จัดการโควิด-19 ด้วยข้อมูลการเคลื่อนที่ของคน

 ผู้เขียน..ธราธร รัตนนฤมิตศร

ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างรูปแบบการเคลื่อนที่ของคนและลักษณะทางสังคมประชากรในบริบทการระบาดของโควิด-19 จึงมีความน่าสนใจมาก

 ปัจจุบันสามารถใช้ข้อมูลการเคลื่อนที่ของคนจากโทรศัพท์มือถือของบริษัทโทรคมนาคม หรือข้อมูล Mobility Index ที่ได้จากบริษัทเทคเช่น Google, Apple, Facebook, Baidu ทำให้สามารถช่วยผู้กำหนดนโยบายระบุฮอตสปอตและใช้กลยุทธ์ที่เฉพาะเจาะจงเพื่อจัดการการแพร่ระบาดของโควิด-19 ได้ดียิ่งขึ้น

บทความวันนี้ ชวนผู้อ่านสำรวจงานวิจัยที่ได้ศึกษาความสัมพันธ์ของ Mobility และโควิด-19 ได้อย่างน่าสนใจ 

กรณีสหรัฐอเมริกา Avipsa Roy and Bandana Kar (2021) ได้วิเคราะห์การเคลื่อนที่ของคนจากข้อมูลที่ระบุตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ที่ได้จากระบบ GPS ทำให้สามารถดูการเคลื่อนที่รายบุคคลและรูปแบบการเคลื่อนที่ของคนในลักษณะเป็นกลุ่มประชากรในเมืองลอสแอนเจลิส

นักวิจัยใช้ข้อมูลการเข้าถึงสถานที่ต่างๆ กว่า 5 แสนครั้ง ในเกือบ 40,000 จุดสถานที่ (POI) จากข้อมูล Safegraph เพื่อดูการเคลื่อนที่และการระยะห่างทางสังคมในกลุ่มบล็อกประชากร 2,820 บล็อกในลอสแอนเจลิส ร่วมกับใช้ Machine Learning จำแนกกลุ่มบล็อกประชากรเป็นหมวดหมู่ที่สะท้อนความเปราะบางของแต่ละกลุ่ม การศึกษาได้สร้างดัชนีการเคลื่อนที่ (Mobility Index) ที่แสดงการเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันสามแบบ คือ ระยะห่างจากตำแหน่งบ้านของอุปกรณ์เคลื่อนที่ เวลาเฉลี่ยของอุปกรณ์ที่อยู่ที่ตำแหน่ง POI  และจำนวนการเยี่ยมชมสถานที่ POI  แล้วนำมาสร้างเป็นดัชนี

รวมถึงได้พัฒนาดัชนีระยะห่างทางสังคม (Social Distancing Index) ที่คำนวณจากอัตราส่วนของจำนวนอุปกรณ์เคลื่อนที่ทั้งหมดที่บ้านและจำนวนอุปกรณ์เคลื่อนที่ทั้งหมดในแต่ละกลุ่มบล็อกเพื่อดูว่าตำแหน่งของอุปกรณ์มีระยะห่างระหว่างกันมากน้อยเพียงใด ร่วมกับดัชนีความเปราะบางทางสังคม (Social Vulnerability Index, SVI) ที่ระบุความเปราะบางของประชากรในพื้นที่ต่างๆ

การศึกษาพบว่าการเว้นระยะห่างทางสังคมมีประโยชน์ในการลดการแพร่ระบาดของโควิด-19  ทั้งนี้กลุ่มบล็อกประชากรที่มีจำนวนผู้ติดเชื้อโควิด-19 สูง มักมีการกระจุกตัวของประชากรที่มีความเปราะบางทางสังคมสูง ซึ่งรวมถึงผู้ว่างงานและผู้พิการ มีดัชนีการเคลื่อนที่ของคนสูง และมีดัชนีระยะห่างทางสังคมต่ำ โดยเฉพาะกลุ่มบล็อกประชากรของกลุ่มคนทำงานในภาคบริการ ซึ่งเป็นไปได้ยากที่จะห้ามไม่ให้ประชากรกลุ่มนี้เดินทางไปมาระหว่างบ้านและที่ทำงาน ภาครัฐจัดควรให้มีสถานที่ตรวจสอบเชื้อในละแวกใกล้เคียงบล็อคประชากรที่มีการกระจุกตัวของกลุ่มผู้เปราะบางทางสังคมนี้

