《自然》發表的一項研究指出，利用全民手機數據追踪中國人口的集體流動，可以準確預測新冠肺炎疫情的地理和時間傳播。該研究分析了2020年1月新冠肺炎疫情暴發初期，從中國武漢流出人口的分佈。大規模人口流動會造成地方性暴發，讓疾病開始大面積流行。但是，對這類集體性人口流動進行監測執行起來很難，比如2020年1月24日中國春節來臨前的大規模春運。

香港中文大學（深圳）賈建民、美國耶魯大學Nicholas Christakis和合作者研究了中國一家大型國有手機運營商的匿名手機數據，藉此分析從今年1月1日至1月24日期間，在武漢至少停留兩小時的超過1100萬人口的流動情況。隨後，他們將這些數據與中國31個省區市的296個縣截至2月19日的新冠肺炎疫情感染率聯繫起來。

作者報導，隔離限制措施對於大幅減少人口流動非常有效：1月22日到1月23日，人口流出下降了52%，到1月24日又下降了94%。他們還表明，根據人口流出的分佈，最多可以提前兩週準確預測新冠肺炎疫情感染在中國的發生頻率和地理位置，並能在疫情早期發現潛在傳播風險較高的城市。作者認為，該研究的模型或能用來評估未來新冠肺炎疫情在不同地區的社區傳染風險。

作者最後表示，研究結果或可用於其他能獲取手機數據的疫情國家，幫助他們的決策者進行快速準確的風險評估，規劃好有限資源的合理分配。