अध्ययन सही ढंग से पटरियों COVID-19 प्रसार के साथ बड़े डेटा — ScienceDaily


एक अंतरराष्ट्रीय अनुसंधान दल के नेतृत्व में हांगकांग विश्वविद्यालय (HKU) विकसित की एक नई विधि करने के लिए सही ट्रैक के प्रसार COVID-19 का उपयोग कर जनसंख्या प्रवाह डेटा, स्थापित करने और एक नए जोखिम मूल्यांकन मॉडल की पहचान करने के लिए उच्च जोखिम वाले स्थानों के COVID-19, एक प्रारंभिक चरण में कार्य करता है जो के रूप में एक मूल्यवान टूलकिट करने के लिए सार्वजनिक स्वास्थ्य विशेषज्ञों और नीति निर्माताओं को लागू करने में संक्रामक रोग नियंत्रण के दौरान नए प्रकोप है । अध्ययन के निष्कर्षों में प्रकाशित किया गया है पत्रिका प्रकृति आज (29 अप्रैल).

डॉ Jayson जिया, एसोसिएट प्रोफेसर के विपणन के संकाय में व्यापार और अर्थशास्त्र के HKU और नेतृत्व अध्ययन के लेखक, और उनके सह-लेखकों में इस्तेमाल राष्ट्र-विस्तृत डेटा द्वारा प्रदान की एक प्रमुख राष्ट्रीय वाहक चीन में ट्रैक करने के लिए जनसंख्या के आंदोलन के वुहान के बीच 1 जनवरी और 24 जनवरी 2020 तक की अवधि को कवर वार्षिक Chunyun बड़े पैमाने पर पलायन से पहले चीनी चंद्र नव वर्ष के लिए एक लॉकडाउन करने के लिए शहर के वायरस होते हैं. आंदोलन के 11 लाख से अधिक लोगों के माध्यम से यात्रा वुहान के लिए 296 जनपदों में 31 प्रांतों और क्षेत्रों में चीन में ट्रैक किए गए थे.

भिन्न सामान्य से महामारी विज्ञान के मॉडल पर भरोसा करते हैं कि ऐतिहासिक डेटा या मान्यताओं, टीम के लिए इस्तेमाल किया वास्तविक समय डाटा के बारे में वास्तविक आंदोलनों पर ध्यान केंद्रित कुल जनसंख्या प्रवाह के बजाय अलग-अलग ट्रैकिंग. डेटा शामिल, किसी भी मोबाइल फोन उपयोगकर्ता, जो खर्च किया था कम से कम 2 घंटे के वुहान में अध्ययन अवधि के दौरान. स्थानों का पता लगाया गया है एक बार, उपयोगकर्ताओं को उनके फोन पर. के रूप में केवल कुल डेटा इस्तेमाल किया गया था, और कोई व्यक्तिगत डेटा का इस्तेमाल किया गया था, वहाँ था कोई खतरा नहीं करने के लिए उपभोक्ता की गोपनीयता.

संयोजन जनसंख्या प्रवाह के साथ डेटा की संख्या और स्थान COVID-19 मामलों की पुष्टि अप करने के लिए 19 फरवरी 2020 में चीन, डॉ जिया की टीम को पता चला कि रिश्तेदार की मात्रा मानव आंदोलन से रोग उपरिकेंद्र, इस मामले में, वुहान, सीधे भविष्यवाणी की सापेक्ष आवृत्ति और भौगोलिक वितरण की संख्या के COVID-19 मामलों में चीन भर में. शोधकर्ताओं ने पाया है कि उनके मॉडल की व्याख्या कर सकते हैं 96% के वितरण और तीव्रता के प्रसार के COVID-19 चीन भर में सांख्यिकीय.

अनुसंधान दल तो इस अनुभवजन्य संबंध का निर्माण करने के लिए एक नए खतरे का पता लगाने टूलकिट है । लाभ पर जनसंख्या का प्रवाह डेटा, शोधकर्ताओं ने बनाया एक “वृद्धि की उम्मीद पैटर्न” की संख्या के आधार पर लोगों को पहुंचने से खतरे के स्रोत, यानी, रोग उपरिकेंद्र. टीम इस प्रकार विकसित एक नए जोखिम मॉडल विषम द्वारा की उम्मीद की वृद्धि के खिलाफ मामलों की वास्तविक संख्या के मामलों की पुष्टि के लिए प्रत्येक शहर, चीन में अंतर किया जा रहा है “समुदाय संचरण के जोखिम.”

