論文の概要: Network Density Analysis of Health Seeking Behavior in Metro Manila: A Retrospective Analysis on COVID-19 Google Trends Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21162v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 05:11:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:37.129948
• Title: Network Density Analysis of Health Seeking Behavior in Metro Manila: A Retrospective Analysis on COVID-19 Google Trends Data
• Title（参考訳）: メトロマニラにおける健康管理行動のネットワーク密度解析 : Googleトレンドデータによる検討
• Authors: Michael T. Lopez II, Cheska Elise Hung, Maria Regina Justina E. Estuar,
• Abstract要約: 本研究では,フィリピン首都圏のマニラ都市圏におけるCOVID-19関連健康診察行動の時間的側面について検討した。 2020年3月から2021年3月までの15日間および30日間の転がり窓を用いて,5つのカテゴリーにまたがる15のキーワードを調査した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study examined the temporal aspect of COVID-19-related health-seeking behavior in Metro Manila, National Capital Region, Philippines through a network density analysis of Google Trends data. A total of 15 keywords across five categories (English symptoms, Filipino symptoms, face wearing, quarantine, and new normal) were examined using both 15-day and 30-day rolling windows from March 2020 to March 2021. The methodology involved constructing network graphs using distance correlation coefficients at varying thresholds (0.4, 0.5, 0.6, and 0.8) and analyzing the time-series data of network density and clustering coefficients. Results revealed three key findings: (1) an inverse relationship between the threshold values and network metrics, indicating that higher thresholds provide more meaningful keyword relationships; (2) exceptionally high network connectivity during the initial pandemic months followed by gradual decline; and (3) distinct patterns in keyword relationships, transitioning from policy-focused searches to more symptom-specific queries as the pandemic temporally progressed. The 30-day window analysis showed more stable, but less search activities compared to the 15-day windows, suggesting stronger correlations in immediate search behaviors. These insights are helpful for health communication because it emphasizes the need of a strategic and conscientious information dissemination from the government or the private sector based on the networked search behavior (e.g. prioritizing to inform select symptoms rather than an overview of what the coronavirus is).
• Abstract（参考訳）: 本研究では,フィリピンの首都マニラ都市圏における新型コロナウイルス関連健康調査行動の時間的側面について,Google Trendsデータを用いたネットワーク密度分析により検討した。 2020年3月から2021年3月までの15日間および30日間の転がり窓を用いて,5つのカテゴリー(英語症状,フィリピンの症状,顔着,隔離,新しい正常)の15のキーワードについて検討した。 この手法は、異なる閾値 (0.4, 0.5, 0.6, 0.8) で距離相関係数を用いてネットワークグラフを構築し、ネットワーク密度とクラスタリング係数の時系列データを解析することを含む。 その結果,(1) 閾値値とネットワークメトリクスの逆関係は,高い閾値がより意味のあるキーワード関係をもたらすこと,(2) パンデミックが進行するにつれてネットワーク接続性が著しく低下すること,(3) キーワード関係の異なるパターン,(3) 政策に焦点を絞った検索から,時間的経過とともに症状特異的なクエリへと移行すること,の3つの重要な結果が得られた。 30日間のウィンドウ解析では,15日間のウィンドウに比べて検索活動は安定しているが,検索活動は少なく,即時検索行動の相関が強いことが示唆された。 これらの知見は、ネットワーク化された検索行動に基づいて、政府や民間セクターから戦略的かつ良心的な情報伝達の必要性を強調する(例えば、新型コロナウイルスの概要ではなく、選択された症状を伝えること)ため、健康コミュニケーションに有用である。

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