お盆休みを控えた日本にも関係しそうな表題のNBER論文をバナジー＝デュフロらが上げている。原題は「Doctors' and Nurses' Social Media Ads Reduced Holiday Travel and COVID-19 Infections: A Cluster Randomized Controlled Trial」で、著者はEmily Breza（ハーバード大）、Fatima Cody Stanford（マサチューセッツ総合病院）、Marcella Alsan（ハーバード大）、Burak Alsan（オンラインケアグループ）、Abhijit Banerjee（MIT）、Arun G. Chandrasekhar（スタンフォード大）、Sarah Eichmeyer（ミュンヘン大）, Traci Glushko（ボーズマン・ヘルス・ディーコネス病院）、Paul Goldsmith-Pinkham（イェール大）、Kelly Holland（リン・コミュニティ・ヘルス・センター）、Emily Hoppe（ジョンズ・ホプキンズ看護学校）、Mohit Karnani（MIT）、Sarah Liegl（セント・アンソニー・ノース・ファミリー・メディシン）、Tristan Loisel（パリ経済学校）、Lucy Ogbu-Nwobodo（マサチューセッツ総合病院）、Benjamin A. Olken（MIT）、Carlos Torres（マサチューセッツ総合病院）、Pierre-Luc Vautrey（MIT）、Erica Warner（マサチューセッツ総合病院）、Susan Wootton（テキサス大学ヒューストン医療科学センター・マクガバン医学校）、Esther Duflo（MIT）。
以下はその要旨。
During the COVID-19 epidemic, many health professionals started using mass communication on social media to relay critical information and persuade individuals to adopt preventative health behaviors. Our group of clinicians and nurses developed and recorded short video messages to encourage viewers to stay home for the Thanksgiving and Christmas Holidays. We then conducted a two-stage clustered randomized controlled trial in 820 counties (covering 13
States) in the United States of a large-scale Facebook ad campaign disseminating these messages. In the first level of randomization, we randomly divided the counties into two groups: high intensity and low intensity. In the second level, we randomly assigned zip codes to either treatment or control such that 75% of zip codes in high intensity counties received the treatment, while 25% of zip codes in low intensity counties received the treatment. In each treated zip code, we sent the ad to as many Facebook subscribers as possible (11,954,109 users received at least one ad at Thanksgiving and 23,302,290 users received at least one ad at Christmas). The first primary outcome was aggregate holiday travel, measured using mobile phone location data, available at the county level: we find that average distance travelled in high-intensity counties changed by -0.993 percentage points (95% CI -1.616, -0.371, p-value 0.002) the three days before each holiday. The second primary outcome was COVID-19 infection at the zip-code level: COVID-19 infections recorded in the two-week period starting five days post-holiday declined by 3.5 percent (adjusted 95% CI [-6.2 percent, -0.7 percent], p-value 0.013) in intervention zip codes compared to control zip codes.
（拙訳）
コロナ禍の最中、多くの医療専門家は、ソーシャルメディアのマスコミュニケーションを使って、非常に重要な情報を伝達し、個々人が予防的な衛生行動を取るように説得することを始めた。我々の臨床医と看護師のグループは、感謝祭とクリスマスの休暇中に視聴者が家に留まることを促すショートビデオ・メッセージを作成・録画した。それから我々は、米国の（13州に跨る）820郡でこれらのメッセージを流布する大規模なフェイスブック広告キャンペーンにおいて、２段階クラスターランダム化比較試験を実施した。ランダム化の最初の段階では、郡をランダムに高強度と低強度の2つのグループに分けた。第二段階では、高強度の郡の75%のzipコードが処置を受け、低強度の郡の25%のzipコードが処置を受けるように、zipコードを処置群と対照群にランダムに振り分けた。処置群の各zipコードに対しては、可能な限り多くのフェイスブック契約者に対し広告を送った（感謝祭では11,954,109ユーザー、クリスマスでは23,302,290ユーザーが最低1回は広告を受け取った）。主要な結果の第一は、郡レベルで利用可能な携帯電話の位置データを用いて計測した休暇中の旅行の集計結果で、高強度の郡では、各休暇の3日前の平均旅行距離が-0.993%ポイント変化した（95%信頼区間は-1.616, -0.371で、p値は0.002である）。第二の主要な結果は、zipコードレベルでのコロナ感染で、休暇の5日後以降2週間の間に記録されたコロナ感染が、処置群のzipコードでは対照群のzipコードに比べ3.5%低下した（調整された95%信頼区間は [-6.2%, -0.7%]で、p値は0.013である）。
