美国超级传播研究：餐馆风险第一，但无需完全关闭
美国科学家使用移动通讯数据的数学模型，确定超级扩散事件最常发生的场所以及如何预防。其结果很大程度上确认了德国部分封锁措施，同时也给受影响的人们带来了希望。
为了找出冠状病毒主要在哪里传播，社会因素在其中发挥了什么作用，以及哪些措施可以有效遏制大流行，美国科学家评估了数百万美国人的手机数据，并将其与流行病学模型相结合。这篇发表在《自然》杂志上的研究在很大程度上证实了德国在目前的部分封锁中采取了正确的措施。但是，该研究建议以一种比以往更加差异化的方式应对大流行。
来自9800万手机用户的移动数据
这项研究是由加利福尼亚州的斯坦福大学，芝加哥的西北大学，旧金山的Biohub和Microsoft Research合作进行的。科学家评估了3月至5月收集的来自美国10个大都市的9800万手机用户的匿名移动数据，非常精确地确定每小时有多少人访问过某个地点，他们平均在该地点停留了多长时间以及他们来自哪个地区。
研究人员结合报告的病例数，创建了一个数学模型，该模型不仅可以估算感染总数，而且可以估算不同地区的感染率。他们通过这种大数据研究，补充了常规的流行病学风险评估。
餐馆比健身房和咖啡馆更甚，风险第一
斯坦福大学的计算机科学家尤尔·莱斯科维克在新闻发布会上说：“餐馆是迄今为止风险最高的场所，几乎是健身房和咖啡馆的四倍，其次是旅馆。”根据这项研究，十分之八的感染发生在那里以及其他经常光顾的室内空间。据科学家称，如果所有餐厅都在春季不受限制地重新开放，仅芝加哥地区，到5月底，将再增加约60万例感染。
根据这项研究，教堂也是危险场所之一，但不包括剧院或其他文化场所。该研究没有揭示否是由于这些地点的可用数据太少，还是实际上几乎没有感染。但是，他们解释了模型计算中没有考虑学校或护理机构的原因，因为那儿和监狱(这个类比真的很雷
)类似，可评估的手机数据太少。
穷人流动性更大，空间更小
科学家们发现社会条件起着重要作用。该研究发现，与城市较富裕地区的居民相比，来自平均收入较低地区的人们更有可能从事无法居家办公的工作。因此，在大流行盛行期，他们保持了更大的流动性。
此外，与收入较高的人居住的地方相比，社会处境不利的阶级所访问的地方更拥挤。部分原因是房间较小。例如，该研究引用了杂货店，在较贫穷的社区，每平方英尺每小时的访客人数比在较富裕的社区每小时多59％。此外，他们的停留时间更长，多出17％。
无需完全关闭
科学家得出结论，不需要完全封锁这些场合就能有效地遏制大流行。他们写道，专注于超级传播的地方就足够了，不必完全关闭餐馆等。根据该模型，例如，即使将容量限制为五分之一，足以将新增感染减少85％。而这些场所的限流仅会失去42％的客户。
上图显示了2020年5月1日在芝加哥封锁结束后的情景：居民再次访问其家庭以外的地方越多，感染曲线上升的越陡。
研究指出，他们的模型存在不足，例如没有涵盖所有人口群体，或者没有更详细地考虑人口群体的异质性，以及与感染过程有关的所有其他方面。但是，研究人员认为他们的基本陈述非常有力，特别是关于社会差异的结果。
当然，美国模式不能简单地生搬硬套用于德国。此外，德国和美国的公司结构也不尽相同，餐馆和其他公共场所也不总是具有可比性，例如德国有效的卫生概念可能会导致上座率超过20％。但是，原则上，在类似条件下的感染风险也类似。