코로나19 장기화 대응을 위해 빅데이터 기반 정책 설계가 필요하다는 주장이 나왔다.
정책의 정당성 확보와 국민의 신뢰도 향상을 위한 필요하다는 것이다.
17일 경기연구원이 발표한 '감염병 장기화시대, 유동인구 빅데이터를 활용해야 한다' 보고서에 따르면 전국 코로나19 확진자의 70~80%가 수도권에 집중되 있다.
이는 수도권 인구가 전체 인구의 절반 정도인 점을 고려하면 확진자 비중이 큰 상황이다.
인구 밀도가 높고, 지역간 이동 빈도가 많기 때문이다.
정부는 비수도권보다 수도권에 더 강한 사회적 거리두기 조치를 시행해 왔지만, 이로인한 국민 피로도가 오르고, 경제 손실 누적으로 방역정책이 '딜레마'에 빠진 상황이다.
방역정책 추진으로 인한 경제, 자유, 방역이 상충하고 있기 때문이다.
때문에 '위드 코로나' 정책도 이러한 이율배반적 상황을 탈출하는데 제한적이다.
이에 연구원은 방역대응책을 빅데이터의 기반으로 정확하고 신뢰성 높으며 세밀한 수준의 대응 정책을 펼쳐야 한다고 주장했다.
김영롱 연구위원은 "지난 2년간 코로나19는 수도권에서 집중 확산했는데, 전 세계적으로 대도시권 내 도시간의 연결성이 감염병 확산의 중요한 원인으로 지목되고 있다"며 "빅데이터 기반의 유동인구 분석을 통해 대응책 설계가 필요하다"고 말했다.
정책 수립 근거를 데이터로 투명하게 보여줘 정당성을 확보하고, 이를 기반으로 국민의 신뢰를 얻는 동시에 세분화된 거리두기로 경제적 손실을 낮추자는 주장이다.
특히 유동인구, 카드매출, 교통카드 등 다양한 빅데이터를 결합해 각각의 데이터의 단점을 보완해 도시 규모와 도시간 연결성 등을 토대로 시·공간적 세분화한 사회적 거리두기 조치가 필요하다는 것이다.
경기연구원은 또 코로나19 1,2차 대유행 당시 추진한 재택근무 등 다양한 근무형태와 이동 주기 등의 빅데이터 분석을 통해 방역정책을 수립해야 한다고 강조했다.
김 연구위원은 "코로나19 위기로 인해 일상생활에서 다양한 근무형태 및 이동패턴의 실험을 했고, 이는 고스란히 빅데이터로 남았다"며 "지난 2년간 다양한 정책에 대한 면밀한 분석 및 정책 사후 평가를 거쳐야 향후 수립될 빅데이터 기반 정책의 정확성과 신뢰성이 더욱 높아질 것"이라고 말했다.
