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학술저널
저자정보
정진원 (가톨릭대학교) 구정우 (성균관대학교)
저널정보
사이버커뮤니케이션학회 사이버커뮤니케이션학보 사이버커뮤니케이션 학보 제39권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
265 - 327 (63page)
DOI
10.36494/JCAS.2022.12.39.4.265

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본 연구는 머신러닝의 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하여 개인의 공정성 인식과 중요한 관련성을 갖는 요인들을 탐색한다. 기존 연구들과는 달리, 특정 이론이나 선험적 판단에 근거하지 않고 이용 가능한 모든 변수들을 사용하여 개인의 공정성 인식과 밀접한 상관성을 갖는 주요 변수들을 밝혀내고, 해당 변수들의 상대적 중요도를 분석한다. 사회통합실태조사(2014-2019년) 자료를 활용하여 경제⋅사회적 분배 공정성 인식 및 법 집행 공정성 인식에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과, 사회구성원 개개인이 인식하는 우리 사회의 공정성은 성별, 연령 및 소득수준, 주관적 사회계층 인식 등 개인적 특성을 나타내는 요인들보다 기업, 국가기관 등 전체 사회 시스템을 운용하는 주체들에 대한 인식 및 평가, 그리고 현재의 정치⋅경제 상황에 대한 만족도와 같은 요인에 의해 크게 좌우되고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 사회를 운용하는 주요 기관에 대한 신뢰도 및 투명성을 증진하지 않고서는 사회구성원들의 공정성 인식에 대한 제고는 이루어지기 어렵다는 것을 의미한다. 또한 경제적 불평등 심화 및 국가의 역할 강화와 맞물려 기업, 입법부, 형사사법기관의 책임성에 주목해야 할 필요성을 시사한다. 본 연구는 공정성 인식에 관한 기존의 경험적 연구들에서 간과되었던 공정성 인식과 밀접한 관련성을 지니는 숨겨진 요인들을 밝혀냄으로써 공정성의 인식 차원을 확장하는 데 기여한다.
#공정성 인식 #분배 공정성 #절차 공정성 #머신러닝 #랜덤 포레스트 #Distributive fairness #Procedural fairness #Machine learning #Random Forest

목차

요약
1. 서론
2. 이론적 배경 및 선행연구
3. 연구방법
4. 분석 결과
5. 결론 및 논의
참고문헌
ABSTRACT

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