스토킹 가해자의 재범위험요인과 예측모형 - 가족지원 취약성과 행동 통제 결함을 중심으로

• 영문명: Risk Factors and Predictive Models of Stalking Offenders’Recidivism : Focusing on Family Support Vulnerability and Behavioral Control Deficits
• 발행기관: 사단법인 한국안전문화학회
• 저자명: 김동욱(Dong Wook Kim) 이자영(Ja Young Lee)
• 간행물 정보: 『안전문화연구』제47호, 175~192쪽, 전체 18쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.10.30

국문 초록

본 연구는 교정시설 내 스토킹 치료프로그램 이수명령 대상자 중 심리검사를 실시한 122명을 대상으로, 스토킹 재범에 영향을 미치는 가족지원 취약성과 행동통제 결함 요인을 통합적으로 분석하였다. 스토킹 재범의 주요 예측 변수는 선행연구를 바탕으로 가족지원 취약성, 폭력성향, 충동성, 음주성향을 설정하였으며, 로지스틱 회귀분석, 부트스트랩 기반 매개효과 분석, 머신러닝 기반 CatBoost 예측모형을 병행하여 적용하였다. 그 결과, 가족지원 취약성과 폭력성향은 재범 여부에 유의한 정적 영향을 미쳤으며, 가족지원 취약성이 폭력성향을 매개로 재범 가능성을 증가시키는 부분 매개효과 또한 통계적으로 유의하게 확인되었다. 반면, 충동성과 음주성향은 로지스틱 회귀모형에서 유의하지 않은 것으로 나타났다. 한편, 머신러닝 분석에서는 가족지원 취약성과 행동통제 결함 변인을 함께 투입한 모형이 단독 투입 모델보다 AUC, 정밀도, 재현율 등의 예측 지표에서 개선된 성능을 보였으며, 특히 피해자 보호 관점에서 중요한 민감도(Recall) 측면에서 의미 있는 향상이 나타났다. 이러한 결과는 스토킹 가해자의 재범을 효과적으로 억제하기 위해서는 단순한 처벌 수준을 넘어서, 가족관계 회복 및 정서적 지지 자원 강화, 폭력성향 감소를 위한 심리사회적 개입, 통합적 위험요인 평가체계 구축이 병행되어야 함을 시사한다. 본 연구는 교정 실무 현장에서 스토킹 재범 고위험군을 조기에 선별하고, 맞춤형 개입전략을 수립하는 데 실질적인 기초자료를 제공한다는 점에서 학문적·실천적 의의를 지닌다.

영문 초록

This study examined predictors of stalking recidivism among 122 offenders who completed a court-mandated treatment program within correctional facilities. The analysis focused on family support vulnerability and behavioral control deficits—including aggression tendency, impulsivity, and alcohol use tendency—as key psychological and environmental risk factors. Logistic regression results indicated that both family support vulnerability and aggression tendency were significant predictors of recidivism, whereas impulsivity and alcohol use tendency were not statistically significant. A bootstrap-based mediation analysis further confirmed that aggression partially mediated the relationship between family support vulnerability and recidivism. To address class imbalance, CatBoost-based machine learning models were applied to compare predictive performance across variable combinations. The combined model incorporating both family support and behavioral control variables outperformed single-factor models, particularly in recall, indicating improved sensitivity in identifying high-risk offenders. These findings highlight that insufficient emotional and material support from family can intensify aggression and, in turn, increase the likelihood of reoffending. The results underscore the need for integrated intervention strategies that combine family-based support, aggression-reduction programs, and data-driven risk assessment systems. This study provides empirical evidence for multi-factor approaches to stalking prevention and offers a practical framework for early identification and management of high-risk offenders within correctional settings.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 논 의

참고문헌

키워드

스토킹 가족지원 취약성 행동통제 매개효과 머신러닝 Stalking Family Support Vulnerability Behavioral Control Deficits Mediation Machine Learning