1. 연구의 필요성

간호간병통합서비스는 기존의 포괄간호서비스에서 2016년부터 명칭이 바뀌어 시행되고 있는 서비스로 ‘적정 제공인력 배치를 통한 팀 간호체계의 총체적인 전문간호 제공과 병동 환경개선 및 환자 안전관리 등 간호간병통합서비스 제공에 필요한 여건을 갖춘 병동에서 제공’하는 입원서비스를 말한다[1]. 간병서비스에 투입되는 국민의 사적인 경제적 부담을 줄이고 가족에 의한 간병문화를 개선하여 의료의 질 향상을 꾀하자는 목적 하에 정부는 2013년부터 포괄간호서비스 시범사업을 시작하여 그 시행범위를 넓혀가고 있다. 특히 2015년의 중동호흡기증후군(메르스)의 대유행은 국내보건의료환경에 여러 가지 측면에서 변화를 불러왔는데, 정책적 차원으로는 병상당 음압병실 설치 의무화, 병상간 이격거리 확보 등의 내용을 포함하는 의료법 시행규칙이 제정되었다[2]. 이러한 분위기 속에서 그간 진행되던 간호간병통합서비스 사업은 더욱 힘을 얻어 상급병원을 포함한 전국 시행을 목표로 하여 진행되고 있다.

간호간병통합서비스라는 정책에 대한 간호계의 관심은 포괄간호서비스 도입 때부터 꾸준히 이어져왔다. 국내 간호학 연구에서는 간호간병통합서비스를 제공하는 간호사들의 직무만족도, 업무스트레스, 이직의도의 관계[3, 4, 5], 간호간병통합서비스 제공경험[6]을 살펴본 연구들이 있었다. 주로는 간호서비스 모델의 차이에 따라 어떤 변수들이 어떤 관련성을 보이는지 일반병동과 간호간병통합서비스 병동을 비교한 연구들로 이들 연구들을 통하여 제도의 성공적 정착을 위해 필요한 간호사들의 직무관련 다양한 요소들을 짚어내었다. 그러나 간호연구에서는 간호서비스 제공자인 간호사의 인식이나 경험을 다룬 것이 대다수이고 간호서비스 수혜자의 측면으로는 일반병동과 간호간병통합서비스 병동 간의 간호만족도와 병원 재이용의사를 비교하거나[7], 환자와 간호사를 대상으로 간호서비스에 대한 인식도를 상호 비교한 것으로[8] 제한적이었다. 따라서 기존의 간호문헌에는 공급자나 수혜자 시각으로 간호간병통합서비스에 대한 연구가 진행되어 왔고 제 3자의 시각을 포함한 좀 더 포괄적인 의견을 알아보는 데에는 한계가 있음을 알 수 있었다.

최근 인터넷과 스마트폰이 일상생활에서 차지하는 비율이 높아지면서 대중들은 뉴스를 인터넷으로 접하는 경우가 대부분이며 사회관계망 서비스(social network service [SNS])를 사용하여 자신의 생각이나 일상을 온라인에서 손쉽게 타인과 나누고 의사소통하고 있다. 우리나라의 경우 방송통신위원회 무선통신서비스 현황 자료에 의하면 스마트폰 가입자 수는 2016년 5월 현재 4,497만이며[9], 2015년 자료에 따르면 소셜미디어 사용자는 인구의 30%인 약 1,500만명으로 보고되었다[10]. 이렇듯 기존의 데이터베이스 소프트웨어 도구가 수집, 저장, 관리 및 분석할 능력을 뛰어넘는 사이즈와 비정형성의 특징을 갖고 있는 것이 빅데이터인데[11] SNS와 같이 온라인에서 생성되는 빅데이터는 실시간성과 가속성을 특징으로 확산속도가 빨라 대중의 문화, 여론 등 사회 전반의 이슈를 파악하는데 사용되고 있고, 활용 가치가 급증하고 있다. 따라서 현재 다양한 기업체와 국가, 학계에서 지대한 관심을 가지고 SNS 빅데이터 분석과 활용을 적극 모색하고 있으며 간호학계도 예외는 아니다.

