論文の概要: Human Behavior in the Time of COVID-19: Learning from Big Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13452v1
- Date: Thu, 23 Mar 2023 17:19:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 13:11:31.612265
- Title: Human Behavior in the Time of COVID-19: Learning from Big Data
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルス時代の人間の行動:ビッグデータから学ぶ
- Authors: Hanjia Lyu, Arsal Imtiaz, Yufei Zhao, Jiebo Luo
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.26355067309193
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since the World Health Organization (WHO) characterized COVID-19 as a
pandemic in March 2020, there have been over 600 million confirmed cases of
COVID-19 and more than six million deaths as of October 2022. The relationship
between the COVID-19 pandemic and human behavior is complicated. On one hand,
human behavior is found to shape the spread of the disease. On the other hand,
the pandemic has impacted and even changed human behavior in almost every
aspect. To provide a holistic understanding of the complex interplay between
human behavior and the COVID-19 pandemic, researchers have been employing big
data techniques such as natural language processing, computer vision, audio
signal processing, frequent pattern mining, and machine learning. In this
study, we present an overview of the existing studies on using big data
techniques to study human behavior in the time of the COVID-19 pandemic. In
particular, we categorize these studies into three groups - using big data to
measure, model, and leverage human behavior, respectively. The related tasks,
data, and methods are summarized accordingly. To provide more insights into how
to fight the COVID-19 pandemic and future global catastrophes, we further
discuss challenges and potential opportunities.
- Abstract（参考訳）: 世界保健機関(who)が2020年3月に新型コロナウイルスをパンデミックと認定して以来、2022年10月時点で6億人が感染が確認され、600万人以上が死亡した。
新型コロナウイルスのパンデミックと人間の行動の関係は複雑である。
一方、人間の行動は病気の広がりを形作ることが知られている。
一方、パンデミックは、ほとんどあらゆる面で人間の行動に影響を与え、変化さえしている。
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用いて、人間の行動と新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックの複雑な相互作用を総合的に理解している。
本研究では,ビッグデータ技術を用いて,新型コロナウイルスのパンデミック時の人間の行動を研究する既存の研究の概要を紹介する。
特に、これらの研究は、ビッグデータを用いてそれぞれ人間の行動を測定し、モデル化し、活用する3つのグループに分類する。
関連するタスク、データ、およびメソッドを、それに応じて要約する。
新型コロナウイルス(covid-19)パンデミック(covid-19)と今後の世界的な大惨事との戦い方に関するさらなる洞察を提供するため、さらに課題と潜在的な機会について論じる。
関連論文リスト
- A Summary of the ComParE COVID-19 Challenges [34.6136469222737]
InterSPEECH 2021 Paralinguistics Challenges: COVID-19 Cough, (CCS) and COVID-19 Speech, (CSS) の結果の概要を述べる。
機械学習分野からの1つの道は、感染した個人の呼吸音から新型コロナウイルスを検出するデジタルマステストの見通しである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:50:20Z) - Artificial Intelligence (AI) and Big Data for Coronavirus (COVID-19)
Pandemic: A Survey on the State-of-the-Arts [10.741018907229927]
2019年12月に中国・湖北省で初めて感染した新型コロナウイルス(COVID-19)が発見された。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界の214か国に広がり、私たちの日常生活のあらゆる側面に大きな影響を与えている。
近年の人工知能(AI)の進歩と、さまざまな分野におけるビッグデータの応用に触発され、新型コロナウイルスの感染拡大に対応することの重要性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-17T13:12:30Z) - COVIDx-US -- An open-access benchmark dataset of ultrasound imaging data
for AI-driven COVID-19 analytics [116.6248556979572]
COVIDx-USは、新型コロナウイルス関連超音波画像データのオープンアクセスベンチマークデータセットです。
肺超音波93本と,SARS-CoV-2肺炎,非SARS-CoV-2肺炎,健康管理症例10,774本からなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T03:31:33Z) - Machine Learning on the COVID-19 Pandemic, Human Mobility and Air
Quality: A Review [0.0]
本研究は、新型コロナウイルスのパンデミック、ロックダウン対策、人体移動性、空気質の相互作用を理解するために、過去の研究の結果を分析することを目的としている。
MLは、世界的なパンデミックのような複雑で邪悪な問題を扱うための、強力で効果的で堅牢な分析パラダイムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-13T10:08:24Z) - Artificial Intelligence (AI) in Action: Addressing the COVID-19 Pandemic
with Natural Language Processing (NLP) [8.281080540533559]
自然言語処理は、新型コロナウイルスのパンデミックによって緊急に必要とされる多くの情報に対処するために適用することができる。
このレビューでは、約150のNLP研究と、新型コロナウイルスのパンデミックに対処する50以上のシステムとデータセットを調査します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-09T22:10:43Z) - The Past, Present, and Future of COVID-19: A Data-Driven Perspective [4.373183416616983]
新型コロナウイルスの重要な意思決定支援システムとして,Webベースの統合リアルタイム運用ダッシュボードの開発と展開について報告する。
パンデミックの今後の結果を予測するため,各種認証情報から得られるデータをもとにデータ駆動分析を行った。
また,パンデミックの拡大と社会・経済・環境要因との関係についても検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-12T19:03:57Z) - Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through
machine learning and natural language processing [66.63200823918429]
重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。
私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。
調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-22T18:02:39Z) - A Survey on Applications of Artificial Intelligence in Fighting Against
COVID-19 [75.84689958489724]
SARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルスのパンデミックは世界中で急速に広がり、世界的な感染拡大につながっている。
新型コロナウイルス対策の強力なツールとして、人工知能(AI)技術はこのパンデミックに対抗するために広く利用されている。
この調査では、新型コロナウイルス対策におけるAIテクノロジの既存および潜在的応用に関する包括的見解を、医療とAI研究者に提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-04T22:48:15Z) - Cross-lingual Transfer Learning for COVID-19 Outbreak Alignment [90.12602012910465]
われわれは、Twitterを通じてイタリアの新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の早期流行を訓練し、他のいくつかの国に移る。
実験の結果,クロスカントリー予測において最大0.85のスピアマン相関が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-05T02:04:25Z) - Mapping the Landscape of Artificial Intelligence Applications against
COVID-19 [59.30734371401316]
世界保健機関(WHO)は、SARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルスの感染をパンデミックと宣言した。
我々は、機械学習と、より広範に、人工知能を用いた最近の研究の概要を、新型コロナウイルス危機の多くの側面に取り組むために提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-25T12:30:33Z)
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。