코로나 판데믹 속 한국방역대책에 대한 견해

2021년 12월.

엄마는 회사에서 코로나 확진자가 나와, 밀접접촉자로 분류되어 일주일간 방에서 자가격리 중이시다. 목요일에 받은 첫 pcr 검사에서 음성이 나왔고 이 후 4일 뒤 월요일에 또 받은 pcr에서도 음성이 나왔고 이후 이틀 뒤인 내일 또 한번 pcr 검사를 받아야 한다. 

 

아빠는 어제 시켜먹은 치킨 배달부가 확진자라 불안한 마음에 내일 엄마와 함께 pcr 검사를 받는다고 한다.

 

고모부는 부하직원 중에 확진자들이 있어 벌써 두번이나 검사를 받고 음성 판정을 받을 때까지 이틀 씩 자가격리를 하셨다.

 

친구 부모님은 두 분 모두 코로나 확진 환자로, 어머니는 확진 10일 후 증상이 가라앉아 pcr 검사도 없이 퇴원하셨다고 한다. 한번 걸리면 적어도 6개월은 계속 양성이 나온다고 한다. 근데 죽은 바이러스라 전파 가능성은 없다고 한다. 아버지는 폐렴으로 번져서 병원에 입원 중이시라고 한다. 병동 사람들과 같은 병실에서 함께 치료 중이시라고 한다. 

 

 

 

정확하게, 2017년도 몽골에서 결핵 사업을 하면서 전문가들, 정확히는 의사들이 만들어낸 정책들이 얼마나 비현실적인 부분이 많은지를 느꼈던, 그 기분을 똑같이 느끼고 있다.

 

대중미디어와 SNS상에서 떠도는 토론들을 살펴보면 의사들은 대부분 백신의 효용을 긍정하며 정확한 데이터에 입각한 반론을 펼치라고 주장하는 반면, 그외 일반인들은 직관에 근거해 백신의 안전성이 입증되지 않았기 때문에 느끼는 불안감을 이야기 한다. 

 

정부는 백신패스를 도입하고, 이를 위반할 시 300만원의 과태료를 물고, 미접종자의 동선을 엄격하게 제한한다. 가이드라인을 모호하게 만들어 국민들끼리 싸우는 일이 발생하곤 한다. 카페에서 일하는 내 동생은 2주일 마다 하달되는 정부 시책에 맞춰, 손님들의 입장을 제한하는 데 그 때문에 매일 손님이랑 얼굴을 붉힌다고 했다. 카페에서 일하는 동생도, 그리고 손님도 국민이다. 그 국민들끼리 서로 싸우는거다.

 

공중보건정책은, 특히나 감염병과 같이 "나" (그리고 넓게 본다면 나의 가족)만의 문제가 아니라 "너와 나" "공동체"의 문제로 확장될 경우, 의사와 같이 환자 한명 한명을 중히 보는 의학적 접근법으로는 한계가 있다. (그리고 의사들이 공리적인 시각에서 환자를 다루어서도 안된다) 반드시 수치 이면을 보고, 대중을 보는 사회학적 접근법이 필요하다. 

 

 

 

 

"OECD국가 백신접종률 대비 코로나 사망률"을 생각해보자.

 

이는 과연 "객관적" 데이터인가? 

• 그 데이터는 어떤 방식으로 수집되었는가?
• 그 데이터는 어떤 기준으로 정렬되었는가?
• 그 데이터에 사용된 스케일은 무엇인가?
• 그 데이터는 어떤 형태로 가공되었는가?
• 그 데이터는 누구에 의해서 수집/가공되었는가?
• 그 데이터가 발표된 시점은 언제인가?
• 그 데이터의 원본을 소유한 자가 누구인가?

 

일반적으로 통계 수치는 무조건 객관적인 자료라고 생각하기 쉽다. 하지만 자세히 뜯어보면 통계, 숫자라고 해서 무조건 객관성을 담보하고 있다고 보기 힘들다. 자료를 둘러싼 맥락에 따라 결과와 해석은 천양지차로 달라진다.

