$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 코로나 19 동선 관리를 위한 적정 앱 서비스와 도입: 고위험 지역 설문 연구
Appropriate App Services and Acceptance for Contact Tracing: Survey Focusing on High-Risk Areas of COVID-19 in South Korea 원문보기

병원경영학회지 = Korea journal of hospital management, v.27 no.2, 2022년, pp.16 - 33  

노미정 (단국대학교 공공.보건과학대학)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

연구목적: 적절한 동선 파악과 동선 추적은 코로나19 역학조사를 위해서 매우 중요하다. 동선 추적 앱 도입을 활발히 하기 위해서는 사용자들의 앱에 대한 기대, 선호 그리고 우려하는 부분에 대한 이해가 필요하다. 본 연구는 동선 추적 앱의 사용률을 높이고, 데이터 공유를 원활히 할 수 있게 해주는 자발적 앱 서비스에 대한 기본적 특징과 적절한 서비스를 찾고자 하였다. 또한 사람들이 왜 동선 추적 앱을 사용하려고 하는지에 대한 주요요인을 확인하였다. 연구방법: 이 연구는 2020년 11월 11일부터 12월 6일까지 온라인 서베이를 실시하였고, 통 1,048명의 응답 데이터를 수집하였다. 응답 데이터 중 2020년 가장 많은 코로나19 확진자가 나온 지역의 883명의 응답자 데이터를 분석에 사용하였다. 결과: 코로나 19 관련 앱을 사용해본 경험자들은 동선 추적 앱에 대한 높은 사용의도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 응답자들은 보건소와 같은 공공기관에서(74%), 무료(93.88%)로 앱을 제공해주기를 원했다. 동선 추적 앱 사용의도에 영향을 미치는 요인으로는 예방적 가치, 기대성과, 인지된 위험, 촉진기능, 노력기대 등으로 나타났다. 또한 개인정보 보호 및 개인정보 노출에 대한 사용자들의 우려를 해결하고 자발적 앱 사용이 필요한 것으로 분석되었다. 함의: 본 연구 결과는 동선 추적 개발에 있어, 적절한 서비스와 사용자들의 니즈를 파악하는데 유용할 것이다. 사람들의 앱 참여율과 데이터 공유를 높일 수 있는 자발적 앱 개발을 위한 기반을 제공해준다. 또한 본 연구는 역학조사에 협조가 가능한 신뢰 가능한 동선 추적 앱 개발의 근간을 마련할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Purposes: Prompt evaluation of routes and contact tracing are very important for epidemiological investigations of coronavirus disease 2019 (COVID-19). To ensure better adoption of contact tracing apps, it is necessary to understand users' expectations, preferences, and concerns. This study aimed to...

Keyword

참고문헌 (30)

  1. Li J, Guo X. Global deployment mappings and challenges of contact-tracing apps for COVID-19. Available at SSRN 3609516 2020. 

  2. Munzert S, Selb P, Gohdes A, Stoetzer LF, Lowe W. Tracking and promoting the usage of a COVID-19 contact tracing app. Nature Human Behaviour 2021;5:247-55. 

  3. Cho H, Ippolito D, Yu YW. Contact tracing mobile apps for COVID-19: Privacy considerations and related trade-offs. arXiv preprint arXiv:200311511 2020. 

  4. Hogan K, Macedo B, Macha V, Barman A, Jiang X. Contact Tracing Apps: Lessons Learned on Privacy, Autonomy, and the Need for Detailed and Thoughtful Implementation. JMIR Medical Informatics 2021;9:e27449. 

  5. Baker A, Biazzo I, Braunstein A, Catania G, Dall' Asta L, Ingrosso A, et al. Epidemic mitigation by statistical inference from contact tracing data. Proceedings of the National Academy of Sciences 2021;118. 

  6. Wymant C, Ferretti L, Tsallis D, Charalambides M, Abeler-Dorner L, Bonsall D, et al. The epidemiological impact of the NHS COVID-19 App. Nature 2021;594:408-12. 

  7. Albrecht R, Jarecki JB, Meier DS, Rieskamp J. Risk preferences and risk perception affect the acceptance of digital contact tracing. Humanities and Social Sciences Communications 2021;8:1-9. 

