Analyzing Factors Influencing Job Satisfaction Among Young Adults Using University Student Panel Data: A Machine Learning and XAI Approach

본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 청년층의 직무만족도를 예측하고, 이에 영향을 미치는 주요 요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 청년 근로자의 초기 직무만족도를 예측하는 모델을 개발함으로써, 직무만족도에 영향을 미치는 핵심 요인을 식별하고, 기업과 대학이 청년층의 고용안정성을 높이기 위한 실질적인 통찰을 제공하고자 한다. 분석에는 한국고용정보원에서 실시한 청년 패널조사 데이터를 활용하였으며, 현재 취업 중인 만 19세부 27세까지의 청년 5,294명을 대상으로 하였다. 연구 결과, 직무만족도에는 금융자산, 임금, 업무 내용 등 전통적인 요인 외에도 대학 생활 경험과 관련된 변수들이 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 최종학교가 실용적인 기술 함양에 기여한 정도, 진로 계획의 구체성, 대학의 진로지도 및 상담 경험 등이 미래 직무만족도를 예측하는 주요 변수로 식별되었다. 또한, 낮은 대학 등록금 만족도와 같이 대학 생활에서의 경제적 부담은 졸업 후 직무만족도에 부정적 영향을 미칠 수 있음을 시사했다. 이러한 결과는 대학이 청년층의 직무만족도 향상과 초기 경력 안정성을 제고하기 위해 해당 요인들에 전략적으로 접근할 필요가 있음을 시사한다.