Changing Status of Global Covid-19 Outbreak in The World and in Turkey and Clustering Analysis


Kartal E. , Balaban M. E. , Bayraktar B.

Journal of İstanbul Faculty of Medicine, vol.84, no.1, pp.9-19, 2021 (Journal Indexed in ESCI)

  • Publication Type: Article / Article
  • Volume: 84 Issue: 1
  • Publication Date: 2021
  • Doi Number: 10.26650/iuitfd.2020.0077
  • Title of Journal : Journal of İstanbul Faculty of Medicine
  • Page Numbers: pp.9-19

Abstract

Objective: In this study, it is aimed to provide a dynamic struc-ture to the summary status and analysis results based on the cur-rent COVID-19 data of the countries based on changing status of  global  COVID-19  outbreak  in  the  world  and  in  Turkey;  thus,  to support fast and proactive decisions. In this scope, to define COVID-19 based on data, an online R-Shiny application is devel-oped (https://elifkartal.shinyapps.io/covid19/).

Material  and  Method:  In  this  study,  CRoss-Industry  Standard  Process for Data Mining - CRISP-DM is used as the study meth-od. The changing situation of COVID-19 in global and national dimensions  was  evaluated.    New  variables  are  calculated  such  as  Linear  Change  Rate  (LCR),  Exponential  Growth  Coefficient  (EGC), and required days to double cases. Cluster analysis was performed  by  applying  the  k-Means  data  mining  algorithm  to  the  data  reinforced  with  the  new  variables  and  similarities  of  countries  were  determined.  The  countries  closest  to  the  cluster average are accepted as cluster centers and the countries in the same cluster are ranked according to their distance from the cluster center.

Results: One of the most important findings of the study is that the trends of LCR and EGC are the same. As such, it can be said that COVID-19 does not display an exponential behavior or can be controlled. With the developed application, the countries in which the cluster is located, regardless of their geographical lo-cation and dynamically according to time, the possible risk situations and similarities of the countries in the same cluster have been determined more precisely.

Conclusion:  With  this  study  and  the  application  developed;  depending  on  changing  status  of  global  COVID-19  outbreak in the world and in Turkey, a dynamic structure has been given to the summary status and analysis results based on the current COVID-19  data  of  the  countries,  thus,  it  has  been  provided  to  support fast and proactive decisions.

Amaç: Bu çalışmanın amacı; küresel COVID-19 salgınının dünya-da ve Türkiye’de değişen durumuna bağlı olarak ülkelere ait gün-cel  COVID-19  verisine  dayalı  özet  durum  ve  analiz  sonuçlarına  dinamik yapı kazandırılması, böylelikle hızlı ve proaktif kararlara destek verilebilmesidir. Bu kapsamda, COVID-19’u veriye dayalı olarak  tanımlamak  amacıyla  öncelikle  çevrimiçi  bir  R-Shiny  uy-gulaması geliştirilmiştir (https://elifkartal.shinyapps.io/covid19/).

Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada yöntem olarak Veri Madenciliği için Çapraz Endüstri Standart Süreç Modeli (CRoss-Industry Stan-dard Process for Data Mining - CRISP-DM) kullanılmıştır. Küresel ve ülkesel boyutta COVID-19’un değişen durumu değerlendiril-miştir.  Doğrusal  Değişim  Oranı  (DDO),  Üstel  Büyüme  Katsayısı  (ÜBK)  ve  vaka  sayısının  ikiye  katlanması  için  gereken  gün  sayısı  gibi yeni değişkenler hesaplanmıştır. Böylece, yeni değişkenlerle güçlendirilen  veriye  k-Ortalamalar  veri  madenciliği  algoritması  uygulanarak kümeleme analizi yapılmış ve ülkelerin benzerlikleri belirlenmiştir. Küme ortalamasına en yakın ülkeler küme merkezi olarak kabul edilmiş, aynı kümedeki ülkeler küme merkezine olan uzaklıklarına göre sıralanmıştır.

Bulgular: Çalışmanın en önemli bulgularından biri ÜBK ve DDO eğilimlerinin aynı olmasıdır. Bu haliyle COVID-19’un salgın özelli-ği olarak kabul edilen üstel bir davranış göstermediği veya kont-rol  altına  alınabildiği  söylenebilecektir.  Geliştirilen  uygulamayla  ülkelerin,  coğrafi  konumlarından  bağımsız  ve  zamana  göre  di-namik  bir  biçimde,  hangi  kümede  yer  aldığı,  aynı  kümedeki  ül-kelerin olası risk durumları ve benzerlikleri daha hassas biçimde belirlenmiştir.

Sonuç: Bu çalışma ve geliştirilen uygulama ile; küresel COVID-19 salgınının  dünyada  ve  Türkiye’de  değişen  durumuna  bağlı olarak ülkelere ait güncel COVID-19 verisine dayalı özet durum ve analiz  sonuçlarına  dinamik  yapı  kazandırılmış,  böylelikle  hızlı  ve  proaktif kararlara destek verilebilmesi sağlanmıştı