Exploration of Predictive Factors for Adolescent Mental Health Issues Using Random Forest Regression

본 연구는 머신러닝 기법의 하나인 랜덤 포레스트 회귀 방법을 적용, 청소년의 정신건강 문제를 예측하는 요인을 탐색하여 이를 바탕으로 청소년의 정신건강 증진을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 이를 위해 경기교육종단연구(GEPS) 9차년도 고등학생 5,183명의 자료를 사용하였으며, 주요 예측변인 30개를 중요도 지수 기준으로 도출하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 청소년의 정신건강 문제를 예측하는 주요 요인은 자아존중감, 부모와의 관계(소외감), 학습 무동기 및 부과된 조절동기, 시험 및 학업 스트레스, 성별, 신체적 자아개념, 고정신념, 교과 흥미 및 효능감, 스마트폰 사용 시간 등인 것으로 밝혀졌다. 부모 및 학교 수준의 변수 중 유의한 영향 요인은 없는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 청소년의 정신건강 문제를 개선할 수 있는 시사점을 논의하였다.