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영국에서는 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나19) 팬데믹으로 인해 2021년 4월까지 약 440만 명의 환자가 발생했고, 약 15만 명이 사망하였다. 영국은 공중보건 위기 발생 시 과학자문단(SAGE: the Scientific Advisory Group for Emergencies)을 포함한 대응 체계가 사전에 갖추어져 있었음에도 대응 초기 과학자문단의 구성과 운영이 적절하지 않았다고 비판받았다. 이러한 비판을 바탕으로 과학자문단의 구성과 운영을 검토하고 개선하였다. 이 글에서는 영국의 코로나19 대응과 정부의 대응 체계를 과학 자문의 활용을 중심으로 살펴보고, 공중보건 위기 대응에서 과학 자문의 활용에 대한 시사점을 얻고자 한다.
코로나바이러스감염증19(COVID-19)로 인한 팬데믹은 심각한 심리사회적 및 경제적 측면과 함께 전례 없는 공중보건의 위협으로 다가오고 있다. 감염에 대한 두려움, 질병 확산과 치료에 대한 불확실함, 잘못된 정보의 확산, 인식 부족, 음모 이론은 지역사회 내에서 만연한 차별적 태도를 극대화해 사회적 낙인, 편견, 타자화(othering)를 유발하고 있다. 최전방 보건의료 종사자(frontline worker), 연령과 성별에 있어 소수집단, 사회경제적 빈곤층, COVID-19에 감염된 사람들과 그 가족 등과 같은 특정 인구집단은 팬데믹으로 인한 사회적 혐오 태도(xenophobic attitude)에 특히 취약하다. 예전부터 전염병 발생과 이러한 사회적 낙인은 공중보건에 있어 부정적 결과와 심리적 부담을 가져올 수 있다. 이 글은 COVID-19 대유행에 따라 가장 심각한 타격을 입은 인도에서 그 문화적 다양성과 많은 인구수를 고려하여 COVID-19 기간 동안 나타난 사회적 낙인과 오리엔탈리즘의 다양한 측면을 조명하고 이를 완화하기 위한 전략을 논의하고자 한다.
본 연구는 HP(Hodrick-Prescott) 필터의 계량적 방법을 이용하여 경제협력개발기구(OECD: Organization for Economic Co-operation and Development) 사회보장지출 비중의 추이와 동태적 특성을 국가별로 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. OECD 사회보장지출 비중의 분석 결과, OECD 사회보장지출 비중의 추세는 주로 상승세를 지속하였으나 2000년대 중반 이후 상승세가 작아지는 가운데 최근 2018~2019년에 하락세를 보였다. 주기적 부분은 OECD 경기선행지수나 일인당 국내총생산(GDP: Gross Domestic Product)의 단기적 움직임과 부(-)의 관계로 경기대응성(countercyclicality)을 보이는데, 글로벌 금융위기 이후 하락세에서 최근 2019년에 상승하였다. OECD 36개 국가의 1980~2019년 사회보장지출 비중의 패널자료 분석 결과, 2000년대 중반 이후 사회보장지출 비중의 상승폭이 작아지고 하락세를 보인 국가수가 많아졌다. OECD 국가들의 사회보장지출 비중이 높아지는 가운데 국가부채비율(general government debt to GDP ratio) 등 재정적 제약이 부담이 되는 것으로 분석된다.
세계적 코로나19 확산과 정보통신기술의 발달로 인공지능과 로봇을 활용한 제3세대 디지털 전환(Digital Transformation)이 세계적으로 비대면 노인 돌봄 제품 및 서비스에서 확대되고 있다. 이러한 국제적 흐름 중 미국 사례로 1) 세계 최초 인공지능 기반 노인 돌봄 안부 전화 서비스인 케어엔젤(Care Angel), 2) 인공지능 활용 고령층 건강 모니터링 및 예측 팔찌 템포(Tempo), 3) 고령자를 위한 반려강아지 로봇 제니(Jennie), 4) 활동적 시니어를 위한 소셜로봇 엘리큐(ELLI Q)를 소개하고자 한다. 하지만 이와 같은 비대면 노인 돌봄의 확대는 인간적 친밀감 손상 및 개인정보의 오용 등의 우려가 있어 돌봄 과정에서 인공지능과 돌봄로봇에 돌봄 기능을 어디까지 위임할 것인가에 대한 사회적 논의도 필요한 상황이다.
