스토킹 범죄자의 재범 위험요인과 예측 모델: 가족 지지 취약성과 행동 통제 결손을 중심으로

가족 지지 취약성과 행동 통제 결손(공격성, 충동성, 음주 경향)이 스토킹 재범을 예측하는지, 그리고 이 변수들을 결합한 예측 모델이 고위험군 식별에 더 나은지를 검토했다.

대상: 교정시설 내 법원 명령 치료 프로그램을 이수한 스토킹 범죄자 122명

로지스틱 회귀로 위험요인과 재범의 관계를 분석하고, 부트스트랩 기반 매개분석으로 변수 간 경로를 확인했다. 재범군과 비재범군의 표본 불균형을 고려해 CatBoost 기계학습 모델로 변수 조합별 예측 성능을 비교했다.

• 가족 지지 취약성과 공격성 경향은 재범을 유의하게 예측했으나 충동성과 음주 경향은 통계적으로 유의하지 않았다.
• 매개분석에서 가족 지지 취약성과 재범의 관계를 공격성이 부분 매개하는 것으로 나타났다.
• 여러 변수를 결합한 모델이 단일 요인 모델보다 성능이 좋았고, 특히 재현율(recall)이 높아 고위험군 탐지 민감도가 개선되었다.

스토킹 범죄자 관리에서 가족 기반 지원, 공격성 감소 프로그램, 자료 기반 위험평가를 함께 고려하는 통합적 접근이 유용할 수 있음을 시사한다.