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헬스케어 서비스의 디지털 채널 전환에 영향을 미치는 요인: ICT 기반 원격진료(Telemedicine)를 중심으로
이카루스
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2024년 12월 16일
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이주이론
헬스케어
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21/33
📑 논문 기본 정보
논문 제목:
헬스케어 서비스의 디지털 채널 전환에 영향을 미치는 요인: ICT 기반 원격진료(Telemedicine)를 중심으로
저자 정보:
1저자:
정옥경 (호서대학교 산업인공지능공학과 교수)
공동저자:
박승범 (호서대학교), 윤상혁 (한국기술교육대), 박철 (고려대학교)
교신저자:
박철 (고려대학교 융합경영학부 교수)
게재 정보:
게재지: Korean Journal of Marketing
발행년도: 2024년 11월
DOI:
10.15830/kjm.2024.39.4.53
연구 분야:
디지털 헬스케어, ICT, 마케팅
주요 키워드:
원격진료, 디지털 헬스케어, 의료 서비스, 채널 전환, PPM 프레임워크
💭 연구의 본질 파악
🤔 근본적 질문
이 연구는 왜 필요했는가?
학문적 필요성:
기존 기술수용모델(TAM, UTAUT)은 헬스케어 서비스의 심리적·사회적 요인을 충분히 설명하지 못함.
실무적 필요성:
원격진료 전환을 촉진하기 위한 경로 및 전략 개발이 필요.
사회적 필요성:
COVID-19 팬데믹 이후 디지털 헬스케어의 수요 증가와 소비자 행동 변화에 대한 대응.
왜 지금 이 연구가 수행되었는가?
시기적 배경:
팬데믹 이후 비대면 의료의 급격한 확산.
환경적 맥락:
ICT 기술 발전과 디지털 헬스케어 플랫폼 증가.
학문적 흐름:
헬스케어 분야의 기술-서비스 융합 연구의 필요성.
🎯 연구 동기
연구자는 무엇을 해결하고자 했는가?
해결하고자 한 문제:
헬스케어 채널 전환 행동에 영향을 미치는 선행 요인과 메커니즘 분석.
기존 접근의 한계:
기술적 수용 이외의 심리적, 사회적 요인을 고려하지 않음.
새로운 접근의 필요성:
이주이론(Migration Theory) 및 PPM(Pull-Push-Mooring) 프레임워크 적용.
이 연구 주제를 선택한 이유는 무엇인가?
연구 갭 분석:
기존 기술수용 연구는 헬스케어의 특수성을 충분히 반영하지 못함.
기존 연구와의 관계:
TAM 및 UTAUT 연구를 보완하며, 헬스케어 채널 전환 맥락에 적합한 모델 도출.
연구자의 관점:
디지털 헬스케어의 채널 전환을 소비자 중심에서 분석.
📚 이론적 프레임워크 분석
🔍 이론 선택의 배경
왜 이 이론을 선택했는가?
이론 선택의 근거:
PPM 프레임워크는 유입(Pull), 유출(Push), 계류(Mooring) 요소를 통합적으로 고려.
다른 이론과의 비교:
TAM, UTAUT는 기술적 변수 중심이며 심리적·사회적 요인을 다루지 못함.
이론의 적합성:
헬스케어 서비스의 특수성(보안, 신뢰 등)을 포함.
이론적 프레임워크는 어떻게 구성되었는가?
이론 간의 관계:
PPM 프레임워크 내 유입, 유출, 계류 요소가 소비자 전환 행동을 설명.
개념적 연결성:
이주이론(Migration Theory)의 푸시-풀 개념을 서비스 채널 전환에 적용.
이론의 확장/수정:
헬스케어 특성을 반영하여 보안 및 심리적 전환 비용 요소 포함.
📖 핵심 개념 심층 분석
유입 요인:
플랫폼 유용성, 보안.
정의:
새로운 디지털 채널의 매력적 요소.
선택 이유:
헬스케어 서비스 채택에 있어 편리성과 신뢰가 중요.
계류 요인:
높은 심리적 전환 비용, 낮은 헬스 리터러시.
정의:
소비자가 전환을 주저하게 만드는 장애 요인.
선택 이유:
의료 서비스 전환은 심리적 부담과 정보 격차를 초래할 수 있음.
유출 요인:
낮은 접근성, 낮은 가격 가치.
