論文の概要: Understanding COVID-19 Effects on Mobility: A Community-Engaged Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06955v1
- Date: Mon, 10 Jan 2022 09:37:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-01 19:27:11.935885
- Title: Understanding COVID-19 Effects on Mobility: A Community-Engaged Approach
- Title（参考訳）: 移動性に対するCOVID-19の影響を理解する - 地域社会によるアプローチ
- Authors: Arun Sharma, Majid Farhadloo, Yan Li, Aditya Kulkarni, Jayant Gupta,
Shashi Shekhar
- Abstract要約: 集約されたモバイルデバイスデータを考えると、新型コロナウイルスの政策介入がモビリティに与える影響を理解することが目的だ。
長期の訪問でクエリをサポートするエンティティ関係図、システムアーキテクチャ、実装を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3098954820300435
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Given aggregated mobile device data, the goal is to understand the impact of
COVID-19 policy interventions on mobility. This problem is vital due to
important societal use cases, such as safely reopening the economy. Challenges
include understanding and interpreting questions of interest to policymakers,
cross-jurisdictional variability in choice and time of interventions, the large
data volume, and unknown sampling bias. The related work has explored the
COVID-19 impact on travel distance, time spent at home, and the number of
visitors at different points of interest. However, many policymakers are
interested in long-duration visits to high-risk business categories and
understanding the spatial selection bias to interpret summary reports. We
provide an Entity Relationship diagram, system architecture, and implementation
to support queries on long-duration visits in addition to fine resolution
device count maps to understand spatial bias. We closely collaborated with
policymakers to derive the system requirements and evaluate the system
components, the summary reports, and visualizations.
- Abstract（参考訳）: モバイルデバイスの集計データを考えると、目標は新型コロナウイルス(covid-19)の政策介入がモビリティに与える影響を理解することだ。
この問題は、経済を安全に再開するといった重要な社会的なユースケースのために不可欠である。
課題には、政策立案者に対する関心の質問の理解と解釈、介入の選択と時間における断続的変動、大規模なデータボリューム、未知のサンプリングバイアスなどが含まれる。
関連した研究は、新型コロナウイルス(covid-19)が旅行距離、自宅で過ごす時間、関心のある場所の訪問者数に与えた影響を調査した。
しかし、多くの政策立案者は、リスクの高いビジネスカテゴリーへの長期訪問に関心を持ち、サマリーレポートを解釈するために空間選択バイアスを理解する。
本稿では,長期滞在時の問い合わせを支援するエンティティ関係図,システムアーキテクチャ,実装,空間バイアスを理解するための細分化デバイス数マップを提供する。
システム要件を導出し,システムコンポーネント,要約レポート,視覚化を評価するために,政策立案者と密接に協力した。
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