빅데이터를 활용한 건강관리 경향 분석

김지은; 김현태

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김지은 (한국체육대학교) 김현태 (한국체육대학교)

저널정보: 한국체육대학교 체육과학연구소 스포츠사이언스 스포츠사이언스 제39권 제2호

발행연도: 2021.8

수록면: 289 - 299 (11page)

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이 연구는 빅데이터를 활용하여 시기별 건강관리 경향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 빅카인즈(www.bigkinds.or.kr)에 수집된 뉴스기사를 대상으로 python 3 프로그램을 이용하여 키워드분석을 실시하였다. 먼저 1시기(1990년대), 2시기(2000년대), 3시기(2010년대)로 구분하여 시기별 건강관리 유형에 따른 주요 키워드를 추출하고 키워드 빈도분석을 통해 상위20개 키워드 빈도, TF-IDF(단어빈도-역문서빈도) 값을 산출하였다. 또한 키워드 빈도분석에서 나타난 시기별 공통/차별 키워드 순위 변화를 확인하기 위해 카이제곱검정을 실시하였다. 분석결과, <운동> 1시기는‘선수’,‘체력’, 2시기‘유산소’,‘스트레칭’, 3시기‘피트니스’,‘시간’키워드가 높은 비중을 차지하였다. <식이>는 전체시기에서‘식이요법’이 압도적으로 큰 비중을 차지하였으며 2시기‘식이섬유’, 3시기‘식이조절’키워드가 높은 비중을 차지하였다. <영양제>의 전체시기에서‘비타민’이 핵심 키워드로 나타났고 1시기‘영양’, 2시기‘의약품’, 3시기‘영양소’가 주요 키워드로 도출되었다. <휴식> 1시기와 2시기에서는‘재충전’,‘시간’이 주요 키워드로 나타났으며 3시기에‘힐링’이 가장 큰 비중을 차지하였다. 이와 같이 건강관리 유형에 따른 주요 키워드는 다르게 나타났으며 공통/차별 키워드는 순위에 유의미한 차이가 있는 것을 확인하였다(p<.001). 또한Hot&Cold분석을 통해 공통 키워드의 연도별 트렌드 추이를 살펴본 결과, <운동>과 <영양제>는 Hot(정적상관) 반면, <식이>와 <휴식>은 Cold (부적상관)로 유의미한 차이가 있었다(p<.001).

This study aims to identify the trends of health care by period using big data. To achieve this purpose, keyword analyses were conducted of the news articles collected from www.bigkinds.or.kr with python 3 program. In the first place, the period was subcategorized into peri od 1(1990s), period 2(2000s), period 3(2010s) before extracting main keywords by period depending on type of health care and visualizing with word cloud. In the second keyword frequency analysis, the frequency of top 20 keywords and TF-IDF (term frequency-inverse docu ment frequency) values were drawn and arranged in order of high frequency. Third, to identify the changes in ranking of common/differ ential keywords by period in the keyword appearance frequency analysis, chi-squared test As a result, it appeared that in <exercise>, ‘athlete’and‘physical strength’keywords occupied high percentage in period 1,‘aerobic’and‘stretching’in period 2, and ‘fitness’and‘time’in period 3. In <diet>,‘dietary therapy’occupied an overwhelmingly great percentage in all periods and‘dietary fiber’keyword occupied a high percentage in period 2 and‘dietary control’in period 3. In <nutritional supplement>,‘vitamin’appeared as keyword in all periods, and‘nutrition’was drawn as main keyword in period,‘medicine’in period 2, and‘nutrient’in period 3. In <break>,‘recharge’and‘time’appeared as main keywords in period 1 and period 2 and‘healing’occupied the highest percentage in period 3. Like this, it was identified that major keywords appeared differently depending on type of health care and common/differential keyword showed a significant difference in ranking(p<.001). As a result of looking at the trends of common keyword by year using re gression analysis and Hot&Cold analysis, it was found that Hot(positive correlation) appeared significant in exercise, nutritional supplement and Cold(negative correlation) appeared significant in diet and break(p<.001).

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참고문헌 (36)

참고문헌 신청

곽재현 / 2018 / 빅데이터를 활용한 욜로(YOLO) 현상 분석: 여행소비를 중심으로 / 관광연구저널 32(2):21~34

권태연 / 2017 / 국민건강보험 표본코호트DB를 이용한 한국인의 건강기대수명 연구 / 응용통계연구 30(3):475~486

고정원 / 2010 / 소비자의 로하스 소비의식과 로하스 상품소비 / 소비자학연구 21(4):89~112

김경식 / 2019 / 빅데이터를 활용한 여가트렌드 분석 / 한국여가레크리에이션학회지 43(1):25~41

김교남 / 2018 / 먹는 화장품‘이너뷰티’ / 전력전자학회지 23(2):74~75

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김지은

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