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Exploring Predictors of Happiness Trajectories in Early Adolescence: Using Latent Class Growth Analysis and Machine Learning
Song, So Yeon(Inha University) ; Bang, Yoon Seock(Inha University) ; Choi, Ji Young(Inha University) 보건사회연구 , Vol.46, No.2, pp.329-349 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2026.46.2.329
Abstract
This study aimed to identify latent subtypes of happiness trajectories during early adolescence and to explore key predictors of trajectory membership using machine learning approaches. Data were drawn from Waves 12 to 15 of the Panel Study on Korean Children (PSKC), corresponding to grades 5 through 8. Latent Class Growth Analysis (LCGA) was conducted to identify distinct trajectories of happiness over time. Baseline individual, family, peer, environmental, and future-oriented variables were then used to develop machine learning models predicting trajectory membership. Multiple models were compared, and SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis was applied to the best-performing model to examine the relative importance of predictors. Three distinct happiness trajectories were identified: a high-level slow-decline group, a mid-level average-decline group, and a low-level rapid-decline group. Among the machine learning models, the Random Forest demonstrated the most stable predictive performance. SHAP analysis indicated that multidimensional factors contributed to classifying different happiness trajectories. The findings suggest that changes in overall happiness during early adolescence can be characterized by distinct latent trajectories with different initial levels and rates of decline. Furthermore, the use of machine learning models allowed for a more flexible prediction of happiness trajectories by accounting for the combined influence of individual, family, peer, environmental, and expectations and perceptions about the future.
초록
본 연구는 초기 청소년의 전반적 행복감 변화 궤적의 하위 유형을 규명하고, 머신러닝을 활용하여 행복감 궤적 유형을 예측하는 주요 변인을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 한국아동패널조사(KCPS) 12-15차 자료(초5-중2)를 활용하여 잠재계층성장분석을 실시하여 행복감 변화 궤적 유형을 도출하였다. 기저선 시점의 개인, 가족, 또래, 환경 및 미래인식 관련 변인을 투입하여 행복감 궤적 집단을 예측하는 머신러닝 모델들을 구축·비교하였으며, 최적 모델에 대해서 SHAP 분석을 실시하였다. 초기 청소년기의 행복감 변화 궤적은 고수준-완만감소형, 중간수준-평균감소형, 저수준-빠른감소형의 세집단으로 분류되었다. 머신러닝 모델 중에서는 랜덤포레스트가 가장 안정적인 예측성능을 보였으며, 상대적 중요도 분석 결과, 다차원적 요인이 행복감 궤적 분류에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 초기 청소년기의 전반적 행복감 변화가 서로 다른 수준과 감소속도를 지닌 잠재집단으로 구분됨을 확인하였으며, 머신러닝 모델을 통해 개인, 가족, 또래, 환경 및 미래 관련 변인이 복합적으로 작용하는 행복감 변화 궤적을 유연하게 예측할 수 있음을 보여주었다.
Latent Classes of Lifestyles among Isolated and Withdrawn Youth: The Structures of Individuals and Social Perception
Lee, Haenim(Dongguk University) ; Noh, Hyejin(Gangseo University) ; Kim, Ahraemi(Seoul Women‘s University) ; Shin, Dongin(Seoul Women‘s University) 보건사회연구 , Vol.46, No.1, pp.101-122 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2026.46.1.101
Abstract
This study seeks to move beyond the conventional understanding of youth social isolation and withdrawal as a mere absence of interpersonal relationships. It aims to identify latent subgroups of socially isolated and withdrawn youth based on multidimensional life conditions and examine how variations in individual and social perceptions relate to these groups. Utilizing data from the 2022 Korean Youth Life Survey, the analysis focused on 1,300 socially isolated and withdrawn individuals drawn from a nationally representative sample of 14,966 youth. Latent Class Analysis (LCA) was employed to delineate heterogeneous subgroups, and multinomial logistic regression was conducted to assess the associations between subgroup membership and individual-level factors (life satisfaction, subjective health) as well as social-level factors (social trust, perceptions of inherited wealth). Sampling weights were applied, and the three-step approach was adopted to enhance classification accuracy and minimize potential bias. The LCA results identified three distinct subgroups: the independent–low-income type, the health–emotional vulnerability type, and the family cohabitation type. These findings indicate that youth isolation cannot be attributed to a singular vulnerability but instead represents a structural phenomenon emerging from the intersection of economic, health, and residential inequalities. Regression results further revealed that both individual and social perceptions serve as key determinants differentiating these latent subgroups. Overall, the study conceptualizes youth social isolation as a multidimensional socio-psychological process shaped by the interplay between material conditions and perceptual frameworks, offering empirical evidence and policy implications for the development of type-specific interventions and structural strategies to restore social trust among isolated youth.
초록
본 연구의 목적은 다양한 지표를 통해 고립·은둔 청년의 삶을 유형화하고, 도출된 잠재유형집단 간 개인적·사회적 인식의 관계를 규명하는 것에 있다. 이를 위해 「2022년 청년 삶 실태조사」 자료를 활용하여 1,300명의 고립·은둔 청년을 분석대상으로 잠재계층분석을 통해 고립·은둔 청년의 삶을 유형화하였고, 다항로지스틱 회귀분석 활용하여 유형집단 간의 개인적 인식 요인(삶의 만족도, 주관적 건강)과 사회적 인식 요인(사회적 신뢰, 부의 대물림 인식)과의 관계를 검증하였다. 잠재계층분석 결과, 고립·은둔 청년은 ‘독립거주–저소득형’, ‘건강·정서취약형’, ‘가족동거형’의 세 가지 유형으로 구분되었다. 이는 청년의 고립이 단일한 취약성으로 설명되지 않으며, 경제·건강·주거 등 다차원적 삶의 조건이 교차하며 형성되는 구조적 현상임을 보여준다. 다항로지스틱 회귀분석 결과, 자신과 사회에 대한 인식이 유형 구분의 핵심 요인으로 확인되었다. ‘건강·정서취약형’은 삶의 만족도와 사회적 신뢰가 가장 낮고 부의 대물림 인식이 가장 높았으며, ‘가족동거형’은 전반적 삶의 만족도와 신뢰 수준이 가장 높았다. 이러한 결과는 청년의 사회적 고립이 단순한 관계의 결핍이 아니라, 삶의 조건과 사회 인식이 상호작용하며 구성되는 복합적 사회·심리적 과정임을 보여준다. 본 연구는 청년의 다차원적 삶을 유형화하고 인식의 차이를 분석함으로써, 유형별 맞춤형 지원정책의 설계와 사회적 신뢰 회복을 통한 구조적 개입 방향을 제시하였다.