mirian.kisti.re.kr 전승표, 이 철, 이재성
검색과 쇼핑 데이터를 중심으로 살펴본 코로나19에 의한 사회적 영향
KISTI
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Google RSV(검색 강도) 신규 확진자/사망자 (백만명 당)
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2020-02-01 2020-02-06 2020-02-11 2020-02-16 2020-02-21 2020-02-26 2020-03-02 2020-03-07 2020-03-12 2020-03-17 2020-03-22 2020-03-27 2020-04-01 2020-04-06 2020-04-11 2020-04-16 2020-04-21 2020-04-26 2020-05-01 2020-05-06 2020-05-11
검색활동(미국) 신규확진(미국) 신규사망(미국)
CHAPTER 01 코로나19 팬데믹과 대중의 변화
1.1 코로나19 대중과 사회를 바꾸다
1.2 사회(경제)적 변화를 바라보는 새로운 관점, 검색정보
1.3 사회(경제)적 변화의 모니터링과 예측을 하기 위한 전통적 정보 활용
CHAPTER 02 WHO 팬데믹 선언은 대중 인식을 얼마나 환기시켰나?
2.1 WHO의 코로나19 팬데믹 선언과 대중 인식의 변화 2.2 OECD 국가의 반응 비교
2.3 WHO 팬데믹 선언의 대중 인식 변화 효과 추정 2.4 코로나19와 대중인식 변화에 대한 과학계 연구 동향
CHAPTER 03 젊은이들의 대응은 과연 비판받았어야 할까?
3.1 코로나19에 의한 젊은 세대(young people)의 영향 3.2 연령 세대별 코로나19 관심의 차이
3.3 연령 세대별 신용카드 사용의 차이
3.4 코로나19와 사회적 갈등에 대한 과학계 연구 동향
CHAPTER 04 코로나19의 레저 산업 영향과 변화의 예측
4.1 코로나19에 의한 레저 산업의 영향과 쇼핑 클릭 4.2 레저 쇼핑 클릭에 대한 코로나19 영향 분석 4.3 포스트 팬데믹의 레저 쇼핑 클릭 예측
4.4 코로나19의 레저 산업 영향에 대한 과학계 연구 동향
CHAPTER 05 KISTI Data Insights
CONTENTS
2022. 09. 30.mirian.kisti.re.kr
검색과 쇼핑 데이터를 중심으로 살펴본 코로나19에 의한 사회적 영향
전승표, 이 철, 이재성
검색과 쇼핑 데이터를 중심으로 살펴본 코로나19에 의한 사회적 영향
2022. 09. 30.
제 20 호
요 약
코로나19 팬데믹과 대중의 변화
코로나19 팬데믹은 전염병으로서 우리의 건강을 위협하였을 뿐만 아니라, 사회(경제) 적으로도 유래없는 큰 영향을 미침.
- 2019년말 처음 보고된 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 2(SARS-Cov-2)는 코로나 바이 러스(이하, 코로나19)로 불리며, "세기에 한 번 발생될 병원체"로 여겨질 정도로 세계적으로 큰 위 기를 초래함(Gates, 2020).
- 코로나19 확산은 인명 피해와 더불어 이동 제한, 재택근무, 디지털 전환의 촉진과 같이 일상생활 에도 큰 영향을 주었음.
- 이에 본 고에서는 대중의 검색 활동과 신용카드 사용 활동을 통해서 바라본 코로나19 팬데믹의 사 회(경제)적 영향을 살펴보고, 나아가 사회, 경제적 영향에 대한 논문 정보를 수집하고 분석하여 관 련 연구 동향을 파악함.
코로나19 팬데믹에서 나타난 대중의 초기 인식 변화, 대응 과정에서 나타난 사회적 갈 등, 그리고 팬데믹이 지속되면서 대두된 일상의 변화를 살펴봄.
- 코로나19 팬데믹에서 나타난 사회적 변화를 살펴보기 위해서 본 연구진은 팬데믹 초기(100 일간)의 대중 인식 변화를 Google 검색 활동에서 나타난 국가간 차이 비교를 통해 살펴보고 WHO 팬데믹 발표의 효과를 분석함.
- 코로나19 확산 과정에서 정부는 확산을 막기 위해 다양한 방역 정책을 기획 및 수행하였는데, 여기에서 의도하지는 않았겠지만 사회적 갈등이 수반되기도 했음.
- 사회적 갈등 중에서 연령(세대)간 갈등이라는 측면에서 우리나라의 젊은 세대와 다른 세대간 코 로나19에 대한 반응에서 차이가 있는지를 밝히기 위해 코로나19 최초 발생부터 1년간 나타난 연령대별 네이버 검색 활동과 신용카드 소비활동을 분석함.
- 코로나19 팬데믹이 1년 이상 지속되면서 나타난 대중의 일상 변화를 살펴보기 위해, 팬데믹 전 후 2년간 레저 산업의 쇼핑 클릭 정보를 분석함.
