POINT 정책정보포털

상세정보

숫자보다 효과적인 언어 : 딥 러닝을 활용한 중국 내 코로나19의 심각성 추정 (Words Speak Louder Than Numbers: Estimating China’s COVID-19 Severity with Deep Learning)

저자
Julian TszKin Chan, Kwan-Yuet Ho, Kit Lee, Kawai Leung, Weifeng Zhong
발행처
Mercatus Center
발행연도
2020
분류(BRM)
보건, 과학기술-과학기술진흥, 일반공공행정-법제
소개
연구진은 중국 관영 신문인 인민일보의 언어 자료를 분석해 2020년 중국 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 사태의 심각성을 추정할 수 있는 딥 러닝(deep learning) 알고리즘을 개발하였다. 해당 알고리즘은 2002-2003년 중증급성호흡기증후군(Severe Acute Respiratory Syndrome, SARS) 발병을 벤치마크하며 감염병 유행 주기 동안 인민일보의 언어 자료가 어떻게 변했는지 학습한다. 그런 다음 코로나19 일일 발생 상황을 SARS 연대표에 매핑(mapping)하여 감염병 유행 주기 벤치마크에서 상대 위치를 추정한다. 해당 방식을 연대표 기반으로 측정한 발병에 따른 정책변화지수(Policy Change Index for Outbreak)라고 부른다. 연구진은 심각성 측정과 중국에서 공식적으로 진단된 환자의 수 사이에 뚜렷한 차이를 발견했다. 또한, 개발한 지표가 기존의 감성분석보다 발병의 심각성을 나타내는데 더 유용하다고 제시한다.
출처 URL
https://www.mercatus.org/publications/covid-19-crisis-response/words-speak-louder-num...
국가명
미국