“अगर वहाँ रहे हैं अधिक मामलों की पुष्टि की उम्मीद की तुलना में लोगों को, वहाँ एक उच्च जोखिम के समुदाय में फैल गया । अगर वहाँ रहे हैं कम होने की उम्मीद से मामलों की सूचना दी, इसका मतलब यह है कि शहर के निवारक उपाय कर रहे हैं विशेष रूप से प्रभावी है या यह कर सकते हैं संकेत मिलता है कि आगे की जांच के द्वारा केन्द्रीय अधिकारियों की जरूरत है को खत्म करने के लिए संभव जोखिम से गलत माप,” डॉ जिया.

“क्या है अभिनव के बारे में हमारे दृष्टिकोण है कि हम का उपयोग misprediction का आकलन करने के लिए स्तर के समुदाय को खतरा है । हमारे मॉडल सही रूप में हमें बताता है कि कैसे कई मामलों में हम उम्मीद करनी चाहिए देखते हुए यात्रा डेटा. हम इस विपरीत के खिलाफ मामलों की पुष्टि का उपयोग तर्क है कि क्या समझाया नहीं जा सकता द्वारा आयातित मामलों और प्राथमिक प्रसारण होना चाहिए समुदाय में फैल गया,” उन्होंने कहा.

दृष्टिकोण फायदेमंद है, क्योंकि यह आवश्यकता है कोई धारणा या ज्ञान कैसे या क्यों virus फैलता है, है मजबूत करने के लिए डेटा रिपोर्टिंग inaccuracies, और केवल के ज्ञान की आवश्यकता के रिश्तेदार वितरण मानव आंदोलन । यह द्वारा इस्तेमाल किया जा सकता के नीति निर्माताओं में किसी भी देश के साथ उपलब्ध डेटा बनाने के लिए तेजी से और सही जोखिम आकलन और योजना के लिए आवंटन के सीमित संसाधनों के आगे चल रहे रोग के प्रकोप की.

“हमारे अनुसंधान इंगित करता है कि भौगोलिक लोगों के प्रवाह outperforms अन्य उपायों के रूप में इस तरह जनसंख्या के आकार, धन या दूरी से जोखिम का स्रोत इंगित करने के लिए गुरुत्वाकर्षण का प्रकोप.” कहा Dr जिया.

Dr जिया है वर्तमान में की खोज के साथ साथी शोधकर्ताओं की व्यवहार्यता आवेदन इस टूलकिट के लिए अन्य देशों, और यह विस्तार करने के लिए जहां स्थितियों रहे हैं वहाँ कई COVID-19 epicentres. टीम के साथ काम कर रहा है अन्य राष्ट्रीय दूरसंचार वाहक और मांग अतिरिक्त डेटा भागीदारों.

अध्ययन के सह-लेखक रहे हैं Jianmin जिया, राष्ट्रपति पद की कुर्सी के प्रोफेसर, हांगकांग के चीनी विश्वविद्यालय, शेन्ज़ेन (इसी लेखक); निकोलस ए Christakis, स्टर्लिंग प्रोफेसर के सामाजिक और प्राकृतिक विज्ञान में येल; जिन लू, राष्ट्रीय विश्वविद्यालय के रक्षा प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में चांग्शा, चीन, और कारोलिंस्का Institutet में स्टॉकहोम, स्वीडन; यूं युआन, दक्षिण पश्चिम Jiaotong विश्वविद्यालय; जीई जू, हुनान विश्वविद्यालय के प्रौद्योगिकी और व्यापार.

कहानी का स्रोत:

सामग्री द्वारा ही प्रदान की जाती हांगकांग विश्वविद्यालय. नोट: सामग्री संपादित किया जा सकता है के लिए शैली और लंबाई ।



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