[논문 리뷰] Online Information Search During COVID-19

Benjamín Lucas, Brendan Elliot외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 15.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 36인용 수 10

한 줄 요약

이 연구 노트는 2020년 1월부터 3월까지의 Google 트렌드 데이터를 활용하여 코로나19 팬데믹 초기 단계 동안의 전 세계 공중의 정보 검색 행동을 분석하며, 국가 간에 동기화된 검색 급증 패턴을 규명하고 검색 빈도 및 상관관계의 주요 패턴을 식별한다. 이는 공중 웹 검색 데이터가 사회적 우려, 정책 영향력 및 행동 변화의 실시간 대체 지표로 유용하다는 점을 강조하며, 향후 위기 대응을 위한 다학제적 연구와 조기 경고 시스템에의 활용을 주장한다.

ABSTRACT

Public information search data from sources such as Google Trends affords researchers a perspective on what society does not know, or what society wants to find out prompted by, or in response to, developments in societal communication and news media events. In times of crisis, online public information search thus offers a window into the most urgent concerns of, and demands by society. By extension, such data offers a window into upcoming, and currently pressing demands on businesses, policymakers and researchers. This research note aims to illustrate some of these themes with a visual-based overview of the current COVID-19 / Coronavirus crisis.

연구 동기 및 목표

• 공공 도메인 웹 검색 데이터—특히 Google 트렌드—가 코로나19 팬데믹 초기 단계 동안 실시간으로 공중의 우려를 측정하는 데 유용함을 입증하기 위해.
• 검색 행동 패턴이 대규모 위기 발생 시 사회적, 경제적, 공중보건 대응의 조기 신호로 기능할 수 있음을 부각하기 위해.
• 즉각적인 위기 대응과 정책 지원을 위해 연구자 및 데이터 과학자들이 웹 검색 데이터를 신속하게 동원하도록 장려하기 위해.
• 검색 데이터가 글로벌 지역 및 언어 간 행동 변화, 정책 효과성, 이슈의 중요도에 대한 대체 지표로 활용될 잠재력을 규명하기 위해.
• 검색 데이터를 연 UN 지속가능개발목표(SDGs) 및 사회적 회복력 연구와 통합하여 활용할 것을 주장하기 위해.

제안 방법

• 2020년 1월 1일부터 3월 31일까지 Google 트렌드를 활용하여 'coronavirus' 키워드에 대한 글로벌 및 국가 수준의 상대적 검색 빈도 데이터를 수집하였다.
• 데이터 신뢰성과 관련성을 확보하기 위해 검색 빈도가 높은 54개 국가에 집중하였다.
• 신규 팬데믹과 관련된 검색 활동의 초기 급증을 포착하기 위해 데이터셋을 2020년 1월 20일부터로 제한하였다.
• 모든 국가별 시간 시리즈 간 스피어만의 순위 상관관계를 계산하여 검색 행동의 동기화 정도를 평가하였다.
• 완전히 연결된 가중치가 부여된 네트워크와 최대 스패닝 트리를 구성하여 국가 간 유의미한 상관관계를 시각화하였다.
• 네트워크 시각화 기법을 활용하여 검색 행동에서의 지리적 군집과 주요 지역 패턴을 식별하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2020년 1월부터 3월까지 전 세계적으로 'coronavirus'에 대한 공중 정보 검색 행동은 어떻게 변화하였는가?
• RQ2 다양한 국가 간 검색 트렌드는 어느 정도 동기화되어 있으며, 이러한 상관관계는 글로벌 정보 확산에 대해 무엇을 드러내는가?
• RQ3 어느 지리적 지역에서 특이하거나 이질적인 검색 패턴을 보였으며, 이러한 차이를 설명할 수 있는 요인은 무엇인가?
• RQ4 공중 웹 검색 데이터는 글로벌 보건 위기 동안 사회적 우려, 정책 대응 및 행동 적응의 실시간 지표로 기능할 수 있는가?
• RQ5 향후 공중보건 및 사회경제적 혼란에 대한 조기 경고 시스템을 구축하기 위해 검색 데이터는 어떻게 활용될 수 있는가?

주요 결과

• 2020년 1월 20일부터 'coronavirus'에 대한 글로벌 검색 관심이 급격히 증가하였으며, 상대적 검색 빈도가 2020년 2月下旬과 3월 초에 최고조에 이르렀다.
• 대부분의 국가별 검색 시간 시리즈가 높은 상관관계를 보이며, 지역 간 공통된 정보 탐색 행동의 동기화를 나타냈다.
• 싱가포르는 다른 국가들과의 상관관계가 상당히 낮아 이질적인 정보 탐색 패턴이나 시기적 차이를 보이며 두드러진 이질성을 보였다.
• 네트워크 분석을 통해 최대 스패닝 트리에서 명확한 지리적 군집이 확인되었으며, 주요 분지들은 아시아, 남미, 유럽, 오세아니아 및 중동 지역과 대응하였다.
• 데이터는 공중 웹 검색 활동가 실시간으로 대규모 사회적 우려와 행동 반응의 대체 지표로 기능할 수 있음을 입증한다.
• 본 연구는 검색 데이터가 실시간으로 공중보건 정책, 경제 전망 및 위기 관리 전략 수립에 기여할 잠재력을 부각한다.