今年,一场新冠肺炎的爆发让春节和往常有些不同。与此同时,涌现出了不少数据项目,疫情地图、人流分析、模型建立 ...... 数据在这场疫情中发挥了不小的力量。这次数据周报,我们整理了接近 50 个新冠肺炎相关数据作品,包括开源项目、防疫知识、疫情数据、传播研究、病毒起源和非典记忆。希望通过这些作品,能对这场疫情有更多的了解,少一些惊慌失措。一切都会好的,一定会。

开源项目 —

P 话 的早期读者,应该对 🔗Civic Hacking 这个概念不陌生了。如今,科技正以指数级的速度突破,也大规模普及到我们普通人的生活中。当面对自然和社会的种种问题时,我们是否可以利用所掌握的技术,做一些力所能及的事情。这就是 Civic Hacking 社区希望推动的。开源精神,无疑是整个运动的内核。只有开放的心态、包容的态度、共享协作的实践,才能让美好的事物以最快的速度成长。

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图:南方公园

纵观全球的 Civic Hacking 社区,除了要有成长的土壤,也缺不了带来种子的东风。好像 Code For America 最早是应对雪灾、飓风等自然灾害,g0v 依靠太阳花成长,也许从新冠肺炎的灾难中,会成长出一批优秀的开源项目,我们也能看到更多的 civic hacker 加入这场全球运动。

在本次整理的第一个大类别中,我们将一起来看看目前看到的开源项目。

延伸阅读:

•pwords. “40 张图解 Code For 系列风潮|Code4HK 项目现身说法 @ 珠三角技术沙龙 ,” March 15, 2015. 🔗https://mp.weixin.qq.com/s/NiDYN5hJMcRxp6B6F2-Vvg

Wuhan2020

1 月 25 日,在互联网技术圈,X-Lab 倡议发起 wuhan2020 开源项目,收集经过审核与确认过的武汉新型冠状病毒防疫相关信息,希望利用开源和分布式协作优势实时更新并通报,整合各方信息,提供实时全面的资讯。截止 1 月 28 日上午 11 点,该项目目前在 GitHub 上已经获得了 1400 颗星,主要收集各医院、酒店、工厂、物流、捐赠、捐款、预防、治疗、动态等信息。合作模式如下图👇,所有数据由脚本自动提交导入,而非在仓库中直接提交数据信息。项目后续还希望能持续开发提供微信小程序可视化页面、提供后端支持信息在前端的实时提交能力、定时收集微博、头条等的新闻内容等。欢迎大家积极参与呀!

X-Lab 开放实验室:由上海同济大学与华东师范大学联合办的一个创新实验室,重点研究云计算、大数据、数据智能和教育科学与技术。

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链接:

🔗感谢所有支持 wuhan2020 项目的朋友!我们召唤更多人加入!

•代码仓库:https://github.com/wuhan2020/wuhan2020

•正式环境:https://wuhan2020.github.io/

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https://wuhan2020.github.io/

确诊患者相同行程查询

肺炎又有 1 - 14 天的潜伏期,之前浩浩荡荡的春运中有不少潜在的患病者。他们在之后被确诊为新型肺炎,于是,当时与他们同车乘客也有了被“无形”传染的风险。最近通过微博和公众号,开启了一场“找寻与确诊患者相同行程乘客”的行动。一群志愿者行动起来,人工搜集自可确认的官方公众号 / 微博 / 权威媒体公布的相关行程信息,做了下方这个“新型肺炎确诊患者相同行程查询工具”的网页,可以根据日期 / 车次或航班 / 出发地或目的地进行查询。

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截止发稿,暂未找到本项目源码,但作者表示数据接口可开放共享:

•项目链接:http://2019ncov.nosugartech.com/

•数据接口:http://2019ncov.nosugartech.com/data.json?438969

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http://2019ncov.nosugartech.com/

新冠肺炎市级开源疫情图

近日,国内有开发者根据腾讯的数据与高德地图融合,自动生成新冠肺炎地级市疫情图,每十分钟自动更新一次,并且部署到国内服务器以加快网页访问速度,相比其它以省份为绘制单位的可视化图,这样的图更加精确。除地级市疫情图之外,开发者在页面上还添加了腾讯新闻的疫情实时追踪作为补充资料。但目前暂未处理疑似病例,且数据不包括港澳台。另外,北京,上海,天津三个地区不细分区县。

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本项目的源码也在 GitHub 上公开:

•访问地址:https://lispczz.github.io/pneumonia/

•Github 地址:https://github.com/lispczz/pneumonia

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https://lispczz.github.io/pneumonia/

