論文の概要: Changes in Commuter Behavior from COVID-19 Lockdowns in the Atlanta Metropolitan Area

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13512v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 04:24:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 16:51:52.242669
• Title: Changes in Commuter Behavior from COVID-19 Lockdowns in the Atlanta Metropolitan Area
• Title（参考訳）: アトランタ都市圏におけるcovid-19ロックダウンによる通勤行動の変化
• Authors: Tejas Santanam, Anthony Trasatti, Hanyu Zhang, Connor Riley, Pascal Van Hentenryck, Ramayya Krishnan
• Abstract要約: 本稿では,アトランタ大都市圏における新型コロナウイルス関連ロックダウンの影響について分析する。 パンデミックのロックダウンの前、中、そして、後の3つの期間の通勤パターンを調べる。 通勤パターンの変化の潜在的理由を説明するため,公共衛生・経済要因について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.905129451558093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper analyzes the impact of COVID-19 related lockdowns in the Atlanta, Georgia metropolitan area by examining commuter patterns in three periods: prior to, during, and after the pandemic lockdown. A cellular phone location dataset is utilized in a novel pipeline to infer the home and work locations of thousands of users from the Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) algorithm. The coordinates derived from the clustering are put through a reverse geocoding process from which word embeddings are extracted in order to categorize the industry of each work place based on the workplace name and Point of Interest (POI) mapping. Frequencies of commute from home locations to work locations are analyzed in and across all three time periods. Public health and economic factors are discussed to explain potential reasons for the observed changes in commuter patterns.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パンデミック・ロックダウン前後の3つの期間の通勤パターンを解析し,アトランタ都市圏におけるcovid-19関連ロックダウンの影響について検討した。 携帯電話の位置情報データセットを新しいパイプラインで利用し、密度に基づくSpatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)アルゴリズムから数千人のユーザの家と職場の位置を推定する。 クラスタリングから得られた座標は、職場名と関心点(poi)マッピングに基づいて各職場の産業を分類するために、単語埋め込みを抽出した逆ジオコーディングプロセスを介して配置される。 自宅から職場への通勤頻度は3つの期間にわたって分析される。 通勤パターンの変化の潜在的理由を説明するため,公共衛生・経済要因について論じる。

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