A Comparative Analysis of Predictive Factors for NEET Before and After COVID-19: Using Random Forest Machine Learning Techniques

본 연구는 코로나19 발생 이전과 이후를 비교하여, 각 시기 청년 니트(NEET) 여부를 예측하는 요인을 구명하고, 예측 요인의 변화 양상을 파악하고자 하였다. 이를 위해 YP2007의 11차년도(2017년) 및 12차년도(2018년) 자료와 YP2021의 2차년도(2022년) 및 3차년도(2023년) 자료를 활용하였다. 분석에는 청년 니트 여부를 포함한 총 24개 변수가 사용되었으며, 예측 변수는 개인 특성 요인, 가구 배경 요인, 심리․정서 요인, 진로 특성 요인, 구직 준비 요인의 다섯 범주로 구분하였다. 분석 방법으로는 머신러닝 기법인 랜덤 포레스트를 활용하여 23개 예측 변수 중 중요도가 높은 10개 변수를 선별하였으며, 중요도 상위 10개 예측 변수와 청년 니트 여부 간의 관계를 규명하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, SMOTE+ENN 기법을 적용하여 재현율을 향상시킨 청년 니트 여부 예측 모형이 최종 모형으로 채택되었다. 둘째, 랜덤 포레스트 분석 결과, 코로나19 이전에는 자기효능감, 부모님과의 동거여부, 스트레스, 나이, 자아존중감 순으로 중요도가 높았으며, 코로나19 이후에는 자기효능감, 자아존중감, 나이, 스트레스, 거주지 순으로 중요도가 높았다. 전반적으로 진로 특성 요인의 중요도는 높고, 구직 준비 요인은 낮았으며, 코로나19 이후 심리․정서 요인의 중요도가 다소 상승하였다. 셋째, 로지스틱 회귀분석 결과, 코로나19 이전에는 부모님과의 동거 여부, 스트레스, 나이, 최종학력이 청년 니트 여부에 유의한 영향을 미쳤다. 그러나 코로나19 이후에는 자기효능감, 나이, 거주지역, 부모님과의 동거 여부가 유의하게 나타났다. 코로나19를 기점으로 학력과 스트레스는 유의하지 않게 되었으며, 자기효능감과 거주지역이 새롭게 유의한 변수로 등장하였다. 부모님과의 동거 여부는 전 시기 공통된 예측 요인으로 확인되었다. 이는 코로나19 이후 청년 니트 여부에 영향을 미치는 요인이 기존의 학력 및 스트레스 중심에서 진로 관련 심리 요인과 지역적 여건으로 변화했음을 보여준다. 이러한 결과를 통해, 세 시점 이상의 종단자료를 활용한 장기적 변화 분석 및 청년 니트 집단을 세분화하여 분석하는 후속 연구가 요구된다. 또한, 실천적 차원에서는 자기효능감 증진을 중심으로 한 프로그램 설계 그리고 재학 초기부터 고등교육 내 핵심역량 개발을 체계화하는 노력이 필요하다.