간략히 말하자면, 집단 지성이란 다수의 개체들이 서로 협력함으로써 얻게 되거나 더욱 배가되는 더 많은 정보, 아이디어 및 통찰력 등 향상된 집단적인 지적 능력을 의미한다.
최근 몇 년간 디지털 기술의 발전은 집단 지성을 통해 달성할 수 있는 것들을 변화시켰다. 더 많은 사람들을 연결시키고, 인간 지능을 기계 지능으로 보강하고, 새로운 데이터 소스로부터 새로운 통찰력을 생성하도록 도와준다. 특히 질병 발생과 같이 빠르게 진화하는 복잡하고 글로벌한 문제를 해결하는 데 적합하다고 할 수 있다.
코로나 바이러스 전염병을 다루는 일곱 가지 방법을 정리해 본다.
1. 발생 예측 및 모델링
2019년 12월 31일, 보건 모니터링 플랫폼인 블루 돗(Blue Dot)은 세계보건기구(WHO)가 공식 성명을 발표하기 9일 전, 중국 우한에서 독감과 같은 바이러스가 발생했다고 고객들에게 경고했다. 그런 다음 바이러스가 우한에서 방콕, 서울, 타이페이 및 도쿄로 이동할 것이라고 정확하게 예측했다.
블루 돗은 기존 데이터 세트를 결합해 새로운 통찰력을 만든다. 자연어 처리, 즉 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 조작하도록 돕는 인공지능(Artificial intelligence)의 한 방식, 대량의 데이터에서 학습하는 기계 학습 방법, 동물의 질병 발생 보고서, 65개 언어의 뉴스 리포트, 항공사 승객 정보 등을 통해 선별한다. 역학 전문가에서부터 수의사, 생태학자에 이르기까지 다양한 전문 지식을 바탕으로 인간 지능 수준의 기계 생성 모델을 보완하여 결론을 유효하도록 만든다.
2. 시민 참여형 과학
BBC가 2018년 시민 참여형 과학 프로젝트를 수행했다. 이 프로젝트는 감염 확산 방법에 대한 새로운 과학적 데이터를 생성하는데 일반 대중들이 직접 참여하는 방식으로 진행됐다. 대중들은 GPS 위치를 모니터링하는 앱을 다운로드해 매 시간마다 그 날 누구를 만났거나 연락했는지 보고하도록 요청받았다.
이러한 집단 지성 실험을 통해 연구자들은 슈퍼 전파자가 누구인지 파악하는 데 도움이 되는 방대한 양의 데이터를 구축했으며 제어 조치로 인해 전염병의 확산 속도를 늦추는데 미치는 영향을 조사했다. 전체 데이터는 여전히 분석 중이지만, 연구원들은 코로나19에 대한 영국의 대응을 모델링하는데 도움이 되는 데이터를 파악했다.
3. 실시간 모니터링 및 정보
공식적인 정부의 데이터를 기반으로 한 코딩 아카데미에서 만든 Covid-19 SG를 통해 싱가포르 거주민들은 알려진 모든 감염 사례, 사람들이 거주하고 근무하는 거리, 감염자가 입원한 병원, 평균 회복 시간 및 감염을 둘러싼 네트워크 연결 관계 등을 확인할 수 있다. 잠재적인 개인 정보 침해에 대한 우려에도 불구하고, 싱가포르 정부는 감염 정보에 대한 개방성이 사람들이 현재 상황에 대한 결정을 내리고 불안을 관리할 수 있는 가장 좋은 방법이라는 접근 방식을 취했다.
대시보드(종합 계기판)를 선호하는 사람들을 위해 MIT 테크놀로지 리뷰에는 세계적인 전염병인 코로나19를 추적하는 많은 코로나 바이러스 관련 정보가 대시보드 상에 잘 정리돼 있다.
4. 소셜미디어 마이닝 프로젝트
2월 초, 정보통신 전문 매거진 와이어드(Wired)는 하버드 의과 대학 연구원들이 어떻게 시민들이 발전시킨 데이터를 사용해 질병의 진행 상황을 모니터링했는지 소개했다. 이를 위해 와이어드는 소셜 미디어 게시물을 수집하고 자연 언어 처리를 사용, 의사들의 잠재 사례 보고를 한 지역을 바탕으로 호흡기 문제나 발열에 대한 언급한 사례를 가려냈다.
