The Covid-19 pandemic has radically changed our lives. Under different circumstances, people react to it in various ways. One way is to work-from-home since lockdown has been announced in many regions around the world. For some places, however, we don't know if people really work from home due to the lack of information. Since there are lots of uncertainties, it would be helpful for us to understand what really happen in these places if we can detect the reaction to the Covid-19 pandemic. Working from home indicates that people have changed the way they interact with the Internet. People used to access the Internet in the company or at school during the day. Now it is more likely that they access the Internet at home in the daytime. Therefore, the network usage changes in one place can be used to indicate if people in this place actually work from home. In this work, we reuse and analyze Trinocular outages data (around 5.1M responsive /24 blocks) over 6 months to find network usage changes by a new designed algorithm. We apply the algorithm to sets of /24 blocks in several cities and compare the detected network usage changes with real world covid-19 events to verify if the algorithm can capture the changes reacting to the Covid-19 pandemic. By applying the algorithm to all measurable /24 blocks to detect network usages changes, we conclude that network usage can be an indicator of the reaction to the Covid-19 pandemic.


翻译:Covid-19大流行从根本上改变了我们的生活。 在不同的情况下, 人们会以不同的方式对它作出反应。 一种方式是自上而下地工作, 因为世界上许多地区已经宣布了关闭。 但是, 对于某些地方, 我们不知道人们是否真的在家工作, 是因为缺少信息。 由于存在许多不确定因素, 如果能够检测到对Covid-19大流行的反应, 我们了解这些地方到底发生了什么。 从家里工作表明人们已经改变了与互联网互动的方式。 人们在公司或学校使用互联网, 一种方式是自上而下地工作。 现在他们更有可能在白天使用互联网。 因此, 一个地方的网络使用变化可以用来表明人们是否真的在家里工作。 在这项工作中, 我们重新使用和分析Trinoculus 外差数据( 约510M 反应/ 24区块), 6个月后就能通过新的设计算法来发现网络使用的变化。 我们用算法在几个城市使用 24 区段, 并且将所检测到的网络使用的变化与实际世界的C-19大流行变化比较。 如果我们用法能对C- 19 的算算算算算算算, 我们就可以对C- 19 算算算算算算算算算算算算算出所有C- C 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2020新书】Python文本分析,104页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2020年12月23日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【电子书推荐】Data Science with Python and Dask
专知会员服务
43+阅读 · 2019年6月1日
CCF推荐 | 国际会议信息6条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年8月13日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5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
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
VIP会员
相关资讯
CCF推荐 | 国际会议信息6条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年8月13日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5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
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员