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인터넷・스마트폰 과의존(중독) 영향요인 분석: 의사결정나무모형을 중심으로 (Analysis of Influence Factors of Internet, Smart phone addiction Prevention Education: Focusing on Decision Tree Analysis)

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최초등록일 2025.07.17 최종저작일 2019.12
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인터넷・스마트폰 과의존(중독) 영향요인 분석: 의사결정나무모형을 중심으로
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    • 🔍 인터넷과 스마트폰 과의존에 대한 심층적인 학술적 분석 제공
    • 📊 의사결정나무 분석을 통한 체계적인 중독 위험요인 연구
    • 🧠 개인별 특성에 맞는 예방대안 도출 방법론 제시

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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정책분석평가학회
    · 수록지 정보 : 정책분석평가학회보 / 29권 / 4호 / 241 ~ 270페이지
    · 저자명 : 이다솔, 김광민, 문상호, 권기헌

    초록

    본 연구는 인터넷・스마트폰 과의존(중독) 위험요인을 예측해 인터넷・스마트폰 과의존(중독) 예방대안 모색을 위해 의사결정나무 분석(Data Mining Decision Tree Analysis)을 실시하였다. 2016년 인터넷 과의존 실태조사 데이터를 활용하여 살펴보았다. 이를 통해 인터넷・스마트폰 과의존(중독)의 위험요인 예측과 중독 고위험 집단군 도출, 개인이 가지고 있는 다양한 상황 및 특성들에 적합한 개별적 예방대안을 마련하는 근거를 제시하고자 하였다.
    연구결과를 살펴보면 t검정 결과 스마트폰 과의존(중독) 경험이 있는 사람과 없는 사람 간에 정보검색능력, 인터넷 지식역량, 긴장감, 우울감, 과의존(중독)에 대한 인식, 스마트기기 충동사용, 성별, 소득요인이 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 의사결정나무 분석 결과, 인터넷・스마트폰 과의존(중독) 경험에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 과의존(중독)에 대한 인식으로 나타났다. 따라서 본 연구는 인터넷・스마트폰 과의존(중독) 위험예측 요인을 확인해보고, 이를 통한 정책적 시사점을 제안하는데 의의를 가진다.

    영어초록

    In this research, we conducted a Data Mining Decision Tree analysis to predict the risk of Internet smart media poisoning, which is showing a continuous trend, and to search for a preemptive policy alternative. Especially, analyze the interaction pattern with factors for risk prediction of Internet·smart phone poisoning and present grounds for preparing appropriate policy alternatives according to personal characteristics and situation through addiction behavior prediction Respectively. Therefore, in this research, in order to confirm the risk prediction factor of Internet and smart media poisoning, using the micro data of NIA's "2016 Survey on Internet overdependence", basic statistical analysis, independent sample t test and Data mining decision tree analysis was conducted.
    The analysis results are as follows. Independent specimens t-test analysis results Internet smart media poisoning experiences between people with no experience and people without knowledge, Internet knowledge ability, tension, depression feeling, and dependence recognition, smart equipment impulse use, Gender and income factors were analyzed as significant differences. The main risks affecting Smart Media poisoning, the perception of addiction, the level of information retrieval through the Internet, the smartphone impulse use level became concentration. In particular, the perception of poisoning that an individual has is identified by the most important factor in dangerous behavior, and the perception of each person 's addiction in risk prediction was a risk factor to increase the possibility of intoxication behavior.
    Therefore, in this research, based on these analysis results, it will be used as a basic material for constructing policy implications to prevent internet·smart phone poisoning and designing and handling countermeasures for future related policies.

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    · 없음
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