논문명 : 머신러닝 기법을 활용한 공공갈등 해결방식 예측 모형

출 처 : 한국행정연구, 2023, 32(4), 225-251

저 자 : 가상준

초 록 : 본 연구는 과거 연구들과는 달리 머신러닝 기법을 사용하여 공공갈등 해결방식 예측 모형을 추정하며, 공공갈등 종료방식에 어떠한 요인이 어느 정도 영향을 미치며, 무엇이 중요한 예측인자인지 알아보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 머신러닝 기법 중 의사결정나무(decision tree), 랜덤 포리스트(random forest)와 그래디언 부스팅 머신(Gradient Boosting Machine)을 통해 공공갈등 해결방식에 영향을 미치는 요인에 대해 알아보았다. 이들은 공통적으로 공공갈등의 지속기간과 종류가 공공갈등 해결을 결정하는 데 있어 중요한 변수임을 말해주고 있다. 이들 변수의 특정 중요도를 통해 공공갈등은 지속기간이 어느 정도인지 그리고 주요 참여자가 정부인지 민간인지에 따라 해결방식에 대한 예측이 가능하며 여기에 참여자 수 그리고 유형과 성격이 더해졌을 때 예측은 확실해진다는 점을 알 수 있었다. 한편, 모형에 대한 평가를 통해 공공갈등 연구 나아가 데이터 구축은 좀 더 구체적으로 세밀하게 진행될 필요가 있다는 점을 알 수 있었다. 그러나 모형의 기대보다 낮은 정밀도, 재현율, 정확도로 인해 많은 면에서 보완해야 할 것이 많다는 점을 발견할 수 있었다. 이러한 보완은 머신러닝 기법보다는 독립변수의 확대 그리고 종속변수에 대한 정밀한 구분에서 이루어져야 할 것이다.