論文の概要: Exploring the spatiotemporal heterogeneity in the relationship between human mobility and COVID-19 prevalence using dynamic time warping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13765v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 14:38:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 07:38:50.038117
• Title: Exploring the spatiotemporal heterogeneity in the relationship between human mobility and COVID-19 prevalence using dynamic time warping
• Title（参考訳）: ダイナミック・タイム・ワープを用いた人体移動とCOVID-19流行の時空間不均一性の探索
• Authors: Hoeyun Kwon, Kaitlyn Hom, Mark Rifkin, Beichen Tian, Caglar Koylu
• Abstract要約: これまでの研究では、人間の移動性と新型コロナウイルスのケースの相関が明らかになった。 本研究は、米国郡における人体移動とCOVID-19感染者の関係における異質性を明らかにすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding where and when human mobility is associated with disease infection is crucial for implementing location-based health care policy and interventions. Previous studies on COVID-19 have revealed the correlation between human mobility and COVID-19 cases. However, the spatiotemporal heterogeneity of such correlation is not yet fully understood. In this study, we aim to identify the spatiotemporal heterogeneities in the relationship between human mobility flows and COVID-19 cases in U.S. counties. Using anonymous mobile device location data, we compute an aggregate measure of mobility that includes flows within and into each county. We then compare the trends in human mobility and COVID-19 cases of each county using dynamic time warping (DTW). DTW results highlight the time periods and locations (counties) where mobility may have influenced disease transmission. Also, the correlation between human mobility and infections varies substantially across geographic space and time in terms of relationship, strength, and similarity.
• Abstract（参考訳）: 地域ベースの医療政策や介入を実施する上では、人間の移動が病気感染と関連している場所と時期を理解することが重要である。 これまでの研究で、人間の移動性と新型コロナウイルスの相関が明らかになった。 しかし、そのような相関の時空間的不均一性はまだ完全には理解されていない。 本研究では,米国郡における人体移動フローとCOVID-19感染者の関係における時空間的不均一性を明らかにすることを目的とする。 匿名のモバイルデバイス位置情報データを用いて,各郡内および郡内への流れを含む移動度尺度を算出した。 次に、ダイナミック・タイム・ワープ(DTW)を用いて、各郡の移動度とCOVID-19の傾向を比較した。 DTWの結果は、モビリティが病気の感染に影響を与える可能性のある期間と場所(地域)を強調している。 また、ヒトの移動性と感染の相関は、地理的空間や時間によって、関係性、強度、類似性において大きく異なる。

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