Feiyan.help

另外还有一些开源项目,譬如下面的「Feiyan.help」,主要收集援助信息包括对普通民众的援助信息和对医护人员的援助信息👇

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图:feiyan.help

链接:

•代码仓库:https://github.com/wuhan-support/wuhan.support

•网页链接:https://feiyan.help/

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4ncov 开源项目

4nCoV 也是一个提供信息服务的开源平台项目。此平台主要是为捐助者 / 赞助商与慈善机构之间搭建桥梁。相比其他几个项目,4ncov 开始时间较晚,目前确定了技术栈,有一个介绍页面。截止发稿,暂时未见原型上线。

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GitHub 链接:https://github.com/4ncov/4ncov.github.io

JHU CSSE 实时地图

下面的地图由 JHU CSSE 制作。武汉肺炎事件爆发后,他们通过 ArcGIS,很快做了一个展现各地区的确诊情况以及确诊人数变化情况的 GIS 网页。数据主要来源于世界卫生组织、美国疾病预防控制中心、欧洲疾病预防控制中心、中国疾病预防控制中心、中国卫生应急办公室和丁香园,从 1 月 22 日开始,每间隔约 12 小时更新一次。其原始数据通过 Google Sheets 整理和开源,供感兴趣的朋友使用。

JHU CSSE:该团队属于约翰·霍普金斯大学土木与系统工程系的系统科学与工程中心,一直以来致力于了解和改善社会,健康和技术系统,研究一系列复杂的跨学科问题。

ArcGIS:全球主流的地理数据提供商之一,其 Web 版的地图可视化套件,深受从业者喜欢。该软件自 2020 年 1 月起受到美国出口限制。

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图:JHU CSSE 实时地图

•链接:https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6

•数据链接:https://docs.google.com/spreadsheets/d/169AP3oaJZSMTquxtrkgFYMSp4gTApLTTWqo25qCpjL0/htmlview?usp=sharing&sle;=true#

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https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/...

石墨文档汇总

复旦大学数字与移动治理实验室主任郑磊在文章 “🔗面对疫情,政府数据开放能做些什么?” 中提到:

发生疫情时,公众想知道的不仅仅是疫情防护知识、政府应急信息、国家相关政策,公众还想获得权威的、最新的、准确的数据。政府围绕公众对信息的迫切需求,将公共数据以公开可获取的、完整的、一手的、可机读的方式及时地开放出来,并通过社会力量来开发成各种应用,实现信息惠民,有助于提升政府公信力,消除公众恐慌,做好自我防护,消除谣言传播的空间。

此次“抗击疫情”的运动中,不少志愿民众依托石墨文档等共享平台,汇总各方信息,希望能够尽到自己的一份力量。这样的民间信息汇总不在少数,下面是一些共享石墨文档的链接👇

防疫需求与民间援助信息汇总:

•作者:网络志愿者

•链接:https://shimo.im/docs/cRrJwHdGXdX9CP8x/read

•内容:进行防疫需求方和民间援助信息的汇总

•简介:希望能够通过这种方式,构建一个高效的信息流通平台,打通需求方和援助方之间的距离,更快地汇总运输物资。文档下有多个子文档,任何人都可以登陆编辑,志愿者团队会对信息进行整合。

2020 数字化战“疫”:

•作者:NPLUS Digital 员工志愿者团队(NPLUS Digital 是一家以新思维及新技术助力企业实现数字营销创新的咨询服务机构)

•链接:https://shimo.im/docs/9rR8Rk6GJXDyxJk8?from=timeline&isappinstalled;=0

•内容:主要分为远程办公、教育服务、医疗防疫等 7 个模块

•简介:收集了比较多的远程办公服务指南,以及一些大型科技公司上线的与疫情有关的服务。任何人都可以上线进入石墨文档进行编辑。

2019-nCoV 新冠状病毒一手资讯 / 科普汇总目录(更新中):

•作者:MP 编辑小组,包括 12 名专业编辑,其中一起协作完成目录的包括果壳内容部的两名编辑、9 位复旦出版专业硕士、其他 2 位资深编辑

•链接:https://shimo.im/docs/VDvgrwXWyxhRqhd6/read?from=timeline&isappinstalled;=0

•内容:主要为官方信息汇总、相关医学知识和援助信息汇总

•简介:是比较全面的信息汇总平台,有较全面的官方信息汇总、相关医学知识、援助信息汇总等,有关疫情的方方面面都可以在这里找到。有相关资讯的朋友可以将信息以邮件的形式发送给编辑小组整合汇总

