本文研究了COVID-19大流行初期世界各国人员流动的动态。该分析的主要目标是根据经验，将由特定地点的大流行趋势信息驱动的自愿减少流动性与政府强制要求保持社会距离的影响区分开来。谷歌人类流动性数据集用于跟踪各种类别(例如工作场所、零售和娱乐活动等)的流动性动态，而有关特定国家COVID-19病例和死亡人数的信息被用作人口可获得的关于大流行传播的信息的代理。该报告使用了约100个国家政府实施的保持社会距离政策严格程度的详细指数，作为衡量政府应对措施的指标。我们发现，人员流动确实在很大程度上对有关该流行病蔓延的信息作出了反应。这一渠道可以解释受影响国家间流动总体减少的14%。与此同时，我们的结果表明，政府强加的政策是这一时期观察到的流动性下降的主要原因。