在没有领域知识的情况下利用大数据会影响公共卫生决策
Miao Zhang1, Salman Rahman1, Vishwali Mhasawade1
1Department of Computer Science and Engineering, Tandon School of Engineering, Brooklyn, NY 11201.
谷歌街景 (GSV) 数据用于城市规划可能是不可靠的,因为强度问题. 专注于身体不活动调解提供了一个比单独的建筑环境变化更有效的公共卫生干预策略.
科学领域:
- 环境健康 环境健康
- 城市规划是城市规划.
- 数据科学是数据科学.
背景情况:
- 像谷歌街景 (GSV) 图像这样的新兴数据源为城市干预提供了潜在的信息.
- 然而,来自数据稳定性问题和虚假相关性的偏见可能会影响决策.
- 准确评估建筑环境特征对于有效的社区健康战略至关重要.
研究的目的:
- 调查GSV数据的稳定性,以推断建筑环境特征.
- 分析身体不活动在建筑环境和健康结果之间的关系中扮演的调解角色.
- 为了比较针对身体不活动和建筑环境特征的干预措施的有效性.
主要方法:
- 分析了纽约市的220万张谷歌街景图像.
- 在人口普查区层面与健康,人口和社会经济数据的整合.
- 应用因果关系框架来解释身体不活动的调解.
主要成果:
- 从GSV标签中推断出的建筑环境特征显示,在城市内部水平上,与地面真相的调整不佳.
- 身体不活动被确定为建筑环境对健康影响的重要媒介.
- 针对身体不活动的干预措施在减少肥胖和糖尿病患病率方面的潜力显著更大,而不是步行过道的改善.
结论:
- GSV数据带来了稳定性挑战,可能会误解建筑环境特征.
- 忽视身体不活动等调解因素可能会导致偏见的干预效应估计.
- 公共卫生干预应考虑调解行为,以获得更准确,更有效的结果.
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