참여에 대한 재고찰: 디지털 건강 개입에서 참여-성과 패러독스의 비판적 검증과 건강 행동 변화의 매개효과 = Rethinking Engagement: A Critical Examination of the Engagement-Outcome Paradox and the Mediating Role of Health Behavior Change in Digital Health Interventions

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the paradigm shift in modern healthcare, mobile healthcare (mHealth) has emerged as a core instrument in public health policy. Existing policies are premised on the ‘Engagement-Based Model,’ which postulates that higher levels of user engagement lead to improved health outcomes; however, recent reports of discrepancies between quantitative engagement and clinical outcomes have fueled ongoing academic debate. This study defines this phenomenon as the ‘Engagement-Outcome Paradox.’ It aims to verify the reality of this paradox using empirical data from public mHealth programs in South Korea and to deeply explore the operating mechanisms of digital health interventions by identifying the mediating effect of ‘health behavior change’ underlying the phenomenon.
To this end, the study analyzed integrated data from 768 participants over three years (2019, 2023, 2024) from the ‘Songpa-gu Public Health Center Mobile Healthcare Program’ in Seoul. The research model critically examines the limitations of the conventional linear assumption that ‘app engagement’ leads directly to ‘health outcomes,’ proposing an alternative pathway where ‘app engagement (independent variable)’ indirectly influences the improvement of ‘health outcomes (dependent variable)’ through ‘health behavior change (mediator).’ Analytical methods included paired t-tests, Analysis of Covariance (ANCOVA), Structural Equation Modeling (SEM), and Bootstrapping. In particular, a rigorous analytical approach was adopted by including pre-test values as covariates to control for baseline effects and regression to the mean.
The major research findings are as follows. First, the program significantly improved the average health level of the participant group (Hypothesis 1 supported). After 24 weeks, the participant group showed statistically significant improvements (p < .001) in four indicators: systolic blood pressure, diastolic blood pressure, waist circumference, and HDL cholesterol. This suggests that public mHealth programs are effective policy tools for managing key cardiovascular risk factors. However, triglycerides showed a significant increase (p = .041), indicating limitations in inducing dramatic changes in metabolic indicators solely through short-term lifestyle interventions. Additionally, while the program’s intervention focused on encouraging autonomous ‘physical activity and dietary control,’ this result can be interpreted as reflecting the characteristics of triglycerides, which react sensitively to short-term dietary factors such as carbohydrate or alcohol intake.
Second, the study confirmed the existence of the phenomenon where quantitative input (app usage) does not directly translate to qualitative outcomes (health improvement), namely the ‘Engagement-Outcome Paradox’ (Hypothesis 2). The analysis revealed that, with the exception of waist circumference, the level of quantitative app engagement (frequency of mission completion) did not have a significant effect on health outcome improvements across the five major clinical indicators. This implies that the linear assumption of “quantity of engagement equals magnitude of outcome,” commonly accepted in the policy field, does not apply to actual clinical indicators.
Third, regarding the verification of the mediating effect of health behavior change, app engagement significantly predicted positive health behavior changes (Hypothesis 3a supported); however, the pathway from these behavioral changes to improvements in clinical health indicators was not statistically significant (Hypothesis 3b rejected). Consequently, the mediating effect of health behavior change was rejected for all indicators. This study interprets these findings as a gap between subjective survey data (behavior) and objective biometric data (outcomes), as well as the potential complex operation of unmeasured ‘third paths,’ such as psychological and social support, beyond the measured behavioral variables. It also suggests the possibility that the outcomes observed over the 24-week period may be temporary ‘acute effects’ driven by external stimuli rather than the result of behavioral habituation.
Based on these analysis results, this study offers the following policy suggestions. First, policy performance indicators should be reorganized from a focus on simple quantitative input to a ‘qualitative process’ that evaluates the sustainability and intensity of behavior. Second, a ‘Hybrid High-Intensity Intervention’ model that incorporates professional medical intervention should be introduced for high-risk metabolic syndrome groups. Third, to overcome the limitations of subjective surveys, a precision monitoring and analysis system utilizing raw data from wearable devices should be established. Finally, the study raises the necessity of Longitudinal Study with Follow-up observations to verify the long-term causality between behavior change and outcomes.

국문 초록 (Abstract)

