Background: The publicness concept in healthcare has been built to its social consensus relying on historical context, with the result that the meaning of publicness has a great diversity and heterogeneous nature in Korea. Thus it needs to be addressed to clarify the meaning and boundary of the publ...
Background: The publicness concept in healthcare has been built to its social consensus relying on historical context, with the result that the meaning of publicness has a great diversity and heterogeneous nature in Korea. Thus it needs to be addressed to clarify the meaning and boundary of the publicness concept in healthcare, so as to discuss its social implication. Methods: In order to investigate whether or how the publicness concept is used in healthcare, we conducted a text network analysis in 779 news articles from 8 Korean daily newspapers over a recent 5-year period. Results: The publicness concept was closely related to medicine and medical institution, and formed a conceptual network with public health, medicine, welfare, patient, government, Jin-ju city, and health. Keywords relating publicness tended to be similar between four major newspapers; however, the association with Jin-ju city, government, and society was noticeable in Kyunghyang Shinmun and Hankyoreh, and so was patient and service in Dong-A Ilbo. Conclusion: Publicness and medicine was closely associated, and government seemed to remain as a main actor for public interest. Publicness was related with a variety of actors and values, with its expanded boundary. The different contexts of publicness by newspapers might reflect each ideological inclination. The textual importance of publicness was relatively low in part, which suggests that publicness was used in a loose sense or as a routine.
Background: The publicness concept in healthcare has been built to its social consensus relying on historical context, with the result that the meaning of publicness has a great diversity and heterogeneous nature in Korea. Thus it needs to be addressed to clarify the meaning and boundary of the publicness concept in healthcare, so as to discuss its social implication. Methods: In order to investigate whether or how the publicness concept is used in healthcare, we conducted a text network analysis in 779 news articles from 8 Korean daily newspapers over a recent 5-year period. Results: The publicness concept was closely related to medicine and medical institution, and formed a conceptual network with public health, medicine, welfare, patient, government, Jin-ju city, and health. Keywords relating publicness tended to be similar between four major newspapers; however, the association with Jin-ju city, government, and society was noticeable in Kyunghyang Shinmun and Hankyoreh, and so was patient and service in Dong-A Ilbo. Conclusion: Publicness and medicine was closely associated, and government seemed to remain as a main actor for public interest. Publicness was related with a variety of actors and values, with its expanded boundary. The different contexts of publicness by newspapers might reflect each ideological inclination. The textual importance of publicness was relatively low in part, which suggests that publicness was used in a loose sense or as a routine.
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문제 정의
그의 연구는 3년간 발행된 주요 일간지의 사설을 대상으로 ‘의료민영화 및 영리병원’에 관한 내용을 선별 후 분석하였으며, 주제 개념을 파악한 후 연결 중심성 분석을 통하여 주제와 관련된 논란의 핵심이 무엇인지 파악하고자 하였다.
본 연구는 한국 사회에서 보건의료와 관련된 공공성의 의미가 2010년 이후 최근 5년간 대표적 매스미디어인 신문보도에서 어떻게 사용되었는지 알아보고자 한다. 먼저 공공성에 대한 언어 혹은 개념 네트워크를 파악하고, 그 결과를 통해 공공성의 의미, 경계, 이질성과 변동을 추정하며, 보건의료 영역에서 본 결과가 함의하는 바를 논의할 것이다.
본 연구에서 사용하고자 하는 텍스트 네트워크 분석 역시 텍스트 분석방법의 하나로서 개념 간의 관계를 연결망의 추출을 통해 구조화하여 텍스트 내 행간의 의미를 파악하고 중심적인 의미를 도출할 수 있다는 특징이 있다[21]. 본 연구에서는 대상 텍스트 내에서 보건의료와 관련된 공공성 개념의 출현 빈도, 네트워크 내 중요도, 타 개념과의 연결관계 등의 텍스트 네트워크 분석을 통하여 보건의료 영역에서 공공성 개념의 다양한 의미와 이질성을 체계적으로 파악하고 그 함의를 논하고자 한다.
본 연구에서는 텍스트 네트워크 분석을 통하여 최근 5년간(2010-2014) 보건의료 관련 신문기사에서 공공 혹은 공공성 개념의 맥락과 의미를 탐색하였다. 공공과 의료 혹은 공공과 의료기관의 조합이 가장 자주 등장하여 의료가 공공과 관련된 핵심 개념임을 알 수 있었으며, 정부는 여전히 보건의료 공공성의 유효한 주체로 파악되었다.