0 1
CHAPTER
코로나19 팬데믹은 우리를 바꾸어 놓았다
코로나19 팬데믹의 사회적 영향을 3가지 차원으로 살펴본다
1.1 코로나19 대중과 사회를 바꾸다
1)1) 이 Chapter의 일부 내용은 ‘코로나19의 파급력: 검색과 신용카드 사용 행위 분석을 중심으로(전승표 외, 2021)’의 내용을 포함하고 있으 며, 상세 내용은 상기 논문을 참조하기 바랍니다.
• WHO(세계보건기구) 팬데믹 선언은 코로나19(COVID-19)에 대한 대중 인식을 높였으며, 코로 나19에 관한 정보 탐색을 20% 이상 늘리는 효과가 있었던 것으로 분석됨.
• 코로나19에 대한 웹 검색 활동(RSV)의 급상승에는 코로나19 검사에 대한 관심도 포함되며, 정보 탐색 활동의 증가는 적극적인 검사로 이어져 신규 확진자를 찾아내는데 효과가 있었음.
• 우리나라를 비롯한 일부 국가에서는 WHO 팬데믹 선언이 정보 검색 활동에 큰 변화를 주지 않았 는데, 이것은 이미 대중의 인식이 높았기 때문임.
• 코로나19 팬데믹 기간동안 젊은 세대에 대한 비판도 증가했는데, 네이버 검색 활동을 보면 우리 나라 젊은이들은 기성 세대보다 오히려 코로나19에 대한 관심이 높았고, 확산에 대한 반응도 빨 랐음.
• 신용카드 사용을 분석해 보면 우리나라 젊은이들은 기성 세대보다 소비 활동 회복이 느린 것으로 파악되어 상대적으로 활동이 위축되었음을 확인함.
• 검색 활동을 통한 코로나19 관심의 정도나 신용카드 사용을 통한 소비활동의 정도라는 측면에서 우리나라 젊은 세대는 다른 세대보다 코로나19 방역 정책을 잘 따라 주었음.
• 코로나19는 많은 산업에 위기로 다가왔지만, 오히려 특정 산업은 기회를 맞이하였는데, 본 고에 서는 쇼핑 클릭을 통해 레저 활동 중에서 자기 주도적 야외 활동이 크게 주목 받았음을 확인함.
• 팬데믹 이전 레저에 상대적으로 관심이 낮았던 20~30대의 관심이 증가하면서 캠핑, 등산, 헬스, 골프가 레저 산업의 인기를 증가시킴.
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신규확진자(단위: 명)
코로나19 신규 확진자 코로나19 RSV
우리나라 신규확진자와 코로나19 검색 비교
구글 검색 정보를 분석하면 질병통제센터보다 빠른 독감 유행 예측이 가능함.
- Ginsberg et al.(2009)의 연구를 통해 Google Trends의 RSV(Relative Search Volume, 상 대적 검색 정보) 활용 가능성이 제시됨.
- 동 연구에서는 Google의 과거 검색 질의어로부터 얻은 데이터의 분석을 통해 현재의 독감 수준 을 예측할 수 있는 모델을 제시하였을 뿐만 아니라, 검색 데이터가 질병 및 의학 분야와 관계가 높다는 것을 설명함.
- 나아가 미국 질병통제센터(Centers for Disease Prevention and Control)가 발표하는 보고서 보다 검색 정보를 활용하여 1주에서 2주 정도 더 빨리 독감 바이러스의 활성을 예측하는 실시간 감시 시스템(Google Flu Trends, 이하 GFT)으로 변환해주는 모델을 제시함.
- Pelat et al.(2009)은 GFT를 활용한 질병 감시 가능성에 대한 파급력이 높아, 프랑스를 대상으 로 특정 검색어들의 추세를 통해서 인플루엔자 외 다른 질병의 감시가 가능하다는 것을 제시함.
- Google RSV를 활용한 의학분야 질병확산 감시와 모니터링 가능성이 제시된 반면, 한계점이 존 재한다는 연구도 발견됨(Butler, 2013).
최근 코로나19의 확산에 따라 다시 Google RSV가 다시 주목받고 있음.
- 개별 국가 차원에서 RSV가 코로나19 신규 확진자와 매우 유의한 관계가 있음이 나타났는데, Husnayain et al.(2020)은 구체적인 검색어(Face mask, Handwashing 등)를 활용하여 대만 에서 코로나19 신규 확진자와 RSV간 상관관계가 매우 높음을 밝힘.
- Li et al.(2020)은 글로벌 검색엔진 Google 및 중국 검색엔진 Baidu, Weibo의 인터넷 검색어 를 같이 분석함으로써, 중국의 경우 코로나19의 확산보다 검색의 정점이 10~14일까지 선행함 을 밝힘.
- 코로나19를 비롯한 전염병에 의한 대중의 관심이나 인식의 변화와 같은 사회적 영향을 측정하 는데 검색 정보가 효과적일 수 있음이 확인됨.
