Korean Journal of Health Education and Promotion
[ Original Article ]
Korean Journal of Health Education and Promotion - Vol. 35, No. 2, pp.1-11
ISSN: 1229-4128 (Print) 2635-5302 (Online)
Print publication date 30 Jun 2018
Received 12 Apr 2018 Revised 05 Jun 2018 Accepted 14 Jun 2018
DOI: https://doi.org/10.14367/kjhep.2018.35.2.1

온라인 채널별 건강정보 검색에 영향을 미치는 요인

계수연* ; 박기호**,
*국립암센터 암정보교육과
**국립암센터 암정책지원과
Factors affecting online health information seeking by channels
Su Yeon Kye* ; Keeho Park**,
*Cancer Information and Education Branch, National Cancer Control Institute, National Cancer Center
**Cancer Policy Branch, National Cancer Control Institute, National Cancer Center

Correspondence to: Keeho Park Cancer Policy Branch, National Cancer Control Institute, National Cancer Control Institute, 323, Ilsan-ro, Ilsandong-gu, Goyang-si, Gyeonggi-do, 10408, Republic of Korea 주소: (10408) 경기도 고양시 일산동구 일산로 323 국립암센터 암정책지원과 Tel: +82-31-920-2160, Fax: +82-31-920-2949, E-mail: Park.keeho@gmail.com

Abstract

Objectives

This study aims to examine associations between the sociodemographics, physical disease history, perceived health status, trust in online health information, and self-efficacy for online health information with online health information seeking behaviors by channels.

Methods

Seven hundred and ninety Internet users aged 20 years or more completed a web-based survey exploring the sociodemographics, physical disease history, perceived health status, trust, self-efficacy, and online health information seeking behaviors. We performed multiple linear regression analyses to test the associations between variables.

Results

The trust of health information provided by government organization and healthcare professionals was high, but the actual use of websites was low and there was a difference between trust and use. Online health information seeking behaviors were associated with sex, age, education, income, marital status, physical disease history, and perceived health status, depending on the channel. In addition, trust and self-efficacy for online health information were found to be significant factors in all 10 channels.

Conclusions

It is necessary to increase the health potential of all online health information consumers by developing and applying an intervention strategy to improve the trust and self - efficacy for online health information while delivering messages focused on the target population for each channel.

Keywords:

online health information seeking, self-efficacy, trust

Ⅰ. 서론

정보와 커뮤니케이션 기술의 발달로 공공부문과 민간부문 모두에서 건강정보의 생산, 유통, 공유가 급증하면서 막대한 양적 팽창이 이루어지고 있다(Viswanath et al., 2012). 이 가운데 최근 십여 년 동안 인터넷은 건강정보의 주요 정보원으로써의 역할을 담당하게 되었다(Baker et al., 2003). 미국 성인의 59%가 지난 1년동안 건강정보를 찾기 위해 인터넷을 활용했다고 응답하였으며, 유럽 내 인터넷 사용자의 71%가 건강을 목적으로 인터넷을 활용한 적이 있다고 응답하였다 (Andreassen et al., 2007; Pew Research Center, 2013). 우리나라에서도 일부 성인을 대상으로 한 연구에서 75%가 인터넷에서 암정보를 찾아봤다고 응답하였으며, 일부 대학생의 경우에는 94.6%가 건강정보검색을 위해 블로그를 이용하였다고 응답하였다(Kye, Lee, Yoo, Oh, & Jun, 2017; Song et al., 2016).

인터넷 사용자가 증가하고 인터넷이 주요 건강정보원의 역할을 하게 되면서 만성질환관리를 위한 주요 자원으로도 활용되기 시작하여, 온라인 건강정보가 소비자들의 건강행동이나 건강결과에 영향을 준다는 연구결과가 보고되고 있다(Chisolm, 2010). Dutta-Bergman (2004)은 온라인 건강정보를 검색한 경우 절주, 적절한 약 복용, 금연과 같은 건강행동 수준이 높다고 하였으며, Lee 등 (2015)은 온라인 건강정보검색 행동이 채소 및 과일 섭취 수준, 신체활동 수준과 긍정적인 연관을 갖는다고 하였다. 의사-환자간의 관계가 이루어지는 의료현장에서도 온라인 건강정보검색 행동은 의미를 갖는데, 환자들이 인터넷을 통해 관련 건강정보를 찾아보고 의사와 의사소통하는 경향이 많기 때문이며, 온라인 건강정보 검색은 합리적인 의사결정을 위해 중요한 전략이 되고 있다(Anker, Reinhart, & Feeley, 2011).

온라인 건강정보는 건강에 도움이 되는 많은 장점들을 가졌지만, 한편으로는 인터넷은 올바르지 않은 정보를 유통시킴으로써 소비자를 현혹할 수도 있다. 일부 온라인 건강정보가 불완전하고 불충분하다는 연구결과가 보고되고 있으며, 이러한 신뢰할 수 없는 정보들은 의사-환자와의 의사소통 시에 부정적인 영향을 미친다고 알려져 있다(Moretti, Oliveira, & Silva, 2012; Murray et al., 2003).

온라인 건강정보를 올바로 개발하고 효율적으로 유통시키기 위해서는 온라인 건강정보 소비자의 특성을 파악하는 것이 필요하다. 그러나 우리나라 대중들의 이러한 특성을 살펴본 연구는 찾아보기 어렵다. 건강정보검색에 관한 우리나라 연구는 건강정보검색 행동과 건강행동실천과의 관련성을 살펴본 경우(Kim & Jung, 2017; Lee & Kim, 2015), 노인 및 암환자와 같은 특정 인구층의 일부를 대상으로 정보검색 영향 요인을 살펴본 경우(Lee, Yoo, Chun, & Cho, 2014; Oh, Choi, & Kim, 2018)에 불과하며 전국민을 대상으로 온라인 채널별로 건강정보검색 영향 요인을 살펴본 경우는 드물다.

