1 research outputs found

    Pysähtyikö Suomi maaliskuussa? : Koronaepidemian aikaisen liikkeen tarkastelua aggregoidusta matkapuhelindatasta

    Get PDF
    Koronavirusepidemia levisi Suomeen alkuvuodesta 2020. Epidemia aiheutti maailmanlaajuisen kriisin, johon reagoitiin viranomaisten toimesta kehotuksin ja rajoituksin – näin tehtiin myös Suomessa maaliskuusta 2020 alkaen. Tässä tutkimuksessa tutkitaan ihmisten liikkeiden muutosta maaliskuussa 2020, jolloin muun muassa kehotettiin välttämään kokoontumisia, suositeltiin etätöiden tekemistä ja suljettiin Uudenmaan maakunta. Lisäksi tutkimuksessa tarkastellaan matkapuhelindatan käyttöä ja liikkuvuuden sekä tautitapausten määrän kasvun yhteyttä. Tutkimuksen tueksi tehtiin kirjallisuuskatsaus matkapuhelindatasta vuosina 2019–2020 julkaistuista artikkeleista sekä selvitettiin matkapuhelindatan käyttöä koronaviruksen tutkimisessa. Kirjallisuuskatsaus käsittelee 38 artikkelia niiden käyttämän matkapuhelindatan ja datan aggregoinnin perusteella. Tutkimuksessa käytettiin primääriaineistona Telian OD-matkapuhelinaineistoa, joka on aggregoitu kunta- ja vuorokausitarkkuuteen. Aineistosta selviää helmi-maaliskuun ajalta yksittäisten kuntien välillä liikkuneet matkapuhelinliittymät viiden liittymän tarkkuudella vuorokausittain sekä kunnan alueella vuorokauden aikana aktiivisina olleet matkapuhelinliittymät. Aineistosta laskettiin liikkuvuuden ja aktiivisuuden suhdelukuja tutkittavalle ajanjaksolle 2.3.–29.3.2020 suhteessa lähtökohtaviikkoon 6 (3.–9.2.2020). Lisäksi aineistosta eroteltiin kuntien välille syntyneet yhteydet, reitit ja reittien matkustusvolyymi. Tutkimusmuuttujia verrattiin taustamuuttujiin. Taustamuuttujina tutkimuksessa käytettiin alueiden luokittelua kaupunki- ja maaseutuun väestön perusteella, mökkien ja asuinrakennusten suhdetta, kuntien pendelöintiastetta, kuntien hallinnollista ja työssäkäyntialueellista keskeisyyttä sekä Googlen ja Applen julkaisemia raportteja liikkuvuuden muutoksesta maakunnittain. Tulokset osoittivat, että matkapuhelindata soveltuu ihmisten liikkeen seuraamiseen ja tutkimiseen. Maaliskuussa 2020 liikkuvuus laski muutamaa kuntaa lukuun ottamatta koko Suomessa, mutta laskun intensiteetti ja laskun alkuhetken ajankohta vaihteli alueittain. Kuntien välisten reittien lukumäärä ja volyymi reiteillä laski samassa suhteessa, mutta keskeisten kuntien reitti- ja volyymimäärät laskivat naapurikuntia nopeammin. Erityisesti pidemmät matkat vähenivät voimakkaasti. Syitä yksittäisten kuntien liikkuvuuden laskun vaihteluun löydettiin useita, mutta yksikään taustamuuttujista ei sellaisenaan selittänyt liikkuvuuden muutosta. Kaupunkimaisen asutuksen määrä kunnassa korreloi parhaiten liikkuvuuden laskun ja reittien lukumäärän vähenemisen kanssa. Sairaanhoitopiirien liikkuvuuden ja tautitapausten määrän kasvun välillä ei havaittu selvää yhteyttä. HUS:n alueella yhteys oli olemassa, muttei tilastollisesti merkittävällä tasolla.Covid-19 epidemy spread to Finland in early 2020. Epidemy caused a worldwide crisis to which officials reacted with restrictions and orders. In Finland, the government gave its first notice in March 2020. This study examines changes of human mobility during a period on which Finnish Government had given guidance to work remotely and to avoid gatherings and later closing the border of Uusimaa Region. This research uses mobile phone data to observe changes in mobility and for determining the possible connection between mobility and new covid-19 cases. A literature review was assembled targeting articles published and in peer review process during 2019–2020 detailing mobile phone data. The review also examined mobile phone data in studies of coronavirus. All together 38 articles were chosen and categorized based on the mobile phone datasets used in them and the level of aggregation of data. This research used Telia’s origin-destination data aggregated to municipality level with temporal resolution of one day (24 hours). From the data sum of trips between different municipalities for one day can be observed as well as trips within a single region. Another dataset was used with information of the number of the mobile phone activities within a municipality during each day. Enriched datasets were calculated from the original data showing mobility and activity ratio for the period from March 2nd to March 29th, 2020 for every municipality and region. The baseline for the ratio was week 6 (February 3rd to February 9th, 2020). Third dataset containing the trips was constructed and data in it organized on the origin and destination of the trips and trip length. The datasets were compared to background material with information on housing, summer house ratio, centrality of municipality, amount of work-related inter-municipality commuting and to datasets provided by Google and Apple with information on changes of mobility. Results show that mobile phone data is suited to observe mobility. In March 2020 mobility decreased in most of the municipalities. The intensity of decrease as well as the beginning of decrease varied between municipalities. The amount of connections and routes between municipalities decreased more steeply in central municipalities. Longer trips of more than 120 km decreased the most. Explanatory results were provided, but none of them correlated strongly and significantly enough to explain the variations of the mobility ratio. Municipalities with more city-like housing gave intriguing results in Pearson’s correlation test when compared to mobility and trip volume decrease. A clear connection could not be found between mobility ratio and growth ratio of new covid-19 cases, but in Helsinki and Uusimaa Health Care District results were more promising
    corecore