머신러닝을 활용한 어머니•아버지 양육행동의 주요 예측변수 비교

국문 초록 (Abstract)

연구목적: 본 연구의 목적은 영아기 자녀를 둔 어머니와 아버지의 양육행동에 대한 주요 예측변수를 머신러닝으로 탐색한 후 비교하는 것이다. 양육행동을 통합적으로 이해하기 위해서는 부모의 개인적•심리적 특성, 자녀 특성, 사회•환경적 맥락 등을 함께 고려할 필요가 있다. 또한, 기존 연구에서 아버지와 관련된 변수는 주로 어머니의 양육행동에 영향을 미치는 주변적 요인으로 다루어지는 경향이 있었다. 그러나 아버지 역시 고유한 양육행동을 형성하는 독립적인 양육주체이며, 어머니와 아버지의 양육행동을 설명하는 핵심 변수는 서로 다를 수 있다. 이에 본 연구는 머신러닝을 활용해 다양한 예측변수를 투입하여 어머니와 아버지의 양육행동을 각각 예측하고, 주요 예측변수를 비교함으로써 부모의 양육행동에 대한 이해를 확장하고자 한다.
연구방법: 한국 영유아 교육•보육 패널 2차년도 데이터 중 만 1세 자녀를 둔 부부 1,491쌍의 자료를 활용하였다(어머니 연령: M = 34.39, SD = 4.16; 아버지 연령: M = 36.73, SD = 4.78). 어머니와 아버지의 양육행동을 결과변수로 설정하고, 아동특성/부모특성/가구특성/지역특성의 네 가지 범주에서 41개의 예측변수를 설정하였다. Python 라이브러리를 활용하여 Lasso, Ridge, Random Forest, XGBoost, CatBoost 모델을 훈련하였으며, 10-fold 교차검증과 Grid Search를 통해 탐색한 최적의 하이퍼파라미터를 적용하였다. RMSE, R1-, MAE, MAPE, MedAE, EVS를 기준으로 모델 성능을 비교하여 양육행동 예측 성능이 우수한 상위 3개 모델을 어머니와 아버지에 대하여 각각 선정하였고, 예측변수 중요도 순위의 평균값을 기준으로 부모별 양육행동의 주요 예측변수를 도출하였다.
연구결과: 주요 예측변수(1-5위)를 도출한 결과, 어머니의 경우 어머니 양육스트레스(1위), 어머니 양육효능감(2위), 어머니 자아존중감(3위), 어머니 그릿(4위), 어머니 결혼만족도와 사회적지지(공동 5위)가 양육행동에 대한 주요 예측변수로 나타났다. 아버지의 경우 아버지 양육 효능감(1위), 어머니 결혼 만족도(2위), 아버지 자아존중감 3위, 아버지 그릿(4위), 아버지 양육스트레스(5위)가 양육행동에 대한 주요 예측변수로 나타났다.
결론: 영아기 자녀를 둔 부모의 양육행동을 예측할 수 있는 주요 변수를 탐색한 결과, 어머니와 아버지 모두에 대하여 양육효능감이 상위 예측변수로 나타났다. 이는 부모의 긍정적 양육행동을 지원하기 위해 부모가 스스로 지각하는 양육역량을 함께 고려할 필요가 있음을 시사한다. 또한, 어머니 양육행동에서는 사회적 지지와 같은 관계적•환경적 요인이, 아버지 양육행동에서는 어머니 결혼만족도와 같은 배우자 요인이 주요 예측변수로 도출되었다는 점에서, 자녀 양육을 지원하는 데 있어 부모별로 상이한 관계적 맥락을 반영할 필요가 있을 것으로 보인다.