PCL-R의 재범예측요인에 관한 연구 : 의사결정나무 분석과 랜덤포레스트 기법을 중심으로

PCL-R은 1980년 Robert Hare 박사가 만든 Psychopath Checklist로 현재까지도 대 중적으로 쓰이면서 널리 알려진 재범위험성평가 도구 중 하나이다. 특히나 사이코패스 를 잘 구별해내는 것으로 알려진 이 검사의 경우 재범위험성평가들 중 평가 대상자의 양적, 질적 정보를 매뉴얼을 통한 면담으로 훌륭히 잘 수집해내는 것을 수많은 연구를 통해 입증하였다. 그러나 PCL-R 검사지에 속해 있는 20개의 문항들 중 어떠한 문항이 재범에 영향을 주는 가에 대한 구체적인 요인을 알아내는 것에는 한계가 있다. 본 연구 에서는 이러한 점을 알아보고자 ‘의사결정나무’와 ‘랜덤포레스트’ 라는 머신러닝 기반 분류 분석을 실시하고자 한다.