[논문 리뷰] Public Willingness to Get Vaccinated Against COVID-19: How AI-Developed Vaccines Can Affect Acceptance

Gabriel Lima, Hyeyoung Hwang외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 15.

Vaccine Coverage and Hesitancy참고 문헌 42인용 수 7

한 줄 요약

이 연구는 미국과 영국에서 실시한 대조군 설문조사(N=572)를 통해 코로나19 백신 접종에 대한 대중의 의사결정 능력을 분석한다. 결과적으로, 높은 백신 효과성을 명시적으로 알리는 것이 접종 수용도를 높이며, 인간과 협력하는 방식으로 AI가 백신 개발에 참여한다는 프레임이 공개될 경우, 접종 수용도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이 결과는 공정한 효과성 정보 제공이 대중 신뢰 형성에 더 큰 영향을 미친다는 것을 시사한다.

ABSTRACT

Vaccines for COVID-19 are currently under clinical trials. These vaccines are crucial for eradicating the novel coronavirus. Despite the potential, there exist conspiracies related to vaccines online, which can lead to vaccination hesitancy and, thus, a longer-standing pandemic. We used a between-subjects study design (N=572 adults in the US and UK) to understand the public willingness towards vaccination against the novel coronavirus under various circumstances. Our survey findings suggest that people are more reluctant to vaccinate their children compared to themselves. Explicitly stating the high effectiveness of the vaccine against COVID-19 led to an increase in vaccine acceptance. Interestingly, our results do not indicate any meaningful variance due to the use of artificial intelligence (AI) in developing vaccines, if these systems are described to be in use alongside human researchers. We discuss the public's expectation of local governments in assuring the safety and effectiveness of a future COVID-19 vaccine.

연구 동기 및 목표

• AI가 백신 개발에 참여하는 다양한 조건에서 코로나19 백신 접종에 대한 대중의 의사결정 능력을 조사하기 위해.
• 대중이 AI가 백신 개발에 관여한다는 인식이 접종 수용률에 영향을 미치는지 평가하기 위해.
• 본인과 자녀의 접종 수용도 간 차이를 분석하기 위해.
• 높은 백신 효과성을 명시적으로 전달할 경우 대중의 수용도에 어떤 영향을 미치는지 평가하기 위해.
• 지역 정부가 백신 안전성과 효과성을 확보하는 데 기대하는 바를 이해하기 위해.

제안 방법

• 미국과 영국의 성인 572명을 대상으로 한 대조군 실험 설계를 실시하였다.
• 참가자들은 AI가 참여한 백신 개발 과정을 기술한 다양한 시나리오에 노출되었다.
• 시나리오에는 인간 연구자와 협력하는 방식으로 AI가 사용된 백신 개발 과정이 포함되었다.
• 일부 조건에서는 백신의 효과성을 명시적으로 전달하여 그 영향을 평가하였다.
• 본인과 자녀의 접종 의사결정 능력을 표준화된 설문지로 측정하였다.
• 통계 분석을 통해 조건 간 수용률의 유의미한 차이를 확인하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 백신 개발 과정에 AI가 포함될 경우, 대중의 코로나19 백신 접종 수용도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 높은 백신 효과성을 명시적으로 전달할 경우, 대중의 백신 수용도가 증가하는가?
• RQ3 본인의 접종 수용도는 자녀의 접종 수용도와 어떻게 비교되는가?
• RQ4 지역 정부가 향후 코로나19 백신의 안전성과 효과성 확보에 기여할 것으로 기대하는 대중의 기대는 무엇인가?
• RQ5 AI를 독립적인 개발자보다 협업 도구로 인식할 경우, 백신 수용도에 영향을 미치는가?

주요 결과

• 참가자들은 자녀의 접종에 대해 본인보다 더 꺼리낌을 보이며, 소아 백신 접종에 더 높은 기준을 요구하는 것으로 나타났다.
• 백신이 매우 효과적이라는 점을 명시적으로 전달할 경우, 대중의 백신 접종 수용도가 유의미하게 증가하였다.
• AI가 인간 연구자와 협력하는 방식으로 백신 개발에 참여한다는 설명이 되었을 때, 백신 수용도에 유의미한 변화가 없었다.
• AI가 개발 과정에 언급되었을 경우, 접종 수용도에 유의미한 차이가 없었으며, 이는 AI 자체가 접종 기피 또는 수용을 이끄는 요인으로 작용하지 않는다는 것을 시사한다.
• 대중의 백신에 대한 신뢰는 AI 기술의 참여보다 명확한 효과성 정보 제공에 더 크게 영향을 받는다.
• 지역 정부는 향후 백신의 안전성과 효과성 확보에 핵심적인 역할을 해야 한다는 기대가 있으며, 이는 공중보건 커뮤니케이션의 중요성을 강조한다.