•联系邮件:beasum@163.com

防疫知识 —

由于疫情不断变化,防疫相关的知识和结论随着时间也会发生一些变化。下方信息是我们截止于 1 月 28 日收集到的优质信息,推荐读者阅读。

新型冠状病毒感染防护

2020 年 1 月 25 日出版的《新型冠状病毒感染防护》指南,50 页图文并茂,基本上包含了目前对普通人有意义的信息(Actionable Item)。重点推荐。🔗点击这里阅读

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图:粤小科 广东科技出版社 2020-01-25,🔗《新型冠状病毒感染防护》全国首发

美国 CDC 指南

1 月 23 日,美国疾病控制与预防中心 (CDC)针对已确诊或疑似被新型冠状病毒感染,但无需住院治疗且可以在家中接受治疗者,和与他们共同生活的家属们的居家照护工作该如何做等问题发布了暂行指南。财新网将这份指南翻译成了中文,以下是这份指南的主要内容,是一份比较权威的参考👇

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中文链接:http://international.caixin.com/2020-01-26/101508448.html

原链接:https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-nCoV/guidance-hcp.html

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如何佩戴口罩

1 月 26 日湖北省新型冠状病毒肺炎疫情的发布会上,三位官员口罩的佩戴受到一众网友的质疑。

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图源:网络

对我们普通民众来说,做好防护非常重要。其中,我们平时该如何正确佩戴口罩?四川大学华西医院的感染管理部在 1 月 22 日很快发表 🔗笼起口罩就可以愉快出门了?华西感控专家说,麻烦你先把口罩戴正确! 进行佩戴口罩的科普,「丁香医生」公众号也在 1 月 27 日发表了的 🔗口罩摘下来别乱放!最全口罩指南,看这篇。口罩不仅要戴,更要戴好!

图:四川大学华西医院

新型冠状病毒肺炎实时辟谣

疫情蔓延,谣言满天飞,“较真”是腾讯新闻联合中国医师协会健康传播工作委员会出品的实时辟谣平台。目前提供谣言查证、提问较真、防护知识测试等功能。希望大家在疫情面前保持冷静和理性,对于网上流传的信息多追究,少轻信。

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图:腾讯较真平台

链接:https://vp.fact.qq.com/home

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新型冠状病毒心理应对策略

来自「晓然心理咨询」公众号的文章,作者参照 SARS 期间台湾地区的防护手册改编。随着疫情蔓延,我们不断接受来自网络 / 家人各式各样关于疫情的信息,一不小心便会陷入信息洪流,焦虑,恐慌,各种各样复杂的情绪,当你或家人朋友面临这些不良情绪时,不妨看看这篇文章,文章给出了非常详细的心理应对策略。多了解,多查证,不轻视,不过分焦虑,相信我们一定可以度过难关。

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链接:🔗新型冠状病毒心理应对策略

疫情数据和可视化 —

27 例新冠肺炎病例群像 (22 日,澎湃👌:@ 照路明_)

澎湃新闻综合截止 1 月 22 日下午 5 时国家卫健委与各省市披露的公开资料,获得 27 位患病者的时间线数据,通过统计其抵鄂时间、离鄂时间、发病时间和确诊时间,想从中探讨这些患病者有什么相似和差异。作者主要得出以下结论:患病者的平均年龄在 50 岁左右,男女患病者的数量并无明显差异,发病时间多在 3 - 5 天,其中死亡案例多伴随基础疾病。现在又过去几日,确诊人数已经增至 ...,死亡人数增至……,其中一位出现了不少特殊案例,病毒到底从哪里来?怎样传播?要去哪里?如何治疗?还有很多问题等待回答。

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链接:🔗新型冠状病毒肺炎病例群像:何时发病,多大年龄,在哪分布?| 有数

40 例新冠肺炎死亡病例分析(24 日,@ 数可视)

截至 1 月 24 日 24 时,据国家卫健委消息,收到 29 个省(区、市)累计报告新型冠状病毒感染的肺炎死亡案例 41 例。数可视整合分析官方公布的 40 例死亡病例详细信息,发现,这 40 个案例的年龄跨度从 36 岁到 89 岁,高龄成普遍特征;同时,半数以上患者基础疾病,将既往病史分类后,其中心血管系统疾病、内分泌代谢系统疾病这类高龄患者常见病的出现频率较高。

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而其发病到死亡的时间间隔从 4 天到 56 天不等,平均时间有 15.7 天,其中接近半数的病患这一时间间隔在 10 - 14 天。