  8. Hargittai E, Redmiles EM, Vitak J, Zimmer M. Americans' willingness to adopt a COVID-19 tracking app. First Monday 2020;25:online. 

  9. Ahmed N, Michelin RA, Xue W, Ruj S, Malaney R, Kanhere SS, et al. A survey of COVID-19 contact tracing apps. IEEE access 2020;8:134577-601. 

  10. Agency KDCaP. Coronavirus Infectious Disease-19 Outbreak in Korea (December 6). http://ncov.mohw. go.kr/ 

  11. Venkatesh V, Morris MG, Davis GB, Davis FD. User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS quarterly 2003:425-78. 

  12. Venkatesh V, Thong JY, Xu X. Consumer acceptance and use of information technology: extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS quarterly 2012:157-78. 

  13. Yamin MAY, Alyoubi BA. Adoption of telemedicine applications among Saudi citizens during COVID-19 pandemic: An alternative health delivery system. Journal of Infection and Public Health 2020;13:1845-55. 

  14. Li T, Faklaris C, King J, Agarwal Y, Dabbish L, Hong JI. Decentralized is not risk-free: Understanding public perceptions of privacy-utility trade-offs in COVID-19 contact-tracing apps. arXiv preprint arXiv:200511957 2020. 

  15. Sirdeshmukh D, Singh J, Sabol B. Consumer trust, value, and loyalty in relational exchanges. Journal of marketing 2002;66:15-37. 

  16. Yang H, Yu J, Zo H, Choi M. User acceptance of wearable devices: An extended perspective of perceived value. Telematics and Informatics 2016;33:256-69. 

  17. Kim H-W, Chan HC, Gupta S. Value-based adoption of mobile internet: an empirical investigation. Decision support systems 2007; 43:111-26. 

  18. Sheth JN, Newman BI, Gross BL. Consumption values and market choices: Theory and applications: South-Western Pub. Cinicinnati, OH; 1991. 

  19. Nunnally JC. Psychometric theory 3E: Tata McGraw-hill education; 1994. 

  20. Xiang Y-T, Zhao Y-J, Liu Z-H, Li X-H, Zhao N, Cheung T, et al. The COVID-19 outbreak and psychiatric hospitals in China: managing challenges through mental health service reform. International journal of biological sciences 2020;16:1741. 

  21. Steardo L, Verkhratsky A. Psychiatric face of COVID-19. Translational psychiatry 2020;10: 1-12. 

  22. Bojdani E, Rajagopalan A, Chen A, Gearin P, Olcott W, Shankar V, et al. COVID-19 pandemic: impact on psychiatric care in the United States. Psychiatry research 2020;289:113069. 

  23. Altmann S, Milsom L, Zillessen H, Blasone R, Gerdon F, Bach R, et al. Acceptability of app-based contact tracing for COVID-19: Cross-country survey study. JMIR mHealth and uHealth 2020;8:e19857. 

  24. Hansen JM, Saridakis G, Benson V. Risk, trust, and the interaction of perceived ease of use and behavioral control in predicting consumers' use of social media for transactions. Computers in human behavior 2018;80:197-206. 

  25. Davis FD. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly 1989:319-40. 

  26. Martinez A, Everss E, Rojo-Alvarez JL, Figal DP, Garcia-Alberola A. A systematic review of the literature on home monitoring for patients with heart failure. Journal of telemedicine and telecare 2006;12:234-41. 

  27. Venkatesh V, Davis FD. A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management science 2000;46:186-204. 

  28. Bengio Y, Ippolito D, Janda R, Jarvie M, Prud'homme B, Rousseau J-F, et al. Inherent privacy limitations of decentralized contact tracing apps. Journal of the American Medical Informatics Association 2021;28:193-5. 

  29. Nakamoto I, Jiang M, Zhang J, Zhuang W, Guo Y, Jin M-H, et al. Evaluation of the design and implementation of a peer-to-peer COVID-19 contact tracing mobile app (COCOA) in Japan. JMIR mHealth and uHealth 2020;8:e22098. 

  30. Temsah M-H, Al-Sohime F, Alamro N, Al-Eyadhy A, Al-Hasan K, Jamal A, et al. The psychological impact of COVID-19 pandemic on health care workers in a MERS-CoV endemic country. Journal of infection and public health 2020;13:877-82. 

활용도 분석정보

상세보기
다운로드
내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로