論文の概要: Living in a pandemic: adaptation of individual mobility and social
activity in the US
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12235v2
- Date: Tue, 17 Aug 2021 13:18:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-20 21:30:54.541941
- Title: Living in a pandemic: adaptation of individual mobility and social
activity in the US
- Title（参考訳）: パンデミックにおける生活 : 米国における個人移動と社会活動の適応
- Authors: Lorenzo Lucchini, Simone Centellegher, Luca Pappalardo, Riccardo
Gallotti, Filippo Privitera, Bruno Lepri and Marco De Nadai
- Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックやNPIへの対応として、個人が日々の動きや対人接触パターンを時間とともに順応する方法について検討した。
地元の介入は、異なる会場への訪問数だけでなく、人々がそれらを体験する方法にも影響を与えていた。
個人は会場での時間を減らし、よりシンプルで予測しやすいルーチンを好み、対人接触活動を減らします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.311304158111146
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The non-pharmaceutical interventions (NPIs), aimed at reducing the diffusion
of the COVID-19 pandemic, has dramatically influenced our behaviour in everyday
life. In this work, we study how individuals adapted their daily movements and
person-to-person contact patterns over time in response to the COVID-19
pandemic and the NPIs. We leverage longitudinal GPS mobility data of hundreds
of thousands of anonymous individuals in four US states and empirically show
the dramatic disruption in people's life. We find that local interventions did
not just impact the number of visits to different venues but also how people
experience them. Individuals spend less time in venues, preferring simpler and
more predictable routines and reducing person-to-person contact activities.
Moreover, we show that the stringency of interventions alone does explain the
number and duration of visits to venues: individual patterns of visits seem to
be influenced by the local severity of the pandemic and a risk adaptation
factor, which increases the people's mobility regardless of the stringency of
interventions.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックの拡散を抑えるための非医薬品介入(NPI)は、私たちの日常生活に劇的に影響を与えている。
本研究では、新型コロナウイルスのパンデミックやNPIへの対応として、日々の動きや対人接触パターンを時間とともに順応させる方法について検討する。
我々は、4つの州で何十万人もの匿名の個人による縦断的なGPSモビリティデータを活用し、人々の生活の劇的な破壊を実証的に示す。
地域の介入は、異なる会場への訪問数だけでなく、人々がそれらを体験する方法にも影響を及ぼした。
個人は会場での時間を減らし、よりシンプルで予測しやすいルーチンを好み、対人接触活動を減らす。
また,個別の訪問パターンがパンデミックの地域的重大さに影響されているように見えることや,介入の厳密さに関わらず人々の移動性を高めるリスク適応要因などが,介入の厳密さだけで説明できることを示した。
関連論文リスト
- Countrywide natural experiment reveals impact of built environment on physical activity [55.93314719065985]
より歩行可能な建築環境は、人口全体の活動を増加させる可能性を秘めている。
歩行性の増加は、移動後の身体活動の著しい増加と関連している。
MVPA(Modrate-to-vigorous physical activity)は、様々な健康上の利益と結びついている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-07T00:11:17Z) - Impact of Indoor Mobility Behavior on the Respiratory Infectious
Diseases Transmission Trends [26.806334364100074]
呼吸器感染症の伝染動態における室内人体移動の重要性が認識されている。
本研究は, 一般シナリオにおける人々の移動行動について考察し, 群集行動, 空間的側面, 停止行動, 時間的側面の2つのカテゴリにまとめる。
本研究では,これらの移動行動が伝染病伝播に与える影響について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-29T02:16:06Z) - Exploring the impact of social stress on the adaptive dynamics of
COVID-19: Typing the behavior of na\"ive populations faced with epidemics [43.50312332512221]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、各国の適応的ダイナミクスに関して、微妙な変化をもたらしている。
これは自然災害解析における文化的特徴の重要な役割を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-23T11:05:54Z) - Mobility Segregation Dynamics and Residual Isolation During Pandemic
Interventions [0.0]
本研究では,パンデミック時の外的ショックによる移動性分離ネットワークの再編成について検討する。
ボゴタ、ジャカルタ、ロンドン、ニューヨークという4つの都市で、匿名化とプライバシー保護のモビリティデータを構築しています。
その結果,第1のロックダウンは各都市における移動性分離の著しい増加を招いたのに対し,移動性制限の緩やかさは社会経済集団間の孤立を必ずしも減少させなかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-05T14:08:44Z) - Human Behavior in the Time of COVID-19: Learning from Big Data [71.26355067309193]
2020年3月以降、新型コロナウイルスの感染者は6億人を超え、600万人以上が死亡している。
パンデミックはあらゆる面で人間の行動に影響を与え、変化をもたらした。
研究者は自然言語処理、コンピュータビジョン、音声信号処理、頻繁なパターンマイニング、機械学習といったビッグデータ技術を採用してきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:19:26Z) - Zero-shot causal learning [64.9368337542558]
CaMLは因果メタラーニングフレームワークであり、各介入の効果をタスクとしてパーソナライズした予測を定式化する。
トレーニング時に存在しない新規介入のパーソナライズされた効果を予測することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-28T20:14:11Z) - The impact of spatio-temporal travel distance on epidemics using an
interpretable attention-based sequence-to-sequence model [2.203043417301343]
距離の異なる旅行者の数量と、新型コロナウイルス(COVID-19)の軌跡との間には、強い関係がある。
異なる移動距離における人口移動の地理的変動が流行のダイナミクスに与える影響を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-26T08:24:35Z) - Epidemic mitigation by statistical inference from contact tracing data [61.04165571425021]
我々は,個人が感染するリスクを推定するためにベイズ推定法を開発した。
本稿では,感染防止のための検査・隔離戦略を最適化するために,確率論的リスク推定手法を提案する。
我々のアプローチは、最近接触した個人間の通信のみを必要とする、完全に分散されたアルゴリズムに変換されます。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-20T12:24:45Z) - Twitter, human mobility, and COVID-19 [11.143921916292726]
われわれは世界中で5億7700万のツイートを分析し、人間の移動性を減らすためのグローバルな協力活動がどのように反映されているかを調べた。
特定の地理的領域における応答性を定量化するために,移動型応答指標(MRI)を提案する。
その結果、Twitterデータから得られたモビリティパターンは、モビリティのダイナミクスを定量的に反映するために修正可能であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-24T23:21:03Z) - Effectiveness and Compliance to Social Distancing During COVID-19 [72.94965109944707]
われわれは、米国内での新型コロナウイルスの感染拡大に対する在宅勤務注文の影響を評価するために、詳細なモビリティデータを用いている。
一方向性グランガー因果性(一方向性グランガー因果性)は、家庭で毎日過ごす時間の割合の中央値から、2週間の遅れを伴うCOVID-19関連死亡件数の日数までである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-23T03:36:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。