Toplu mobilite verileri COVID-19 ile mücadeleye yardımcı olabilir

https://science.sciencemag.org/content/368/6487/145.2 Caroline O. Buckee 1 , * ,Satchit Balsari 2 ,Jennifer Chan 3 , 4 ,Mercè Crossas 5 ,Francesca Dominik 6 ,Urs Gasser 7 ,Yonatan H. Derece 1 ,Bryan Grenfell 8 ,M. Elizabeth Halloran 9 , 10 ,Moritz UG Kraemer 11 , 12 ,Marc Lipsitch 1 ,C. Jessica E. Metcalf 8 ,Lauren Ancel Meyers 13 ,T.Alex Perkins 14 ,Mauricio Santillana 15 , 12 ,Samuel V.Scarpino 16 ,Cecile Viboud 17 ,Amy Wesolowski 18 ,Andrew Schröder 19 Tüm yazarları ve bağlantıları görün Bilim 10 Nisan 2020: Cilt. 368, Sayı 6487, sayfa 145-146 DOI: 10.1126/science.abb8021 2019 koronavirüs hastalığı (COVID-19) salgını kötüleştikçe, kamuya açık mesajlaşmanın ve büyük ölçekli sosyal mesafeli müdahalelerin etkinliğini anlamak kritik önem taşıyor. Araştırma ve halk sağlığı müdahale toplulukları, özel şirketler tarafından toplanan nüfus hareketliliği verilerini uygun yasal, organizasyonel ve hesaplamalı önlemlerle birlikte kullanabilir ve kullanmalıdır. Bir araya getirildiğinde, bu veriler, insan hareketi kalıplarındaki değişiklikler hakkında gerçek zamanlıya yakın bilgiler sağlayarak müdahaleleri iyileştirmeye yardımcı olabilir. Araştırma grupları ve kar amacı gütmeyen insani yardım kuruluşları, sorumlu veri uygulamalarını sağlayan açık yönergeleri şart koşmak için veri kullanım anlaşmalarını iyileştirmiştir ( 1 ). Farklı kullanıcılar için farklı gizlilik seviyeleri belirlemek ve gizliliği koruyan sonuçlar sağlamak için OpenDP platformu ( 2 ) gibi yeni araçlar , veri erişimini etkin bir şekilde yönetecektir ve toplama adımları, yasal ve metodolojik temelde dikkatlice gözden geçirilmiştir. analizler insan katılımcılar için etik yönergeleri takip eder ( 3 ). Örneğin, sosyal mesafe müdahalelerini izlemek için, bireysel seyahat veya davranış kalıplarını göstermek yerine, birden fazla cihazdan gelen bilgiler, zaman ve mekanda toplanır, böylece veriler, nüfus düzeyindeki hareketliliğin bir yaklaşımını yansıtır (4 ). İnsanların toplu akışlarının tahminleri inanılmaz derecede değerlidir. Örneğin, sosyal mesafeli mesajlaşmanın veya politikaların nüfus hareketliliği kalıpları üzerindeki etkisini inceleyen bir harita, ilçe yetkililerinin ne tür mesajlaşma veya politikaların en etkili olduğunu anlamalarına yardımcı olacaktır. Müdahalelere karşı halkın tepkisini, bir günden diğerine hareket hızı açısından, normal zamanlardan bir taban çizgisine göre ölçülen, karşılaştırmak, sosyal mesafeye ilişkin tavsiyelerin ne ölçüde takip edildiğine dair fikir verebilir. Bu tahminlere sadece şimdi değil, aynı zamanda büyük bir canlanma riskini almadan hayata yeniden başlamamız gerektiğinde de ihtiyacımız olacak. Kişisel mahremiyetin korunması her şeyden önemli olmalıdır. Rızaya dayalı veri paylaşım modelleri ve veri koruma yasaları, kişisel verilerin acil durumlarda kullanılması için yasal zemin sağlar, ancak bireysel verilerin kullanılmasını savunmuyoruz ( 5 , 6 ). Avrupa Veri Koruma Kurulu Başkanı tarafından COVID-19 salgını bağlamında yakın zamanda yapılan bir açıklamanın netleştirdiği gibi, önerilen önlemlerin veri koruma hedefleriyle çelişmesi gerekmiyor ( 7 ). Asya ve Avrupa'da zaten emsaller var ( 8 ). Deutsche Telekom, AB yasalarına uygun olarak sosyal mesafenin ölçülmesine yardımcı olmak için Almanya ile toplu verileri paylaştı ( 9 ). Bu tür analizler ne kadar açık bir şekilde başlatılır ve yasalara uygun olarak sonuçlandırılırsa, halkın güveni ve güvenilir analitik içgörüler üretme yeteneğimiz o kadar büyük olacaktır. İlişkili riskler dikkatli bir şekilde ele alınmalı ve hassas popülasyonlardaki ölüm oranını azaltmaya yardımcı olabilecek verilerin faydalarına karşı tartılmalıdır. http://www.sciencemag.org/about/science-licenses-journal-article-reuse Bu, Science Journals Varsayılan Lisans koşulları altında dağıtılan bir makaledir . Referanslar ve Notlar ↵F. Greenwood ve diğerleri., “Sinyal kodu: Kriz sırasında bilgiye insan hakları yaklaşımı” ( Signal Program on Human Security and Technology, Harvard Humanitarian Initiative , 2015 ); https://hhi.harvard.edu/sites/default/files/publications/signalcode_final.pdf .Google Akademik ↵Harvard Üniversitesi Gizlilik Araçları ve Gizlilik Öngörüleri Projesi, OpenDP ( http://opendp.io ).Google Akademik ↵Y. de Montjoye ve diğerleri., Bilim. Veri 5 , 180286 ( 2018 ).Çapraz ReferansPubMedGoogle Akademik ↵P. Maas ve diğerleri., “Facebook felaket haritaları: Kriz müdahalesi ve kurtarma için toplu öngörüler,” Facebook ( 2019 ); https://research.fb.com/wp-content/uploads/2019/04/iscram19_camera_ready.pdf .Google Akademik ↵Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası ( 2020 ); https://oag.ca.gov/privacy/ccpa .Google Akademik ↵B. Puckett , SJ McMenemy, “Bir halk sağlığı krizi sırasında çalışanların mahremiyetini koruma,” National Law Review ( 2020 ); www.natlawreview.com/article/maintaining-employees-privacy-during-public-health-crisis .Google Akademik ↵“COVID-19 salgını bağlamında kişisel verilerin işlenmesine ilişkin EDPB Başkanının Açıklaması” ( 2020 ); https://edpb.europa.eu/sites/edpb/files/files/news/edpb_covid-19_20200316_press_statement_en.pdf .Google Akademik ↵S. Lai ve ark., "Çin içinde ve ötesinde Wuhan yeni koronavirüsünün yayılma riskinin değerlendirilmesi" medRxiv 2020.02.04.20020479 ( 2020 ); https://doi.org/0.1101/2020.02.04.20020479 .Google Akademik ↵E. Pollina , D. Busvine, “Avrupalı ​​mobil operatörler koronavirüsle mücadele için veri paylaşıyor,” Reuters ( 2020 ).Google Akademik Rekabetçi İlgi Alanları SVS, BioFire Diagnostic'in Trend Gözetim Sisteminin, ücretli danışmanlık çalışmalarını içeren Bilimsel Danışma Kurulu üyesidir.