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A Study on the Typology of Changes in Adolescents' Overall Happiness: Focusing on an Exploration of Influencing Factors Using Growth Mixture Modeling
Lee, Myung Hee(HannamUniversity) ; Kim, Jae Chul(HannamUniversity) 보건사회연구 , Vol.46, No.2, pp.32-52 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2026.46.2.32
Abstract
This study aimed to longitudinally categorize the changing patterns of adolescents' general happiness and explore the factors influencing each trajectory. Data from the 10th (2015; 471 students in grades 4-6), 13th (2018), and 16th (2021) waves of the Korean Welfare Panel Study (KOWEPS) Children's Supplementary Survey were analyzed using Growth Mixture Modeling (GMM) and the 3-step approach. The analysis revealed that while adolescents' happiness generally decreased over time, individual trajectories were classified into five distinct latent classes: the 'High-starting rapid-decline' class (15.4%), 'High-school-period rapid-decline' class (14.2%), 'Mid-high-starting gradual-decline' class (32.8%), 'High-starting gradual-increase' class (25.7%), and 'High-school-period recovery' class (11.9%). Using 'High-starting gradual-increase' class—the most adaptive developmental trajectory—as the reference group, the study explored influencing factors and found that low self-esteem, suicidal ideation, and experiences of school violence victimization in early childhood (elementary school period) were identified as key predictors for entering risk trajectories, whereas parental factors did not show a significant influence. These findings provide empirical evidence for the heterogeneous developmental trajectories of adolescent happiness and suggest the need for early identification of at-risk groups and the development of prevention-oriented, customized intervention systems.
초록
본 연구는 청소년의 전반적 행복감 변화 양상을 종단적으로 유형화하고, 각 궤적에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 하였다. 한국복지패널 아동부가조사 10차(2015년, 초등 4~6학년 471명), 13차(2018년), 16차(2021년) 자료를 활용하여 성장혼합모형(GMM)과 3단계 접근법을 적용하였다. 분석 결과, 청소년의 행복감은 전반적으로 감소하였으며 개인별 변화 궤적은 고수준 출발 급감형(15.4%), 고등기 급감형(14.2%), 중상 수준 출발 점진적 하락형(32.8%), 고수준 출발 점진적 상승형(25.7%), 고등기 회복형(11.9%)의 다섯 집단으로 분류되었다. 발달적으로 가장 적응적인 ‘고수준 출발 점진적 상승형’을 준거집단으로 설정하여 영향 요인을 탐색한 결과, 초기 아동기(초등 시기)의 낮은 자아존중감, 자살 생각, 학교폭력 피해 경험이 위험 궤적 진입을 예측하는 핵심 요인으로 확인되었으며 부모 요인은 유의한 영향을 미치지 않았다. 본 연구는 청소년의 행복감이 이질적인 궤적을 띰을 실증하고, 위험군 조기 선별과 예방 중심의 맞춤형 개입 체계 마련의 필요성을 시사한다.
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.
Leisure Companion Types and Longitudinal Trajectories of Leisure Satisfaction in Families of People with Disabilities
Yu, Sangmin(University of Seoul) ; Min, Hajin(University of Seoul) 보건사회연구 , Vol.46, No.1, pp.79-100 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2026.46.1.79
Abstract
This study longitudinally examines the leisure life satisfaction trajectories of individuals with disabilities and their household members in South Korea. Using six waves of data (2018-2023) from the Disability and Life Dynamics Panel, we employed multilevel growth curve models on an analytical sample of 3,477 individuals with disabilities and 5,443 household members. We compared the effects of 'family leisure' and 'social leisure' (with others) to 'individual leisure' (alone) and investigated whether care burden moderates the relationship between leisure companion type and satisfaction. Results revealed three key findings. First, individuals with disabilities reported higher leisure satisfaction than their household members at the outset, but this gap diminished over time. Second, both social leisure and family leisure were associated with higher satisfaction than individual leisure. Third, and most importantly, the positive effect of family leisure diminished significantly under high levels of care burden, whereas the benefits of social leisure persisted. Based on these findings, we argue that policy for disabled households should move beyond individualized, segregated support and instead focus on fostering an inclusive community ecosystem that actively supports diverse forms of social leisure.
초록
본 연구는 장애인 가구 내에서 장애 당사자와 가구원의 여가생활만족도 변화 궤적을 비교하고, 여가동반자 유형이 여가생활만족도에 미치는 영향을 분석하였다. 주로 혼자 여가활동을 수행하는 ‘개별여가’, 누군가와 함께 여가활동을 하는 ‘가족동반여가,’ ‘사회적여가’와 여가생활만족도 간 관계, 그리고 기존 연구에서 강조되었던 돌봄부담이 여가동반자 유형과 만족도 사이 관계를 조절하는지를 확인하였다. 2018년부터 2023년까지의 「장애인삶패널조사」 6차년도 데이터를 통해 다층 성장곡선모형(Multilevel Growth Curve Model)으로 분석하였다. 최종 분석대상에는 3,477명의 장애 당사자와 5,443명의 가구원을 포함하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 장애 당사자의 여가만족도가 가구원보다 높았으나 시간 경과에 따라 격차가 축소되었다. 둘째, 여가동반자 유형별로는 사회적여가와 가족동반여가가 개별여가보다 높은 만족도를 보였다. 그러나 돌봄부담이 높은 상황에서는 가족동반여가의 긍정적 효과가 감소하는 반면, 사회적여가의 효과는 유지되었다. 이는 돌봄 맥락에서 가족동반여가가 추가적인 부담으로 작용할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 장애인 가구의 여가경험을 가구 단위에서 종단적으로 분석하여 여가활동의 효과가 가족 내 돌봄 조건에 따라 상이할 수 있음을 실증적으로 확인하였다. 연구 결과를 바탕으로 장애인 대상 여가정책이 분리형 접근을 넘어 포용적 지역사회 생태계 구축을 통한 통합적 접근으로 전환되어야 함을 제언하였다.