이에 본 연구는 우리나라 전국민을 대상으로 채널별 온라인 건강정보검색 유형을 살펴보고 이에 영향을 미치는 선행요인을 살펴보고자 하였으며, 이 연구결과는 건강커뮤니케이션 전문가들이 온라인 건강정보 소비자들의 건강능력을 함양하기 위한 전략을 개발하는데 활용할 수 있을 것이다.


Ⅱ. 연구방법

1. 연구대상

이 연구는 횡단적 조사 연구로써 전문조사기관에 의하여 온라인 조사로 실시되었다. 연구대상자는 제주도를 제외한 전국 대도시, 중소도시, 읍면 지역에 거주하고 있는 만 20세 이상 성인 남녀로 통계청의 인구총조사에 따라 성, 연령, 지역별 인구에 비례하여 다단계층화편의추출에 의하여 표집되었다. 조사는 2015년 8월 17일부터 30일까지 총 14일간 진행되었으며, 암진단을 받은 경험이 없고 지난 1년간 우연히 온라인 건강정보를 접한 적이 있거나 의도적으로 온라인 건강정보를 검색해본 경험이 있는 790명을 대상으로 실시되었다. 모든 연구대상자들은 조사 전 연구목적, 참여 도중 거부 가능, 인적 사항에 대한 비밀 보장 등에 관한 설명서를 읽고 연구에 참여를 희망하는 동의서란에 표기하도록 하였으며, 본 연구는 국립암센터 생명윤리심의위원회의 심사를 거쳤다(NCC2015-0179).

2. 연구도구

이 연구의 종속변수는 채널별 온라인 건강정보 이용정도로 채널별로 각 1문항씩 측정되었다. 문항내용은 ‘귀하께서는 인터넷을 통해 건강정보를 얻고자 할 때, 다음의 건강정보 채널을 얼마나 자주 이용하십니까?’였고 응답은 ‘전혀 이용하지 않는다’, ‘거의 이용하지 않는다’, ‘가끔 이용한다’, ‘자주 이용한다’, ‘매우 자주 이용한다’의 5점척도로 측정하였다. 채널은 블로그, Q&A (예, 지식iN), 카페 (예, 다음카페, 네이버카페), 뉴스 사이트, 공공기관 웹사이트, 종합병원 웹사이트, 민간협회 웹사이트, 민간병원 웹사이트, SNS, 메신저 (예, 카카오톡, 밴드) 등 10종을 대상으로 하였다. 채널 선정은 연구팀이 기존 연구를 바탕으로 헬스커뮤니케이션 전공 교수진과 함께 논의하여 이루어졌으며, 일반인들이 정보검색을 위해 쉽게 이용하는 포탈사이트에 제시되는 정보원들을 기본적으로 선정하였고, 여기에 모바일용 대표 커뮤니케이션 채널을 추가하였다 (Kwon et al., 2015).

독립변수는 인구사회학적 특성, 신체질환유무, 인지된 건강상태, 온라인 건강정보이용 자기효능감, 채널별 신뢰도이었다. 이러한 변수들은 포괄적 정보검색 모형 (Comprehensive Model of Information Seeking)에서 정보검색을 결정하는 주요한 선행변수들로 제시되고 있으며 여러 선행연구에서 주요 결정변수들로 제시되고 있다(Cao, Zhang, Xu, & Wang, 2016; Johnson & Case, 2012; Yang, Chen, & Muhamad, 2017). 인구사회학적 특성은 성별, 연령, 교육수준, 월평균소득, 결혼상태를 조사하였다. 이 중에서 연령은 ‘20-29세’, ‘30-39세’, ‘40-49세’, ‘50-59세’, ‘60세 이상’으로, 교육수준은 ‘고등학교 졸업’, ‘대학교 졸업’, ‘대학원 졸업이상’으로, 월평균소득은 ‘200만원 미만’, ‘200-400만원 미만’, ‘400-600만원 미만’, ‘600만원 이상’으로, 결혼상태는 ‘미혼’, ‘기혼’으로 구분하였다. 신체질환 유무는 자신이나 직계가족 중 지난 1년동안 중증질환을 앓은 사람이 있는지에 대한 내용이었으며, 인지된 건강상태는 자신이 얼마나 건강하다고 생각하는지를 물었다. 응답은 5점척도로 측정하였으며, ‘건강’, ‘보통’, ‘불건강’으로 나누어 분석하였다. 온라인 건강정보이용 자기효능감은 총 8문항으로 측정되었으며, 각 8가지 상황에서 얼마나 쉽게 온라인 건강정보를 이용할 수 있는지를 5점척도로 측정하였고 합계를 구하여 점수가 높을수록 자기효능감이 높은 것으로 하였다. 해당 척도는 기존의 연구를 바탕으로 본 연구진이 개발하였으며, 본 연구에서 Cronbach’s alpha는 0.91이었다(Kim, Lim, & Park, 2015; Liang, Szu-Hsien, & Tsai, 2011). 채널별 신뢰도는 10개 채널 각각에서 해당 정보원을 얼마나 신뢰하는지 5점척도로 측정하였으며 점수가 높을수록 신뢰도가 높은 것으로 하였다.