거시적 경제적 변화를 예측하게 해주는 검색 정보
- Askitas and Zimmermann(2009)은 Google 검색 정보를 활용하여 경제 위기를 빠르게 모니 터링하는 모델에 대해 연구를 수행함.
- 해당 연구에서는 독일 데이터를 분석하여 키워드 검색과 월간 실업률 간에 높은 상관관계가 존 재한다는 것을 확인했고, 검색 데이터를 활용하여 경제 상황 변동을 모니터링하고 예측하는 방 법을 제안함.
- Vosen and Schmidt(2011)는 미국 미시간 대학교가 발표하는 미국 내 소비자의 동향을 파 악할 수 있는 소비자심리지수 MCSI(University of Michigan Consumer Sentiment Index) 와 소비자신뢰지수(Consumer Confidence Index)를 Google RSV의 결과와 비교함으로써, Google이 제공하는 상대적 정보 검색(RSV)의 예측력이 설문기반의 지수보다 높을 수 있음을 보여줌.
검색 정보는 미시적 대중의 변화도 실시간 관찰(Nowcasting)하고 예측 가능하게 함.
- Goel et al.(2010)은 소비자가 온라인에서 검색하는 것이 그들의 집단적 미래 행동을 미리 예측 할 수 있음에 주목하여 영화, 비디오 게임, 빌보드 차트 순위 등을 예측할 수 있음을 밝힘.
- Choi and Varian(2012)은 Google RSV가 경제 활동에 대한 예측에 있어 유용성이 존재한다는 것을 밝혀냈는데, 시장에서 갑작스럽게 일어나는 “Turning point(전환점)”를 파악하는데 도움이 되기 때문에, 먼 미래가 아닌 현재를 예측하는데 유용할 수 있다고 주장함.
- 또한 Google, 네이버 등 검색엔진이 제공하는 RSV를 활용하면, 소비자의 기술 수용(Jun et al., 2014a)이나 제품 구매 가능성을 판단할 수 있을 뿐만 아니라(Jun and Park, 2016), 선호하 는 기술이나 제품의 사양까지도 분석할 수 있음(Jun et al., 2014b).
신용카드는 우리나라에서 지불 금액 기준으로 절반이 넘는 지불 수단으로(한국은행, 2020), 신용카드 사용은 코로나19에 의한 대중의 소비 변화를 빠르게 모니터링 할 수 있는 정보임.
- Horvath et al.(2020)에 따르면, 미국에서는 코로나19가 신용카드 사용에 큰 영향을 주었는데, 코로나19 확산 초기에 사용이 크게 감소했고, 코로나19 전염의 심각한 정도가 신용카드 사용에 부정적인 영향을 미치는 것을 확인함.
- 전 세계적으로도 팬데믹 발표 직후 신용카드를 통한 지출이 급격히 감소했지만, 2020년 6월 이 후 V자형으로 회복되는 형태도 확인됨(Carvalho et al., 2020).
일반적으로 대중의 소비 행동은 정보 수집 단계를 수반하게 되는데, 이러한 정보 수집 의 대표적인 방법이 인터넷 정보 검색임(Kotler et al., 2014).
- 소비자 행동 모델에서 설명하는 소비자의 구매 의사 결정 과정을 살펴보면, 문제 인식, 정보 탐 색, 대안 평가, 구매 의사 결정, 구매 후 행동의 순서로 소비 활동이 진행됨(Kotler et al., 2014).
- 본 고에서는 검색 정보는 물론 소비활동 분석의 전통적 지표인 신용카드 사용 정보를 보완적으 로 분석해서 사회적 변화를 살펴봄.
코로나19 팬데믹의 사회적 영향에 대한 전문가 집단의 관심(투자)을 살펴보기 위해서 주요 학술지에 나타난 관련 동향을 살펴봄.
- 본 고가 제시하는 코로나19 팬데믹 과정의 사회적 변화에 대한 중요성을 검토하기 위해서 연구 동향을 살펴보는데, 6대 출판사에 게재된 논문들을 중심으로 활발하게 연구되는 국가, 연구기 관, 그리고 그 연구를 지원한 연구 지원 기관들의 현황을 분석함.
전염병 확산으로 검색 정보가 다시 각광받다
경제적 현상에 대한 모니터링 연구에도 검색 정보가 활용된다 검색 정보는 독감 확산을 예측할 수 있다?
1.2 사회(경제)적 변화를 바라보는 새로운 관점, 검색정보
신용카드 사용
정보를 통해 바라보는 사회(경제)적 변화
미래를 대비하는 과학계의 움직임을 분석하게 해주는 논문 정보
1.3 사회(경제)적 변화의 모니터링과 예측을 하기 위한 전통적 정보 활용
0 2
CHAPTER
WHO 3번째 팬데믹을 선언하다
WHO의 코로나19 팬데믹 선언과 대중 인식의 변화
WHO 팬데믹 선언은 대중 인식을 얼마나 환기시켰나?
WHO의 코로나19 팬데믹 선언은 각 국가의 정책뿐만 아니라 개인의 인식과 행동에 도 영향을 미침.
