[팬데믹 시대 경제학] 데이터 경제학의 화려한 부활, 코로나도 극복

코로나 감염·사망자 수 변화 영향 분석
IT 기술 발달 계기
화상, 음성 데이터 활용도 이점

▲독일 라인벡에 위치한 화이자-바이오엔테크의 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 백신 생산 공장에서 직원들이 일하고 있다. 라인벡/AP연합뉴스

신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 사태를 거치면서 ‘데이터 경제학’이 뜨고 있다. 경제는 물론 의료와 교육 등 폭넓은 분야에서 데이터를 바탕으로 현실을 분석하고 대안을 마련하는 일의 중요성이 커지고 있다고 최근 니혼게이자이신문이 분석했다.

데이터 경제학은 1970년대 이후 실물 경제와 동떨어진 예측으로 효용이 떨어진다는 비판에 직면했다. 그러나 최근 IT 기술과 분석 기법의 발전으로 잇달아 성과를 내면서 사회적 관심도 높아졌다. 특히 사건의 원인을 분석하는 고급 기술이 잇따라 개발되면서 코로나19 팬데믹 관련 분석 요청이 쇄도하고 있다. 가령 특정 지역에 비상사태 선언한 후 감염자가 감소했는지, 인과관계 분석 등에 기술이 활용되고 있는 것이다.

많은 경제학자가 코로나19 감염 대책 등 영향을 데이터 경제학 기법으로 분석하고 있다. 예를 들어 캐나다 브리티시컬럼비아대학은 미국의 각 주가 채택한 마스크 착용 의무화 정책이 코로나 감염자와 사망자 수 변화, 사회적 거리두기 행동 등에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석했다.

데이터 경제학이 주목받는 데는 우선 IT 기술 발달로 방대한 경제 데이터를 실시간으로 축적하는 것이 가능해진 게 계기가 됐다. 과거와 달리 이제는 초 단위로 데이터 관측이 가능해졌다. 휴대전화 통신 기록 등을 통해 질 높은 데이터 확보도 가능해졌다. 설문조사를 통한 데이터 수집뿐 아니라 일상 업무에서 자동으로 축적되는 데이터가 주목받고 있는 것이다.

화상이나 음성 데이터가 분석 대상이 됐다는 점도 활용 범위를 넓혔다. 예를 들어 지구를 비추는 위성의 고해상도 이미지를 사용하면 다양한 예측이 가능해진다. 위성 이미지를 활용해 곡물 등 농작물의 수확량을 예측하는 시도도 나왔다. 이러한 접근으로 지금까지 할 수 없었던 분석, 경제, 비즈니스 관련 의미 있는 예측이 가능하다는 평가다. 미국 구글의 스트리트 뷰를 사용해 지역의 평균 소득을 예측하거나 휴대전화 통화 기록에서 사람들의 자산을 예측하는 등의 시도가 그 예다.

비용이 대폭 감소한 것도 이점이다. 기존 조사는 인력을 고용해 훈련시키고 개별 방문을 통해 인터뷰를 하는 등 시간과 비용이 많이 소요된다. 질문에 답하지 않는 경우도 많다. 그러나 위성 이미지 및 통화 기록을 통한 분석은 비용이 거의 제로에 가깝다.

수법도 변화했다. 2000년까지 데이터 경제학은 고전적인 통계를 기본으로 했지만 최근에는 데이터 분석에 기계 학습 알고리즘을 사용하기 시작했다. 기계 학습은 컴퓨터가 많은 데이터를 분석하고, 거기에서 발견되는 패턴을 사용해 예측하는 방법이다.

데이터 경제학을 활용해 향후 실업률도 매주 혹은 매일 추측할 수 있다는 전망까지 나온다. 그만큼 데이터 경제학이 사회에 도움이 되는 실용적인 학문으로서의 가능성을 높이고 있는 셈이다.