개념(노드)의 설정에는 확증적(confirmatory) 방법과 탐색적(exploratory) 방법을 활용할 수 있으며, 확증적 방법은 연구하고자 하는 주제에 대한 기존의 이론에 따라 연역적으로 대상 개념을 설정하는 것이다[19]. 이에 비해 본 연구에서는 탐색적 방법을 활용하여 귀납적으로 대상 개념을 설정하고자 하였으며, 이는 우리 사회에서 보건의료 분야 관련 공공성의 언어 네트워크에 대한 기존의 이론이 확실하지 않아 새로운 언어 네트워크를 귀납적으로 파악하려 하였기 때문이다. 또한 정해진 텍스트의 범위 안에 둘 이상의 개념이 높은 빈도로 함께 출현할 경우 해당 개념이 텍스트 내 서로 밀접히 연결되어 있을 가능성이 높으므로 개념 간 연결의 측정을 위해서는 기본적으로 개념의 공출현(co-occurrence) 행렬로 대변되는 근접성(proximity) 정보를 이용하여야 한다.
가설 설정
최종적으로는 얻어진 공출현 매트릭스를 오픈 소스의 네트워크 분석 소프트웨어인 Ucinet에 투입하여 색인어 네트워크의 연결 중심성 분석을 시행하여 연결 중심성 지수를 산출하였으며, 이를 기반으로 네트워크 지도(metric multi-dimensional scaling network map)를 작성하였다. 본 연구에서는 공출현 빈도를 개념 간 연결관계로 정의하였으므로 개념 관계의 방향성은 고려하지 않았다.
공출현 행렬을 기반으로 분석할 수 있는 언어 네트워크의 주요 지표들에는 네트워크의 크기 및 밀도, 집중도(centralization), 중심성(centrality) 등이 있으며, 이 중 중심성은 해당 개념이 전체 언어 네트워크의 중심에 위치하는 정도를 표현한 것으로서 네트워크 내 개념의 중요도를 의미하나, 중심성 분석의 종류에 따라 다양한 관점에서 네트워크 내의 중요도가 평가될 수 있다. 자주 사용되는 중심성 분석으로는 연결 중심성(degree centrality), 근접 중심성, 매개 중심성 분석이 있으며, 본 연구에서 사용한 연결 중심성은 한 개념에 연결된 다른 개념의 수가 많을수록 네트워크 내 중요도가 높다는 가정하에 해당 개념에 연결된 개념의 개수를 측정하는 지표이다. 그 외 근접 중심성 분석은 타 개념과 연결되는 거리가 짧을수록 개념의 중요도가 높아진다는 가정하에 한 개념에서 복수의 다른 개념에 연결되는 최소 거리의 역수를 산출하는 것이며, 매개 중심성 분석은 개념 간 연결관계에서 중재 역할을 하는 개념이 중요도가 높다는 가정하에 한 개념이 타 개념들 간의 연결경로 상에 위치하는 빈도를 산출한다[22,24].
제안 방법
kr)에서 전국종합일간신문의 뉴스기사를 수집하였으며, 검색 알고리즘의 일치를 위하여 본 데이터베이스 시스템에서 제공하는 신문사만 대상으로 하였다. 검색은 되도록 많은 기사가 포함되도록 보건, 의료, 공공을 동시검색어로 하여 수집한 후 추후 스크리닝을 통해 중복 기사인 경우와 해당 기사가 아닌 경우를 제거하였다. 검색기간은 2010년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지 최근 5년간을 포함하였으며, 이는 한국의 보건의료 분야에서 사용되는 공공성의 의미에 대한 논의가 주로 2000-2010년 사이에 이루어진 점을 고려하여[5-9,11,13,14], 본 분석을 통하여 얻은 결과와 기존 문헌과의 비교를 염두에 두었기 때문이다.
본 연구는 한국 사회에서 보건의료와 관련된 공공성의 의미가 2010년 이후 최근 5년간 대표적 매스미디어인 신문보도에서 어떻게 사용되었는지 알아보고자 한다. 먼저 공공성에 대한 언어 혹은 개념 네트워크를 파악하고, 그 결과를 통해 공공성의 의미, 경계, 이질성과 변동을 추정하며, 보건의료 영역에서 본 결과가 함의하는 바를 논의할 것이다. 본 연구의 연구질문은 다음과 같다.
색인어 목록의 작성기준은 문헌상 일관되지 않고[24,27,32] 목록 선정에 다소 주관적인 요인이 개입할 여지가 있었으나[19], 50위 이하의 색인어 목록에서는 상대적으로 텍스트의 내용과 타 색인어와 구체적인 관련성을 추정하기 어려운 일반적인 색인어들(분야, 일, 사람, 상황, 방안, 관리 등)의 빈도가 증가하였으므로 분석의 용이성과 가시성을 위해 임의로 50개로 제한하였다. 선정된 색인어 목록은 KrKwic 소프트웨어의 일부인 KrText 프로그램에 투입하여 각 색인어가 함께 출현한 빈도를 분석한 공출현 행렬(색인어 대 색인어의 동시출현 빈도의 대칭형 행렬)을 산출하였다. 최종적으로는 얻어진 공출현 매트릭스를 오픈 소스의 네트워크 분석 소프트웨어인 Ucinet에 투입하여 색인어 네트워크의 연결 중심성 분석을 시행하여 연결 중심성 지수를 산출하였으며, 이를 기반으로 네트워크 지도(metric multi-dimensional scaling network map)를 작성하였다.
