[프로젝트]주제 Public reaction during pandemic

작은비버 2020. 4. 30. 02:09

안녕하세요, 작은 비버가 다시 돌아왔답니다.

2020년 새로운 해를 맞아 NEW 주제를 들고 왔습니다.

새롭게 들고 온 주제는 현재 사회적 이슈인 '2019 신종 코로나바이러스'입니다.

주제를 설명드리기에 앞서 '2019 신종 코로나바이러스'란?

'우한 폐렴'이라고 불리는 신종 코로나바이러스는 12월 말 중국 후베이성 우한시에서 발생한 폐렴 환자에서 최초 확인된 신종 호흡기바이러스로서 학술적으로는 '2019-nCoV'로 명명하고 있습니다.

전 세계 과학자에 따르면 우한 폐렴은 '코로나바이러스'라는 큰 RNA 바이러스 집단에 속합니다. 코로나바이러스는 사람, 조류, 설치류, 및 포유류 등 숙주 범위가 넓은 RNA 바이러스로서 유전체의 크기가 약 30kb에 이르며, 모든 RNA 바이러스 중에서 가장 큰 바이러스입니다.

사람에게 감염되어 질병을 유발하는 코로나바이러스는 6종이 알려져 있으며, 이중 4종(HCoV-229E, HCoV-OC43, HCoV-NL63, HKU1)은 가벼운 상기도 감염을 통해 보편적인 감기 증세를 유발하는 코로나바이러스이며, 나머지 2종은 SARS 코로나바이러스와 MERS 코로나바이러스로서 동물에서 사람으로 전파된 종으로 하기도 감염을 통해 심각한 호흡기 증후군을 유발합니다.

이번 2019 신종 코로나바이러스 출현으로 사람에게 감염될 수 있는 코로나바이러스는 7종으로 확인되었습니다.

국제보건기구(WHO)에 따르면 우한에서 발생한 신종코로나바이러스의 확산은 동물에서 비롯된 것으로 보고 있습니다. 일반적인 코로나 바이러스는 환자의 침방울 등의 분비물을 통하여 감염되지만, 신종 코로나 바이러스는 새로운 바이러스이기 때문에 감염 경로는 아직 명확하게 밝혀지지 않은 상태입니다.

증상으로는 코로나-19에 감염되면 2~3일에서 최장 2주 정도 잠복기를 거쳤다가 다양한 증상이 나타납니다. 주로 무기력감, 37.5도 이상의 고열, 기침, 인후통, 가래, 근육통, 두통, 호흡곤란, 폐렴 등의 증상이 발생합니다. 폐 손상에 따른 호흡부전으로 심하면 사망에 이를 수도 있습니다.

저희 팀은 이번 신종 코로나바이러스가 팬데믹(Pandemic)으로 선언되면서 사람들의 사회적 반응을 보기 위해 아이디어를 선정했습니다.

세계보건기구통계(WHO)에 따르면 신종코로나바이러스의 치사율은 7.01%(기준 2020.04.30.)로 MERS나 SARS보다 낮은 편이지만 중국, 대한민국, 이탈리아, 일본 등 현재 211개 국가에서 확진자가 폭증하는 중이며, 아직 예방 또는 치료 목적으로 승인된 백신이나 항바이러스제는 없습니다.

4월 30일 기준, 전 세계 신종코로나바이러스 감염자는 3,131,411명이며 사망자는 219,627명입니다. 세계보건기구(WHO)는 2020년 3월 11일 신종코로나바이러스에 대해 세계적 대유행, 즉 팬데믹(Pandemic)을 선언했습니다.

팬데믹(Pandemic)은 세계적으로 감염병이 대유행하는 상태를 뜻하는 말로, 감염병 위험 수준에 따라 1~6단계의 경보 단계를 설정하는데, 이중 가장 높은 6단계가 팬데믹(Pandemic)입니다.

신종코로나바이러스가 팬데믹(Pandemic)으로 선포되면서 역대 팬데믹(Pandemic)으로 선포된 사례를 찾아봤습니다.

세계보건기구(WHO)가 1948년 설립한 이래, 팬데믹(Pandemic)으로 선언한 사례는 '홍콩독감(1968년)', '신종플루(2009년)' 단 두 차례에 불과합니다.

가장 먼저 발생한 홍콩독감(1968년)은 6개월간의 가간 동안 주변 아시아 국가는 물론 아프리카, 남미, 유럽 등으로 확산되면서 전 세계에서 100만 명 이상이 사망한 질병입니다. 또한 우리나라에서도 250만 명의 사망자를 낸 신종플루(2009년)는 국내에서만 75만 명의 감염자가 나왔던 질병입니다.

