코로나19 팬데믹 시대의 복지태도 변화: 세대별 잠재집단의 전이 분석

홍기혜,엄태호 연세대학교 사회복지연구소 2022 한국사회복지조사연구 Vol.74 No.-

본 연구의 목적은 코로나19 팬데믹 시대에 각 세대에서 나타나는 복지태도의 변화를 파악하고 비교 분석하는 것이다. 이를 위해 3요소-태도 모델과 다속성 태도 모델을 근거로 신념적, 감정적, 행동적 차원의 복지태도에 대해 팬데믹 이전 시대의 잠재집단을 파악하고 이러한 잠재집단이 팬데믹 선언 이후에 전이하는 양상을 파악하였다. 실증분석에는 2019년과 2020년의 재정패널조사자료와 잠재전이분석 모형을 활용하였다. 도출된 잠재집단은 복지적 대책은 원하나 재원 부담에는 소극적인 잠재집단(①이중적-복지태도), 복지확장에 방어적인 잠재집단(②복지확장-반대태도), 복지 옹호적이나 세부사항에서 차이를 보이는 3개의 잠재집단(③적극적-친복지태도, ④공공복지확장-지지태도, ⑤공공복지확장-적극지지태도) 등 총 5개의 잠재집단이었다. 구체적으로는 전통세대 2개(①, ②), 베이비붐세대 3개(①, ②, ③), X세대 4개(①, ②, ③, ④), 그리고 MZ세대 3개(①, ②, ⑤)의 잠재집단이 도출되었다. 잠재집단의 특성에서는 세대별로 구별되는 성향과 새로운 형태의 이중성 문제가 파악되었다. 전이에서는 친복지적 태도를 견고하게 유지하는 단서가 포착되었으며 베이비붐세대, X세대, MZ세대에서는 팬데믹 시대에도 복지국가를 지지하는 원동력이 존재하는 것이 파악되었다. 하지만 복지수급이 많아져도 복지확대와 복지재정 기여를 거부하는 잠재집단으로의 전이가 두드러졌으며, 복지에 비우호적인 잠재집단이 친복지적 태도로 전이하는 것은 쉽지 않다는 것이 확인되었고, 복지확대 및 확장을 반대하는 다수의 의견도 드러나며 국가복지의 확대 측면에서 코로나19 팬데믹 시대의 복지태도는 X세대를 제외하고 다소 후퇴한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 팬데믹 시대에 규모가 크거나 새로운 패러다임의 복지정책을 형성하고 추진하는 데 있어 공감대 형성이 어려울 수 있음을 시사했다.

중국조선족여성과 한국남성간의 결혼을 통해 본 이주의 성별정치학

홍기혜 이화여자대학교 한국여성연구소 2000 여성학논집 Vol.17 No.-

초록없음

청소년에게 인지되는 차별이 자살생각에 미치는 영향: 부모 및 보호자의 자녀의견존중 조절효과를 중심으로

홍기혜 대한아동복지학회 2017 아동복지연구 Vol.15 No.2

The purpose of this study was to analyze the effects of suicidal ideation on perceived discrimination, based on Stress and Coping Theory, and to examine the moderating effects of parents’ or guardians’ respect for children's opinions, based on the Buffering Effect Model. 7,315 middle and high school students, who had participated in the ‘Korean Survey on the Right of Youth and Children in 2015’ that was conducted by the National Youth Policy Institute of Korea, were analyzed. Frequency, correlation, factor, and robust regression analysis were conducted. The main results of this study were as follows: First, based on factor analysis, the data was grouped into Factor 1 and Factor 2. Second, based on robust regression analysis, Factor 1 was positively associated with suicidal ideation while Factor 2 was not significantly associated with suicidal ideation. Third, parents’ or guardians’ respect for children's opinions had negative effects on suicidal ideation. Lastly, parents’ or guardians’ respect for children's opinions moderated the relationship between Factor 1 and suicidal ideation. The implication of the study was suggested.

