Compliance with public health measures, such as restrictions on movement and socialization, is paramount in limiting the spread of diseases such as the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (also referred to as COVID-19). Although large population datasets, such as phone-based mobility data, may provide some glimpse into such compliance, it is often proprietary, and may not be available for all locales. In this work, we examine the usefulness of video sharing on social media as a proxy of the amount of time Internet users spend at home. In particular, we focus on the number of people sharing YouTube videos on Twitter before and during COVID-19 lockdown measures were imposed by 109 countries. We find that the media sharing behavior differs widely between countries, in some having immediate response to the lockdown decrees - mostly by increasing the sharing volume dramatically - while in others having a substantial lag. We confirm that these insights correlate strongly with mobility, as measured using phone data. Finally, we illustrate that both media sharing and mobility behaviors change more drastically around mandated lockdowns, and less so around more lax recommendations. We make the media sharing volume data available to the research community for continued monitoring of behavior change around public health measures.


翻译:遵守公共卫生措施,例如限制移动和社会化,对于限制严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2(也称为COVID-19)等疾病的传播至关重要。虽然大量人口数据集,例如手机流动数据,可能对这种遵守情况提供一些了解,但这些数据往往是专有的,而且可能不是所有地方都可以查阅。在这项工作中,我们审查了社交媒体上视频共享作为互联网用户在家中花费时间的代理的有用性。特别是,109个国家在COVID-19封锁措施之前和期间在Twitter上分享YouTube视频的人数。我们发现,在对封锁法令有即时反应的国家之间,媒体共享行为差异很大,主要是通过大幅增加共享量,而在另一些地方则有很大滞后。我们确认,这些认识与流动性密切相关,如用电话数据衡量的那样。最后,我们说明,媒体共享和流动性行为在规定的封锁时间上的变化更大,而较少于更宽松的建议。我们向研究界提供媒体共享量数据,以便继续监测公众健康措施的变化。

0
下载
关闭预览

相关内容

迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
107+阅读 · 2020年8月4日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
170+阅读 · 2020年5月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月19日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员