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La pandemia di COVID-19, gli incendi più grandi e frequenti, le inondazioni devastanti e le potenti tempeste sono diventati sfortunati fatti della vita. A ogni disastro, le persone dipendono dalla risposta alle emergenze dei governi, delle organizzazioni senza scopo di lucro e del settore privato per gli aiuti quando le loro vite sono sconvolte. Tuttavia, un fattore complicante nella fornitura di tali aiuti è che le persone tendono a disperdersi a causa di tali disastri.
Di recente, un team guidato da Jianxi Gao, assistente professore di informatica al Rensselaer Polytechnic Institute, e Qi "Ryan" Wang, professore associato di ingegneria civile e ambientale presso la Northeastern University, ha formulato un metodo per prevedere il movimento umano durante eventi estremi su larga scala con l'obiettivo di consentire risposte più efficaci alle emergenze. Il modello ha anche rivelato una grande disparità di movimento tra i diversi gruppi economici.
"Nonostante molte possibili variabili, abbiamo scoperto che i cambiamenti nel comportamento di mobilità umana durante vari eventi estremi mostrano un consistente declino iperbolico", ha affermato Gao. "Lo chiamiamo 'decadimento spaziotemporale'".
In genere, i movimenti delle persone seguono schemi prevedibili. Quando un evento estremo interrompe il modello, gli scienziati lo chiamano "perturbazione della mobilità". Ad esempio, le persone possono smettere di recarsi al lavoro, cambiare percorso o persino evacuare in un rifugio. Non solo queste perturbazioni della mobilità causano difficoltà durante la consegna degli aiuti, ma portano anche a ripercussioni finanziarie, mediche e sulla qualità della vita. La natura, l'entità e la durata delle perturbazioni della mobilità variano notevolmente.
Il team di Gao ha monitorato i movimenti anonimi di 90 milioni di persone negli Stati Uniti nel corso di sei disastri su larga scala, inclusi incendi, tempeste tropicali, gelate invernali e pandemie, al fine di sviluppare un modello unificato.
"Il nostro modello rivela l'uniformità sottostante tra le variabili incorporando l'eterogeneità nello spazio e nel tempo", ha affermato Gao. "Abbiamo riscontrato forti regolarità nel modo in cui il comportamento di mobilità cambia a seguito di eventi estremi e in quanto velocemente il comportamento di mobilità ritorna alla normalità, consentendoci di prevedere comportamenti umani complessi durante crisi su larga scala".
Il team di Gao ha scoperto che le persone che vivono vicino al nucleo della crisi - ground zero o dove colpisce una tempesta - limitano la loro mobilità in modo significativo e rapido. Coloro che vivono più lontano non alterano i loro schemi di movimento in modo così drastico. Questo è ciò che viene chiamato "decadimento spaziale". Nel tempo, i modelli di mobilità tornano alla normalità, si avvicinano alla normalità o diventano ancora più perturbati. Il team ha tenuto conto di queste variabili considerando anche il "decadimento temporale".
Quando il team ha applicato il modello alla pandemia di COVID-19, ha rivelato grandi differenze nei movimenti tra i gruppi economici, che possono aiutare a spiegare i diversi tassi di infezione. Le persone provenienti da aree ricche sono state più in grado di ridurre immediatamente la loro mobilità e mantenere quel cambiamento più a lungo. Le persone che vivono in aree a basso reddito hanno mostrato un decadimento iperbolico più rapido e maggiore.
"In altre parole, le persone più ricche sono state in grado di distanziarsi socialmente", ha detto Gao. "Le persone a basso reddito sono state costrette a tornare al lavoro."
"Se gli eventi degli ultimi anni ci hanno insegnato qualcosa, è che dobbiamo fare del nostro meglio per prepararci alle crisi", ha affermato Curt Breneman, preside della Rensselaer School of Science. "Questo lavoro del Dr. Gao e del suo team può informare una pianificazione avanzata e proattiva della risposta alle emergenze per mitigare futuri eventi estremi. Fa luce anche sulle persistenti disuguaglianze sociali che dobbiamo trovare nuovi modi per affrontare".
La ricerca è pubblicata in Atti dell'Accademia Nazionale delle Scienze . + Esplora ulteriormente
