科技生活疫情数据可视化公益行动第七期优秀作品候选名单公示

Posted 2021-04-28 洲际军民融合

疫情当前，共克时艰。在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻，由中国计算机学会 CAD&CG 专委会、阿里云天池、机器之心、阿里云 DataV、Datawhale 联合发起的以「万众『疫』心 天池众智」为主题的疫情数据可视化公益行动，希望广大开发者围绕疫情态势展示、疫情大众科普、疫情走势预测、疫情物资情况、各地各业人员返工返程情况等需求场景，挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系，开发并创作的各种正能量的作品，以形象生动的方式呈现给公众，为夺取防控疫情的胜利贡献力量！

本周我们将进行第七期优秀作品的候选名单公示， 点击项目名称，查看项目详细介绍。

优秀作品候选名单：

以数据大屏，power bi tableau 的表现形式，对新型冠状病毒感染的肺炎疫情全国态势进行实时大数据分析。本作品针对 2020 年的新型冠状病毒感染的肺炎疫情作出数据可视化处理，以全国疫情实时大数据作为切入点，全面的疫情态势的总趋势及时防控。分析全国疫情数据，我们可知：人们对于疫情来临的紧迫性不够重视，从而导致死亡率增高，在此之下，我以国内疫情概况为根本，进行可视化的展示。截止 2020 年 3 月 23 日，全国总确诊人数已达到 81608 例;死亡 3276 例，现有重症 1749 例，现有确诊 5491 例。鉴于此开始进行关于疫情的防控指挥大屏设计尝试;进行深入挖掘，分析，以形象生动的方式将数据呈现给公众。

从疫情爆发到如今，伴随着疫情的传播还有谣言的传播。这些谣言不仅会散发大量的负面情绪，增加人们的恐慌，还会宣传一些错误和虚假的信息。致使人们做出错误的决定，造成不可挽回的后果。因此我们设计了一个可视分析系统，分析谣言的主要分布内容和类别，谣言的地区分布，谣言类别随着事件发生的动态变化，热点谣言以及媒体在其中发挥的作用等一系统重要信息。不论对于普通民众还是官方都是非常有参考价值的，他们可以采取一些措施辟谣，避免其带来的危害。这个系统可以还增加辟谣的力度。帮助人们搜索与自己生活相关的谣言。为抗役战役做出贡献。

2020 年初，新型冠状病毒肺炎席卷中国大江南北，武汉封城，疫情发展变化牵动着亿万国人的心，引发了社会各界的广泛关注，政府及相关部门在积极应对疫情的同时还需及时了解舆情态势，有针对性地进行风险预测、舆论疏导和应急防控。本项目通过百度舆情平台、网络爬虫技术等获取新冠肺炎疫情相关的舆情数据，基于地图与地理信息技术将舆情信息与疫情发展情况进行多尺度对比与相关性分析，动态展现疫情期间网络舆情的时空变化过程，挖掘疫情相关热点事件，并基于信息图表对舆情情感等进行可视化。通过处理和分析疫情相关舆情数据，直观展现舆情态势、舆情焦点和情绪变化，为政府及相关部门有效引导与控制网络舆情提供一定的理论基础支撑和参考借鉴。

现今，我国的防控工作已取得积极成效。在抓好疫情防控的同时，有序推进复产复工复学，是推动经济平稳健康运行的关键。为保证安全生产和人民生命健康，各单位都会对疫情过后的恢复正常工作和学习制订相应的管控预案，如需对预案进一步完善和丰富，则需要借助先进的信息技术和科技手段。基于此，郑州大学人工智能前沿与交叉应用实验室群组仿真团队，构建了复产复工复学疫情风险态势仿真与干预推演平台，可应用于复工、复学等复杂场景的人流、车流管控，为安全复产复工复学提供参考。

在重大疫情爆发时，医疗物资管理与调度平台作为卫健委与一线医院信息流通的纽带，一方面承担着降低信息流通成本，提高医疗物资供需数据透明度，帮助卫健委在第一时间快速回应一线医院遇到的困难和问题；另一方面，从两方的独立视角出发，分别为医院管理方和卫健委管理方分别提供有针对性的服务。

FinTech Innovation Center（FIC）团队 在疫情可视化公益行动项目中，在对疫情数据进行全方位调研及分析后，从展示疫情宏观到微观两个层面的动态数据入手，希望提升区域（城市、乡镇、农村）的整体防疫指挥管理能力，并及时预警高危感染人群，从包括无症状感染者以及与确诊患者密切接触人群两个角度研发了疫情可视化项目中的两个子项目：智慧抗疫综合指挥台和疫情预警动态网络图。

疫情期间的网络信息传播让人们及时了解动态的同时，也增加了谣言等负面信息或情绪的传播风险。舆情信息难采集、难分析，希望用数据可视化应用的形式助力舆情分析管理。

日前，新型冠状病毒蔓延成为全球性传染病，世界各国互帮互助，同舟共济。我们也希望尽自己所能，为本次抗疫尽一份力。我们的作品从世界和城市两种不同的维度，使用大屏和静态图对疫情情况进行可视化，利用 dataV 和自然语言分析等数据分析工具，设计了「世界疫情可视化大屏」、「深圳市疫情可视化大屏」以及「城市疫情传播关系画像」这三个作品。从国家到城市再到个人对疫情发展进行分析，能够见微知著，把握疫情传播态势，病例感染类型分布、传染层级，及时采取防护措施等等。

 

来源/机器之心 。侵删

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