시작하기에 앞서, 이 글은 어느 정도의 텍스트를 포함하고 있지만, 귀찮거나 바쁘신 분들은 볼드 처리된 소제목과 그래프만 보셔도 충분합니다. 또한 제가 관련 데이터를 가공중인데, 기존 연구 자료를 가져옴에 따라 상대적으로 코로나 초기 대응 관련 데이터 위주로 보여드리게 될거 같습니다.

1차 수정) 답글에 제시해주신대로, 2. 에 있는 Figure5 - 코로나 확진자 수와 정부 대응 지표의 상관관계 그래프의 경우, 시기가 정확히 언제인지 파악되지 않습니다. 따라서 그냥 '전반적으로 이렇게 볼 수 있겠구나'하고, 자료의 분석시기에 대해선 넘어가시면 될거 같습니다.

개인적인 통계 연습 및 과제를 위해 코로나 관련 자료들을 보다가, 몇 가지 재밌는 데이터 및 자료가 있어서 가져와 보았습니다. 이걸 정기 시리즈로 작성할 생각은 아직 없지만, 혹시나 해서...혹시나 해서 (1)을 표시해 두었습니다(다른 분이 (2)로 이어주셔도 환영합니다.)

제가 둘러보던 사이트는 OurWorldinData 라는 사이트로, 실제로 많은 얼룩커분들도 이곳 자료를 인용하던걸 확인할 수 있었습니다.
제가 둘러보던 코로나 관련 자료는 Stringency - 코로나 사태 아래 정부의 통제 강도에 대한 자료였고 이 그래프는 2.에 소개할 거지만, 국뽕 제목을 가진 연구가 보여 그걸 1.에 먼저 소개하겠습니다.



1. 세계적으로 한국은 인구수 대비 많은 병상을 보유하고 있다. 그것도 손에 꼽을 정도로.

여기에도 글을 올려야겠다고 다짐하게 한 자료는 한국을 코로나 대응 성공 케이스로(2020년 1~6월) 소개한 이 연구 덕분이었습니다(키야~ 주모! 하는 국뽕외침과 동시에, 이후 대응도 잘 해주지 하는 아쉬움이..)

연구를 요약하자면, 한국은 2015 메르스 사태때 피해를 크게 본 이후로, 전염병 대비와 대응을 개선하기 위해 일련의 정책 변화를 이루었기 때문에 초기 대응을 잘 해냈다고 합니다. 예시로 든 건 공기오염에 따라 마스크 쓰는걸 생활화한 정책이, 코로나 사태 이후 마스크 착용을 권장하는게 더 잘 받아들여...