La pandémie de COVID-19, les incendies de forêt plus importants et plus fréquents, les inondations dévastatrices et les puissantes tempêtes sont devenus des faits malheureux de la vie. À chaque catastrophe, les gens dépendent de l'intervention d'urgence des gouvernements, des organisations à but non lucratif et du secteur privé pour obtenir de l'aide lorsque leur vie est bouleversée. Cependant, un facteur qui complique la fourniture de cette aide est que les gens ont tendance à se disperser avec de telles catastrophes.

Récemment, une équipe dirigée par Jianxi Gao, professeur adjoint d'informatique à l'Institut polytechnique de Rensselaer, et Qi "Ryan" Wang, professeur agrégé de génie civil et environnemental à la Northeastern University, ont formulé une méthode pour prédire les mouvements humains lors d'événements extrêmes à grande échelle. dans le but de permettre des interventions d'urgence plus efficaces. Le modèle a également révélé une grande disparité dans les mouvements entre les différents groupes économiques.

"Malgré de nombreuses variables possibles, nous avons constaté que les changements dans le comportement de mobilité humaine lors de divers événements extrêmes présentent un déclin hyperbolique constant", a déclaré Gao. "Nous l'appelons 'dégradation spatio-temporelle.'"

En règle générale, les mouvements des personnes suivent des schémas prévisibles. Lorsqu'un événement extrême perturbe le schéma, les scientifiques l'appellent une "perturbation de la mobilité". Par exemple, les gens peuvent arrêter de se rendre au travail, ou ils peuvent changer leur itinéraire, ou même évacuer vers un abri. Non seulement ces perturbations de la mobilité entraînent des difficultés lors de l'acheminement de l'aide, mais elles entraînent également des répercussions financières, médicales et sur la qualité de vie. La nature, l'étendue et la durée des perturbations de la mobilité varient considérablement.

L'équipe de Gao a suivi les mouvements anonymes de 90 millions de personnes aux États-Unis au cours de six catastrophes à grande échelle, notamment des incendies de forêt, des tempêtes tropicales, des gelées hivernales et des pandémies, afin de développer un modèle unifié.

"Notre modèle révèle l'uniformité sous-jacente entre les variables en incorporant l'hétérogénéité dans l'espace et dans le temps", a déclaré Gao. "Nous avons trouvé de fortes régularités dans la mesure dans laquelle le comportement de mobilité change à la suite d'événements extrêmes et dans la rapidité avec laquelle le comportement de mobilité revient à la normale, ce qui nous permet de prédire des comportements humains complexes lors de crises à grande échelle."

L'équipe de Gao a découvert que les personnes vivant à proximité du noyau de la crise - le point zéro ou là où une tempête frappe - limitent leur mobilité de manière significative et rapide. Ceux qui vivent plus loin ne modifient pas aussi radicalement leurs habitudes de déplacement. C'est ce qu'on appelle la "dégradation spatiale". Au fil du temps, les schémas de mobilité reviennent à la normale, se rapprochent de la normale ou deviennent encore plus perturbés. L'équipe a pris en compte ces variables en tenant également compte de la « décroissance temporelle ».

Lorsque l'équipe a appliqué le modèle à la pandémie de COVID-19, elle a révélé de grandes différences de mouvement entre les groupes économiques, ce qui peut aider à expliquer les différents taux d'infection. Les habitants des zones riches étaient plus en mesure de réduire immédiatement leur mobilité et de maintenir ce changement plus longtemps. Les personnes vivant dans les zones à faible revenu ont présenté une décroissance hyperbolique plus rapide et plus importante.

"En d'autres termes, les personnes les plus riches ont pu se distancier socialement", a déclaré Gao. "Les personnes à faible revenu ont été forcées de retourner au travail."

"Si les événements de ces dernières années nous ont appris quelque chose, c'est que nous devons faire de notre mieux pour nous préparer aux crises", a déclaré Curt Breneman, doyen de la Rensselaer School of Science. "Ce travail du Dr Gao et de son équipe peut éclairer la planification d'une intervention d'urgence améliorée et proactive pour atténuer les futurs événements extrêmes. Il met également en lumière les inégalités sociales persistantes que nous devons trouver de nouvelles façons de résoudre."

La recherche est publiée dans Proceedings of the National Academy of Sciences . + Explorer plus loin

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