[論文レビュー] Population-Scale Study of Human Needs During the COVID-19 Pandemic: Analysis and Implications

Jina Suh, Eric Horvitz+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 17, 2020

Health disparities and outcomes参考文献 48被引用数 10

ひとこと要約

本研究は、COVID-19パンデミック期における人間のニーズの集団規模での変化を追跡する計算フレームワークを提案する。マズローの欲求段階説と差分の差分（difference-in-differences）アプローチを用い、季節要因を補正する。その結果、生理的・安全のニーズが急増し、自己実現などの上位段階のニーズは減少した。長期的な屋内待機措置が、社会的・感情的ニーズに顕著な影響を与えたことが明らかになった。

ABSTRACT

Most work to date on mitigating the COVID-19 pandemic is focused urgently on biomedicine and epidemiology. Yet, pandemic-related policy decisions cannot be made on health information alone. Decisions need to consider the broader impacts on people and their needs. Quantifying human needs across the population is challenging as it requires high geo-temporal granularity, high coverage across the population, and appropriate adjustment for seasonal and other external effects. Here, we propose a computational methodology, building on Maslow's hierarchy of needs, that can capture a holistic view of relative changes in needs following the pandemic through a difference-in-differences approach that corrects for seasonality and volume variations. We apply this approach to characterize changes in human needs across physiological, socioeconomic, and psychological realms in the US, based on more than 35 billion search interactions spanning over 36,000 ZIP codes over a period of 14 months. The analyses reveal that the expression of basic human needs has increased exponentially while higher-level aspirations declined during the pandemic in comparison to the pre-pandemic period. In exploring the timing and variations in statewide policies, we find that the durations of shelter-in-place mandates have influenced social and emotional needs significantly. We demonstrate that potential barriers to addressing critical needs, such as support for unemployment and domestic violence, can be identified through web search interactions. Our approach and results suggest that population-scale monitoring of shifts in human needs can inform policies and recovery efforts for current and anticipated needs.

研究の動機と目的

• パンデミックの生物学的医療的影響を超えた、広範な社会的・経済的・心理社会的影響を理解すること。
• 集団レベルでの人間のニーズの変化を定量化するためのスケーラブルでプライバシー保護型の手法を開発すること。
• 失業や家族内暴力など、未満たされたニーズを反映するウェブ検索行動における政策関連の兆候を同定すること。
• 今後のパンデミック対応および回復計画のための、ほぼリアルタイムでのニーズモニタリングを可能にすること。
• 地域や脆弱な集団間でのニーズ表現の格差を検討すること。

提案手法

• 本研究は、マズローの欲求段階説とマックス・ニーフのフレームワークを用い、350億件を超える検索クエリを、生理的、安全、愛と所属、認知、自己実現の5つの主要カテゴリに分類する。
• ルールベースのラベル付けシステムを用い、検索クエリ文字列とクリック行動を、79のニーズのサブカテゴリにマッピングし、97%の正確性を達成した。
• 差分の差分（difference-in-differences）アプローチを用い、異なる屋内待機措置期間を持つ州間の比較を通じて、パンデミックの影響を分離する。
• 季節的変動とベースラインの検索量トレンドを制御することで、相対的ニーズ変化の堅牢な推定を確保する。
• 米国における36,000以上のZIPコードのウェブ検索ログを、14か月間（パンデミック前7か月、パンデミック期7か月）にわたり分析した。
• 外部妥当性の検証として、知られている公衆衛生の動向や事例報告と照合した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パンデミック期に、生理的・社会経済的・心理的分野における基本的人間ニーズの表現は、どのように変化したか？
• RQ2 州レベルの屋内待機措置の長さは、社会的・感情的ニーズの変化とどの程度相関しているか？
• RQ3 ウェブ検索データは、失業や家族内暴力支援サービスへのアクセス障害といった潜在的な障壁を検出できるか？
• RQ4 ニーズ表現における地域格差は、政策対応の脆弱性をどのように反映しているか？
• RQ5 検索ベースの信号は、パンデミックに起因する混乱がもたらす長期的メンタルヘルスおよび経済的影響をどの程度予測できるか？

主な発見

• 生理的ニーズと安全ニーズはパンデミック期に指数関数的に増加した一方、自己実現や認知的成長といった上位ニーズは顕著に減少した。
• 屋内待機措置が長期にわたる州では、社会的・感情的ニーズの表現がより顕著かつ持続的に増加した。
• 家族内暴力関連の検索クエリに顕著な減少が観察されたが、事例報告では発生件数が増加しているとされているため、支援要請への障壁が存在する可能性が示唆された。
• 雇用関連および学位取得関連の検索が長期間にわたり抑制されたことから、長期的な経済的・教育的混乱が生じていることが示された。
• 本フレームワークは、金融的困窮やメンタルヘルスの懸念といった未満たされたニーズが著しく高い地域を、検索パターンの異常から効果的に同定できた。
• 本手法は、5つの主要ニーズカテゴリへの検索クエリ分類において97%の正確性を達成し、大規模な行動分析における信頼性が裏付けられた。