关于 Covid-19 的互联网搜索热度及其背后的公共干预措施与流行病学状况
种群与进化
2021-03-23 v2 定量方法
应用统计
摘要
疾病传播是一种需要跨学科方法的复杂现象。Covid-19 在极短时间内呈现出全球空间传播，导致了全球大流行。本研究分析了希腊为期一年、以周为时间尺度的关于 Covid-19 主题的网页搜索热度数据，并将政府干预措施（如学校关闭、出行限制、国内与国际旅行限制、居家要求、口罩要求、财政支持措施）以及流行病学变量（如新增病例数与新增死亡数）作为潜在的解释协变量。网页搜索热度与总计 16 个解释协变量之间的关系通过机器学习进行分析。将时间上的网页搜索情况与同期以 Rt 表示的相应流行病学状况进行比较。结果表明，训练后的模型在实际与预测的网页搜索热度之间达到了 R2 = 91% 的拟合度。预测网页搜索热度的前五个变量为新增死亡数、对非希腊公民开放国际边境、新增病例数、检测政策以及国内出行限制。网页搜索在 Rt 达到峰值的同一周也出现峰值，尽管新增死亡数或新增病例数在这些日期并未达到峰值，且 Rt 很少被公共媒体报道。由于网页搜索热度与 Rt 均在 2020 年 8 月 1 日至 15 日（旅游旺季峰值）期间达到峰值，本文讨论了其启示。
引用
@article{arxiv.2006.00971,
title = {Internet search effort on Covid-19 and the underlying public interventions and epidemiological status},
author = {Aristides Moustakas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.00971},
year = {2021}
}