O Bloqueio do Covid-19 Está Estimulando as Pessoas a Serem Mais Ativas: Uma Análise de Big Data

A pandemia COVID-19 trouxe destruição sem paralelo para os sistemas globais de saúde, sociais e econômicos. Para controlar a disseminação do COVID-19, a maioria dos países impôs um bloqueio em nível social. Esta ruptura em massa da vida civil oferece oportunidades para "experimentos naturais" observacionais, exigindo mudanças no estilo de vida durante a noite. Big data, como o Google Trends (GT), tem sido usado para identificar surtos1 e monitorar estratégias de comunicação de risco, 2 conscientização pública3 e desinformação4 durante o COVID-19. A natureza dos dados em tempo real, juntamente com o acesso onipresente à Internet e o domínio do tráfego de pesquisa on-line do Google, posicionou o GT de maneira única como uma ferramenta útil para "previsão imediata" de tendências sociais e mudanças no estilo de vida.5 Uma área da vida significativamente afetada pelo bloqueio do COVID-19 é a atividade física. O fechamento de academias e restrições a viagens "não essenciais" podem levar a declínios na atividade física geral. Por outro lado, a mudança das circunstâncias pode interromper os padrões comportamentais "automáticos" por meio da "descontinuidade de hábito" 6, levando à formação de novos hábitos de saúde, conforme demonstrado por pesquisas anteriores sobre relocação residencial.7 Aqui, usamos os dados do GT para explorar o interesse da comunidade na atividade física antes e durante surtos de COVID-19 na Austrália, Reino Unido e EUA. Extraímos dados GT de consultas on-line em nível nacional para o tópico 'exercício', que incluía todos os termos de pesquisa relacionados compartilhando o mesmo conceito, como 'exercícios' e 'treinamento físico' (arquivo suplementar on-line). O GT normaliza os dados de pesquisa em um período de tempo e geografia definidos em uma escala de 0 a 100, com base na proporção de pesquisa de um tópico em todas as pesquisas, representando o interesse da população em tópicos selecionados (Google Relative Search Rate (GRSR)). Para contextualizar a tendência no exercício, comparamos o GRSR de 'exercício' com 'programa de televisão' como um substituto para o interesse da população em assistir televisão, uma atividade sedentária comum que deve aumentar durante o bloqueio. Um período de 12 meses foi selecionado para contabilizar a variação sazonal em ambas as atividades. Para comparar as tendências de pesquisa antes e depois da implementação de um bloqueio nacional, usamos regressão segmentada com erros autorregressivos para modelar a série temporal interrompida para GRSR em 'exercício' em relação a 'programa de televisão' no programa estatístico R V.3.5.0.
 

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