간호학은 빅데이터를 이용하여 간호 현상을 설명할 때 데이터요소를 정의하는 컨텍스트를 제공하고, 분석결과를 해석할 수 있는 전문지식을 제공한다[12]. 2015년 국내 메르스 대유행, 그보다 앞선 2013년말부터 2014년 서아프리카지역을 기점으로 한 에볼라 바이러스의 대유행 등은 국내에서 보기 드물었던 간호와 간호사에 대한 대중들의 높은 관심을 만들어 내었다. 실제 한국언론진흥재단에서 제공하는 신문기사 검색 사이트인 BIGKinds (http://www.bigkinds.or.kr) (이하 KINDS)에서 ‘간호’를 키워드로 검색한 주요일간지의 기사량을 비교해 보면 서비스를 제공하기 시작한 1990년 부터 2013년초까지 11,336건이던 것이, 그 이후부터 2 016년도까지 검색하면 15,492건으로 3년만에 4천 건 이상이 급격하게 증가했음을 알 수 있다.

따라서 SNS나 인터넷뉴스를 이용하여 빅데이터를 분석하는 것은 간호간병통합서비스 정책에 대한 인식을 파악하는데 유용하며, 의료서비스라는 관점에서 접근했을 때 간호 소비자의 요구를 분석하기 용이할 것으로 생각된다. 이러한 빅데이터를 분석할 때 의미연결망 분석방법은 ‘대중’의 간호에 대한 인식을 알아보는데 기존연구 방법으로는 분석하기 어려운 부분을 알아내기에 유용할 것으로 생각된다. 의미연결망 분석은 텍스트에 출현하는 단어인 ‘node’(이하 노드)와 노드 사이의 연결, 즉 ‘edge’(이하 엣지)를 표시함으로써 네트워크 체계를 보여주는 기법[13]이다. 의미연결망 분석에서는 의미 단위를 노드로, 의미 단위 간의 관계를 엣지로 설정하여 이를 통해 의미단위가 전체 맥락(context)에서 어떤 위치를 점하고 있으며 다른 의미 단위들과 맺고 있는 연관 관계를 분석하여 정형화되지 않은 데이터로부터 패턴을 추출하여 구조화 한다[14]. 특정 주제와 관련된 단어의 출현빈도와 그 순위, 단어가 갖고 있는 정보가 무얼 의미하는지 뿐만 아니라 단어와 단어간의 관계, 단어가 맥락에 따라 그 위치에 놓여지게 되는 논리, 단어들이 형성하는 전체적 구조를 파악할 수 있기 때문에 결과적으로 그 주제를 둘러싼 텍스트들을 중심으로 주제를 입체적으로 또 가시적으로 이해하는 것이 가능하다[15].

지난 20년간의 간호학 관련 사회연결망 연구에 대해 체계적 문헌고찰을 시행한 연구[16]에 따르면 간호학 관련 사회연결망 연구는 최근 10년간 북미를 중심으로 이루어졌고 병원 환경 내 특정 부서 내 커뮤니케이션 구조나 역할양상을 보는 연구가 많았다. 데이터 세트의 사이즈는 10개 샘플 이하부터 수 백 개의 샘플까지 다양했고 인터뷰 내용, 소송기록, 논문제목 등 텍스트베이스 데이터 샘플을 사용한 경우가 있었다. 국내 간호연구에서는 사회연결망 분석을 이용하여 문헌분석[17], 간호진단[18], 실습경험텍스트[19]를 분석한 논문 등이 있으나 소셜미디어나 온라인 뉴스 등의 빅데이터를 사용한 예는 찾기 어려웠다. 따라서 간호간병통합서비스에 대한 소셜미디어, 뉴스 등의 빅데이터를 활용한 의미연결망 분석은 간호계 내∙ 외부에서 일어나는 다양한 간호간병통합서비스에 대한 인식, 요구를 파악하고 관련된 사회적 이슈나 간호정책간의 상호연결성의 단초를 제공해줄 것으로 기대된다.

2. 연구의 목적

본 연구의 목적은 빅데이터에 의미연결망 분석방법을 적용하여 온라인 뉴스와 소셜미디어에서 간호간병통합서비스라는 특정한 이슈를 중심으로 발생하는 컨텐츠에서 추출된 키워드를 탐색하고 키워드들간의 관계를 분석하고자 하였다.

1. 연구 대상

본 연구에서는 간호간병통합서비스라는 이슈를 중심으로 발생하는 컨텐츠를 수집하기 위해 간호신문, KINDS에 등록된 8개 일간지(경향신문, 국민일보, 내일신문, 문화일보, 서울신문, 세계일보, 한겨레, 한국일보)와 KINDS에서 검색되지 않지만 자사의 사이트에서 검색 및 자료수집을 가능하게 해 놓은 동아일보와 중앙일보를 포함한 주요일간지, 대표적인 소셜미디어인 트위터(Twitter)의 3가지 매체를 선택하였다.

