这项研究发现去匿名GPS数据可以用来识别存在COVID-19传播风险的地区。
根据最新研究，从去匿名移动设备中收集的人类流动数据可以帮助绘制冠状病毒（COVID-19）传播图，并支持接触者追踪工作。
这项澳大利亚的研究发表在《皇家学会界面杂志》上，分析了墨尔本Cedar Meats爆发、西悉尼Crossroads Hotel爆发以及2020年6月至7月间维多利亚的社区传播情况。
接着，将传播模式与Facebook Data for Good计划收集的近实时人口流动GPS数据进行对比。
研究的第一作者、墨尔本大学传染病动力学研究员卡梅伦·扎克雷森博士表示，研究发现，去匿名GPS数据可以有效地用来识别存在COVID-19传播风险的地理区域。
“我们的目标是提供有用的信息，帮助接触者追踪工作，同时确保个人隐私不受损害，”扎克雷森博士说。
研究共同作者、疾病计算建模研究员、Nic Geard副教授表示，控制COVID-19爆发需要快速反应，需要预测哪些群体和地点存在暴露风险。
“目前的预测模型通常依赖于人们移动的静态、有时过时的描述。如研究所展示的那样使用真实的流动信息，可能会导致更加有效的遏制政策，”Geard副教授说。
这项研究在与彼得·多尔切蒂感染与免疫研究所（墨尔本大学和皇家墨尔本医院的联合项目）的研究人员进行磋商的情况下进行。
来自阿德莱德大学、莫纳什大学和新南威尔士大学的研究人员也为这项研究做出了贡献。
