COVID-19 Salgınının Etkilerinin Veri Bilimi Yöntemleriyle İncelenmesi

Covid-19 salgını, toplum üzerinde içinde ölümle sonuçlanabilen, ağır hastalıklar bırakan, toplumun sosyal çevresini doğrudan etkileyen dünya tarihinde şimdiye kadar görülmemiş yayılıma ulaşan toplumsal bir problem oluşturmaktadır. 2019 yılının aralık ayında Çin’in Hubei eyaletinde yayılmaya başlayan Covid-19 salgını tüm dünyaya çok kısa bir süre içinde yayılmıştır. Çin’deki salgının bastırılması için sokağa çıkma yasağı uygulanmaya, maske üretimleri ve bu salgın için gerekli makinalar üretilmeye başlanmıştır. İlk ortaya çıkmasından 3 ay gibi kısa bir süre içinde hemen hemen bütün ülkelerde vaka sayıları raporlanmaya başlanmıştır. Bu raporlar içindeki vaka sayıları, ölüm sayıları, ölüm oranları, aşılanma sayıları gibi farklı verilerin pandeminin etkisini azaltmak, ilaçların verimliliğini ölçmek, aşı için gereken verilerin bulunabilmesi için toplanmıştır. Ülkeler, üniversiteler, araştırma kurumlarının ve hastanelerin iş birliği ile toplanan veriler bu tez çalışmasında kullanılmıştır. Veri bilimi ve makine öğrenmesi algoritmaları ile aşıların verimliliğinin gözlemlenmesi, ekonomik durumları farklılık gösteren ülkelerin içinde bulunduğu durum ve insan yoğunluğunun pandemideki etkisi gözlemlenmiştir. Aşı, vaka ve ölüm oranları arasındaki ilişki farklı algoritmalar ile modellenmiş ve bunun sonucunda ölüm/vaka oranlarının aşılama karşısında düşüş gösterdiği gözlemlenmiştir.