文献

J-GLOBAL ID：202202270163327666   整理番号：22A0563269

ヒューマンモビリティとWeb探索質問データを用いたCOVID-19ホットスポットの早期警告【JST・京大機械翻訳】

Early warning of COVID-19 hotspots using human mobility and web search query data

著者 (5件)： Yabe Takahiro (Lyles School of Civil Engineering, Purdue University, 550 Stadium Mall Avenue, West Lafayette, IN 47907, USA) ,  Yabe Takahiro (Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology, 50 Ames St, Cambridge, MA 02142, USA) ,  Tsubouchi Kota (Yahoo Japan Corporation, Kioi Tower, Tokyo, Garden Terrace Kioicho, 1-3, Kioi-cho, Chiyoda-ku, Tokyo, Japan) ,  Sekimoto Yoshihide (Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, 4-6-1 Komaba Meguro-Ku, Tokyo 153-8505, Japan) ,  Ukkusuri Satish V. (Lyles School of Civil Engineering, Purdue University, 550 Stadium Mall Avenue, West Lafayette, IN 47907, USA)
資料名： Computers, Environment and Urban Systems  (Computers, Environment and Urban Systems)
巻： 92  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0226B  ISSN： 0198-9715  CODEN： CEUSD5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19は,先例のないスケールと大きさで人々のグローバル経済と幸福を破壊した。疾患を含むためには,発生の位置を予測する効果的な早期警戒システムが極めて重要である。研究は,人口密度分析を通して,非医薬品介入(例えばロックダウン)の影響をモニターするために,大規模な移動性データを使用する有効性を示した。しかし,潜在的発生の位置を予測することは,移動性データのみを用いて困難である。一方,Web検索クエリは,疾患拡大の良好な予測因子であることが示された。本研究では,人間の移動性軌跡(GPSトレース)のユニークなデータセットと,共通ユーザ識別子(>450Kユーザ)によるWeb検索クエリを利用して,COVID-19ホットスポット位置を予測した。より具体的には,Web検索クエリ分析を行って,COVID-19収縮の高いリスクを有するユーザを同定し,社会的接触解析を,これらのユーザの移動性パターンについてさらに行い,大流行のリスクを定量化した。日本の東京のユーザから収集したデータを用いて,本手法を経験的に試験した。社会的接触ネットワークとCOVID-19関連Web検索クエリ分析を統合することにより,社会的接触指数またはWeb検索データ解析のみを用いて,COVID-19ホットスポット位置を1-2週間前に予測できることを示した。本研究は,病気発生ホットスポットのための早期警戒システムに使用できる新しい方法を提案して,それは,政府機関が更なる疾患拡大を防ぐための効果的戦略を調製するのを助けることができる。一般的IDとリンクした人間の移動性データおよびWeb検索クエリデータを用いて,COVID-19発生を予測した。高リスク社会的接触指数は,個人の接触密度とCOVID-19収縮リスクの両方を捕捉する。実世界データを,COVID-19パンデミックの間,東京の200Kの個人利用者から収集した。実験は,指数が早期警戒の早期警戒に使用できることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *移動度 ,  *警報 ,  *質問 ,  データ ,  ネットワーク ,  リスク ,  軌跡 ,  データ解析 ,  利用者 ,  *ホットスポット ,  有効性 ,  GPS ,  *Web【情報システム】
準シソーラス用語： ウェブ検索 ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： COVID-19 ,  流行 ,  人間のモビリティ ,  Web探索データ

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (8件)： モビリティ ,  Web ,  探索 ,  質問 ,  COVID-19 ,  ホットスポット ,  早期 ,  警告