基于app的COVID-19接触追踪的可接受性:跨国调查研究

简介

2019冠状病毒病大流行是过去100年来最大的公共卫生威胁。在缺乏有效治疗或疫苗接种(截至2020年6月)的情况下，公共卫生应对措施迄今为止一直依靠非药物措施来限制疫情的传播，如保持身体距离、病例隔离和手动追踪接触者[1］．这些措施还不足以制止这一流行病。因此，许多国家采取了部分或全面“封锁”措施来控制疫情，严重限制了公民之间的社会和经济交往。尽管封锁可能有助于各国控制感染人数[2，它们会带来巨大的社会和经济代价[3.-6］．

COVID-19病例在出现症状前1-2天具有传染性，接触者平均在接触后3-4天具有传染性，传统方法难以追踪。因此，通过手动追踪接触者来实现遏制的窗口期非常短。Ferretti和同事[7]提出了数字(基于应用程序的)接触者追踪作为一种替代措施，以控制疫情，同时避免封锁带来的巨大经济成本。该想法是使用手机之间的低能耗蓝牙连接来记录用户与他人的互动，特别是那些可能带来更高感染风险的互动(例如，在距离他人2米内的时间超过15分钟)。如果用户被诊断为COVID-19，他们可以使用该应用程序宣布诊断，然后通知所有与感染者密切接触的其他用户，要求他们在家隔离14天，或直到他们接受公共卫生当局的检测。与传统的(手动)接触者追踪方式相比，该应用程序的主要优势是允许接触者的即时通知，这是COVID-19病例隔离和接触者追踪策略有效性的关键决定因素[7］．其他优点是，自动记录联系人容易扩大规模，并避免了由于患者回忆偏差和/或不完全了解他们接触过的人而导致的信息丢失。

目前，越来越多的国家正在开发各种类型的联系追踪应用程序，有几个国家已经推出了一款应用程序(例如，新加坡[8),德国(9]和法国[10])。然而，基于应用程序的联系人追踪的成功，关键取决于人们使用该应用程序的意愿。11]在英国的流行病模拟表明，该应用程序在所有使用水平上都减少了感染，但只有在大约60%的人口使用它时才足以阻止流行病。因此，必须衡量公众对这一方法的支持程度，并了解可能阻碍或促进采用的因素。例如，由于应用程序需要追踪个人与他人的互动，隐私问题可能会削弱支持和采用[12］．这种技术解决方案也有可能不适用于数字文化程度较低的人口，从而进一步加剧COVID-19大流行在国家内部和国家之间的不平等影响[13］．从这个意义上说，“选择退出”安装政策，即手机供应商或苹果和谷歌[14将自动在手机上安装该应用程序，可以最大限度地提高使用量。然而，目前还不清楚公众是否愿意支持这种更具侵入性的解决方案。

鉴于围绕基于应用程序的接触者追踪的可行性存在许多未决问题，我们设计了一项调查，以衡量目前受COVID-19大流行影响的五个国家(法国、德国、意大利、英国和美国)的公众对这种方法的支持程度。我们研究的具体目标是(a)评估公众在不同安装政策(例如，自愿安装或政府自动安装)下基于应用程序的联系追踪的总体可接受性;(b)发现国家一级和个人一级对应用程序支持的差异;(c)了解可能促进或阻碍应用程序在不同国家和个人的子群体中的使用的主要机制。

方法

调查设计

我们在五个国家(法国、德国、意大利、英国和美国)进行了大规模在线调查，以衡量基于应用程序的COVID-19接触追踪的可接受性，然后在这五个国家的任何一个国家引入应用程序。调查的完整描述可以在多媒体附录1；这里，我们提供一个概述。一开始，在收集了受访者的知情同意后，我们描述了应用程序，解释了通用版本的功能以及它的目的(文本框1)．我们从集中与分散数据存储过程的任何细节中进行抽象。受访者必须通过理解检查才能进一步进行。然后我们询问受访者是否愿意在手机上安装该应用程序，如果它可以自愿下载(“选择加入”安装政策)。然后，受访者被问及他们安装和反对该应用程序的主要原因，以及他们对自我隔离要求的依从性。接下来，我们评估了受访者对“退出”政策的开放程度，即手机供应商将自动在所有手机上安装该应用程序，但用户可以随时卸载该应用程序。然后我们收集了人口统计信息，并以受访者在不同安装制度下对政府的态度问题作为调查的结束。

