[논문 리뷰] The COVID-19 pandemic as experienced by the individual

Patrick Garland, Dianne M. Babbitt외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 03.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 29인용 수 23

한 줄 요약

이 연구는 인구가 가중된 밀도와 호프스테드의 개인주의 점수로 인한 국가 간 코로나19 전파 및 유행 규모의 상당한 변동성을 설명한다. 이 두 요소를 조합함으로써 유럽과 북미에서 유행 규모의 변동성의 절반을 설명할 수 있었으며, 이는 원시적인 확진자 수 데이터 비교를 넘어서 문화적 요인과 인구 구조적 요인이 패닉 동역학 제어에 핵심적임을 시사한다.

ABSTRACT

The ongoing COVID-19 pandemic has progressed with varying degrees of intensity in individual countries, suggesting it is important to analyse factors that vary between them. We study measures of `population-weighted density', which capture density as perceived by a randomly chosen individual. These measures of population density can significantly explain variation in the initial rate of spread of COVID-19 between countries within Europe. However, such measures do not explain differences on a global scale, particularly when considering countries in East Asia, or looking later into the epidemics. Therefore, to control for country-level differences in response to COVID-19 we consider the cross-cultural measure of individualism proposed by Hofstede. This score can significantly explain variation in the size of epidemics across Europe, North America, and East Asia. Using both our measure of population-weighted density and the Hofstede score we can significantly explain half the variation in the current size of epidemics across Europe and North America. By controlling for country-level responses to the virus and population density, our analysis of the global incidence of COVID-19 can help focus attention on epidemic control measures that are effective for individual countries.

연구 동기 및 목표

• 표준 인구 밀도보다 인구가 가중된 밀도(개별 수준의 혼잡도 노출을 반영)가 초기 코로나19 전파의 국가 간 차이를 더 잘 설명하는지 평가하기 위해.
• 호프스테드 점수로 측정된 개인주의에 대한 국가 간 문화적 차이가 인구 및 이동성 요인을 초월해 유행 규모의 변동성을 설명하는지 조사하기 위해.
• 인구 및 문화적 요소를 조합함으로써 글로벌 코로나19 유병률 및 유행 규모의 변동성을 더 잘 설명할 수 있는지 평가하기 위해.
• 기본적인 문화적 및 인구 구조적 요인을 고려한 국가 수준의 대응 비교 프레임워크를 제공하여 원시적인 확진자 수 비교에서 발생할 수 있는 편향을 줄이기 위해.
• 다양한 문화적 및 인구 구조적 맥락에서 어떤 통제 조치가 가장 효과적인지 특정함으로써 맞춤형 공중보건 개입을 지원하기 위해.

제안 방법

• 국가 간 인구 밀도 노출의 평균 수준을 반영하기 위해 고해상도 인구 데이터를 사용해 인구가 가중된 밀도를 계산하기 위해.
• 집단적 행동 대비 개인적 행동에 대한 문화적 차이를 대체로 사용하기 위해 호프스테드의 개인주의 점수를 사용하기 위해.
• 선형 회귀 모델을 사용해 인구가 가중된 밀도와 호프스테드 점수가 초기 전파 속도 및 최종 유행 규모에 대한 설명력이 있는지 테스트하기 위해.
• 지역 그룹(유럽, 북미, 동아시아) 간의 모델 성능을 비교하여 맥락 특화 설명력 평가하기 위해.
• 옥스포드 코로나19 정부 대응 추적기의 강도 지수를 사용해 국가 수준의 조치를 통제함으로써 문화 및 밀도의 영향을 분리하기 위해.
• 호주 및 뉴질랜드와 같은 이질적 사례를 분석하여 국제 연결성 및 이동 패턴이 유행 역학에 미치는 영향 평가하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인구가 가중된 밀도는 유럽 국가 간 코로나19 초기 전파 속도의 변동성을 어느 정도 설명하는가?
• RQ2 호프스테드의 개인주의 점수는 유럽, 북미, 동아시아에서 유행의 최종 규모 차이를 설명할 수 있는가?
• RQ3 인구가 가중된 밀도와 호프스테드의 개인주의 점수가 함께 유럽과 북미에서 유행 규모의 변동성을 어느 정도 설명하는가?
• RQ4 미국과 영국과 같이 높은 개인주의를 가진 국가들은 동아시아 국가들과 유사한 인구 밀도를 가짐에도 불구하고 더 큰 유행을 경험하는 이유는 무엇인가?
• RQ5 국제 이동 패턴과 연결성은 문화적 및 인구 구조적 요소가 글로벌 유행 전파에 미치는 영향을 조절하는가?

주요 결과

• 인구가 가중된 밀도는 유럽 국가 간 코로나19 초기 전파 속도의 변동성을 유의미하게 설명하지만, 동아시아 국가들을 포함한 글로벌 스케일에서는 그렇지 않다.
• 호프스테드의 개인주의 점수는 유럽, 북미, 동아시아에서 유행 규모의 변동성을 유의미하게 설명하며, 높은 개인주의가 더 큰 유행과 관련이 있다.
• 인구가 가중된 밀도와 호프스테드의 개인주의 점수가 함께 유럽과 북미에서 유행 규모의 변동성의 약 50%를 설명한다.
• 미국는 높은 개인주의 국가로서 호프스테드 점수에 의해 다른 개인주의 수준이 낮은 국가들보다 더 큰 유행 규모를 정확하게 예측할 수 있었다.
• 호주와 뉴질랜드는 높은 개인주의 점수를 가졌음에도 불구하고 이질적 사례로서 더 작은 유행 규모를 보였으며, 이는 낮은 국제 연결성과 엄격한 국경 통제 때문일 가능성이 높다.
• 이 연구는 특히 공공 보건 조치에 대한 준수도가 높은 집단주의 가치가 마스크 착용 및 격리 준수와 같은 패닉 통제 조치에 대해 정부 및 사회의 빠르고 효과적인 대응을 뒷받침할 수 있음을 밝혔다.