Korean Journal of Childcare and Education (한국보육지원학회지)

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Predicting the Subsequent Childbirth Intention of Married Women with One Child to Solve the Low Birth Rate Problem in Korea: Application of a Machine Learning Method

저출생 문제해결을 위한 한자녀 기혼여성의 후속 출산의향 예측: 머신러닝 방법의 적용

  • Received : 2024.03.13
  • Accepted : 2024.04.04
  • Published : 2024.04.30
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Abstract

Objective: The purpose of this study is to develop a machine learning model to predict the subsequent childbirth intention of married women with one child, aiming to address the low birth rate problem in Korea, This will be achieved by utilizing data from the 2021 Family and Childbirth Survey conducted by the Korea Institute for Health and Social Affairs. Methods: A prediction model was developed using the Random Forest algorithm to predict the subsequent childbirth intention of married women with one child. This algorithm was chosen for its advantages in prediction and generalization, and its performance was evaluated. Results: The significance of variables influencing the Random Forest prediction model was confirmed. With the exception of the presence or absence of leave before and after childbirth, most variables contributed to predicting the intention to have subsequent childbirth. Notably, variables such as the mother's age, number of children planned at the time of marriage, average monthly household income, spouse's share of childcare burden, mother's weekday housework hours, and presence or absence of spouse's maternity leave emerged as relatively important predictors of subsequent childbirth intention.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 2024년 동아대학교 학술연구비 지원에 의하여 연구되었음.

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