論文の概要: Population-Scale Study of Human Needs During the COVID-19 Pandemic:
Analysis and Implications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07045v2
- Date: Thu, 14 Jan 2021 18:00:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-06 01:17:37.352950
- Title: Population-Scale Study of Human Needs During the COVID-19 Pandemic:
Analysis and Implications
- Title（参考訳）: COVID-19パンデミック時の人的ニーズの集団規模調査 : 分析と意義
- Authors: Jina Suh, Eric Horvitz, Ryen W. White, Tim Althoff
- Abstract要約: パンデミックに関連する政策決定は、人々とそのニーズに対するより広範な影響を考慮する必要がある。
本研究では,Maslow の要求階層に基づく計算手法を提案し,パンデミック後のニーズの相対的変化の全体像を捉える。
本研究では,アメリカにおける生理学,社会経済学,心理学領域における人的ニーズの変化を,14ヶ月間に36,000以上のZIPコードにまたがる35億以上の検索インタラクションに基づいて特徴付ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.48644183777496
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most work to date on mitigating the COVID-19 pandemic is focused urgently on
biomedicine and epidemiology. Yet, pandemic-related policy decisions cannot be
made on health information alone. Decisions need to consider the broader
impacts on people and their needs. Quantifying human needs across the
population is challenging as it requires high geo-temporal granularity, high
coverage across the population, and appropriate adjustment for seasonal and
other external effects. Here, we propose a computational methodology, building
on Maslow's hierarchy of needs, that can capture a holistic view of relative
changes in needs following the pandemic through a difference-in-differences
approach that corrects for seasonality and volume variations. We apply this
approach to characterize changes in human needs across physiological,
socioeconomic, and psychological realms in the US, based on more than 35
billion search interactions spanning over 36,000 ZIP codes over a period of 14
months. The analyses reveal that the expression of basic human needs has
increased exponentially while higher-level aspirations declined during the
pandemic in comparison to the pre-pandemic period. In exploring the timing and
variations in statewide policies, we find that the durations of
shelter-in-place mandates have influenced social and emotional needs
significantly. We demonstrate that potential barriers to addressing critical
needs, such as support for unemployment and domestic violence, can be
identified through web search interactions. Our approach and results suggest
that population-scale monitoring of shifts in human needs can inform policies
and recovery efforts for current and anticipated needs.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックを緩和する取り組みの多くは、バイオメディシンと疫学に緊急に集中している。
しかし、パンデミック関連の政策決定は健康情報だけではできない。
意思決定は、人々とそのニーズに対する幅広い影響を考慮する必要がある。
人口全体における人間の要求の定量化は、高い時空間的粒度、人口全体の高い範囲、季節的およびその他の外部的影響の適切な調整を必要とするため、困難である。
本稿では,パンデミック後のニーズの相対的変化を,季節性や体積変動を補正する差分法を用いて総合的に捉えることができる,maslowのニーズ階層に基づく計算手法を提案する。
本研究では,アメリカにおける生理学,社会経済学,心理学領域における人的ニーズの変化を,14ヶ月間に36,000以上のZIPコードにまたがる35億以上の検索インタラクションに基づいて特徴付ける。
その結果,パンデミック前と比較して,高レベルの願望が減少する一方で,基本的人的ニーズの表現が指数関数的に増加したことが明らかとなった。
州全体の政策のタイミングとバリエーションを探究すると,避難所の指定期間が社会的・情緒的ニーズに大きく影響していることが分かる。
我々は、失業支援や家庭内暴力など、重要なニーズに対応するための潜在的な障壁が、Web検索のインタラクションを通じて特定できることを実証する。
本研究のアプローチと成果は,人的ニーズの変化の集団的モニタリングが,現在および期待されているニーズに対する政策や回復の取り組みを通知できることを示唆している。
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