한편 Kim 등[26]의 연구는 연명치료를 받고 있는 말기환자에 대한 심폐소생술 금지(do-not-resuscitate)의 결정에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 국내 학술지와 학위논문의 초록 32편을 대상으로 텍스트 네트워크 분석을 시행한 것이다. 이는 비교적 짧고 적은 양의 텍스트를 대상으로 하였으나, 연관어 분석을 통하여 심폐소생술 금지를 결정하는 주체의 다양성과 영향력을 추정하고, 주변 보건의료 인력 간 의사소통의 필요성을 제시하였다. Kim [27]의 연구는 장문의 텍스트 자료를 대상으로 하였지만 연관어 도출을 통해 텍스트의 내용을 추정하였다는 점에서 Kim 등[26]의 연구와 유사점이 있다.
해당 색인어의 목록은 출현 빈도 순으로 나열되었으며, 목록 중 텍스트의 내용과 구체적인 관련성이 적거나 내용의 의미에 영향이 없는 일반적이고 중립적인 단어들(곳, 때, 이날, 가운데, 내용등) 혹은 아직 제거되지 않은 불용어를 제외하는 과정을 반복적으로 시행하였다. 이후 네트워크 분석을 위한 개념의 탐색적 접근을 위해 가장 빈번하게 사용된 상위 50개 색인어들의 목록을 작성하였다. 색인어 목록의 작성기준은 문헌상 일관되지 않고[24,27,32] 목록 선정에 다소 주관적인 요인이 개입할 여지가 있었으나[19], 50위 이하의 색인어 목록에서는 상대적으로 텍스트의 내용과 타 색인어와 구체적인 관련성을 추정하기 어려운 일반적인 색인어들(분야, 일, 사람, 상황, 방안, 관리 등)의 빈도가 증가하였으므로 분석의 용이성과 가시성을 위해 임의로 50개로 제한하였다.
또한 정해진 텍스트의 범위 안에 둘 이상의 개념이 높은 빈도로 함께 출현할 경우 해당 개념이 텍스트 내 서로 밀접히 연결되어 있을 가능성이 높으므로 개념 간 연결의 측정을 위해서는 기본적으로 개념의 공출현(co-occurrence) 행렬로 대변되는 근접성(proximity) 정보를 이용하여야 한다. 즉, 각 개념의 동시출현 빈도를 나타내는 개념 대 개념의 대칭형 행렬을 작성하여 이를 네트워크 구조 파악을 위한 중심성 분석에 투입하게 된다.
선정된 색인어 목록은 KrKwic 소프트웨어의 일부인 KrText 프로그램에 투입하여 각 색인어가 함께 출현한 빈도를 분석한 공출현 행렬(색인어 대 색인어의 동시출현 빈도의 대칭형 행렬)을 산출하였다. 최종적으로는 얻어진 공출현 매트릭스를 오픈 소스의 네트워크 분석 소프트웨어인 Ucinet에 투입하여 색인어 네트워크의 연결 중심성 분석을 시행하여 연결 중심성 지수를 산출하였으며, 이를 기반으로 네트워크 지도(metric multi-dimensional scaling network map)를 작성하였다. 본 연구에서는 공출현 빈도를 개념 간 연결관계로 정의하였으므로 개념 관계의 방향성은 고려하지 않았다.
키워드의 검색결과로 얻어진 기사를 수집하기 위해 먼저 해당 기사의 인터넷 네트워크 상위치를 나타내는 uniform resource locator(URL)을 차례대로 방문하는 웹 크롤링(crawling) 혹은 스크래핑(scraping)을 시행하고, 해당 문서는 태그를 모두 삭제하고 기사 본문만 선별하여 html 문서로 저장하였다. 이 과정에서 일간지명, 기사제목, 분야, 작성날짜, 기자명 등 본문이 아닌 내용은 텍스트에서 제외하였다.
해당 기사의 빈도별 상위 4개사(경향신문, 동아일보, 한겨레, 한국일보)의 기사를 대상으로 색인어의 출현빈도분석결과를 비교하였다. 빈도별 하위 4개사를 분석에서 제외한 이유는 (1) 빈도 순 4개사의 기사가 전체 기사의 70% 이상으로(71.
이후 준비된 텍스트는 한국어 텍스트의 내용분석을 위하여 개발된 KrKwic 소프트웨어[31]를 사용하여 핵심어 파악을 위한 색인어의 출현 빈도분석을 시행하였으며, 그 결과로 얻어진 텍스트 내 출현 색인어는 14,472개였다. 해당 색인어의 목록은 출현 빈도 순으로 나열되었으며, 목록 중 텍스트의 내용과 구체적인 관련성이 적거나 내용의 의미에 영향이 없는 일반적이고 중립적인 단어들(곳, 때, 이날, 가운데, 내용등) 혹은 아직 제거되지 않은 불용어를 제외하는 과정을 반복적으로 시행하였다. 이후 네트워크 분석을 위한 개념의 탐색적 접근을 위해 가장 빈번하게 사용된 상위 50개 색인어들의 목록을 작성하였다.
