Covid Dashboard

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Database: Collecting Covid-Data

https://www.oliverrack.eu/ogpbw/coviddata

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Inhalt / Contents

Kollektive Krisenresilienz: Open Data für den Instrumentenflug

Der Herausforderer bei der globalen Pandemie ist omnipräsent und vor allem: unsichtbar. Dass das Unbekannte Entscheider in den "Sichtflug" zwingt erfordert schnelle Strategien, um zum "Instrumentenflug" zu kommen. Deswegen entstehen allen Orts "Dashboards", digitale Amaturenbretter, die Informationen wie im Cockpit kontextuell und im Überblick visualisieren. Noch nie waren es so viele wie in den letzten Wochen, die mehr oder weniger hastig programmiert und ins Internet gestellt bzw. auf die Bildschirme der Krisen-Stäbe geworfen wurden.

Die Grundlage dafür sind Daten. Deren Erhebungsmethoden, Qualität und zeitnahe Verfügbarkeit sind elementar für einen tauglichen Instrumentenflug. Und: ihre ubiquitäre Nutzung. Die Herausforderungen sind zu komplex und spezifisch, als dass Grundlagen für Evidenz und Orientierung nur den organisatorischen Verantwortungen vorbehalten bleiben können. Das gilt auch für all die weiteren komplexen Aufgaben, die vor der Menschheit liegen. Deswegen sind zuverlässige und belastbare Dateninfrastrukturen und die Nutzung von nicht personenbezogenen Daten als Open Data von öffentlichen Stellen sowie privaten Unternehmen (wenn das Gemeinwohl das Partikularinteresse überwiegt) eine kardinale Notwendigkeit für evidenzbasierte Entscheidungen (Evidence Based Policymaking) sowie datengetriebene Verwaltung bzw. Krisenmanagement.

Open Data, Open Government und die kollaborative sowie co-kreative Zusammenarbeit zwischen den Sektoren ist ein Fundament zeitgemäßer Krisenresilienz. Der Open Knowledge Foundation Deutschland ist hierzu eine sehr kompakte Handreichung gelungen, die eine Open-Government-orientierte Krisenresilienz kompakt sowie holitsisch mit der Corona-Krise kontextualisiert. Der Arbeitskreis Open Government Partnership Baden-Württemberg hatte auch schon am 16.3. einen Blogpost in diesem Kontext mit internationalen Verweisen veröffentlicht. Es ergibt sich zunehmend entlang von Corona (wie auch schon bei der Migrationswelle) ein Ensemble aus Aktivitäten und Ereignissen, die den Wert von Open Government an diesem konkreten Case ein Gesicht geben. Hierzu gehören auch der Hackathon #wirvsvirus sowie der Appell zur Digitalen Zivilgesellschaft.

Die Bundesregierung und damit Deutschland will spätestens ab 4. Mai von den pauschalen Maßnahmen der letzten Wochen zum Schutz der Bürger vor Cov-2 zu einer Strategie maßgeschneiderter Maßnahmen übergehen. Das ist Präzisionsarbeit für alle Gewerke. Um so zuverlässiger müssen die Instrumente zur Orientierung und die nötigen Daten sein. Deswegen sollen Testkapazitäten und weitere digitale Lösungen zur Erhebung von Daten und Ermittlung der aktuellen Lage sowie der Infektionsketten voran getrieben werden.

Neben Homeoffice, E-Government und Open Source CivicTech-Anwendungen, die in den letzten Wochen bei vielen Entscheidern ein nie dagewesenes Interesse geweckt haben und wozu es dabei zu etlichen Einsichten kam sollte nun das Thema Daten und Open Data ein zentrales Handlungsfeld der Regierungen bei Bund, Land und Kommunen werden.

Das Glory Covid Dashboard (siehe unten)

Um noch etwas den Appetit auf das Covid-Daten-Thema zu bereiten habe ich das Oster-Wochenende genutzt, um aus meinen Beobachtungen der letzten Wochen die interessantesten Datenprojekte und Datenvisualisierungen, die ich gefunden habe zusammenzustellen und zu kommentieren. Die gängigen Dashboards und Visualisierungen mit den (recht aussagelosen) Fall-Kurven zu bestätigten Corona-Fällen habe ich außen vor gelassen. Viele davon sind mit Open Data, mindestens aber mit frei zugänglichen Daten entstanden. Die Beispiele für die Dinge, die mit einem globalen Datenfluss enstehen können habe ich versucht entlang von Handlungsfeldern zu ordnen: Observation, Verhaltensanalyse, Stimmungslage, Kapazitäten, Maßnahmen, Modelle, Serious Games und Crowdsourcing, Evaluation sowie historische Orientierung.

Andrew J. Zahuranec and Stefaan G. Verhulst von The GovLab mit dem wir als Politics For Tomorrow immer wieder zusammenarbeiten - derzeit eben zum Thema Collective Crisis Intelligence - haben die Open-Data-Bedarfe in diesem Blog-Beitrag in 12 weitere Domänen strukturiert und Beispiele gesammelt. Das von Beth Noveck, die einstige Civic-Tech- und Open-Government-Beraterin im Weißem Haus der Obama-Administration, und Stefaan Verhulst gegründete The GovLab observiert und unterstützt seit langem u.a. auch Datenkollaborative, Netzwerke in denen themenbezogen bereits Open Data geteilt werden und zirkulieren.

High Value Data Liste der EU und Corona

Derzeit bereitet die EU Kommission eine Liste mit potenziellen High Value Data vor, die als Verordnung die Bereitstellung von den in ihr enthaltenen Datasets als Open Data über alle föderalen Ebenen der EU ab kommenden Jahr sicherstellen soll. Wir konnten als Open Government Netzwerk bereits mit der Bitte, die Indikatoren der UN-Nachhaltigkeitsziele und zuletzt das Handlungsfeld Gesundheit in den derzeitigen Assessment-Prozess der EU Kommission zur Entwicklung der Verordnung aufzunehmen wichtige Impulse einbringen.

Hilfreich ist es nun, die Task Force der EU Kommission bei der Konkretisierung von Open-Data-Bedarfen und die möglichst präzise Beschreibung der benötigten Datensätze zu unterstützen.

Zur Ermittlung von Daten-Bedarfen u. -Vorschlägen habe ich deswegen eine Datenbank mit Ein- und Ausgabe vorbereitet und nun im Zuge von Corona auf das entsprechende Themenfeld eingegrenzt:

https://www.oliverrack.eu/ogpbw/coviddata

Hier kann jeder entsprechende Eingaben machen. Die Ein-/Ausgabe ist jetzt schon auf produktiv geschaltet.

Gerne Feedback hier: https://www.linkedin.com/in/oliverrack/


English

Open Data for instrument flight out of the crisis

The challenger in the global pandemic is omnipresent and above all: invisible. The fact that "the unknown" forces decision-makers into "visual flight" requires quick strategies to get to "instrument flight" mode. This is why "dashboards" that visualize information as "instrument" in context and at a glance like in the cockpit, are being created everywhere. Never before have there been as many as in recent weeks, more or less hastily programmed and put on the Internet or thrown on the screens of the crisis staffs.

