Impact of disinformation on the dynamics of the COVID-19 pandemic in Brazil

기술 요약: 브라질의 코로나19 팬데믹 역학에 미치는 허위 정보의 영향

문제 제기
본 연구는 코로나19 팬데믹 기간 동안 브라질에서 발생한 '인포데믹(infodemic)' 현상을 다루며, 특히 2020년 3월부터 2022년 12월 사이 허위 정보(가짜 뉴스)의 확산과 신규 코로나19 확진자 발생 사이의 연관성을 조사한다. 저자들은 바이러스, 예방 방법 및 백신에 관한 의도적인 허위 정보 유포가 대중의 혼란을 야기하고, 질병의 심각성을 과소평가하게 만들며, 효과 없는 예방 조치의 채택을 유도했다고 주장한다. 이러한 불신 환경은 사회적 거리두기 준수와 백신 접종 캠페인의 이행을 저해하여, 연방 정부의 대응이 일관성 없는 비약물적 개입과 정치적 양극화로 특징지어졌던 국가적 역학 위기를 악화시켰을 가능성이 있다.

연구 방법론
본 연구는 정량적 접근 방식을 사용한 생태학적 시계열 분석을 채택하였다. 연구 기간은 34개월(2020년 3월부터 2022년 12월까지)이며, 데이터 차분 및 시차를 고려하여 유효 표본은 29개월이 되었다.

• 데이터 출처:

  • 허위 정보: 키워드(백신, 클로로퀸/하이드록시클로로퀸, 이버멕틴, 마스크)를 통해 필터링된 Agência Lupa 및 Aos Fatos의 팩트체크 항목 194건.
  • 역학적 결과: 보건부(SINAN)에서 집계한 월별 신규 확진 코로나19 사례.
  • 매개 변수: 주거지 이동성 지수(Google Community Mobility Reports), 특히 '집(home)' 카테고리를 사회적 격리의 대리 지표로 사용.
  • 교란 변수/통제 변수: 경제적 지표로서의 실질 평균 소득(IPEA) 및 소셜 미디어 노출량을 통제하기 위한 활성 페이스북 사용자 수(NapoleonCat).

• 통계 분석:

  • 본 연구는 ARIMA 오차를 포함한 동적 회귀 모델(ARIMAX)을 활용하였다.
  • 정상성(Stationarity)은 차분을 통해 달성되었다: 신규 확진자 및 허위 정보량은 1차 차분, 페이스북 사용자 및 소득은 2차 차분을 적용하였으며, 이동성은 차분 없이 사용하였다.
  • 역학적 주기(노출 $\to$ 행동 변화 $\to$ 전파 $\to$ 잠복기 $\to$ 보고)를 고려하여 허위 정보 변수에 1개월의 시차(lag)를 적용하였다.
  • 유향 비순환 그래프(DAG)를 기반으로 두 가지 모델을 추정하였다:
    1. 총 효과(Total Effect) 모델: 경제적 교란 변수만을 조정한 모델.
    2. 직접 효과(Direct Effect) 모델: 직접적인 영향을 분리하기 위해 경제적 교란 변수와 매개 변수(이동성)를 모두 조정한 모델.

