랜덤포레스트 머신러닝 기법을 활용한 전통적 비행이론기반 청소년 온․오프라인 비행 예측요인 연구

Abstract

본 연구에서는 청소년 비행이 지속적인 사회문제로 대두됨에 따라 청소년의 온․오프라인 비행을 예측하는 주요 요인들을 탐색하고 전통적 비행이론(사회학습이론, 일반긴장이론, 사회통제이론, 일상활동이론, 낙인이론)의 적용 가능성을 살펴보았다. 분석에 활용된 데이터는 한국아동․청소년패널조사 2010(KCYPS 2010)의 초1, 초4, 중1 패널 6차년도 데이터이다(N=4,137). 예측 모형을 구축함에 있어 전통적 통계기반의 회귀모형 대신 랜덤포레스트 머신러닝 기법을 활용함으로써 예측 성능 향상과 더불어 보다 많은 예측요인의 고려 가능성에 초점을 두었다. 랜덤포레스트 분석 결과, 청소년의 온․오프라인 비행을 설명하는 데에 전통적인 비행이론은 여전히 유효하였으며, 온라인 비행은 주로 개인적 요인(일상활동이론, 낙인이론)과, 오프라인 비행은 사회적 요인(사회학습이론, 사회통제이론)과 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한 일반긴장이론은 온라인 비행과 오프라인 비행 모두를 예측하는 중요한 이론적 기반임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 머신러닝 기법을 통해 청소년 비행에 영향을 주는 주요 요인을 도출하고, 기존 비행이론의 활용 가능성도 함께 고려했다는 점에서 의의가 있으며, 청소년 온․오프라인비행에 대한 예방 및 개입 방향성을 재고하는 기반을 제공할 것이라 기대된다.