기부에 영향을 미치는 주요 예측 변수 탐색 : 머신러닝을 이용하여

초록

· 연구 주제: 본 연구는 2022년 기빙코리아 조사 자료를 바탕으로 개인의 기부 행동을 예측하며 이에 영향을 미치는 주요 요인을 머신러닝 기법을 활용하여 도출함으로써, 기부 문화 확산을 위한 실질적인 근거를 마련하려고 한다. · 연구 배경: 최근 들어서 사회적 책임과 공동체 의식이 늘어나면서 기부에 대한 사회적인 논의가 늘어나고 있다. 하지만 실제 기부율은 정체되거나 감소하는 양상을 보이므로 개인의 기부 행동을 예측하고 이를 유도할 수 있는 실질적인 방안 마련이 요구된다. 이에 따라 개인의 기부 행동에 영향을 미치는 요인을 규명하며, 머신러닝 기법을 활용하여 기부 행동을 예측할 수 있는 최적 모델을 살펴보려 한다. · 선행연구와의 차이점: 기존 기부에 대한 영향요인 검증연구는 주로 회귀분석에 기반해서 진행되었다. 반면, 본 연구는 다양한 머신러닝 모형을 비교하여 가장 적합한 모형을 선정하고 변인 간 복합적 상호작용을 반영할 수 있는 학습과 테스트를 통해 실제 기부 행동 예측의 정확도를 높였다. · 연구방법: 본 연구는 2022년 기빙코리아 조사 자료를 활용하였다. 기부 경험이 있는 만 18세 이상 성인 2,099명을 분석 대상으로 데이터 전처리를 활용하여 총 20개의 설명변수를 최종 선정하였다. 이후 기부 행동 여부를 종속변수로 설정하였으며, 총 8개의 머신러닝 모형을 적용하였다. 각 모형의 성능을 비교하기 위하여 Accuracy,Precision, Recall, F1 Score, AUC, Log-loss 평가지표를 사용하였다. · 연구결과: 상위 3개 모형의 변수 중요도 평균 분석 결과, ‘비영리단체에 대한 동의’와 ‘사회참여활동 의향’이 기부 행동에 영향을 미치는 주요 요인으로 확인되었다. · 공헌점 및 기대효과: 개인의 기부 행동을 다양한 머신러닝 기법을 통하여 분석하여, 향후 기부 행동 예측 모델의 고도화 및 자동화 시스템 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있다. 주요 영향 변수를 도출함을 통하여, 기부 유도를 위한 타겟 전략 수립과 함께 공익 캠페인 설계 시에 실질적이면서 체계적인 근거자료를 제공한다. 이를 통하여 기부 문화 확산과 공공 이익을 증진하는데 이바지할 수 있는 실천적 시사점을 제시한다.

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