The basis for this is data. Their collection methods, quality and prompt availability are elementary for a suitable instrument flight. And: their ubiquitous use. The challenges are too complex and specific to leave the basis for evidence and orientation solely to organisational responsibilities. This also applies to all the other complex tasks that lie ahead of humanity. For this reason, reliable and resilient data infrastructures and the use of non-personal data as open data from public authorities and private companies (when the common good outweighs the particular interest) are a cardinal necessity for evidence-based policymaking and data-driven administration or crisis management.

Open Data, Open Government and the collaborative and co-creative collaboration between sectors is a foundation of contemporary crisis resilience. The Open Knowledge Foundation Germany has succeeded in creating a very compact handbook that provides a compact and holistic context for open government oriented to crisis resilience in relation to the corona crisis. The working group Open Government Partnership Baden-Württemberg had already published a blog post in this context with international references on 16.3.2020. Along Corona (as was already the case with the migration wave), an ensemble of activities and events is increasingly emerging that gives a face to the value of Open Government in this specific case. This includes the german hackathon #wirvsvirus with over 40.000 participants as well as the appeal to digital civil society.

The Federal Government, and thus Germany, wants to move from the blanket measures and rules of recent weeks to protect citizens from Cov-2 to a strategy of tailor-made measures by 4 May at the latest. This is precision work for all. All the more reliable must be the instruments for orientation and the necessary data. That is why test capacities and other digital solutions for collecting data and determining the current situation and chains of infection ought to be be promoted.

In addition to home office, e-government and open source CivicTech applications, which have aroused unprecedented traction among many decision-makers in recent weeks and which have led to much more of their understanding, the topic of data and open data should now become a central field of action for governments at federal, state and local level.


The Glory Covid Dashboard

To stimulate appetite for the Covid - and Open-Data topic I used the Easter weekend to compile and comment on the most interesting data projects and data visualizations I found from my observations of the last weeks. I left out the common dashboards and visualizations with the (rather meaningless) case curves of confirmed corona cases. Many of them were created with Open Data, but at least with freely accessible data. I tried to arrange the examples for the things that can be created with a global data flow along these fields of action: Observation, Behavioral Insights, Sentiment Insights, Capacity, Models, Serious Games and Crowdsourcing, Actions, Evaluation, Historical Insights

Andrew J. Zahuranec and Stefaan G. Verhulst from The GovLab, with whom we as Politics For Tomorrow work together again and again - currently on the topic of Collective Crisis Intelligence - have structured the Open Data needs in this blog post 12 more domains and collected examples. The GovLab, founded by Beth Noveck, the former civic-tech and open-government consultant in the Obama administration's White House, and Stefaan Verhulst, has long been observing and supporting data collaborations, networks in which Open Data is already shared and circulating on a topic-related basis.


High Value Data List of the EU and Corona

The EU Commission is currently preparing a list of potential High Value Data, which is intended as a regulation to ensure the provision of the datasets it contains as Open Data across all federal levels of the EU from next year. As an Open Government Network, we have already been able to provide important impetus by requesting that the indicators of the UN sustainability goals and, most recently, the field of action of health be included in the current assessment process of the EU Commission for the development of the regulation.

It is now helpful to support the Task Force of the EU Commission in concretizing Open Data requirements and in describing the required data sets as precisely as possible.

In order to determine data requirements and proposals, I have therefore prepared a database with input and output and have now narrowed it down to the relevant topic area in the course of Corona:

https://www.oliverrack.eu/ogpbw/coviddata

Anyone can make appropriate entries here. The input/output is already switched to productive.

Gladly feedback here: https://www.linkedin.com/in/oliverrack/


"I call on all countries, companies, and research institutions to support open data, open science, and open collaboration so all people can enjoy the benefits of science and research."

19:09 - Dr. Tedros Ghebreyesus, Director General of the World Health Organization (WHO)

Observation Epidemiology / Ansteckungsrate, Virulenz und Pathogenität (CFR)

Die sofortige und fortlaufende Sondierung und Observation aller Erkenntnisse sowie der Sachstände und der Aufbau (falls nicht schon bestehend) der Mechanismen hierfür - aber auch für interne und externe Kommunikation - sind das erste Handlungsfeld. Dabei sind alle Ressourcen und Effekte der Netzwerk- und Informationsgesellschaft sowie geeignete Instrumente der Recherche, Analyse und Darstellung heranzuziehen.

The immediate and continuous sounding out and observation of all findings and the status quo and the establishment (if not already existing) of the mechanisms for this - but also for internal and external communication - are the first field of action. All resources and effects of the network and information society as well as suitable instruments for research, analysis and presentation are to be used.

Richard Neher ist Biophysiker und forscht seit 2017 am Biozentrum der Universität Basel zu epidemiologischen Fragestellungen. Zusammen mit seinem Kollegen Trevor Bedford vom Fred-Hutchinson Cancer Research Center in Seattle hat er die Webanwendung Nextstrain zur Überwachung der Ausbreitung von Krankheitserregern entwickelt. Sie sind Verfechter einer offenen Wissenschaft, und ihre Arbeit über die Verbreitung von Viren macht in Zeiten der Korona deutlich, wie wichtig es ist, dass Forschungsergebnisse öffentlich zugänglich sind. Mit Nextstrain ist es möglich, in Echtzeit zu verfolgen, wie sich ein Virus verändert, d.h. welche Mutationen es während seiner Ausbreitung anhäuft. Schon kleinste Veränderungen geben Aufschluss darüber, wo das Virus entstanden ist und welchen Weg es genommen hat. Da Viren aufgrund ihrer hohen Fehlerquote bei der Vermehrung von genetischem Material ständig mutieren, hinterlassen sie eine leicht nachvollziehbare Spur.
Richard Neher is a biophysicist and has been researching epidemiological issues at the Biocenter of the University of Basel since 2017. Together with colleague Trevor Bedford from the Fred-Hutchinson Cancer Research Center in Seattle, he has developed the web application Nextstrain to monitor the spread of pathogens. They are advocates of open science and their work on the spread of viruses makes it clear in times of corona how important it is that research results are publicly available. With Nextstrain, it is possible to track in real time how a virus changes, i.e. which mutations it accumulates during its spread. The smallest changes provide information about where the virus originated and which path it took. Since viruses constantly mutate due to their high error rate when reproducing genetic material, they leave a trace that is easy to trace.
Mittels der Mutationen von Cov-2 Viren, quasi der "Fingerabdruck" der Viren zeigt Nextstrain die Spur der positiv getesteten Fälle in Europa bereits in der zweiten Hälfte des Januars 2020 - also im Extremfall mit der Verspätung von zwei Wochen ab dem Ereignis der Infektion. Dazu zählen der erste Befund in Europa in Paris am 24.1. (3 zusammengehörige Personen), in Rom (2 zusammengehörige Personen) und Starnberg in Deutschland ( 1 Person) am 28.1. sowie am 30.1. in München (1 Person). Die Person aus München war vom 24.1. bis 26.1. in österreichischen Kühtai auf einer Berghütte in den Tiroler Alpen und meint, sich evtl. dort angesteckt zu haben. Im besten Fall hätte zu diesem Zeitpunkt eine weltweite, mindestens aber eine europaweite serielle und repräsentative Stichprobenmessung starten müssen.
By means of the mutations of Covi-2 viruses, quasi the "fingerprint" of the viruses, Nextstrain shows the trace of the positively tested cases in Europe already in the second half of January 2020 - i.e. in the extreme case with the delay of two weeks from the event of the infection. These include the first findings in Europe in Paris on 24.1. (3 related persons), in Rome (2 related persons) and Starnberg in Germany ( 1 person) on 28.1. and on 30.1. in Munich (1 person). The person from Munich was in Kühtai in Austria from 24.1. to 26.1. in a mountain hut in the Tyrolean Alps and thinks that he or she may have been infected there. In the best case scenario, a worldwide, or at least a Europe-wide serial and representative sample measurement should have been started at this time.
Rückblickend weiß man jetzt, dass mindestens über die erste Hälfte des Februars COV-2 sich unbemerkt stark in Europa ausgebreitet haben muss, sehr wahrscheinlich schon viel früher. Mitte Februar gab es bereits die ersten starken Superspreader-Ereignisse wie die Veranstaltung der Freikirche im Süd-Elsaß vom 17. bis 24. Februar mit rund 2000 Teilnehmern und die Karnevalsveranstaltung am 15. Februar im deutschen Heinsberg mit 300 Teilnehmern. Die Ansicht von Nextstrain zeigt die Spur des Virus in der zweiten Hälfte des Februars.

