COVID-19 회복 분석에 사용 가능한 새로운 위치 데이터

 

세계보건기구가 COVID-19에 대해 팬데믹을 선언한지 두 달 이상 지났습니다. 전 세계 정부는 코로나 바이러스가 더 이상 퍼지는 것을 막기 위해 사람들이 집에 머물도록 하는 전례없는 조치를 취해야 했습니다. 자가 격리 조치가 바이러스의 재생산 비율을 조절하는 데 효과적이고 수십만 명의 생명을 구하는 데 도움을 준 것으로 입증되었으나, 세계 및 지역 차원의 경제에는 큰 타격을 주었습니다

몇 주간의 엄격한 락다운 조치 이후, 일부 정부는 현재 점진적인 경제 활동 재개 계획을 시행하고 있으며, 동시에 재택 조치도 서서히 해제되고 있습니다. 코로나 바이러스 발생이 다른 지역에 비해 일부 지역에서 더 많은 혼란을 일으켰던 것과 마찬가지로, 뉴 노멀로 접어들기 위한 이 계획은 모든 나라에 동시에 적용되지는 않을 것입니다.

로케이션 인텔리전스는 이미 바이러스 확산의 특성을 이해하는 데 중요한 역할을 수행했으며, 이처럼 불확실한 시기에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 도구가 되었습니다. 이제 다음 단계로 나아가면서, 새로운 현상에 적응하고 리소스를 최적화할 때 행정부가 보다 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 새로운 차원의 주목을 받을 것입니다.

 

Data Observatory에서 사용 가능한 새로운 공용 데이터셋

과학자와 분석가가 빠르게 변화하는 환경을 이해하는 데 도움이 될 인사이트를 얻을 수 있도록, CARTO팀은 Data Observatory의 새로운 공공 데이터셋을 포함한 데이터 공급 네트워크와 지속적으로 협력하고 있습니다.

 

감염률 및 위험 요인

Data Observatory에서 이용 가능하게 될 새로운 데이터셋 중 하나는 영국의 건강과 가구 데이터 공급업체 Doorda가 관장하는 것입니다. 이 데이터셋은 위험 요인(나이, 거주자 수, 흡연 습관 등) 및.COVID-19 감염률을 지역별로 추정하여 제공합니다. 주간 업데이트 덕분에 이 데이터셋은 영국 코로나 바이러스의 공간과 시간에 미치는 영향을 사회 경제적으로 분석할 수 있게 합니다.

 

 

 

소셜 미디어 반응

COVID-19의 발병은 우리의 일상 활동을 크게 변화시켰고, 평소에 하던 사회 활동의 루틴을 바꿔야만 했습니다. 지난 몇 개월 간 SNS와 디지털 플랫폼에서 사람들이 의사소통한 양상을 보면 이러한 모든 변화를 온라인에서 확인할 수 있습니다. 미국에 본사를 둔 지리 사회 데이터 제공업체인 Spatial.ai는 COVID-19를 언급하는 소셜 미디어 게시물의 정서를 분석하는 데이터셋을 구축했습니다. VADER(Valence Aware Dictionary and Sensitive Reasoner) 모델을 사용하여 계산된 정서 지표는 미국 카운티 별로 집계되고 매주 업데이트됩니다. 역학 지표과 카운티 별 자가격리 수준과 함께 소셜 미디어 정서를 활용하는 것은 사람들의 기분과 행동에 바이러스가 어떤 영향을 미치고 이것이 어떻게 진화하는지를 분석하기 위한 새롭고 통찰력 있는 방법입니다.

 

 

 

유동 인구 데이터

유동 인구 데이터는 COVID-19 위기 동안 가장 큰 영향력 있는 요소 중 하나였습니다. 이를 제한하는 것이 바이러스가 더 이상 퍼지는 것을 막는 가장 효율적인 방법 중 하나라는 것이 증명되었기 때문입니다. 이 주제에 대한 많은 언론 기사에서 볼 수 있듯이, 휴대 전화에 설치된 특정 앱에 의해 포착된 위치 신호의 집계를 바탕으로 한 인구 이동 데이터의 분석은 언론인, 연구가, 행정기관 등이 사회적 거리두기 시책의 유효성을 측정하기 위해 사용하는 가장 강력한 자원 중 하나였습니다. 또한 이 데이터는 소매 영역의 방문 패턴 변화를 측정하여 분석가들이 생필품의 재고를 이해하는 데에도 사용되고 있습니다.

애플의 이동 동향 보고서는 2020년 1월 13일 발행본과 비교하여 국가, 지역, 도시별 애플 지도의 길찾기 요청량을 보여주는 일일 지표를 제공합니다. CARTO 팀은 애플의 보고서에 추가적으로 다른 출처의 위치 데이터를 활용하여 데이터에 자세히 나와 있는 서로 다른 지리적 지역을 지오코딩하는 작업에 착수했습니다.

CARTO의 유동 인구 데이터 파트너 UnacastSafegraph는 다양한 공간 집합에서 이동을 측정한 특수 COVID-19 관련 데이터셋을 무료로 제공함으로써 연구 기관, 비영리 단체, 공공 기관 등의 연구에 힘을 실어주었습니다. 파트너들과의 긴밀한 협업을 통해, 이 데이터 프로덕트는 이제 “Data for Good” 이니셔티브에 참여하는 기관과 영리 조직의 상업적 라이센스 하에 CARTO의 Data Observatory를 통해 제공될 수 있습니다. CARTO의 플랫폼은 보조금 프로젝트를 통해 코로나 바이러스에 대한 연구를 수행하는 공공 및 민간 부문 기관에서도 사용할 수 있습니다.

Uncast의 사회적 거리두기 측정 지표는 현재 미국, 영국, 브라질, 멕시코, 프랑스를 포함한 몇몇 국가들의 경우 지역 차원에서 이용할 수 있습니다. 참고로 미국의 지표는 카운티 수준에서 집계되었으며 평균 이동 거리 변화 및 사람과의 만남 확률 변화에 대한 일일 측정값을 제공합니다.

SafeGraph는 블록 그룹 수준에서 집계된 지표로 사회적 거리두기 데이터셋을 구성했습니다. 매일 업데이트되며, 미국에 집중되어 있습니다. SafeGraph 데이터는 집에서 이동한 평균 거리, 하루종일 집에서 사용한 기기의 비율, 다른 사람들이 집 밖에서 보내는 시간 분포 등에 대한 정보를 제공합니다. 추가적으로 SafeGraph는 패턴 데이터셋의 “라이트” 버전을 COVID-19 연구에 필요한 리소스로서 매주 제공하고 있습니다.

 

 

저희가 Google Colab를 통해 공유하는 이 노트북은 위에서 언급된 CARTO의 Data Observatory 및 Google BigQuery에서 공개된 데이터셋에 접근하는 방법을 설명하고 있습니다.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.