 (2023)

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (7건)