정의:
기존 대면 서비스의 불편함이나 한계.
선택 이유:
물리적 거리와 시간 비용은 원격진료 채택의 주요 요인.
🔬 연구 설계 심층 분석
📊 방법론적 선택
왜 이 연구 방법을 선택했는가?
방법론적 정당성:
설문조사를 통해 소비자의 행동을 실증적으로 분석.
대안적 방법과의 비교:
질적 접근 대신 구조방정식을 활용해 변수 간 관계를 규명.
방법론의 한계 인식:
진료 유형(일반진료 vs 민감진료)에 따른 편향 가능성.
데이터 수집 방법의 선택 이유
표본 선정 논리:
원격진료 경험이 있는 약 300명의 응답자로 구성.
측정 방법 선택 근거:
리커트 5점 척도를 사용해 정량적 데이터 확보.
데이터 품질 확보 전략:
사전 설문(pretest) 및 전문가 리뷰를 통해 신뢰성과 타당성 확보.
💡 분석 전략
왜 이러한 분석 방법을 사용했는가?
적절성:
구조방정식 모델(AMOS)을 통해 선행 요인의 경로와 조절 효과 분석.
대안적 분석 방법 검토:
TAM 및 UTAUT 모델과 비교하여 PPM 프레임워크의 적합성 강조.
분석의 한계 인식:
일부 가설에서 조절 효과가 나타나지 않아 후속 연구 필요.
📊 결과의 의미 탐구
🔍 발견사항 해석
유입 요인:
플랫폼 유용성과 보안은 채널 전환 의도에 긍정적 영향을 미침.
계류 요인:
높은 심리적 전환 비용은 예상과 달리 영향을 미치지 않음.
유출 요인:
낮은 접근성은 중요한 요인이나 낮은 가격 가치는 유의미한 영향을 미치지 않음.
조절 효과:
플랫폼 보안은 민감진료에서 채널 전환 의도에 더 큰 영향을 미침.
💭 결과의 한계
방법론적 한계:
조절 효과 분석에서 일부 가설이 유의미하지 않음.
이론적 한계:
TAM 및 PPM 프레임워크의 통합적 분석이 부족.
실무적 한계:
실제 플랫폼 구현 사례와의 연계 부족.
🌟 연구의 가치 평가
💫 학문적 기여
이주이론과 PPM 프레임워크를 헬스케어 채널 전환 행동에 적용.
소비자 행동에서 심리적, 사회적 요인의 중요성 입증.
디지털 헬스케어의 특수성을 반영한 통합적 분석.
🔄 향후 연구 방향
디지털 리터러시와 같은 추가 변수 도입.
원격진료와 관련된 프라이버시 역설 탐구.
다양한 산업군에 PPM 프레임워크 적용.
📝 개인적 학습과 통찰
🎓 학술적 성장
이론적 학습:
TAM, PPM 이론 간 비교 및 확장 가능성 학습.
방법론적 학습:
구조방정식 모델과 조절 효과 분석의 활용.
💡 연구 아이디어
의료 데이터 보호와 관련된 소비자 신뢰 연구.
헬스 리터러시와 디지털 플랫폼 수용성의 관계 분석.
📚 심화 학습을 위한 문헌
이론 심화를 위한 문헌:
PPM 프레임워크와 TAM 관련 주요 논문.
방법론 심화를 위한 문헌:
구조방정식 모델(AMOS)의 활용 사례.
결과 해석을 위한 문헌:
디지털 헬스케어와 소비자 행동 연구.
✍️ 종합적 성찰
학문적 교훈:
헬스케어 채널 전환은 기술적 수용을 넘어선 복합적 의사결정 과정.
방법론적 교훈:
설문 기반의 실증 연구는 변수 간 관계를 구체적으로 규명할 수 있음.
실무적 교훈:
플랫폼 보안성 강화와 사용자 중심의 인터페이스 설계 필요.
후속 연구자로서 주목할 점:
연구 설계 시 환경적 요인과 정책적 변수 고려.
디지털 헬스케어 산업의 세분화된 소비자 행동 분석.
이카루스
The ones who are crazy enough to think that they can change the world are the ones who do."(steven Jobs, 2015). 세상을 바꾸는 '미친' 아이디어를 찾아내 세상을 바꾸고자 하는 AI 연구자입니다.
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