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컴퓨터소프트웨어학부 최용석 교수 공동연구팀, 코로나19 사회불안 현상 딥러닝 기법 확인
작성자 : 한양대학교 공과대학(help@hanyang.ac.kr)   작성일 : 21.05.27   조회수 : 206

한양대 컴퓨테이셔널 사회과학 연구센터 최용석(컴퓨터소프트웨어학부), 손동영(미디어커뮤니케이션학과) 교수 연구팀이 최근 사람들이 느끼는 불안감정과 코로나19 확진자 수 변화추이 상관성 분석결과를 발표했다.

일일 불안감정 평균과 코로나 확진자 수 그래프

위 그래프는 2018년 10월부터 2021년 3월 사이 게재된 23만 6592개 트위터 데이터를 딥러닝 기반 모델을 적용해 판별한 일일 불안감정 평균과 코로나 확진자 수를 시계열(time series)로 나타낸 결과다. 파란색 선은 첫 코로나 확진자가 발생한 작년 1월 20일 이후의 확진자 수를 나타내며, 빨간색 선은 불안감정의 평균 추세선이다. 검은색 점선은 코로나 확진자 수가 급격히 늘어난 3번의 대유행이 시작된 시점(20년2월, 20년8월, 20년11월)을 나타낸다.

1차 대유행 시기에 전국적으로 급격히 높아진 불안감정 평균은 점차 낮아지다 2차 대유행이 발생한 8월과 3차 대유행이 일어난 11월 일시적으로 솟아오르는 패턴을 보이고 있다. 주목할 부분은 대유행 시기 확진자 급증에 대한 감정적 반응 정도가 갈수록 줄어들며 불안 수준이 장기적 하향 추세를 보인다는 사실이다.

특히 올해 들어 확진자 수의 급격한 증가에도 불구하고 불안지수가 지속적으로 감소하는 패턴은 코로나 상황의 장기화로 인해 피로가 누적되고 감염병 민감도가 떨어지는 상황을 반영한 결과로 볼 수 있다. 이러한 변화추세는 정부의 방역 관련 커뮤니케이션과 정책적 대응이 갈수록 어려워질 수 있음을 시사하는 결과로 해석할 수 있다.

이번 연구를 주도한 최용석 교수는 “코로나 상황에 대한 전국적 불안 수준의 실시간 변화 추이를 시각적으로 확인할 수 있었다는 점에서 의미있는 결과”라고 말했다.

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