- 세계보건기구 WHO(World Health Organization)가 1948년에 설립된 이후로 세 번째로 선언 한 팬데믹인 코로나19에 대한 팬데믹 선언은 전세계인에게 코로나19에 대한 관심과 경각심을 높이는데 기여함.
- 본 장에서는 WHO의 팬데믹 선언이 대중 인식(public awareness)과 행동에 어떤 영향을 주었 는지 소셜 빅데이터인 Google RSV를 통해서 살펴보았음.
- OECD 37개국을 대상으로 했으며, WHO 선언의 반응 정도에 따라 군집한 후 대표국가로 선택 된 미국, 프랑스, 독일을 대상으로 비교 연구를 수행한 결과를 제시했음.
- 대중의 인식이 중요한 이유는 세계적 유행병에 대한 대중들의 인식 변화가 신규 확진자 진단, 예 방 그리고 집단 면역의 강화 등에 매우 중요한 요인 중 하나이기 때문이며, 그 과정이 <그림 1>에 제시됨(Jun et al., 2021).
WHO 팬데믹 선언의 대중 인식 영향을 국가별 차원에서 분석하기 위해서 횡단적 관 점과 종단적 관점을 동시에 활용함.
- WHO는 2020년 1월 30일 국제적 공중보건 비상사태(PHEIC)를 선포한데 이어, 2020년 3월 11일에 결국 팬데믹을 선언하면서, 많은 국가의 정책적 조치를 불러 일으켰으며, 본 고에서는 WHO 팬데믹 선언 직후 발효된 정책들은 동일 이벤트(event, 사건)에 의한 효과로 간주했음.
- 구체적으로 본 연구에서는 RSV의 결정요인 분석을 위해 팬데믹 선언 전후에 일어난 OECD 37 개국의 RSV 변화를 횡단적(cross-sectional) 관점에서 분석함.
- RSV에 영향을 줄 수 있는 결정요인으로는 신규 확진자, 신규 사망자, 신규 검사자, 인구, 중위 연령, 고연령 비중, GDP, 인구당 보유 침상 등을 고려했고, 국가 클러스터링은 DBSCAN 방법 을 활용함.
- RSV에 의한 영향 분석은 상기 클러스터링 분석에서 서로 다른 군집으로 판단된 미국, 독일, 프랑스의 100일간의 RSV의 시간적 변화를 종단적(longitudinal) 관점에서 비교 및 분석하여, WHO 선언에 의해서 어떻게 RSV의 상승이 달랐으며, 어떻게 지속되고, 코로나19 신규 검사자 와 신규 확진자 추이에 어떤 관계를 보이는지 확인함.
<그림 1>
대중인식 변화의 영향 팬데믹 선언코로나19 대중의 (위험)
인식 제고 정보 탐색
(웹 검색, RSV) 코로나19 검사 코로나19 신규 확진 확인
코로나19 팬데믹으로 인해 바로 나타난 대중의 관심(인식)에 대한 변화를 국가별로 비 교하기 위해서(횡단적 관점), 팬데믹 선언 직후 일주일간의 코로나19에 대한 검색 변 화를 비교함.
- 국가별 RSV의 변화는 주 단위 변화로 살펴보았으며, 주요 관심대상 기간은 2020년 3월 11일 을 포함한 1주일(이하 event week, 이벤트 주간)임.
- <표 1>에는 본 장의 핵심 변수인 RSV의 이벤트 주간 직전에서 중반까지 변화가 분석대상 OECD 37개국에 대해서 제시되어 있으며, 전체 분석기간(100일) 동안 신규 확진자와 사망자의 정점이 존재했던 날짜가 같이 제시되어 있음.
- <표 1>을 보면 RSV는 2020년 3월 11일과 12일을 전후로 많은 국가에서 급격한 변화를 보였으 며, 가장 RSV가 높았던 정점이 발표 직후(2일이내) 일어난 경우도 전체 37개 국가 중 17개 국 가(45.9%)에 이르고, 28개 국가(75.7%)는 1주일 안에서 RSV의 정점이 찾아온 것을 확인할 수 있음.
- WHO 팬데믹 선언이 RSV의 변화에 유의미한 영향을 주었을 개연성을 확인할 수 있는 결과이 며, 또한 국가별 차이도 존재함을 확인할 수 있었음.
- <표 1>에 제시된 RSV 지속기간은 이벤트 주간 직전인 2020년 3월 10일(10-Mar)의 RSV가 회 복되는데까지 걸린 기간(일자 기준)으로 정의됨.
- <표 1>을 보면 국가별로 차이가 큰 것으로 나타났는데, 이미 다수의 확진자가 보고된 이탈리아, 일본, 대한민국이 매우 짧은 지속 기간을 보인 것이 특징적으로 나타났음.
- 나아가 <표 1>에 제시된 지속기간은 이벤트 주간 RSV 상승률과 통계적으로 유의미한 높은 상 관 관계가 있었는데, <그림 2>를 보면 RSV의 상승이 클수록 지속기간도 긴 경향을 확인할 수 있었음.
