英國《自然》雜志10日發表了一項根據美國大數據開展的流行病學建模研究，結果顯示，重新開放餐館、健身房、咖啡館和酒店會帶來最大的新冠病毒傳播風險。模型顯示，降低這些場館的使用率，或能讓預測的感染人數大幅降低。

　　利用人類移動模式預測新冠傳播風險最高的場所。(圖片來源：《自然》在線版)

　　為了評估人類移動的變化會如何改變新冠病毒的傳播，美國斯坦福大學研究團隊此次利用美國的移動電話數據(采集自2020年3月1日至5月2日)，繪制了不同社區中數百萬人的移動軌跡。他們將這些數據與一個新冠病毒傳播模型相結合，從而確定了潛在的高風險場所和危險人群。他們的模型準確預測了10個最大都市區(如芝加哥、紐約市和舊金山)的每日確診病例數。

　　這些移動數據的精細度，讓研究人員可以模擬人們常去的20個類別近55.3萬個不同地點的每小時感染情況——這些地點也被稱為“興趣點”(points of interest)。模型預測，這些地點中的少數，如全服務餐廳，貢獻了大部分的感染病例。

　　研究人員舉例說，在芝加哥都市區，10%的“興趣點”貢獻了全部“興趣點”預測感染人數的85%。該模型還預計，低收入群體比高收入群體更容易被感染，因為他們無法大量減少移動，而且他們去的地方更小更擁擠，這也會增加感染風險。舉例來說，相比高收入群體，低收入群體常去的便利店每平方英尺的人數要高59%，這里的顧客平均停留時間也要多17%。

　　通過模擬哪些人容易在哪些地方受到感染，研究人員還評估了不同的重新開放策略的效果。他們認為，這一模型可以為制定重新開放政策提供參考。

　　例如，模型預測顯示，將場所使用率控制在其最大容量的20%，能減少80%以上的新增感染，但到店顧客總人數只會減少42%。