 

 

 

CDC에서 2021년 8월에 발표된 백신 접종률 대비 확진자 비율 표를 살펴보자.

• CDC는 기존에 백신임상 가이드라인을 어떤 식으로 적용해 왔는가? CDC승인제품에서 오류가 생긴 선례가 있는가? 선례의 비중은 어느정도가 되는가? CDC긴급 승인의 요건은 무엇인가? 백신에 대한 긴급승인 선례가 있는가? CDC의 정책결정자 중 백신 회사와 관련된 인물들 비중이 얼마나 되는가? CDC는 정치적으로 중립인가? 

 

혹자는 이런 질문들을 음모론으로 여긴다. 모든 연구는 음모론 같은 의심에서부터 출발한다. 객관성의 선도에 있다고 여겨지는 의학조차도 인간의 신체가 신이 내려주는 것이라는 '전제'에 대한 의심에서부터 출발했다.

 

데이터를 들이민다고 해서 의심이 불시에 해결되지 않는다. 과학은 늘 싸우는 중이다. 1퍼센트의 가능성에 대한 증명이 쌓이고 쌓이면서 99퍼센트를 이루던 주류 이론을 제치고 51대 49를 넘어 새로운 주류 이론으로 등극하는거다. 그 과정은 험난하다. 패러다임의 변혁이라 불릴 만큼 엄청난 갈등을 수반한다. 

 

 

학계에서만 일어나던 이런 일들이 이제는 전 국민들 사이에서 일어나고 있다. 그러니 병상에서 환자 케이스만을 보며, 또는 탁상에 올라오는 보고자료 상 수치만을 보며 정책을 펼치는 게 되려 역효과를 불러일으키는거다.

 

사람들이 느끼는 사회적 시선의 압박을 계산하고, 개인 사이에서 생겨나는 서로 간의 불신에 대해 이해하고, 감염원이 될 수 있는 타인에 대한 적대감, 세대 간 갈등으로 환원되는 치사율에 대한 불안함, 일관성 없는 기조에 대한 불신 등등 수치로 잘 드러나지 않는 많은 사회적 감정들을 고려하여 정책을 설계해야 한다.

 

무턱대고 '전문가들'이 효과적인 백신을 만들었고, '전문가들'이 이 백신의 효과성을 입증했으며, '전문가들'이 코로나를 막기 위해서는 거리두기를 해야한다고 했으며, '전문가들'이 이제 위드코로나를 해도 될 것이라고 계산했다 식의 일방적인 정책은 그만둬야 한다. 정책의 대상이 되는 국민의 생각을 무시하고서는 늘, 어쩔 수 없이, 현실과 겉도는 정책이 나올 수 밖에 없다.

 

 

근데 이런 사실들을 정책결정가들이 모를까? 천만에.

알면서도 그렇게 할 수 없을 뿐이다. 시간이 없기 때문에.

 

국가의 다음 가이드라인을 애타게 기다리는 국민들은 정부가 충분히 숙고하고 연구할 시간을 주지 않는다. 그렇기에 가장 손쉬우면서도 리스크가 적은 방식을 택하는 거다. 그게 누가 봐도 '전문가'라고 할 사람들의 명성에 기대는 거다. 어려운 일이다.

 

그럼 이런 실책을 다시 반복하지 않으려면? 유비무환이 필요하다. 당장은 크게 일상과 사회발전에 도움이 안되는 일처럼 보여도, 장기로 보고 투자를 해야 한다. 장기적으로 유사한 사례에 대해 정보를 수집하고, 오랫동안 추적 관리하면서 차근차근 데이터를 쌓고 여러가지 상황에 대해서 시뮬레이션을 해보며 끊임없이 분석을 이어가야 한다. 인구학이 하는 일이 바로 이런 일이다.