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논문KCI 등재

청소년 자살생각의 예측요인 고찰: 랜덤포레스트 방법의 적용

Predictors of Suicidal Ideation in Adolescents: Application of the Random Forest Method

김은하|박수원|이은설
한국심리학회산하학교심리학회 (The Korean Journal of School Psychology)|2024.04|한국심리학회지:학교 (The Korean Journal of School Psychology)|제21권 제1호|pp. 1-26|DOI 10.16983/kjsp.2024.21.1.1

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청소년자살생각머신러닝랜덤포레스트machine learningrandom forestsadolescents suicidal ideation

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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.

Abstract

The aim of this study was to develop a predictive model using the random forest machine learning method that identifies suicidal ideation in South Korean adolescents. Additionally, this study sought to evaluate its predictive performance, identify the factors that affect such ideation, and propose measures for preventing youth suicide based on the developed model. The analysis employed responses of 54,565 adolescents attending middle and high schools in South Korea to the Korea Centers for Disease Control and Preventions’ 2021 youth health behavior survey. The adolescent suicidal ideation prediction model was estimated using 37 predictors that were categorized as being related to mental health, such as feelings of sadness and hopelessness, loneliness, and stress; physical health, such as height, weight, eating habits, and sleep duration; time utilization, such as how much physical activity they get and how much they use smartphones; health-related school education; academic performance; their physical environment; and changes due to COVID-19, such as economic difficulties, depressive symptoms, and physical activity. The results indicated that the relevant factors varied by school level, but emotional factors, such as feelings of sadness and hopelessness, loneliness, anxiety, and depressive symptoms caused by COVID-19 and generalized anxiety disorder, were the most important. This paper proposes educational and counseling intervention plans to prevent adolescent suicide based on the emotional, physical, lifestyle, and academic factors that were shown to affect adolescent suicidal ideation in this study.

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