대상 데이터
검색기간은 2010년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지 최근 5년간을 포함하였으며, 이는 한국의 보건의료 분야에서 사용되는 공공성의 의미에 대한 논의가 주로 2000-2010년 사이에 이루어진 점을 고려하여[5-9,11,13,14], 본 분석을 통하여 얻은 결과와 기존 문헌과의 비교를 염두에 두었기 때문이다. 검색에 포함된 종합일간지는 경향신문, 국민일보, 동아일보, 문화일보, 서울신문, 세계일보, 한겨레, 한국일보의 8개 신문으로 뉴스기사의 종류 중 명단, 사고사망, 통계, 용어해설은 제외하였으며, 검색된 기사는 총 1,439개였다. 한국언론진흥재단에서 제공하는 Korea Integrated News Database System의 전국종합일간신문에는 내일신문과 아시아투데이가 포함되어 있으나, 상기 검색조건과 검색된 기사내용이 불일치하여 제외되었다.
본 연구가 대상으로 하고 있는 보건의료와 건강 관련 신문 보도들도 기사의 프레이밍 방식과 기사에서 제공하는 사고의 틀과 구도를 통해 대중의 사회적 인식을 반영하며, 다시 해당 이슈와 그 심각성에 대한 독자의 이해수준에 의식적 혹은 무의식적으로 작용하는 것이므로[29,30], 이를 통해 우리 사회에서 보건의료 영역의 공공성이 어떤 의미로 사용되고 인식되는지 파악할 수 있는 유용한 텍스트 자료로 판단하였다. 본 연구를 위해 한국언론진흥재단의 신문 데이터베이스 시스템인 Korea Integrated News Database System(www.kinds.or.kr)에서 전국종합일간신문의 뉴스기사를 수집하였으며, 검색 알고리즘의 일치를 위하여 본 데이터베이스 시스템에서 제공하는 신문사만 대상으로 하였다. 검색은 되도록 많은 기사가 포함되도록 보건, 의료, 공공을 동시검색어로 하여 수집한 후 추후 스크리닝을 통해 중복 기사인 경우와 해당 기사가 아닌 경우를 제거하였다.
이후 검색된 기사의 내용은 모두 스크리닝하여 보건 혹은 의료 분야에 관한 기사이면서 공공이라는 주제어를 반드시 포함하도록 하였으며, 공공이라는 주제어가 등장하지만 보건이나 의료와 의미상 관계없이 사용된 경우 제외하였다. 이러한 과정을 거쳐 최종적으로 선택된 기사는 총 779개로, 한겨레 199개, 경향신문 157개, 동아일보 108개, 한국일보 93개, 문화일보 69개, 국민일보 59개, 서울신문 54개, 세계일보 40개를 포함하였다(Table 1).
텍스트 저장 후 모든 기사를 스크리닝하여 이 과정에서 보건 혹은 의료 분야에 관한 기사가 공공이라는 주제어와 연관되어 사용되지 않은 경우는 제외하였다. 최종적으로 선택된 대상 텍스트는 오픈 소스의 한국어 형태소 분석기인 mecab-ko-dic(https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko-dic)을 이용하여 검색 색인어 중 관사, 전치사, 조사 등 의미에 있어 큰 역할을 하지 않는 불용어(stopword)를 제거하는 텍스트의 전처리과정을 거쳤다. 이후 준비된 텍스트는 한국어 텍스트의 내용분석을 위하여 개발된 KrKwic 소프트웨어[31]를 사용하여 핵심어 파악을 위한 색인어의 출현 빈도분석을 시행하였으며, 그 결과로 얻어진 텍스트 내 출현 색인어는 14,472개였다.
데이터처리
org/eunjeon/mecab-ko-dic)을 이용하여 검색 색인어 중 관사, 전치사, 조사 등 의미에 있어 큰 역할을 하지 않는 불용어(stopword)를 제거하는 텍스트의 전처리과정을 거쳤다. 이후 준비된 텍스트는 한국어 텍스트의 내용분석을 위하여 개발된 KrKwic 소프트웨어[31]를 사용하여 핵심어 파악을 위한 색인어의 출현 빈도분석을 시행하였으며, 그 결과로 얻어진 텍스트 내 출현 색인어는 14,472개였다. 해당 색인어의 목록은 출현 빈도 순으로 나열되었으며, 목록 중 텍스트의 내용과 구체적인 관련성이 적거나 내용의 의미에 영향이 없는 일반적이고 중립적인 단어들(곳, 때, 이날, 가운데, 내용등) 혹은 아직 제거되지 않은 불용어를 제외하는 과정을 반복적으로 시행하였다.
성능/효과
그 결과 텍스트 내 ‘의료민영화’는 ‘국민’의 ‘건강’과 ‘건강보험’과 밀접하게 연관되어 있었으나 이와 함께 ‘미국’과‘ 한미,’‘Free Trade Agreement (FTA)’등과도 연관되어 있어 해당 이슈에 국민들의 건강권 보장 외에도 한미 FTA 등의 정치경제적 측면이 고려되고 있음을 시사하였다.
