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※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2021-08-16 20:04:31
看板 nCoV2019
作者 ismail (晴天就該是這樣)
標題 [轉錄]疫情期間人往哪去 預測重熱區人流研究助力
時間 Sun Aug 15 23:01:27 2021


完整標題:疫情期間人往哪裡去?預測重熱區,人流研究助一臂之力
發稿單位:中研院-研之有物
發稿時間:2021-07-15
撰 稿 者:蕭歆諺
原文連結:https://research.sinica.edu.tw/community-mobility-social-distance-npi/
疫情期間人往哪裡去?預測重熱區,人流研究助一臂之力 - 研之有物 │ 串聯您與中央研究院的橋梁
[圖]
COVID-19 爆發以來,「社交距離」已成為日常用詞。但社交距離政策如何防控疫情?新聞裡部分場所人潮洶湧,三級警戒是否減低人潮移動?「研之有物」專訪中研院人文社會科學研究中心詹大千研究員,他透過電信數據分析人流慣性模式,同時也以此為基礎,實際協助地方政府觀察疫情變化、提前預測重熱區。 ...

 

從人流研究觀測疫情

COVID-19 爆發以來,「社交距離」已成為日常用詞。尤其在本土疫情升溫之時,非必要
不外出,成為政府頻頻呼籲的防疫指南。但社交距離政策如何防控疫情?新聞裡部分場所
依然人潮洶湧,三級警戒是否減低人潮移動?「研之有物」專訪中研院人文社會科學研究
中心詹大千研究員,他透過電信數據分析人流慣性模式,同時也以此為基礎,實際協助地
方政府觀察疫情變化、提前預測重熱區


NPI 為控制疫情重要手段

COVID-19 爆發至今,全球疫情持續延燒。除了施打疫苗,「非藥物介入措施」(
Non-Pharmaceutical Interventions,NPI)也是阻斷病毒傳播鏈的重要關鍵。倫敦帝國
學院等權威學術機構的研究皆已證實, NPI 能有效降低傳染病的 Rt 值( Effective
Reproductive Number,有效再生數,在一定時間內疾病會傳染的人數),減少傳染可能。

具體而言 ,NPI 包含哪些方式?


根據世界衛生組織(WHO)列表,NPI 措施可以從個人防護、生活環境到社會大規模的限
制規範,透過非疫苗與藥物的手段遏制疫情。歐盟也針對 COVID-19 詳細列出十幾項
 NPI 措施,包含手部消毒、戴口罩、隔離檢疫等。

其中,NPI 的核心概念之一即是落實社交距離。

https://i.imgur.com/vJaVY1P.jpg
[圖]
歐盟疾控中心(ECDC)針對 COVID-19,從個人防護、社區傳播、大規模流行,提出各個
層級的 NPI 說明。

「社交距離的政策很廣泛,不只有室內保持 1.5、室外 2 公尺。」中研院人社中心研究
員詹大千解釋,公衛學者眼中的社交距離涵蓋多層意涵,包括限制聚會、人數規範、停班
停課等,都屬於相關範疇。


目前研究發現人流下降超過 20%,Rt 值就能降至 1 以下;亦有臺灣的研究推算出,若做
好個案追蹤(早期偵測、接觸者疫調、14 天隔離),再加上群體保護(社交距離、戴口
罩),Rt 可從 2.5 降至 0.85,有效壓制疫情擴散。


數值或有不同,但各項研究皆顯示:社交距離管制與疫情傳播有明顯關聯,管制越嚴格,
 Rt 值越小。

三級警戒後,人潮是否有改變?

想減緩疫情,減少人與人的接觸是一大關鍵。那麼,要如何檢視社交管制是否奏效?人流
、車流的變化是重要觀測風向球!

詹大千以 Google(COVID-19 mobility)、蘋果 (Apple mobility trends)所公布的各
國人流數據,佐以本土的遠傳電信數據,同時檢視牛津大學的跨國政策指標,試圖找出政
策、人流變化與疫情發展間的關聯。


2021 年 5 月臺灣首度進入三級警戒後,人流減少了嗎?哪些地方降幅最明顯?首先透過
 Google 數據來觀察。

檢視人流有三個關鍵場所工作場所交通樞紐購物商場,對疫情控制皆有重要影響。

觀察工作場所。從 Google 人流報告可以看到,5 月 19 日全國進入三級警戒後,工作場
所人流隨即減少約 2 成;住宅區則因為鼓勵居家辦公,人流增加約 2 成。

若與其他國家對照,成效如何?以歐洲最早爆發疫情的義大利來看,初期疫情慘重,工作
場所迅速下降達 6-7 成,採行嚴格封城政策後更降至 9 成。詹大千提到,由於臺灣並
未強制停班,工作場所人潮降低不大,但臺灣變化最明顯的是交通運輸


