高频移动大数据揭示 COVID-19 在职业、地点与年龄组间的传播
物理与社会
2023-07-19 v1
摘要
随着感染与接种疫苗人口的增加，一些国家决定不再实施非药物干预措施，并与 COVID-19 共存。然而，我们对其后果尚无全面理解，尤其是对中国——其大部分人口尚未感染且多数 Omicron 传播为无症状传播。本文首次揭示 COVID-19 完整的无症状传播动态：基于中国某城市一周内无任何干预措施下超过 70 万条真实个体移动轨迹的大数据，其完整性与真实性为现有研究所未达。结合经验推断的 COVID-19 传播率，我们惊讶地发现，初始仅 70 名市民感染，最终有 33 万人在无症状情况下被感染。我们还揭示了传播动态的特征性每日周期模式，即上午与下午出现峰值。此外，零售、餐饮与酒店从业人员比其他职业更易感染。与所有其他年龄组与职业不同，老年人与退休人员在家感染的可能性高于在外感染。
引用
@article{arxiv.2211.06658,
title = {A high-frequency mobility big-data reveals how COVID-19 spread across professions, locations and age groups},
author = {Chen Zhao and Jialu Zhang and Xiaoyue Hou and Chi Ho Yeung and An Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.06658},
year = {2023}
}
备注
39 pages, 5+9 figures