分析 Google 與 Apple 的移動趨勢報告：COVID-19 Community Mobility Reports

雖然台灣的疫情已經趨緩了，但是國外的病例數還是持續地成長，有些地方甚至發生二次爆發 😥

我就有點好奇，在現在的這個情況之下，是不是大家都乖乖待在家防疫？還是有些國家已經偷偷復工，又或者是哪個國家的疫情變得嚴重了？

前陣子看到許多人分享 Google 的移動趨勢報告 Community Mobility Reports，從這份資料，可以看見不同國家裡人們的移動趨勢，了解疫情對於世界各國的工作與生活造成的影響。

如果把這份資料跟確診數的變化拿來做對比，應該可以看出一些有趣的結果吧？

也沒想太多，我就下載了兩份資料，把它們合併起來玩玩看。剛好最近把 GCP 課程上完，想找個實際應用練習一下，而這個題目實在很適合。

總而言之，就是來打造一個每天自動更新的報表，方便大家觀看移動趨勢報告。

在這篇文章中，我會整理了一些目前觀察到的狀況，也蒐集 Reddit 上面網友的討論，希望讓大家對於這份資料有個初步的認識。有興趣的話，可以點擊文末的報表連結，查看目前的統計數字。

Google 的移動趨勢報告

為什麼 Google Map 可以準確知道每個路口的交通狀況、知道每個景點的人潮趨勢？

只要你有打開 Google 的定位紀錄（Location History），或者你什麼都不知道，任由 Google 預設開啟，那麼，你就是貢獻資料的一份子了。

這些資料會被送到數據中心進行分析，透過差異化隱私（Differential Privacy）的方式將資料去識別化，然後產生各式各樣的精準服務，像是預估車流、人流，又或是現在為了對抗疫情而推出的「移動趨勢報告」。

傳送門：Google 移動趨勢報告

這份資料有這些特性：

• 資料從 2020/02/15 開始提供，並用 01/03 到 02/06 五周的資料當作 Baseline。
• 每日發布，最多可以看到 7 天前的資料。
• 提供六種場域的人流變化，包括：零售及娛樂場所、雜貨與藥局、公園、大眾運輸、工作地點以及住家。

我們可以下載 PDF 收看報告，或者是下載 CSV 檔案做進一步的應用。

而關於資料怎麼來的、差分隱私怎麼做的，Google 也有做說明，詳細可以前往 Google 移動趨勢報告的網站收看。

Apple 的移動趨勢報告

原先我以為只有 Google 有提供人流資料，後來發現原來 Apple 也推出了一個網站讓大家查詢，只不過資料揭露的時間範圍與內容都有所不同。

Apple 的移動趨勢是基於「導航」要求。從網頁上的圖表資料來看，我們可以知道這陣子大家對於不同交通工具的導航需求變化。

傳送門：Apple 移動趨勢報告

這份資料有這些特性：

• 資料從 2020/01/13 開始提供。
• 每日發布，最多可以看到 2 天前的資料。
• 反映「Apple地圖」的導航要求變化，能夠看出開車、步行、搭乘交通運輸工具的變化。

以台灣為例，可以看到搭乘大眾運輸工具的人逐漸變少，近期則是有回穩的趨勢，大概是因為台灣已經連續很多天零確診，大家也比較敢出門。

從移動趨勢報告可以看出什麼？

兩份資料相比之下，Google 提供的移動趨勢報告稍微豐富一點，可以看出六種場域的人流變化，雖然時間延遲了一周，但這不影響我們觀察整個趨勢。

要觀察資料，用網站提供的 PDF 檔案是沒辦法的，我還是下載了 CSV 檔，然後直接把資料丟到 Data Studio 看看有什麼發現。

用 Data Studio 是為了之後直接分享連結比較方便，而且也很方便，可以直接拉出篩選器，快速過濾資料中的日期、國家與區域。

下圖是台灣 2/15 到 4/18 的曲線。我們可以看出一個明顯的規律，每到周末，去公園放風（綠色線）的人數就會變多，而去工作地點（橘色線）的人數就會減少。

因為台灣的疫情控制的相對不錯，曲線變化算是相當穩定。只有在 228 與清明連假有明顯高峰。

反觀美國就不是這樣了，三月的疫情爆發之後，明顯可以看到去工作地點與娛樂場所的人數大幅減少。

觀察1：周末在工作地點的人數增加

不過，這個曲線我倒是有個地方相當不解。為什麼到了周末，去工作地點的人反而暴增呢？

可以看到橘色線每周每周規律變化，而明顯的高峰都落在周末。

後來跟同學討論，也問了一下同事的想法，蒐集到幾個可能性：

• 有些餐廳只有周末營業，那些平日營業的餐廳反而關門了，導致周末下降的幅度沒有那麼大。
• 因為疫情關係，許多公司必須雇用一些人力在公司留守，從事量體溫、消毒等等工作。
• 可能是 Google 判斷工作地點的方式有誤，導致落差這麼大。因為這些資料都是從手機回報，我們認為會主動在 Google Map 上設定工作地點的人不會很多，應該大部分都是演算法自動判定。

我還是很好奇這個現象的成因，真的就是這樣嗎？

不死心的我，又去爬了一下 Reddit 論壇，看看國外的大家都怎麼看待這份資料。

果不其然，看到這篇貼文有人也觀察到這個現象，他好奇為什麼在周末的時候去工作地點的人數出現反彈，而在家的人數則是減少。

他倒是認為，如果大家都在家工作，應該不會特別把工作地點改為住家。

底下有個網友回應他，說得滿有道理的「由於工作地點是透過演算法偵測出來的，所以長期在家工作的話，工作地點或許就自斷轉換成家裡。」

原文：Google can learn what your workplace is if you don’t set it, so it might alsobe the algorithm switching.