链接:🔗新型肺炎死亡病例分析:平均年龄 71 岁 半数有基础疾病

新型肺炎疫情实时动态

疫情蔓延,各家机构都出品了新型肺炎的实时动态,有助于民众了解实时疫情。由于国家卫建委和各省卫建委公布数据的发布时间和统计时间段各不相同,不同机构统计整合疫情的时间也不同,所以有时不同平台上人数会有一些小差距。疫情实时分布图是最常见的形式,用颜色深浅表示确诊人数的多少,另外配合统计表补充。大部分疫情实时分布图采用省市级地图,少部分采用市级地图。

下面是来自腾讯的疫情实时追踪地图,数据都来源于国家卫建委、各省卫建委及权威媒体的报道。网页主要包括:疫情地图、最新进展、辟谣信息和医疗信息。地图为省市级地图,但下方的病例统计信息粗度细分到市级,统计了新增确诊人数、累计确诊人数、累计治愈人数和死亡人数。

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截止 1 月 29 日 15:37

链接:https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm

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下面的地级市为单位疫情地图由微博“中国气象爱好者”制作的新型冠状病毒案例全国分布图,此份地图按照地市级划分,相比广泛流传的省份划分的病例地图更加准确。作者根据官方数据整理每 12 小时更新地图一次。

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图源:中国气象爱好者 截至 1 月 24 日 24:00

丁香园的“全国新型肺炎疫情实时动态”页面是最早出现的实时动态类网页,更新速度快、来源权威、数据清晰,且可视化明了,是很多人获取最新疫情资讯的重要途径。网页通过地图展现不同省市实时疫情情况,通过趋势图展现疫情的增长速度。可以通过访问网站或关注「丁香医生」公众号查看。

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链接:全国新型肺炎疫情实时动态 - 丁香园

澎湃新闻美数课于 1 月 22 日凌晨上线了新型冠状病毒感染肺炎病例实时地图。通过点击各省市的地图区块,可以详细查看各省市的新增确诊及累计确诊病例数据。地图数据是根据政府部门、新闻媒体发布的最新疫情信息进行及时更新。与其他几个作品不同之处在于,配色的压迫感比较小,并且显示每日新增。

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链接:🔗新型冠状病毒感染肺炎病例实时地图

台湾开放数据

第一个介绍的项目,是来自 台湾 g0v 的共笔文档,开放给大众以方便大家第一时间获取正确资讯。采用合作的编辑模式,欢迎各界一同协作共享。网站收集全面的信息,包括日常防护贴士、全球疫情官方公告、政府公告资讯和援助渠道等。

链接:https://hackmd.io/@billy3321/2019-nCoV/https%3A%2F%2Fhackmd.io%2F%40billy3321%2F2019-nCoV

第二个介绍的项目,是疾病管制署资料开放平台,可以查看病例数的趋势和地理分布,但暂时没有确诊患者的详细情况。

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链接:https://nidss.cdc.gov.tw/ch/SingleDisease.aspx?dc=1&dt;=5&disease;=19CoV

cdc open data 公开了确诊信息和确诊患者的部分资料(年龄和地区),不过也暂时沒有检验结果等数据公开。

链接:https://data.cdc.gov.tw/dataset/aagstable-sars

香港卫生署公开数据

香港卫生署卫生防护中心公开确诊患者的部分资料,包括年龄,性别,入住医院以及之前的居住地。

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香港卫生署卫生防护中心链接:https://www.chp.gov.hk/tc/features/102465.html

肺炎疫情地图制作教程

「肺炎疫情地图制作教程」文章的作者梁启智是香港中文大学的讲师。最近,很多机构都出品了这样的疫情地图,有助于帮助大家进一步了解疫情的分布情况和程度。怎么制作这样的疫情地图呢?文章共介绍了三种方法 —— Excel、mapchart.net 和 QGIS。其实这种疫情地图的制作比较简单,如果是做静态的地图,只需要准备好数据,还有很多平台例如 Tableau 、Flourish 等都可以实现;但如果想做动态的实时图表,就会相对复杂一些,目前大多数实时地图都是从新闻和政府发布来汇总数据,手动整合,这也导致现在看到的各家疫情情况更新节律不同,数据并不同步。