현대 보건의료 패러다임이 예방과 관리 중심으로 전환됨에 따라 모바일 헬스케어(mHealth)는 공공 보건 정책의 핵심 수단으로 부상하였다. 기존 정책은 사용자의 참여 수준이 높을수록 건강 성과가 향상될 것이라는 ‘참여 기반 모델(Engagement-Based Model)’의 선형적 가정을 전제로 하고 있으나, 실제 정책 현장에서는 양적 참여와 임상적 성과 간의 불일치가 보고되며 학문적·정책적 논쟁이 지속되고 있다. 본 연구는 이러한 현상을 ‘참여-성과 패러독스(The Engagement-Outcome Paradox)’로 명명하고, 대한민국 공공 모바일 헬스케어 사업의 실증 데이터를 통해 패러독스의 존재 여부를 검증하는 한편, 그 이면에 존재하는 ‘건강 행동 변화’의 매개효과를 규명함으로써 디지털 건강 개입의 작동 기제를 심층적으로 탐색하는 것을 목적으로 한다.
이를 위해 ‘서울특별시 송파구 보건소 모바일 헬스케어 사업’의 3개년(2019, 2023, 2024) 통합 데이터 768명을 분석 대상으로 하였다. 연구 모형은 앱 참여가 건강 성과로 직접 이어진다는 기존의 단순한 선형적 가정의 한계를 비판적으로 검토하고, ‘앱 참여(독립변수)’가 ‘건강 행동 변화(매개변수)’를 통해 ‘건강 성과(종속변수)’의 개선에 간접적으로 영향을 미칠 것이라는 대안적 경로를 제시하였다. 분석 방법으로는 대응표본 t-검정, 공분산분석(ANCOVA), 구조방정식모형(Structural Equation Modeling, SEM) 및 부트스트래핑(Bootstrapping)을 활용하였다. 특히 기저 효과(Base Effect)와 평균으로의 회귀(regression to the mean)를 통제하기 위해 사전 검사 수치를 공변량(Covariate)으로 투입하여 엄밀한 분석 방식을 채택하였다.
주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 프로그램은 참여자 집단의 평균적인 건강 수준을 유의미하게 향상시켰다. 24주간의 중재 결과, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 등 주요 지표에서 통계적으로 유의미한 개선이 확인되었다(p < .001). 이는 공공 모바일 헬스케어 사업이 만성질환 핵심 위험 요인을 관리하는 데 효과적인 정책 수단임을 시사한다. 단, 중성지방은 유의미하게 증가하는 양상을 보였는데(p = .041), 이는 단기간의 생활 습관 개입만으로는 대사성 지표의 극적인 변화를 이끌어내기에 한계가 있었던 것으로 보인다. 또한 본 프로그램의 개입은 참여자의 자율적 신체활동 및 식사 관리 독려에 중점을 두고 있어, 탄수화물 및 알코올 섭취 등 단기적 식이 요인에 민감하게 반응하는 중성지방 지표의 특성이 복합적으로 반영된 결과로 분석된다.
둘째, 양적 투입(앱 사용)이 질적 성과(건강 개선)로 직결되지 않는 현상, 즉 ‘참여-성과 패러독스’의 현상이 실재함을 확인하였다. 분석 결과, 허리둘레를 제외한 5개 주요 임상지표에서 앱의 양적 참여 수준(미션 수행 횟수)은 건강 성과 개선에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 ‘참여의 양이 곧 성과의 크기’를 결정한다는 정책 현장의 통념이 실제 임상적 결과에는 적용되지 않는 ‘비동조화(Decoupling)’ 현상을 방증한다.
셋째, 건강 행동 변화의 매개효과를 검증한 결과, 앱 참여는 긍정적인 건강 행동 변화를 유의미하게 예측하였으나, 이러한 행동 변화가 임상적 건강 지표의 개선으로 이어지는 경로는 통계적으로 유의하지 않았다. 이에 따라 건강 행동 변화의 매개효과는 모든 지표에서 기각되었다. 본 연구는 이러한 결과를 주관적 설문 데이터(행동)와 객관적 생체 데이터(성과) 간의 간극, 측정된 행동 변수 외에 심리적·사회적 지지와 같은 측정되지 않은 ‘제3의 경로’가 복합적으로 작용했을 가능성으로 해석하였다. 또한 24주라는 기간이 행동의 습관화에 의한 결과라기보다 외부 자극에 의한 일시적 ‘초기 반응 효과’에 머물렀을 가능성도 있음을 시사한다.
이러한 분석 결과를 바탕으로 본 연구는 다음과 같은 정책적 제언을 제시한다. 첫째, 정책 성과 지표를 단순 참여량 중심에서 행동의 지속성과 강도를 평가하는 ‘질적 과정’ 중심으로 재편해야 한다. 둘째, 대사증후군 고위험군을 위하여 전문적인 의료적 개입이 결합된 ‘하이브리드 고강도 개입(Hybrid High-Intensity Intervention)’ 모델을 도입해야 한다. 셋째, 주관적 설문의 한계를 극복하기 위해 웨어러블 디바이스의 원시 데이터(Raw Data)를 활용한 정밀 모니터링 체계 및 분석 시스템을 구축해야 한다. 본 연구는 공공 디지털 헬스케어 정책이 단순한 ‘접속’을 넘어 실질적인 ‘건강 가치’ 창출로 나아가기 위한 이론적·실증적 토대를 제공한다는 점에서 그 의의가 있다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구의 배경 및 ‘참여-성과 패러독스’ 문제 제기 1
• 제 2 절 연구의 목적 및 구성 3
• 제 2 장 이론적 배경 및 선행연구 검토 4
• 제 1 절 공공 mHealth와 참여 기반 개입의 한계 4
• 제 2 절 건강 행동 변화의 메커니즘: 매개효과를 중심으로 6
• 제 3 장 연구 설계 9
• 제 1 절 연구 모형 및 가설 9
• 제 2 절 데이터 및 변수 측정 10
• 제 3 절 분석 방법 11
• 제 4 장 연구 결과 13
• 제 1 절 연구 대상자의 일반적 특성 13
• 제 2 절 참여-성과 패러독스의 탐색적 분석 14
• 제 3 절 가설 검증 결과 19
• 제 5 장 논의 및 결론 25
• 제 1 절 연구 결과 요약 및 논의 25
• 제 2 절 정책적 함의 및 제언 27
• 제 3 절 연구의 한계 및 향후 과제 28
• 참고문헌 31
• Abstract 37
• 표 목차
• [표 4-1] 14
• [표 4-2] 15
• [표 4-3] 21
• [표 4-4] 22
• [표 4-5] 24
• 그림 목차
• [그림 3-1] 9
• [그림 4-1] 17