使用蜂窝网络数据表征COVID-19期间的人类移动模式
社会与信息网络
2020-10-29 v1
摘要
在本文中，我们的目标是分析和比较COVID-19大流行前后封锁前、封锁期间和封锁后阶段的蜂窝网络使用数据，以理解和建模大流行期间的人类移动模式，并评估封锁对移动性的影响。为此，我们与巴西一家主要蜂窝网络提供商合作，收集并分析了2020年3月1日至2020年7月1日期间里约热内卢市及其郊区所有用户的1400个天线的蜂窝网络连接。我们的分析显示，在封锁阶段，蜂窝连接总数下降到78%，然后随着封锁放松增加到COVID前时代的85%。我们观察到，随着更多人远程工作，承担总流量前10%的天线发生了变化，连接到里约市中心天线的数量急剧减少，而其他位置的天线取而代之。我们还观察到，尽管在封锁阶段近40-45%的用户每天仅连接到1个天线，表明没有移动性，但约有4%的用户（即8万用户）连接到超过10个天线，表明非常高的移动性。最后，我们设计了一个交互式工具，以不同粒度展示移动模式，这有可能帮助人们和政府官员了解特定社区中个体的移动性和COVID病例数量。我们基于大规模数据的分析、推断和移动模式的交互式展示可以推广到世界其他城市，并有可能帮助设计未来更有效的流行病管理措施。
引用
@article{arxiv.2010.14558,
title = {Characterizing Human Mobility Patterns During COVID-19 using Cellular Network Data},
author = {Necati A. Ayan and Nilson L. Damasceno and Sushil Chaskar and Peron R. de Sousa and Arti Ramesh and Anand Seetharam and Antonio A. de A. Rocha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.14558},
year = {2020}
}
备注
12 pages