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链接:https://matters.news/@leungkaichihk/%E8%82%BA%E7%82%8E%E7%96%AB%E6%83%85%E5%9C%B0%E5%9C%96%E8%A3%BD%E4%BD%9C%E6%95%99%E5%AD%B8-zdpuAqP3LXb6odWpsvw8KchiczVvWzcfXeNyZXdQwT5W2FYF2?fbclid=IwAR0gWEisuzl2D2Jf2l8haTm99uQqAHIbl7PFATUMc24MiB3OPKx-tMDwMMw

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30 省份疫情通报信息量粒度分析

此次疫情的蔓延,武汉方面早信息的不公开透明要负很大的责任。在疫情持续蔓延的情况下,人心惶惶,及时准确公开透明的疫情信息显得尤其重要。现在患者疫情信息主要来源于全国各省份卫健委的公开通报。这些省份的疫情通报信息透明度到底怎么样?1 月 24 日,南都设立 12 项指标观察 10 个省市对疫情数据公开质效;1 月 26 日,又在根据 20 余个省份卫健委公开的 170 份肺炎疫情信息通报比照分析,发现总结了此次疫情中各地政府在信息公开、数据开放方面存在的一些问题:

问题一:确诊病例首发病症、送治医院等重要信息,披露占比不足三成

问题二:关键要素披露“波动随意”,部分省份病例增加,通报信息量反而下降

问题三:疫情通报没有专题集纳,公众查看不够便利

问题四:部分省份病例确诊后信息发布时效有待加强

问题五:疫情发布中个人隐私存在泄露风险

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信息质效 =(标准化平均数据项0.8+标准化透明度0.2)100,满分为 100,平均数据项以各省首次披露疫情数据以来每次通报平均披露数据项数计算,透明度以各省疫情披露频次计算

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链接:

•我们分析了 10 省份疫情通报信息,广东四川数据公开质效较高

•30 省份 170 份疫情通报谁最高冷?这些地方病例越多信息量越粗

传播研究 —

“全国春运人员迁徙热力图”城市数据

这是由百度提供的春运期间的人口流向图,百度方表示此春运期间人口流向图的数据,主要是基于下载了百度地图 app 的用户地理位置数据以及用户自愿提供上传的信息进行了数据追踪,并结合大数据分析和挖掘等技术总结描绘。本次疫情刚好赶上春运前期,春运和疫情蔓延间有着紧密的联系,通过人口流向数据也可以间接推测本次疫情在不同省市蔓延的速度,是很重要的预测指标之一。

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•链接:https://qianxi.baidu.com/

•延伸阅读:🔗面对武汉疫情,这是大数据能贡献的力量

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高铁上的疫情地图

以下是微博 @TIEMap —— 陶岸君老师原创铁道地图的官方发布微博账号分享的「中国高速铁路网络新型冠状病毒感染病例分布」。作者根据各地卫健委的数据,共做了 1 月 22 日、1 月 23 日、1 月 24 日、1 月 26 日和 1 月 27 日五幅,从全国的高速铁路线路网上反应疫情的扩张,1 月 27 日 TIEMap 发博表示:

1 月 27 日 0:00 已更新,接近全红,后面可能就不更新了。

下面分别是 1 月 22 日和 1 月 27 日的图,五天时间,迅速蔓延

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图源:TIEMap 1 月 22 日

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图源:TIEMap 1 月 27 日

•链接:🔗更直观更形象!【高铁上的疫情地图】最新版高清大图丨城市数据派

•原微博链接:http://weibo.com/TIEMap

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从人口流动数据看武汉新型肺炎传播

根据人口流动的规律,相邻城市且人口规模比较大的城市人口流动会更加频繁,疾病的传播也会遵从这个人口流动规律进行传播。量城科技根据 2015-2016 年的人口流动数据计算了武汉市与全国各城市的联系,绘制成人口流动地图,从而推测最容易爆发疫情的城市。量城科技同时公开了人口流动数据,感兴趣的朋友可以点击链接下载。

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图:2015-16 人口流动数据

根据人口流动数据预测的高危城市:(病例数据截止 21 日上午)

•4209:孝感市

•4211:黄冈市

•4403:深圳市(有病例)

•4210:荆州市

•4206:襄阳市

•3100:上海市(有病例)

•1100:北京市(有病例)

•4202:黄石市

•...

