The COVID-19 pandemic has unleashed multiple public health, socio-economic, and institutional crises. Measures taken to slow the spread of the virus have fostered significant strain between authorities and citizens, leading to waves of social unrest and anti-government demonstrations. We study the temporal nature of pandemic-related disorder events as tallied by the "COVID-19 Disorder Tracker" initiative by focusing on the three countries with the largest number of incidents, India, Israel, and Mexico. By fitting Poisson and Hawkes processes to the stream of data, we find that disorder events are inter-dependent and self-excite in all three countries. Geographic clustering confirms these features at the subnational level, indicating that nationwide disorders emerge as the convergence of meso-scale patterns of self-excitation. Considerable diversity is observed among countries when computing correlations of events between subnational clusters; these are discussed in the context of specific political, societal and geographic characteristics. Israel, the most territorially compact and where large scale protests were coordinated in response to government lockdowns, displays the largest reactivity and the shortest period of influence following an event, as well as the strongest nationwide synchrony. In Mexico, where complete lockdown orders were never mandated, reactivity and nationwide synchrony are lowest. Our work highlights the need for authorities to promote local information campaigns to ensure that livelihoods and virus containment policies are not perceived as mutually exclusive.


翻译:COVID-19流行病引发了多种公共卫生、社会经济和体制危机,为减缓病毒蔓延而采取的措施在当局和公民之间造成了巨大的压力,导致社会动荡和反政府示威浪潮。我们研究了“COVID-19-19病变追踪器”倡议所描述的与大流行病有关的骚乱事件的时间性质,重点是事件数量最多的三个国家,即印度、以色列和墨西哥。通过将Poisson和Hawkes进程与数据流相匹配,我们发现,在所有三个国家中,混乱事件都是相互依存和自我兴奋的。地理分组证实了这些特点,表明全国动乱是作为中间规模的自我刺激模式的趋同而出现的。在计算国家以下各组之间事件的相关性时,我们观察到了巨大的多样性;这些是在具体的政治、社会和地理特点的背景下讨论的。以色列,最领土紧凑和大规模抗议因政府封锁而得到协调,显示了最大程度的回弹力和最短的影响期,在事件发生后,以及最强烈的全国性同步的同步状态,在墨西哥,从头到最强烈的全国性的动态运动中,我们从未被认为需要将固定下来的动力。

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