텍스트 마이닝을 활용한 노인장기요양보험에서의 작업치료: 2007-2018년

• 영문명: Occupational Therapy in Long-Term Care Insurance For the Elderly Using Text Mining
• 발행기관: 고령자･치매작업치료학회
• 저자명: 조민석(Cho Min Seok) 백순형(Baek Soon Hyung) 박엄지(Park Eom-Ji) 박수희(Park Soo Hee)
• 간행물 정보: 『고령자･치매작업치료학회지』제12권 제2호, 67~74쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 의약학 > 의학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.12.30

국문 초록

목적: 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝이라는 빅데이터 분석 기법 중 하나를 활용하여 노인장기요양보험에서 작업치료의 역할을 정량적으로 분석하는 것이다. 연구방법: 신문기사 분석을 위해 2007~208년까지 기간 설정 후 “노인장기요양보험+작업치료”를 주제어로 수집하였다. Textom이라는 웹 크롤링(Web Crawling)을 활용해 국내 검색엔진 네이버에서 <네이버뉴스>의 데이터베이스를 활용하였다. 수집결과 노인장기요양보험+작업치료 검색에서 510편의 뉴스 데이터의 기사제목과 원문을 수집한 후 연도별 기사 빈도, 핵심어분석을 시행하였다. 연구결과: 연도별 기사 발행 빈도를 살펴보면 2015년과 2017년 발행한 기사 수가 70편(13.7%)으로 가장 많았고, 핵심어 분석 상위 10개의 용어는 ‘치매’(344)가 가장 많았으며, 작업과 핵심어의 관례를 알아보면, 치매, 치료, 병원, 건강, 서비스, 재활, 시설, 제도, 등급, 어르신, 전문, 급여, 공단, 국민이 관련이 있는 것으로 나타났다. 결론: 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 통해 11년간의 노인장기요양보험의 언론 보도 동향을 토대로관련 핵심 키워드에서 치매와 재활에 대해 사회적 요구와 작업치료사의 역할을 보다 객관적으로 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이 결과를 바탕으로 다음 연구에서는 연도에 따른 다양한 분석방법을 통해 연구방법론을 보완하여야 할 것이다.

영문 초록

Objective: The purpose of this study is to quantitatively analyze the role of occupational therapy in long - term care insurance for the elderly using text mining, one of the big data analysis techniques. Method: For the analysis of newspaper articles, “Long - Term Care Insurance for the Elderly + Occupational Therapy for the Elderly” was collected after the period from 2007 to 208. Naver, which has a high share of the domestic search engine, utilized the database of Naver News by utilizing Textom, a web crawling tool. After collecting the article title and original text of 510 news data from the collection of the elderly long term care insurance + occupational therapy search, we analyzed the article frequency and key words by year. Result: In terms of the frequency of articles published by year, the number of articles published in 2015 and 2017 was the highest with 70 articles (13.7%), and the top 10 terms of the key word analysis showed the highest frequency of dementia (344) In terms of key words, dementia, treatment, hospital, health, service, rehabilitation, facilities, institution, grade, elderly, professional, salary, industrial complex and people are related. Conclusion: In this study, it is meaningful that the textual mining technique was used to more objectively confirm the social needs and the role of the occupational therapist for the dementia and rehabilitation in the related key keywords based on the media reporting trend of the elderly long - term care insurance for 11 years. Based on the results of this study, future research should expand research field and period and supplement the research methodology through various analysis methods according to the year.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 연구방법

Ⅲ. 연구결과

Ⅳ. 고 찰

Ⅴ. 결 론

키워드

노인장기요양보험 작업치료 텍스트 마이닝 Long-term care insurance for the elderly Occupational therapy Text mining