Facebook Data for Good推出三项汇整性地图防控新冠疫情传播

因应新型肺炎(COVID-19)疫情，Facebook 宣布启用新型冠状病毒资讯中心后，旗下的 Data for Good 计划宣布与三项汇整性地图工具，期待让研究机构对于疫情有更全面的掌握，并了解应该如何防控疫情进一步传播。(达志影像／shutterstock提供)

如何让全球新型冠状病毒（COVID-19）疫情趋缓，不仅是每一个国家做好防疫，更是全世界必须共同努力的挑战。作为全球最大的社群平台，Facebook自疫情发生以来，也在思考如何运用整合性的大数据，提供有意义的洞察，来了解到了解各种防范措施是否奏效，以及病毒将如何扩散，以期待协助各国公卫机构能做出更适合的防疫政策。今(15)日Facebook公布他们透过Data for Good 计划与研究机构之间的合作成果，让无法避免身于这样疫情当中的你，知道如何更好的共同防疫！

Facebook指出，他们已透过 Data for Good 计划开放研究人员与非营利组织目前正用来研究冠状病毒危机的人口移动地图，并采用汇整式资料来保障个人隐私。目前已提供三种新的疾病防治地图来协助提供疾病预测与防护措施相关资讯，此外还包含透过 Facebook 平台上的提示讯息，鼓励美国民众志愿参加一项由 Carnegie Mellon University Delphi Research Center 所设计的问卷调查，希望协助医疗研究人员提早发现 COVID-19 疫情热区。

提供新的疾病防治工具

Facebook 的疾病防治地图有助于医疗研究人员深入了解人口移动如何影响疾病扩散的汇整式资讯。全世界的研究人员和医疗专家都在呼吁，希望能有更多像这样的资讯来因应全球爆发的疫情。今Facebook公布的三项新的工具为：

1. 人口聚集地图：这可显示不同地区的人们互相接触的机率，这有助于标示可能爆发 COVID-19 新案例的地点。

人口聚集地图，人口聚集模式（以义大利为例）可协助疾病扩散模型开发人员判断 COVID-19可能如何扩散。(Facebook提供／黄慧雯台北传真)

2. 移动范围趋势可显示各地区的人们是否在居家附近活动或者会在城镇内四处溜达，如此就能掌握当前防范措施的方向是否正确。

移动范围趋势工具：从巴西全国各地的移动范围趋势就可看出不同地区的人们是否会造访很多区域。(Facebook提供／黄慧雯台北传真)

3. 社交连结指标可显示跨越州界与国界的社交连结，这有助于流行病学家预测疾病扩散的可能性，以及哪些地区的 COVID-19 疫情最严重而可能会对外求援。

社交连结指标：此地图显示纽约东村（East Village）与美国其他地区在 Facebook 上的社交连结，这样的资讯能让我们了解社交连结如何协助社区对抗这场危机并从中复原。(Facebook提供／黄慧雯台北传真)

如果看见这些汇整性的地图资料，让你第一时间担忧自己的隐私可能遭到泄漏的话，可以放心。由于过往的经验，Facebook目前对于如何取得、运用使用者的资料，并且在当中持续维护用户的隐私更为留心，也更为谨慎。Facebook Data for Good 政策负责人Laura McGorman 指出，疾病防治地图的资料来源汇整自 Facebook 上的资讯，并采取额外措施隐藏个人身分，减少任何人可能被认出的风险。举例而言，Facebook 的资料可显示某个城镇的整体资讯，但不能显示单一用户的行动模式。使用者也可透过Facebook Data for Good 的官网也提供更多 Facebook 如何保护用户隐私的相关资讯。

虽然Facebook Data for Good所收集的汇整性资料，有助于提供更全面性对于疫情传播的观察，然而并非每一位Facebook的使用者都愿意让自己的资料用于研究。Facebook Data for Good 政策负责人 Laura McGorman ，用于生成上述汇整性地图的资料是来自于Facebook行动App的地理位置历史资料。使用者可以选择关闭这项工具(来搜集你的位置资讯)，就可以退出这项研究计划。

Daniel Klein, Institute for Disease Modeling的博士表示：「COVID-19 疫情天生的延迟性，对我们在进行政策成效量化评估时造成了一定的挑战。Facebook 的 Data for Good 计划提供的人口行动资料可为疾病传播重要相关变因提供近乎即时的检视。这项资料搭配其他资料来源，就能让我们建立更好的模型来作为公卫决策的参考。」

启动一项问卷调查来协助医疗研究人员追踪 COVID-19

即日起，美国境内的某些使用者将在自己的动态消息顶端看到一个连结，可让使用者前往一个志愿参加的 Facebook 站外问卷调查，这将协助医疗研究人员改善 COVID-19 的扩散追踪和预测。这项由 Carnegie Mellon University Delphi Research Center 所举办的问卷调查将用来产生新的数据，以了解该如何因应这场危机，例如开发自行通报症状热区图。这些资讯可协助医疗体系规划资源该如何分配，以及未来该何时以及如何重新开放哪些地区。假使这些研究结果确实能带来助益，未来Facebook也将在全球其他地区进行类似的问卷调查。

Facebook在美国启动一项问卷调查来协助医疗研究人员追踪 COVID-19。(Facebook提供／黄慧雯台北传真)

CMU Delphi Research 不会将个人填写的内容分享给 Facebook，Facebook 也不会将填答者的身分透漏给研究单位。为了协助研究人员衡量问卷的结果并确保填答者的隐私，Facebook 会提供一个随机产生的识别码，让 CMU 可以在有人填完问卷时告知 Facebook，而我们会提供研究人员一个不会泄漏填答者个人身分的加权数值，协助修正样本误差。

建立一个全球研究合作网路

自从 COVID-19 疫情爆发以来，Facebook 便与数十个值得信赖的机构合作，利用疾病防治地图协助救灾，这些合作伙伴包括美国哈佛公共卫生学院（Harvard School of Public Health）、台湾国立清华大学、义大利帕维亚大学（University of Pavia）等全球知名学术机构，以及 Direct Relief、Bill & Melinda Gates Foundation、World Bank 等非营利组织和机构。这些合作伙伴已成立了COVID-19 行动资料网络这个全球联盟，利用 Facebook 的 Data for Good 工具来提供即时分析资讯，该网络目前正积极支援世界各地的应变措施。

哈佛公共卫生学院传染病动态中心副主任（Associate Director of the Center for Communicable Disease Dynamics，Harvard TH Chan School of Public Health）Caroline Buckee 表示：「衡量社交距离的影响对目前这个阶段来说是绝对必要的关键，像这样的汇整式资料既能保护个人隐私，又能提供有助于决策者采取行动并且帮助研究人员建立预测模型的数据。」

针对Facebook Data for Good与清华大学之间的合作，研究案由清华大学生资所助理教授张筱涵主导，她分析脸书提供的数据初步发现，疫情发生以来，台湾民众移动的情况并没有明显降低。而她发现，在县市内移动的接触传染风险甚至高于跨县市的远距移动，建议在未来的五一连假，国人最好还是减少出门、避免群聚，无论是跨县市、或是县市内长时间群聚都不宜。