📑 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.2024.39.4.53연구 분야: 디지털 헬스케어, ICT, 마케팅주요 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.
언제나 ‘왜?’라는 물음을 통해 불가능 대신 해법을 모색하는 AI 연구자입니다