횡단적 관점에서 본 국가별 반응 차이
2.2 OECD 국가의 반응 비교
2) 이 Chapter의 일부 내용은 ‘The Impact of the Pandemic Declaration on Public Awareness and Behavior: Focusing on COVID-19 Google Search (Jun et al., 2021)’의 내용을 포함하고 있으며 상세 내용은 상기 논문을 참조하기 바랍니다.
변수 국가
정점일자(일-월) RSV (일자별)
지속 기간 (일) 중위 나이
(세) 65세 이상 비중
(%) GDP (US $) 병원 병상 RSV 신규 (개)
확진 신규 사망
10- Mar
11- Mar
12- Mar
13- Mar
14- Mar
15- Mar
호주 22-Mar 22-Mar 4-Apr 37 41 66 73 67 81 32 37.9 15.5 44,649 3.84
오스트리아 15-Mar 27-Mar 23-Apr 71 90 93 98 87 100 7 44.4 19.2 45,437 7.37
벨기에 12-Mar 16-Apr 11-Apr 48 55 100 90 82 88 14 41.8 18.6 42,659 5.64
캐나다 12-Mar 4-May 2-May 34 50 100 99 79 82 32 41.4 17.0 44,018 2.50
칠레 16-Mar 11-May 4-May 16 18 32 41 52 83 49 35.4 11.1 22,767 2.11
콜롬비아 21-Mar 6-May 9-May 21 31 45 47 52 70 56 32.2 7.6 13,255 1.71
체코 15-Mar 27-Mar 15-Apr 73 74 96 85 92 100 7 43.3 19.0 32,606 6.63
덴마크 11-Mar 8-Apr 5-Apr 84 100 96 74 65 57 3 42.3 19.7 46,683 2.50
에스토니아 13-Mar 27-Mar 3-Apr 38 49 88 100 95 71 10 42.7 19.5 29,481 4.69
핀란드 12-Mar 5-Apr 22-Apr 41 48 100 85 67 59 8 42.8 21.2 40,586 3.28
프랑스 15-Mar 1-Apr 4-Apr 44 47 75 83 92 100 16 42.0 19.7 38,606 5.98
독일 22-Mar 28-Mar 16-Apr 56 62 76 86 81 84 9 46.6 21.5 45,229 8.00
그리스 14-Mar 22-Apr 5-Apr 71 76 90 96 100 94 7 45.3 20.4 24,574 4.21
헝가리 16-Mar 10-Apr 24-Apr 42 72 74 87 75 90 35 43.4 18.6 26,778 7.02
아이슬란드 15-Mar 3-Apr 3-Apr 76 52 87 82 90 100 1 37.3 14.4 46,483 2.91
아일랜드 12-Mar 10-Apr 26-Apr 68 79 100 84 93 88 9 38.7 13.9 67,335 2.96
이스라엘 25-Apr 4-Apr 10-Apr 52 51 71 76 79 62 1 30.6 11.7 33,132 2.99
이탈리아 23-Feb 22-Mar 28-Mar 76 77 70 63 61 66 1 47.9 23.0 35,220 3.18
일본 4-Apr 12-Apr 23-Apr 35 32 35 31 30 28 1 48.2 27.0 39,002 13.05
대한민국 3-Apr 29-Feb 20-Mar 9 9 11 10 10 11 1 43.4 13.9 35,938 12.27
라트비아 12-Mar 30-Mar 22-Apr 36 51 100 80 80 78 29 43.9 19.8 25,064 5.57
리투아니아 15-Mar 4-Apr 12-Apr 36 53 74 82 95 100 35 43.5 19.0 29,524 6.56
<표 1>
국가별 주요 변수들의 차이 비교(2020년)
변수 국가
정점일자(일-월) RSV (일자별)
지속 기간 (일)
중위 나이 (세)
65세 이상 비중
(%) GDP (US $)
병원 병상 RSV 신규 (개)
확진 신규
사망 10- Mar 11-
Mar 12- Mar 13-
Mar 14- Mar 15-
Mar
룩셈부르크 12-Mar 26-Mar 12-Apr 52 62 100 97 89 95 13 39.7 14.3 94,278 4.51
멕시코 7-Apr 8-May 8-May 10 15 38 47 51 54 62 29.3 6.9 17,336 1.38
네덜란드 15-Mar 11-Apr 8-Apr 63 65 99 91 87 100 9 43.2 18.8 48,473 3.32
뉴질랜드 22-Mar 31-Mar 14-Apr 28 31 49 51 59 71 43 37.9 15.3 36,086 2.61
노르웨이 12-Mar 28-Mar 15-Apr 58 80 100 73 72 64 6 39.7 16.8 64,800 3.60
폴란드 12-Mar 20-Apr 25-Apr 61 88 100 97 95 82 8 41.8 16.8 27,216 6.62
포르투갈 12-Mar 11-Apr 25-Apr 73 100 100 94 90 79 6 46.2 21.5 27,937 3.39