Google 大眾運輸站的人流顯示,5 月 17 日(雙北三級後的第一個上班日)便迅速下降
了 50%5 月底降幅超過 7 成,趨近義大利的封城效果。詹大千也進行北市車流監測,
數據顯示北市每條道路的平均小時車流量呈現一路下滑趨勢,5 月 14 日(三級前的週五
)平均車流量為 981.7,5 月 21 日(三級後的週五)已降至 497.3,大幅減少約一半車


最後,若檢視零售商店與休閒設施,隨著禁止內用、電影院關閉等政策施行,人流也減少
 5-6 成

整體來看,臺灣雖只升級到三級警戒,但人潮與車潮下降明顯。除了工作場所改變較小,
其他如大眾運輸、公園、零售商店和遊樂場,社交管制都有明顯成效。詹大千分析:「從
人流數據來看,臺灣雖然沒有強制封城,但民眾的自律和防疫配合度高,足夠達到自主封
城的效果。」


https://i.imgur.com/VrMOuAN.jpg
[圖]
三級警戒沒有強制禁足,但整體來看,臺灣民眾自律、減少非必要外出,實施一週後幾乎
已達到「自主軟封城」。(本圖取用 2021.5.8~2021.6.19 的 Google 數值。「Google
社區人流報告」統計各國每週人流趨勢,包含雜貨店和藥局、零售店和休閒設施、大眾運
輸站、公園、工作場所、住宅區等六大場所,並以 2020.1.3-2.6 一週內每天的中位數
做為基準值。)


https://i.imgur.com/He8L7QM.jpg
[圖]
車流監測原本用於環境噪音的研究,研究團隊使用每五分鐘更新一次的即時資料,觀察北
市車潮。從圖表趨勢,北市每條道路的平均小時車流量呈現下降(虛線為趨勢線),三級
後每逢週末時段明顯減少,上班日則略微回升。註:車流量是依路段計算每小時的車流數
(不論車種)


去識別化電信數據助陣:臺灣人往哪裡趴趴走?

「人怎麼移動,疾病常常就那樣流動。」詹大千點出人流觀測的重要意義,「近十年國外
已廣泛運用電信數據,從人流移動分析來進行各種推估,包括交通、疾病研究、公衛政策
。」


由於 Google 數據的空間尺度以國家為單位,無法觀察各縣市變化,測量地點也較粗泛,
較難細緻分析臺灣真實的人流變化。為了精確掌握臺灣本土的人流圖像,詹大千也與遠傳
電信合作,以電信數據作為在地研究基礎。


Google 沒有針對市場、高鐵、量販店做統計,但想判斷臺灣人潮群聚,這類場所很重
要,有助於觀察人流熱區。」舉例來說,分析遠傳數據資料,去年 3 月量販店曾出現一
波尖峰。回頭推敲,彼時正好是去年的「衛生紙之亂」,透過圖表,即能清晰反映出常民
生活面貌。


除了觀測熱點場所,臺灣疫情期間的人流移動有什麼特徵?

觀察跨縣市人流, 2020 年上半年,每到連假各縣市便湧現旅客,多由北部往南部、東部
移動,例如高雄、宜蘭的非居民量大增。隨著疫情趨緩 ,5、6 月後假日人潮不斷攀升,
端午連假時移動距離達到高峰、觀光區人潮大增,成為南來北往最大量的連續假期!


這些人流模式皆成為重要的防疫參考。今年端午連假前夕,政府便強力呼籲減少返鄉移動
、降低雙鐵負載量,新北市也關閉部分觀光風景區。

https://i.imgur.com/8y8lpYA.jpg
[圖]
詹大千與遠傳電信合作,以去識別化的資料加總,觀察夜市、量販店、高鐵站等特定場所
的人流變化。從今年曲線,5 月初出現諾富特群聚事件後,人流陡降,特別是假日的觀光
風景區,全國三級警戒後降到低點


https://i.imgur.com/J7UKefc.jpg
[圖]
透過遠傳數據觀察,去年防疫期間,火車站、高鐵人流下滑明顯;醫院、量販店則較早回
流。但觀光風景區起伏始終明顯,每逢連假就出現高峰,6 月進入防疫新生活後快速拉高
至 35%,顯見去年疫情期間臺灣人最喜歡到風景區放風。


https://i.imgur.com/WMqarLg.jpg
[圖]
2020 年 6 月後,假日的跨縣市人潮開始增加,旅行距離越來越長。高雄、宜蘭遊客明顯
增加,特別是遇上連續假期,人流就會從北部往兩處移動。