我们尽可能保持所有五个国家的调查设计相似，只有少数例外，以适应在进行调查时实施的封锁措施方面的国家差异。美国的调查(最后发布)包含了一些额外的问题，包括稳健性检查。见香港法例第A节多媒体附录1为更多的细节。

伦理批准获得了牛津大学(参考编号为ECONCIA20-21-06)。

研究中没有收集个人信息。

目标人群，样本大小和流失

这些调查是在2020年3月20日至4月10日期间进行的。我们通过在线面板提供商Lucid招募了受访者。我们的目标样本量是在四个欧洲国家各1000名受访者，在美国各2000名，并为样本设置了配额，以代表在性别、年龄和居住地区方面的总体人口。共有10,375人开始调查，10,308人同意参与(参与率为99%)。在同意参与的人中，6166人通过了理解检查，并开始了主问卷。在去除不完整的回答和重复的回答后，我们有6061个完整和唯一的回答样本(完成率=59%)。最后，我们剔除了66名没有手机或不透露性别的受访者，得到了5995名受访者的最终样本。为了控制我们的招聘方法的潜在影响，我们在线下招聘的在线小组中重复了基于概率的德国调查。见香港法例第B节多媒体附录1关于招聘、筛选和减员的进一步细节，以及最终样本。

统计分析

我们的主要结果变量衡量了受访者在两种安装模式下(选择加入和选择退出)在手机上安装应用的意愿。结果采用5点顺序量表进行测量(选择:从肯定安装来肯定不会安装；退出:从一定保持来完全卸载)．在我们的回归分析中，我们将这些结果指标进行了二分(1=肯定或可能安装/保留应用;0 =否则)。

我们使用多元回归分析(线性概率模型;Probit和ordered logit在附加分析中提出多媒体附录1)，以检验安装意愿与若干协变量之间的关系:年龄、性别、国家、有无共病(糖尿病、高血压、心脏或呼吸问题)、在室外使用手机、社交互动频率、封锁期间在家工作的能力、在家工作时获得病假工资的能力、对国家政府的信任以及受访者居住地区的COVID-19死亡发生率(见第C.3节)多媒体附录1更多的细节)。表B.2多媒体附录1给出了这些协变量的摘要。

结果

我们发现基于应用程序的联系人追踪得到了广泛支持。在所有国家，在人口的所有子群体中，在两种安装制度(选择加入和选择退出)下，支持度都很高。小组的一个图1结果显示，在自愿(选择)安装制度下，各国5995名受访者中有4484人(74.8%)表示，如果接触者追踪应用程序可用，他们可能或肯定会下载。B组显示，在5995名受访者中，有4059人(67.7%)表示，他们可能或肯定会在自动(选择退出)安装机制下保留手机上的应用。在这两种情况下，表示不会在手机上安装这款应用的受访者比例都非常小图1)．

‎ 把这个图

在我们实施调查的5个国家中，支持度都很高:在每个国家中，至少68%的受访者表示他们会安装或保留这款应用多媒体附录1显示该应用在不同人群中的支持率普遍较高(例如，在男性和女性、不同年龄组等人群中)，这表明基于应用程序的接触者追踪解决方案在COVID-19大流行中得到广泛接受。

尽管这款应用得到了广泛和广泛的接受，但我们发现，不同国家和个人对它的支持存在系统性差异。例如,图1与其他国家相比，德国和美国对这款应用的支持程度相对较低。在选择加入和选择退出制度下都是如此。在个体特征中，我们发现那些对本国政府信任度较低的人更不愿意在手机上安装app(图11)多媒体附录1)．

我们使用多元回归分析进一步探讨了这种异质性，其中我们检验了对应用程序的支持与各种个人和国家层面的协变量之间的关系。图2展示了这些协变量对选择加入模式下肯定或可能安装应用程序的概率的影响，使用了线性概率模型(见第C.1节)多媒体附录1对于退出机制的类似分析)。

‎ 把这个图

分析证实，德国和美国对这款应用的支持程度明显低于法国和意大利。以两个最极端的例子为例，意大利的受访者比美国的受访者支持该应用的可能性高15.1个百分点(95% CI 12.1-18.1)。令人惊讶的是,图2显示区域一级的COVID-19死亡率与对该应用的支持之间的相关性很小。

