Multi-level upstream prediction analysis of excessive drinking in the U.S. using machine learning and the American Nations cultural framework

미국에서 공동체의 건강은 결코 단 하나의 선택이나 단 하나의 요인에 의해 결정되지 않습니다. 대신, 그것은 문화, 경제, 물리적 환경, 그리고 개인의 습관이 서로 얽혀 있는 복잡한 그물망 속에서 나타납니다. 공중 보건 연구자들은 음주와 같은 행동이 고립된 행위가 아니라, 사람들이 살아가는 환경에 의해 깊은 영향을 받는다는 점을 오랫동안 이해해 왔습니다. 어떤 지역은 모임과 축제를 장려하는 사회적 습관을 육성하는 반면, 다른 지역은 자원에 대한 접근을 제한하는 경제적 압박에 직면하기도 합니다. 과학자들이 왜 어떤 지역은 과도한 음주율이 높고 다른 지역은 그렇지 않은지를 이해하려고 할 때, 그들은 단순한 인과관계를 넘어 살펴보아야 합니다. 그들은 지역 식료품점의 질부터 특정 지역의 역사적 정착 패턴에 이르기까지 수십 가지의 서로 다른 힘들이 어떻게 서로 밀고 당기며 수백만 명의 일상을 형성하는지를 보아야 합니다.

새로운 한 연구는 이 과제에 강력한 디지털 도구 세트를 도입하여, 미국의 과도한 음주를 유발하는 구체적인 요인들의 혼합을 밝혀내고자 합니다. 연구진은 카운티 단위에 집중하여, 약 3,000개 카운티의 데이터를 분석함으로써 과도한 음주를 예측하는 요인이 무엇인지에 대한 상세한 그림을 구축했습니다. 그들은 머신러닝이라고 알려진 고급 컴퓨터 학습 기법을 사용했는데, 이는 컴퓨터가 전통적인 방식으로는 놓칠 수 있는 방대한 양의 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있게 해줍니다. 연구팀은 건강, 경제, 문화, 행동에 관한 정보를 컴퓨터에 입력함으로써, 한 카운티와 다른 카운티 사이의 음주율 차이를 72%까지 설명할 수 있는 모델을 만들어냈습니다. 이 높은 수준의 정확도는 모델이 문제의 실제 세계적 복잡성을 성공적으로 포착했음을 시사하며, 주요 공중 보건 문제의 배후에 있는 동인들에 대한 더 명확한 시각을 제공합니다.

이 분석에서 가장 놀라운 발견은 만성 질환과 음주 사이의 관계에 관한 것입니다. 컴퓨터 모델은 당뇨병 유병률을 과도한 음주의 가장 강력한 예측 인자로 식별했지만, 그 연결 고리는 많은 이들이 예상하는 것과는 반대였습니다. 더 많은 성인이 당뇨병을 앓고 있는 카운티에서는 오히려 과도한 음주율이 더 낮았습니다. 연구진은 사람들이 당뇨병과 같은 심각한 질환을 진단받으면 음주를 포함한 습관을 교정하라는 의학적 권고를 받는 경우가 많기 때문에 이러한 결과가 나타난다고 제안합니다. 이와 유사하게, 식량 불안정, 신체 활동 부족, 수면 부족과 같이 흔히 고통의 징후로 여겨지는 다른 요인들도 과도한 음주율과 낮은 상관관계를 보였습니다. 이는 경제적 제약이라는 메커니즘을 시사합니다. 즉, 사람들이 기본적 욕구를 충족하기 위해 애쓰거나 사회적 활동에 참여할 기력이 없을 때, 그들은 단순히 술에 소비할 돈과 에너지가 적다는 것입니다. 이러한 결과는 빈곤과 열악한 건강이 항상 높은 위험 행동으로 이어진다는 일반적인 가설에 도전하며, 이 경우에는 그것들이 음주에 대한 구조적 장벽으로 작용하는 것처럼 보입니다.