分析人流 超前判斷未爆熱區

人流分析對防疫決策具有重要意義,一般可知只要政府管制嚴格,便能控管人流,但唯有
科學地掌握實際人流面貌,才能更細緻、滾動式地擬定政策。

「直接封城當然可行,但對社會和經濟的衝擊非常大。」詹大千解釋。

借助人潮數據可判斷高風險的傳播節點,規劃管制順序和強度。清楚呈現人流模式、移動
路徑,也有助提前預判可能熱區。

舉例來說,從數據分析後意外發現,某些居住或在萬華區工作的人,可能與三峽經常有互
動連結(例如停留)。這個特殊的人流關係模式,無法從實體距離直接判斷出來(如萬華
與板橋僅一橋之隔,往來接觸可能性高)。但經數據分析後,地方政府便可以在疫情甫從
萬華擴散時,先行至三峽進行重點快篩


詹大千生動比喻:「不要等個案出來後,像打地鼠一樣去解決;越清楚看出人流移動,我
們就可能超前偵測,及早撈出隱形傳播鏈。」實際篩檢後也發現,數據預測處與高風險重
熱里,確實高度重疊


社交管制該多嚴?配合度是另一關鍵

COVID-19 衝擊前所未有,面對這張全新考卷,要封城或宵禁?何時解封?管制是否太鬆
散?各國皆只能權衡應變。除了向內看臺灣,詹大千也進行跨國比較,對照不同社交距離
政策的防疫效果。


他運用牛津大學的「新冠肺炎政府政策強度指標」(Stringency index),檢視各國的政
策鬆緊變化。這是目前最廣泛使用的跨國 NPI 政策指標,依循 17 項檢視項目,涵蓋學
校關閉、移動與集會限制等,每日統計 174 國的即時政策強度。管制愈嚴格,指標分數
愈高, 逼近 90 分大約已等同全面封城。


以臺灣來說,過去一年以邊境管制為主,沒有大規模停班停課,維持在 20 至 30 分。進
入三級警戒後,折線陡升至 70 分以上,大約居於全球 34 名,衝入前五分之一。

綜合各國來看,邊境管制、限制集會等社會衝擊相對較小的防疫措施,多數國家最傾向使
用。

https://i.imgur.com/xbo99pE.jpg
[圖]
依據此項指標,越南、以色列是圖中政策相對嚴格的國家。法國、英國執行封城期間(
Lockdown),分數便直逼 90。臺灣原先以邊境管制為主,屬於低度管制,實施三級警戒
後便陡升超過 70 分。


若把政策、確診數變化兩相對照,進一步觀察各國人流曲線,也呈現不同面貌。

去年 4 月,日本首度針對大都市如東京、大阪、名古屋發佈「緊急事態宣言」,強制性
不大,呼籲減少密切接觸活動。施行一陣子後,確實降低確診數;但隨著緊急事態宣言第
三、四次發佈,便出現防疫疲乏,加上政策嚴格維持中低度,整體人流僅減少約 3 成。

視角轉到歐洲,英國同樣面臨類似窘境。政府祭出嚴格的社交距離政策,但民眾配合度不
高加上無法可罰,2020 年夏天後人流與確診數再次暴增,中央還得另編獎勵金請地方政
府協助,提升政策配合度。


不難發現,能否減少確診數的箇中關鍵,其實和民眾配合度息息相關。

臺灣沒有進入四級警戒,但民眾的自主封城,讓人流降幅已接近國外封城的效果。民眾的
配合度高低,可以從臺大公衛的調查看見類似訊息:2020 年 7 月底調查,室內公眾場所
戴口罩、進門用酒精消毒的比例高達 99.2% 和 98.4%,防疫警覺高。


https://i.imgur.com/BCypX6m.jpg
[圖]
以 Google Mobility 比較各國人流,英國、法國在第一次封城後,大眾運輸、零售店減
少約 7-8 成人潮;義大利下降約 9 成;臺灣三級警戒後人流下降約 6-7 成;日本發
布緊急事態宣言後,人潮則減少約 1-3 成。(註:本圖僅挑選三類場所示意)


疫苗非金鐘罩 社交距離仍是重要防護力

力守邊境一年半後,臺灣疫情首度進入社區傳播,社區防護線成為一大重點。為了讓社區
疫情觀察更超前,詹大千團隊也協助改造「社區疾病監測網」

「我們不是現在才開始,從 2018 年起,就建置北市、高雄社區醫療監測網,監測流感、
腸病毒。希望越多基層診所加入,就能布建越全面的流行病社區哨兵。」去年疫情爆發後
,研究團隊則新增了新冠肺炎確診、疑似案例、嗅覺喪失等 COVID-19 相關代碼,協助即
時掌握社區潛在個案,觀測疫情曲線變化。


https://i.imgur.com/AzszCJt.jpg
[圖]
監測系統承襲過去由定點醫師回報流感、腸病毒的概念,但改用資訊化系統,不需要耗費
醫生通報人力。加入監測網的醫療院所,只要在健保系統中輸入特定症狀代碼,便能提供
衛生單位,即時觀察社區流行病的潛伏、蔓延狀況。