链接:🔗从人口流动数据看武汉新型肺炎传播中可能未被披露的「事实」

数据和分析结果下载链接:https://github.com/leiii/population_flow

大数据看从武汉离开的人流对全国肺炎疫情的影响

此次新冠肺炎的发源地在武汉,其他地区病例基本都是从武汉输入或继发传染的,而武汉作为华中地区的交通枢纽,在封城前已经有了上百万的人口流出。下面是「京师计算传播学 」分别在 24 日和 27 日对“武汉流出人口目的地前五十城市和相应城市肺炎病例数”做的回归分析。从左图 24 日的病例统计数据来看,二者间似乎并没有明显联系,但由于此次肺炎的潜伏期一般为 3-7 天(最长不超过 14 天),再看右图 27 日的数据,可以看出二者之间的关联性明显提高。但仔细来看,左图到右图变化的其中一个主要原因是黄冈和孝感两地确诊肺炎病例在 1 月 24 日 - 1 月 27 日三天内急剧增多,

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链接:🔗大数据告诉你,从武汉离开的人流对全国肺炎疫情的影响

🔗2019-nCoV 传播的拟合计算 (详细版)

延伸阅读:🔗一个人值几只龙虾🦞?

南开普敦大学 WorldPop 项目

为期 40 天的春运是一场涉及数亿人口的季节性迁徙,这很可能加速病毒的传播。南开普敦大学的 WorldPop 项目采用 2013-2015 年百度基于位置服务的人口迁徙集合数据,以及来自国际航空运输协会的 2018 年国际航空旅行数据,初步评估新型冠状病毒在全国及国际的传播风险。下图是 12 月至 4 月湖北省和武汉市每日人口流动模式。绿色背景的表示节前两周,红色线表示开始采取交通管制的日期。x 轴表示日期,y 轴表示相对净流量(流入量 - 流出量)/ 城市人口数。可以看到,在封城前,武汉人口流出已经达到了小高峰,大量人口的流出,无意将会对疫情的扩散造成不好的影响。但由于研究所用的人口迁徙集合数据是 2013-2015 年的数据,现在已经过去 5 年,可能会有一些变化,但此项研究依然可以作为比较严谨的参考。

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链接:https://www.worldpop.org/events/china

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港大数学模型估算

1 月 27 日,港大医学院世卫传染流行病学及控制合作中心召开记者会。港大公共卫生医学教授梁卓伟:

他稱基本繁殖率已由 2 增至 2.13,即一個已確診新型病毒肺炎的病人,可傳染 2.13 個緊密接觸者。他估算,若不包括無表面病徵的「隱形患者」,武漢或有 25,630 名患者,若連計潛伏期患者,數字更可達 44,590 名,料疫情每 6.2 日會倍增。

北京、上海、深圳、廣州及重慶的疫情,料在 4 至 5 月到達「頂峰」,6 至 7 月將回落。至於重慶疫情到達「頂峰」的時間,更會較其他大城市早一至兩周,高峰期每日新增約 15 萬名患者。梁續指,預料香港的情況,將與廣州及深圳的疫情時序相近,即同樣預計 4 至 5 月「封頂」,於 6 至 7 月才回落。

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链接:https://www.hk01.com/%E7%A4%BE%E6%9C%83%E6%96%B0%E8%81%9E/427019/%E6%AD%A6%E6%BC%A2%E8%82%BA%E7%82%8E-%E6%B8%AF%E5%A4%A7%E4%BC%B0%E7%AE%97%E9%87%8D%E6%85%B6%E7%96%AB%E6%83%85%E6%9C%80%E5%9A%B4%E9%87%8D-%E6%96%994%E6%9C%88%E9%AB%98%E5%B3%B0%E6%9C%9F%E6%97%A5%E5%A2%9E15%E8%90%AC%E6%82%A3%E8%80%85

报告链接:https://www.med.hku.hk/f/news/3549/7418/Wuhan-coronavirus-outbreak_AN-UPDATE_20200127.pdf

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SARS 和 新冠 时间线对比

DT 财经整理对比非典的发展时间线和此次新型冠状病毒肺炎的时间线,从首个病例出现到病情结束过程中的诸多时间节点。

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链接:🔗以非典数据为参考,这次疫情到了哪个阶段?| DT 数说

用 LSTM 进行新型冠状病毒确诊数据的预测和验证

作者使用 LSTM (长短期记忆网络),根据已有数据对疫情进行预测和评估。LSTM 是经常用于量化投资的算法,擅长于时间序列的预测。文章中使用的数据来自于 WHO,国家卫检委和腾讯新闻。

最后作者也表示:

写这个的目的纯粹是为了探讨和研究,实际上,真的要写一个这种疫情预测和评估的系统,需要非常多的参考的数值,比如医护人员的数量,检测手法准确率,时间,病毒的潜伏期等等,需要非常多的人力物力才可以编写完成,像本文这种只靠单一维度的输入去判断和预估的模型和玩具没什么区别。

