COVID-19 时期的人类行为：从大数据中学习
计算机与社会
2023-03-24 v1 机器学习
摘要
自世界卫生组织（WHO）于 2020 年 3 月将 COVID-19 定性为大流行以来，截至 2022 年 10 月，已有超过 6 亿例确诊 COVID-19 病例和超过 600 万例死亡。COVID-19 大流行与人类行为之间的关系十分复杂。一方面，人类行为被发现塑造了疾病的传播。另一方面，大流行几乎在各个方面影响甚至改变了人类行为。为全面理解人类行为与 COVID-19 大流行之间的复杂相互作用，研究人员一直采用大数据技术，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理、频繁模式挖掘和机器学习。在本研究中，我们概述了利用大数据技术研究 COVID-19 大流行时期人类行为的现有研究。具体而言，我们将这些研究分为三类——分别利用大数据来衡量、建模和利用人类行为。相应地总结了相关任务、数据与方法。为更深入洞察如何抗击 COVID-19 大流行及未来全球灾难，我们进一步讨论了挑战与潜在机遇。
引用
@article{arxiv.2303.13452,
title = {Human Behavior in the Time of COVID-19: Learning from Big Data},
author = {Hanjia Lyu and Arsal Imtiaz and Yufei Zhao and Jiebo Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.13452},
year = {2023}
}
备注
Accepted for publication in the Horizons in Big Data 2022 article collection of Frontiers in Big Data