Öz
Giriş: Bir pandemide enfeksiyon riski, hem bireyin davranışı hem de etkileşimde bulunulan nesne tarafından belirlendiğinden, bilgi arama davranışı ve risk algılarının toplumda nasıl değişebileceğini anlamak halk sağlığı sonuçları için kritik öneme sahiptir.
Gereç ve Yöntem: Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de 1 Ocak-1 Mayıs 2020 tarihleri arasında internetteki birbiriyle ilişkili dijital ayak izi verilerini analiz etmektir. İlk veriler, Koronavirüs hastalığı-2019’un (COVID-19) yayılmasını azaltmaya yönelik önlemlerin Google’da araştırılmasıyla ilgilidir. İkinci veriler, Google’da “Coronavirus”, “Koronavirüs” gibi COVID-19 ile ilgili arama terimleriyle yapılan web araştırmasından elde edildi. Ayrıca, bu çalışma COVID-19”un yayılmasını azaltmaya yönelik önlemlere ilişkin Google arama hacimleri ile doğrulanan COVID-19 olgu, iyileşen ve ölen sayıları arasında bir ilişkisi olup olmadığını incelemeyi amaçlamıştır.
Bulgular: Türkiye’de virüs tespit edilinceye kadar çok sayıda COVID-19 ile ilgili web araması yapıldığı görülmüştür. Zirve noktası, ülkede ilk olgunun açıklandığı 11 Mart 2020 civarında görülmüştür. Koronavirüs hastalığı-2019 ile ilgili sürekli yüksek arama hacimleri 11 Mart 2020’den 8 Nisan 2020’ye kadar 28 gündür. 8 Nisan’dan sonra web aramalarında bir azalma trendi görülmüştür. “Corona” arama terimleri ile azaltma önlemleri arasında güçlü bir pozitif korelasyon bulunmuştur. Öte yandan, arama hacimleri ile COVID-19 olgu sayıları arasında güçlü bir negatif korelasyon vardır.
Sonuç: Ülkeler pandemi eğrisini düzleştirmeye, ölümleri ve uzun süreli kısıtlamaları azaltmaya çalışırken, bireylerin bu duruma nasıl tepki verdiklerini anlamak mevcut krizin nihai çözümü için her zamankinden daha önemli hale gelmektedir. Bu nedenle, yetkililer COVID-19 konusunda ulusal farkındalığı daha güçlendirmeli/artırmalı ve halkı bilgilendirmelidir.
Anahtar Kelimeler: Koronavirüs, önlem, risk algısı, toplum ilgisi, Google Trends
Kaynakça
Guo YR, Cao QD, Hong ZS, Tan YY, Chen SD, Jin HJ, Tan KS, Wang DY, Yan Y. The origin, transmission and clinical therapies on coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak - an update on the status. Mil Med Res. 2020;7:1-11.
Lu R, Zhao X, Li J, Niu P, Yang B, Wu H, Wang W, Song H, Huang B, Zhu N, Bi Y, Ma X, Zhan F, Wang L, Hu T, Zhou H, Hu Z, Zhou W, Zhao L, Chen J, Meng Y, Wang J, Lin Y, Yuan J, Xie Z, Ma J, Liu WJ, Wang D, Xu W, Holmes EC, Gao GF, Wu G, Chen W, Shi W, Tan W. Genomic characterisation and epidemiology of 2019 novel coronavirus: implications for virus origins and receptor binding. Lancet. 2020;395:565-74.
WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard. World Health Organization (WHO) Web site. Last accessed date: 2020 May 5. Available from: https://covid19.who.int
Carlos WG, Dela Cruz CS, Cao B, Pasnick S, Jamil S. Novel Wuhan (2019-nCoV) Coronavirus. Am J Respir Crit Care Med. 2020;201:P7-P8.
Bhattacharya S, Singh S. (2020). Visible Insights of the Invisible Pandemic: A Scientometric, Altmetric and Topic Trend Analysis. arXiv:2004.10878.
Kata A. Anti-vaccine activists, web 2.0, and the postmodern paradigm–an overview of tactics and tropes used online by the anti-vaccination movement. Vaccine. 2012;30:3778-89.
Jun S, Yoo H S, Choi S. Ten years of research change using Google Trends: From the perspective of big data utilizations and applications. Technol Forecast Soc Change. 2018;130:69-87.
Chunara R, Goldstein E, Patterson-Lomba O, Brownstein JS. Estimating influenza attack rates in the United States using a participatory cohort. Sci Rep. 2015;5:9540.
Mavragani A, Ochoa G. The Internet and the anti-vaccine movement: Tracking the 2017 EU measles outbreak. Big Data Cogn Comput. 2018;2:1-18.