最近这样的预测也都非常多,各方机构都根据不同的方法和模型,希望能够预测之后疫情的发展情况。各方使用的方法和考虑的变量都有不同之处,暂时也很难判断,所以大家在看这些预测时也要辩证看待理性分析呀。

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新型冠状病毒到 25 号的数据模型确诊人数变化曲线(预估和实际)

链接:https://v2ex.com/t/640423

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SIR 模型

于晓华教授在 1 月 21 日公开了他根据 SARS 参数模拟的新型冠状病毒传播途径的 SIR 模型,他根据模型预计此次疫情将会在五月上旬结束。有很多方面可能影响此次疫情的结束时间,包括但不限于政策、媒体作用等,时间过去,单纯按照 SARS 的 SIR 模型可能不完全准确,但也是一个不错的参考。

于教授是德国哥廷根大学库朗贫困、平等与增长研究中心和农业经济与农村发展系与教授,兼任《财新网》和《南方都市报》专栏作家,主要研究方向是农业经济学,发展经济学,实验经济学,环境经济学和应用计量经济学。

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关于传染病的数学模型

下面的信息来自该话题下知乎「酱紫君」的回答。主要介绍了传染病的三种模型 —— 针对普通流感的 SIS 模型、针对急性传染病的 SIR 模型和针对带潜伏期的恶性传染病的 SEIR 模型。最近不少科研机构都发表论文推测预测疫情发展,其中使用的模型和得出的结论都不完全相同,毕竟疾病的传播本身是动态行为,又涉及潜伏期、措施干预等各种情况的影响,给出一个相对准确的预测并不是一件容易的事情。感兴趣的朋友可以阅读全文了解一些关于传染病数学模型的基础知识,有利于更好地理解近期发表的科研论文和相关预测。

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SIS: 普通流感

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SIR: 急性传染病

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SEIR: 带潜伏期的恶性传染病

链接:https://www.zhihu.com/question/367466399

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病毒起源 —

武汉新型冠状病毒的进化来源和传染人的分子作用通路

2019 年 12 月以来,湖北省武汉市集中发生了不明原因肺炎疫情;2020 年 1 月 8 日,专家组初步确认了此次疫情的病原为一种新型冠状病毒;2020 年 1 月 10 日,武汉新型冠状病毒的第一个基因组序列数据被公布。1 月 21 日,中国科学院上海巴斯德研究所郝沛研究员、军事医学研究院国家应急防控药物工程技术研究中心钟武研究员和中科院分子植物卓越中心合成生物学重点实验室李轩研究员合作,在《中国科学:生命科学》英文版,在线发表了题为 “Evolution of the novel coronavirus from the ongoing Wuhan outbreak and modeling of its spike protein for risk of human transmission” 的论文。此论文分析阐述了新型冠状病毒的进化来源,及与 SARS 冠状病毒、MERS 冠状病毒的遗传进化关系,发现平均分别有~70% 和~40% 的序列相似性。并通过对武汉的新型冠状病毒 spike-蛋白的结构模拟计算,揭示了武汉新型冠状病毒 spike-与人 ACE2 蛋白作用并介导传染人的分子作用通路。

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链接:🔗武汉新型冠状病毒的进化来源和传染人的分子作用通路

这些野生动物的病毒怎么就到了人类社会?| 石正丽

本文收录石正丽研究员 2018 年在一席进行的有关追踪 SARS 源头故事的演讲,2020 年新型冠状病毒肺炎疫情在中国蔓延,现在再回头看这份演讲,或许能给我们一些启发。石正丽是中国科学院武汉病毒研究所研究员。

不管是食用野生动物,还是人类对野生动物生存领地的侵蚀,这些都使得人类与动物的接触面大幅增加,给病毒从野生动物向人类的传播创造了条件。再加上全球化的高速发展,还有便利的交通工具,很快就可以把传染病从一个小村庄传到全世界。因此传染病它不是一个村庄一个地区的事件,它是一个全球都关注的公共卫生问题。

所以要从源头去预防新发传染病其实很简单,就是离它远一点。我们要杜绝野生动物消费,减少对野生动物栖息地的侵扰,我们人类也要远离野生动物。

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链接:🔗这些野生动物的病毒怎么就到了人类社会?| 石正丽 一席第 600 位讲者

新型冠状病毒,我们有什么经验去应对?

