To learn about what Facebook Data for Good is doing in response to the COVID19 pandemic, click here.

Les chercheurs européens tirent parti des données de Facebook pour lutter contre le COVID-19

Dans le respect de la confidentialité des individus, l’équipe Data for Good de Facebook partage des ensembles de données que les chercheurs et les responsables de la santé publique utilisent pour lutter contre le COVID-19. Trois milliards de personnes dans le monde utilisent nos services. Les données agrégées de Facebook offrent donc un point de vue unique sur les facteurs épidémiologiques, tels que les mouvements de population, la densité de population et les interactions sociales.

Orienter les règles de distanciation physique au Royaume-Uni

Ealing, Londres, Royaume-Uni. Photo par Edward Howell sur Unsplash.

Malgré la transmissibilité accrue du virus au Royaume-Uni, les données ont montré que le confinement de janvier 2021 a eu trois fois moins d’impact sur les mouvements de population que celui de mars 2020. Il a été constaté que certaines régions affichaient un taux de mouvement équivalant à plus de 50 % du taux observé avant la pandémie. Les mouvements de population sont analysés par le biais de l’Oxford COVID-19 Impact Monitor (l’outil de surveillance des effets du COVID-19 d’Oxford), qui utilise des données agrégées et anonymisées de localisation des téléphones mobiles pour contribuer à la lutte contre la pandémie. Les cartes de densité de la population haute résolution de Facebook sont utilisées à des fins de validation. En effet, elles fournissent au Royaume-Uni une base en la matière pour le COVID-19 Impact Monitor. Selon le Dr Matthias Qian, « nos mesures en matière de mobilité montrent que les Britanniques ressentent une certaine lassitude vis-à-vis du confinement. Malgré la situation plus que tendue dans les hôpitaux en raison de l’afflux de patients souffrant du COVID-19, il n’y a pas eu autant de changements au niveau des comportements et de la mobilité que pendant le confinement de mars. » Cliquez ici pour en savoir plus.

Estimations des risques liés au nouveau variant britannique du COVID-19 à l’international

Aéroport vide en Allemagne pendant la pandémie de COVID-19. Photo par Markus Spiske sur Unsplash.

Un variant du SARS-CoV-2, qui se propage rapidement et qui a été identifié au Royaume-Uni en décembre 2020, suscite des inquiétudes au niveau international. Les chercheurs ont recueilli des données sur ce variant dans dix-neuf pays et ont estimé la probabilité que ce variant ait été importé par des voyageurs en provenance du Royaume-Uni. En utilisant les données de mobilité de Facebook, ils ont examiné dans quelle mesure le virus était transmis localement, en se basant sur l’évolution de la proportion du nouveau variant parmi les infections identifiées au Royaume-Uni et sur la mobilité de la population du Royaume-Uni vers chaque pays. Ces projections laissent penser que les pays connaissant un important mouvement de population en provenance du Royaume-Uni étaient susceptibles d’abriter des cas du nouveau variant dès la fin du mois d’octobre 2020. Cliquez ici pour en savoir plus.

Améliorer les prévisions en matière de COVID-19 en Allemagne

Bielefeld, Allemagne. Photo par bennett tobias sur Unsplash.

Les chercheurs de l’université Louis-et-Maximilien de Munich et du Centre de recherche allemand sur la santé environnementale ont mis au point un modèle permettant de prévoir les cas hebdomadaires de COVID-19 au niveau local en Allemagne. Pour quantifier les modèles sociaux et de mobilité, ils se sont appuyés sur trois ensembles de données Facebook : les données sur les liens d’amitié via l’indice de connectivité sociale, les probabilités de colocalisation par le biais des cartes de prévention des maladies, et la proportion de personnes restant sur place par le biais des cartes d’amplitude des mouvements. En utilisant les données des cas de COVID-19, ils ont validé le modèle sur la semaine d’étude en cours, et ont fait des prévisions sur la semaine suivante. Les résultats ont indiqué que leur approche de prévision présentait des améliorations notables par rapport à toutes les autres approches existantes en matière de prévision du COVID-19. Cliquez ici pour en savoir plus.

Analyser la propagation du COVID-19 en France

Paris, France. Photo par Fran Boloni sur Unsplash.

Des chercheurs de l’École polytechnique en France et de l’université d’Athènes d’économie et de commerce en Grèce ont mis au point un modèle d’étude des effets des mouvements de population sur la propagation du COVID-19. Pour soutenir leur modèle, ils ont utilisé les cartes de prévention des maladies de Facebook pour étudier la mobilité humaine dans les régions administratives. En mettant l’accent sur quatre pays, l’Italie, l’Espagne, la France et le Royaume-Uni, ils ont pu démontrer la supériorité de leur approche dans la prévision de la propagation de la maladie par rapport à tous les autres modèles. Cette recherche a été soutenue par l’Agence nationale de la recherche française et par l’Union européenne. Ce modèle fournit aux décideurs politiques des informations utiles sur les interventions appropriées et l’allocation des ressources. Cliquez ici pour en savoir plus.

Pour plus d’exemples sur la manière dont les données Facebook ont été exploitées pendant la pandémie de COVID-19, cliquez ici.

 

Data for Good de Facebook compte plus de 450 organisations partenaires dans près de 70 pays dans le monde. Plus la nuance de bleu est foncée, plus le nombre de partenaires est élevé.

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