這樣的說法，讓我更相信 Google 在工作地點上的判定問題，加上其他總總因素，才導致變周末的高峰吧。

觀察2：公園的人數暴起暴落

除了工作地點特殊的現象之外，論壇上也有人提到公園的怪異變化。像是這位網友提到加拿大的 Nova Scotia 公園人數突然暴增，他百思不得其解。

可以看到右上角 Parks 的變化相當劇烈。

這應該也是資料的問題，後來我看到合理的解釋是因為 Baseline 的資料不夠多而造成的偏誤。

因為冬天比較少人去公園，數值本來就低了，而現在春暖花開，大家會去公園的機會變高，自然也就使得震幅變得更大。如果是採用一年或同樣春季的資料當作基準，變化或許就不會這麼劇烈了。

觀察3：對於個人隱私的疑慮

平常科技公司收集各種數據，大家可能都沒有感覺，覺得不痛不癢。但是像這次的疫情爆發，資料被拿來利用的時候，大家就跳起來擔心起隱私。

這倒是沒有辦法，人性就是這樣，只不過我們還是要回歸理性，看看這些數據，有可能外洩大家的移動軌跡？或是可以看出某個人去過哪裡嗎？

從網站上的說明我們也看到，這些資料已經透過差異化隱私（Differential Privacy）的方式處理過。簡單的說就是在資料上加一些噪音，但又保持整體結果不變，使得攻擊者沒辦法反向推測出原始資料。

雖然 Google 宣稱這樣的方法可以保護大家的隱私，就算資料外洩，也不能保證那項資料就是正確的，因為加過噪音了 😎

當然，我們也可以關掉定位紀錄，但有多少人會去關閉？

很可能關閉之後，就無法使用導航功能，又或者 Google 會跳通知出來告訴你，你將失去更精準的個人化推薦，你願意嗎？

在一系列的威脅利誘之下，我們很可能都臣服也乖乖上交自己的移動數據。

打造自己的移動趨勢報表

前面說到，我想要打造一個屬於自己的報表，把人流資料與確診數做關聯，然後天天更新。於是我就用 GCP 上面的應用服務把它串接起來，最後丟到 Data Studio 做顯示。整個流程如下圖所示：

資料來源有兩個，分別是：

• Google COVID-19 Community Mobility Reports
• Novel Coronavirus (COVID-19) Cases Data

在資料合併時我做了簡化，只根據國家做對應，所以每個國家內的所有區域資料將會全部合併，以至於目前的篩選器最多只能塞選國家，沒辦法篩選區域。

有興趣的話，可以點擊下方的連結前往觀看。如果資料有誤，歡迎在留言區告訴我，我會盡快修補問題。

傳送門：COVID-19 移動趨勢報表 (已下架)

可以看到移動趨勢與確診數的關聯，截圖如下：

至於這個報表怎麼生成的，可以參考另外一篇文章：

建立自己的 COVID-19 儀表板，透過 Google Cloud 搞定整條資料管線

觀察4：移動趨勢與確診數的關聯

把兩份資料連接起來，其實我也沒有看出什麼特別有趣的事情哈哈哈，不過倒是觀察到一個現象：

• 疫情嚴重的幾個國家像是美國、西班牙、義大利、法國都有趨緩的現象，也開始慢慢復工。反倒是醫療資源相對差的國家確診數還在持續暴增中，但也偷偷復工了 😂

下圖是土耳其的移動趨勢與確診數關聯圖，可以看到去工作地點的人數有逐漸上升的趨勢。

印度相對沒有那麼樂觀，確診數還在陡升，可是卻已經開始復工了？這實在有點讓人緊張。

日本因為東京奧運的關係，較晚才承認疫情大爆發。從資料上也看的到，在家防疫的人數直到四月之後才慢慢上升。

如果大家有從資料中發現甚麼特別之處，歡迎留言討論！

小結

這次的疫情讓我看見科技的威力，除了這個移動趨勢報告，Apple 與 Google 也聯手推出 COVID-19 接觸追蹤系統，透過藍芽與去識別化的技術，只要你經過確診者身邊，就有可能收到警告簡訊。

在現在這個氛圍之下，我們實在很難要求自己的隱私，針對這些數據的應用分析，我是樂觀看待，畢竟這些應用的初衷還是要對抗疫情。

不過在看完這份資料後，我會認為資料的正規化可能是後續需要調整的部分。而至於資料的可利用性，我倒是有點懷疑，一點是資料延遲了一周，另一點是這份資料的粒度太大了。

以台灣來說，整體的變化沒甚麼太大起伏，但如果可以看到各個縣市，或許針對連假出遊的政策制定，就會有所幫助，就像台灣的 1968 App 那樣。

資料都有，只是要揭露多少而已。不能讓大家看到太多 😎

而針對我們自己，如果真的想要有隱私的話，那就趕快把手機丟掉，開始原始人生活吧！