본 연구는 개인에게 적용하였을 경우 생태학적 오류(ecological fallacy)가 발생할 수 있다. 하지만 빅데이터 주제분석과 데이터마이닝 분석을 통하여  한국의 보건복지 정책에 대한 수요 예측모형을 제시한 점에서 정책적·분석방법론적, 조사방법론적 의의를 가진다고 할 수 있다.  
본 연구는 개개인의 특성을 가지고 분석한 것이 아니고 그 구성원이 속한 전체 집단의 자료를 대상으로 분석하였기 때문에 이를 개인에게 적용하였을 경우 생태학적 오류(ecological fallacy)가 발생할 수 있다. 또한, 본 연구에서 정의된 보건복지 관련 요인(용어)은 버즈 내에서 발생된 단어의 빈도로 정의되었기 때문에 기존의 조사 등을 통한 이론적 모형에서의 의미와 다를 수 있으며, 2개월간의 제한된 소셜 빅데이터를 분석함으로써 보건복지 정책의 수요예측에 한계가 있을 수 있다. 본 연구는 소셜 빅데이터에서 수집된 빅데이터 주제분석과 데이터마이닝 분석을 통하여 한국의 보건복지 정책에 대한 수요 예측모형을 제시한 점에서 정책적·분석방법론적으로 의의가 있다. 또한, 실제적인 내용을 빠르게 효과적으로 파악하여 사회통계가 지닌 한계를 보완할 수 있는 새로운 조사방법으로서의 빅데이터의 가치를 확인하였다는 점에서 조사방법론적 의의를 가진다고 할 수 있다. 끝으로 국민이 필요한 보건복지 욕구를 사전에 파악하여 보건복지 수요를 정확·신속하게 예측하고 계획을 수립하기 위해서는 오프라인 보건복지 수요 조사와 함께 소셜 빅데이터의 지속적인 활용과 분석을 통한 과학적 보건복지 정책수립이 필요할 것으로 본다.