그에 비해 역시 높은 연결 중심성(5위)을 보이는 환자는 의료, 의료기관, 암, 치료, 건강, 공공, 건강보험, 서비스, 의사 등과 연관되어 조금 더 미시적이고 개인적인 차원으로 해석할 수 있는 개념들과 연결되었다. 그 외 보건의료의 핵심 가치인 건강과 연결된 색인어들은 의료, 의료기관, 건강보험, 시민, 환자, 서비스, 복지, 공공, 정부, 의료비, 보건의 빈도 순으로 공공, 정부, 보건 등의 포괄적인 개념들보다 의료, 의료기관, 건강보험, 환자, 서비스 등 개별 의료서비스 이용과 관련된 개념들이 건강과의 연관 순위가 더 높았다.
한겨례에서 공공과 연관된 색인어들은 진주, 복지, 사회, 폐업, 건강의 순이었으며, 한국일보에서는 복지, 의사, 진주, 시민, 문제의 순으로 연관되어 있었다. 대체로 4개 신문사에서 공공과 연관된 색인어들이 유사한 경향을 보이지만, 경향신문과 한겨레에서는 진주, 정부, 사회 등 진주 의료원 폐업 관련 혹은 공공 분야의 주체에 관련된 색인어가, 동아일보에서는 환자, 서비스 등의 일반적인 보건의료에 관련된 색인어가 연관되었다.
둘째, 4개 신문사 모두에서 공공에 연관된 색인어들 중 의료와 의료기관이 가장 공출현빈도가 높았으나, 이를 제외하면 신문사별로 공공에 연관된 색인어들에 차이점이 있었다. 복지가 4개 신문사 모두에서 중요한 연관 개념인 반면, 경향신문과 한겨레에서는 진주, 정부, 사회 등의 색인어가, 동아일보에서는 환자, 보건, 서비스 등의 색인어가 특징적으로 공공과 연관되어 있었다.
둘째, 공공이 등장하는 보건의료 관련 기사에서 의료, 의료기관, 보건을 제외하면 복지, 진주, 환자, 정부, 건강, 시민 등의 출현 빈도가 높았고, 동시에 이러한 색인어들은 공공과 연관된 색인어들과 대부분 일치하는 것이었다. 또한 복지, 진주, 환자, 정부, 건강, 시민 등은 의료 및 보건과도 긴밀히 연관된 색인어들로서, 결론적으로는 대상 텍스트에서 공공, 보건, 의료가 복지, 환자, 정부, 진주, 건강, 시민 등의 색인어와 함께 하나의 개념네트워크를 이루고 있다고 보인다.
문맥상으로는 진주의료원의 폐업이 보건의료와 관련된 다양한 개념들과 연결되어 포괄적으로 다루어지기보다는 공공 의료기관의 폐업이라는 사건 기술을 중심으로 다루어졌을 가능성을 시사하고 있다. 둘째, 이외에도 출현빈도에 비해 연결 중심성 지수가 하락한 색인어들은 보건, 의사, 기관, 지역, 지방, 지원, 치료, 운영, 질병, 사업, 서울시, 단체, 산업, 지사, 노조, 조사, 국회 등이다. 개별 의료행위와 관련된 색인어(의사, 치료, 질병 등)와 지역과 관련된 색인어(지역, 지방, 지사, 서울시 등)가 포함되어 있다.
둘째, 공공이 등장하는 보건의료 관련 기사에서 의료, 의료기관, 보건을 제외하면 복지, 진주, 환자, 정부, 건강, 시민 등의 출현 빈도가 높았고, 동시에 이러한 색인어들은 공공과 연관된 색인어들과 대부분 일치하는 것이었다. 또한 복지, 진주, 환자, 정부, 건강, 시민 등은 의료 및 보건과도 긴밀히 연관된 색인어들로서, 결론적으로는 대상 텍스트에서 공공, 보건, 의료가 복지, 환자, 정부, 진주, 건강, 시민 등의 색인어와 함께 하나의 개념네트워크를 이루고 있다고 보인다. 이로써 공공이 진주의료원 폐업기사에 연관 개념으로 등장하고 있음을 다시 확인할 수 있으며, 개념 네트워크를 종합하여 연결하여 보면 진주의료원 혹은 그 외의 의료기관이 관련된 기사에서 정부 혹은 시민이 주체가 되어 환자 혹은 시민을 대상으로 보건, 의료 등을 제공하여 복지, 건강과 같은 보건의료의 목표 가치를 구현하는 것이 공공과 관련되어 있음을 추정할 수 있다.
