【本期看点】
面对传染病，我们能用大数据做些什么？这可能是我们很多人都想知道的。2019年11月，麻省理工学院的研究人员就完成了一些相关研究，他们基于手机数据，追踪了2013年至2014年间登革热在新加坡的传播情况，希望以此了解通勤等日常出行如何影响蚊媒疾病在城市中的传播。他们创建了四种城市人口流动模型，经对比后发现，手机数据的模型最符合疾病传播的实际情况。具体详情如何，以下内容不容错过。
根据一项新的研究表明，人们在城市中的日常出行，尤其是通勤，是影响某些疾病在城市中传播的重要因素。
麻省理工学院（MIT）的研究人员合作完成的研究中，基于手机数据，追踪了2013年至2014年间登革热（dengue）在新加坡的传播情况，希望以此了解通勤等日常出行如何影响蚊媒疾病在城市中的传播。
登革热是登革病毒经蚊媒传播引起的急性虫媒传染病。据估计，登革病毒每年导致全世界5千多万人感染，500,000多例住院和25,000多例死亡。
虽然许多研究已经将出行行为与疾病的长距离传播联系起来，但是目前这项研究的发现以其精细的研究粒度著名，追踪的是短距离和短时间内的传染路径。未来的研究将致力于确定目前的这些发现是否也适用于经空气传播的疾病，如流感等。
这项研究的部分资金来自瑞士洛桑联邦理工学院的HERUS实验室、瑞士美孚公司（Mobiliar）、ENAC 2018年探索奖助金、洛桑联邦理工学院的生境研究中心以及MIT可感知城市实验室。
伊曼纽尔·马萨罗（Emanuele Massaro）发表了一篇关于研究成果的综述性论文，论文中提出：“在城市中，媒介传染病流行的重要因素在于人口流动。”他认为这种基于手机数据的研究方法意味着研究人员在研究该问题时“不需要进行可能侵犯个人隐私的详细跟踪，但是仍然可以获取人口流动模型的关键：通勤。”
该论文发表于《自然科学报告》（Nature Scientific Reports），“评估了城市环境中的人类活动与蚊媒疾病之间的相互作用”。论文作者包括瑞士洛桑联邦理工学院城市人类-环境关系实验室（HERUS）的科学家马萨罗，MIT研究与技术联盟（SMART）的博士后丹尼尔·康德（Daniel Kondor），以及MIT可感知城市实验室主任卡洛·拉蒂（Carlo Ratti）。
研究人员分析了新加坡2013年和2014年两次登革热爆发期间，不同的人口流动模型与登革热传播情况的适应程度。根据有关健康数据，研究人员创建了四种城市人口流动模型，这些模型使用了人均蚊虫数量和蚊虫叮咬率的估算值。然后，研究人员评估了哪种流动模型最符合疾病传播的实际情况。
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第一个模型基于2011年以来230万人的匿名通话数据，模拟了新加坡的典型人口流动模式；相反，第二个模型假定人口随机流动；第三个模型使用相同概率估计人们的日常流动；第四个模型基于标记住所位置的人口普查数据，应用城市运动范式（一种由学者开发的“辐射”模型）来模拟新加坡的人口流动。然后，研究人员用各个模型进行了一系列模拟实验。
同时考虑到蚊子的数量和感染率，学者们发现，这四个模型中使用手机数据的模型和“辐射”模型实验效果最好，始终近似于疫情随时间推移而蔓延的空间分布实际。
研究人员采用了一种图像处理的度量标准来量化疫情模拟实验与实际结果之间的差异。如果两个疫情图相同，则模型得分为1，如果没有共同点，则模型得分为0。以“周”为单位，对模拟和实际结果进行比较。随着时间的推移，两个最佳模型的得分均略低于0.8；相同概率流动模型分布得分略低于0.7；随机流动模型表现最差，在0.6以下。
这些发现增强了日常流动影响的重要性，尤其是普通的上下班通勤对疾病传播的影响。研究人员估计，在新加坡大约有80％的上班族存在职住分离。研究发现的疫情爆发地点和通勤模式，能够帮助公职人员更加有效的控制疫情。
“当局将能够确定哪些城市地区有更高风险被传染，”康德说，“官员们可以制定一系列的政策，从控制蚊子数量，到及时通知市民，使他们能够更加警觉并加强预防。”
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需要明确的是，登革热是由蚊子引起的，不存在人传人的现象。因此，更多的人进入蚊子滋生地区才会带来更高的传染风险，例如在他们的上下班的路上。
拉蒂说，意识到这种区别是“至关重要的”。因为“疾病的传播不依赖于人与人之间面对面的接触，而是人们停留在某一地区”，所以在这种情况下，通勤对蚊媒传播疾病的影响可能与流感等空气传播疾病的影响不同。
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拉蒂还提到：“我们希望这类疾病（如流感）的传播方式会有所不同，这是一个有趣的问题，目前的研究结果在多大程度上适用于此。”未来的研究可以在类似的层面上探讨这一点。无论哪种情况，“鉴于世界卫生组织日益增加的对全国或全球性流行病的警告，以及上个月公布的全球卫生安全指数……表明许多国家预防、发现和应对疾病爆发的能力薄弱，迫切需要进行此类研究。”
马萨罗认为，这类研究“在发展中国家尤为重要”，同时目前可以进一步扩展研究，帮助官员为未来可能爆发的疫情提供精确的选择。他说：“下一步，我们将致力于开发模型和数据驱动的监控系统，以检测最安全的城市通勤道路。”
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原文始发于微信公众号（城市数据派）：MIT 研究人员如何用手机数据追踪城市中的传染病？丨城市数据派
规划问道