Looking back, we now know that COV-2 must have spread unnoticed in Europe for at least the first half of February, most likely much earlier. In mid-February, the first strong superspreader events were already taking place, such as the event of the Free Church in Southern Alsace from 17 to 24 February with around 2000 participants and the carnival event on 15 February in Heinsberg in Germany with 300 participants. The view of Nextstrain shows the trace of the virus in the second half of February.
Eindrucksvoll bei World Mapper zeigt diese Animation, ein beliebtes Instrument Statistiken auf geografische Flächen umzulegen, wie sich die Fallzahlen von Covid-19 von Osten nach Westen durch die Welt schieben. Eine wirklich sehr spannende Beobachtung: Man sieht Ende Januar für einen kurzen Moment ein sehr kurzes und kaum bemerkbares Zucken durch einige noch winzige dargestellte Geographien in der Peripherie Chinas und in denen des Westens sein. Das könnten die ersten offiziell positiv getesteten Fälle z.B. in Taiwan, Südkorea, Frankreich, Deutschland und Italien sein. Bemerkenswert ist, dass sich bis in die letzte Woche des Februars hinein dann nichts mehr tut - das geben auch so die jeweils amtlichen Tabellen wieder. Unwahrscheinlich ist, das sich in dieser Zeit keine weiteren Infektionen und Erkrankungen ergeben haben. Was ist also in diesen Wochen geschehen? Kommt dieser Effekt, weil man sich mit den Tests auf diese "prominenten" Fälle und ihr Umfeld konzentriert hat und sich weitere Fälle im "toten Winkel" abspielten? Musste man zunächst die Testkapazitäten anpassen? Oder haben sich im späteren Verlauf die weiteren massenhaften Test erst durch konkrete Symptome oder eine ernstere Erkrankung ergeben und es brauchte eine Weile, bis sich das Virus "eingenistet" hatte? Auch diese Fragestellung spricht für einen künftigen globalen Mechanismus des sofortigen Monitorings durch repräsentative Stichproben. Schnell zeigt sich nun, dass der Kampf gegen Corona auch ein Kampf um die Statistiken ist, die WHO zum politischen Schlachtfeld wird und die USA die CIA auf die chinesische Statistik ansetzt. Dass sich die Animation nur stufenweise von China über Europa nach USA bewegt, kann darauf hindeuten, dass entweder der Einreisestop aus China durch die USA am 31. Januar eine elementare Wirkung auf die Ausbreitungsdynamik hatte oder erst spät getestet wurde.
Interessant ist auch ein Blick nach Südkorea wo man die Fallzahlen nicht nur nach Verwaltungsgliederung sehr transparent aufschlüsselt sondern auch nach den wichtigsten Cluster bzw. Superspreader-Ereignissen. Das schafft mehr Orientierung auch für die Bevölkerung und hilft dabei sich einem möglichem Risiko zuzuordnen. Schon auf den ersten Blick fallen bestimmte Schlagworte die sich wiederholen auf: Kirchen, Callcenter und Kliniken. Interessant wäre welche Cluster sich aus dem Supercluster "Ischgl" entwickelt haben (dazu unten mehr). Interessant ist auch, welchen hohen Anteil an den Meldezahlen diese Cluster haben. Entweder generisch oder weil man der Clusterspur folgend gezielter getestet hat?Der Graph rechts zeigt, dass sich derzeit Covid-19 in den USA temporär zur dritthäufigsten Todesursache entwickelt hat.
Impressive in World Mapper, this animation shows a popular tool for mapping statistics to geographical areas, showing how the case numbers of Covid-19 move from east to west around the world. A really very exciting observation: At the end of January you can see for a short moment a very short and barely noticeable twitching through some still tiny represented geographies in the periphery of China and in those of the West. These could be the first officially positively tested cases e.g. in Taiwan, South Korea, France, Germany and Italy. Remarkably, nothing more is happening until the last week of February, as the official tables show. It is unlikely that there were no further infections and diseases during this time. So what has happened in these weeks? Is this effect because the tests were focused on these "prominent" cases and their surroundings and more cases were found in the "blind spot"? Did one first have to adjust the test capacities? Or did the further mass tests later only become apparent through concrete symptoms or a more serious illness and it took a while for the virus to "implant" itself? This question also speaks in favour of a global mechanism of immediate monitoring through representative samples. It soon becomes clear that the fight against Corona is also a battle for statistics, the WHO becomes a political battlefield and the USA puts the CIA on Chinese statistics.
It is also interesting to take a look at the table by South Korea, where the number of cases is not only broken down very transparently according to administrative structure, but also according to the most important clusters or superspreader events. This creates more orientation for the population and helps to assign to a possible risk. Even at first glance, certain keywords that are repeated are conspicuous: churches, call centers and clinics. It would be interesting to know which clusters have developed from the "Ischgl" supercluster (more on this below). It is also interesting to see the high proportion of the registration numbers that these clusters have. Either generically or because the cluster track has been tested more specifically following the cluster track? The graph on the right shows that Covid-19 is currently temporarily the third most frequent cause of death in the USA. The fact that the animation moves only gradually from China via Europe to the USA may indicate that the travel ban from China through the USA on 31 January had an elementary effect on the expansion dynamics or it has been tested lately.
Fallzahlen in Deutschland der letzten Tage mit deutlicher erster Ableitung (in blau), also der Steigung der Fallkurve. Hier wird über Ostern eine weitere starke Minderung des prozentualen Zuwachses abgebildet. Das kann wieder (wie am 5./6. April) der Wochendend- u. Feiertags-Effekt sein, weil die Meldekette der Ämter lückenhaft ist. Denn schein sich diese Kurve stets nach unten zu bewegen.