신종코로나바이러스로 인한 국내의 사회적인 변화로는 마스크의 수요 급증입니다. 아직 예방 또는 치료 목적으로 승인된 백신이나 항바이러스제가 없기 때문에 질병의 전염을 막기 위한 마스크의 수요가 급증했습니다. 현재 마스크의 폭증으로 마스크 5부제를 실행하고 있습니다.

한국은 31번 확진자(신천지 신도) 이후 대구/경북지역을 시작으로 지역사회 감염으로 확산될 조짐이 보이자 2월 23일 감염병 위기 경보 최고 단계인 ‘심각’으로 설정했습니다.

이에 따른 정부 조치로는 확진자의 동선을 공개하고 사회적 거리두기, 자가격리 캠페인을 진행하고 초/중/고/대학의 개학이 연기되었습니다.

신종 코로나바이러스가 전 세계로 확산되면서 중국계뿐 아니라 아시아계 전반이 차별과 혐오의 대상이 되는 일이 늘고 있습니다. 이탈리아 등 일부 국가에서는 한국인을 포함한 동양인 학생의 수업 참석을 금지하고 아시아인을 모욕하는 일이 빈번히 발생하고 있습니다.

홍콩, 일본, 미국, 영국, 호주 등에서 화장지 사재기 현상이 사회 문제가 되고 있습니다. 사람들은 코로나바이러스의 감염자 수가 늘어나면서 두려움 때문에 불필요한 양의 식품과 생활필수품을 사재기하는 현상이 나타나고 있습니다.

저희는 이런 신종코로나바이러스로 인한 사람들의 사회적 반응을 알아보고자 다음과 같이 분석 계획을 생각했습니다.

1. SNS

SNS에서 사람들의 반응을 알아보기 위해 선택한 데이터는 트위터입니다. 2019년 12월부터 한국과 미국의 트위터 데이터를 수집하여 트윗에서 사람들의 긍정, 부정의 비율을 확인해볼 계획입니다. 여기서 더 나아가 좀 더 세부적으로 감정(기쁨, 불안, 분노, 슬픔 등)을 나눠 사람들의 감정 변화를 분석해보려고 합니다.

감정분석을 진행한 후에는 LDA 토픽 모델링을 통해 코로나 발생 전후에 트위터에서 어떤 토픽이 존재하는지, 토픽의 분포와 각 토픽 내의 단어 분포를 분석해보고자 합니다.

2. 공공데이터

공공데이터로는 신종코로나바이러스 발생 전후, 사람들의 대중교통 이용량이나 유동인구 분포수를 통해 실제 확진자가 나오고 나서 그 지역의 대중교통 이용률이나 유동인구 분포수가 감소했는지 확인해 볼 계획입니다.

현재 수집된 트윗 데이터는 한국, 미국을 기준으로 2019년 12월 1일부터 과거 데이터를 수집 완료했고, 실시간으로 계속해서 데이터를 수집 중에 있습니다.

현재 진행 상황으로는 sentiment classification을 위한 BERT모델과 KOBERT모델을 구현했습니다.

BERT모델은 일부 성능평가에서 인간보다 더 높은 정확도를 보이며 2018년 말, 자연 언어 처리(NLP)에서 SOTA를 달성한 딥러닝 모델입니다. 영어말고도 다른 언어에서도 사용 가능한 장점을 지니고 있습니다.

KOBERT모델은 T-Brain에서 개발한 모델로, 기존 BERT의 한국어 성능 한계를 극복하기 위해 개발되었습니다. 위키피디아나 뉴스 등에서 수집한 수백만 개의 한국어 문장으로 이루어진 대규모 말뭉치(Corpus)를 학습하였으며, 한국어의 불규칙한 언어 변화의 특성을 반영하기 위해 데이터 기반 토큰화(Tokenization) 기법을 적용하여 기존 대비 27%의 토큰만으로 2.6% 이상의 성능 향상을 이끌어 냈습니다.

LDA토픽 모델링을 하기 위한 LDA가 구현이 완료됐고, 대중교통의 증감 추이를 확인해보기 위한 지하철 자료와 유동인구 분포수 데이터 수집이 완료되었습니다. 또한 앞에 설명드렸던 것처럼 tweet data 역시역시 과거 데이터는 수집 완료되었고 실시간으로 수집 진행 중입니다.

앞으로 분석을 진행하면서 나온 결과들에 대해 글을 올리겠습니다.

작은 비버와 작은 비버의 팀원들을 모두 응원해주세요!!

오늘도 글 읽어주셔서 감사드립니다!

사진, 글 출처 : 세계보건기구(WHO), 질병관리본부, 코로나19(COVID-19) 실시간 상황판 https://coronaboard.kr/

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