3. 분석방법

연구대상자의 인구사회학적 특성, 신체질환유무, 인지된 건강상태, 온라인 건강정보이용 자기효능감, 채널별 신뢰도, 채널별 온라인 건강정보 이용정도를 파악하기 위하여 빈도와 백분율, 평균과 표준편차를 산출하였다. 또한 인구사회학적 특성, 신체질환유무, 인지된 건강상태, 온라인 건강정보이용 자기효능감, 채널별 신뢰도가 채널별 온라인 건강정보 이용정도에 미치는 관련성을 파악하기 위하여 모든 변수를 통제한 후 선형 회귀분석을 실시하였다. 분석 도구로는 SAS 9.4를 이용하였다.


Ⅲ. 연구결과

연구대상자는 총 790명으로 남성, 여성 모두 각각 50.0%였고, 20대가 16.9%, 30대가 19.6%, 40대가 22.6%, 50대가 20.9%, 60대 이상이 20.0%였다. 대학교 졸업 이상이 69.2%로 가장 높았으며, 월평균소득은 200-400만원 미만이 가장 많았다. 67.8%가 기혼, 32.2%가 미혼이었다. 지난 1년간 자신이나 직계가족이 중증질환을 앓은 경험이 있는 경우는 19.9%였으며, 인지된 건강상태가 좋은 경우는 41.4%, 보통은 38.0%, 안 좋은 경우는 20.6%였다. 온라인 건강정보이용 자기효능감은 5점 만점에 3.50점이었다 <Table 1>.

Characteristics of participantsN=790

채널별 신뢰도가 가장 높은 경우는 5점 만점에 3.82점으로 공공기관 웹사이트였으며, 가장 낮은 경우는 2.82점으로 메신저였다. 채널별 온라인 건강정보 이용정도는 5점 만점에 3.30점으로 Q&A가 가장 높았고, 민간병원 웹사이트가 2.33점으로 가장 낮았다[Figure 1].

[Figure 1]

Trust and use of online health information by channels

채널별 온라인 건강정보 이용에 영향을 미치는 요인을 살펴보면, 블로그의 경우, 20대에 비하여 50대 이상의 이용이 낮았고 자신이 불건강하다고 생각하는 사람들에 비하여 평균이상이라고 생각하는 사람들의 이용이 높았다. 또한 신뢰도가 높거나 자기효능감이 높을수록 이용도가 높았다. Q&A에서도 20대에 비하여 50대 이상인 경우 이용이 낮았으며, 200만원 미만의 소득층에 비하여 200-400만원 미만의 소득층이 이용이 높았다. 신뢰도와 자기효능감이 높을수록 Q&A이용이 높았다. 카페의 경우는 신뢰도와 자기효능감이 유의한 변수였고 긍정적인 관련성을 보였다. 뉴스에서는 미혼에 비하여 기혼의 경우가 더 많이 이용하였고 불건강하다고 인지하는 사람에 비하여 평균이라고 생각하는 사람들이 더 많이 이용하였다. 신뢰도와 자기효능감도 긍정적인 관련성을 보였다. 공공기관 웹사이트의 경우는 남성에 비하여 여성이 적게 사용하고 있었고 20대에 비하여 30대가 더 많이 사용하였다. 고등학교 졸업자에 비하여 대학원 졸업자가 더 많이 사용하고 있었으며 불건강한 사람에 비하여 평균의 건강을 가졌다고 생각하는 사람들이 더 많이 이용하였으며, 신뢰도와 자기효능감이 높을수록 더 많이 사용하였다. 종합병원 웹사이트의 건강정보는 남성에 비하여 여성이 적게 사용하였고 고등학교 졸업자에 비하여 대학이상 졸업자가 더 많이 사용하고 있었다. 미혼자에 비하여 기혼자가 더 많이 이용하였고 신체질환이 있을 경우 더 많이 사용하였다. 신뢰도와 자기효능감과 긍정적인 관련성을 보였다. 민간협회 웹사이트의 경우는 불건강한 사람에 비하여 평균의 건강상태를 가졌다고 생각하는 사람들이 더 많이 이용하였으며 신뢰도와 자기효능감이 높을수록 더 많이 이용하였다. 민간병원 웹사이트는 미혼자에 비하여 기혼자가 더 많이 사용하였고 신체질환이 있는 경우 더 많이 사용하였다. 불건강한 사람에 비하여 평균의 건강을 가졌다고 인지하는 경우 더 많이 이용하였고 신뢰도와 자기효능감과 양의 상관관계를 보였다. SNS는 200만원 미만의 소득자에 비하여 600만원 이상의 소득자가 더 많이 사용하고 있었고 신체질환이 있는 경우 더 많이 사용하였다. 불건강한 사람에 비하여 평균의 건강상태라고 생각하는 사람들이 더 많이 이용하였고 신뢰도가 높을수록 자기효능감이 높을수록 더 많이 사용하였다. 메신저의 경우는 불건강하다고 생각하는 사람에 비하여 평균이상이라고 생각하는 경우 이용률이 높았으며, 신뢰도와 자기효능감이 높을수록 더 높은 이용을 보였다<Table 2>.