연결 중심성 지수와 함께 공공, 보건, 의료에 연관된 개념들을 구체적으로 살펴보면 본 연구의 중심어인 공공에 연관된 색인어는 빈도 순으로 의료, 의료기관, 진주, 복지, 환자, 정부, 보건 등이다. 또한 의료는 빈도 순으로 의료기관, 공공, 진주, 환자, 정부, 복지, 건강보험 등과 연관되어 있었으며, 의료기관은 빈도 순으로 의료, 환자, 공공, 건강, 영리, 건강보험, 정부 등과 연관되어 의료에 비해 환자, 건강, 영리 등의 색인어가 더 높은 빈도로 관찰되나 전체적인 연관 개념은 유사하였다. 보건은 연결 중심성 지수 순위는 다소 낮았으나(11위) 의료, 의료기관, 복지, 공공, 정부, 건강, 환자, 진주, 시민 등 연관 색인어가 공공, 의료, 의료기관과 매우 유사하였다.
본 결과를 종합하면 최근 5년간(2010-2014) 보건의료와 관련하여 공공이라는 단어가 언급된 신문 뉴스기사에서는 텍스트 내 다수의 공통적인 색인어가 연관되어 출현하고 있었으나 그 빈도나 연결 중심성에 있어 신문사별로 특징적인 색인어들의 분포를 보였으며, 이를 통해 공공이라는 개념이 텍스트에서 차지하는 중요도, 공공과 연관된 개념 네트워크의 형태, 공공과 연관된 개념의 이질성 등을 파악할 수 있었다. 이에 관한 구체적인 결과와 그 논의를 전체 텍스트의 맥락에서 분석하여 보면 다음과 같다.
부가적으로, 높은 연결 중심성 순위(3위)를 보였던 복지는 빈도 순으로 사회, 국가, 의료, 정책, 시민, 정부, 의료기관, 경제 등의 색인어들과 연관되어 있어 공공의 주체로 볼 수 있는 개념(사회, 국가, 시민, 정부, 의료기관)들과 긴밀히 연결됨을 알 수 있었다. 그에 비해 역시 높은 연결 중심성(5위)을 보이는 환자는 의료, 의료기관, 암, 치료, 건강, 공공, 건강보험, 서비스, 의사 등과 연관되어 조금 더 미시적이고 개인적인 차원으로 해석할 수 있는 개념들과 연결되었다.
해당 기사의 빈도별 상위 4개사(경향신문, 동아일보, 한겨레, 한국일보)의 기사를 대상으로 색인어의 출현빈도분석결과를 비교하였다. 빈도별 하위 4개사를 분석에서 제외한 이유는 (1) 빈도 순 4개사의 기사가 전체 기사의 70% 이상으로(71.5%) 공공성 개념의 다양성을 상당히 포괄할 것으로 판단되었고, (2) 신문사 간 기사내용에 중복된 문장이 많아 색인어 빈도분석과 연결 중심성 분석에서 상위 4개사와 결과가 유사하였으며, (3) 기사의절대 수가적어 특정 주제가 두드러지거나 약화되어 전체 텍스트 분석결과와 일관성이 없었기 때문이다. 상위 4개 신문사의 색인어 빈도분석결과를 보면 전체 분석결과와 마찬가지로 4개사 모두에서 의료와 의료기관의 빈도가 가장 높았다(Table 3).
5%) 공공성 개념의 다양성을 상당히 포괄할 것으로 판단되었고, (2) 신문사 간 기사내용에 중복된 문장이 많아 색인어 빈도분석과 연결 중심성 분석에서 상위 4개사와 결과가 유사하였으며, (3) 기사의절대 수가적어 특정 주제가 두드러지거나 약화되어 전체 텍스트 분석결과와 일관성이 없었기 때문이다. 상위 4개 신문사의 색인어 빈도분석결과를 보면 전체 분석결과와 마찬가지로 4개사 모두에서 의료와 의료기관의 빈도가 가장 높았다(Table 3). 공공은 경향신문과 한겨레에서 5위, 한국일보에서 4위, 동아일보에서 8위였으며, 보건의 경우 동아일보와 한국일보에서는 5위, 경향신문은 9위, 한겨레에서는 10위였다.
신문사별 색인어의 출현빈도와 연결 중심성 지수를 비교하면 진주의료원 폐업사태(진주, 폐업, 경남, 지사 등), 개별 의료행위(의사, 치료, 질병 등), 지역과 관련된 색인어(지역, 지방, 서울시 등)가 출현 빈도에 비해 연결 중심성 지수가 낮고, 포괄적인 보건의료의 틀과 주체와 관련된 색인어(사회, 한국, 제도, 민간, 체계 등)가 출현빈도에 비해 연결 중심성 지수가 높다는 점에서 모든 신문사가 공통적이다. 이를 제외하면 동아일보에서는 정부, 시민, 국가 등 포괄적 주체를 의미하는 색인어의 일부가 오히려 연결 중심성 순위가 하락하였고, 서비스의 연결 중심성 순위는 상승한 것이 특징적이다.
첫째, 공공은 타 신문사에 비해 동아일보에서 가장 출현빈도(8위)와 연결 중심성 순위(12위)가 낮았다. 이는 타 신문사에 비해 동아일보에서 공공이라는 주제어의 빈도도 떨어지지만 사용되는 경우에도 기사에서 다루고자 하는 보건의료 관련 주제에 구체적으로 혹은 직접적으로 연관되지 않고 관행적으로 쓰였을 가능성을 시사한다.