이는 역학 저널 ‘에피데미올로지(Epidemiology)’ 1월 기사에 실린 증거를 바탕으로 트윗이 많이 일어난 지역에서 질병이 어떻게 퍼지는지 알 수 있는 좋은 지표가 된다는 것을 발견했다. 이러한 방법이 얼마나 효과적인지 또는 구글(Google) 독감 트렌드에 영향을 미치는 문제로 여길지 여부는 여전히 남아 있는 숙제다.
Bringing the data together.
바이러스에 대한 사람들의 경험적 현실은 지금까지 언론에는 거의 보도되고 있지 않지만, 전염병 대비와 대응에 있어 사회 과학의 중요성에 대한 인식이 점차 높아지고 있다. 그러므로 (인터넷 검열이 철저한) 중국 내에서 정부의 검열이 있기 전, 시간 순으로 겪은 경험을 소셜 미디어 데이터로 보관하고 번역해 전달한 우한 시민들 모두에게 경의를 표한다.
5. 게임의 중요성
코로나 바이러스 퇴치를 위한 약물 개발 속도를 높이기 위해 워싱턴 대학의 연구원들은 과학자들과 대중에게 온라인 게임을 하도록 요구하고 있다.
게임은 바로 바이러스가 인간의 세포에 침투하는 것을 막을 수 있는 단백질을 만드는 것이다. 이 게임은 12년 된 웹사이트 폴드잇(Foldit)에 있는 것으로 중요한 단백질 연구에 전 세계 20만 명 이상의 등록된 플레이어가 크라우드 소싱(대중이 참여해 수익을 배분)하는 방식이다.
6. 오픈소스 테스트 키트
코로나19테스트에 대한 접근성이 부족하다는 우려에 부응하기 위해 네스타 집단 지성(Nesta Collective Intelligence)인 저스트원 자이언트 연구소(Just One Giant Lab)는 전세계 어디에서나 사용할 수 있는 저렴하고 빠른 코로나 바이러스 테스트 키트를 개발하기 위해 노력하고 있다. 이와 같은 계획은 인증받은 연구소가 커뮤니티를 위한 테스트 키트를 쉽게 개발할 수 있도록 소스를 오픈하고 디자인을 공유한다는 야망을 갖고 ‘직접 한다(do-it-yourself)’는 DIY 방식의 생물학 커뮤니티의 아이디어를 크라우드 소싱(대중이 참여해 인력 활용하는 방식)하고 있다.
7. 지식 공유
글로벌 위기 속에서 코로나 바이러스에 대해 집단 지성을 공유하는 것은 새로운 치료법을 찾는데 중요한 요소가 될 수 있다. 넥스트스트레인(NextStrain)은 사스 바이러스(SARS-CoV-2)의 게놈을 서열화한 전 세계 연구소의 모든 데이터를 끌어모아 사람들이 게놈 트리에서 찾아볼 수 있도록 한 곳에 집중시킨다. 기트허브(GitHub)에 구축된 이 공개 저장소는 과학자들이 코로나 바이러스의 게놈 진화를 연구하고 사람들 사이에서 이 바이러스가 어떻게 전염되는지 추적할 수 있도록 돕는다.
또한 연구원들은 바이오알엑스아이브이(BioRxiv) 및 차이나엑스아이브이(Chinaxiv)와 같은 오픈 소스 출판물 및 사전 인쇄 사이트를 통해 코로나 바이러스의 게놈 프로필에 대한 새로운 연구 결과를 공유한다. BMJ와 같은 과학 간행물들은 유료회원만 검색 가능했던 코로나 바이러스 관련 콘텐츠에 대해 일시적으로 접근을 허용하고 있으며 대중은 주요 뉴스 매체들이 이같은 추세에 따라야한다고 요구하고 있다.
세계보건기구(WHO)는 또한 지금까지 발표된 모든 연구 결과를 글로벌 데이터베이스에 축적하고 보건 전문가 및 의사 결정자를 위한 코로나19 관리에 대한 학습 자료를 제작해 WHO 온라인 학습 플랫폼에서 사용할 수 있도록 하고 있다. 그러나 그들은 또한 채널에 올라온 소문 및 허위 관련 댓글에 답변하지 않는 것과 관련해 비난을 받기도 했다.
함께 협력하고 지식을 공유함으로써 세계적 유행병 코로나19를 이겨낼 가능성이 더 커질 것이다.
