Авторы исследования рассчитали, на сколько заполненными могут быть разные заведения, чтобы не стать горячими точками распространения коронавируса.
В городах по всему миру вспышки коронавируса связывают с посещением ресторанов, кафе и спортзалов. Новая же модель, созданная на основе оценок данных с мобильных телефонов, подтверждают, что эти места скопления людей действительно могут быть главным двигателем распространения COVID-19.
Читайте такжеВОЗ: пандемия коронавируса в мире вышла за рамки чрезвычайной ситуации
Чтобы предсказать, как передвижение людей может повлиять на передачу коронавируса, команда ученых использовала анонимные данные о локации пользователей из приложений мобильных телефонов. Эти данные были введены в простую эпидемиологическую модель, которая предназначена для расчета скорости распространения инфекции. Данные локации собрала компания SafeGraph в 10 крупнейших городах США, включая Чикаго, Нью-Йорк и Филадельфию. Они дали возможность создать карту передвижения людей из 57 тысяч районов в различные заведения, такие как рестораны, церкви, спортзалы, гостиницы, магазины спортивных товаров за 2 месяца начиная с марта.
Ученые сравнили прогноз модели по количеству заражений в Чикаго с 8 марта до 15 апреля с реальными цифрами за этот же период. Оказалось, что модель довольно точно предсказала количество случаев COVID-19.
"Мы можем точно подсчитать сеть контактов между 100 миллионами людей для каждого часа в течение дня. Это наш секретный ингредиент", - сказал ученый Юре Лесковец.
Читайте такжеКоронавирус распространялся в Италии раньше, чем считалось до этого - ученые
Однако, если ограничить заполнение всех мест скопления людей до 30%, это сокращает прогноз новых случаев COVID-19 до 1,1 миллиона. Если же заведения будут заполнены на 20%, это позволит избежать более 80% потенциальный новых заражений.
Читайте такжеПсихолог дала советы, как не сойти с ума во время пандемии
Вместе с тем, эпидемиолог Оксфордского университета Кристофер Дай сказал, что выявленные закономерности нужно проверить с помощью реальных данных.
"Это эпидемиологическая гипотеза, которую еще надо проверить. Однако, это гипотеза, которая стоит того, чтобы ее проверять", - сказал он.