첫째, 보건의료와 관련된 기사에서 공공이라는 개념이 언급된 경우 의료 혹은 의료기관은 텍스트 내 압도적으로 높은 빈도(각 1, 2위)로 출현하였을 뿐 아니라 높은 연결 중심성 지수(각 1, 2위)를 보였고 공공과 긴밀한 연관성(공출현 빈도 순위 각 1, 2위)이 있었다. 이는 의료가 대상 텍스트의 선정에 사용된 검색어이기 때문이기도 하나, 검색어이지만 상대적으로 출현빈도가 낮고(6위) 공공과의 연관성에서도 공출현빈도 순위(7위)가 낮은 보건을 고려할 때 대상 텍스트에서 공공과 연관된 색인어 중 의료가 가장 핵심적인 개념임을 알 수 있다.
출현빈도의 순위에 비해 연결 중심성 지수의 순위에 변동이 있었던 경우를 찾아보면 첫째, 진주, 경남, 폐업, 지사 등 진주의료원 폐업사태와 관련된 색인어들은 출현빈도에 비해 연결 중심성 지수가 낮은 공통점이 있었다. 이는 진주의료원과 관련된 기사들이 많았거나 관련 기사 내 해당 색인어의 빈도가 높았지만, 기사 내에서 이와 연관된 다른 개념들의 수는 적었음을 의미한다.
마지막으로 본 연구에서 사용한 텍스트 네트워크 분석방법에 대한 다음과 같은 논의가 가능하다. 텍스트 네트워크 분석의 일반적인 장점을 활용하여 본 연구에서는 다량의 텍스트를 대상으로 공공성의 다양한 의미를 정량적으로 파악하였으며, 공공성과 관련된 주제 혹은 개념의 전반적인 동향을 알 수 있었다. 특히 출현 색인어의 전체 빈도분석은 개별 텍스트에서 얻은 결과가 아닌 전체 텍스트를 대상으로 하였으므로 문맥과 관계없이 공공성과 관련하여 잦은 빈도로 사용된 색인어들을 도출한 것이다.
또한 공공은 보건, 의료와 함께 복지, 진주, 환자, 정부, 건강, 시민 등으로 구성된 하나의 개념 네트워크를 이루고 있어, 특히 정부 관련 의료기관에 대한 텍스트를 중심으로 공공에는 이전보다 보건의료의 확장된 주체와 대상이 고려되고 있으며, 공공 개념이 건강과 복지 등 보건의료의 목적 가치와 연결됨을 추정하였다. 한편 신문사에 따라 공공 개념은 정부, 사회 등 공공 분야의 주체에 연관되기도 하고 환자, 서비스 등 개별적 의료서비스와 연관되기도 하여 그 사용이 신문사별로 이질적임을 확인하였다. 한편 신문사의 이념적 성향과는 관계없이 일부에서는 공공이 텍스트에서 차지하는 중요도가 상대적으로 낮았으며, 이는 공공의 개념이 텍스트 내에서 구체화되지 않은 의미로 혹은 관행적으로 사용되었음을 시사한다.
후속연구
따라서 많은 양의 텍스트 자료를 기반으로 공공성 개념에 대한 정량적 분석이 이루어져야 할 필요가 있으며, 이를 위해 텍스트 네트워크 분석을 활용하여 주제 혹은 개념의 동향 파악이 가능할 것으로 기대한다. 공공성과 연관된 개념의 관계성 분석에서 논리적 연결고리가 명확히 검증되지는 못할 것이나, 대략적인 개념의관계지도를 작성해봄으로써 향후추가 분석을 위한 가설을 설정하는데 도움이 될 것이다.
따라서 이는 개별 텍스트 내에서 명시되지 않았더라도 전체 보건의료 기사의 흐름에서 주요하게 사용되는 개념들이며, 텍스트 네트워크 분석에서 얻을 수 있는 내재(latent)적 의미에 해당할 것이다. 그러나 연관어 분석과 연결 중심성 분석을 통한 분석으로도 공공성을 포함하는 문맥의 파악은 추정에 불과하며, 공공성 개념의 다양성과 범위를 더욱 명확히 하기 위해서는 구체적인 문맥에 대한 추가 분석이 필요하다.
본 연구에서 파악하고자 하는 보건의료 분야의 공공 혹은 공공성 개념은 주체, 내용, 절차적 공공성의 여러 측면을 포함하고 있고, 맥락에 따라 다양한 의미로 사용될 가능성이 높다. 따라서 많은 양의 텍스트 자료를 기반으로 공공성 개념에 대한 정량적 분석이 이루어져야 할 필요가 있으며, 이를 위해 텍스트 네트워크 분석을 활용하여 주제 혹은 개념의 동향 파악이 가능할 것으로 기대한다. 공공성과 연관된 개념의 관계성 분석에서 논리적 연결고리가 명확히 검증되지는 못할 것이나, 대략적인 개념의관계지도를 작성해봄으로써 향후추가 분석을 위한 가설을 설정하는데 도움이 될 것이다.