랜덤포레스트 머신러닝 알고리즘 기반 남·여 청소년의 자살생각 예측 및 분석

홍기혜 한국사회복지학회 2020 한국사회복지학 Vol.72 No.3

본 연구는 머신러닝의 랜덤포레스트 기법을 활용하여 남·여 청소년의 자살생각 여부를 예측하는 모형을 제시하고, 모형의 예측 성과를 평가하며, 예측에 기여하는 요인들의 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 실증분석에는 한국청소년정책연구원에서 조사하는 2013년부터 2017년까지의 아동·청소년 인권실태조사 자료를 활용하였으며, 최종 연구대상자는 남자청소년 16,734명과 여자청소년 15,719명이다. 예측 모형은 선행연구에서 청소년들의 자살생각에 영향을 미치는 것으로 검증된 변수에 대해 스트레스-대처 이론과 스트레스-완충 효과에 근거하여 46개의 요인을 예측 인자로 설정하고 랜덤포레스트 머신러닝 알고리즘(random forestsmachine learning algorithm)을 활용하여 성별로 추정하였다. 남·여 청소년의 모형의 예측 성과는 정분류율이 각각 81.17%와 74.45%, 민감도가 33.92%와 60.35%, 그리고 특이도가 95.25%와 82.95%로 나타났다. 예측에 기여하는 요인의 중요도는 우울·자아존중 등의 주관적인 인식이나 감정이 폭력 등의 부정적인 경험보다 높았으며, 부정적인 경험에서는 부모에 의한 언어폭력의 중요도가 가장 높았다. 본 연구는 사회복지 실천 현장에서 머신러닝 기법의 활용하여 위험 신호를 보내고 있는 개인을 파악할 수 있는 가능성을 확인하였다는 점에 의의가 있다. 또한 예측에 기여하는 46개의 요인을 성별로 각각 분석하여 자살예방을 위한 개입에 통합적인 관점을 지원하고 성별에 따른 차이점과 유사점에 대한 근거를 제공하였다는 점에도 의의가 있다. This study set out to present a predictive model for suicidal ideation of male and female adolescents using a machine learning approach, and identified the characteristics of predictors. The 「Survey on the Human Rights of Children and Youth」 data, from 2013 to 2017 conducted by the National Youth Policy Institute of Korea, were used in the empirical analysis. The subjects of the study were 16,734 male and 15,719 female adolescents. Predictive models for each gender were estimated using 46 factors, which were proven to influence adolescent suicidal ideation in previous studies, and random forests machine learning algorithm. The evaluation of predictive models for male and female adolescents was shown to be accuracy 81.17% and 74.45%, sensitivity 33.92% and 60.35%, and specificity 95.25% and 82.95%, respectively. The relative importance of the predictors was that subjective perceptions were generally higher than the negative experiences, and parents' verbal abuse was the highest in the negative experiences. The current study provided an integrated view of intervention and a gender-specific basis for suicide prevention. Also, this study contributed to confirm the availability of machine learning approach in the field of social welfare.

텍스트 네트워크 분석을 활용한 학교사회복지와 교육복지 연구동향 비교 분석

홍기혜,최민지 한국학교사회복지학회 2019 학교사회복지 Vol.0 No.46

This study set out to compare the trends of research papers on school social welfare and educational welfare, which had been recognized in the same vein in Korea, and to analyze the recent trends in these areas. Korean academic papers published from 1993 to 2018 were collected by using databases. A total of 562 academic papers were selected in the end, excluding papers that were not suitable for the research purpose or overlapped. The followings were the main findings applied to the text network analysis. First, there were 206 papers on school social welfare and 356 papers on educational welfare. Second, the most distinct differences in the two areas were ‘social workers’ intervention in families’ and ‘operations to guarantee learning rights for vulnerable groups’. Third, characteristics of school social welfare papers according to the times were ‘development and expansion of school social welfare’, ‘adaptation of students’ school life’, and ‘applying school social welfare to prevent and manage violences or conflicts in schools’, respectively. Also, characteristics of educational welfare papers according to the times were ‘construction of educational welfare programs’, ‘principles of educational welfare operations’, and ‘confirming the effectiveness and change after implementation and practice’, respectively. Lastly, the sub-topics of recent research trends were ‘effects of programs’, ‘educational welfare as a practice’, and ‘educational welfare as a policy’. Based on the above results, the current position of school social welfare research and educational welfare research was identified, and implications for the direction of future research were derived. 본 연구는 동일한 맥락으로 인식되어 오던 학교사회복지와 교육복지에 대해, 관련된 연구주제 논문의 경향을 비교 분석하고 최근의 연구동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 분석을 위해 데이터베이스를 이용하여 우리나라에서 학교사회복지가 처음 시행된 1993년부터 2018년까지 발행된 국내 학술논문을 수집하였다. 수집된 2,423편의 논문 중에서 연구목적에서 벗어나거나 중복된 논문들을 제외하고 최종적으로 총 562편의 학술논문을 선정하였다. 논문의 초록을 대상으로 하여 텍스트 네트워크 분석 방법을 적용한 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 분석대상 학술논문에서 학교사회복지 관련 연구주제 논문은 206편이며, 교육복지 관련 연구주제 논문은 356편이었다. 교육복지투자우선지역지원사업(2003년)과 교육복지우선지원사업(2011년)의 실시를 기준으로 세 개의 시기별로 나누어 살펴본 출판 편수는 학교사회복지 관련 논문이 각각 48편, 93편, 65편이었고, 교육복지 관련 논문이 각각 8편, 125편, 223편이었다. 둘째, 학교사회복지 연구주제 논문과 교육복지 연구주제 논문은 중첩되는 영역과 고유한 영역이 나타났다. 가장 뚜렷한 경계가 나타나는 고유한 주제는 학교사회복지 영역의 ‘가족에 대한 사회복지사의 개입’과 교육복지 영역의 ‘취약 계층에 대한 학습권 보장을 위한 운영’이었다. 셋째, 학교사회복지 관련 논문의 시기별 특성은 1기에 ‘학교사회복지의 발전 및 확대’, 2기에 ‘학생의 학교생활에 대한 적응’, 그리고 3기에 ‘폭력과 갈등을 예방하고 관리하기 위한 학교사회복지의 적용’으로 나타났다. 교육복지 관련 논문의 시기별 특성은 각각 ‘교육복지사업의 구축’, ‘교육복지 운영의 원리’, 그리고 ‘수행과 실천에 따른 변화와 효과의 확인’으로 나타났다. 넷째, 최근 연구의 동향 파악을 위해 분석하여 도출된 하위주제 그룹은 ‘프로그램의 효과’, ‘실천으로서의 교육복지’, 그리고 ‘정책으로서의 교육복지’ 클러스터로 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 학교사회복지 연구와 교육복지 연구의 현재 위치를 파악하고 미래 연구의 방향에 대한 시사점을 도출하였다.

