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자료유형
학술저널
저자정보
이은설 (인천대학교) 박수원 (경기대학교) 김은하 (아주대학교)
저널정보
한국심리학회 한국심리학회지:학교 한국심리학회지:학교 제21권 제1호
발행연도
2024.4
수록면
1 - 26 (26page)
DOI
10.16983/kjsp.2024.21.1.1

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본 연구는 랜덤포레스트 머신러닝 방법을 적용하여 청소년의 자살생각을 예측하는 모형을 구성하고, 모형의 예측 성과를 평가하며, 예측에 기여하는 요인의 특성을 파악하여 이를 바탕으로 청소년 자살예방 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 질병관리청의 2021년도 청소년 건강행태조사 자료를 분석에 사용하였으며, 구체적으로 국내 중⋅고등학교에 재학 중인 총 54,565명의 청소년의 응답자료를 분석하였다. 청소년 자살생각의 예측모형은 정신건강(예: 슬픔 및 절망감, 외로움, 스트레스 등), 신체적 건강(예: 키, 몸무게, 식이습관, 수면시간 등), 시간활용(예: 신체활동, 스마트폰 사용 시간), 건강 관련 학교 교육, 학업성적, 물리적 환경, 코로나로 인한 변화(예: 경제적 어려움, 우울감, 신체활동 등) 등의 영역에 해당하는 37개의 예측변수를 포함하였으며 랜덤포레스트 머신러닝 방법을 적용하여 추정하였다. 예측에 중요하게 역할하는 요인은 중학생 및 고등학생 모두에서 슬픔 및 절망감, 외로움, 범불안장애, 스트레스, 코로나로 인한 우울감 변화를 포함하는 정서적 특성인 것으로 나타났다. 본 연구 결과에서 확인된 청소년의 자살생각을 설명하는 정서적, 신체적, 생활 습관 관련 특성 및 학업 특성을 바탕으로 청소년 자살 예방을 위한 교육 및 상담적 개입 방안에 대해 논의하였다.
#청소년 #자살생각 #머신러닝 #랜덤포레스트 #adolescents suicidal ideation #machine learning #random forests

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