빅데이터는 데이터를 중심으로 구체적ㆍ획기적 연구 및 정책 수립을 가능하게 하고 팬데믹 부작용을 완화에 도움을 주고 있다.
빅데이터를 활용한 데이터 과학자는 최근 코로나19 확산을 방지하는 데 핵심적 역할을 했다. 유동 인구 데이터와 사회적 거리 측정 기준 등 코로나19 관련 최신 데이터를 수집해 다양한 형태로 요약 및 확장했고, 이를 이용해 코로나19 확산을 늦췄다.
빅데이터 및 솔루션 전문 매체 데이터나미는 데이터 과학자가 코로나19 확산을 저지하는 데 빅데이터를 활용한 3가지 사례를 8일(현지시간) 소개했다.
1. 미국 질병통제예방센터 데이터 과학자, 데이터 중심 의료 대응책 적극 추진
매체는 미국 질병통제예방센터(CDC : Centers for Disease Control and Prevention)가 팬데믹과의 전쟁에서 핵심 관계자이며, 데이터를 활용한 의사 결정 능력이 향상했다고 평가했다.
CDC는 기업체가 보유한 유동 인구량을 분석해 코로나19 확산 가능성이 높은 곳을 보다 빠르게 파악할 수 있었다. 또 사회적 거리 두기 조치가 잘 이행되고 있는지 확인해 코로나19 로 인한 혼란을 최소화했다.
매체는 CDC의 데이터 연구나 미국 빅데이터 기업 세이프그래프가 수집한 '사회적 거리 측정 지표'와 같은 데이터셋이 코로나19로 침체된 경제를 재활성화했으며, 이에 맞는 공공 정책을 형성하는 데 중요한 역할을 했다고 분석했다.
2. 학계 데이터 과학자, 코로나19를 중심으로 사회ㆍ경제적 문제 연구
코로나19 대응은 학계에서도 활발했다. 학계 과학자는 지리적 근접성과 정치적 소속, 배달 주문 등 다양한 요소가 코로나19 확산 및 대응에 있어 어떤 역할을 수행하는지 확인하기 위해 데이터를 활용했다.
'COVID-19 대유행 중 사회적 접촉 배급 : 미국 지역의 전염 위험과 사회적 이점' 보고서에 따르면, MIT 슬론 경영 대학 연구원들은 팬데믹 상황에서 보다 위험한 비즈니스 분야를 평가하는 데 필요한 요소가 무엇인지 연구했다.
지리적 통계를 활용한 연구도 있다. 연구자들은 다양한 위험 수준을 평가할 수 있도록 세이프그래프 패턴 데이터와 세이프그래프 폴리곤을 결합해 총 방문자 수와 이들의 체류 시간을 측정ㆍ분석했다. 이 자료를 바탕으로 관심 지역(Point Of Interest)의 상대적 위험성이 코로나19 확산에 어떤 영향을 미치는지 파악했다.
관심 지역은 특정인이 관심을 가지는 현실 세계 또는 지도나 도면상 특정 위치를 말한다.
3. 연방ㆍ지방 정부, 데이터 과학자와 코로나19 정책 수립
정부 기관 정책 담당자는 데이터를 활용해 팬데믹 대응책을 마련할 수 있다. 지방 및 연방 정부 기관 데이터 과학자들은 정부 관리가 코로나19를 대응하는 데 있어 데이터가 중요하다고 강조했다. 정부가 신뢰할 수 있는 데이터를 이용해 바이러스 확산을 차단하고 공공 의료 시스템 후속 피해를 최소화할 수 있다는 설명이다.
실제 일부 주 정부가 경제 활동 재개를 시작했기 때문에 관련 데이터를 활용해 효과적인 정책 결정을 할 수 있을 것으로 보인다.
매체는 미국 경제를 재개할 수 있는 방안은 데이터에 있다고 분석했다. 데이터를 활용해 소비자가 인지하고 있는 기업 중요도를 파악하는 것이 이번 위기에서 미국 경제를 다시 정상화할 수 있는 첫 단계라고 덧붙였다.
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