자료를 수집하기 위해 ‘간호간병통합서비스’의 이전 명칭인 ‘포괄간호서비스’라는 용어가 기사에 처음 등장한 시점부터 2016년 8월 20일까지로, 간호신문은 2013년 6월, 주요일간지는 2013년 7월, 트위터는 2013년 7월부터로 분석기간을 설정하였다.

2. 자료수집

자료수집 전반은 프로그래밍 언어인 Python을 사용하여[20] 각매체에 대하여 ‘간호간병통합서비스’ 및 ‘포괄간호서비스’를 키워드로 검색한 결과를 수집하였다. ‘간호간병통합서비스’로 검색한 결과와 포괄간호서비스’로 검색한 결과 사이에 중복되는 기사나 트윗은 제외하고 분석자료를 구성하였다. 간호신문 기사의 검색은 해당 사이트에서 제공하는 검색 서비스를 이용하였고, KINDS에 등록 된 언론사의 기사는 해당 사이트에서 제공하는 검색 서비스를 이용하였다. 트위터는 프로그램 코드 저장소인 Github (github.com)을 통해 오픈 소스 형태로 제공되고 있는 트위터 검색을 위한 GetOldTweets-python 라이브러리를 사용하여 검색을 실시하였다. 간호신문이나 주요일간지 기사의 경우 제목은 제외하고 본문을 자료로 이용했으며, 트위터는 리트윗된 트윗들은 리트윗을 하고자 하는 사용자들의 생각과 의도를 드러낸다고 생각하여 제거하지 않았다. 자료수집 및 분석의 과정, 사용된 도구 및 수집된 자료의 수는 Figure 1과 같다.

Figure 1
Process, tools, and results of semantic network analysis.

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3. 자료분석

1. 간호간병통합서비스에 대한 빈도, 엣지웨이트 및 연결중심성 결과

1) 간호신문

간호신문에서 간호간병통합서비스와 관련된 노드의 빈도와 엣지웨이트, 연결중심성을 기준으로 상위 20개의 노드를 Table 1에 제시하였다. 상위에 위치한 노드들은 서로 비슷하였으나 순위에서 다소 차이가 있었다. 빈도의 상위 5위까지의 노드는 ‘간호인력(nursing workforce)’, ‘간호서비스(nursing service)’, ‘간호부장(director of nursing department)’, ‘국민건강보험공단(National Health Insurance Service)’, ‘건강보험(national health insurance)’ 순이었다. ‘메르스 사태(MERS outbreak)’는 일곱 번째로 자주 언급되었다. ‘간호간병통합서비스(comprehensive nursing care service)’와의 엣지웨이트를 계산한 결과에서는 ‘간호서비스(nursing service)’, ‘간호인력(nursing workforce)’, ‘시범사업(pilot project)’, ‘건강보험(national health insurance service)’ ‘국민건강(national health)’이 상위 5개의 노드였다. 연결중심성에서는 값을 살펴보면 ‘간호서비스(nursing service)’와 ‘간호인력(nursing workforce)’이 다른 노드들과 많은 관계를 맺고 있었다.

Table 1
Top 20 Keywords with Edge Weights and Degree Centrality from Online News Related to Comprehensive Nursing Care Service on KNA News

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2) 주요일간지

주요일간지의 빈도, 엣지웨이트 및 연결중심성을 기준으로 상위 20개의 노드를 Table 2에 제시하였다. 가장 많이 언급된 노드는 ‘간호인력(nursing workforce)’, ‘의료서비스(medical service)’, ‘간호서비스(nursing service)’, ‘의료기관(medical institutions)’, ‘간병서비스(caregiving service)’ 순이었다. 그 밖에 ‘서비스의 질(quality of service)’, ‘질향상(quality improvement)’와 같은 질과 관련된 노드가 상위 20위 안에 포함되었다. 엣지웨이트 기준으로는 ‘간호서비스(nursing service)’, ‘간호인력(nursing workforce)’, ‘의료기관(medical institutions)’, ‘2017년’, ‘중소병원(small and medium size hospitals)’이 상위 5위의 노드였다. 또한 ‘간호서비스(nursing service)’와 ‘간호인력(nursing workforce)’이 높은 연결중심성을 갖고 있었다.

