論文の概要: Exposure Density and Neighborhood Disparities in COVID-19 Infection Risk: Using Large-scale Geolocation Data to Understand Burdens on Vulnerable Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01650v1
• Date: Tue, 4 Aug 2020 15:41:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 04:23:43.361955
• Title: Exposure Density and Neighborhood Disparities in COVID-19 Infection Risk: Using Large-scale Geolocation Data to Understand Burdens on Vulnerable Communities
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス感染リスクにおける曝露密度と近隣の格差-大規模位置情報データによる危険地域における住環境の把握-
• Authors: Boyeong Hong, Bartosz Bonczak, Arpit Gupta, Lorna Thorpe, and Constantine E. Kontokosta
• Abstract要約: 本研究では,高空間・時間分解能の近傍活動レベルを定量化する手法を開発した。 本研究では, 露光密度を, 特定地域における局所的な活動量と非居住地および屋外土地利用における活動量の比率の尺度として定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2526963688768453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study develops a new method to quantify neighborhood activity levels at high spatial and temporal resolutions and test whether, and to what extent, behavioral responses to social distancing policies vary with socioeconomic and demographic characteristics. We define exposure density as a measure of both the localized volume of activity in a defined area and the proportion of activity occurring in non-residential and outdoor land uses. We utilize this approach to capture inflows/outflows of people as a result of the pandemic and changes in mobility behavior for those that remain. First, we develop a generalizable method for assessing neighborhood activity levels by land use type using smartphone geolocation data over a three-month period covering more than 12 million unique users within the Greater New York area. Second, we measure and analyze disparities in community social distancing by identifying patterns in neighborhood activity levels and characteristics before and after the stay-at-home order. Finally, we evaluate the effect of social distancing in neighborhoods on COVID-19 infection rates and outcomes associated with localized demographic, socioeconomic, and infrastructure characteristics in order to identify disparities in health outcomes related to exposure risk. Our findings provide insight into the timely evaluation of the effectiveness of social distancing for individual neighborhoods and support a more equitable allocation of resources to support vulnerable and at-risk communities. Our findings demonstrate distinct patterns of activity pre- and post-COVID across neighborhoods. The variation in exposure density has a direct and measurable impact on the risk of infection.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高空間的および時間的解像度で近隣活動レベルを定量化し,社会経済的・人口的特性に応じて,社会的距離政策に対する行動応答がどの程度変化するかを検証する新しい方法を開発した。 被曝密度を,特定地域における活動の局所化量と非居住地および屋外の土地利用における活動の比率の両方の指標として定義する。 このアプローチは,パンデミックによる人々の流入・流出,および残る人々の移動行動の変化を捉えるために活用する。 まず,ニューヨーク大都市圏における1200万人以上のユニークユーザを対象としたスマートフォン位置情報データを用いて,土地利用型による地域活動レベルの評価方法を開発した。 第2に,在宅勤務前後の地域社会における活動水準と特徴のパターンを同定し,地域社会の格差を計測・分析する。 最後に, 地域住民, 社会経済, インフラ特性にともなう感染率, 結果に及ぼす地域住民の社会的距離の影響を評価し, 曝露リスクに関連する健康影響の相違を明らかにする。 本研究は,地域社会におけるソーシャルディスタンシングの有効性をタイムリーに評価し,脆弱でリスクの高い地域社会を支援するために,資源の公平な配分を支援する。 本研究は, 地域ごとの活動パターンについて明らかにした。 曝露密度の変動は感染の危険性に直接的かつ測定可能な影響を及ぼす。

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