일본 방역포기 답습? 한양대, '딥러닝'으로 방역피로감 규명

[프라임경제] 한양대학교 컴퓨테이셔널사회과학연구센터 연구팀이 사람들이 느끼는 불안감과 코로나 확진자 수 변화추이 상관성을 규명해 냈다.

9일 한양대에 따르면, 이 연구팀은 지난 2018년 10월부터 2021년 3월 사이 게재된 23만6592개 트위터 데이터를 '딥러닝 기반 모델'을 적용해 판별했다. 아울러 이 자료와 일일 불안감정 평균과 코로나 확진자 수를 시계열(time series)로 나타내 결과를 그래프화하는 데 성공했다.

첫 코로나 확진자가 발생한 작년 1월20일 이후 분석 결과를 보면, 특히 1차 대유행 시기에 전국적으로 급격히 높아진 불안감정 평균은 점차 낮아진 점, 아울러 2차 대유행이 발생한 8월과 3차 대유행이 일어난 11월 일시적으로 솟아오르는 패턴이 눈에 띈다.

주목할 부분은 대유행 시기 확진자 급증을 보며 느끼는 감정적 반응 정도가 갈수록 감소하는 일명 '장기적 하향 추세'를 보인다는 대목이다.

특히 올해 들어 확진자 수의 급격한 증가에도 불구하고 불안지수가 지속적으로 감소하는 패턴은 코로나 상황의 장기화로 인해 피로가 누적되고 경계심이 무뎌지는 것으로 볼 수 있다.

실제로 이웃나라 일본에서도 코로나 피로감으로 방역을 회피하는 심리가 확산돼 보건 당국을 긴장시키는 현상이 나타나고 있다. 유사 상황이 우리나라에서도 이미 현실화되고 있음이 과학적으로 규명된 것.

이러한 변화추세는 정부의 방역 관련 커뮤니케이션과 정책적 대응이 갈수록 어려워질 수 있음을 시사한다고 한양대 연구팀은 조언했다.