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종 경험 등의 글이 늘어나고 있다.
예방접종에 대한 걱정이나 우려와 같은 부정적인 감정, 예방접종의 효 과나 유익성과 같은 긍정적인 감정은 예방접종 의도에 영향을 주며 나아 가 예방접종률의 감소나 증가를 초래한다(임은실 외, 2006; 김금순 외, 2007). 비록 우리나라 예방접종률이 감염병 퇴치 수준까지 도달하였지만 온라인에 게시되는 예방접종에 대한 걱정이나 우려의 글이 늘어나면 예 방접종 의도에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 예방접종에 영향을 줄 수 있 는, 예방접종에 대한 부모들의 걱정이나 우려 등을 정확히 파악할 필요가 있다.
본 연구팀이 사전 조사에서 온라인에 게시된 예방접종 관련 감정이나 경험 등을 표현한 글을 살펴본 결과 예방접종에 대한 긍정적인 글과 부정 적인 글 모두를 확인할 수 있었다. 이들 게시 글을 자세히 살펴보면 예방 접종 후 발생하는 부작용과 이에 대처하는 방법, 예방접종 날짜의 조정, 예방접종 여부 고민과 같은 다양한 주제에 대한 개인들의 감정, 경험, 태 도와 예방접종 정보 등이 게시되고 있음을 알 수 있었다.
예방접종에 대한 감정, 태도, 경험, 지식과 관련한 국내의 연구 중 예방 접종 실태와 부모들의 예방접종에 대한 인식을 조사한 연구(임정우 외, 2006)에 의하면 반드시 시행해야 할 예방접종은 BCG, MMR, DTP, 소 아마비, B형간염이라고 인식하였고 비용이 비싼 예방접종이 더 안전할 것이라고 생각하는 것으로 나타났다. 또한 제때 예방접종을 하지 못한 이 유는 자녀가 아파서, 접종 날짜를 잘 몰라서, 집안일 때문인 것으로 나타 났다. 12세 이하 자녀를 둔 보호자를 대상으로 방문 면접 조사 방식으로 시행한 질병관리본부 주관의 2014년 국가예방접종 지원 정책 만족도 및 보호자 인식조사(고재영 외, 2015)에 의하면 대부분의 부모는 예방접종 을 하지 않으면 감염병에 걸릴 가능성이 커진다고 생각하고 있으며, 예방
접종 대상 감염병을 심각하게 여기고, 예방접종이 건강 증진에 도움을 준 다는 긍정적인 인식을 가지고 있는 것으로 나타났다. 앞에 소개한 연구들 은 온라인 및 방문 설문조사를 통해 예방접종에 대한 인식을 파악하여 조 사 시간, 비용, 노력이 많이 소요되고 사람들의 인식을 실시간 파악할 수 없다는 단점이 있다. 또한 이러한 연구 방법은 감염병 유행이나 새로운 백신 도입과 같은 특정 사건이 발생한 시점에서 사람들의 생각을 실시간 으로 파악하는 데 한계가 있다.
예방접종에 대한 부모들의 감정, 태도, 경험, 지식들을 좀 더 빠르게 파 악하기 위해 소셜 데이터를 활용한 연구가 국외에서 소개되고 있다. 예를 들어 미국에서 2009년 신종플루가 유행한 시기에 신종플루 예방접종과 관련한 트위터 메시지를 수집하여 예방접종에 대한 감정을 분석한 연구 (Salathé et al., 2011)에서는 트위터에 표현된 예방접종에 대한 감정과 예방접종률 간에 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났고, 소셜 데이터가 예 방접종률을 예측할 수 있는 효과적인 수단임을 보여 주었다. 또한 유엔아 동기금(UNICEF, 2013)에서 유럽에서의 대중의 예방접종에 대한 반대 감정을 파악하기 위해 블로그, 포럼, 트위터, 텀블러, 유튜브, 페이스북과 같은 소셜미디어에 게시된 글을 수집하여 분석한 결과, 예방접종 반대 감 정은 종교적·도덕적 신념, 이상반응, 장애 발생, 화학물질/독성/불필요 성, 음모이론 등에 기인하는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 예방접종을 반대하는 감정에 기여하는 영역을 부작용에 대한 우려나 두려움과 같은 개인 영역, 정부나 제약 산업에 대한 불신과 같은 상황적 영역, 예방접종 이 필요 없다는 종교적인 신념과 같은 초월적 영역으로 구분하였고, 이들 세 영역의 조합에 따른 각기 다른 예방접종 캠페인 방법을 제시하였다.
또 다른 예로 UN global pulse(2014)에서 인도네시아 대중이 소셜미디 어인 트위터에 게시한 예방접종 관련 글을 분석하여 예방접종에 대한 종
교적인 입장, 질병 발생 관련 대화, 백신 이상반응으로 여겨지는 증상 혹 은 건강 상태, 오가 백신인 새로운 백신 도입에 대한 글이 많이 게시되는 것을 파악하였고, 게시 글의 추이를 분석해 대중이 예방접종 관련 우려를 언제 가장 많이 하는지 그 시점과 우려의 이유를 파악할 수 있었다.
소셜미디어에 게시된 글을 이용한 이들 연구에서 문자로 구성된 비정 형 데이터를 분석하기 위해 수작업 분석 방법 혹은 자연어 처리 시스템을 활용하였다. 이러한 분석 방법은 주로 게시된 글에 포함된 용어의 빈도수 에 기반을 두어 분석 과정에서 용어의 의미론적 관계를 명확히 파악하지 못한다는 한계를 가진다. 이러한 한계를 극복하기 위해 동음이의어 (homonym)와 이음동의어(synonym)를 설정한 유의어 사전을 개발하 여 이용하고 있으나 그 용어가 사용된 문맥을 이해하지 못하면 용어의 정 확한 의미를 파악하기 어렵다(유은지 외, 2012). 소셜미디어에 게시된 비 정형 데이터의 의미적 모호성을 해결하고 용어의 의미를 정확하게 파악 하기 위해서는 개념의 의미와 개념의 고유한 속성, 개념들 간의 관계 및 제약 조건 등을 정의하고 유의어/동의어를 망라한 용어체계가 포함된 온 톨로지가 필요하다. 온톨로지는 공유된 개념화에 대한 정형화되고 명시 적인 명세(Gruber, 1993)이며, 어휘의 내용을 명확하게 정의하고 어휘 들로 표현된 사실들 사이의 논리적 관계를 나타내는 일종의 지식 표현 (knowledge representation)이다(김학래, 2010). 따라서 소셜미디어 에 게시된 글을 이용하여 자녀의 예방접종에 대한 부모의 감정, 태도, 경 험, 지식을 정확히 파악하기 위해서는 온톨로지를 개발할 필요가 있다.
이에 본 연구에서는 부모가 자녀의 예방접종을 결정하는 과정에 영향 을 주는 감정, 경험, 태도, 지식과 예방접종 경험 및 예방접종 후의 감정, 태도 등을 포함한 온톨로지를 개발하고자 한다. 본 연구에서 개발된 온톨 로지는 부모가 자녀의 예방접종에 대해 어떤 감정, 경험, 태도, 지식을 가
지고 있는지를 파악하는 분석의 틀로 활용될 수 있을 것이다. 또한 온톨 로지 개발 과정에서 비정형 소셜 데이터의 빅데이터 분석에 활용할 수 있 는 주요 용어들의 유의어/동의어를 기술한 용어체계를 개발하고자 한다.