Resumen

Desde el comienzo de 2020, la epidemia de COVID-19 ha influido drásticamente en el sistema socioeconómico humano. Si concebimos la ciudad como un organismo complejo con un metabolismo, entonces los flujos diarios de personas, materiales e información hacia y desde una ciudad pueden ser considerados como su metabolismo. Para evaluar el impacto en tiempo real de COVID-19 en la economía y sociedad de una ciudad, construimos un índice de salud de ciudades (HIC) utilizando grandes datos de movilidad humana de Baidu y analizamos los cambios temporales y espaciales del HIC en China. Los resultados muestran que tanto los movimientos de población internos como interurbanos han sido significativamente afectados por la epidemia de COVID-19, y la disminución en ambos fue de más del 50% en algunos momentos. El movimiento interurbano se ve más afectado que el movimiento intracitadino, y el impacto es más sostenido. En comparación con el mismo período anterior al brote, el HIC en China disminuyó un 28.6%

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Covid-19; Movilidad humana; índice de salud de las ciudades; Movimientos de población; Impacto socioeconómico; Epidemia
• Keywords:Covid-19; Human mobility; Health index of cities; Population movements; Socioeconomic impact; Epidemic