주요 결과

• 주제별 분포: 백신이 주요 타겟이었으며(59.28%), 클로로퀸/하이드록시클로로퀸(15.98%), 마스크(15.46%), 이버멕틴(14.95%)이 그 뒤를 이었다. 백신 관련 가짜 뉴스의 비율은 시간이 지남에 따라 증가하여 2022년에는 76.92%로 정점에 달했다.
• 시간적 상관관계: 허위 정보의 정점은 브라질의 백신 접종 캠페인의 주요 이정표(예: 대규모 예방 접종 시작, 소아 백신 승인 요청 등) 및 사회적 격리 완화를 위한 정치적 압박이 있었던 시기와 일치했다.
• 통계적 연관성:
  • 총 효과: 허위 정보는 신규 코로나19 확진자와 양(+)의 통계적으로 유의미한 연관성을 보였다 ($\beta = 57.963, p < 0.05$). 이는 월간 허위 정보량의 단위 변화당, 다음 달 신규 확진자 변화량이 평균 약 58,000건 증가했음을 시사한다.
  • 직접 효과 및 매개 효과: 이동성을 매개 변수로 포함했을 때 부분 매개(partial mediation)가 관찰되었다. 허위 정보는 여전히 통계적으로 유의미했으며 ($\beta = 44.565, p < 0.05$), 이는 허위 정보의 효과 중 일부가 인구 이동성 증가(격리 완화)를 통해 매개되지만, 상당한 직접 효과가 지속됨을 나타낸다.
  • 이동성 영향: 주거지 이동성은 신규 확진자의 강력한 예측 변수였다 ($\beta = 295,680, p < 0.01$).
  • 통제 변수: 페이스북 사용자 수는 확진자 변동을 설명하지 못했으며, 이는 영향이 유포되는 '매체'보다는 정보의 '내용'에 의해 주도되었음을 시사한다.

주요 기여

1. 역학적 영향의 정량화: 본 연구는 단편적인 사례 증거를 넘어, 검증된 허위 정보의 양과 브라질 내 코로나19 발생 변동 사이의 통계적 연관성을 입증함으로써 허위 정보의 역학적 영향을 실증적으로 제시하였다.
2. 메커니즘 규명: 총 효과와 직접 효과를 구분함으로써, 저자들은 허위 정보가 두 가지 메커니즘을 통해 작동함을 보여준다:
   • 간접적 방식: 사회적 격리 완화(이동성 증가)를 조장함.
   • 직적 방식: 이동성 변화와 무관하게 마스크 착용 포기, 검증되지 않은 치료법 의존, 의료 서비스 이용 지연 등 위험한 행동을 유도함.
3. 전략적 타이밍: 분석 결과, 허위 정보 캠페인은 무작위가 아니라 백신 접종 이정표에 맞춰 전략적으로 설계되었으며, 이는 접종 준수가 가장 중요한 시점에 대중의 신뢰를 훼손하는 것을 목표로 했다.

의의 및 주장
본 논문은 허위 정보가 단순히 팬데믹의 부산물이 아니라, 브라질의 코로나19 사례를 가속화하는 능동적인 동인이었다고 주장한다. 연구 결과는 '인포데믹의 역학적 영향'을 강조하며, 허위 서사가 물리적 행동(이동성)과 의사결정 과정(백신 접종, 치료 준수)을 어떻게 변화시킬 수 있는지 입증한다.

저자들은 이동성을 통제한 후에도 직접 효과가 지속된다는 점은, 허위 정보가 단순한 이동 패턴을 넘어 과학 및 보건 기관에 대한 불신의 분위기를 조성했음을 시사한다고 결론짓는다. 또한, 미래의 공중보건 위기 관리는 정보 관리와 역학적 감시를 통합해야 한다고 주장한다. 구체적으로, 허위 서사에 대한 회복력을 구축하기 위해 실시간 모니터링과 강력한 교육 캠페스(특히 소아 백신 관련)를 옹호한다.

저자가 인정한 한계점
본 연구는 다음과 같은 제약 사항을 인정한다:

• 데이터 범위: 팩트체크 보고서를 사용하는 것은 전체 허위 정보의 양을 과소평가할 수 있다. 이는 보고되고 검증된 콘텐츠만을 포착하기 때문이다.
• 시계열 길이: 29개월의 유효 표본은 통계적 검정력을 제한한다.
• 관찰되지 않은 교란 변수: 모델은 변이 바이러스(예: 오미크론)의 등장을 통제하지 않았으며, 이는 확진자 수 변동의 일부를 설명할 수 있다. 정치적-이념적 성향 또한 잔류 교란 변수가 될 수 있음이 언급되었다.
• 집계 데이터: 본 연구의 생태학적 특성상 개인 수준의 인과 관계 추론은 불가능하다.