臉書宣布與台灣清華大學及美國哈佛大學合作，利用大數據進行新冠病毒防疫研究。這項由清華大學生資所助理教授張筱涵主導的跨國研究成果今（14）日公開，張筱涵分析臉書提供的數據發現，在縣市內移動的接觸傳染風險甚至高於跨縣市的遠距移動，建議在未來的五一連假，國人最好還是減少出門、避免群聚，遠遊近遊都不宜。
張筱涵研究團隊在與臉書簽下資料使用協議後，從今年1月26日起接收去除個人化資訊的整合性數據展開研究。有別於許多疫情傳播研究採用人口數及地理距離來推估人潮流動，張筱涵團隊取得的是實際移動的數據，因此在推估未來疫情並協助政府制定管制策略時也更為準確。
▲張筱涵利用臉書大數據來建立疫情的傳播模式。（圖／清大提供）
清華大學與哈佛大學團隊共同完成的研究成果顯示，從人群接觸率推估，台灣感染新冠病毒機率最高的前5名城市依序是台北市、新北市、高雄市、基隆市與新竹市。此外，分析受到外縣市人口移動而導致感染風險提高的前5名城市依序是台北市、新竹市、嘉義市、新北市、新竹縣。
▲感染新冠病毒機率最高的前5名城市依序是台北市、新北市、高雄市、基隆市與新竹市。（圖／清大提供）
▲受到外縣市人口移動而導致感染風險提高的前5名城市依序是台北市、新竹市、嘉義市、新北市、新竹縣。（圖／清大提供）
張筱涵解釋，大台北及大新竹地區平日就有許多外縣市通勤人口，名列榜上她並不意外；但看到人口數僅26萬，在國內各縣市中排名第18的嘉義市上榜則引起她的注意，她推測這可能是因嘉義市常住人口較少，更容易受到外縣市人口移動影響而增加風險所致。
研究團隊也發現，整體來說，縣市內移動造成的感染衝擊其實高於跨縣市移動，因移動距離的長短並非決定感染率最重要的因素，接觸的人數及時間才是關鍵，「在家附近群聚的感染風險可能不亞於去11個警報旅遊景點。」張筱涵表示，要降低感染機率最好的方式就是「能不出門就不要出門」。
張筱涵從臉書提供的大數據也看到了一個令她憂心的現象，那就是從疫情爆發迄今，儘管中央疫情指揮中心不斷呼籲，但國人出門趴趴走的習慣並沒有顯著改變，她特別挑出過去2個多月來台北到宜蘭、台北到新北、彰化到台北的移動人次數據，「真的沒有減少，情人節周末及228連假還達到高峰。」她也將相關分析數據提供給中央疫情指揮中心，作為政府制訂管制措施的參考。
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▲張筱涵利用臉書大數據來建立疫情的傳播模式。（圖／清大提供）清華大學與哈佛大學團隊共同完成的研究成果顯示，從人群接觸率推估，台灣感染新冠病毒機率最高的前5名城市依序是台北市、新北市、高雄市、基隆市與新竹市。此外，分析受到外縣市人口移動而導致感染風險提高的前5名城市依序是台北市、新竹市、嘉義市、新北市、新竹縣。
▲感染新冠病毒機率最高的前5名城市依序是台北市、新北市、高雄市、基隆市與新竹市。（圖／清大提供） ▲受到外縣市人口移動而導致感染風險提高的前5名城市依序是台北市、新竹市、嘉義市、新北市、新竹縣。（圖／清大提供）張筱涵解釋，大台北及大新竹地區平日就有許多外縣市通勤人口，名列榜上她並不意外；但看到人口數僅26萬，在國內各縣市中排名第18的嘉義市上榜則引起她的注意，她推測這可能是因嘉義市常住人口較少，更容易受到外縣市人口移動影響而增加風險所致。
研究團隊也發現，整體來說，縣市內移動造成的感染衝擊其實高於跨縣市移動，因移動距離的長短並非決定感染率最重要的因素，接觸的人數及時間才是關鍵，「在家附近群聚的感染風險可能不亞於去11個警報旅遊景點。」張筱涵表示，要降低感染機率最好的方式就是「能不出門就不要出門」。
張筱涵從臉書提供的大數據也看到了一個令她憂心的現象，那就是從疫情爆發迄今，儘管中央疫情指揮中心不斷呼籲，但國人出門趴趴走的習慣並沒有顯著改變，她特別挑出過去2個多月來台北到宜蘭、台北到新北、彰化到台北的移動人次數據，「真的沒有減少，情人節周末及228連假還達到高峰。」她也將相關分析數據提供給中央疫情指揮中心，作為政府制訂管制措施的參考。
