The COVID-19 pandemic has brought unparalleled destruction to global health, social and economic systems. To control the spread of COVID-19, most countries have enforced a societal-level lockdown. This mass disruption of civil life provides opportunities for observational ‘natural experiments’, mandating lifestyle changes overnight. Big data, such as Google Trends (GT), have been used to identify outbreaks1 and monitor risk communication strategies,2 public awareness3 and misinformation4 during COVID-19. The real-time nature of data, together with ubiquitous internet access and Google’s dominance of online search traffic, has uniquely positioned GT as a useful tool for ‘nowcasting’ social trends and lifestyle changes.5 An area of life significantly impacted by COVID-19 lockdown is physical activity. Closure of gyms and restrictions on ‘non-essential’ travel may lead to declines in overall physical activity. Conversely, changing circumstances may interrupt ‘automatic’ behavioural patterns through ‘habit discontinuity’6 leading to formation of new health habits, as demonstrated by previous research on residential relocation.7 Here, we used GT data to explore community interest in physical activity before and during COVID-19 outbreaks in Australia, the UK and the USA. We extracted GT data of nation-level online queries for the topic ‘exercise’, which included all related search terms sharing the same concept, such as ‘workouts’ and ‘fitness training’ (online supplementary file). GT normalises search data within a defined time frame and geography on a scale of …

中文翻译：

---

COVID-19 封锁是否促使人们更加活跃：大数据分析

COVID-19 大流行给全球卫生、社会和经济系统带来了无与伦比的破坏。为了控制 COVID-19 的传播，大多数国家都实施了社会层面的封锁。这种对公民生活的大规模破坏为观察性“自然实验”提供了机会，要求在一夜之间改变生活方式。大数据，例如谷歌趋势 (GT)，已被用于在 COVID-19 期间识别疫情1 并监控风险沟通策略、2 公众意识3 和错误信息4。数据的实时性，再加上无处不在的互联网访问和谷歌在在线搜索流量中的主导地位，使 GT 成为“即时预测”社会趋势和生活方式变化的有用工具。5 受 COVID-19 显着影响的生活领域锁定是体力活动。关闭健身房和限制“非必要”旅行可能会导致整体身体活动下降。相反，变化的环境可能会通过“习惯不连续性”6 中断“自动”行为模式，导致新的健康习惯的形成，正如之前关于住宅搬迁的研究所证明的那样。 7 在这里，我们使用 GT 数据来探索社区对体育活动的兴趣在澳大利亚、英国和美国爆发 COVID-19 疫情期间。我们提取了主题“锻炼”的国家级在线查询的 GT 数据，其中包括共享相同概念的所有相关搜索词，例如“锻炼”和“健身训练”（在线补充文件）。GT 在定义的时间范围和地理范围内将搜索数据标准化为…… 变化的环境可能会通过“习惯不连续性”6 中断“自动”行为模式，导致新的健康习惯的形成，正如之前对住宅搬迁的研究所证明的那样。 -19 在澳大利亚、英国和美国爆发。我们提取了主题“锻炼”的国家级在线查询的 GT 数据，其中包括共享相同概念的所有相关搜索词，例如“锻炼”和“健身训练”（在线补充文件）。GT 在定义的时间范围和地理范围内将搜索数据标准化为…… 变化的环境可能会通过“习惯不连续性”6 中断“自动”行为模式，导致新的健康习惯的形成，正如之前对住宅搬迁的研究所证明的那样。 -19 在澳大利亚、英国和美国爆发。我们提取了主题“锻炼”的国家级在线查询的 GT 数据，其中包括共享相同概念的所有相关搜索词，例如“锻炼”和“健身训练”（在线补充文件）。GT 在定义的时间范围和地理范围内将搜索数据标准化为…… 我们使用 GT 数据来探索社区在澳大利亚、英国和美国 COVID-19 爆发之前和期间对体育活动的兴趣。我们提取了主题“锻炼”的国家级在线查询的 GT 数据，其中包括共享相同概念的所有相关搜索词，例如“锻炼”和“健身训练”（在线补充文件）。GT 在定义的时间范围和地理范围内将搜索数据标准化为…… 我们使用 GT 数据来探索社区在澳大利亚、英国和美国 COVID-19 爆发之前和期间对体育活动的兴趣。我们提取了主题“锻炼”的国家级在线查询的 GT 数据，其中包括共享相同概念的所有相关搜索词，例如“锻炼”和“健身训练”（在线补充文件）。GT 在定义的时间范围和地理范围内将搜索数据标准化为……