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user: 3. 算法应用 上节图11给出的地域搜索热度是该地区网民总体行为的结果，人口大省拥有的网民数也多，自然就有更多的搜索量。为此，考虑地域的平均搜索热度， W i ¯ = W i / P i (6) 其中 P i 指i地域的网民数，在得到网民数困难情况下可以使用当地人口数替代。地域的平均搜索热度从一定程度上反映了地区居民对疫情发展和防治的关注程度，通过网络搜索引擎学习新冠病毒的预防知识对于抑制疫情蔓延无疑是有用的。我们采用中国各省区、美国各州截至同期的确诊数与当时一年内的地域平均搜索热度作相关性分析，证实了网络搜索引擎对新冠病毒蔓延的抑制作用，在中美两国地域平均搜索热度和各地新冠确诊数有着显著的负相关性，美国的显著性比中国更强。 图12. 美国各州平均搜索热度和各州新冠确诊数 通过谷歌趋势找出入口检索词“virus”的相关查询排名清单构成词族{virus， corona virus cases， corona virus symptoms， COVID virus， corona virus update}作为英语疫情主题的五个关键词(组)，应用热度地理分布算法得到美国各州的平均搜索热度，如图12 (左端)。在利用式(6)作平均时是使用美国各州人口数，而非各州网民数。图12右端各州确诊数是截至2020年6月底的数据。利用SPSS软件对两组数据进行皮尔逊线性相关性分析： Table 1 Correlation between the average search popularity and the number of confirmed diagnoses in each state in the United State 平均搜索热度 各州确诊数(万) 平均搜索热度 皮尔逊相关性 显著性(双尾) 个案数 1 51 −0.453 ** 0.001 51 各州确诊数(万) 皮尔逊相关性 显著性(双尾) 个案数 −0.453 ** 0.001 51 1 51 表1. 美国各州平均搜索热度和各州确诊数的相关性 ** .在0.01级别(双尾)，相关性显著。 从表1可以看出平均疫情主题搜索热度和确诊数是负相关的，显著性水平非常突出，相关性的线性率也达到中等以上程度。 使用中国各省网民数作平均得到的平均搜索热度与各省区确诊数的相关性分析如表2。 Table 2 The correlation between the average search popularity and the number of confirmed cases in 29 provinces and regions (excluding Hubei， Tibet， Hong Kong， Macao and Taiwan) in mainland Chin 平均搜索热度 各省区确诊数 平均搜索热度 皮尔逊相关性 显著性(双尾) 个案数 1 29 −0.385 ** 0.039 29 各省区确诊数 皮尔逊相关性 显著性(双尾) 个案数 −0.385 ** 0.039 29 1 29 表2. 中国大陆29省区(不含湖北、西藏和港澳台)平均搜索热度和各省区确诊数的相关性 ** .在0.05级别(双尾)，相关性显著。 为进一步证实平均搜索热度与确诊数的负相关性是本质性的，采用各省区人口数作成平均搜索热度，这个版本的平均搜索热度可以看成原始版本的一个噪声扰动，那么在数据带有扰动时可以预计线性率和显著性水平均会降低。比较表2和表3可见，负相关性不变，线性率由0.385降至0.380，而显著性水平由0.039降至0.042 (显著性水平数值越小，显著性强度越高)。 Table 3 Correlation between the average epidemic concern index (averaged by population) and the number of confirmed cases in 29 provinces and regions in Mainland China (excluding Hubei， Tibet， Hong Kong， Macao and Taiwan 平均搜索热度(人口数平均) 各省区确诊数 平均搜索热度 皮尔逊相关性 显著性(双尾) 个案数 1 29 −0.380 ** 0.042 29 各省区确诊数 皮尔逊相关性 显著性(双尾) 个案数 −0.380 ** 0.042 29 1 29 表3 中国大陆29省区(不含湖北、西藏和港澳台)平均疫情搜索热度(按人口数平均)和各省区确诊数的相关性 ** .在0.05级别(双尾)，相关性显著。 由表1和表2比较显示中美两国的地域平均搜索热度与当地确诊数均呈现显著负相关性，但美国的显著性水平更高。 自新冠疫情爆发以来，国内外相关新闻报导指出了疫情传播和城市居民出行以及地区GDP产值的关系。这里显示各地疫情主题的搜索热度与地区GDP产值也具有一定的相关性。 中国大陆31省区平均疫情主题搜索热度与各省GDP值有显著的负相关，相关性分析见表4。由于西藏的平均疫情关注指数为0是一个(谷歌趋势数据正则化导致的)显著的噪声，考虑去除西藏后的30省区平均疫情主题搜索热度与该30省区GDP值的相关性，见表5。从表5到表4是数据增加一个噪声(对相关性分析不利)，所以显著性水平p值是由0.021弱化到0.035，相关性系数绝对值由0.420降到0.380，由此可见平均疫情关注指数的地域分布和各地GDP值的负相关性是客观事实。 Table 4 Correlation between the average search popularity of the epidemic and the GDP value of each province in mainland Chin 平均疫情搜索热度 各省GDP值 平均疫情搜索热度 皮尔逊相关性 显著性(双尾) 个案数 1 31 −0.380 ** 0.035 31 各省GDP值 皮尔逊相关性 显著性(双尾) 个案数 −0.380 ** 0.035 31 1 31 表4. 中国大陆31省区平均疫情搜索热度和各省区GDP值的相关性 ** .在0.05级别(双尾)，相关性显著。 Table 5 Correlation between average search popularity of epidemics in 30 provinces and regions (excluding Tibet) in Mainland China and GDP value of the 30 provinces and region 平均疫情搜索热度 各省GDP值 均疫情搜索热度 皮尔逊相关性 显著性(双尾) 个案数 1 30 −0.420 ** 0.021 30 各省GDP值 皮尔逊相关性 显著性(双尾) 个案数 −0.420 ** 0.021 30 1 30 表5. 中国大陆30省区(不含西藏)平均疫情搜索热度和该30省区GDP值的相关性 ** .在0.05级别(双尾)，相关性显著。 至于美国各州GDP值和各州平均疫情搜索热度却没有显著相关性，但考虑各州人均GDP却与平均疫情搜索热度的分布呈现显著的正相关，分析结果见表6。考察中美两国平均疫情搜索热度和各地(人均)GDP值的相关性分析结果，两者的显著性水平差异不大，但相关性指向相反。这也确实反映了中美两国GDP结构的差异，因为美国的三产服务业GDP比重较大，而互联网网络搜索服务正是属于服务业范畴。 Table 6 Correlation between the average search popularity of each state in the United States and the per capita GDP of each stat 平均疫情搜索热度 各州人均GDP 平均疫情搜索热度 皮尔逊相关性 显著性(双尾) 个案数 1 51 0.329 ** 0.018 51 各州人均GDP 皮尔逊相关性 显著性(双尾) 个案数 0.329 ** 0.018 51 1 51 表6. 美国各州平均疫情搜索热度和各州人均GDP的相关性 ** .在0.05级别(双尾)，相关性显著。