COVID-19 유행 시기 당뇨병 관련 건강정보 토픽 모델링 분석

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study is intended to provide diabetes-related health information
during the COVID-19 pandemic, by collecting and analyzing queries
posted in the diabetes-related online community. A total of 9,156 queries
from online community, dated between December 1, 2019, and May 3,
2022, were used in the study. After the collected data were
preprocessed for BERT topic modeling analysis, sentences were
embedded using the Ko-sentence-transformers model. Topics were
extracted after document clustering via UMAP and HDBSCAN algorithms.
Before nouns were extracted, TF-IDF was conducted at an exploratory
level, and topics were extracted using the c-TF-IDF for nouns and
verbs. From the extracted verbs, words with common definitions were
subject to substitution and unification processes, which enabled the
confirmation of multi-frequent verb categories by noun topics.
As per the results of topic modeling nouns, a total of nine topics
were extracted in the following order: dietary management, drug
management, gestational and childhood diabetes, management of diabetic
complications, use and cost of medical treatment, blood glucose
management, exercise treatment, COVID-19 vaccine and complications,
and diabetes in older adults. The top-three verb categories by noun
topics were permission, method, and possibility. Verb categories related
to method were often found in cases of diabetes in older adults (118 queries; 43.7%), blood glucose management (293 queries; 36.5%),
exercise treatment (222 queries; 48.5%), gestational and childhood
diabetes (494 queries; 43.3%), management of diabetic complications
(396 queries; 39.8%), and use and cost of medical treatment (437
queries; 47.2%). Verb categories related to permission were mostly found
in the topics COVID-19 vaccine and complications (99 queries; 32.1%),
dietary management (906 queries; 40.4), and drug management (488
queries; 36.8%).
Through topic modeling analysis, this study identified the topic
categories of diabetes-related queries that were posted in the online
community, thereby pinpointing the level and type of health information in
demand by subjects during the COVID-19 pandemic. The significance of
this study is that it provided baseline data for clinical nurses to deliver
education and management based on information demanded by subjects.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 당뇨병 관련 웹사이트에 게재된 질의문을 수집하고 분석함으로써 COVID-19 유행 기간 동안 당뇨병 관련 건강정보를 파악하고자 시행된 텍스트 분석 연구이다. 본 연구는 2019년 12월 1일부터 2022년 5월 3일까지 당뇨병 환자 온라인 커뮤니티 9,156건의 질의문을 활용하였다. BERT 토픽 모델링 분석을 위해 수집한 데이터를 전처리 한 후 Ko-sentence-transformers 모델을 이용하여 문장을 임베딩하였다. UMAP과 HDBSCAN 알고리즘을 이용하여 문서 군집화를 한 후 토픽을 추출하였고, 명사 추출 전 탐색적 차원에서 TF-IDF를 시행하였으며, 명사와 동사에 대해 c-TF-IDF를 이용하여 토픽을 추출하였다. 추출된 동사 중 공통된 의미가 있는 단어들은 치환 및 통일 과정을 거쳐 명사 토픽별 다빈도 동사의 유형을 확인하였다.
명사 토픽 모델링 결과, 식이 관리, 약물 관리, 임신과 소아 당뇨, 당뇨병 합병증 관리, 의료 이용 및 비용, 혈당 관리, 운동요법, COVID-19 백신 및 합병증, 고령 당뇨 순으로 총 9개의 토픽이 추출되었다. 명사 토픽별 상위 3개 동사 유형은 허락 여부, 방법, 가능성이었고, 방법과 관련한 동사 유형은 고령 당뇨 118건(43.7%), 혈당 관리 293건(36.5%), 운동요법 222건(48.5%), 임신과 소아 당뇨 494건(43.3%), 당뇨 합병증 관리 396건(39.8%), 의료 이용 및 비용 437건(47.2%)에서 많이 확인되었고, 허락 여부와 관련한 동사 유형은 COVID-19 백신 및 합병증 99건(32.1%), 식이 관리 906건(40.4%), 약물 관리 488건(36.8%)에서 많이 확인되었다.
본 연구는 토픽 모델링 분석을 통해 온라인 커뮤니티에 게재된 당뇨병 관련 질의문의 주제 유형 분석을 통해 COVID-19 유행 기간 동안 대상자들의 건강정보 요구 수준과 유형을 확인하였고, 이는 당뇨병 전문 간호사들에 대하여 대상자의 정보 요구도를 기반으로 한 당뇨 교육 및 관리를 위한 기초자료를 제공하는데 의의가 있다.

목차 (Table of Contents)

• 국문 초록 ⅲ
• I. 서 론 1
• 1. 연구의 필요성 1
• 2. 연구의 목적 5
• 3. 용어의 정의 5
• II. 문헌고찰 7
• 1. COVID-19와 당뇨병 7
• 2. 당뇨병 관련 건강정보 12
• 3. BERT 토픽 모델링 18
• Ⅲ. 연구방법 21
• 1. 연구설계 21
• 2. 연구대상 21
• 3. 자료수집 및 방법 22
• 4. 자료분석 22
• 5. 윤리적 고려 26
• Ⅳ. 연구 결과 27
• 1. 문서 내 주요 단어 27
• 2. 명사 토픽 유형 28
• 3. 명사 토픽별 동사의 유형 33
• Ⅴ. 논 의 39
• 1. 당뇨병 관련 질의문의 주요 단어 39
• 2. 당뇨병 관련 질의문의 토픽 유형 41
• 3. 연구의 제한점 52
• 4. 연구의 의의 52
• Ⅵ. 결론 및 제언 53
• 1. 결론 53
• 2. 제언 54
• 참고 문헌 55
• Abstract 77