Background
The 20th presidential election held on March 9, 2022 showed a different characteristic from the
previous one in that both the ruling and opposition party candidates concentrated on the microtargeting strategy. Micro-targeting pledges need to be wary of pushing domestic health policy
concerns out of priority due to concerns about populist competition. This is because the presidential
election is an important opportunity for the policy window to be opened and the policy agenda that
has been publicized through the media to lead to actual policies. Therefore, in this study, we will
explore the characteristics and problems of health policy-related communication revealed in the
presidential election through big data analysis of the presidential candidate's health policy pledge
and media coverage of health policy.
Subject and Methods
The subject of this study is the media reported in relation to the policy pledges of Yun Seokyul and Lee Jae-myung during the 20th presidential election and the health care policy for the
relevant period. It's an article. The media that collected the articles were the Chosun Ilbo, the DongA Ilbo, the JoongAng Ilbo, the Hankyoreh newspaper, the Kyunghyang newspaper, and the Yonhap
News, and the collection period was from October 10, 2021 to March 8, 2022.
As for the research method, first, the policy pledges are used to grasp the main contents of the
health care policy officially announced by the political parties to which both candidates belong, and
frequency analysis, semantic network analysis(using pie coefficient), and comparative
analysis(using log odds ratio). In order to understand what kind of content of the health and medical
policy pledges of both candidates was taken up by the media and how it was recognized, the
transition of media coverage by time and the semantic network analysis by time(using pie coefficient)
We proceeded with comparative analysis(using TF-IDF) according to the political tendency of the
media, and derived the core theme that attracted attention in the media through topic modeling.
Finally, a comparative analysis(using TF-IDF) was performed to confirm the mutual differences
between the three types of text data.
Results
It was confirmed that the two candidates confirmed through the policy pledges proposed
different health care policies, and although some subjects were treated in common, the details and
policy directions were almost different. The policies that both candidates took up in the same way
were ‘Support medical expenses to war veterans’, ‘Support for infant development’, ‘Support for
infertility and HPV vaccine’. Policies related to ‘Convalescence and nursing’ and ‘Family doctor
system’ were proposed both, however, details were different between candidates. The policies that
Yun treated relatively more importantly than Lee were ‘Support catastrophic medical expenses’ and
‘Support medical system and side effect of COVID19 vaccine’. On the other hand, the policies that
Lee treated relatively more importantly than Yun were ‘Non-face-to-face medical care’, ‘Nursing
law enactment’, ‘Support contraception and pregnancy discontinuation’ and ‘Working safety and
health’.
As a result of analyzing the media articles reported related to the health policy pledges of both
candidates, Lee's pledge ‘Reimbursement of hair losses’ was reported most intensively during the
overall presidential period. Thus, there were some policies alienated among major policies in the
previous analysis. The result of classifying media articles into 10 topics through topic modeling were
here. ‘Nursing law enactment’, ‘COVID19 epidemic prevention measures’, ‘Support for persons
with disabilities’ of both candidates, ‘Reorganize health insurance system’ of Yun and
‘Reimbursement of hair losses’, ‘Support bio-health industry’ and ‘Expansion of public health care’.
Through comparisons between three texts; Yoon's policy pledges, Lee's policy pledges and
media articles, the policies in each candidate's policy proposal which were not proposed by the other
candidate as well as referred to public opinion by media were analyzed. Yun's policies that unique
but out of the spotlight were ‘Support for intractable fertility treatment costs’, ‘Support for medical community related to COVID19’, ‘Be responsible for side effects of COVID19’, ‘Improve health
checkups for infants / children and support for infants with developmental disabilities’, ‘New drug
rapid registration system’ and ‘Health doctors for the disabled’. Lee’s policies were ‘Non-face-toface treatment’, ‘Support for war veterans’, ‘Working safety and health’, ‘Reimbursement for atopy
dermatitis’, ‘Crackdown illegal hospitals’ and ‘Sexual / reproduction rights’.
Conclusion
This study is significant that it was the first case using big data analysis that showed how the
health care policies proposed by the candidates were selected, disseminated, or exposed by the media
at the period of the presidential election that the important time when the policies are actively
promoted. The presidential election is an important momentum to determine the direction of
domestic health policy in the next five years so that the policies more fundamental and important
should be taken attention of media and public and discussed actively among them. Therefore, if
follow-up studies are conducted, such as analyzing a wider range of media articles or using more
recent big data analysis techniques, it could be helpful in terms of strategies to improve health and
medical policies.

연구 배경 및 목적:
제20대 대통령 선거는 여야 후보 모두 마이크로타기팅 전략에 집중했다는 점에서 이전과 다른 특징을 보였다. 대통령 선거는 보건의료 분야 문제가 정책 의제화되어 실제 새로운 정권의 주요 정책으로 이어질 수 있는 ‘정책 창문’이라는 점에서 중요한 시기이다. 그러나 이번과 같이 마이크로타기팅 공약 대결로 언론과 여론의 관심이 집중되면 결국 보다 중요한 보건의료정책 현안들이 논의의 우선순위에서 밀려날 수밖에 없다는 점에서 경계할 필요가 있다.
이에 본 연구에서는 대통령 후보들의 보건의료정책 공약과 언론의 보건의료정책 보도 내용을 빅데이터 기법으로 통해 분석하여 대선 과정에서 드러난 보건의료정책 관련 커뮤니케이션의 특징과 문제점을 탐색하고자 한다.

