문재인 케어 정책에 대한 기간별 인터넷 기사 댓글 분석: 텍스트 마이닝 활용

Abstract

목적: 본 연구의 목적은 건강보험 보장성 강화대책인 문재인 케어에 관해 기간별 인터넷 여론을 파 악하여 정책적 제언과 추가 연구에 대한 통찰력을 제공하기 위함이다. 방법: 2017년 8월 9일부터 2018년 12월 31일까지 문재인케어 관련 국내 최대 포털 네이버 950개 기사에서 4만3554건의 댓글 을 수집했다. 전체기간 및 분기별로 텍스트 마이닝을 활용하여 빈도분석과 연관규칙분석을 시행하였다. 결과: 전체기간과 모든 분기에서 빈도가 상위 50위 내에 포함된 단어는 “국민”, “보험”, “병원”, “정 부”, “사람”, “세금”, “건강”, “문재인”, “생각”, “정책”, “건강보험료”, “나라”, “대한민국”, “혜택”, “문 제”, “서민”, “대통령”, “국가”, “문재앙”, “부담”이였다. 전체 기간과 각 분기에서 기간별 중심 단어는 “국민”과 “의사”의 노출빈도가 가장 높았다. 결론: 연구결과를 통해 여론은 정부의 재원 마련 방안 자 체에 대한 의구심을 가지고 있는 것으로 파악되어, 원활한 정책 추진을 위해서는 재원 마련에 대한 국민의 불신을 감소시키는 것이 필요하다. 이에, 국민참여형 거버넌스를 구성하여 국민, 관련단체들 과 지속적이고 적극적인 대화를 통해 해당 정책을 보다 공론화하여 정책을 진행할 필요가 있다. 추후 데이터 수집 채널을 다양화하고 추가 분석 방법을 적용하여 보다 정확하고 세분화된 여론을 분석할 필요가 있다