반대로, 연구는 사회적 연결과 더 나은 자원과 관련된 요인들이 과도한 음주와 연결되어 있음을 발견했습니다. 흡연율이 높고, 정신적 고통을 겪는 날이 많으며, 사회적 네트워크가 강한 카운티일수록 과도한 음주율이 높은 경향이 있었습니다. 이는 알코올과 니코틴이 뇌의 보상 체계에서 서로를 강화하며, 사람들이 심리적 스트레스에 대처하기 위해 알코올을 사용할 수 있다는 생각과 일맥상통합니다. 아마도 가장 주목할 만한 점은, 연구가 지역의 문화적 정체성이 거대한 역할을 한다는 것을 확인했다는 것입니다. 미국을 초기 정착민들에 기반한 뚜렷한 문화적 국가들로 나누는 프레임워크를 사용하여, 연구진은 강한 공동체 유대감과 사회적 인프라로 알려진 지역들, 즉 양키둠(Yankeedom)과 미들랜즈(Midlands)가 가장 높은 과도한 음주율을 보인다는 것을 발견했습니다. 이는 역설을 만들어냅니다. 이 지역들은 거의 모든 다른 건강 지표에서 더 좋은 성과를 내는 경우가 많음에도 불구하고, 알코올 문제에는 더 취약합니다. 연구진은 이러한 공동체를 건강하게 만드는 바로 그 요소들—밀집된 사회적 네트워크, 걷기 좋은 동네, 접근하기 쉬운 모임 장소—이 술을 마실 기회와 사회적 압력을 더 많이 만들어낸다고 제로합니다.

이러한 패턴이 단순한 우연이 아님을 보장하기 위해, 팀은 인과관계를 테스트하는 엄격한 통계적 방법을 사용했습니다. 그들은 특정 환경적 요인을 변화시키는 것이 음주율을 직접적으로 변화시키는지 조사했습니다. 분석 결과, 식량 불안정이나 신체 활동 부족을 높이는 것은 과도한 음주를 감소시키는 것과 연관이 있었으며, 이는 경제적 어려움이 알코올 소비를 제한한다는 아이디어를 뒷받침했습니다. 반면, 지역 식료품 환경을 개선하거나 운동 기회를 늘리는 것은 음주 증가와 연결되었는데, 이는 이러한 개선이 더 활기차고 사회적으로 활발한 공동체, 즉 알코올이 더 쉽게 이용 가능하고 정상화된 곳이라는 신호를 보내기 때문인 것으로 보입니다. 또한 연구는 흡연율과 정신 건강 부담이 중요한 동인임을 발견했으며, 이는 개입이 고립된 상태가 아닌 상호 연결된 문제들을 함께 다루어야 함을 시사합니다.

이 연구는 과도한 음주 문제를 해결하기 위해서는 지역적 맥락에 대한 미묘한 이해가 필요함을 강조합니다. 어디에 사느냐에 따라 사람들이 술을 마시는 이유가 크게 다르기 때문에 '원 사이즈 핏 올(one-size-fits-all)' 방식의 접근법은 통하지 않을 것입니다. 어떤 곳에서 음주의 장벽은 돈의 부족이나 생활 습কে 변화를 요구하는 만성 질환의 존재입니다. 다른 곳에서는 공동체의 힘 그 자체가 동인이 됩니다. 즉, 사회적 삶과 문화적 규범이 알코올을 일상적 상호작용의 핵심적인 부분으로 만드는 곳입니다. 복잡한 관계를 지도화하기 위해 고급 컴퓨터 모델을 사용함으로써, 공중 보건 관리들은 이제 각 카운티의 특정한 문화적, 경제적 현실에 맞춘 개입을 설계할 수 있습니다. 목표는 광범위한 가설을 넘어, 각 지역의 고유한 사회적 구조를 존ло하며 해당 지역에서 과도한 음주를 부채질하는 구체적인 요인들을 다루는 전략을 만드는 것입니다.