天津美食:Facebook Data for Good推出三项汇整性舆图防‘控新冠’疫情流传

因应新型肺炎(COVID-19)疫情,Facebook 宣布启用新型冠状病毒资讯中央后,旗下的 Data for Good 计画宣布与三项汇整性舆图工具,期待让研究机构对于疫情有更全面的掌握,并领会应该若何防控疫情进一步流传。(达志影像/shutterstock提供)

若何让全球新型冠状病毒疫情趋缓,不仅是每一个国家做好防疫,更是全世界必须通力互助的挑战。作为全球最大的社群平台,Facebook自疫情发生以来,也在思索若何运用整合性的大数据,提供有意义的洞察,来领会到领会种种防范措施是否奏效,以及病毒将若何扩散,以期待协助各国公卫机构能做出更适合的防疫政策。「今」(15)日Facebook宣布他们透过Data for Good 计画与研究机构之间的互助功效,让无法制止身于这样疫情当中的你,知道若何更好的配合防疫!

Facebook指出,他们已透过 Data for Good 计画开放研究职员与非营利组织现在正用来研究冠状病毒危急的人口移动舆图,并采用汇整式资料来保障小我私家隐私。现在已提供三种新的疾病防治舆图来协助提供疾病展望与防护措施相关资讯,此外还包罗透过 Facebook 平台上的提醒讯息,激励美国民众自愿加入一项由 Carnegie Mellon University Delphi Research Center 所设计的问卷调查,希望协助医疗研究职员提早发现 COVID-19 疫情热区。

提供新的疾病防治工具

Facebook 的疾病防治舆图有助于医疗研究职员深入领会人口移动若何影响疾病扩散的汇整式资讯。全世界的研究职员和医 疗专家都在呼吁[,‘希望能有’更多像这样的资讯来因应全球发作的疫情。「今」Facebook宣布的三项新的工具为:

1. 人口群集舆图:这可显示差别区域的人们相互接触的机率,这有助于标示可能发作 COVID-19 新案例的地址。

人口群集舆图,人口群集模式可协助疾病扩散模子开发职员判断 COVID-19(可能若何扩散)。(Facebook提供/黄慧雯台北传真)

2. 移动局限趋势可显示各区域的人们是否在居家{四周流动或者会}在城镇内四处溜达,云云就能掌握当前防范措施的偏向是否准确。

移动局限趋势工具:从巴西全国各地的移动局限趋势就可看出差别{区域的人}们是否会造访许多区域。(Facebook提供/黄慧雯台北传真)

3. 《社交连结指标可显》示跨越州界与国界的社交连结,这有助于流行病学家预“测”疾病扩散的可能性,以及哪些区域的 COVID-19 疫情最严重而可能会对外求援。

社交连结指标:此舆图显示纽约东村与美国其他区域在 Facebook 上的社交连结,这样的资讯能让我们领会社交连结若何协助社区匹敌这场危急并从中〖复〗原。(Facebook提供/黄慧雯台北传真)

若是瞥见这些汇整性的『地』图资料,让你第一时间担忧自己的隐私可能遭到泄露的话,可以放心。由于过往的履历,Facebook现在对于若何取得、运用使用者的资料,而且在当中连续维护用户的隐私更为留心,也更为郑重。Facebook Data for Good (政策负责人)Laura McGorman 指出,疾病防治舆图的资料泉源汇整自 Facebook 上的资讯,并接纳分外措施隐藏小我私家因素,削减任何人可能被认出的风险。举例而言,Facebook 的资料可显示某个城镇的整体资讯,但不能显示单一用户的行动模式。使用者也可透过Facebook Data for Good 的官网也提供更多 Facebook 若何珍爱用户隐私的相关资讯。

虽然Facebook Data for Good所网络的汇整性资料,有助于提供更全面性对于疫情流传的考察,然而并非每一位Facebook的使用者都愿意让自己的资料用于研究。Facebook Data for Good (政策负责人) Laura McGorman ,用于天生上述汇整性舆图的资料是来自于Facebook行动App的地理位置历史资料。〖使用者可以选〗择关闭这项工具(来蒐集你的位置资讯),就可以退出这项研究计画。

Daniel Klein, Institute for Disease Modeling的博士示意:「COVID-19 疫情天生的延迟性,对我们在举行政策成效量化评估时造成了一定的挑战。Facebook 的 Data for Good 计画提供的人口行动资料可为疾病流传主要相关变因提供近乎即时的『检视』。这项资料搭配其他资料泉源,就能让我们确立更好的模子来作为公卫决议的参考。」

启动一项问卷调《查来协助医疗研究》职员追踪 COVID-19

即日起,美国境内的某些使用者 将在自己的动态消[息顶端看到一个连结,可让使用者前往一个自愿加入的 Facebook 站外问卷调查,这将协助医疗研究职员改善 COVID-19 的扩散追踪和展望。这项由 Carnegie Mellon University Delphi Research Center 所举行的问卷调查将用来发生新的数据,以领会该若何因应这场危急,例如开发自行转达症状热区图。这些资讯可协助医疗系统计划资源该若何分配,以及未来该何时以及若何重新开放哪些区域。倘使这些研究效果确实能带来助益,未来Facebook也将在全球其他区域举行类似的问卷调查。

Facebook在美国启动一项问卷调《查来协助医疗研究》职员追踪 COVID-19。(Facebook提供/黄慧雯台北传真)

CMU Delphi Research <不会将小我私家填写的> 内容分享给 Facebook,Facebook 也不会将填答者的因素透漏给研究单元。【为】了协助研究职员权衡问卷的效果并确保填答者的隐私,Facebook 会提供一个随机发生的识别码,让 CMU 可以在有人填完问卷时见告 Facebook,而我们会提供研究职员一个不会泄露填答者小我私家因素的加权数值,协助修正样本误差。

确立一个全球研究互助网路

自从 COVID-19 疫情发作以来,Facebook 便与数十个值得信任的机构互助,行使疾病防治舆图协助【救灾】,这些互助伙伴包罗美国哈佛公共卫生学院、台湾国立清华大学、义大利帕维亚大学等全球着名学术机构,以及 Direct Relief、Bill & Melinda Gates Foundation、World Bank 等非营利组织和机构。这些互助伙伴已成立了COVID-19 行动资料网络这个全球同盟,行使 Facebook 的 Data for Good 工具来提供即时剖析资讯,该网络现在正努力支援世界各地的应变措施。

哈佛公共卫生学院流行症动态中央副主任Caroline Buckee 示意:「权衡社交距离的影响对现在这个阶段来说是绝对需要的要害,像这样的汇整式资料既能珍爱小我私家隐私,又能提供有助于决议者接纳行动而且辅助研究职员确立展望模子的数据。」

针对Facebook Data for Good与清华大学之间的互助,研究案由清华大学生资所助理教授张筱涵主导,她剖析脸书提供的数据开端发现,疫情发生以来,台湾民众移动的情形并没有显著降低。而她发现,在县市内移动的接触传“染风险甚至高于跨县”市的远距移动,建议在未来的五一连假,国人最好照样削减出门、制止群聚,无论是跨县市、或是县市内长时间群聚都不宜。

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