The COVID-19 pandemic has impacted billions of people around the world. To capture some of these impacts in the United States, we are conducting a nationwide longitudinal survey collecting information about travel-related behaviors and attitudes before, during, and after the COVID-19 pandemic. The survey questions cover a wide range of topics including commuting, daily travel, air travel, working from home, online learning, shopping, and risk perception, along with attitudinal, socioeconomic, and demographic information. Version 1.0 of the survey contains 8,723 responses that are publicly available. The survey is deployed over multiple waves to the same respondents to monitor how behaviors and attitudes evolve over time. This article details the methodology adopted for the collection, cleaning, and processing of the data. In addition, the data are weighted to be representative of national and regional demographics. This survey dataset can aid researchers, policymakers, businesses, and government agencies in understanding both the extent of behavioral shifts and the likelihood that these changes will persist after COVID-19.


翻译:COVID-19大流行影响到全世界数十亿人,为了捕捉美国的一些影响,我们正在进行一项全国性纵向调查,收集关于COVID-19大流行之前、期间和之后与旅行有关的行为和态度的资料,调查问题涉及广泛的主题,包括通勤、每日旅行、航空旅行、在家工作、在线学习、购物、风险感知以及态度、社会经济和人口信息。调查第1.0版载有可公开查阅的8 723份答复。调查是多次向同样的受访者进行的,以监测行为和态度如何随时间演变。这一条详细介绍了数据收集、清洁和处理所采用的方法。此外,数据还加权地代表了国家和区域人口统计。这一调查数据集有助于研究人员、决策者、企业和政府机构了解行为变化的程度以及这些变化在COVID-19之后将继续存在的可能性。

0
下载
关闭预览

相关内容

自然语言处理顶会COLING2020最佳论文出炉!
专知会员服务
24+阅读 · 2020年12月12日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2020年11月20日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
42+阅读 · 2020年7月27日
生成式对抗网络GAN异常检测
专知会员服务
117+阅读 · 2019年10月13日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
53+阅读 · 2019年9月29日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
49+阅读 · 2019年9月24日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13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
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22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21日
Arxiv
6+阅读 · 2016年1月15日
VIP会员
相关VIP内容
自然语言处理顶会COLING2020最佳论文出炉!
专知会员服务
24+阅读 · 2020年12月12日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2020年11月20日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
42+阅读 · 2020年7月27日
生成式对抗网络GAN异常检测
专知会员服务
117+阅读 · 2019年10月13日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
53+阅读 · 2019年9月29日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
49+阅读 · 2019年9月24日
相关资讯
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13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
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22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