Case numbers in Germany in the last few days with a clear first derivation (in blue), i.e. the slope of the case curve. Here a further strong reduction of the percentage increase is shown over Easter. This can again (as on 5th/6th April) be the weekend and holiday effect, because the reporting chain of the offices is incomplete. This is because the curve always seems to move downwards.
Fallzahlen international der letzten Tage mit deutlicher erster Ableitung (in blau), also der Steigung der Fallkurve. Spannend die extreme Delle bei den globalen Zuwachsraten am 4.4.. Entweder ist die Delle anormal oder in den Folgetagen wurde irgendwo eine Maschinerie angeworfen und viele Tests durchgeführt. Mit der Auswirkung eines Superspreader-Ereignisses ist wohl hier (außer in Krankenhäusern) vor dem Hintergrund globaler Maßnahmen derzeit nicht mehr zu rechnen.
International case numbers of the last few days with clear first derivation (in blue), i.e. the slope of the case curve. The extreme dent in global growth rates on 4.4. Either the dent is abnormal or in the following days a machine was started somewhere and many tests were carried out. Against the background of global measures, the effect of a superspreader event is probably no longer to be expected here (except in hospitals).
Die regelmäßigen statistischen Analysen der Covid-19-Fallzahlen aus Deutschland, Italien, Österreich, Schweiz, USA und der Welt von "Manni macht Mathe"in Excel und Geogebra zeigen sehr nachvollziehbar die Arbeit mit den Popultaionsdynamiken. Ein weiteres Projekt aus dem #wirvsvirus Hackathon verdeutlicht eindrucksvoll die Schere in den steilen Fallzahlkurven zwischen Nordrhein-Westfalen, Baden-Württemberg und Bayern auf der einen Seite und den restlichen Bundesländer auf der anderen - gesondert abgebildet durch den Südwestrundfunk.
The regular statistical analyses of the Covid-19 case numbers from Germany, Italy, Austria, Switzerland, USA and the world of "Manni macht Mathe "in Excel and Geogebra show very comprehensible the work with popultaion dynamics. Another project from the #wirvsvirus Hackathon impressively illustrates the gap in the steep case number curves between North Rhine-Westphalia, Baden-Wuerttemberg and Bavaria on the one hand and the remaining German states on the other - separately illustrated by Südwestrundfunk.




Die die interaktive Grafik von Our World in Data plottet Verstorbenen gegen die Sterblichkeitsrate im Zuge von Covid-19. In die Grafik könnten drei Gruppen hineininterpretiert werden: Die "das solide Management", zu denen auch Deutschland und Südkorea gehören; die "Pechvögel", die entweder einen großes Superspreader-Ereignis hatten oder die Lage unterschätzt hatten - wozu Intalien, Frankreich und Großbritanien gehören - sowie die "Frühaufsteher", die sehr zeitig präzise Maßnahmen ergriffen haben und sicher auch etwas Glück hatten. Schweden hängt derzeit als Experiment der verteilten Selbstverantwortung mit ihren Vorteilen der Zersiedelung mittendrin und die USA könnte noch ins Feld der "Pechvögel" nach oben wandern, wenn ihnen nicht auch die geografische Zersiedelung entgegen kommt. Die große Lücke zwischen den "soliden Managern" und den Pechvögeln könnte auch etwas über das Gesundheitssystem aussagen bzw. darüber, dass wenn bestimmte Kipppunkte überschritten sind, die Ratio sich dramatisch verschlechtert. Our World in Data ist eine globalen Gemeinschaft von Wissenschaftlern die ihre Aufgabe darin sehen, die besten verfügbaren Forschungen und Daten auf verständliche und zugängliche Weise zu präsentieren. Das Angebot will ein breites Spektrum von Aspekten abdecken, die für unser Leben von Bedeutung sind und widmet sich einem breiten Spektrum globaler Probleme in den Bereichen Gesundheit, Bildung, Gewalt, politische Macht, Menschenrechte, Krieg, Armut, Ungleichheit, Energie, Hunger und die Auswirkungen der Menschheit auf die Umwelt.
The interactive graph of Our World in Data plots deceased people against the mortality rate in the wake of Covid-19. Three groups could be interpreted into the graph: The "the solid management", which includes Germany and South Korea; the "unlucky ones", who either had a big superspreader event or underestimated the situation - which includes Italy, France and Great Britain - and the "early risers", who took precise measures very early on and certainly had some luck. Sweden, as an experiment in distributed self-responsibility with its advantages of urban sprawl, is currently stuck in the middle, and the USA could still move up into the field of the "unlucky ones" if they are not also helped by geographical urban sprawl. The large gap between the "solid managers" and the unlucky ones could also say something about the health care system or that once certain tipping points have been passed, the ratio will deteriorate dramatically. Our World in Data is a global community of scientists whose mission is to present the best available research and data in an understandable and accessible way. It aims to cover a wide range of aspects relevant to our lives and addresses a broad spectrum of global problems in the areas of health, education, violence, political power, human rights, war, poverty, inequality, energy, hunger and the impact of humanity on the environment.

Research Observation

Bis zum 13. März hat die am stärksten betroffene Provinz Bergamo (2.368 Fälle) die Provinz Lodi (1.133 Fälle) weitgehend überrundet, wo der Ausbruch begann und die Eindämmungsmaßnahmen zuerst eingeführt wurden, wie in Abbildung S3 dargestellt. Wir stellen fest, dass soziale Distanzierungsmaßnahmen am 23. Februar in Lodi, aber bis zum 8. März in Bergamo eingeleitet wurden.Italien ist eine der ältesten Bevölkerungen der Welt mit 23,3% der Bevölkerung über 65 Jahren, verglichen mit 12% in China (3). Italien ist auch ein Land, das sich durch ausgedehnte intergenerationelle Kontakte auszeichnet, die durch ein hohes Maß an Wohnnähe zwischen erwachsenen Kindern und ihren Eltern unterstützt werden (4). Selbst wenn Familien zwischen den Generationen nicht zusammenleben, sind die täglichen Kontakte zwischen Eltern-Kind-Paaren, die nicht in Italien wohnen, häufig. Viele Italiener ziehen es auch oft vor, in der Nähe ihrer Großfamilie zu wohnen und täglich zur Arbeit zu pendeln.



