[환경미디어= 황원희 기자] 코로나바이러스 펜데믹 현상이 날로 심각해지는 가운데 미국 전역도 코로나바이러스와 고군분투하고 있는 것으로 나타났다. 지방 공무원들은 자원 배분 및 공중보건 정책을 위해 저마다 기발한 방식을 내놓고 있는데 유타 대학 연구진이 인접한 미국의 모든 주에서 COVID-19 핫스팟 감시를 위한 첫번째 방법을 내놓아 눈길을 끌고 있다. 연구진은 적시에 지역화된 데이터가 미래를 알리는 데 도움이 되길 바란다고 밝혔다. 

연구원들은 혁신적인 시공간 통계를 사용함으로써, 인구가 바이러스에 감염될 위험이 높은 지리적 영역을 탐지했다. 이들은 시공간적으로 밀접하게 분류된 질병 사례 모음으로 정의되는 지역 클러스터를 구축하기 위해 2020년 1월 22일부터 6월 5일까지 일일 COVID-19 사례를 사용하여 매일의 분석을 실시했다. 첫 달 동안, 특히 중서부의 클러스터가 매우 컸다. 4월 25일부터, 클로스터는 더 작고 조밀해졌으며 이 경향은 연구가 끝날 때까지 지속됨을 알 수 있었다. 

이 연구결과는 2020년 6월 27일 “공간 및 스파티도-임시역학(Spatial and Spatio-temporal Epidemiology)”이라는 온라인지에 게재됐다. 

존스홉킨스대 블룸버그 공중보건센터 공간과학부와 샬럿의 노스캐롤라이나 대학 연구팀이 포함된 연구진은 COVID19scan.net에서 매일 확인할 수 있는 클러스터 웹 애플리케이션을 만들었다. 하지만 앱은 시작에 불과하다. 주 정부 관리들은 이에 관여할 구체적인 장소를 확인하기 위해 소규모 분석에 들어가야 하기 때문이다. 

이 앱을 통해 공무원들이 바이러스에 감염될 의지와 감염되지 않을 의향을 알려주는 것은 아니다. 이는 구체적인 도구라기보다는 당국이 발병을 예방하거나 대응할 수 있도록 지도하기 위한 동기부여를 할 수 있다고 본다. 이는 국민의 알 권리를 충족시켜주기도 한다. 

연구진은 존스홉킨스 대학의 시스템 과학 및 엔지니어링 센터에서 COVID-19 데이터 저장소에 보고된 일일 사례 수를 사용했는데, 이 데이터 저장소는 인접한 미국의 자치주에서의 사례를 나열하고 있다. 그들은 각 자치주 내에서 미국 인구조사 웹사이트의 2018년 인구 추정치를 사용했다.

클러스터를 설정하기 위해, 그들은 주어진 지리적 영역과 시간 범위 내에서 관찰된 사례 수와 기본 모집단을 고려한 공간 시간 검색 통계를 실행했다. 널리 사용되는 소프트웨어인 SatScan을 사용하여 COVID-19의 위험성이 현저히 높아진 영역을 식별했다. 군 간 편차가 크기 때문에 리스크 평가는 까다로운 편이다. 시골지역과 소규모의 단일 자치주는 인구가 많지 않을 수 있기 때문에 소수의 경우만 위험성이 크게 증가할 수 있다.

이 연구는 미국의 COVID-19 클러스터를 탐지하고 모니터링하는 통계적 방법을 사용한 연구 그룹 중 세 번째다. 지난 5월, 이 연구 그룹은 추적 방법을 사용하는 첫 번째 지리학적 연구를 발표했는데, 이 연구는 COVID-19를 분석하는 지리학자들이 발표한 첫 논문이기도 하다. 6월에 그들은 업데이트를 발표했다.

분석의 큰 제약은 데이터 그 자체다. COVID-19에 관한 보고는 각 주마다 다르다. 진단을 확진하는 연구실에서 주 보건 기관으로, 데이터를 얻는 존스 홉킨스 대학교의 시스템 과학 및 엔지니어링 센터에서 COVID-19 데이터 저장소로 정보가 흘러갈 수 있는 균일한 방법은 없다. 또한, 시험 노력은 주마다 상당히 다르며, 연구팀은 주의 노력을 반영하여 관찰된 사례의 수를 조정하기 위해 노력하고 있다. 연구진은 또한 다른 연구자들과 함께 향후 발생 궤적을 예측하기 위해 소셜 미디어와 COVID-19의 관계를 살펴보기 위해 노력하고 있다.

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