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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서종근 (국민건강보험공단) 남정모 (연세대학교) 김태현 (연세대학교 의료경영학과) 박소희 (연세대학교)
저널정보
한국보건정보통계학회 보건정보통계학회지 보건정보통계학회지 제46권 제3호
발행연도
2021.8
수록면
257 - 266 (10page)

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Objectives: This study conducted research using big data in order to overcome the limitations of existing qualitative research or analysis research. By analyzing keywords, the flow and role of long-term care insurance in society were analyzed. Methods: Issues were searched through text mining, one of the big data techniques, and the flow of agendas by period was examined by 3 time points (institutional settlement period, 1st basic plan, 2nd basic plan). Using R and NetMiner, Daum News (news.daum.net) and Naver News (news.naver.com) were web-scraped to collect 20,965 news articles, 4,994 articles were filtered for keyword extraction and analysis. Result: Looking at the characteristics of each data type, in all data types, long-term care institutions (including nursing homes) and care providers appear as the top keywords, and the keyword subgroup characteristics are ① grade/service, ② institution management, and ③ the employee group includes the keyword subgroup. Conclusions: This study is based on the subject of long-term care insurance for the elderly and applies big data analysis techniques, and can be used as a decision-making tool in establishing policies and systems.

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