머신러닝 기반 복지재원 부담 태도 예측 및 분석 : 세대별 비교를 중심으로

홍기혜(KiHye Hong),엄태호(TaeHo Eom) 연세대학교 사회과학연구소 2021 社會科學論集 Vol.52 No.2

본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 복지재원 부담 태도를 예측하는 모형을 제시하고 예측 요인을 세대별로 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 실증분석에는 재정패널조사 자료를 활용하였으며 최종 연구대상자는 산업화세대 10,977명, 민주화세대 10,732명, 정보화세대 8,103명 등 총 29,812명이다. 예측 모형은 다속성 태도 모델과 경험적 선행연구의 이론적 근거에 기반하여 자기이익 차원, 가치지향 차원, 주관적 인식 차원, 인구사회학적 특성 차원 등 4개 범주의 32개의 변수를 설명변수로 설정하고 그래디언트 부스팅 머신러닝 알고리즘을 활용하여 추정하였다. 모형의 예측 성과는 산업화, 민주화, 정보화 세대 각각 정분류율이 77.52%, 67.28%, 67.97%, 특이도가 96.10%, 83.34%, 80.53%, 민감도가 20.00%, 43.65%, 51.96%, 정밀도가 62.33%, 64.05%,67.69%로 나타났다. 예측에 높은 중요도를 갖는 설명변수는 산업화세대에서 자기이익 차원, 정보화세대에서 가치지향 및 주관적 인식 차원으로 나타났으며, 민주화세대에서는 산업화세대와 유사하면서도 정보화세대의 특징을 공유하는 특성이 나타났다. 또한 민주화세대와 정보화세대는 산업화세대와는 달리 복지와 증세에 대한 사고와 태도가 일관적으로 나타나는 것을 다수의 설명변수를 통해 확인할 수 있었으며 정보화세대가 복지증세에 보다 적극적인 것으로 나타나 복지국가 조망에 긍정적인 단서를 발견할 수 있었다. This study aims to develop a predictive model for the attitude toward tax increase for social welfare using a gradient boosting machine learning algorithm. Also, it analyzes the predictive factors of attitude toward the tax increase by cohorts. Participants were 10,977 industrialization generation(IdG), 10,732 democratization generation(DG), and 8,103 information generation(IfG). This study included 32 factors as explanatory variables based on the multi-attribute models and previous studies, estimated a predictive model, and analyzed feature importance and partial dependence by generation. The model performance of IdG, DG, and IfG was evaluated, respectively, using four classification performance metrics: Accuracy was 77.52%, 67.28%, and 67.97%. Specificity was 96.10%, 83.34%, and 80.53%. Recall was 20.00%, 43.65%, and 51.96%. Precision was 62.33%, 64.05% and 67.69%. The attitudes toward tax increase for social welfare were distinct from generation to generation. IdG had high importance of self-interest factors. Value-oriented and subjective recognition factors in IfG ranked as important. DG shared the characteristics of the IfG as well as the IdG. In DG and IfG, unlike the IdG, it was confirmed through several explanatory variables that value-oriented and recognition were consistent with the attitude toward tax increase for social welfare.

