Predicting the performance of countries in managing the COVID-19 pandemic using WVS data

Abstract

With the huge and sad impact that COVID-19 caused in everyone’s lives, it is important to reason about the context that led to such several fatalities and the different impacts suffered by different countries. The more information available, the more resources re searchers have to propose newer hypotheses and ideas to reduce the future impact of COVID-19 or newer viruses. This work made use of a data science approach to analyze the relation of the perceived values of the society (through the data from the World Values Survey - WVS) and the impact of the COVID-19 pandemic in a list of countries. The approaches analyzed were the Logistic Regression and the Random Forest, both widely studied in academia and utilized in the market. An analysis of the performance and configuration of the studied models was provided, identifying prediction results significantly better than the baseline stratified model. The work as well purposed future improvements and possibilities.

Com o enorme e triste impacto que a COVID-19 causou na vida de todos, é importante refletir sobre o contexto que levou a tantas mortes e aos diferentes impactos sofridos pelos diferentes países. Quanto mais informação estiver disponível, mais recursos terão os pesquisadores para propor novas hipóteses e ideias para reduzir o impacto futuro do COVID-19 ou de um novo vírus. Este trabalho fez uso de uma abordagem de ciência de dados para analisar a relação entre os valores percebidos da sociedade (através dos dados do World Values Survey - WVS) e o impacto da pandemia da COVID-19 numa lista de países. As abordagens analisadas foram a Regressão Logística e a Floresta Aleatória, ambas amplamente estudadas no meio acadêmico e utilizadas no mercado. Foi fornecida uma análise do desempenho e da configuração dos modelos estudados, iden tificando uma capacidade preditiva significativamente superior ao modelo estratificado utilizado como base. O trabalho também propôs melhorias futuras e possibilidades.