社區監測網另一項好處是,多數年輕族群身體不適會先到診所,而非大型醫學中心。透過
各地基層診所的症狀回報,有機會更早篩出症狀輕微的年輕確診者。詹大千直言,
COVID-19 症狀與流感高度相似,特別是 Delta 病毒株,未來若政府能廣泛提供唾液篩檢
組給診所,社區第一線哨兵才能更即時抓出隱形傳播鏈

來勢洶洶的病毒,已然顛覆了整個世界,可預見的未來我們很可能將與病毒長期共存。廣
泛施打疫苗,是社會對抗疫情的必要手段,但面對不斷變種的病毒株,詹大千強調 NPI
仍是不應輕忽的防疫保護網。

他也再次提醒道:「打完疫苗並不是披上無敵金鐘罩,各疫苗的保護力、每個人的免疫狀
況都不同,落實社交距離、做好個人防護,始終是根本的防疫之道。」

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gmkuo: 推1F 36.231.38.147 台灣 08/15 23:13
popopal: 我以為年輕患者會先去藥局= =2F 111.242.163.127 台灣 08/15 23:14
vierzehnhund: 推3F 114.43.19.193 台灣 08/15 23:27
berder: 推4F 49.216.45.252 台灣 08/15 23:33
ninginging: 推5F 114.27.54.194 台灣 08/15 23:36
mintu: 我會先去診所~6F 2.58.241.74 台灣 08/15 23:45
Mgthok68: 推,他說疫苗非金鐘罩+17F 101.12.47.12 台灣 08/15 23:55
ROCAF: 看起來好像上帝視角8F 219.85.11.168 台灣 08/16 00:02
isaac7818: 台灣人很會隨著確診數調整9F 122.117.85.86 台灣 08/16 00:03
scarpa: 很棒的分析10F 223.138.123.159 台灣 08/16 00:50
youngzi: 推詹大千老師11F 218.187.98.78 台灣 08/16 01:12
BlackCoal: 推診所提供快篩,只靠醫師去分辨感冒和12F 220.142.111.253 台灣 08/16 06:10
BlackCoal: Covid-19太難了,社區持續監控才有辦法
BlackCoal: 及早撲滅火種
d92100: 推~清楚的圖表~不過我一直以為大眾人流下15F 223.137.100.44 台灣 08/16 06:36
d92100: 降會造成路上車流上升~竟然沒有~可是看上
d92100: 班下降又好像沒這麼多~真的很意外
lohaloha: 推18F 101.137.235.173 台灣 08/16 07:16
elainakuo: 很有趣的分析19F 111.251.139.241 台灣 08/16 07:19
elainakuo: 不少在家上班的 五月中開始的三級警戒
elainakuo: 最有感的就是交通變順暢
ABarrel: 三級警戒期間,上五股交流道不塞車。現在22F 60.251.226.185 台灣 08/16 09:22
ABarrel: 要花20分鐘。
Miseryz: 看起來就是除了上下班外的都盡量少出門,24F 125.227.14.133 台灣 08/16 09:32
Miseryz: 這段時間曾正中午出門採買,看到車流都懷
Miseryz: 疑人是不是都午休去了,和以前平常真的差
Miseryz: 蠻多的
yufion: 現在感覺是上下班車流恢復正常,但其他28F 140.115.40.38 台灣 08/16 10:00
yufion: 時間車子還是偏少
SmallRice45: 24小時家樂福去年半夜都沒人30F 118.171.119.221 台灣 08/16 10:22
SmallRice45: 現在停車場半夜10台車上下
hwider: 謝謝分享32F 223.139.248.208 台灣 08/16 11:13
znling: 推這篇33F 49.216.27.169 台灣 08/16 12:14
allan0926: 自從三級警戒後,上班車流順暢不少34F 116.89.129.52 台灣 08/16 12:35
inohno: 今年升級後上下班一人獨享公車過好幾次35F 61.221.67.46 台灣 08/16 13:57
inohno: 不過降級後就沒這種好事了..
inohno: 前一週還有一次搭到人擠人的,整個嚇壞
scottshih: 推分享38F 118.161.84.13 台灣 08/16 16:22

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