As of March 13th, the most affected province of Bergamo (2,368 cases) has largely overcome the province of Lodi (1,133 cases) where the outbreak started and the containment measures were introduced first, as shown in Figure S3. We note that social distancing interventions were invoked on Feb 23rd in Lodi but until March 8th in Bergamo.Italy is one of the oldest populations in the world with 23.3% its population over age 65, compared to 12% in China (3).Italy is also a country characterized by extensive intergenerational contacts which are supported by a high degree of residential proximity between adult children and their parents (4). Even when inter-generational families do not live together, daily contacts among non-co-resident parent-child pairs are frequent. Many Italians also often prefer to live close to their extended family and commute to work daily.
Das Projekt "Destinating Data into Knowledge" im Rahmen des deutschen Hackathon #wirvsvirus ist ein Projekt, das Informationen und Erkenntnisse sammelt, um Wissen über das Virus zu erlangen. Es analysiert klinische Studien mit Hilfe der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens und ermöglicht es der Anwendung, den Benutzer in weniger als 10 Schritten durch die Daten zu den für ihn relevanten Informationen zu führen und visuelle Darstellungen zu erstellen, die den Überblick und die Identifizierung der damit verbundenen Informationen verbessern.Allein im medizinischen Bereich werden pro Jahr über 2 Millionen Arbeiten veröffentlicht. Das macht es schwierig, relevante Daten zu finden - z.B. für die Suche nach einer Therapie oder Heilung gegen COVID. Für die Forschung ist es unerlässlich, die neuesten Erkenntnisse zu analysieren, zu organisieren und darauf aufbauend Wissen zu sammeln.





The project "Destlling Data into Knowledge" during Germany's #wirvsvirus hackathon is c onnecting information and insights to gather knowledge about the virus. It analysis clinical studies using AI and machine learning enabling the application to guide the user through data, to the information relevant form him, within less than 10 steps and to plot visual representations, enhancing the overview and identification of connected information.Alone in the medical field there are over 2mil papers published per year. This makes it challenging to find data of relevance - e.g. for finding a therapy or cure against COVID. For research it is essential to use the most recent insights to analyse, organise and build upon on them to gather knowledge.
Das Projekt "covid-chestxray-dataset" bei Kaggle extrahiert Bilder aus Publikationen für Anwendungen im Bereich des tiefen Lernens. Stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der uns die Tests ausgehen und dann die Mehrheit der Radiologen krank wird. KI-Tools können Allgemeinärzten bei der Triage und Behandlung von Patienten helfen. Ziel ist es, diese Bilder zu nutzen, um KI-basierte Ansätze zur Vorhersage und zum Verständnis der Infektion zu entwickeln. Unternehmen entwickeln KI-Instrumente und setzen sie in den Krankenhäusern von Wired 2020 ein. Es sollte eine offene Datenbank für die Entwicklung kostenloser Tools geben, die auch Hilfestellung bieten.SIRM ist bereits eine große Datenbank, die die Weiterentwicklung der diagnostischen Bildgebung fördern soll. Sie fördert alle Initiativen, die die Professionalität ihrer Mitglieder und die Wirksamkeit der Radiologie im Gesundheitssystem verbessern sollen, und setzt sich aus regionalen Gruppen zusammen, deren Hauptzweck die Verbreitung wissenschaftlicher Erkenntnisse über die diagnostische Bildgebung ist. Wie wichtig die Beobachtung die Lunge bei Covid-19 ist, zeigt dieser Artikel.
The project "covid-chestxray-dataset" at Kaggle extracts images from publications for deep learning applications. Imagine a future where we run out of tests and then the majority of radiologists get sick. AI tools can help general practitioners to triage and treat patients. The goal is to use these images to develop AI based approaches to predict and understand the infection. Companies are developing AI tools and deploying them at hospitals Wired 2020. There should be an open database to develop free tools that will also provide assistance.Already a big database is SIRM taht aims to encourage the progression of diagnostic imaging It promotes any initiative intended to enhance the professionalism of its members and to improve the efficacy of radiology within the health system and is composed of regional groups of which the main purposes are to spread scientific knowledge concerning diagnostic imaging.
Zu den großen Infektionsherden Europas, also Cluster, und Superspreader-Ereignissen gehörte, neben dem Fußballspiel Atalanta Bergamo gegen FC Valencia im Achtelfinalspielen der Champions League am 19. Februar im Mailänder Giuseppe-Meazza-Stadion vor 44.236 Zuschauer und 2500 Fans aus Valencia, war der Ski-Ort Ischgl in den Tiroler Alpen Österreichs. Das Team aus Datenjournalisten des Bayerischen Rundfunks hat dies sehr gut nachzeichnen können, indem es die georafischen Markierungen von Instagram-Nutzern, die diese dort in der ausschlaggebenden Zeit im Februar Urlaub gemacht haben, zu ihrer Heimat nachverfolgt hat.
Die erste Karte zeigt, wie stark sich die Ischgl-Urlauber über Europa verteilt haben. Die zweite Karte zeigt die Häufigkeit an Covid-19 infizierte Personen in Teilen Deutschlands, die aus Ischgl zurückgekehrt waren. Der BR hat zahlreiche deutsche Pressemeldungen ausgewertet und ist auf 341 Fälle aus 101 deutschen Landkreisen und kreisfreien Städten gestoßen, in denen sich Reisende mutmaßlich in Ischgl angesteckt haben - verteilt über fast das gesamte Bundesgebiet. Die dritte Grafik von Datenfakten zeigt die starke Verbreitung der Krankheit unter der regionalen Bevölkerung im idyllischen Tirol, vor allem im Landkreis Landeck, wo sich auch Ischgl befindet.
One of the major sources of infection in Europe, i.e. clusters and superspreader events, was the football match between Atalanta Bergamo and FC Valencia in the Champions League round of sixteen on 19 February in Milan's Giuseppe Meazza Stadium in front of 44,236 spectators and 2500 fans from Valencia. The team of data journalists from Bayerischer Rundfunk (Bavarian Broadcasting Corporation) was able to trace this very well by tracing the georaphic markings of Instagram users who spent holidays there during the crucial time in February.
The first map shows the extent to which Ischgl holidaymakers have spread over Europe. The second map shows the frequency of Covid-19 infected persons in parts of Germany who had returned from Ischgl. The BR has evaluated numerous German press reports and found 341 cases from 101 German districts and independent towns in which travellers were presumably infected in Ischgl - spread over almost the whole of Germany. The third graph of data facts shows the strong spread of the disease among the regional population in idyllic Tyrol, especially in the district of Landeck, where Ischgl is also located.

