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논문KCI 등재

PCL-R의 재범예측요인에 관한 연구: 의사결정나무 분석과 랜덤포레스트 기법을 중심으로

A Study on the Predictive Factors of Recidivism in PCL-R: Decision Trees and Random Forest Analysis

박지혜|이수정|서혜란|정용찬
한국경찰연구학회 (Korean Police Studies Association)|2021.07|한국경찰연구 (Korean Police Studies Review)|제20권 제2호|pp. 163-190

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머신러닝랜덤포레스트Machine LearningRandom Forest의사결정나무PCL-RDecision tree재범위험성평가Recidivism Risk Assessment.

초록

PCL-R은 1980년 Robert Hare 박사가 만든 Psychopath Checklist로 현재까지도 대중적으로 쓰이면서 널리 알려진 재범위험성평가 도구 중 하나이다. 특히나 사이코패스를 잘 구별해내는 것으로 알려진 이 검사의 경우 재범위험성평가들 중 평가 대상자의 양적, 질적 정보를 매뉴얼을 통한 면담으로 훌륭히 잘 수집해내는 것을 수많은 연구를 통해 입증하였다. 그러나 PCL-R 검사지에 속해 있는 20개의 문항들 중 어떠한 문항이 재범에 영향을 주는 가에 대한 구체적인 요인을 알아내는 것에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 알아보고자 ‘의사결정나무’와 ‘랜덤포레스트’ 라는 머신러닝 기반 분류 분석을 실시하고자 한다.

Abstract

PCL-R is a Psychopath Checklist created by Dr. Robert Hare in 1980, and is one of the widely used recidivism risk assessment tools. In particular, in the case of this test, which is known to discriminate psychopaths well, it has been proven through numerous studies that it collects quantitative and qualitative information of the subject in recidivism risk assessments through manual interviews. However, there is a limit to ascertaining specific factors of which of the 20 items in the PCL-R test paper affect recidivism. To investigate this point, this study intends to conduct a machine learning-based classification analysis called ‘decision tree’ and ‘random forest’.

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