연구 대상 및 방법:
본 연구의 대상은 제20대 대통령 선거 기간 동안 윤석열 후보(국민의힘), 이재명 후보(더불어민주당)의 정책공약집과 해당 기간 보건의료정책과 관련해 보도된 언론기사다. 기사를 수집한 언론사는 조선일보, 동아일보, 중앙일보, 한겨레신문, 경향신문, 연합뉴스 등 6개 매체이며, 수집 기간은 2021년 10월 10일부터 2022년 3월 8일까지였다.
연구 방법은 먼저 두 후보가 속한 정당에서 공식적으로 발표한 보건의료정책의 주요 내용을 파악하기 위해 정책공약집을 활용해 빈도 분석, 의미망 분석(파이 계수 활용), 비교 분석(로그 오즈비 활용)을 이용했다. 다음으로는 두 후보의 보건의료정책 공약 중 어떠한 내용이 언론에서 다뤄지고 어떻게 인식되었는지 파악하기 위해 시기별 언론 보도 추이와 시기별 의미망 분석(파이 계수 활용)을, 언론사의 정치 성향에 따라 비교 분석(TF-IDF 활용)을 진행했으며, 토픽 모델링을 통해 언론에서 주목한 핵심 주제를 도출했다. 마지막으로 세 종류의 텍스트 데이터 간 상호 차이를 확인하기 위한 비교 분석(TF-IDF 활용)을 수행했다.

연구 결과:
정책공약집을 통해 확인한 두 후보들은 서로 다른 보건의료정책을 제안했으며, 일부 공통적으로 다룬 주제도 있었으나 세부 내용과 정책 방향은 대부분 상이한 것으로 확인되었다. 두 후보가 비슷하게 다룬 정책은 ‘보훈대상자 의료비 지원’, ‘영유아 발달 지원’, ‘난임 지원, HPV 무료 백신’이었고, ‘요양·간병’ 관련 정책, ‘주치의’ 제도는 두 후보 모두 제안했으나 정책 방향이 달랐다. 윤 후보가 이 후보 대비 상대적으로 중요하게 다룬 정책은 ‘재난적 의료비 지원’, ‘코로나19 관련 의료계, 백신 부작용 지원’ 등이었다. 반대로 이 후보가 윤 후보와 비교해 상대적으로 더 중요하게 다룬 정책은 ‘비대면 진료’, ‘간호법 제정’, ‘피임·임신중지 지원’, ‘노동안전보건’ 등이었다.
두 후보의 보건의료정책 공약과 관련해 보도된 언론기사를 분석한 결과 이 후보의 ‘탈모 건강보험 적용’ 공약이 전체 대선 기간을 통틀어서 가장 집중적으로 보도되었으며, 그로 인해 앞서 정책공약집에서 확인된 주요 정책 중 소외되는 정책들이 존재했다. 토픽 모델링을 통해 10개의 토픽으로 언론기사를 분류한 결과 공통 토픽은 ‘간호법 제정’, ‘코로나 방역 대책’, ‘장애인 지원’, 윤 후보 관련 토픽은 ‘건강보험료 부과 체계 개편’ 등, 이 후보 관련 토픽은 ‘탈모 건강보험 적용’, ‘바이오헬스산업 지원 등’, ‘공공의료 확충’이었다.
윤석열 후보의 정책공약집, 이재명 후보의 정책공약집, 언론기사 등 세 텍스트 간 비교를 통해 각 후보의 정책 제안 중 상대 후보가 제안하지 않았으면서 언론에 의제화되지 않은 정책들을 탐색했다. 윤 후보의 ‘난임 치료비 지원’, ‘코로나19 관련 의료계 지원’, ‘코로나19 백신 부작용 국가책임제’, ‘영유아·소아청소년 건강검진 개선 및 발달장애 영유아 지원’, ‘신약 신속등재제도’, ‘장애인 건강 주치의’ 등, 이 후보의 ‘비대면 진료’, ‘보훈대상자 지원’, ‘노동안전보건’, ‘아토피 건강보험 적용’, ‘불법 사무장 병원 단속’, ‘성·재생산 권리’ 등이 이에 해당되었다.

결론:
본 연구는 대통령 선거라는 정책 의제화가 활발하게 진행되는 중요한 시기에 후보에 의해 발의된 보건의료정책이 언론에 의해 어떻게 선택되어 확산되거나 혹은 외면되는지를 빅데이터 분석 기법을 통해 연구한 최초의 사례라는 점에서 의의가 있다. 대통령 선거는 향후 5년의 국내 보건의료 정책 방향을 결정하는 중요한 시기이며, 보다 근본적이며 중요한 보건의료정책 아젠다가 언론, 공중의 관심을 받고 활발하게 논의되어야 한다. 따라서 보다 더 광범위한 언론기사를 분석하거나 보다 최신의 빅데이터 분석 기법을 활용하는 등 후속 연구들이 이뤄진다면 보건의료정책 개선을 위한 전략 측면에서 도움이 될 수 있을 것이라고 생각한다.