論文の概要: Change of human mobility during COVID-19: A United States case study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09022v1
- Date: Sat, 18 Sep 2021 22:09:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-23 08:07:05.302149
- Title: Change of human mobility during COVID-19: A United States case study
- Title（参考訳）: COVID-19におけるヒトの移動性の変化--米国における事例研究
- Authors: Justin Elarde, Joon-Seok Kim, Hamdi Kavak, Andreas Z\"ufle, Taylor
Anderson
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大と、遠隔勤務の慣行が組み合わさって、2020年の人間の移動に劇的に影響している。
モビリティフットプリントデータを用いて,米国におけるモビリティ変化を5段階のプロセスで研究する。
新型コロナウイルスのパンデミックに対する我々の分析は、モビリティの変化を包括的に理解している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the onset of COVID-19 and the resulting shelter in place guidelines
combined with remote working practices, human mobility in 2020 has been
dramatically impacted. Existing studies typically examine whether mobility in
specific localities increases or decreases at specific points in time and
relate these changes to certain pandemic and policy events. In this paper, we
study mobility change in the US through a five-step process using mobility
footprint data. (Step 1) Propose the delta Time Spent in Public Places
(Delta-TSPP) as a measure to quantify daily changes in mobility for each US
county from 2019-2020. (Step 2) Conduct Principal Component Analysis (PCA) to
reduce the Delta-TSPP time series of each county to lower-dimensional latent
components of change in mobility. (Step 3) Conduct clustering analysis to find
counties that exhibit similar latent components. (Step 4) Investigate local and
global spatial autocorrelation for each component. (Step 5) Conduct correlation
analysis to investigate how various population characteristics and behavior
correlate with mobility patterns. Results show that by describing each county
as a linear combination of the three latent components, we can explain 59% of
the variation in mobility trends across all US counties. Specifically, change
in mobility in 2020 for US counties can be explained as a combination of three
latent components: 1) long-term reduction in mobility, 2) no change in
mobility, and 3) short-term reduction in mobility. We observe significant
correlations between the three latent components of mobility change and various
population characteristics, including political leaning, population, COVID-19
cases and deaths, and unemployment. We find that our analysis provides a
comprehensive understanding of mobility change in response to the COVID-19
pandemic.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大と、遠隔勤務の慣行が組み合わさり、2020年の人間の移動が劇的に影響した。
既存の研究では、特定の地域における移動性が特定の時点において増加するか減少するかを調べ、これらの変化を特定のパンデミックや政策イベントに関連付けている。
本稿では,移動フットプリントデータを用いて,米国における移動量変化を5段階のプロセスで研究する。
(ステップ)
1)2019～2020年の米国各郡の移動率の日次変化を定量化する手段として、公共の場所におけるデルタ時間間隔(Delta-TSPP)を提案する。
(ステップ)
2) 各郡のデルタ-TSPP時系列を移動度変化の低次元潜在成分に還元する主成分分析(PCA)を行った。
(ステップ)
3) 同様の潜在成分を示す郡を見つけるためにクラスタリング分析を行う。
(ステップ)
4)各成分の局所的・大域的空間的自己相関を考察する。
(ステップ)
5) 個体群の特徴と行動がモビリティパターンとどのように相関するかを検討するために相関分析を行う。
その結果、各郡を3つの潜在成分の線形結合として記述することで、アメリカ合衆国全郡における移動性トレンドの59%を説明できることがわかった。
具体的には、2020年の米国の郡における移動性の変化は、3つの潜在コンポーネントの組み合わせとして説明できる。
1)モビリティの長期的削減
2)移動性の変化がなく
3) モビリティの短期的削減。
モビリティ変化の潜在成分である3つの要因と,政治的傾向,人口,covid-19感染者,死亡,失業など,様々な人口特性との間に有意な相関関係が観察された。
新型コロナウイルスのパンデミックに対する我々の分析は、モビリティの変化を包括的に理解している。
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