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धन्यवाद हेलेन। सभी को नमस्कार, मेरा नाम सोंग गाओ है। मेरा विषय आज COVID-19 प्रसार में भू-स्थानिक मॉडल के लिए मानव गतिशीलता और निकट
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 संपर्कों का मानचित्रण कर रहा है। यह गणित से किन ली, लाइफ साइंसेज कम्युनिकेशन से कैपिंग चेन और पब्लिक हेल्थ से जोनाथन पैट्ज़ के सा
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थ मेरे सहयोगियों के साथ एक संयुक्त कार्य है। तो हम सभी यूडब्ल्यू मैडिसन में हैं और एनएसएफ द्वारा सामाजिक और व्यवहार विज्ञान के रूप
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में वित्त पोषित हैं। तो यह एक अलग पहलू है जो पिछली वार्ताओं के लिए बहुत प्रासंगिक है। और हमारे लिए, महामारी के दौरान शुरुआत में, आ
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प जानते हैं, पहली बात यह है कि हम यह देखने में रुचि रखते हैं कि विभिन्न सामुदायिक पड़ोस ने घर पर रहने का जवाब कैसे दिया - घर के आद
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श। तो गतिशीलता पैटर्न को ट्रैक करके, जैसा कि आप डैशबोर्ड से देख सकते हैं, और यदि यह एक है- यदि नीले रंग का उपयोग किया जाता है तो इ
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सका मतलब है कि किसी विशेष काउंटी में किसी विशेष दिन पर, व्यक्तिगत अधिकतम दूरी के साथ माध्यिका द्वारा कम गतिशीलता उपाय होता है, और 
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ाल रंग ने गतिशीलता में वृद्धि दिखाई। गतिशीलता पैटर्न को ट्रैक करके, हम गतिशीलता पैटर्न को COVID-19 पुष्टि मामले की वृद्धि दर के सा
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थ जोड़ सकते हैं और हमने जो पाया वह यह था कि गतिशीलता पैटर्न और फिर COVID-19 संक्रमण दर के बारे में एक सांख्यिकीय महत्वपूर्ण संबंध 
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ौजूद है, कुछ अस्थायी अंतराल के साथ भी। और अगर हम घर पर रहने से पहले और घर पर रहने के आदेश के बाद तुलना करते हैं, तो हमें दोहरीकरण 
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का समय मिला, आप जानते हैं, वृद्धि जो घर पर रहने के आदेशों की प्रभावशीलता को भी दर्शाती है। और फिर, मॉडलिंग करने के लिए, एक महत्वपू
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्ण डेटासेट खुले से गायब था, आप जानते हैं, गतिशीलता डेटासेट विभिन्न स्थानों के बीच यात्रा प्रवाह के बारे में है। इसलिए यही कारण है 
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कि हमने सेफग्राफ के साथ सहयोग किया और अज्ञात मोबाइल फोन डेटा एकत्र करने और राज्य को राज्य और काउंटी को काउंटी प्रदान करने और स्थान
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क इंटरैक्शन फ्लो डेटा सेट को ट्रैक करने के लिए ट्रैक भी प्रदान किया। और यह GitHub पर उपलब्ध ओपन डेटा रिपॉजिटरी है और हम अभी भी साप
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्ताहिक अपडेट बनाए रखते हैं, लेकिन रिज़ॉल्यूशन दैनिक अपडेट है। और अगर लोग रुचि रखते हैं, तो आप अभी भी इस डेटा सेट को अपने शोध में श
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मिल कर सकते हैं। और स्थानीय स्तर पर, यात्रा की दूरी और फिर घर के समय पर रहने के अलावा, हम प्रॉक्सी के रूप में बंद संपर्क जानकारी क
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ो मापने के लिए व्यक्तिगत स्तर के मोबाइल फोन डेटा का भी उपयोग करते हैं, आप जानते हैं, चाहे वे भीड़ की घटनाएं हों। जैसा कि आप मानचित
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र पर देख सकते हैं कि यह हमारे विस्कॉन्सिन मैडिसन विश्वविद्यालय के आसपास है, मैडिसन के डाउनटाउन भी है, और जैसा कि हम जानते हैं कि प
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िछली गर्मियों में वृद्धि हुई थी, जब हमारा परिसर फिर से खुलता है। तो यही कारण है कि हम इस तरह के उपयोग की उम्मीद करते हैं, आप जानते
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हैं, मोबाइल फोन ट्रैकिंग प्लेटफॉर्म को समझने के लिए, आप जानते हैं, चाहे लोगों के पास कुछ सभा कार्यक्रम हों। और जैसा कि आप मानचित्र