Behavioral Insights

Eine elementare Orientierung für politische Entscheidungen und Voraussagen stellen Verhaltensanalysen dar. Grundlage sind und waren bisher Panels der sozialwissenschaftlichen Institute. Mit der zunehmenden Datenerhebung, sei es direkt oder als "Nebenprodukt" kommen zunehmend Möglichkeiten hinzu, dieses Daten als Indikatoren für das Verhalten von Individuen und Kollektiven auszuwerten. Oft kann dies bei zeitkritischen Szenarien von Vorteil gegenüber von klassischen Erhebungen sein.

Behavioural analyses are an elementary orientation for political decisions and forecasts. The basis is and has been panels of social science institutes. With the increasing collection of data, either directly or as a "by-product", there are more and more possibilities to evaluate this data as indicators for the behaviour of individuals and collectives. This can often be an advantage over traditional surveys in time-critical scenarios.

Das erste, an was ein gesunder Menschenverstand im Angesicht einer Epidemie mit Übertragung durch Tröpfchen aus dem Hals-Nasen-Raum denkt ist natürlich ein Mundschutz - ganz unabhängig davon ob und wem (sich selbst oder anderen) dieser etwas bringt. Es wäre auch das erste mal in der Geschichte der Menschheit, wenn sich dieser gesunde Reflex bei einem solchen Szenario nicht einstellt. Wie die beiden Graphen (statisch und dynamisch) aus Google Trends zu den Suchanfragen mit den Begriffen "Mundschutz" und "Maske" eindrucksvoll zeigen, gab es (mit gutem Grund) genügend Suchanfragen aus Deutschland für Mundschutz - interessanterweise in drei Phasen.
Bei einigen bereits Ende Januar sowie Mitte Februar, just an den Tagen an denen die Fälle in Starnberg und später in Heinsberg bekannt wurden. Die dritte Phase trat ein, als die Erkenntnis aufkam, dass der Weltmarkt an Mundschutz bereits ausverkauft war - ein klassischer Fall von: "Wer zu spät kommt, den bestraft das Leben".
The first thing that common sense thinks of in the face of an epidemic with transmission by droplets from the nose-throat area is of course a mouthguard - regardless of whether and to whom (oneself or others) it is useful. It would also be the first time in the history of mankind if this healthy reflex does not occur in such a scenario. As the two graphs (static and dynamic) from Google Trends on search queries with the terms "mouthguard" and "mask" impressively show, there were (with good reason) enough search queries from Germany for mouthguards - interestingly enough in three phases. For some of them already at the end of January and in mid-February, just on the days when the cases in Starnberg and later in Heinsberg became known. The third phase occurred when the realization emerged that the world market for face masks was already sold out - a classic case of: "Whoever is late, life punishes him".
Preis-Manipulations und -Observationsroboter haben diese Nachfrage Ende Januar in Deutschland sofort registriert und den Preis gesteuert bzw. aufgezeichnet. So kam es bei einigen Händlern bei Ebay und Amazon nach ersten Korrekturen über den Nachmittag des 28. Januar, der Tag an dem der Starnberg-Fall bekannt wurde, zu einer Anstieg des Preises eines Mundschutz-Bundle auf das vierfache in den frühen Morgenstunden des 29.1.. Bis Ende Februar ist der Preis einer FFP2-Maske bis auf 3000% gestiegen. Diese Daten-Quellen sollten insbesondere bei der Überwachung systemrelevanter Güter genutzt werden.
Price manipulation and observation robots immediately registered this demand at the end of January in Germany and controlled or recorded the price. Thus, after initial corrections over the afternoon of 28 January, the day on which the Starnberg case became known, some traders on Ebay and Amazon saw the price of a mouthguard bundle rise fourfold in the early hours of 29 January, following initial corrections. By the end of February, the price of an FFP2 mask had risen to 3000%. These data sources should be used in particular for monitoring systemically important goods
Zur unmittelbaren Sorge von Bürgern , Wirtschaft und Politik zählen Effekte auf die eigen Beschäftigungssituation, dem eigenen wirtschaftlichen Überleben bzw. der Arbeitsmarktsituation. Eindrucksvoll zeigen die Suchanfragen nach Verkünden des Lockdowns und der Unterstützungsmaßnahmen in Deutschland wie schnell und intensiv die Bevölkerung sich dazu im Internet informiert hat. Im seriellen German Internet Panel der Universität Mannheim zeigt sich, wie wichtig kein kompletter Shutdown wie in Italien oder Spanien ist, wenn man es sich von den Kapazitäten her leisten kann und dass in Deutschland ein Großteil der Erwerbstätigen weiterhin vor Ort gearbeitet haben während immerhin ein Viertel der Erwerbstätigen vom Homeoffice aus gearbeitet hat. Arbeitslosigkeit hielt sich bis dato im Rahmen, die Analyse der Bundesagentur für Arbeit zeigt aber, dass sich die Arbeitskräftenachfrage ohnehin seit September 2018 im Abwärtstrend befindet. Unter trends.google.com können die Suchanfragen, die weltweit an Google gestellt werden, visualisiert und ausgewertet werden. Diese Auswertungen können einen Ausblick darauf geben, was in den kommenden Wochen voraussichtlich passieren wird. Noch ist es nicht möglich zu sagen, wie lange und wie stark die Rezession, die Deutschland derzeit erlebt, sein wird. Das Ausmaß, in dem diese Krise die Unternehmen bereits jetzt trifft, lässt sich jedoch anhand der Kurzarbeit leicht abschätzen. Auf der einen Seite stehen die soeben von der Bundesagentur für Arbeit veröffentlichten Kurzarbeitszahlen (470.000). Zum anderen gibt es eine Prognose auf Basis von Google-Suchanfragen: Diese beläuft sich für Deutschland auf 12 Millionen.
The direct concern of citizens, business and politics includes effects on their own employment situation, their own economic survival and the labour market situation. The search queries after the announcement of the lockdown and the support measures in Germany show impressively how quickly and intensively the population has informed itself on the Internet. The serial German Internet Panel of the University of Mannheim shows how important a complete shutdown as in Italy or Spain is not, if one can afford it in terms of capacity, and that in Germany a large part of the working population continued to work locally while a quarter of the working population worked from their home office. Unemployment has remained within reasonable limits to date, but the analysis of the Federal Employment Agency shows that the demand for labour has been on a downward trend since September 2018 anyway. At trends.google.com the search queries submitted to Google worldwide can be visualized and evaluated. These evaluations can give an outlook on what is likely to happen in the coming weeks. It is not yet possible to say how long and how severe the recession that Germany is currently experiencing will be. However, the extent to which this crisis is already affecting companies can be easily estimated on the basis of short-time work. On the one hand, there are the short-time work figures just published by the Federal Employment Agency (470,000). On the other hand, there is a forecast based on Google search queries: this amounts to 12 million for Germany.
Um zu verstehen, wie sich COVID-19 auf ein breites Spektrum von Interessenvertretern innerhalb der Luftfahrtindustrie auswirkt lohnt ein Blick auf Flightaware - mit besonderem Schwerpunkt darauf, wie sich die Pandemie auf das Flugverkehrsmanagement und den Fluss wichtiger Güter und Dienstleistungen auswirkt. Seit März 2020 ist der Verkehr in der Luftfahrtindustrie von durchschnittlich etwa 100.000 Flügen pro Tag auf nur 32.000 Flüge am 4. April 2020 zurückgegangen. Die täglichen Flugstunden sind gegenüber den typischen globalen Durchschnittswerten vom Januar 2020 um 78 Prozent zurückgegangen. Während die Gesamtzahl der weltweiten Flüge im Tagesdurchschnitt deutlich zurückgegangen ist, zeigen die Daten auch, dass es weiterhin eine beträchtliche Anzahl von weltweiten Flügen gibt. Schon Mitte März (Abbildung) gab es einen rasanten Anstieg an Absagen von Flügen.In Kombination mit der Risiko-Abschätzung zur Cov-2-Ausbreitung über den Personenluftverkehr der Humboldt Universität (siehe unten), lassen sich hier auch Risikovorhersagen am Ist-Zustand anstellen.


