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진술이 유일한 목격 증거인 사건에서 진술 신빙성 분석을 위해 준거기반 내용분석(Criteria-Based Content Analysis, CBCA)이 활용되고 있으며 CBCA 점수가 진술의 진위를 효과적으로 분별할 수 있다는 사실은 경험적 연구들을 통해 검증되었다. 그러나 개별 준거의 효과성에 관한 연구 결과는 일관되지 않아 개별 준거의 진술 신빙성 분석 효과를 일반화하기 어려웠다. 이 연구에서는 CBCA 총점 및 개별 준거들의 아동 및 청소년의 진술 진위 판별 효과성을 메타분석을 통해 검증하고자 하였다. 이를 위해 아동 및 청소년 진술에 CBCA를 적용한 국ㆍ내외에서 출간된 10편의 연구를 분석하였다. 연구 결과, CBCA가 경험을 기반으로 한 진술과 거짓으로 꾸며낸 진술을 효과적으로 구분하는 것으로 확인되었다. 개별 준거 중 ‘전체적인 특징’ 범주의 일부 준거들과 ‘내용의 구체성’ 범주의 일부 준거들이 진실한 진술과 허위 진술을 구분하는 데 효과적인 것으로 나타났다. 하지만 ‘내용의 독특함’ 범주와 ‘동기적 특징’ 범주의 준거들은 대부분 진술 신빙성 분석에 효과적이지 않은 것으로 나타났다. 조절효과 분석을 통해 연구방법과 진술한 사건 내용에 따라 CBCA의 효과크기 변화를 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 CBCA의 진위 판별 효과성에 관한 함의와 추후 발전 방향에 대해서 논의하였다.
Criteria-Based Content Analysis(CBCA) was designed to assess the credibility of statements in cases where child witness testimony is the only evidence. It has been well established that CBCA can effectively discern truths and lies. However, the effectiveness of the individual criteria varied from study to study, making it difficult to generalize the effectiveness of individual criteria. This study carried out a meta-analysis on the effectiveness of individual CBCA criteria in discriminating truth and fabricated statements of children and adolescents. Based on a variety of criteria, 10 published studies in Korea and abroad were included for analysis. The result showed that CBCA effectively distinguishes between experience-based statements from fabricated statements. Some criteria in the 'general characteristics' category and the 'specific contents' category were effective for distinguishing between truth and lies. However, most of the criteria in the 'peculiarities of content' category and the 'motivation-related contents' category were ineffective in determining the statement's credibility. Finally, a moderation effect analysis showed that the study method and the contents of the case moderated the effect size of CBCA. Finally, implications of these results and future research directions were discussed.
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Criteria-based Content Analysis, CBCA, Child, Statement Validity Analysis, Meta Analysis
