In response to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, governments have encouraged and ordered citizens to practice social distancing, particularly by working and studying at home. Intuitively, only a subset of people have the ability to practice remote work. However, there has been little research on the disparity of mobility adaptation across different income groups in US cities during the pandemic. The authors worked to fill this gap by quantifying the impacts of the pandemic on human mobility by income in Greater Houston, Texas. In this paper, we determined human mobility using pseudonymized, spatially disaggregated cell phone location data. A longitudinal study across estimated income groups was conducted by measuring the total travel distance, radius of gyration, number of visited locations, and per-trip distance in April 2020 compared to the data in a baseline. An apparent disparity in mobility was found across estimated income groups. In particular, there was a strong negative correlation ($\rho$ = -0.90) between a traveler's estimated income and travel distance in April. Disparities in mobility adaptability were further shown since those in higher income brackets experienced larger percentage drops in the radius of gyration and the number of distinct visited locations than did those in lower income brackets. The findings of this study suggest a need to understand the reasons behind the mobility inflexibility among low-income populations during the pandemic. The study illuminates an equity issue which may be of interest to policy makers and researchers alike in the wake of an epidemic.


翻译:为了应对2019年科罗纳病毒(COVID-19)大流行,各国政府鼓励和命令公民进行社会疏离,特别是在家里工作和学习,鼓励和命令公民进行社会疏离;从直觉来看,只有一部分人有能力从事远程工作;然而,对于美国城市不同收入群体在大流行病期间适应流动性的差异,没有进行多少研究;作者努力填补这一差距,在得克萨斯州大休斯顿通过收入量化这一大流行病对人流动的影响;在本文中,我们利用假名化、按空间分列的手机定位数据确定人的流动;对估计收入群体进行了纵向研究,通过测量旅行总距离、波动半径、访问地点数目以及2020年4月的人均距离与基线数据进行比较;在估计收入群体之间明显存在流动性差异;特别是在4月旅行者估计收入与旅行者之间收入和旅行距离之间有着强烈的负关系($=-0.90)。 流动适应性差异进一步显现出自那些处于较高收入档次的人群以来,在调查中发现,汇率波动程度较低。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
经济学中的数据科学,Data Science in Economics,附22页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2020年4月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+阅读 · 2019年10月9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
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23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
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12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
14+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
9+阅读 · 2018年3月10日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
VIP会员
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23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
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12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