To understand the impact of COVID-19 on a wide range of stakeholders within the aviation industry, it is worthwhile to take a look at air cargo - with a particular focus on how the pandemic will affect air traffic management and the flow of key goods and services. Since March 2020, traffic in the aviation industry has declined from an average of around 100,000 flights per day to only 32,000 flights on 4 April 2020. Daily flight hours have decreased by 78 percent compared to typical global averages in January 2020. While the total number of flights worldwide has decreased significantly on a daily average, the data also show that there are still a significant number of flights worldwide. As early as mid-March (Figure) there was a rapid increase in flight cancellations.In combination with the risk assessment on Cov-2 propagation via passenger air traffic of the Humboldt University (see below), risk predictions can also be made here on the current situation.
Das Projekt "Mobilitätsveränderungen in Italien nach der Sperrung" durch die ISI-Stiftung analysiert Mobilitätsdaten von Telekommunikationsunternehmen. Neben dem aggregierten Verkehr von Personen, die sich in einzelne Provinzen bewegen oder aus einzelnen Provinzen wegziehen, können auch granularere Netzinformationen über die Personenströme, die zwischen Provinzpaaren reisen, extrahiert werden. So wurden beispielsweise wöchentlich und täglich gewichtete Mobilitätsnetzwerke von Provinz zu Provinz extrahiert. Eine Basislinie wurde geschätzt, indem der Anteil der Reisenden im Verhältnis zur wöchentlichen Benutzerbasis auf jeder Verbindung in der 5-Wochen-Periode vor dem Ausbruch gemittelt wurde. Wie in der Abbildung unten dargestellt, beobachteten wir einen Rückgang von bis zu 40% auf Verbindungen, die Lodi (wo das erste italienische Cluster entdeckt wurde) verbinden, während in Woche 3 mehrere Verbindungen sowohl aus Nord- als auch aus Mittelitalien einen Rückgang von 50% bis 70% ihres Verkehrs verzeichneten. Als Reaktion auf die COVID-19-Krise, Cuebiq bietet akademischen und humanitären Gruppen Einblicke durch eine Multi-Stakeholder-Datenkooperation und sein Data For Good-Programm.
The project mobility changes in Italy following lockdown by ISI Foundation analyse mobility data by telecoms. In addition to aggregated traffic of people moving to/from individual provinces, it is also possible to extract more granular network information about the flows of people travelling between pairs of provinces. For example, weekly and daily weighted mobility networks from province to province were extracted. A baseline was estimated by averaging the proportion of travelers in relation to the weekly user base on each connection in the 5-week period prior to the outbreak. As shown in the figure below, we observed a decrease of up to 40% on connections connecting Lodi (where the first Italian cluster was discovered), while in week 3 several connections from both northern and central Italy experienced a decrease of 50% to 70% of their traffic. In response to the COVID-19 crisis, Cuebiq is providing insights to academic and humanitarian groups through a multi-stakeholder data collaborative and its Data For Good Program.
Der Deutsche Commercial Internet Exchange (DE-CIX) ist ein Internet-Knoten in Frankfurt am Main und gemessen am Datendurchsatz der Größte der Welt. Hier hat sich sofort der mit dem Lockdown einhergehende höhere Bedarf an Datendurchsatz durch Onlinespiele, Videostreaming und natürlich Videokonferenzen im Home Office abgebildet. Sehr schnell hat darauf das Konsortium des Content Delivery Networks (CDN), ein Verbund aus Servern, die insbesondere große Mediendateien ausliefern, reagiert und den Datendurchsatz der Inhalte gedrosselt, um die Bandbreite zu erhalten und die Dienste stabil zu halten. Auch andere Angebote wie Office 365 und Youtube haben entsprechende Maßnahmen ergriffen.










The German Commercial Internet Exchange (DE-CIX) is an Internet node in Frankfurt am Main and the largest in the world in terms of data throughput. The higher demand for data throughput caused by the lockdown through online games, video streaming and of course video conferencing in the home office immediately became apparent here. The consortium of the Content Delivery Network (CDN), a group of servers that deliver large media files in particular, responded very quickly by throttling the data throughput of content in order to maintain bandwidth and keep services stable. Other services such as Office 365 and YouTube have also taken corresponding measures.

Sentiment Insights

Ein weiterer sehr wichtiger Faktor ist die Stimmungslage in der Bevölkerung, um die mentale Tragfähigkeit von Maßnahmen gegen andere Faktoren abzuwägen und in Entscheidungen einfließen zu lassen oder Kompromisse sowie Instrumente auszuloten, die diese Tragfähigkeit stützen bzw. sicherstellen. Zudem sollte auf entsprechende Signale mit notwendigen Maßnahmen reagiert werden, wo diese in einer Güterabwägung vertretbar sind.

https://www.uni-mannheim.de/gip/corona-studie/
https://www.uni-mannheim.de/gip/corona-studie/
https://www.uni-mannheim.de/gip/corona-studie/

Capacity


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https://www.intensivregister.de/#/intensivregister

https://www.intensivregister.de/#/intensivregister

https://www.intensivregister.de/#/intensivregister

https://www.medspal.org/#map-viewhttps://interaktiv.morgenpost.de/corona-deutschland-intensiv-betten-monitor-krankenhaus-auslastung/?fbclid=IwAR0sXDeVRqkHdEEGPbsBuPewcfVwS8WTeycdTIogLK59W3YIGX1wS89nWpE https://about.lens.org/covid-19/https://patentscope.wipo.int/search/en/covid19.jsf
The Lens has assembled free and open datasets “COVID-19 Datasets” of patent documents, scholarly research works metadata and biological sequences from patents, and deposited them in a machine-readable and explorable form. The interactive tool helps to understand the landscape of patent and research works in coronaviruses and COVID-19 domain. The covidlens R dataset package consists of 43,075 patent publications (applications, grants, design patents) that are relevant to COVID-19, MERS and SARS and subjects such as respirators and surgical masks. The literature dataset consists of 66,233 scientific publications on the same subjects.

