可持续的封锁替代方案

我们可以利用大数据采取更有针对性的方法,而不是封锁整个城市

包括奥克兰、雅加达、墨尔本和特拉维夫在内的世界各地城市,已经进入看似无休止的封锁和病毒复苏循环,鉴于全面封锁对经济、社会和心理造成的损害,迫切需要重新评估这种封锁策略。 全面封锁可能有效,但它们是粗暴和残酷的工具。随着这场疫情持续蔓延,可能还会持续数月甚至数年,我们需要一种可持续的替代方案,即采取更有针对性的、基于证据和数据驱动的措施。

这场疫情一再证明,危机之中蕴藏着机遇。作为首次在高度数字化和超互联世界爆发的疫情,COVID-19 及其传播可以使用日益增长的大数据进行剖析。来自多个来源的此类聚合数据,对于帮助我们识别“超级传播地点”具有变革性意义,这样我们就可以采取更可持续的方法,关闭或重新配置具有高疫情爆发潜力的特定地点,而不是封锁整个城市。

原则上,某些地点,就像人一样,可以成为空间超级传播者,而大数据对于识别这些薄弱的空间联系至关重要。由于城市始终充满活力,人们在城市中穿梭、会面、交往和分散,因此城市是人类互动和疾病传播的中心。因此,绘制城市中及城市间人类流动模式与人类共在活动轮廓之间的相互作用关系,对于管理所有大大小小的疾病爆发至关重要。


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令人鼓舞的是,我们拥有各种启发性的人类流动数据来源,可以用来识别易受攻击的地点,这些地点受到高人流量、 интенсивное 社会互动以及有利于疾病传播的流行病学条件的危险汇合的影响。这些数据来源包括捕捉地面交通出行情况的城市分析数据。在香港、巴黎和新加坡等城市,此类交通数据经过系统分析,以改进城市和交通规划。来自网约车服务、物联网连接设备(包括智能灯柱和运行交通应用程序的智能手机)以及带有地理位置数据的社交媒体帖子的较新数据流,也有助于绘制人类流动模式、人类共在活动和疫情传播的交汇点。

然后,可以根据最新的 COVID-19 传播流行病学证据处理这些有关人类活动的宝贵数据。尽管这种疾病的特点是存在许多令人困惑的因素,但现在已经明确了一些事实,例如,户外短暂接触的风险低于封闭空间内的广泛互动。此外,现在专家们普遍认同普遍佩戴口罩和保持社交距离措施的有效性。

然而,我们对 COVID-19 传播与不同环境中的人类社交互动之间相互作用的片面理解,是制定跨越一系列社会群体和活动的所有感染途径的详细地图的主要挑战。为了在城市环境中制定有针对性的遏制策略,当务之急是增进我们对这种复杂相互作用的认识。

新的证据正在迅速收集,从而为地方政府和卫生部门调整、改进和加强其预防和遏制策略创建有用的知识库。通过将流行病学调查结果与有关人类流动和身体互动的数据相结合,可以有效地识别和控制超级传播地点,同时可以更好地支持和管理弱势群体。

由于安全有效的疫苗仍然遥遥无期,我们需要调动我们目前拥有的资源来应对这种疾病,而大数据构成了强大的弹药。增加资金对于促进对跨越典型城市地点范围的人类活动和社会互动性质的研究至关重要。因此,城市必须承诺投入资源来收集此类人类流动数据,并建立法律和技术结构,以便为有益于社会的研究共享此类数据。

我们与 COVID-19 的战斗需要部署各种策略,其中一些策略已被证明比其他策略更有效。当我们认真审视不同的遏制策略及其权衡时,全面封锁似乎产生了喜忧参半的结果。相反,从大数据和流行病学中提炼和融合见解,以预测超级传播地点,可以帮助政府避免实施残酷的、全面的封锁。以经验为基础,并由大数据强力驱动的、精细化、有针对性和重点明确的遏制措施是一种可行的替代方案。有了这种方法,应对 COVID-19 的解决方案就不必显得武断、基于推测或需要盲目信任。

本文基于 2020 年 7 月 10 日发表在自然杂志上的一篇文章

Sun Sun Lim is professor of communication and technology and dean of humanities, arts and social Sciences at the Singapore University of Technology and Design. She recently authored Transcendent Parenting: Raising Children in the Digital Age (Oxford University Press, 2020). She serves on the boards of the Social Science Research Council, Singapore Environment Council and Media Literacy Council. During 2018–2020 she served as nominated member of the 13th Parliament of Singapore.

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Roland Bouffanais, Ph.D. is associate professor at the Singapore University of Technology and Design. He authored Design and Control of Swarm Dynamics (Springer, 2016). He was awarded the IBM Research Prize in Computational Sciences (2008) and the ERCOFTAC Da Vinci Award Silver Medal (2007).

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