Mining Google and Apple mobility data: temporal anatomy for COVID-19 social distancing.
Mining Google and Apple mobility data: temporal anatomy for COVID-19 social distancing.
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DOI：
10.1038/s41598-021-83441-4
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发表时间：
2021-02-18
影响因子：
4.6
通讯作者：
Sannino F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cot C;Cacciapaglia G;Sannino F
我们使用谷歌和苹果的移动数据来识别、量化和分类不同程度的社交距离，并分析其对欧洲和美国第一波COVID-19大流行的影响。我们通过谷歌和苹果的数据确定了制定社交距离的时期，独立于政治决定。我们的分析使我们能够对第一波疫情的不同程度的社交距离措施进行分类。我们观察到一个强烈的下降，感染率发生后2至5周的流动性降低。一个通用的时间尺度出现了，之后社会距离显示了它的影响。我们进一步提供了对每个地区社交距离影响的实际测量，显示其效果相当于欧洲感染率降低20-40%，美国降低30-70%。
We employ the Google and Apple mobility data to identify, quantify and classify different degrees of social distancing and characterise their imprint on the first wave of the COVID-19 pandemic in Europe and in the United States. We identify the period of enacted social distancing via Google and Apple data, independently from the political decisions. Our analysis allows us to classify different shades of social distancing measures for the first wave of the pandemic. We observe a strong decrease in the infection rate occurring two to five weeks after the onset of mobility reduction. A universal time scale emerges, after which social distancing shows its impact. We further provide an actual measure of the impact of social distancing for each region, showing that the effect amounts to a reduction by 20–40% in the infection rate in Europe and 30–70% in the US.
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影响因子：
4.6
作者：
Cacciapaglia G;Cot C;Sannino F
通讯作者：
Sannino F
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作者：
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通讯作者：
Sannino, Francesco
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通讯作者：
Gardner, Lauren M.
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作者：
Wellenius GA;Vispute S;Espinosa V;Fabrikant A;Tsai TC;Hennessy J;Dai A;Williams B;Gadepalli K;Boulanger A;Pearce A;Kamath C;Schlosberg A;Bendebury C;Mandayam C;Stanton C;Bavadekar S;Pluntke C;Desfontaines D;Jacobson BH;Armstrong Z;Gipson B;Wilson R;Widdowson A;Chou K;Oplinger A;Shekel T;Jha AK;Gabrilovich E
通讯作者：
Gabrilovich E
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作者：
Lurie, Mark N.;Silva, Joe;Chan, Philip A.
通讯作者：
Chan, Philip A.