在个体层面的特征中，我们发现那些经常随身携带手机的人更有可能安装应用程序。那些经常随身携带手机的人比那些很少随身携带手机的人更有可能支持应用程序33.6个百分点(95% CI 26.4-40.8)。在有一种或多种共病的受访者中，App支持度也高出3.7个百分点(95% CI 1.3-6.2)。此外，安装应用程序的概率随着对政府的信任而增加。完全信任政府的人比完全不信任政府的人安装该应用的可能性高25.9个百分点(95% CI 21.6-30.3)。

我们用一个有序的logit模型发现了类似的结果，一个线性概率模型二分肯定安装，当使用probit模型时(多媒体附录1)．最后，当考虑选择退出而不是选择加入的安装意图时，结果在质量上也是相似的(图8)多媒体附录1)．有趣的是，在“选择退出”制度下，对政府的信任与手机上继续安装应用程序的意愿之间的相关性甚至更强。

我们可以使用受访者支持或反对安装应用程序的原因的数据，以更好地理解应用程序支持在不同国家和个人之间所观察到的差异的本质。反对这款应用的第一组理由围绕着对疫情结束时政府监控的担忧(5995名受访者中有2518人提到了这一点，占42%)和网络安全(担心这款应用可能会让手机容易受到黑客攻击;2098/5995, 35%)。受访者还报告称，使用该应用程序可能会增加焦虑感(1559/5995,26%)，可能反映了对可能感染的反馈的厌恶。最常见的理由是愿意保护家人和朋友(4077/5995,68%)，对社区的责任感(3177/5995,53%)，希望应用程序可以阻止疫情(3297/5995,55%)。中的图16和17多媒体附录1展示选择特定原因的概率与国家和个人层面特征之间的关系。

有几种模式很有趣。首先，我们发现，与其他国家相比，德国和美国的受访者更倾向于将担心政府监控作为反对安装应用程序的原因之一。在这些国家，我们也看到更多的受访者表达了对应用程序安全性的担忧，尤其是与意大利和英国相比。因此，对隐私和安全的担忧似乎是应用采用的一个重要障碍，尤其是在德国和美国。

在个体层面的特征中，我们发现对本国政府信任度较低的受访者也更有可能表达对政府监控的担忧。这表明，对隐私的担忧在政府信任度和安装该应用程序的可能性之间的负相关关系中发挥了作用图2．相反，我们发现，频繁使用手机与更强的感知应用程序的潜在好处有关:更经常随身携带手机的受访者更有可能相信应用程序将有助于他们保持健康，并让他们了解感染的风险。

讨论

主要研究结果

在我们的研究中，我们发现基于应用程序的联系人追踪得到了很高的支持——不考虑年龄、性别、地区甚至居住国家。由于基于应用程序的接触追踪的有效性关键取决于足够的接受程度，我们的研究结果对这种方法的前景是令人鼓舞的。尽管在所有国家和人口的子群体中，支持度都很高，但数据显示，对网络安全和隐私的担忧，加上对政府的信任，是支持度的重要决定因素。隐私和安全问题更严重的国家(德国和美国)相对不太支持基于应用程序的联系追踪。对本国政府缺乏信任的个人也不太支持政府。

影响

对政府缺乏信任可能会产生深远的影响。我们的分析表明，这一因素对人们在手机上安装联系追踪应用程序的意愿有负面影响。此外，补充分析(C.6节)多媒体附录1)还显示，对政府信任度较低的人更支持选择加入安装政策，而不是选择退出，即政府要求手机供应商在所有手机上自动安装应用程序。选择退出机制很可能转化为更高的有效安装率，例如，通过减少拖延或无知的负面影响[15］．然而，我们的数据表明，只有在公民对政府信任度相对较高的情况下，政府才有可能采取更为家长式的措施。这些调查结果的一个政策意义是，各国政府应考虑将基于应用程序的接触者追踪的组织委托给信誉良好和透明的公共卫生当局，与政府保持一定距离。如果手机的操作系统(如iOS或Android)直接进行联系人追踪，那么信任苹果或谷歌将变得更加重要。

