研究过程及分析

　　文章对两个地点i和j之间的社会联系的度量是基于Bailey等人提出的社会联系指数（SCI）：

　　上式社会联系指数的表达式中，分子是指居住在位置i的Facebook用户和居住在位置j的Facebook用户之间的Facebook好友总数。分母则表示i地区和j地区活跃的用户数。

　　基于上述公式，文章首先分析了美国其他各郡与COVID-19早期爆发地纽约州的威彻斯特郡的社会联系情况，如下面热力图1（a）所示，颜色越深表示与威切斯特的社会联系更强。同样地，文章又基于美国各郡确诊的病例数绘制了COVID-19病例在全国的分布热图，如图1（b）所示，颜色越深表示COVID-19患病率越高。对社会联系指数与病例数进行相关分析，这两个变量的相关性进一步呈现出来。从散点图（c）和（d）的趋势线上可以看出，社会联系指数与病例确诊数存在正相关性。

　　图1美国各地与COVID-19早期爆发地威彻斯特郡的社会联系以及全国病例分布图

　　同样地，文章探讨了意大利洛迪省的类似关系。从图2（a）中可以看出，除了靠近洛迪省的意大利北部地区外，南方部分省份也与洛迪省有着较强的的社会联系，调查可知，这是因为意大利南部曾经派遣工人和学生去意大利北部的伦巴第工业区，所以这两地间具有较强的社会联系。尽管如此，但从图2（b）中可知，意大利南部地区并没有出现大面积COVID-19的高发地，这可能与南部地区人口密度较低有关。图2（c）和（d）沿用了图1中的研究方法，同样发现意大利各地区与洛迪省的社会联系指数与各地区的确诊数依然存在强正相关关系。

　　图2 意大利各地与COVID-19早期爆发地洛迪省的社会联系以及全国病例分布图