청소년에게 인지되는 차별피해가 차별가해 경험에 미치는 영향

홍기혜(Hong, KiHye) 한국피해자학회 2019 被害者學硏究 Vol.27 No.1

본 연구는 청소년들이 인지하는 직접적인 차별피해가 차별가해 경험에 미치는 영향을 살펴보고, 이 과정에서 차별목격과 차별감수성이 차별피해의 영향을 조절하는 기능에 대해 검증하는 것을 목적으로 한다. 분석을 위하여 2016년 한국청소년정책연구원에서 실시한｢청소년 차별실태 조사｣자료를 활용하였으며, 전국 229개의 중 ․ 고등학교 학생 6,235명을 최종 연구대상으로 선정하였다. 에이커스의 사회학습이론과 레스트의 도덕성의 4구성요소 모델(Four components model of morality)을 기본 틀로 한 연구모형을 검증하고자, 희박하게 발생하는 사건의 자료를 분석하고 나타나지 않은 문제의 발생 가능성을 예측할 수 있는 영포화 음이항 회귀분석(Zero-inflated negative binomial regression)을 위계적으로 실시하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 청소년들의 40.21%는 직접적인 차별피해 경험이 있으며, 32.33%는 차별목격 경험이 있다고 응답하였다. 청소년들이 일상생활에서 많이 경험하는 상위의 차별피해와 가해 경험은 성적, 나이, 성별, 외모 등에 대한 차별로 유형은 동일하였으나 차별피해 경험은 차별가해 경험보다 다소 높게 나타났다. 둘째, 여자청소년은 남자청소년보다 차별피해 경험과 차별목격 경험 그리고 차별감수 성이 유의미한 차이로 높게 나타났다. 또한 고등학생은 중학생보다 차별피해 경험, 차별 목격 경험, 그리고 차별가해 경험이 유의미하게 높게 나타났다.셋째, 차별피해 경험은 차별가해 경험에 유의미한 정(+)적 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 넷째, 차별목격 경험은 차별가해 경험을 증가시키며, 차별피해 경험이 차별가해 경험에 미치는 부정적인 영향을 더욱 악화시키는 방향으로 조절하는 효과가 나타났다. 다섯째, 차별감수성은 차별가해 경험을 감소시키며, 차별피해 경험이 차별가해 경험에 미치는 부정적인 영향을 완화시키는 방향으로 조절하는 효과를 확인하였다. 이상의 결과를 바탕으로 차별을 경험하는 청소년들의 어려움에 대한 기초자료를 제공 함과 동시에, 발달과정상 성인들의 차별문제에 대한 접근과 구별되어져야 하는 청소년 차별문제를 개선하고 예방하기 위한 개입방안을 논의하였다. This study set out 1) to identify the distinctive characteristics and situations of adolescent discrimination, 2) to analyze the effects of discrimination damage on discrimination behavior, based on social learning theory, 3) to examine the moderating effects of discrimination witness and discrimination sensibility, based on four components model of morality, and 4) to suggest political and practical implications that can improve adolescent discrimination. 6,235 middle and high school students, who had participated in the ‘Youth Discrimination Survey’ that was conducted by the National Youth Policy Institute of Korea, were analyzed. Zero-inflated negative binomial regression analysis was performed hierarchically to analyze data on rare occurrences and to predict unexposed factors. The main results of this study were as follows: First, 40.21% of the adolescents reported experiencing discrimination damage, and 32.33% of the adolescents reported experiencing discrimination witness. Also, The experience of discrimination damage was somewhat higher than discrimination behavior. Second, female adolescents showed higher discrimination damage, discrimination witness, and discrimination sensitivity than male adolescents. High school students were more likely to experience discrimination damage, discrimination witness, and discrimination behavior than middle school students. Third, discrimination damage was positively associated discrimination behavior. Forth, discrimination witness had positive effects on discrimination behavior, and positively moderated the relationship between discrimination damage and discrimination behavior. Lastly, discrim-ination sensitivity had negative effects on discrimination behavior, and negatively moderated the relationship between discrimination damage and discrimination behavior. The political and practical implications of the study was suggested based on these outcomes.

