論文の概要: Monitoring behavioural responses during pandemic via reconstructed contact matrices from online and representative surveys

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09021v2
• Date: Mon, 22 Feb 2021 20:06:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 22:01:39.883544
• Title: Monitoring behavioural responses during pandemic via reconstructed contact matrices from online and representative surveys
• Title（参考訳）: オンラインおよび代表的調査による再建接触行列によるパンデミック時の行動反応のモニタリング
• Authors: J\'ulia Koltai, Orsolya V\'as\'arhelyi, Gergely R\"ost and M\'arton Karsai
• Abstract要約: ハンガリー人人口の2.3%以上を巻き込んだデータ収集活動について報告する。 本研究は,オンラインオフラインデータ収集と組み合わせた行動応答の理解の可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The unprecedented behavioural responses of societies have been evidently shaping the COVID-19 pandemic, yet it is a significant challenge to accurately monitor the continuously changing social mixing patterns in real-time. Contact matrices, usually stratified by age, summarise interaction motifs efficiently, but their collection relies on conventional representative survey techniques, which are expensive and slow to obtain. Here we report a data collection effort involving over $2.3\%$ of the Hungarian population to simultaneously record contact matrices through a longitudinal online and sequence of representative phone surveys. To correct non-representative biases characterising the online data, by using census data and the representative samples we develop a reconstruction method to provide a scalable, cheap, and flexible way to dynamically obtain closer-to-representative contact matrices. Our results demonstrate the potential of combined online-offline data collections to understand the changing behavioural responses determining the future evolution of the outbreak, and inform epidemic models with crucial data.
• Abstract（参考訳）: 社会の行動反応は明らかに新型コロナウイルスのパンデミックを形作っているが、リアルタイムで変化する社会混合パターンを正確に監視することは大きな課題である。 接触行列は通常年齢によって階層化され、相互作用のモチーフを効率的に要約するが、それらの収集は高価で入手が遅い従来の代表的調査技術に依存している。 ここでは、ハンガリーの人口の2.3対%以上を含むデータ収集の取り組みを、縦断的なオンラインおよび代表的電話調査を通じて同時に記録する。 国勢調査データと代表サンプルを用いて、オンラインデータの特徴である非表現バイアスを補正するために、よりスケーラブルで安価で柔軟な接触行列を動的に得るための再構成手法を開発した。 以上の結果から,オンラインオフラインデータ集合が,流行の将来的な進展を決定する行動応答の変化を理解し,重要なデータで流行モデルに通知する可能性を示した。

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