Matematiker bruger Facebook-data i kampen mod COVID-19

CU Boulder-forsker Daniel Larremore har aldrig holdt en næsepodning og bærer ikke scrubs. I stedet, han er afhængig af matematik for at spore spredningen af ​​menneskelige sygdomme.

Denne uge, Larremore og flere kolleger fra Colorado sluttede sig til en landsdækkende undersøgelse, der søger at bruge sociale mediedata til bedre at forstå, hvordan coronavirus-tilfælde kan vokse og rejse i de kommende uger.

COVID-19-mobilitetsdatanetværket vil trække på enorme mængder af anonymiseret placeringsinformation leveret af Facebook for at følge, hvordan grupper af mennesker bevæger sig fra sted til sted over tid. Det vil tillade forskere som Larremore, en adjunkt ved Institut for Datalogi og i BioFrontiers Institute, at bygge kort, der viser, hvor folk stadig rejser i en alder af social distancering.

Det er fuldstændig anonymt og designet med privatliv som en topprioritet, han sagde.

"Du kan ikke fortælle noget om individuel mobilitet, da Facebook kun giver os anonymiserede og aggregerede data, " sagde Larremore. "Men vi vil være i stand til at se, for eksempel, hvor mange mennesker gik fra Jefferson County til Boulder County i sidste uge, og sammenlign det med hvor mange mennesker, der tog den samme tur for flere uger siden."

Han og hans kolleger vil snart levere disse kort til lokale folkesundhedsledere på daglig basis, så de kan udarbejde mere effektive politikker omkring, hvordan man bremser spredningen af ​​virussen.

Colorado-holdet inkluderer Ryan Layer, en assisterende professor i datalogi ved CU Boulder; Bailey Fosdick fra Colorado State University; og Paul Doherty fra National Alliance for Public Safety GIS (NAPSG). Den overordnede indsats ledes af forskere ved Harvard School of Public Health, Harvard Medical School og Direct Relief og omfatter forskere fra hele landet.

Larremore talte med CU Boulder Today om, hvilke komplekse matematiske ligninger, eller numeriske "modeller, "kan afsløre om patogener, og hvad der kan ligge i vente for Colorado.

Du nærmer dig menneskelige sygdomme fra en anden vinkel, end folk normalt ville forvente – gennem matematikkens linse. Hvad kan denne tilgang fortælle os om epidemier?

Historisk set, matematikken har hjulpet os til at forstå de mekanismer, hvorved sygdomme spredes. med ebola, for eksempel, modellerne hjalp os med at forstå, hvordan transmissionen foregik - i det tilfælde, gennem kropsvæsker. med malaria, forskere ved navn Ronald Ross og George Macdonald opdagede, at sygdommen spredte sig gennem myg. De skrev modellen ned, der stadig hjælper os med at forstå myggepopulationer og deres rolle i malaria i dag.

Hvad fortæller de samme typer beregninger os om COVID-19?

De viser, at tidligt i en epidemi, vækst er eksponentiel - jeg synes, det er den mest skræmmende del - hvilket betyder, at det ligner en "hockeystav". Det føles langt væk, og så er du pludselig midt i det. [Red. note:Dette interview blev udført den 24. marts]

Du har sammenlignet COVID-forberedelser med forberedelse til naturkatastrofer. Hvordan det?

Tidligt, det er lidt ligesom når regeringen fortæller Floridas borgere, at en orkan er otte dage væk. Du kigger udenfor, og du siger, "Hvad taler du om? Jeg kan ikke se nogen skyer på himlen." Men modellerne hjælper dig med at se stormen ud over horisonten.

I dette tilfælde, det er anderledes, fordi vi er orkanen. Vi kan tage den sociale afstand og stoppe spredningen, stoppe den nærme storm i sine spor.

Hvordan er det at være forsker midt i en pandemi?

Det er virkelig trist, at der er brug for disse færdigheder. Alle jeg kender, som laver målrettede epidemiologiske prognoser og modellering arbejder 24/7, minus de timer de sover. Det er bizart, og på nogle måder, spændende at være direkte involveret, men, også, Jeg ville ønske det var under bedre omstændigheder.

Hvad ville du sige til coloradans, der måske ser den orkan i horisonten og ikke er sikker på, hvad de skal gøre?

Vi er nødt til at spænde vores sikkerhedsseler, for det bliver værre, før det bliver bedre. Social distancering virker kun, hvis du rent faktisk gør det. Hvis du har halvdelen af ​​befolkningen i selvkarantæne og tager det alvorligt, og den anden halvdel gør det ikke – de går på vandretur i en stor gruppe, eller de myldrer på cykelstierne – det går ikke. Det er ikke fordi det ikke virker for dem. Det virker ikke for nogen, og den tid vi bruger i dette akavede, halv-social distanceringsproces bliver bare trukket ud.