利用新冠疫情期间漫游手机数据建模国际人口流动
计算机与社会
2022-04-13 v2 社会与信息网络
摘要
大多数与人类流动相关的研究聚焦于国内流动。然而，在许多场景（例如疾病传播、移民）中，关于国际通勤者的及时数据至关重要。手机代表了以及时方式和适当空间聚合监测国际流动流的独特机会。本工作提出利用手机生成的漫游数据来建模入境与出境的国际流动。我们使用重力模型与辐射模型来捕捉非药物干预引入之前与期间的流动流。然而，传统模型存在某些局限：例如，流动限制未被显式刻画，并可能起关键作用。为克服此类局限，我们提出 COVID 重力模型（CGM），即一种针对大流行场景定制的传统重力模型的扩展。所提方法在准确性上超越传统模型，入境流动提升 126.9%，建模出境流动流时提升 63.9%。
引用
@article{arxiv.2201.02470,
title = {Modeling International Mobility using Roaming Cell Phone Traces during COVID-19 Pandemic},
author = {Massimiliano Luca and Bruno Lepri and Enrique Frias-Martinez and Andra Lutu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.02470},
year = {2022}
}