Linear regression for antecedents between characteristics and online health information seeking by channels(N=790)a


Ⅳ. 논의

이 연구는 채널별 온라인 건강정보 검색 유형을 살펴보고 이에 영향을 미치는 선행요인을 살펴봄으로써 온라인 건강정보 소비자들의 건강능력을 함양하는 전략을 개발하는데 기초자료를 제시하고자 하였다. 공공기관과 보건의료전문가들이 제공하는 건강정보에 대한 신뢰도가 높았으나 실제 이용도는 이들이 제공하는 웹사이트 부분이 낮아 신뢰도와 이용도간에 차이가 있었다. 채널에 따라 성, 연령, 교육수준, 소득수준, 결혼상태, 신체질환유무, 인지된 건강상태별로 이용정도에 차이가 있었으며 10개 채널 모두에서 신뢰도와 온라인 건강정보이용 자기효능감이 공통적으로 유의한 영향을 주는 요인이었다.

채널별 온라인 건강정보의 신뢰도와 실제 이용도 사이에 차이가 있었다. 신뢰도는 공공기관 웹사이트, 종합병원 웹사이트, 뉴스, 민간협회 웹사이트, Q&A, 민간병원 웹사이트, 카페, 블로그, SNS, 메신저 순으로, 공공기관이나 보건의료 전문가들이 제공하는 정보에 대한 신뢰도가 상대적으로 높고 흔히 소셜미디어로 대변되는 채널들의 정보들에 대한 신뢰도가 비교적 낮아, 이전 연구 결과와 유사하였다(Kwon et al., 2015). 실제 이용도는 Q&A가 가장 높았고 뉴스, 카페, 블로그, 공공기관 웹사이트, 종합병원 웹사이트, SNS, 메신저, 민간협회 웹사이트, 민간병원 웹사이트 순으로 나타나 신뢰도와는 많은 차이를 보였다. 또한 이러한 결과는 온라인 커뮤니티나 소셜미디어 보다 웹사이트를 더 많이 이용하는 다른 나라의 경우와 다소 상이하다(Baumann, Czerwinski, & Reifegerste, 2017). 우리나라 대중들이 신뢰하는 채널은 주로 공공기관 및 보건의료 전문가들이 제공하는 웹사이트임에 비하여 주로 이용하는 채널은 포털사이트 검색 결과에서 주로 상단에 위치하는 정보들로써 접근성이 쉬운 정보들임을 알 수 있었다. 이에 웹사이트 기획자들은 해당 웹사이트의 콘텐츠를 가공하여 접근이 쉬운 채널에서의 재확산 전략을 고려해야 하며, 포털사이트 담당자들은 신뢰도 높은 웹사이트들을 상단에 위치함으로써 공공의 건강잠재력 향상을 위한 공익적 노력에 힘을 보태야 할 것으로 사료된다.

여성은 남성에 비하여 공공기관이나 종합병원에서 운영하는 웹사이트의 건강정보를 덜 이용하고있었다. 독일에서 이루어진 대국민조사에서도 남성은 여성에 비하여 건강보험회사나 비상업적인 보건기관에서 운영하는 웹사이트를 더 많이 이용하며 여성은 포털사이트의 건강정보를 더 많이 보고 있었다(Baumann et al., 2017). 이는 아마도 여성이 정보적 지지와 더불어 정서적 지지와 사회적 관계에 대한 동기, 즐거움을 추구하는 경향이 큰 반면, 남성은 보다 정보적 지지에 집중하여 추구하는 경향이 더 크기 때문인 것으로 사료된다.

연령층에 따라서 온라인 건강정보검색에 차이가 있었는데, 20대에 비하여 50대 이상이 블로그와 Q&A를 덜 이용하고 있었다. 이는 고연령층일수록 온라인 건강정보를 덜 이용한다는 이전 연구결과와 유사한 것으로 고연령층이 인터넷에 보다 덜 익숙한 이유일 것으로 사료된다(Ghweeba et al., 2017).

교육수준과 소득수준에 있어서는, 고등학교 졸업자에 비하여 대학원 졸업자가 공공기관 웹사이트를, 대학 졸업자 이상인 사람들이 종합병원 웹사이트를 더 많이 이용하고 있었으며, 200만원 미만 소득자에 비하여 200만원 이상 400만원 미만의 소득자들이 Q&A를, 600만원 이상 소득자들이 SNS를 더 많이 이용하고 있었다. 이는 교육수준이나 소득수준이 높은 사람들이 인터넷 접근도가 좋은 편이고, 해당 매체의 정보를 이해하는 헬스리터러시(health literacy, 건강정보이해능력) 수준이 상대적으로 높아 교육수준이나 소득수준이 높은 경우 온라인 건강정보를 더 많이 이용하는 것으로 보인다(Protheroe et al., 2017). 이와 더불어 교육수준이 높은 경우, 가족, 친구 등과 같은 구두 중심의 매체보다는 신문, 서적, 인터넷과 같은 문자 중심의 매체를 더 많이 이용한다는 이전의 연구 결과를 고려해 볼 때, 본 연구에서도 고학력자들이 다른 온라인 매체에 비하여 내용이 많고 문장이 상대적으로 긴 웹사이트의 건강정보를 선호하는 것으로 여겨진다(Feinberg et al., 2016).

미혼자에 비하여 기혼자가 뉴스, 종합병원 웹사이트, 민간병원 웹사이트를 더 많이 이용하고 있었고, 자신이나 직계가족이 중증질환을 앓고 있는 경우 종합병원 웹사이트, 민간병원 웹사이트, SNS를 더 많이 사용하고 있었다. 기혼자는 배우자와 함께 건강에 대한 지지를 서로 주고 받음으로써 건강에 대한 관심이 미혼자보다 더 많고 이것이 온라인 건강정보검색으로까지 이어지는 것으로 보이며, 자신이나 직계가족이 질환을 앓는 경우는 주로 의료기관의 웹사이트와 주변사람들의 입소문으로부터 정보를 주로 얻는 것으로 사료된다.