我们的研究结果还指出，有必要通过尽可能尊重用户个人数据的应用设计来解决隐私和网络安全问题。目前正在研究基于应用程序的联系人追踪对隐私的影响，以及这些担忧的潜在解决方案。[12，16，17］．然而，有趣的是，当我们询问受访者该如何处理应用程序收集的数据时，我们发现近60%的受访者同意将识别的数据提供给研究。

限制

我们的研究有一些局限性，我们试图以不同的方式解决这些局限性。首先，在网上招募的受访者可能不能代表全部人口。特别是，这些受访者的数字素养和分享数据的意愿可能更高。为了确保我们的结果不取决于我们的特定样本，我们复制了德国调查的删节版，与另一个不同的面板提供商进行了离线随机招募参与者。我们的结果几乎完全不变(第B.3节)多媒体附录1)．

其次，我们的调查提出了一些关于未来行为的假设性问题。然而，高水平的预期安装可能不会直接转化为实际安装。虽然研究经常发现人们在调查中所宣称的行为与实际行为之间存在良好的相关性[18-22]，甚至与应用程序安装有关[23-26]，从调查开始到各国最终推出该应用程序之间，许多事情都发生了变化。例如，在调查进行时，意大利的疫情接近高峰期，形势的紧迫性非常突出。随着这一流行病的消退，人们认为有必要对这一流行病采取行动的想法也将消退(例如，[22，27])。此外，我们让参与者意识到这个应用程序，并解释了这个应用程序及其潜在的影响。在现实中，许多潜在用户可能并不知道这款应用，也可能不参与这一概念，或者不愿意或不能够花时间去寻找并安装这款应用。更普遍地说，愿意安装这款应用只是采用这款应用的第一个必要阶段，而我们关于支持的异质性的研究结果则指向了可能需要更强大的鼓励来采用这款应用的特定子群体。的C.4节多媒体附录1愿意安装该应用程序的受访者提到的采用该应用程序的理由要远远多于不愿意安装的人(但反对的理由数量相似)。我们在C.9节中表明，在我们的复制研究中，没有正确回答理解问题的受访者更不愿意安装。强调应用的各种好处，对自己和他人，并解释应用的功能和目的可能是一个特别有效的策略，以促进采用。还需要进一步的研究来了解如何将一个人的安装意愿转化为实际安装应用程序的人。

第三，在我们的调查中，我们衡量了对基于应用程序的联系追踪的总体概念的支持程度，而忽略了具体的实施细节，因为在受访者接受调查时我们还不知道这些细节。只调查总体思路的一个缺点是，受访者可能更难想象这样一个系统是如何工作的，这可能会增加假设偏差。然而，我们发现我们给出的关于实现的细节(例如，应用程序是使用蓝牙还是GPS)似乎对支持的影响很小。这表明，我们对基于应用程序的联系人跟踪的一般支持措施可以跨不同的实现设置移植。

第四，我们分析年龄异质性的结果依赖于粗年龄分类。如果样品在条带间分布不均匀，这种条带就会出现缺陷，这在我们的研究中是无法验证的。因此，在阅读按年龄划分的结果时应牢记这一限制。

最后，我们的调查对象是从西方工业化民主国家的一个特定子集中招募的。对基于应用程序的接触追踪的态度可能因发展水平和政治制度的不同而不同。然而，就外部效度而言，我们观察到，在我们抽样的五个国家中，受访者的回答非常相似，在澳大利亚和台湾正在进行的调查中也报告了类似的结果，这是令人鼓舞的。[28］．在发展中国家和弱势群体中，使用智能手机的机会更加有限，这引发了疗效和公平问题;开发具有类似功能的低成本蓝牙设备可以改善对数字接触追踪的访问。

结论

总之，我们的研究表明，公众强烈支持基于应用程序的接触者追踪，以应对COVID-19。这是一个重要的发现，因为公众的支持是该方法可行的必要条件。还需要进一步研究，以衡量公众对基于应用程序的接触追踪的支持转化为应用程序实际采用的程度，并更普遍地评估其控制疫情的潜力。

作者的贡献

SA和LM负责数据、研究设计、数据收集、数据分析和写作;HZ负责研究设计、数据收集、数据分析和写作;RB用于文献检索和数据收集;FG和RB用于数据收集和数据分析;FK用于研究设计、数据收集和数据分析;DN, ST和JA用于研究设计，数据收集，数据分析和写作。