슬로바키아 14-Mar 17-Apr 16-Apr 60 65 92 88 100 96 10 41.2 15.1 30,155 5.82 슬로베니아 12-Mar 29-Mar 6-Apr 53 68 100 83 76 70 7 44.5 19.1 31,401 4.50
스페인 12-Mar 1-Apr 3-Apr 69 75 100 98 95 88 7 45.5 19.4 34,272 2.97
스웨덴 12-Mar 22-Apr 25-Apr 62 83 100 78 73 70 6 41.0 20.0 46,949 2.22
스위스 13-Mar 28-Mar 1-Apr 50 57 75 100 79 91 14 43.1 18.4 57,410 4.53
튀르키예 11-Mar 12-Apr 20-Apr 46 100 54 67 51 52 20 31.6 8.2 25,129 2.81
영국 16-Mar 12-Apr 22-Apr 51 59 90 82 82 87 20 40.8 18.5 39,753 2.54
미국 12-Mar 26-Apr 16-Apr 45 57 100 90 78 98 23 38.3 15.4 54,225 2.77
6.00
5.00
4.00
RSV_Growth
Duration 3.00
2.00
1.00
.00
0 20 40 60
폴란드 에스토니아 핀란드 오스트리아
그리스 포르투갈
노르웨이
아이슬란드 스웨덴독일 슬로바키아네덜란드 스위스
프랑스 영국 미국
호주 캐나다 헝가리
리두아니아
뉴질랜드
콜롬비아 멕시코
칠레
라트비아 뒤르키예
대한민국 일본 이스라엘 이탈리아 덴마크
체코 슬로베니아
룩셈부르크
<그림 2>
국가별 이벤트 주간 RSV 변 화율과 지속 기간의 산점도
코로나19 팬데믹에서 나타난 대중의 초기 인식 변화를 시간적(종단적) 관점에서 살펴 보기 위해서 팬데믹 선언 전후 100일간(2020년 2월 1일 ~ 5월 11일)의 대중 인식변 화를 살펴봄.
- 모든 국가를 비교할 필요는 없기 때문에 <표 1>의 나타난 반응의 수준에 따라 집단을 민감군, 일 반군, 둔감군으로 나누고, 경제규모, 인구, 의료 인프라 등을 고려해 각각 미국, 프랑스, 독일을 대표국가로 특정함.
- 이상 3개국에 대해서 분석 대상 기간인 2020년 2월 1일부터 100일간의 RSV, 신규 확진자, 신 규 사망자 추이가 <그림 3>에 비교되어 있음.
- <그림 3>을 보면, 미국과 독일의 동향은 대조를 이루는데 미국은 Event week의 RSV 상승이 두드러지며, 독일은 상대적으로 Event week 이후 다른 요인에 오히려 더 민감한 반응을 보인 것으로 나타남.
- 독일은 2020년 3월 말 신규 확진자수 추세가 정점을 보인 이후 크게 하강했지만, 미국은 추세 가 느리게 하강함(프랑스는 미국과 독일의 중간적인 경향이 관찰).
종단적 관점에서 본 국가별 반응 차이
0 20 40 60 80 100 120 140 160
0 20 40 60
Google RSV(검색 강도) 신규 확진자/사망자 (백만명 당)
80 100 120
2020-02-01 2020-02-06 2020-02-11 2020-02-16 2020-02-21 2020-02-26 2020-03-02 2020-03-07 2020-03-12 2020-03-17 2020-03-22 2020-03-27 2020-04-01 2020-04-06 2020-04-11 2020-04-16 2020-04-21 2020-04-26 2020-05-01 2020-05-06 2020-05-11
RSV(미국) 신규확진(미국) 신규사망(미국)
0 20 40 60 80 100 120 140
0 20 40 60
Google RSV(검색 강도) 신규 확진자/사망자 (백만명 당)
80 100 120
2020-02-01 2020-02-06 2020-02-11 2020-02-16 2020-02-21 2020-02-26 2020-03-02 2020-03-07 2020-03-12 2020-03-17 2020-03-22 2020-03-27 2020-04-01 2020-04-06 2020-04-11 2020-04-16 2020-04-21 2020-04-26 2020-05-01 2020-05-06 2020-05-11
RSV(프랑스) 신규확진(프랑스) 신규사망(프랑스)
0 10 20 30 40 50 60 70 80
0 20 40 60
Google RSV(검색 강도) 신규 확진자/사망자 (백만명 당)
80 100 120
2020-02-01 2020-02-06 2020-02-11 2020-02-16 2020-02-21 2020-02-26 2020-03-02 2020-03-07 2020-03-12 2020-03-17 2020-03-22 2020-03-27 2020-04-01 2020-04-06 2020-04-11 2020-04-16 2020-04-21 2020-04-26 2020-05-01 2020-05-06 2020-05-11
RSV(독일) 신규확진(독일) 신규사망(독일)
<그림 3>
RSV, 신규 확진자, 신규 사망 자의 추이 비교(미국, 독일, 프랑스)
코로나19 전체에 대한 검색과 코로나19 검사(test)에 대한 검색 경향은 유사한 것으로 나타났으며, 오히려 WHO 팬데믹 선언을 전후로 집중적으로 검사에 대해 검색한 경향 이 높게 나타남.