자신의 건강상태가 불건강하다고 생각하는 사람들에 비하여 보통이나 건강하다고 생각하는 사람들이 블로그, 뉴스, 공공기관 웹사이트, 민간협회 웹사이트, 민간병원 웹사이트, SNS, 메신저를 더 많이 이용하고 있었다. 이는 Weaver 등 (2010)은 건강한 사람들이 건강증진과 건강유지를 위하여 보다 적극적인 자세로 온라인 건강정보를 더 자주 이용한다고 하여 본 연구결과와 유사하였다. 그러나 한편으로는 Cotten과 Gupta (2004)는 건강한 사람들이 오히려 불건강한 사람들에 비하여 온라인 건강정보를 덜 찾는다는 상반대 결과를 제시하고 있어 이와 관련된 지속적인 연구가 더 필요함을 보였다.

각 정보원에 대한 신뢰도는 대부분의 채널에서 가장 강력한 건강정보검색 요인이었다. 이는 Ruppel (2016)이 정보중심형 정보원, 오락중심형 정보원, 인터넷 모두에서 신뢰도가 건강정보원에 대한 관심도의 가장 중요한 예측요인이었다는 연구 결과와 유사하며, 포괄적 정보검색 모형(Comprehensive model of information seeking)에서도 신뢰도는 건강정보검색의 주요한 역할을 담당하고 있다(Johnson & Meischke, 1993). 이에 각 온라인 채널의 정보 생산자들은 제공하고자 하는 정보들을 대상자들의 요구에 맞추어 근거에 기반하여 개발하는 노력을 기울여야 할 것으로 사료된다.

온라인 건강정보이용 자기효능감도 모든 채널에서 주요한 영향요인이었다. 이는 인터넷 자기효능감이 건강정보 접근성과 온라인 건강정보검색 행동간을, 또한, 정보신뢰도와 온라인 건강정보검색 행동간을 매개함으로써 온라인 건강정보검색행동에 주요한 역할을 한다는 선행 연구결과와 맥락을 같이 한다(Cao et al., 2016). 이와 더불어, 기존의 건강행동모형들, 예를 들면, 건강신념모형, 계획된 행동이론, 사회인지이론 등에서도 자기효능감은 향후 행동을 예측하는 중요한 구성요소로 고려되고 있어, 자기효능감을 높이는 전략 개발이 건강정보 소비자들의 건강잠재력을 향상시키는 주요한 선행요인이 될 수 있음을 보였다.

본 연구는 몇 가지 제한점을 지닌다. 연구대상자를 지난 1년간 우연히 온라인 건강정보를 접한 적이 있거나 의도적으로 온라인 건강정보를 검색해 본 경험이 있는 사람들에 국한함으로 인해서 우리나라 전체 국민을 대표하는 일반화에 무리가 있을 수 있으므로 향후에는 전국민을 대상으로 무작위 표집에 의한 조사가 이루어질 필요가 있겠다. 또한 종속변수로 사용된 채널별 온라인 건강정보 이용정도는 5점 척도로 조사되어 응답자의 주관적 특성이 응답에 반영될 여지가 있으므로 향후 조사 시에는 구체적인 검색빈도를 종속변수로 사용하여 보다 객관적인 분석을 가능하게 할 필요가 있을 것으로 사료된다. 채널별 온라인 건강정보에 영향을 미치는 독립변수에 제한점이 있을 수 있으며, 평소의 온라인 사용행태와 같은 변수들을 추가적으로 조사하여 분석할 필요가 있겠다. 마지막으로 본 연구는 횡단적 단면조사연구로 인과관계의 명확성을 제시하기 어려운 점이 있다. 예를 들면, 온라인 건강정보를 검색한 시점은 1년 이내인 반면, 신뢰도나 자기효능감 등의 독립변수는 조사시점에 측정되어 전후관계를 설명하는데 한계점을 갖는다. 이러한 제한점에도 불구하고 본 연구는 기존의 연구들이 온라인 건강정보검색경험 유무에 초점을 맞춘 데서 한발 더 나아가 온라인 채널별로 정보검색 이용정도에 영향을 미치는 요인을 살펴본 데 의의가 있으며, 이러한 조사 결과를 바탕으로 우리나라 대중들이 양적, 질적으로 향상된 온라인 건강정보검색을 할 수 있는 전략이 개발될 수 있을 것이다.


Ⅴ. 결론

이 연구는 채널별 온라인 건강정보검색 유형을 살펴보고 이에 영향을 미치는 선행요인을 살펴봄으로써 온라인 건강정보 소비자들의 정보이용을 높이는데 필요한 전략을 개발하는 기초자료로 활용하고자 하였다. 공공기관과 보건의료전문가들이 제공하는 웹사이트의 건강정보에 대한 신뢰도는 높은 반면, 실제 이용도는 낮은 것으로 나타나, 관련 전문가 및 실무진들은 해당 웹사이트의 정보들을 소비자들의 접근도가 높은 채널로 재가공하여 유통시키는 전략을 강구할 필요가 있겠다. 성, 연령, 교육수준, 소득수준, 결혼상태, 신체질환유무, 인지된 건강상태별로 건강정보이용정도에 차이가 있었으므로 각 채널별로 해당 타겟층에 중점을 둔 메시지를 전달하는 한편, 교육수준이나 소득수준이 낮은 계층이 온라인 정보제공 채널에 쉽게 접근할 수 있는 전략을 개발할 필요가 있으며 이들의 헬스리터러시 수준 함양을 위한 중재프로그램을 개발할 필요가 있겠다. 또한, 10개 채널 모두에서 중요한 영향요인으로 나타난 신뢰도와 온라인 건강정보이용 자기효능감을 향상시키기 위한 중재전략을 개발하여 적용함으로써 모든 건강정보 소비자들의 건강잠재력을 높일 필요가 있겠다.

