弱势行为对脆弱社区的Covid-19感染风险的影响

虽然在弱势社区之间的Covid-19感染风险中的差异越来越意识，但行为干预在个别社区规模的影响并不充分了解。在社会疏散授权之前和之后拥有更全面的活动图片可以在Covid-19对脆弱的社区上的不同影响，并为公平，有针对性的公共卫生干预提供设计和评估的工具。

一支由康斯坦丁E. Kontokosta领导的团队，城市科学与纽约市工程和城市工程系和城市工程系和城市科学和进步中心（CUSP），副教育副教授，with the support of a U.S. National Science Foundation (NSF) RAPID grant, devised a method to quantify how behavioral responses to social-distancing policies vary with socioeconomic and demographic characteristics across communities.

这项研究发表在美国国家科学院院刊（pnas.），“Covid-19感染风险的曝光密度和邻域差异，”Bartosz J.Bonczak和Banceong Hong来自Kontokosta的城市管理学院的Kontokosta实验室，来自Nyu Stern商学院的Arpit Gupta，以及洛纳·索普从人口纽约医学院，检查了Covid-19曝光密度，作为确定区域中局部活动量的衡量标准 - 不同土地使用类型的活动比例。

使用详细的小区数据纽约和匿名地理定位数据来自1200万多个独特的设备研究人员评估局部人口的影响,社会经济,建筑环境特点感染率和死亡以识别健康状况与风险之间的差距。

根据这些信息,获得三个月的时间从暂停订单3月22日开始,2020年,团队开发了一种高度精确的方法来量化社区接触密度、体积测量的定义的人类活动区域和活动发生在非住宅的比例和户外土地利用领域,这与接触其他可能被感染的人的风险增加有关。他们使用这种方法来捕捉社区内外的人口流动，以及那些留下来的人由于大流行而改变的流动行为。

该团队专注于发现，在美国疫情的第一个震中纽约市，对社交距离政策的反应如何因社会经济、人口和建筑环境特征而不同。他们:

开发了一种使用智能手机地理定位数据在3个月(2020年2月、3月和4月)期间评估社区活动水平的方法，覆盖大纽约地区超过1200万台独特设备，并以1米网格分辨率进行土地使用分类。
测量和分析社区社会距离的差异，通过估算邻里活动的变化和相关模式的社区特征的居家前后。
评估了曝光密度对与局部人口统计，社会经济和内置环境特征相关的Covid-19感染率的影响，以识别与流动性行为有关的卫生结果的差异。

团队的调查结果表明了截然不同的行为模式社区例如，他们发现，在研究期间，全市范围内的暴露密度每减少10%，就可以挽救1,849到4,068人的生命，主要是在低收入和少数民族社区。研究结果还表明，在确定Covid-19感染风险时，邻域的密度不如移动性行为不太重要。