The Turkish Statistical Institute, TurkStat, Use of Information and Communication Technology (ICT) in Enterprises, Survey on Information and Communication Technology (ICT) Usage Survey in Households and by Individuals, 2019 Web site. Last accessed date: 2020 May 5. Available from: http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=30574
Deloitte Digital, TUSIAD. E-Ticaretin gelişimi, sınırların aşılması ve yeni normlar 2019 Web Site. Last accessed date: 2020 May 5. Available from: http://www.tubisad.org.tr/tr/images/pdf/dd-tusiad-eticaret-raporu-2019.pdf
Turkey Ministry of Health. COVID-19 Yeni Koronavirüs Hastalığı Web site. Last accessed date: 2020 May 5. Available from: https://covid19.saglik.gov.tr/
The Ministry of the Internal Affairs. “Korona” Search Resulth Web Site. Last accessed date: 2020 May 5. Available from: https://www.icisleri.gov.tr/arama/ara/korona. Turkey Ministery of Health. COVID-19. Updated: April 7, 2020. Last accessed date: May 5, 2020. Available from: https://covid19.saglik.gov.tr/
Anadolu Agency (AA). Koronavirüs Web site. Last accessed date: 2020 May 5. Available from: https://www.aa.com.tr/tr/koronavirus
Campaign TR. COVID-19 Salgınına Karşı Alınan Tedbir ve Önlemler Web site. Last accessed date: 2020 May 5. Available from: https://www.campaigntr.com/covid-19-salginina-karsi-alinan-tedbir-ve-onlemler/
The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TÜBİTAK) Covid19 Web Portal. Situation in Turkey Web site. Last accessed date: 2020 May 5. Available from: https://covid19.tubitak.gov.tr/turkiyede-durum
Google Trends. Trends help Web site. Last accessed date: 2020 May 5. Available from: https://support.google.com/trends/answer/6248105?hl=en&ref_topic=6248052
Hu D, Lou X, Xu Z, Meng N, Xie Q, Zhang M, Zou Y, Liu J, Sun G, Wang F. More effective strategies are required to strengthen public awareness of COVID-19: Evidence from Google Trends. J Glob Health. 2020;10:011003.
Arora VS, McKee M, Stuckler D. Google Trends: opportunities and limitations in health and health policy research. Health Policy. 2019;123:338-41.
Effenberger M, Kronbichler A, Shin JI, Mayer G, Tilg H, Perco P. Association of the COVID-19 pandemic with Internet Search Volumes: A Google TrendsTM Analysis. Int J Infect Dis. 2020;95:192‐7.
Mavragani A, Ochoa G. Google Trends in Infodemiology and Infoveillance: Methodology Framework. JMIR Public Health Surveill. 2019;5:e13439.
Jarynowski A, Wojta-Kempa M, Belik V. Perception of emergent epidemic of COVID-2019 / SARS CoV-2 on the Polish Internet. MedRxiv. 2020;1-21.
Scharkow M, Vogelgesang J. Measuring the public agenda using search engine queries. Int J Public Opin Res. 2011;23:104-13.
Strzelecki A. The second worldwide wave of interest in coronavirus since the COVID-19 outbreaks in South Korea, Italy and Iran: A Google Trends study. Brain Behav Immun. 2020;88:950-1.
Lin YH, Liu CH, Chiu YC. Google searches for the keywords of “wash hands” predict the speed of national spread of COVID-19 outbreak among 21 countries. Brain Behav Immun. 2020;87:30-2.
Desai AN, Mehrotra P. Medical masks. JAMA. 2020; 323:1517-8.
Bae S, Kim MC, Kim JY, Cha HH, Lim JS, Jung J, Kim MJ, Oh DK, Lee MK, Choi SH, Sung M, Hong SB, Chung JW, Kim SH. Effectiveness of Surgical and Cotton Masks in Blocking SARS-CoV-2: A Controlled Comparison in 4 Patients. Ann Intern Med. 2020;173:W22-W3.
Sjödin H, Wilder-Smith A, Osman S, Farooq Z, Rocklöv J. Only strict quarantine measures can curb the coronavirus disease (COVID-19) outbreak in Italy, 2020. Euro Surveill. 2020;25:2000280.
Jackson D, Bradbury-Jones C, Baptiste D, Gelling L, Morin K, Neville S, Smith GD. Life in the pandemic: Some reflections on nursing in the context of COVID-19. J Clin Nurs. 2020;29:2041-3.
Khosravi M. Perceived risk of COVID-19 pandemic: The role of public worry and trust. Electron J Gen Med. 2020;17:1-2.
Goodwin R, Haque S, Neto F, Myers LB. Initial psychological responses to Influenza A, H1N1 (“Swine flu”). BMC Infect Dis. 2009;9:166.
Siegrist M, Zingg A. The role of public trust during pandemics. Eur Psychol. 2014;19:23-32.