Table 2
Top 20 Keywords with Edge Weights and Degree Centrality from Online News Related to Comprehensive Nursing Care Service on Major Daily Newspapers

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3) 트위터

트위터의 빈도, 엣지웨이트 및 연결중심성을 기준으로 상위 20개의 노드를 제시한 Table 3에서 빈도기준으로 ‘국민건강보험공단 (National Health Insurance Service)’, ‘간호간병통합서비스병원(comprehensive nursing care service hospital)’, ‘간호간병통합서비스병동(comprehensive nursing care service ward)’, ‘간호인력(nursing workforce)’, ‘건강보험(national health insurance)’ 상위 5위 노드였다. 비용과 관련된 간병비(caregiving cost)’, ‘간병비부담 (financial burden of caregiving cost)’도 상위 20위 안에 포함되었다. 엣지웨이트로는 ‘건강보험(national health insurance)’, ‘보호자없는 병동(wards without caregiver presence)’, 간병비(caregiving cost)’, ‘간병비부담(financial burden of caregiving cost)’, ‘시범사업(pilot project)’이 간호간병통합서비스와 연관성이 높은 상위 5개의 노드였다. 연결중심성의 상위 노드로는 ‘국민건강보험공단(National Health Insurance Service)’, ‘간호간병통합서비스병원(comprehensive nursing care service hospital)’, ‘건강보험(national health insurance)’이 있었다.

Table 3
Top 20 Keywords with Edge Weights and Degree Centrality from Tweets Related to Comprehensive Nursing Care Service on Twitter

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2. 간호간병통합서비스 관련 노드의 의미연결망 시각화

위의 각 매체별로 추출된 간호간병통합서비스와 관련된 노드들의 의미연결망을 시각화하여 빈도수가 높이 나타난 노드와 그 노드들 간의 의미연결망을 보여주는데 글씨의 크기는 다빈도 노드를 나타내고, 선의 굵기는 엣지의 강도를 나타낸다. 의미연결망 시각화를 위해서 연결망 내의 노드의 가시성을 높이기 위해 각 매체 당 상위 30여개 정도의 노드로 Figure 2를 표현하였다. 간호신문에서는 Table 1에서 제시된 바와 같이 ‘간호인력(nursing workforce)’과 ‘간호서비스(nursing service)’는 유사한 빈도를 가진 노드이나 ‘간호서비스(nursing service)’가 ‘간호인력(nursing workforce)’에 비해 간호간병통합서비스 노드와 훨씬 굵은 선으로 연결되어 있어 둘 간의 연결강도가 높음을 볼 수 있다(Figure 2A).

Figure 2
Semantic network diagrams of words of comprehensive nursing care services.

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주요일간지의 의미연결망 시각화에서는(Figure 2B) 간호신문과 유사하게 ‘간호서비스(nursing service)’가 간호간병통합서비스와 매우 강한 엣지웨이트를 보여주었다. 주요일간지에서는 간호신문에서 보다 ‘간호간병통합서비스’ 노드와 직접적으로 연결되어 있지 않은 ‘감염관리(infection control)’, ‘3단계 체계(3-step system)’, ‘대한간호협회(Korean Nurses’ Association)’, ‘환자안전(patient safety)’, ‘의료기관 인증(medical institution accreditation)’ 등과 같은 노드들이 다수 있었다.

이전 두 개의 매체에서 ‘간호서비스(nursing service)’가 우세한 엣지웨이트를 명확히 보여주는 것과 비교할 때, 트위터에서 나타난 의미연결망에서는 ‘건강보험(national health insurance)’, ‘보호자 없는 병동(wards without caregiver presence)’, ‘간병비(caregiving cost)’가 다소 굵은 선으로 연결되어 있었다. 주요일간지와 마찬가지로 간호간병통합서비스와 직접적으로 연결되지 않은 노드가 더 많았는데 ‘시범사업추진(promoting pilot project)’, ‘시범사업실시(implementing pilot project)’, ‘간호사 중심(nurse-centered)’, ‘간병문제 해결과 입원 서비스 질 향상(solving caregiving problem and improving quality of care)’, ‘수가 공개(cost disclosure)’, ‘환자 보호자(family caregiver)’ 등이었다(Figure 2C).