Acknowledgments

※ 본 연구는 국립암센터의 지원을 받아 수행되었음(NCC 1610312)

References

  • Andreassen, H. K., Bujnowska-Fedak, M. M., Chronaki, C. E., Dumitru, R. C., Pudule, I., Santana, S., . . . Wynn, R., (2007), European citizens’ use of E-health services: A study of seven countries, BMC Public Health, 7, p53. [https://doi.org/10.1186/1471-2458-7-53]
  • Anker, A. E., Reinhart, A. M., & Feeley, T. H., (2011), Health information seeking: A review of measures and methods, Patient Education & Counselling, 82(3), p346-354. [https://doi.org/10.1016/j.pec.2010.12.008]
  • Baker, L., Wagner, T. H., Singer, S., & Bundorf, M. K., (2003), Use of the Internet and e-mail for health care information: Results from a national survey, JAMA, 289(18), p2400-2406. [https://doi.org/10.1001/jama.289.18.2400]
  • Baumann, E., Czerwinski, F., & Reifegerste, D., (2017), Gender-specific determinants and patterns of online health information seeking: results from a representative German health survey, Journal of Medical Internet Research, 19(4), pe92. [https://doi.org/10.2196/jmir.6668]
  • Cao, W., Zhang, X., Xu, K., & Wang, Y., (2016), Modeling online health information-seeking behavior in China: the roles of source characteristics, reward assessment, and Internet self-efficacy, Health Communication, 31(9), p1105-1114. [https://doi.org/10.1080/10410236.2015.1045236]
  • Chisolm, D. J., (2010), Does online health information seeking act like a health behavior?: A test of the behavioral model, Telemedicine Journal and E-Health, 16(2), p154-160. [https://doi.org/10.1089/tmj.2009.0102]
  • Cotten, S. R., & Gupta, S. S., (2004), Characteristics of online and offline health information seekers and factors that discriminate between them, Social Science Medicine, 59(9), p1795-1806. [https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2004.02.020]
  • Dutta-Bergman, M. J., (2004), Health attitudes, health cognitions, and health behaviors among Internet health information seekers: population-based survey, Journal of Medical Internet Research, 6(2), pe15. [https://doi.org/10.2196/jmir.6.2.e15]
  • Feinberg, I., Frijters, J., Johnson-Lawrence, V., Greenberg, D., Nightingale, E., & Moodie, C., (2016), Examining associations between health information seeking behavior and adult education status in the U.S.: An analysis of the 2012 PIAAC data, PLoS One, 11(2), pe0148751. [https://doi.org/10.1371/journal.pone.0148751]
  • Ghweeba, M., Lindenmeyer, A., Shishi, S., Abbas, M., Waheed, A., & Amer, S., (2017), What predicts online health information-seeking behavior among Egyptian adults? A cross-sectional study, Journal of Medical Internet Research, 19(6), pe216. [https://doi.org/10.2196/jmir.6855]
  • Johnson, T. D., & Case, D. O., (2012), Health information seeking, New York, NY: Peter Lang Publishing.
  • Johnson, J. D., & Meischke, H., (1993), A comprehensive model of cancer-related information seeking applied to magazines, Human Communication Research, 19, p343-367. [https://doi.org/10.1111/j.1468-2958.1993.tb00305.x]
  • Kim, Y. C., Lim, J. Y., & Park, K., (2015), Effects of health literacy and social capital on health information behavior, Journal of Health Communication, 20, p1084-1094. [https://doi.org/10.1080/10810730.2015.1018636]
  • Kim, J., & Jung, M., (2017), Associations between media use and health information-seeking behavior on vaccinations in South Korea, BMC Public Health, 17(1), p700. [https://doi.org/10.1186/s12889-017-4721-x]
  • Kwon, J. H., Oh, K. H., Park, K., Park, E. Y., & Kye, S. Y., (2015), What predicts the trust of online health information?, Epidemiology and Health, 37, pe2015030. [https://doi.org/10.4178/epih/e2015030]
  • Kye, S. Y., Lee, M. H., Yoo, J., Oh, K. H., & Jun, J. K., (2017), Factors affecting satisfaction with cancer information provided through the social networking services of the National Cancer Information Center in Korea, Epidemiology and Health, 39, pe2017057. [https://doi.org/10.4178/epih.e2017057]