- <그림 5>를 보면 코로나19 전체에 대한 검색과 코로나19 검사에 대한 검색 경향은 유사한 것으 로 나타났으며, 오히려 WHO 팬데믹 선언을 전후로 집중적으로 검사에 대해 검색한 경향이 높 게 나타남(3개국 동일).
- 통계적으로 보면 전체 검색과 검사에 대한 검색은 미국과 독일에서 거의 시차가 없었으며, 다만 프랑스의 경우는 6일정도 검사에 대한 검색이 늦었던 것 나타남.
- 검사에 대한 관심이 검사라는 행동으로 연결되었는지 살펴보기 위해서 신규 검사 건수를 분석 해보면 검사에 대한 인식(검색)이 검사라는 행동에 유의미한 영향을 주었음을 확인함.
대중의 인식은 검사에 대한 관심으로도 이어져
<그림 5>
코로나19와 검사 검색의 비 교(미국) 및 국가별 검사 건수
Google RSV(검색 강도)
RSV(미국) RSV test(미국) 0
20 40 60 80 100 120
2020-02-01 2020-02-05 2020-02-09 2020-02-13 2020-02-17 2020-02-21 2020-02-25 2020-02-29 2020-03-04 2020-03-08 2020-03-12 2020-03-16 2020-03-20 2020-03-24 2020-03-28 2020-04-01 2020-04-05 2020-04-09 2020-04-13 2020-04-17 2020-04-21 2020-04-25 2020-04-29 2020-05-03 2020-05-07 2020-05-11
Weekly new tests (per K)
U.S. Germanay France 0 Cum
~wo W1
(Event) W2 W3 W4 W5 W6 W7 W8
1 2 3 4 5 6
<그림 4>
미국과 프랑스의 검색 예측 과 실제 비교
Google RSV(검색 강도)
RSV(미국) 비개입모형(미국)
0 20 40 60 80 100 120
2020-02-01 2020-02-05 2020-02-09 2020-02-13 2020-02-17 2020-02-21 2020-02-25 2020-02-29 2020-03-04 2020-03-08 2020-03-12 2020-03-16 2020-03-20 2020-03-24 2020-03-28 2020-04-01 2020-04-05 2020-04-09 2020-04-13 2020-04-17 2020-04-21 2020-04-25 2020-04-29 2020-05-03 2020-05-07 2020-05-11
Google RSV(검색 강도)
RSV(프랑스) 비개입모형(프랑스)
0 20 40 60 80 100 120
2020-02-01 2020-02-05 2020-02-09 2020-02-13 2020-02-17 2020-02-21 2020-02-25 2020-02-29 2020-03-04 2020-03-08 2020-03-12 2020-03-16 2020-03-20 2020-03-24 2020-03-28 2020-04-01 2020-04-05 2020-04-09 2020-04-13 2020-04-17 2020-04-21 2020-04-25 2020-04-29 2020-05-03 2020-05-07 2020-05-11
WHO의 팬데믹 선언은 미국(민감군) 대중의 관심을 25.3% 높여, 대중 인식 개선에 유의미한 기여가 나타남.
- 시계열 분석의 개입 모형을 통해서 팬데믹 선언의 효과를 분석하였는데, 통계적으로 유의미하 게 도출된 예측 모형에서 개입의 효과를 측정함.
- <그림 4>에는 민감군(미국)과 일반군(프랑스)의 실제 검색량과 이를 예측하는 모델에서 개입이 없었을 때 나타난 가상의 검색량을 비교한 결과가 제시됨.
- 미국(민감군)에서는 WHO 팬데믹 선언이 전날 대비 검색 강도(최댓값 100)를 20.3 올려서 25.3%를 높였고, 프랑스(일반군)에서는 검색 강도를 9.5 높여서 12.6%만큼 검색을 늘리는 효 과를 보였는데, 선언 이후 5월 11일까지 총 검색량으로 볼 때는 각각 21.9%와 20.5%를 증가 시킨 것으로 나타남.
- 반면, 둔감군인 독일에서는 통계적으로 유의미한 개입효과가 나타나지 않아서 팬데믹 선언이 대중 인식 제고에 별다른 효과가 없었음을 확인할 수 있었음.
WHO 팬데믹 선언이 대중의 관심을 20%이상 늘리다
2.3 WHO 팬데믹 선언의 대중 인식 변화 효과 추정
이상의 결과를 종합하면 WHO 팬데믹 선언과 대중 인식의 변화가 보여주는 시사점은 다음과 같음.
- WHO 팬데믹 선언은 각국의 긴급조치를 발동시키는 데도 기여했지만, 대중 인식 환기에도 매 우 중요한 역할을 했음. 즉 유증상자의 검사를 유도해 조기에 확진자를 찾아 치료하고 격리를 위 한 대중 인식 환기 측면에서 기여했음.
