Дружба на Facebook предсказала вероятность заражения COVID-19
Исследователи изучили распространение заболевания в двух первых горячих точках — в пригороде Нью-Йорка, США, и в провинции Лоди в Италии. Они обнаружили, что распространение было наиболее сильным в тех районах, которые имели значительные связи с регионами через социальную сеть.
Авторы утверждают, что результаты верны даже если они определяются очевидными связующими факторами, такими как богатство, плотность населения и географическая близость. Они могут помочь объяснить, почему вирус распространился так, как он это сделал, а также предложить способы, как предотвратить распространение инфекции в будущем после снятия блокировки.
Когда речь идет, например, об округе Уэстчестер — пригородном нью-йоркском кластере, «прибрежные районы и городские центры, как представляется, имеют как высокий уровень связанности с Уэстчестером, так и большее число случаев Covid-19 на одного жителя». Однако существуют и отдельные «горячие точки» в популярных местах отдыха для «многих состоятельных жителей» округа, такие как прибрежная Флорида около Майами и горнолыжные курорты в южном и центральном Колорадо.
Для Лоди, тем временем, в данных дружеских связей Facebook и при распространении Covid-19 появляется конкретная связь с Римини, популярным морским курортом на Адриатике.
Технологии NASA построит на Луне собственную базу: новые территории
Но не все связи сохраняются — это говорит о том, что вовремя принятые меры в Италии оказались действенными. Авторы пишут, что в данных Facebook есть сильная связь между Лоди и несколькими провинциями на юге Италии, которые «отправляют рабочих и студентов в индустриальную Ломбардию». Но, «хотя в некоторых из этих областей был зарегистрирован ряд случаев заболевания Ковид-19, они не являются непропорционально большими, и, возможно, отражают усилия итальянских властей по ограничению передвижения людей».
Исследование было основано на новом инструменте, созданном авторами работы совместно с Facebook, который называется «Индекс социальной связности». Набор данных позволяет исследователям измерить взаимосвязь двух географических областей, представленных дружескими отношениями в Facebook, без необходимости доступа к самому необработанному социальному графу. Предоставление сырых данных третьей стороне может нарушить конфиденциальность пользователя или позволить повторно инициировать скандал аналогичный истории с Cambridge Analytica. Индекс теперь доступен для других ученых и некоммерческих организаций для использования в подобных исследованиях.
«Этот вывод говорит нам о том, что географическая структура социальной сети, измеряемая Facebook, действительно может предоставить полезную информацию о типе социальных взаимодействий, которые, как эпидемиологи давно знают, способствуют распространению инфекционных заболеваний», — пишут авторы.
Исследование подчеркивает потенциал, который такие большие наборы данных имеют для эпидемиологов. На текущем этапе вспышки такое понимание менее полезно, но на ранних и более поздних стадиях, когда число новых случаев мало или уменьшается, возможность узнать, какие географически удаленные локации рискуют стать новым очагом, может быть более полезным.
Facebook сделал ряд таких наборов данных доступным в рамках своей программы «Данные для всеобщего блага», но опасался передавать личную информацию пользователей напрямую правительствам и органам здравоохранения, которые могут захотеть получить неограниченный доступ к ней.
Читайте также
- Xiaomi представила маршрутизатор Redmi Router AX5400 с чипом Qualcomm
- Western Digital повысила цены на флеш-память NAND — это следствие загрязнения производства в январе
- 4 вида вооружения, которые отправили в Европу из-за Украины, но никогда не испытывали в деле
- Twitter позволит вешать ярлыки на ботов, чтобы люди могли отличать их от живых пользователей
- Найдена загадочная "невидимая" черная дыра: космическая аномалия
- Новая статья: Обзор игрового 4K-монитора ASUS TUF Gaming VG28UQL1A: лучше поздно, чем никогда
