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논문KCI 등재

남자청소년의 온라인게임 이용시간 변화형태에 대한 잠재계층 추정 및 비행형태와의 관련성 검증

Estimating latent classes in male adolescents’ online game time trajectories and testing relationship with delinquency

홍세희|노언경
한국청소년정책연구원 (National Youth Policy Institute)|2013.11|한국청소년연구 (Studies on Korean Youth)|제24권 제4호|pp. 119-148

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온라인 게임청소년adolescents비행delinquency성장혼합모형growth mixture modelonline game
주제분류기타사회과학

초록

본 연구의 목적은 남자청소년의 온라인 게임 이용시간 변화형태에 따른 잠재계층을 구분하고, 잠재계층 구분에 영향을 주는 생태체계적 요인을 밝히는 동시에 각 잠재계층이 저지를 가능성이 높은 비행의 종류를 예측하는 것이다. 이를 위해 한국청소년패널조사 초4패널의 5년 간 종단자료에 성장혼합모형을 적용하였다. 연구결과, 잠재계층은 온라인 게임 이용시간의 변화형태에 따라 고수준유지집단, 급변화집단, 감소집단, 증가집단으로 구분되었으며, 생태체계적 변수 중에서 자기통제력, 가족폭력, 부모애착, 부모스트레스, 학업스트레스가 유의미하게 나타났다. 모든 잠재계층에서 비행 종류의 패턴이 유사하게 나타났다. 비행 종류에 따른 가능성을 살펴보면, 모든 잠재계층에서 사이버비행을 저지를 가능성이 가장 높았으며, 그 다음으로는 지위비행을 저지를 가능성이 높게 나타났다. 잠재계층 별 비행을 저지를 가능성을 살펴보면, 급변화집단에 속한 청소년들이 전반적으로 비행을 저지를 가능성이 높은 반면, 증가집단에 속한 청소년들이 비행을 저지를 가능성이 낮게 나타났다. 이러한 연구결과는 초등학생 시기부터 다양한 배경 변수를 통해 온라인 게임 이용시간의 변화형태에 따른 잠재계층과 비행을 예측하고 적절한 예방 및 대비책을 마련하는 데 도움을 줄 것이다. 또한, 본 연구는 국내에서 많이 활용되지 않은 성장혼합모형을 확장시켜 적용했다는 측면에서 연구방법론적으로 의의가 있다.

Abstract

The purpose of this study was to identify the subgroups (i.e., latent classes) in online gaming depending on male adolescents’ change patterns in online game time, testing the effects of eco‐system variables, and predicting the probability of diverse delinquency. In order to do this, we applied growth mixture models to the Korean Youth Panel Study. The results showed that four latent classes (high‐level maintaining group, rapidly changing group, decreasing group, and increasing group) were identified, and self‐control, family violence, parental attachment, stress from parents, and academic stress were significant determinants of the latent classes. All groups showed similar patterns for the diverse types of delinquency, in the sense that cyber delinquency is possible in the highest degree, and status delinquency is the next highest. Among the latent classes in online gaming, the rapidly changing group showed the highest probability of delinquency, but the increasing group showed the lowest probability of delinquency. These results can be applied to predicting latent classes according to various background variables that are susceptible to delinquency and also can be helpful in suggestions for developing appropriate prevention programs. The present study also contributed methodologically by applying an advanced, novel statistical model, growth mixture models, to substantive issues.

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