利用来自网络搜索查询的高风险用户移动性预警 COVID-19 热点
社会与信息网络
2020-10-27 v1 物理与社会
摘要
COVID-19 以前所未有的规模和程度扰乱了全球经济与人民福祉。为遏制该疾病，预测暴发地点的有效预警系统至关重要。研究已表明利用大规模移动数据通过人口密度分析监测非药物干预（如封锁）影响的有效性。然而，仅使用移动数据难以预测潜在暴发发生的地点。同时，网络搜索查询已被证明是疾病传播的良好预测因子。在本研究中，我们利用具有共同用户标识（> 450K 用户）的人类移动轨迹（GPS 轨迹）与网络搜索查询的独特数据集，提前预测 COVID-19 热点地点。更具体地，通过网页搜索查询分析识别具有高 COVID-19 感染风险的用户，并进一步对这些用户的移动模式进行社会接触分析以量化暴发风险。我们的方法使用从日本东京用户收集的数据进行了实证检验。我们表明，通过将 COVID-19 相关网络搜索查询分析与社交接触网络相整合，相比仅使用社会接触指数或网络搜索数据分析，我们能够提前 1-2 周预测 COVID-19 热点地点。本研究提出了一种可用于疾病暴发热点预警系统的新方法，可协助政府机构制定有效策略以预防疾病进一步传播。
引用
@article{arxiv.2010.13254,
title = {Early Warning of COVID-19 Hotspots using Mobility of High Risk Users from Web Search Queries},
author = {Takahiro Yabe and Kota Tsubouchi and Satish V Ukkusuri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.13254},
year = {2020}
}