[논문 리뷰] Twitter, human mobility, and COVID-19

Xiao Huang, Zhenlong Li외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 24.

Human Mobility and Location-Based Analysis참고 문헌 45인용 수 12

한 줄 요약

이 연구는 코로나19 초기 유행 기간 동안 전 세계 인구 이동 패턴을 분석하기 위해 5억 8,700만 건의 지리정보 태그가 부여된 트위터 트윗을 활용한다. 연구는 단일일 거리 및 교차일 거리라는 두 가지 이동 거리 지표와 이동 기반 반응성 지수(MRI)를 도입하여 공중보건 조치에 대한 반응성을 정량화한다. 결과적으로, 2020년 3월 11일 세계보건기구(WHO)의 유행 선언 이후 기준선에서의 이동 패턴에 중대한 이탈이 발생했으며, 국가 및 미국 주 수준에서의 반응성에 차이가 있었고, 黑人命も命 (Black Lives Matter) 시위 기간 동안 이동이 회복되는 경향이 나타나, 두 번째 유행을 유발할 가능성이 있는 것으로 나타났다.

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.

연구 동기 및 목표

• 팬데믹 기간 동안 소셜 미디어 데이터를 활용하여 확장 가능하고 개인정보 보호를 고려한 인간 이동 모니터링 방법을 개발하기 위해.
• 실시간 사용자 생성 지리정보 태그가 부여된 데이터를 활용하여 인구의 공중보건 조치에 대한 반응성을 정량화하기 위해.
• 다양한 유행 단계에서 국가 및 미국 주 수준의 이동 패턴 차이를 평가하기 위해.
• 사회 운동(예: Black Lives Matter 시위)이 팬데믹 기간 동안 이동 패턴과 잠재적 두 번째 유행 전파 위험에 미치는 영향을 조사하기 위해.

제안 방법

• 시간적 이동 역학을 포착하기 위해 단일일 거리(하루 동안의 이동)와 교차일 거리(여러 일에 걸친 이동)라는 두 가지 유형의 이동 거리를 제안한다.
• 정해진 시간 창 내에서 이동 변화의 총합 정도를 정량화하기 위해 이동 기반 반응성 지수(MRI)를 도입한다.
• 전 세계, 국가 및 미국 주 수준의 인간 이동을 추정하기 위해 5억 8,700만 건의 지리정보 태그가 부여된 트윗 데이터를 사용한다.
• 팬데믹 선언 이후 이동 패턴의 중대한 이탈을 탐지하기 위해 기준선 비교 방법을 적용한다.
• 이동 행동의 주기성 및 루틴 안정성 변화를 평가하기 위해 시간열 분석을 시행한다.
• 공식적인 완화 조치 발표와의 일치를 확인하기 위해 교차국가 및 교차주 비교를 통해 결과를 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2020년 3월 11일 WHO의 팬데믹 선언 이후 트위터 데이터로부터 유추된 전 세계 이동 패턴은 인간 이동 변화를 어떻게 반영하는가?
• RQ2 국가 및 미국 주 수준의 이동 반응성은 공식적인 공중보건 완화 조치와 어느 정도 상관관계가 있는가?
• RQ3 사회 운동(예: Black Lives Matter 시위)은 팬데믹 기간 동안 이동 패턴과 공중보건 위험에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 트위터 기반 이동 지표는 팬데믹 관련 조치에 대한 인구의 반응성을 효과적으로 측정할 수 있는가?
• RQ5 이동 주기성 감소와 사회적 거리 두기 정책 시행 간의 관계는 무엇인가?

주요 결과

• 2020년 3월 11일 이후 단일일 및 교차일 이동 거리가 모두 기준선에서 유의미하게 이탈하여 일상 이동 루틴에 중대한 교란이 있었음을 시사한다.
• 팬데믹 선언 이후 이동 주기성 감소는 완화 조치로 인한 일상 인간 이동 루틴의 상당한 변화를 암시한다.
• 국가 수준 비교에서 반응성에 뚜렷한 차이가 나타났으며, 이동 변화는 공식 완화 발표와 밀접하게 일치했다.
• 미국의 경우, Black Lives Matter 시위 기간 동안 이동 회복 속도가 빨라져 전파 위험 증가와 두 번째 유행 가능성과의 연관성이 있는 것으로 보인다.
• MRI는 지역 간 이동 반응성의 다양성을 효과적으로 포착하여, 공중보건 계획 수립을 위한 실시간 모니터링 도구로서의 유용성을 입증한다.
• 트위터 기반 이동 지표는 알려진 공중보건 조치와 강한 일치를 보이며, 기존 이동 추적 방법에 비해 확장 가능하고 개인정보 보호를 고려한 대안으로서의 잠재력을 확인한다.