新型冠狀病毒引發的肺炎(COVID-19,簡稱武漢肺炎)疫情持續升溫。美國紐約大學(New York University)近期研究發現,部分地區之所以疫情嚴重,與居民的社交網絡(social network)密切相關。
研究指出,當兩個地區居民的社交網絡互動愈加頻繁,兩處的感染人數也就越多。因此,當一個地區爆發疫情,分析當地居民的臉書(Facebook)好友數據,便能預測日後可能出現疫情的高風險地區。
《衛報》(The Guardian)報導,研究團隊針對兩個最早出現疫情的紐約郊區、義大利洛迪(Lodi)進行觀察,發現這些地方之所以疫情嚴重,與居民的社交網絡(social network)密切相關。
研究人員發現,即使控制包括財富、人口密度和地理鄰近性等重要因素,依然能夠證實社交網絡足以影響結果。該結果不僅能夠解釋病毒如何以何種方式散播,還能提供預防各地區日後疫情爆發的方法建議。
研究團隊與Facebook共同開發一種稱為「社交連結指數」(Social Connectedness Index)的分析工具,藉此讓研究人員能夠搜集兩個地區居民的Facebook好友關聯,得出兩處社交連結的密切程度。
以紐約的西徹斯特郡(Westchester County)為例,當地沿海地區與城市中心居民的社交網絡互動相當頻繁,而且也有較多人受到感染。
Facebook friendships can help predict Covid-19 spread, study finds https://t.co/TItSdCha5Z
— Guardian World (@guardianworld) April 14, 2020
此外,西徹斯特郡的富裕居民的置產及熱門度假地點也受到影響,如位於佛羅里達州(Florida)沿海的邁阿密(Miami),以及科羅拉多州(Colorado)中南部的滑雪勝地和東北部地區。
佛州和羅德島州(Rhode Island)州長也皆曾表示,有許多紐約地區的居民到訪,導致當地感染人數增加。
相較之下,部分地理位置與西徹斯特鄰近、社交網絡較不密集的地區,如賓州(Pennsylvania )西部和維吉尼亞州西部(West Virginia),受到感染的人數較少。
另外,以義大利洛迪地區為例,當地居民的Facebook好友數據與里米尼(Rimini)疫情擴散也存在關聯。
但是「社交連結指數」並非在所有情況下皆能成立,如洛迪與其他南部地區之間的社交網絡互動頻繁,但是那些地方的感染比例並沒有比較高。
This new paper by Kuchler, @DomRussel & @stroebel_econ shows that the Social Connectedness Index, a measure of the geographic structure of social networks based on aggregated Facebook data, is correlated with the spread of COVID-19. pic.twitter.com/fURUlGqOTs
— Pablo Barberá (@p_barbera) April 11, 2020
洛迪與數個南部地區居民之間的Facebook數據存在密切聯繫,這是因為有許多「工人和學生被送往工業重鎮倫巴底(Lombardy)地區」,不過「雖然部分地區出現幾宗確診病例,卻不是大量感染,這也許反應出義大利政府限制人口流動的努力」。
研究團隊提到,「社交連結指數」目前已可供其他學術界及非營利組織進行類似研究。儘管這在當前疫情急遽升溫的階段幫助不大,但在疫情早期或後期、病例數量較少或下降的時候,若是某個地區突然出現大量感染,即可藉此預先判斷出哪些地區可能感染的風險因此較高。
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