研究:家庭用電量與新增冠病病例數相關 顯示民眾自發居家防疫

2021/10/05   •   2354閱
新加坡國立大學研究發現,疫情初期國人自發性減少外出,晚上在家用電量增加。透過分析1萬多戶家庭的電力消耗數據,研究顯示,疫情初期新增病例數與家庭用電高峰期之間存在正相關。這項研究透過智能電錶數據,提供了一個客觀且準確的指標,可反映民眾對降低感染風險的自發性防疫行為,對於公共衛生政策的制定具有重要參考價值。
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家庭用電量與國人的防疫意識有關?新加坡國立大學通過研究本地家庭的電力消耗量,發現民眾在冠病疫情暴發初期自發地調整社交活動,晚上更常留在家中。

研究團隊在去年1月至5月政府實施病毒阻斷措施之前與之間,收集了1萬零246戶來自不同收入階層及住宅種類的家庭的電力消耗數據,通過觀察晚上8時至11時家庭電力需求的變化,分析社區行為與疫情進展的關係。

研究結果發現,晚上高峰期的家庭用電量與新確診的本地冠病病例數量之間呈正相關。這說明國人在疫情暴發初期,甚至在阻斷措施之前,已經自發地進行防疫,包括減少外出,以保護自己和家人。

團隊通過構建矢量誤差校正模型(Vector Error Correction Model)得出不同因素對參與調查家庭在夜間用電高峰期時電力消耗量的影響。數據顯示,在實施阻斷措施前,本地每日新增的冠病病例對家庭用電量影響最大,而通常對用電量造成主要影響的天氣因素的作用則相對較小。

在阻斷措施前,天氣原因和新增冠病數據分別解釋了參與調查家庭的峰值用電量變化的3.2%和93%;而阻斷措施期間,天氣和冠病病例則分別解釋了峰值用電量變化的29.6%和3.3%。

國大在報告中指出,比起其它在疫情期間研究社會行為變化的指標,家庭用電量的數據更加客觀準確。其他指標可能在多方面受限,如接觸者追蹤應用程式在疫情初期並未得到廣泛的運用,許多年長者和孩童也沒有手機,導致所收集到的數據與實際情況出現偏差。使用家庭用電量數據則能克服這些限制,因為每一戶家庭都有電錶,而決策者也能通過智能電錶獲得準確的即時數據。

負責這項研究的其中一名研究員、國大工程學院電機與電腦工程系助理教授彭至賢說,團隊定期分析智能電錶所收集的家庭用電量數據,「我們希望能夠將這個領域的專業知識應用於研究疫情的應對措施,因為我們相信這有助於決策者評估人們對減低風險行為的接受程度,以設計有效的公共衛生措施。」

另一名研究員、國大工程學院電機與電腦工程系研究員拉曼(Gururaghav Raman)博士解釋說,這項研究反映了不同人口對應對疫情做出的積極反應。「儘管國人的經濟背景各不相同,但總體而言,至少在晚上,新加坡全國上下願意自發地採取防疫措施來減低感染病毒的風險。」

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