利用动态时间规整探索人类出行与 COVID-19 流行程度之间关系的时空异质性
社会与信息网络
2021-09-29 v1 计算机与社会
摘要
理解在何时何地人类出行与疾病感染相关，对于实施基于位置的医疗政策与干预措施至关重要。以往关于 COVID-19 的研究已揭示人类出行与 COVID-19 病例之间的相关性，但此类相关性的时空异质性尚未被充分理解。在本研究中，我们旨在识别美国各县人类出行流与 COVID-19 病例之间关系的时空异质性。利用匿名移动设备位置数据，我们计算了一个包含各县内部及流入各县出行流的聚合出行度量。随后，我们使用动态时间规整（DTW）比较各县人类出行与 COVID-19 病例的趋势。DTW 结果突出了出行可能影响了疾病传播的时段与地点（县）。此外，人类出行与感染之间的相关性在地理空间与时间上，就关系、强度与相似性而言存在显著差异。
引用
@article{arxiv.2109.13765,
title = {Exploring the spatiotemporal heterogeneity in the relationship between human mobility and COVID-19 prevalence using dynamic time warping},
author = {Hoeyun Kwon and Kaitlyn Hom and Mark Rifkin and Beichen Tian and Caglar Koylu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.13765},
year = {2021}
}
备注
GIScience 2021 Workshop on Advancing Movement Data Science (AMD21)