  • Lee, A. R., Yoo, H., Chun, M. S., & Cho, E. M., (2014), Health information seeking behaviors among persons with cancer disease, Korean Journal of Health Education & Promotion, 31(5), p1-11. [https://doi.org/10.14367/kjhep.2014.31.5.1]
  • Lee, H. O., & Kim, S., (2015), Linking health information seeking to behavioral outcomes: Antecedents and outcomes of childhood vaccination information seeking in South Korea, Journal of Health Communication, 20(3), p285-296. [https://doi.org/10.1080/10810730.2014.927035]
  • Lee, Y. J., Boden-Albala, B., Jia, H., Wilcox, A., & Bakken, S., (2015), The association between online health information-seeking behaviors and health behaviors among Hispanics in New York city: A community-based cross-sectional study, Journal of Medical Internet Research, 19(11), pe261. [https://doi.org/10.2196/jmir.4368]
  • Liang, J. C., Szu-Hsien, W. S. H., & Tsai, C. C., (2011), Nurses’ Internet self-efficacy and attitudes toward web-based continuing learning, Nurse Education Today, 31, p768-773. [https://doi.org/10.1016/j.nedt.2010.11.021]
  • Moretti, F. A., Oliveira, V. E., & Silva, E. M., (2012), Access to health information on the internet: a public health issue?, Revista Da Associacao Medica Brasileira, 58(6), p650-658.
  • Murray, E., Lo, B., Pollack, L., Donelan, K., Catania, J., & Lee, K., (2003), The impact of health information on the internet on health care and the physician-patient relationship: National U.S. survey among 1.050 U.S. physicians, Journal of Medical Internet Research, 3, pe17. [https://doi.org/10.2196/jmir.5.3.e17]
  • Oh, Y. S., Choi, E. Y., & Kim, Y. S., (2018), Predictors of smartphone uses for health information seeking in the Korean elderly, Social Work in Public Health, 33(1), p43-54. [https://doi.org/10.1080/19371918.2017.1391150.]
  • Pew Research Center, (2013), Majority of adults look online for health information, Retrieved from http://www.pewresearch.org/fact-tank/2013/02/01/majority-of-adults-look-online-for-health-information/.
  • Protheroe, J., Whittle, R., Bartlam, B., Estacio, E. V., Clark, L., & Kurth, J., (2017), Health literacy, associated lifestyle and demographic factors in adult population of an English city: A cross-sectional survey, Health Expectation, 20(1), p112-119. [https://doi.org/10.1111/hex.12440]
  • Ruppel, E. K., (2016), Scanning health information sources: applying and extending the comprehensive model of information seeking, Journal of Health Communication, 21(2), p208-216. [https://doi.org/10.1080/10810730.2015.1058438]
  • Song, H., Omori, K., Kim, J., Tenzek, K. E., Hawkins, J. M., Lin, W. Y., . . . Jung, J. Y., (2016), Trusting social media as a source of health information: Online surveys comparing the United States, Korea, and Hong Kong, Journal of Medical Internet Research, 18(3), pe25. [https://doi.org/10.2196/jmir.4193]
  • Viswanath, K., Nagler, R. H., Bigman-Galimore, C. A., McCauley, M. P., Jung, M., & Ramanadhan, S., (2012), The communications revolution and health inequalities in the 21st century: Implications for cancer control, Cancer Epidemiology, Biomarkers & Prevention, 21(10), p1701-1708. [https://doi.org/10.1158/1055-9965.EPI-12-0852]
  • Weaver, J. B., Mays, D., Weaver, S. S., Hopkins, G. L., Eroglu, D., & Bernhardt, J. M., (2010), Health information-seeking behaviors, health indicators, and health risks, American Journal of Public Health, 100(8), p1520-1525. [https://doi.org/10.2105/AJPH.2009.180521]
  • Yang, Q., Chen, Y., & Muhamad, J. W., (2017), Social support, trust in health information, and health information-seeking behaviors (HISBs): A study using the 2012 Annenberg national health communication survey (ANHCS), Health Communication, 32(9), p1142-1150. [https://doi.org/10.1080/10410236.2016.1214220]