来自澎湃新闻的一篇科普性文章,从非典到中东呼吸道病毒再到新型冠状病毒,从有关病毒的基础研究再到追根溯源,文章引用参考了接近 30 篇文献,都写的很全面。对于 2003 年的“非典”有的读者可能比较小并不太了解,文章给出了比较全面的概括介绍。

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链接:https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_5576737?from=timeline&isappinstalled;=0

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最新研究表明新型冠状病毒可能来源于蝙蝠

•1 月 21 号,中国科学院上海巴斯德研究所郝沛研究员、军事医学研究院国家应急防控药物工程技术研究中心钟武研究员和中科院分子植物卓越中心合成生物学重点实验室李轩研究员在 SCIENCE CHINA Life Sciences 上合作发表了论文“Evolution of the novel coronavirus from the ongoing Wuhan outbreak and modeling of its spike protein for risk of human transmission”推测新型冠状病毒的自然宿主可能是蝙蝠;

•1 月 22 日,北京大学,广西中医药大学,宁波大学及武汉生物工程学院在《Journal of Medical Virology》 上发表论文“Homologous recombination within the spike glycoprotein of the newly identified coronavirus may boost cross‐species transmission from snake to human”认为新型肺炎的宿主是蛇;

•1 月 23 日,中国科学院武汉病毒研究所石正丽团队在 bioRxiv 预印版平台上发表文章 “Discovery of a novel coronavirus associated with the recent pneumonia outbreak in humans and its potential bat origin” 认为 nCoV-2019 病毒的宿主应该是蝙蝠。

•1 月 24 日,武汉金银潭医院黄朝林等人研究了 1 月 11 日至 1 月 15 日的 41 个病例的临床特征,并将结果发表在医学杂志《柳叶刀》(The Lancet Journal)上,同期刊发的还有国家卫健委高级别专家组成员、香港大学袁国勇教授团队对一个 7 名家庭成员,6 人感染的感染家庭的研究。

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相关论文:

•Evolution of the novel coronavirus from the ongoing Wuhan outbreak and modeling of its spike protein for risk of human transmission 链接:http://engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SCLS/doi/10.1007/s11427-020-1637-5

•Homologous recombination within the spike glycoprotein of the newly identified coronavirus may boost cross‐species transmission from snake to human 链接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jmv.25682

•Discovery of a novel coronavirus associated with the recent pneumonia outbreak in humans and its potential bat origin 链接:https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.01.22.914952v2

•Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China 链接:https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30183-5/fulltext

•A familial cluster of pneumonia associated with the 2019 novel coronavirus indicating person-to-person transmission: a study of a family cluster 链接:https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30154-9/fulltext

非典记忆 —

从 SARS 到武汉新冠,应对哪里变了?

南京大学新闻传播学院的 NJU 核真录出品,通过两期的内容对比中国抗击疫情过程中政情、舆情的 17 年变化。其中详细列出了 2003 年政府行动时间线和 2020 年肺炎疫情防控政策时间线。还统计了 2003 和 2020 年媒体(或机构)关于此次全国性的疫情发布报道的主题分布,对不同媒体机构在这次事件中发表的稿件进行了简单的分析。

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链接:

🔗03 年那场疫情中,新闻媒体都做了什么呢?

🔗从 SARS 到武汉新冠 应对哪里变了(下)

非典后遗症患者

2020 年新型冠状病毒肺炎出现,又让无数人回忆起 2003 的非典那个压抑的春天。2003 年非典,中国内地是这场疫病危机的重灾区,最后虽然大多数人都康复出院,但这场灾难却在他们身上留下伴随一生的痕迹。这些当年看似逃过一劫的人们后来生活得怎么样?2012 的春天,凤凰网再次寻访了这个人群,却发现他们中一部分人有了一个新的身份——“非典”后遗症患者。

链接:http://phtv.ifeng.com/program/shnjd/detail_2012_02/28/12837132_0.shtml

「纪录片」非典十年祭

2012 年,凤凰卫视出品「纪录片」非典十年祭,采访了当年的医生、专家和患者,重新梳理了“非典”事件蔓延的过程。再次唤起大家对那个凝重的春天的回忆。现在在很多平台都可以免费观看,时长两小时,感兴趣的朋友可以看看。

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爱奇艺链接:https://www.iqiyi.com/v_19rw9ijr9k.html

结语 —

新冠的传播力强,但致命性弱。借着互联网带来的协同效应,和人们卫生意识的普遍增强,也许病毒很快会被控制住。希望大家平平安安,共同渡过这波浩劫。

CREDIT —

•素材:网络

•编辑:@ 服老思 @ 包小包

•排版:bee

完 —

来源链接:mp.weixin.qq.com