프랑스에서 코로나바이러스감염증-19의 확산과 함께 증가한 동양인 혐오 범죄는 그동안 비가시화되어 왔던 동양인 인종차별 문제를 수면 위로 끌어올리는 계기가 되었다. 이 글에서는 동양인이 서구 사회에서 어떻게 전형화 되어 왔는지 역사적 관점에서 살펴보고, 전형화의 특성인 양면성을 중심으로 동양인에 대한 두 가지 인종 담론인 모델 마이너리티(Model Minority)와 황화론(Yellow Peril)에 대해 설명한다. 이전까지 동양인은 서구 사회에서 모범적인 소수집단으로 전형화 되어 왔으며 이는 동양인에 대한 인종차별을 축소하고 용인하는 결과를 낳았다. 한편 코로나19와 함께 재부상한 황화론은 동양인을 바이러스 보균자로 낙인찍었고 이는 동양인의 안전을 위협하고 있다. 동양인 이민자들은 인종차별을 공론화하기 위해 적극적으로 목소리를 내고 있지만 프랑스 정부는 이에 대해 여전히 소극적인 태도를 보여 주고 있다.
공중보건의 맥락에서 사회적 낙인이란, 실제 질병 감염 여부와는 상관없이 발생하는 식별 가능한 민족 집단이나 장소 또는 국가에 대한 부정적 인식과 차별을 의미한다. 코로나19의 급속한 확산과 장기화로 말미암아 전세계적으로 증가하고 있는 이러한 비이성적 현상은 영국에서도 나타나고 있으며, 인명 피해와 사회·경제적 손실 만큼이나 낙인찍기의 피해도 빠르게 증가하고 있다. 주목할 점은 영국의 코로나19 확산 초기 동아시아인과 동남아시아인에게 집중되던 낙인찍기와 사회적 차별이 점차 흑인, 아시아인, 소수민족으로 확대되었다는 것이다. 따라서 이 글에서는 2020년 한 해 동안 영국 안에서 사회적 낙인찍기의 대상이 어떻게 확대되었는지, 그 배경에는 어떠한 요인들이 작용했는지, 그 결과로 발생한 차별 피해는 어떠한지 살펴보고자 한다. 또한, 늘어나는 코로나19 낙인찍기에 대한 영국 정부의 대응과 한계를 파악하고 적절한 대안을 찾아보고자 한다.
COVID-19로 인해 미국에서는 사람들이 인식하는 사회적 가치를 기반으로 특정 집단을 악마화하는 반아시아 인종주의가 문화와 정치적 삶에서 심화되고 있다. 본 내용은 코로나 팬데믹 기간 동안 그리고 그 이후 포용에 대한 전략을 제시하고 황화(yellow peril)에 대한 개념 등 인종차별주의의 역사와 언어를 분석한다. 인종차별적 사고와 인종 담론은 권력 관계로서 자리를 잡게 되고 소수집단을 정치적 비주류로 만들며 정서적 고통과 신체적 피해를 유발한다.
4차 산업혁명에서는 데이터가 자산인 만큼 데이터를 얼마나 잘 활용하느냐가 국가 경쟁력 확보의 중요한 요소이다. 데이터 기반 정책 지원을 위해 각국은 데이터 경제를 선도하고자 범국가적 차원의 대책을 마련하고 있는데, 이를 위해서는 행정 데이터 및 공공 데이터 현황을 살펴볼 필요가 있다. 캐나다의 경우, 통계청이 범캐나다 사회경제적 통계 연구를 촉진하기 위해 사회적 데이터연계 환경(SDLE: Social Data Linkage Environment) 프로그램을 개발하였다. 브리티시컬럼비아주는 인구 데이터(PopData: Population Data BC)를 통해 의료서비스, 인구 건강 및 여러 데이터를 기반으로 주민에 대한 개인 수준의 익명화된 종단 데이터를 제공하고 있다. 이 데이터 세트는 주로 행정 데이터이지만 조사 데이터 및 지역사회, 환경을 나타내는 데이터도 포함된다. 온타리오주는 지역 기반의 건강서비스 분석, 보건 정책, 건강의 사회적 결정요인, 데이터 과학 등의 연구를 위해 온타리오주에 거주하는 1340만 명의 정보를 포함한 임상평가과학연구소(ICES: Institute for Clinical Evaluative Sciences)를 통해 데이터를 제공하고 있다. 의미 있는 데이터 분석 및 연구 결과를 위해 행정 데이터 및 공공 데이터의 연계와 활용이 점점 중요해지고 있다. 행정 데이터 및 공공 데이터 연계는 데이터 기반의 가치 창출 생태계를 조성하기 위한 필수 요소로, 연계 데이터의 활용 및 데이터 제공 프로세스가 체계적으로 이루어질 수 있도록 모두가 노력해야 할 것이다.