Changes in Commuter Behavior from COVID-19 Lockdowns in the Atlanta Metropolitan Area

要約

この論文では、ジョージア州アトランタの大都市圏における COVID-19 関連のロックダウンの影響を、パンデミックのロックダウンの前、最中、後の 3 つの期間における通勤者のパターンを調べることで分析しています。
携帯電話の位置データセットを新しいパイプラインで利用して、Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) アルゴリズムから数千人のユーザーの自宅と職場の位置を推測します。
クラスタリングから得られた座標はリバース ジオコーディング プロセスにかけられ、そこから単語の埋め込みが抽出され、職場名と関心のあるポイント (POI) マッピングに基づいて各職場の産業を分類します。
自宅から職場への通勤頻度は、3 つの期間すべてで分析されます。
公衆衛生と経済的要因が議論され、通勤パターンの観察された変化の潜在的な理由が説明されています。

要約(オリジナル)

This paper analyzes the impact of COVID-19 related lockdowns in the Atlanta, Georgia metropolitan area by examining commuter patterns in three periods: prior to, during, and after the pandemic lockdown. A cellular phone location dataset is utilized in a novel pipeline to infer the home and work locations of thousands of users from the Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) algorithm. The coordinates derived from the clustering are put through a reverse geocoding process from which word embeddings are extracted in order to categorize the industry of each work place based on the workplace name and Point of Interest (POI) mapping. Frequencies of commute from home locations to work locations are analyzed in and across all three time periods. Public health and economic factors are discussed to explain potential reasons for the observed changes in commuter patterns.

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