The World Intellectual Property Organization’s COVID-19 patent index provides a free tool to facilitate the retrieval of information contained in published patent documents that may be useful for innovators developing new technologies to fight the COVID-19 pandemic. The COVID-19 patent index allows users to search, retrieve and analyze valuable sources of specifically selected technologies in 10 languages.

Article “Research and Development on Therapeutic Agents and Vaccines for COVID-19 and Related Human Coronavirus Diseases” provides patent analysis of coronavirus-related biologics includes therapeutic antibodies, cytokines, and nucleic acid-based therapies targeting virus gene expression as well as various types of vaccines. More than 500 patents disclose methodologies of these four biologics with the potential for treating and preventing coronavirus infections, which may be applicable to COVID-19
This tool shows projected US county-level demand of severe COVID-19 cases and supply estimates of hospital critical care beds, including ICU beds and other hospital beds that could be made available for critical care, under various scenarios of hospital response to patient surges. The maps also show the expected time to patient demand exceeding hospital capacity for a 42-day horizon from April 2, 2020. Data related to patients at high risk for severe COVID-19 are also shown, including: the number of people age 65+ and people with underlying health conditions that make them vulnerable to severe COVID-19. The methods for these maps are detailed in this scientific paper. We hope to update these calculations and maps regularly.

Models


Helloiuhiuhih

The policy laboratory allows you, as policy maker or concerned citizen, to experiment with a range of policy interventions to contain the spread of the COVID-19 disease, either intermediate (but realize there is always a substantial time lag!), or from the start of a fresh run or a new world with an alternative random seed. The controls at the bottom also allow you to pause, step, or fast-forward through the timeline of the real-time simulation. The stacked graph on the right and some statistics (state incidence, R0 and CFR) are provided for insights and cross-comparison.
You are kindly invited to experiment with the various policy interventions and ascertain that outcomes are not always as trivial as purported by mainstream models. Think for instance of how early expiration or rather immunity of ‘gate-keepers’ would stop further diffusion – so is containment always good? And who should be isolated or quarantined? Are more local or focused options possible?
We are aware that the world we model is yet incomplete and many more policy interventions are possible. At this point, however, we use this policy laboratory to illustrate and raise awareness of complex system properties, interlocked layers of diffusion and the possibilities of dynamic mixes of location-based or network-position based policy interventions. Moreover, the model may form the basis for enhancing our phenomenological understanding of epidemics in real-world complexity as well as for engineering “next-gen” policy interventions exploiting spatio-temporal features of the world as well as social network relationships beyond indiscriminate total lockdowns.

Serious Games, Automatische Entscheidungen und Crowdsourcing

Folding@HOMEWissenschaftler bitten weltweit Bürger um Verstärkung der Rechenleistung zur Analyse der Proteinfaltungen von Cov-2Über das 2001 geschaffene System Folding@HOME (Stanford) nutzen Wissenschaftler ungenutzte Rechenleistung privater Computer aus der ganzen Welt, um Verständnis der Strukturen potenzieller Arzneimittel-Targets für gegen Viren zu verbessern. (Große Bekanntheit diese Vorgehens erlangte Seti@HOME (Berkeley) zur Auswertung großer Datenpakete von Radiowellen aus dem All auf der Suche nach außerirdischem Leben. Nach einer ersten Qualitätskontrolle und begrenzten Testphasen hat zum Wochenende hin das Folding@home-Team eine erste Welle von Projekten zur Simulation potenzieller Protein-Targets des SARS-CoV-2 Virus und dem verwandten SARS-CoV-Virus (für das mehr Strukturdaten verfügbar sind) in den Vollbetrieb auf Folding@home freigegeben.

Actions


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Evaluation


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https://www.google.com/covid19/mobility/

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Nach dem Schlamassel mit dem Melde-Verzug zzgl. Inkubationszeit und mangelhafter Datumsangaben zum Beginn der Symptome (nur 61% der Meldungen) und (logischerweise) fehlender Angaben zum Infektionstermin sowie m.E. eines komplett fehlenden standardisierten Stichproben-Mechanismus hat das RKI mitt April die Daten zu einem "Nowcast" imputiert bzw interpoliert und ein relativ optimistisches Bild gezeichnet.Das Interpolieren erzeugt zwar einen Nachhall zulasten der letzten Krankheitsbeginne, die Effekte ab Datum Kontaktsperre sind dafür wohl nicht sonderlich signifikant für den Kurvenverlauf, wohl aber ab Verbot Großveranstaltungen.
After the mess with the reporting delay plus incubation time and insufficient date of onset of symptoms (only 61% of the reports) and (logically) missing information on the date of infection as well as in my opinion a complete lack of a standardized sampling mechanism, the german Robert-Koch-Institut, the official advisor of the administration, imputed or interpolated the data to a "nowcast" and drew a relatively optimistic picture.Although interpolation produces a reverberation at the expense of the last onset of the disease, the effects from the date of the contact ban are probably not particularly significant for the course of the curve, but from the ban on major events are.
The Deep Knowledge Group’s COVID-19 Rankings and Analytics frameworks including more than 70 parameters analyzing 150 countries have been carefully formulated to rapidly and adaptively take into account the new and ongoing actions of countries, governmental bodies and other relevant entities as they strive to mitigate the health and economic consequences of COVID-19. In addition to regularly updating its existing COVID-19 Rankings, Deep Knowledge Group will also be periodically releasing new ranking frameworks designed to account for wide-ranging aspects of the COVID-19 crisis, including economic vulnerability, geopolitical risk, potential unexpected and asymmetric benefits resulting from the crisis, and others. Deep Knowledge Group’s COVID-19 related ranking frameworks utilize 72 metrics in total (grouped into 12 quadrants under each specific ranking framework) in order to provide valuable insights for citizens and governments, and to rank various countries in terms of their safety and risk, not just as it pertains to COVID-19, but also in terms of negative potential societal, economic and geopolitical outcomes of the pandemic.The “COVID-19 Safety Ranking Framework” ranks countries according to general safety and long term stability, and gives an idea of which countries’ citizens have the lowest likelihoods of being infected. The lowest chance of COVID-19 mortality, and the highest likelihoods of recovery and positive health outcomes.

Wie die Londoner Datenanalysten feststellen, ist Deutschland in Europa das sicherste und stabilste Land. Die Schweiz und Österreich landen auf den Plätzen zwei und drei. Weit abgeschlagen auf den letzten Plätzen: Italien und Spanien. Auch Frankreich und Großbritannien werden im Ranking weit hinten eingestuft.

Historical Insights


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Infectious Disease Mortality Trends in the United States, 1980-2014https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2585966

Ngram Viewer (English): infection,outbreak,virus,epidemic

Ngram Viewer (English, Fiction): infection,outbreak,virus,epidemic