[論文レビュー] Twitter, human mobility, and COVID-19

Xiao Huang, Zhenlong Li+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 24, 2020

Human Mobility and Location-Based Analysis参考文献 45被引用数 12

ひとこと要約

本研究では、5億8700万件の位置タグ付きTwitter投稿を活用して、新型コロナウイルス感染症の初期段階における世界規模の人的移動の変化を分析し、1日単位の移動距離と複数日間の移動距離の2つの移動距離指標と、公衆衛生対策への対応度を測定する移動ベースの感受性インデックス（MRI）を導入した。結果として、2020年3月11日にWHOがパンデミックを宣言した以降、移動パターンのベースラインからの著しい乖離が確認され、国や米国州レベルでの対応度に差が見られ、ブラック・ライブズ・マター運動の時期に移動が回復傾向に転じた兆候が示され、これが第2波を引き起こす要因となった可能性がある。

ABSTRACT

The outbreak of COVID-19 highlights the need for a more harmonized, less privacy-concerning, easily accessible approach to monitoring the human mobility that has been proved to be associated with the viral transmission. In this study, we analyzed 587 million tweets worldwide to see how global collaborative efforts in reducing human mobility are reflected from the user-generated information at the global, country, and the U.S. state scale. Considering the multifaceted nature of mobility, we propose two types of distance: the single-day distance and the cross-day distance. To quantify the responsiveness in certain geographical regions, we further propose a mobility-based responsive index (MRI) that captures the overall degree of mobility changes within a time window. The results suggest that mobility patterns obtained from Twitter data are amendable to quantitatively reflect the mobility dynamics. Globally, the proposed two distances had greatly deviated from their baselines after March 11, 2020, when WHO declared COVID-19 as a pandemic. The considerably less periodicity after the declaration suggests that the protection measures have obviously affected people's travel routines. The country scale comparisons reveal the discrepancies in responsiveness, evidenced by the contrasting mobility patterns in different epidemic phases. We find that the triggers of mobility changes correspond well with the national announcements of mitigation measures. In the U.S., the influence of the COVID-19 pandemic on mobility is distinct. However, the impacts varied substantially among states. The strong mobility recovering momentum is further fueled by the Black Lives Matter protests, potentially fostering the second wave of infections in the U.S.

研究の動機と目的

• SNSデータを用いたスケーラブルでプライバシーを守るパンデミック期の人々の移動状況の監視手法を開発すること。
• リアルタイムのユーザー生成位置タグ付きデータを用いて、集団の公衆衛生対策への対応度を定量化すること。
• 感染症の段階が異なる国や米国州における移動パターンの違いを評価すること。
• ブラック・ライブズ・マター運動のような社会運動が、パンデミック期の移動トレンドと潜在的な第2波の感染拡大リスクに与える影響を調査すること。

提案手法

• 時間的移動ダイナミクスを捉えるために、1日単位の移動距離（1日以内の移動）と複数日をまたがる移動距離（跨日移動）の2種類の移動距離を提案する。
• 定義された時間窓内での移動変化の総合的度合いを測定するため、移動ベースの感受性インデックス（MRI）を導入する。
• 5億8700万件の位置タグ付きツイートを用いて、グローバル、国、米国州レベルの人的移動を推定する。
• パンデミック宣言後の移動パターンの著しい乖離を検出するために、ベースライン比較手法を適用する。
• 時間系列解析を用いて、移動行動における周期性とルーチンの安定性の変化を評価する。
• 国際的および州間比較を通じて妥当性を検証し、移動の変化が公式の緩和措置の発表と一致することを確認する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2020年3月11日にWHOがパンデミックを宣言した後、Twitterデータから推定されるグローバルな移動パターンは、人的移動の変化をどのように反映しているか？
• RQ2 国レベルおよび米国州レベルでの移動反応度は、公式の公衆衛生緩和措置とどの程度相関しているか？
• RQ3 ブラック・ライブズ・マター運動のような社会運動は、パンデミック期の移動トレンドと公衆衛生リスクにどのように影響を与えるか？
• RQ4 Twitterから得られる移動指標は、パンデミック関連の対策への集団の反応度を効果的に捉えられるか？
• RQ5 移動の周期性の低下と社会的距離の取り組みの実施の間に、どのような関係があるか？

主な発見

• 2020年3月11日以降、1日単位の移動距離と跨日移動距離の両方が、それぞれのベースラインから著しく乖離し、日常的な移動ルーチンの大きな混乱を示している。
• パンデミック宣言後の移動の周期性の低下は、緩和措置の影響で日常的な人の移動ルーチンに顕著な変化が生じたことを示唆している。
• 国レベルの比較から、反応度に顕著な差が認められ、移動の変化が公式の緩和措置の発表と密接に一致していることが明らかになった。
• 米国では、ブラック・ライブズ・マター運動の時期に移動の回復が加速したため、感染拡大リスクの上昇と第2波の可能性との間に相関が見られた。
• MRIは、地域ごとの移動反応度の違いを効果的に捉えており、公衆衛生計画のリアルタイム監視ツールとしての有効性を示している。
• Twitterベースの移動指標は、既知の公衆衛生対策と強く一致しており、従来の移動追跡手法に代わるスケーラブルでプライバシー配慮型の代替手段としての可能性を確認した。