[논문 리뷰] Mapping county-level mobility pattern changes in the United States in response to COVID-19

Song Gao, Jinmeng Rao외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 09.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 18인용 수 39

한 줄 요약

이 논문은 합산된 스마트폰 데이터를 사용하여 COVID-19 기간 동안 미국 주 단위의 이동성 변화를 추적하는 대화형 웹 포털을 제시합니다. 이를 통해 중앙값 이동 거리와 재택 dwell 시간을 측정하고, 재택 명령 전, 도중, 이후의 패턴을 분석합니다.

ABSTRACT

To contain the Coronavirus disease (COVID-19) pandemic, one of the non-pharmacological epidemic control measures in response to the COVID-19 outbreak is reducing the transmission rate of SARS-COV-2 in the population through (physical) social distancing. An interactive web-based mapping platform that provides timely quantitative information on how people in different counties and states reacted to the social distancing guidelines was developed with the support of the National Science Foundation (NSF). It integrates geographic information systems (GIS) and daily updated human mobility statistical patterns derived from large-scale anonymized and aggregated smartphone location big data at the county-level in the United States, and aims to increase risk awareness of the public, support governmental decision-making, and help enhance community responses to the COVID-19 outbreak.

연구 동기 및 목표

• COVID-19에 대한 사회적 거리두기 대응을 반영하는 시기적이고 주 단위의 정량적 이동성 지표를 제공합니다.
• GIS와 일일 업데이트되는 이동성 데이터를 통합하여 공중 보건 의사결정을 지원합니다.
• 세 가지 기간(사전 명령, 재택 명령 중, 재개 시기) 간의 이동성 변화를 평가합니다.

제안 방법

• Descarte Labs 이동성 데이터를 사용하여 주별 일일 최대 이동 거리를 계산하고 2020년 2월 17일~2020년 3월 7일 사이의 평일에서 기준치를 도출합니다.
• 지역의 모든 샘플에 대한 일일 최대 거리의 중앙값으로 Median Travel Distance를 계산합니다.
• Baseline 대비 이동성의 변화를 Percent Change in Mobility로 계산합니다.
• SafeGraph Social Distancing Metrics를 사용하여 주별 Median Stay-at-Home Dwell Time을 도출합니다.
• 홈 위치와 Geohash-7 정밀도로 디바이스 수준 데이터를 주 수준으로 집계한 뒤 ArcGIS Online에서 웹 맵과 시계열 항목을 생성합니다.
• 대시보드를 데이터/특징 층, 방법론 층, 응용 층의 세 가지 레이어로 설계하고 ArcGIS Dashboards 및 Experience Builder로 배포합니다.

Figure 1: The web interface of the mapping platform.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주 전역 재택 명령에 대한 주 단위 이동성 패턴은 어떻게 변했는가?
• RQ2 미국 전역에서 사회적 거리두기에 대한 준수의 지리적 이질성은 무엇인가?
• RQ3 부분적 재개 기간 동안 이동성은 어떻게 반등했으며 이러한 변화와 어떤 요인이 상관관계가 있는가?
• RQ4 재택 dwell 시간과 주 간 지역 감염 역학의 관계는 무엇인가?

주요 결과

• 이동성 변화는 지리적으로 이질적으로 나타났으며, 재택 명령 이후 넓은 영역에서 감소가 나타난 파란색 주( counties)와 이동이 증가한 빨간색 주가 일부 있었다.
• 뉴욕과 같이 재택 준수가 높은 곳에서 Median Travel Distance가 크게 감소했으며(예: 일부 주에서 거의 0.1 km로 감소) 주별로 차이가 있었다.
• 초기 5월 재개와 함께 이동성도 다시 증가하기 시작해 이동 거리의 반등이 나타났다.
• 삼일 이동 평균은 상위 감염 주에서 재택 dwell 시간이 더 높은 반면 비교적 감염이 적은 주보다 높음을 보인다.
• 플랫폼은 이동성 패턴 인식, 모니터링, 모델링 및 공중 보건 개입 의사결정을 위한 도구를 제공한다.
• 연구는 이동성 감소가 CDC가 정의하는 물리적 거리두기를 보장하지 않는다는 점을 지적하며, 데이터의 한계와 프라이버시 고려사항을 강조한다.

Figure 2: The stay-at-home dwell time data provided by SafeGraph.