A Study on the Determinants of Social Isolation Among the Elderly Living Alone: Focused on Machine Learning-Based Importance Analysis

본 연구는 인구 고령화에 따른 노년기 사회적 고립을 예방하고 개입 방안을 도출하기 위해 돌봄서비스 이용자1,473명을 대상으로 고립에 영향을 미치는 다차원적 요인을 분석하고, 나아가 사회참여 촉진 방안을 모색하고자 한다. 본 연구에서는 노년기 사회적 고립의 복합적인 상호작용을 규명하고자 머신러닝 기법인 XGBoost와 SHAP 분석을 활용하였으며, 이를 통해 고위험군을 식별하는 주요 인자를 도출하고, 변수중요도 및 상호작용 분석을 통해 고립 완화의 핵심 기제를 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 변수 기여도 분석 결과, 사회적 고립의 가장 강력한 예측 인자는 ‘지역사회 관계망(친구·이웃)의 부재’였으며, 이는 가족 관계보다 근거리 지지 체계가 고립 여부에 더 결정적인 영향을 미침을 실증하였다. 둘째, 가족 관계에서는 단순 연락 빈도보다 ‘물리적 왕래’와 ’위급 시 도움 가능성’이 고립 완화에 실질적 기여를 하는 것으로 확인되었다. 셋째, 고립이 심화될수록 사회활동 참여 의향이 급격히 낮아지는 ‘비선형적 악순환 패턴’이 발견되어, 자발적 참여를 기대하기 어려운 구조적 한계를 확인하였다. 본 연구는 고령자 고립 예방을 위해 독거 여부 중심의 선별 방식에서 탈피하여 사회적 관계의 질을 반영한 ‘고립 위험 조기 경보 시스템’ 구축을 제안한다. 또한, 은둔형 고립 노인을 위한 능동적 발굴 및 지역사회 중심의 소규모 관계망 지원을 강화할 것을 제안한다.