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 से देख सकते हैं, हम विशिष्ट सेंसर ब्लॉक समूहों को मापते हैं और गहरा रंग होता है और फिर निकट संपर्क के उच्च का मतलब है कि एक सभा म
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ं कुछ मौजूद हो सकता है। तो यह एक प्रॉक्सी के रूप में है और कुछ स्थानीय निर्णय लेने को सूचित करने के लिए है। और गतिशीलता और फिर करी
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बी देश की जानकारी का उपयोग करते हुए, हम आगे गतिशीलता को देखते हैं संवर्धित पारंपरिक, आप जानते हैं, एसएईआर या अकादमिक मॉडल रोग के भ
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-स्थानिक प्रसार को समझने के लिए। और हमारे मॉडल का एक नवाचार यह था कि हम विशेष रूप से स्थानिक प्रेरण लेते हैं जिसका हमने पहले उल्ले
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ख किया था, आप जानते हैं, यह कम्पार्टमेंट मॉडलिंग प्रयास और अंतरराज्यीय यात्राओं के प्रभाव पर विचार करने के लिए। और इसलिए हम तीन वि
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िष्ट उपायों का मूल्यांकन करते हैं: यात्रा प्रवाह प्रतिबंध, परीक्षण या रिपोर्टिंग दर, और सोशल डिस्टेंसिंग, आप जानते हैं, नीति, जो स
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ीधे संचरण दर से जुड़ी हुई है। और इसलिए हमने जो पाया वह यह था कि, वास्तव में, प्रभाव के बारे में आप जो यात्रा प्रवाह निर्देश जानते 
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ैं, वह उतना महत्वपूर्ण नहीं है, जितना आप जानते हैं, सोशल डिस्टेंसिंग और परीक्षण रिपोर्टिंग दर भी जानते हैं। अमेरिकी औसत में मार्च 
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2020 की शुरुआत में, हमारे मॉडलिंग प्रयास के आधार पर पुष्टि किए गए मामलों में से केवल 22 प्रतिशत ही सामने आए हैं। इसलिए जैसा कि दाई
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 ओर प्लॉट में दिखाया गया है, हम संक्रमित मामलों के अलगाव में समय पर संगरोध के प्रभाव को भी निर्धारित करते हैं और एक्स-अक्ष दिनों क
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े समय में देरी को दर्शाता है और वाई लोगों के सेट के लघुगणक को दर्शाता है। तो आप देख सकते हैं कि उस समय न्यूयॉर्क और मिशिगन जैसे कु
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 राज्यों में, यदि, आप जानते हैं, संक्रमित मामलों को अलग या संगरोध नहीं किया गया है, तो आप जानते हैं, लगभग दो दिन, तो इन दो राज्यों
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 में अधिकांश लोग, आप जानते हैं, बड़े पैमाने पर संक्रमित होंगे। तो फिर से समय पर संगरोध अलगाव के महत्वपूर्ण महत्व को दिखाने के लिए।
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 तो अंत में अंतर-काउंटी स्तर पर, हम अपने मॉडलिंग प्रयास में स्थानिक विविधता को भी ध्यान में रखते हैं। विशेष रूप से, ये विस्कॉन्सिन
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में दो विशिष्ट काउंटी हैं। इसलिए देश के भीतर जैसा कि हम जानते हैं, उनके विश्वविद्यालय और बनाम मिल्वौकी काउंटी के अस्तित्व के कारण 
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मानदंड में एक बड़ी आयु संरचना है। हम जानते हैं कि मिल्वौकी अमेरिका में सबसे अलग महानगरीय क्षेत्रों में से एक है। तो एक बड़ा है, आप
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जानते हैं, नस्ल और जातीयता, विषमता। तो यही कारण है कि यदि हम तुलना करते हैं, आप जानते हैं, COVID-19 संक्रमण दर बनाम दौड़ और आयु सं
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रचना की स्थानिक विषमता, हम पा सकते हैं- वास्तव में संक्रमण के मामले से सहसंबद्ध है जिसे आप अच्छी तरह से जानते हैं। तो फिर, हम COVI
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-19 प्रसार की स्थानिक विविधता को समझाने के लिए विभिन्न जनसांख्यिकी का उपयोग करने का प्रयास करते हैं। तो यह सब मेरी प्रस्तुति के लि
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ए है। आपका ध्यान के लिए धन्यवाद।