- 대중 인식 제고 측면에서 WHO 발표는 OECD 모든 국가에 비슷한 영향을 준 것은 아니며, 발 표 전에 진행된 검사나 이미 확인된 확진자 수에 따라 영향이 다를 수밖에 없으므로, 본 고가 제 시한 검색 정보와 같은 빅데이터를 활용했다면 정책 조치와 정보 제공의 속도를 효율적으로 조 절할 수 있었음.
- 검색이 보여준 즉각적 반응과 지속성이 선언 직전까지 각 국가의 코로나19 인식 수준을 반증한 다고 볼 경우, 각 국가의 코로나19 대응 노력에 대한 사후 평가에도 RSV는 활용될 수 있음.
- 예를 들어 <그림 2>를 보면 상대적으로 덴마크, 이스라엘, 일본, 대한민국과 같이 누적 검사수에 비해서 <표 1>에 나타나 것과 같이 RSV의 상승률과 지속 기간이 낮은 국가는 상대적으로 대중 인식을 이미 높여 놓는데 성공한 국가일 수 있음.
- <그림 6>의 상측을 보면 미국과 프랑스는 WHO 팬데믹 선언에 민감한 반응을 보였지만 우리나 라는 거의 변화가 없었던 것을 확인할 수 있으며, 하측의 그림을 보면 이미 2월말에 신규확진자 증가에 선행해서 검색이 증가했었음을 확인할 수 있음.
- 따라서 <그림 6>을 보면 미국이나 프랑스와는 달리 WHO의 코로나19 팬데믹 선언이 우리나라 를 기준으로는 시기적으로 대중 인식 제고에 별다른 도움이 되지 않았다고 판단됨.
WHO의 팬데믹 선언은 대중 인식을 높였지만 발표가 최적의 시기였는지 평가가 필요하다
대중인식의 영향에 대한 연구는 매우 활발했으며, 지역적으로 미국, 연구기관 은 Harvard University, 재정지원(Funder)은 중국의 National Natural Science Foundation의 영향력이 높았음(Dimensions, 2022).3)
- 지역별로 보면, 미국이 47,511건 (21.32%), 영국이 22,361건 (10.03%), 중국이 16,434건 (7.37%), 호주가 10,769건 (4.83%), 인도가 9,131건 (4.10%) 등의 순서로 관련 논문을 많이 출판하는 것으로 나타남.
- 피인용을 기준으로도(<표 2> 참조) 미국이 454,488번 (18.29%), 영국이 286,099번 (11.51%), 중국이 254,519번 (10.24%), 호주가 111,270번 (4.48%), 독일이 98,526번 (3.97%)으로 나타남.
- 우리나라의 경우 25,583번 (1.03%) 인용된 것으로 나타나 전세계에서 20위 수준으로 파악되 었지만, 논문당 피인수는 상위권 국가에 못지 않은 수준인 것으로 나타남.
대중 인식 반응 연구는 영미와 중국이 주도하다
2.4 코로나19와 대중인식 변화에 대한 과학계 연구 동향
3) 검색 쿼리: ("2019-nCoV" OR "COVID-19" OR "SARS-CoV-2" OR "HCoV-2019" OR "hcov" OR "NCOVID-19" OR "severe acute respiratory syndrome coronavirus 2" OR "severe acute respiratory syndrome corona virus 2" OR "coronavirus disease 2019" OR (("coronavirus" OR "corona virus") AND (Wuhan OR China OR novel))) AND (public awareness OR public understanding), 2022 OR 2021 OR 2020, Springer Nature OR Elsevier OR Taylor & Francis OR Wiley OR SAGE Publications OR Frontiers.
<그림 6>
대한민국의 검색 동향과 다른 국가 비교(상측) 및 신규확진자 비교(하측)
Google RSV(검색 강도)
RSV(미국) RSV(대한민국) RSV(프랑스)
0 20 40 60 80 100 120
2020-02-01 2020-02-05 2020-02-09 2020-02-13 2020-02-17 2020-02-21 2020-02-25 2020-02-29 2020-03-04 2020-03-08 2020-03-12 2020-03-16 2020-03-20 2020-03-24 2020-03-28 2020-04-01 2020-04-05 2020-04-09 2020-04-13 2020-04-17 2020-04-21 2020-04-25 2020-04-29 2020-05-03 2020-05-07 2020-05-11 Google RSV(검색 강도) 신규 확진자(백만명 당)
RSV(대한민국) 신규확진(대한민국) 0
20 40 60 80 100 120
0 20 10 40 30 50 60 70 80
2020-02-01 2020-02-06 2020-02-11 2020-02-16 2020-02-21 2020-02-26 2020-03-02 2020-03-07 2020-03-12 2020-03-17 2020-03-22 2020-03-27 2020-04-01 2020-04-06 2020-04-11 2020-04-16 2020-04-21 2020-04-26 2020-05-01 2020-05-06 2020-05-11
