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초록

영어

This study aims to examine the impact of algorithmic recommendation-based viewing habits on juvenile cyber delinquency, focusing on differential association and definitions within the framework of social learning theory. In particular, the study investigates the structural pathway through which exposure to harmful content?facilitated by algorithmic recommendation systems?leads to cyber delinquent behavior through the mediating processes of delinquency acceptance and justification. Using nationally representative survey data of adolescents in South Korea, structural equation modeling (SEM) was employed to test the proposed research model. The key variables included algorithmic recommendation-based viewing habits (independent variable), exposure to harmful content (mediator 1), delinquency acceptance and justification (mediator 2), and cyber delinquent behavior (dependent variable). The results indicate that algorithmic recommendation-based viewing habits significantly increase exposure to harmful content. In turn, exposure to harmful content strengthens delinquency acceptance and justification, which ultimately influences cyber delinquent behavior through indirect pathways. The direct effect of algorithmic viewing habits on cyber delinquency was limited, whereas the indirect effects through social learning mechanisms were statistically significant. These findings suggest the necessity of extending traditional social learning theory to algorithm-centered digital environments. Differential association may occur not only through offline peer groups but also through algorithmically curated digital contexts. Furthermore, the engagement-optimization mechanism embedded in recommendation algorithms can be interpreted as a novel form of differential reinforcement. This study contributes theoretically by empirically demonstrating that algorithm-driven media environments function as structural contexts for delinquency learning among adolescents. It also highlights the policy implications of strengthening algorithmic literacy education and enhancing platform-level algorithmic accountability

한국어

이 연구는 알고리즘 추천 시청 습관이 청소년의 사이버 비행 행동에 미치는 영향을 사회학습이론의 차별적 접촉과 정의 개념을 중심으로 분석하고, 디지털 플랫폼 환경에서의 기술적 강화 메커니즘을 실증적으로 검증하는 데 목적이 있다. 특히 알고리즘 기반 추천 시스템이 청소년의 유해 콘텐츠 노출을 증가시키고, 이러한 노출이 비행 수용도 및 정당화를 매개로 사이버 비행 행동으로 이어지는 구조적 경로를 규명하고자 하였다. 이를 위해 전국 단위 청소년 조사자료를 활용하여 구조방정식모형을 적용하였으며, 주요 변수는 알고리즘 추천 시청 습관(독립변수), 유해 콘텐츠 노출(매개변수 1), 비행 수용도 및 정당화(매개변수 2), 사이버 비행 행동(종속변수)으로 구성하였다. 분석 결과, 알고리즘 추천 시청 습관은 유해 콘텐츠 노출을 유의하게 증가시키는 것으로 나타났으며, 유해 콘텐츠 노출은 다시 비행 수용도 및 정당화를 강화하는 경로를 통해 사이버 비행 행동에 간접적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 반면, 알고리즘 추천 시청 습관의 직접효과는 제한적으로 나타났으며, 주된 영향은 사회학습 과정에 기반한 간접경로를 통해 작동하였다. 이러한 결과는 전통적 사회학습이론을 디지털 플랫폼 환경으로 확장할 필요성을 시사한다. 즉, 차별적 접촉은 오프라인 또래 집단뿐 아니라 알고리즘이 구성한 디지털 환경에서도 발생하며, 추천 알고리즘의 참여 최적화 메커니즘은 차별적 강화의 새로운 형태로 이해될 수 있다. 본 연구는 알고리즘 기반 미디어 환경이 청소년 비행 학습의 구조적 맥락으로 기능함을 실증적으로 제시하였다는 점에서 이론적 의의를 지니며, 동시에 알고리즘 리터러시 교육 강화와 플랫폼의 사회적 책임 제도화 필요성을 제안한다.

저자

• 류용현
• 윤병훈
• 주성빈

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국치안행정논집 [Journal of Korean Public Police and Security Studies]

• 간기

  계간

• pISSN

  1738-5032

• 수록기간

  2004~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 350 DDC 350