Machine learning-based prediction of depression levels: developing a model for male and female senior citizens

홍기혜(KiHye Hong) 연세대학교 사회복지연구소 2021 한국사회복지조사연구 Vol.70 No.-

본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 우울 척도의 측정 없이 개별 노인의 우울 수준을 예측할 수 있는 모형 개발을 목적으로 한다. 아울러 예측에 기여하는 요인들의 특성을 성별로 분석하여 노인의 우울 수준을 줄이거나 예방하기 위한 방향을 제시하고자 한다. 실증분석에는 노인실태조사 자료를 활용하였으며 최종 연구대상자는 남성노인 12,544명과 여성노인 18,425명이다. 선행연구에서 노인의 우울에 영향을 미치는 것으로 보고한 변수에 대해 스트레스-대처 이론에 근거하여 56개의 요인을 설명변수로 취하고, 그래디언트 부스팅 머신러닝 알고리즘을 활용하여 예측 모형을 추정한 후, 예측 요인을 성별로 분석하였다. 예측 모형의 성능은 6개의 평가 지표로 남성노인과 여성노인에 대해 각각 평가되었다: 정분류율 76.0%과 73.9%, 민감도 60.7%와 73.3%, 특이도 85.3%과 74.4%, 정밀도 71.5%와 73.3%, F1-점수 65.7%와 73.6%, ROC-AUC-점수 82.7%와 82.1%. 건강 관련 요인과 소소한 사회적 활동은 노인의 우울을 예측하는데 중요한 요인이었으며 주목할만한 성별의 차이가 나타난 요인은 배우자와의 관계와 운동이었다. 본 연구는 노인과 가까운 사람이면 쉽게 알 수 있는 정보를 활용하여 노인의 우울 수준을 예측할 수 있는 모형을 개발했다는 점에 의의가 있다. 이는 사회복지 영역에서 우울의 위험에 노출되어있는 노인을 식별하는 것에 활용될 수 있을 것이다. 또한 본 연구는 56개의 설명변수를 분석하여 노인의 우울 예방에 통합적인 관점을 지원하고 성별에 따라 구별되거나 공통되는 근거를 제공하였다는 점에도 의의가 있다. This study aims to develop a predictive model for individuals’ depression levels without using depression assessment scales. It will instead use a gradient boosting machine learning algorithm. This study will also analyze the predictive factors of depression by gender and suggests directions of intervention for depression in senior citizens. Data from the ‘Korean National Survey on the Elderly’ were used in this study. The participants were 12,544 elderly males and 18,425 elderly females. This study set 56 factors as explanatory variables based on stress-coping theory for the variables verified in previous studies, estimated a predictive model, and analyzed predictors by gender. The model performance of elderly males and females was evaluated, respectively, using six classification performance metrics: Accuracy was 76.0% and 73.9%. Recall was 60.7% and 73.3%. Specificity was 85.3% and 74.4%. Precision was 71.5% and 73.3. F1-score was 65.7% and 73.6%. ROC-AUC-score was 82.7% and 82.1%. Day-to-day health and small social activities were important in developing a predictive model for individuals’ depression levels. The predictors that have shown notable gender differences were marital relationships and exercise. This study demonstrated that it could be possible to predict geriatric depression with the factors that were recognizable to people close to the elderly. This predictive model can be used to identifying at-risk elderly individuals in the social welfare sector. This study is also meaningful in that 56 factors contributing to the prediction of depression levels were analyzed by gender. This supports an integrated perspective and provides gender-specific and gender-common evidence to prevent or reduce depression among senior citizens.

구조적 토픽 모델링(Structural Topic Modeling) 기반한국 지방재정 연구동향 분석

엄태호,홍기혜,이태천 한국행정학회 2023 韓國行政學報 Vol.57 No.4

This study started from the recognition that there was not only a lack of previous studies analyzing research trends in local public finance, but also a lack of methodological discussion in public administration. To complement this, we analyzed the research trends in local public finance using Structural Topic Modeling (STM). As a result of the analysis, 1) 19 topics were identified, and the rate of traditional local public finance topics was high overall, but trending downward. On the other hand, research on more specific and targeted topics showed a gradually increasing trend. 2) The topics that had been recently increasing were local debt, decentralization, fiscal soundness, and local education finance. Since these topics were related to the disappearance of local governments due to population decline, this is expected to be a subject of intense research interest in the future. 3) Regression analysis with publication time and the ruling parties as an explanatory variable confirmed a time-series linear relationship for eight topics and showed a variation according to the ruling parties in five topics. 4) The results of the correlation analysis, which indicated that certain topics might co-occur in a paper, provided useful information for a comprehensive understanding of local public finance research.