[Figure 1]

[Figure 1]
Trust and use of online health information by channels

<Table 1>

Characteristics of participantsN=790

N %
Sex Male 395 50.0
Female 395 50.0
Age group 20-29 133 16.9
30-39 155 19.6
40-49 179 22.6
50-59 165 20.9
≥60 158 20.0
Education High school graduate 136 17.2
College graduate 547 69.2
Graduate school graduate 107 13.6
Monthly household income Less than 1,999 94 11.9
2,000-3,999 283 35.8
4,000-5,999 245 31.0
More than 6,000 168 21.3
Marital status Unmarried 254 32.2
Married 536 67.8
Physical disease history No 633 80.1
Yes 157 19.9
Perceived health status Unhealthy 163 20.6
Average 300 38.0
Healthy 327 41.4
Self-efficacy for online health information (mean, S.D.) 3.50 0.61

<Table 2>

Linear regression for antecedents between characteristics and online health information seeking by channels(N=790)a

Blog Q&A Café News Website of government
organization
B t p B t p B t p B t p B t p
aAll variables were adjusted for linear regression analysis
†Portal site Q&A (ex:지식IN)
‡Portal site user community (ex: Naver café, Daum café)
Sex
Male Ref Ref Ref Ref Ref
Female 0.02 0.89 .370 0.02 0.66 .510 0.03 1.11 .264 -0.01 -0.45 .650 -0.07 -2.11 .035
Age group
20-29 Ref Ref Ref Ref Ref
30-39 0.02 0.64 .518 -0.01 -0.18 .854 0.02 0.46 .643 0.05 1.26 .206 0.12 2.48 .013
40-49 -0.02 -0.58 .561 -0.07 -1.47 .140 -0.04 -1.04 .297 0.02 0.48 .626 0.03 0.66 .507
50-59 -0.09 -2.03 .043 -0.14 -2.93 .003 -0.07 -1.64 .101 0.01 0.22 .823 0.07 1.27 .202
≥60 -0.14 -2.87 .004 -0.17 -3.43 .001 -0.05 -1.00 .315 -0.01 -0.19 .849 0.08 1.46 .142
Education
High school graduate Ref Ref Ref Ref Ref
College graduate -0.02 -0.66 .509 -0.04 -1.06 .288 0.02 0.68 .497 0.01 0.25 .798 0.04 1.00 .317
Graduate school graduate -0.01 -0.35 .724 -0.01 -0.18 .857 0.04 1.05 .292 0.01 0.22 .822 0.09 2.28 .023
Monthly household income ($)
Less than 1,999 Ref Ref Ref Ref Ref
2,000-3,999 0.09 1.90 .058 0.12 2.50 .013 0.02 0.52 .603 -0.02 -0.46 .640 -0.01 -0.31 .751
4,000-5,999 0.06 1.41 .159 0.08 1.63 .102 0.02 0.55 .580 -0.02 -0.48 .627 -0.03 -0.65 .510
More than 6,000 0.08 1.92 .056 0.09 1.91 .056 0.01 0.02 .980 -0.02 -0.40 .684 -0.04 -0.76 .447
Marital status
Unmarried Ref Ref Ref Ref Ref
Married -0.03 -0.90 .368 0.05 1.41 .160 0.06 1.73 .083 0.10 2.34 .020 0.06 1.51 .129
Physical disease history
No Ref Ref Ref Ref Ref
Yes 0.02 0.87 .381 -0.01 -0.28 .778 0.04 1.41 .158 0.05 1.69 .090 0.01 0.33 .739
Perceived health status
Unhealthy Ref Ref Ref Ref Ref
Average 0.08 2.10 .036 -0.02 -0.61 .539 0.06 1.57 .117 0.10 2.29 .022 0.09 2.20 .027
Healthy 0.09 2.30 .020 -0.01 -0.31 .752 0.07 1.89 .058 0.08 1.81 .070 0.06 1.31 .188
Trust in online health information 0.45 14.76 <.001 0.37 11.58 <.001 0.49 15.67 <.001 0.28 8.04 <.001 0.18 5.04 <.001
Self-efficacy for online health information 0.18 5.62 <.001 0.27 8.08 <.001 0.16 4.99 <.001 0.23 6.59 <.001 0.25 6.76 <.001
R2 = .358, p < .001 R2 = .308, p < .001 R2 = .361, p < .001 R2 = .212, p < .001 R2 = .154, p < .001
Website of general hospital Website of non-profit
health organization
Website of private
healthcare provider
SNS Messenger
B t p B t p B t p B t p B t p
aAll variables were adjusted for linear regression analysis
†Portal site Q&A (ex:지식IN)
‡Portal site user community (ex: Naver café, Daum café)
Sex
Male Ref Ref Ref Ref Ref
Female -0.08 -2.56 .011 -0.05 -1.52 .129 -0.04 -1.35 .175 -0.05 -0.19 .056 -0.02 -0.88 .379
Age group
20-29 Ref Ref Ref Ref Ref
30-39 0.03 0.66 .506 0.08 1.69 .090 0.06 1.26 .207 -0.02 -0.62 .535 -0.01 -0.06 .952
40-49 -0.02 -0.48 .631 0.01 0.05 .957 -0.01 -0.28 .772 -0.01 -0.23 .812 -0.03 -0.81 .415
50-59 -0.04 -0.75 .449 0.05 0.97 .330 -0.01 -0.12 .898 -0.05 -1.17 .241 -0.04 -0.92 .353
≥60 0.01 0.02 .977 0.06 1.10 .270 0.02 0.34 .734 -0.08 -1.65 .098 -0.06 -1.31 .190
Education
High school graduate Ref Ref Ref Ref Ref
College graduate 0.08 1.99 .046 -0.01 -0.08 .931 0.02 0.55 .576 -0.01 -0.19 .848 0.01 0.12 .903
Graduate school graduate 0.12 2.83 .005 0.03 0.73 .461 0.07 1.78 .075 0.03 0.96 .336 0.02 0.73 .463
Monthly household income ($)
Less than 1,999 Ref Ref Ref Ref Ref
2,000-3,999 0.02 0.38 .703 0.02 0.48 .627 -0.01 -0.30 .759 0.06 1.33 .182 0.08 1.63 .102
4,000-5,999 0.01 0.06 .951 0.01 0.04 .948 -0.03 -0.58 .556 0.05 1.15 .251 0.01 0.28 .781
More than 6,000 0.03 0.56 .571 -0.01 -0.01 .989 0.01 0.18 .855 0.09 2.05 .040 0.04 0.93 .352
Marital status
Unmarried Ref Ref Ref Ref Ref
Married 0.12 2.71 .007 0.08 1.84 .066 0.08 2.00 .046 0.01 0.17 .861 0.04 1.22 .220
Physical disease history
No Ref Ref Ref Ref Ref
Yes 0.07 2.03 .043 0.03 0.99 .323 0.07 2.03 .043 0.07 2.44 .015 0.04 1.38 .166
Perceived health status
Unhealthy Ref Ref Ref Ref Ref
Average 0.07 1.56 .117 0.12 2.85 .004 0.15 3.33 .001 0.11 2.96 .003 0.11 2.93 .003
Healthy -0.01 -0.25 .796 0.06 1.27 .204 0.04 0.96 .336 0.06 1.55 .122 0.11 2.90 .004
Trust in online health information 0.15 4.21 <.001 0.24 7.08 <.001 0.25 7.40 <.001 0.52 17.12 <.001 0.51 16.64 <.001
Self-efficacy for online health information 0.25 6.79 <.001 0.18 5.10 <.001 0.16 4.48 <.001 0.16 5.07 <.001 0.14 4.50 <.001
R2 = .147, p < .001 R2 = .149, p < .001 R2 = .151, p < .001 R2 = .378, p < .001 R2 = .356, p < .001