Data mining and socio-spatial patterns of COVID-19: geo-prevention keys for tackling the pandemic

Abstract

La perspectiva geográfica es esencial para afrontar la COVID-19. Este estudio se enmarca en el convenio de colaboración establecido por la Universidad de Cantabria, el Instituto de Investigación Sanitaria de Valdecilla (IDIVAL) y el Gobierno de Cantabria. El ámbito de estudio es el área urbana funcional de Santander y la investigación se desarrolla con perspectiva multiescalar. La principal fuente es el registro diario de microdatos de casos positivos COVID-19 y la metodología está basada en geo tecnologías de ESRI, y más concretamente en la herramienta SITAR (Sistema de Información Territorial de Acción Rápida) implementada por el equipo investigador. El principal objetivo de este estudio es contribuir al conocimiento de los patrones espaciales de la COVID-19 a nivel de vecindario con perspectiva espacio-temporal. Para conseguir este objetivo la investigación incorpora métodos de minería de datos (cubos 3D y análisis de puntos calientes emergentes) así como análisis geo-estadísticos exploratorios (Índice de Moran global, vecino más cercano y mínimos cuadrados ordinarios). Con relación a los resultados, el estudio identifica patrones espacio-tiempo diferenciados con significación estadística como puntos calientes y demuestra la coincidencia de elevada presencia de casos a nivel de edificio con vecindarios donde la función residencial está combinada con actividades económicas. En definitiva, avanzar en el conocimiento del comportamiento espacial del virus es estratégico para proponer claves de geoprevención, reducir la propagación y equilibrar las compensaciones entre los posibles beneficios para la salud y las cargas económicas que surgen de las intervenciones pandémicas.

A geographic perspective is essential in tackling COVID-19. This research study is framed in the collaboration project set up by the University of Cantabria, the Valdecilla Hospital Research Institute (IDIVAL) and the Regional Government of Cantabria. The case study is the Santander functional urban area (FUA), which is considered from a multi-scale perspective. The main source is the daily records of micro-data on COVID-19 cases and the methodology is based on ESRI geo-technologies, and more specifically on a tool called SITAR (a Spanish acronym which stands for Fast-Action Territorial Information System). The main goal is to analyse and contribute to knowledge of the spatial patterns of COVID-19 at neighbourhood level from a space-time perspective. To that end the research is based on data mining methods (3D bins and emerging hot-spots) and exploratory geo-statistical analysis (Global Moran?s Index, Nearest Neighbourhood and Ordinary Least Square analyses, among others). The study identifies space-time patterns that show significant hot-spots and demonstrates a high presence of the virus at building level in neighbourhoods where residential and economic uses are mixed. Knowing the spatial behaviour of the virus is strategically important for proposing geo-prevention keys, reducing spread and balancing trade-offs between potential health gains and economic burdens resulting from interventions to deal with the pandemic.