이는 일차적으로 공공성 개념의 변화 양상과 그 경계부를 추정하는 것이며, 최종적으로는 보건의료 분야의 공공성에 대해 사회가 어떠한 수준의 합의를 이루고 있는지 그 근거를 마련하는 기본작업이다. 또한 이는 구체적으로 공공성이 어떤 맥락에서 어떤 의미로 사용되는지에 대한 실증적 근거를 탐색하는 초기 과정이므로 공공성 개념이 지닌 다양성과 이질성을 상세히 드러내어 오히려 그 모호함을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 그동안 다양한 분야에서 공공성의 개념을 명확히 하기 위한 연구들이 수행되어 왔으나, 개념의 정립을 위해 보건의료 영역에서 사용되는 공공성 개념의 다양성과 이질성의 단면을 체계적으로 밝힌 연구는 많지 않았다.
한편 신문사의 이념적 성향과는 관계없이 일부에서는 공공이 텍스트에서 차지하는 중요도가 상대적으로 낮았으며, 이는 공공의 개념이 텍스트 내에서 구체화되지 않은 의미로 혹은 관행적으로 사용되었음을 시사한다. 본 연구는 다량의 신문기사 텍스트 분석을 통하여 공공성의 의미와 다양성의 범위를 추정하였으나 이러한 결과는 텍스트 네트워크 분석 내에서는 실질적인 검증이 어려우며, 향후 대상의 질적 내용분석과 같은 추가 연구를 통하여 그 논리적 연결성과 맥락을 확인할수 있을 것이다.
그러나 핵심 개념의 공출현 빈도 행렬을 기반으로 연관성을 가정하는 것은 내용분석의 정량적 측면만을 강조한 것이므로 텍스트의 구조를 모두 파악하여 코딩하는 기존 방법에 비해 개념 간의 논리적 연결을 검증하기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서 파악하고자 하는 보건의료 분야의 공공 혹은 공공성 개념은 주체, 내용, 절차적 공공성의 여러 측면을 포함하고 있고, 맥락에 따라 다양한 의미로 사용될 가능성이 높다. 따라서 많은 양의 텍스트 자료를 기반으로 공공성 개념에 대한 정량적 분석이 이루어져야 할 필요가 있으며, 이를 위해 텍스트 네트워크 분석을 활용하여 주제 혹은 개념의 동향 파악이 가능할 것으로 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
텍스트의 특징은?
공공성 개념의 파악을 위해서는 먼저 공공성이 타 개념들과 어떠한 연결성을 가지고 유기적으로 배치되어 있는지에 관한 사용 맥락을 파악하는 과정이 선행되어야 한다. 이를 위한 대표적 분석자료인 텍스트는 전달하고자 하는 특정한 의도를 위해 유기적으로 배열된 개념의 복합체이며, 기능적으로는 의미와 가치체계의 상호 소통이 이루어지는 매개물이다[19]. 내용분석이나 근거이론과 같은 분석과정을 통하여 텍스트에 명시된 내용 혹은 이면에 내재된 내용의 분석과 추정이 가능하므로[19,20], 이를 이용하면 텍스트 내 공공 혹은 공공성이 사용된 맥락과 다양한 의미 파악에 유용하다.
공공성 개념의 파악을 위해 공공성이 타 개념들과 어떠한 연결성을 가지고 배치되어 있는지에 관한 사용 맥락을 파악하는데 사용하는 대표적인 분석자료는?
공공성 개념의 파악을 위해서는 먼저 공공성이 타 개념들과 어떠한 연결성을 가지고 유기적으로 배치되어 있는지에 관한 사용 맥락을 파악하는 과정이 선행되어야 한다. 이를 위한 대표적 분석자료인 텍스트는 전달하고자 하는 특정한 의도를 위해 유기적으로 배열된 개념의 복합체이며, 기능적으로는 의미와 가치체계의 상호 소통이 이루어지는 매개물이다[19]. 내용분석이나 근거이론과 같은 분석과정을 통하여 텍스트에 명시된 내용 혹은 이면에 내재된 내용의 분석과 추정이 가능하므로[19,20], 이를 이용하면 텍스트 내 공공 혹은 공공성이 사용된 맥락과 다양한 의미 파악에 유용하다.
공공성이란?
공공성은 사회구성의 포괄적 질서[1], 혹은 사회적 관계를 조직하는 원리의 철학으로서[2], 세대를 관통하여 일정하게 고정된 것 이라기보다 역사적 맥락에서 사회적 합의의 수준과 내용에 따라 구축되어 온 가치적 개념에 해당한다[1,3]. 따라서 공공성의 의미는 당대의 사회적 조건과 시대상에 의해 영향을 받게 되고, 새로운 필요에 따라 그 의미와 포괄성을 다시 검토하고 규정하는 작업이 반복될 수 있다.
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