กรณีประเทศอิสราเอล งานวิจัยของ Yechezkel et al.  (2021) มีความน่าสนใจที่ใช้ข้อมูลจากโทรศัพท์เคลื่อนที่วิเคราะห์ข้อมูลการเคลื่อนที่ของคนมากกว่า 3 ล้านคน ในประเทศอิสราเอล และได้ศึกษารูปแบบการแพร่กระจายโรคจำแนกตามอายุ ความเสี่ยงและภูมิภาคใน 250 ภูมิภาคทั่วประเทศ

นักวิจัยพบว่าภูมิภาคที่ยากจนปฏิบัติตามมาตรการข้อจำกัดที่น้อยกว่าและช้ากว่า ประชาชนที่มาจากพื้นที่ยากจนมีความสัมพันธ์กับอัตราการแพร่เชื้อที่สูง มาตรการแทรกแซงที่มุ่งเน้นไปที่ผู้สูงอายุจะมีประสิทธิภาพมากที่สุด และการใช้มาตรการล็อคดาวน์แบบเฉพาะจุดและชั่วคราวในระหว่างการระบาดช่วยลดอัตราการเสียชีวิตและการเจ็บป่วยโดยรวมดีกว่าเมื่อเทียบกับการล็อคดาวน์ทั้งประเทศ และรัฐควรทุ่มเททรัพยากรเพื่อช่วยเหลือภูมิภาคที่ยากจนเป็นพิเศษ

กรณีประเทศจีน M. U. G. Kraemer et al., (2020)  ศึกษาความสัมพันธ์ของการเคลื่อนที่ของคนในบริบทการระบาดของโควิด-19 ในจีน ใช้ข้อมูลการเคลื่อนที่ของคนแบบเรียลไทม์ ในเมืองอู่ฮั่นซึ่งได้ข้อมูลจากบริษัท Baidu พบว่า การแพร่กระจายของผู้ป่วยโควิด-19 ในจีนอธิบายได้ดีจากข้อมูลการเคลื่อนที่ของคน

 การศึกษาชี้ว่ามาตรการล็อคดาวน์ควบคุมอย่างรุนแรงที่นำมาใช้ช่วยลดการแพร่ระบาดของโควิดได้อย่างมาก  โดยการจำกัดการเดินทางมีประโยชน์มากในระยะเริ่มต้นของการระบาด เมื่อการระบาดยังอยู่ในขอบเขตพื้นที่ที่แน่นอน อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดในการเดินทางอาจได้ผลน้อยลง เมื่อมีการแพร่ระบาดมากขึ้น  

Zhen Hu et al. (2021) พบว่าการเคลื่อนที่ของคนเป็นช่องทางสำคัญที่มีผลต่อจำนวนการติดเชื้อในพื้นที่มณฑลหูเป่ย ผลการวิจัยการเคลื่อนที่ของคนพบว่าการป้องกันการแพร่ระบาดควรให้ความสำคัญกับพื้นที่ที่มีเงื่อนไขทางเศรษฐกิจดีและจังหวัดใกล้เคียงกับพื้นที่แพร่ระบาดที่มีประชากรมาก และมีการเชื่อมโยงการคมนาคมที่สะดวกกับภูมิภาคที่มีการแพร่ระบาด

นอกจากนี้ การป้องกันและควบคุมการแพร่ระบาดควรให้ความสำคัญกับจุดหมายปลายทางและทิศทางของการเคลื่อนที่ของประชากรจากแหล่งที่มาของการติดเชื้อในประเทศ และควรรีบควบคุมการติดต่อระหว่างคนเมื่อมีการอพยพย้ายถิ่นเกิดขึ้น

พัฒนาการของการใช้โทรศัพท์เคลื่อนที่และการระบุตำแหน่ง ทำให้เรามีข้อมูลรายบุคคลมากพอที่จะศึกษารูปแบบการเคลื่อนที่ของคนและผลกระทบจากมาตรการ ภาครัฐที่มีอำนาจในการบริหารจัดการโควิด-19 จึงควรใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านี้ ซึ่งจะทำให้รัฐสามารถบริหารจัดการสถานการณ์ ระบุฮอตสปอต เตรียมทรัพยากร ออกมาตรการและประเมินผลได้ใกล้เวลาจริง ซึ่งเป็นสิ่งที่ควรทำอย่างเร่งด่วนแข่งกับเวลาในสถานการณ์วิกฤตวิกฤตโรคระบาดในครั้งนี้.