疫情数据可视化公益行动 | 机器之心

疫情数据可视化公益行动

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

我们作品首先通过来自知乎的热搜及问答数据，辅以动态词云与疫情数据堆叠面积图，帮助使用者观察随着疫情不同阶段的变化，来自主流社交媒体中的大众舆论心态的变化路线。我们又爬去了来自中国新闻网的新闻数据，使用IEEE VIS 2019 的 ShapeWordle 技术，将文本数据与各省轮廓结合起来，并且辅以树结构的时间热图来辅助用户对新闻数据进行探索，最终获得了美观与易用的结果。

本作品主要分为“抗疫结果总览”，“横纵向对比分析”，“治愈率与医疗水平”三个模块，将从国内网站及平台实时收集到的大量真实有效的数据，经过数据处理与挖掘后，通过友好直观的可视化图表展示出来，各模块图表之间还可以通过特定的筛选进行联动，可以同时且直观地获取疫情发展情况的相关信息。

作品对湖北省各市与武汉交通流数据、与武汉距离、人口数据、医疗数据等多源数据进行可视化，展示湖北省各市的社会情况。根据已知信息分析多源数据与疫情的关系，从交通、人口、医疗三个方面入手，展示其与疫情的关联情况。人们可以了解到从疫情初期到中期湖北省各市的疫情情况的变化，湖北省各市的社会基本数据以及其与疫情的关系。通过对各因素的分析，例如距离、交通流量与感染人数的关系，用户可以了解到交通封闭的必要性；通过对人口数据的分析，我们可以看到老年人口与感染人数的关联较大，说明老年人更加需要注意日常的防护。分析疫情相关的因素，为疫情的防护、治疗和进一步研究提供基础信息和参考方向。

本作品通过可视化的方式展示河南省疫情宏观状况以及局部区域返工复学人员的健康实时监控情况。在「河南省疫情可视化」中，我们团队实时汇总河南新冠肺炎疫情数据，密切跟踪疫情变化并每日更新数据，利用数据可视化技术优势直观展示，借助阿里云的DataV平台实现河南省及其各地市疫情态势动态可视化、确诊病例行为轨迹可视化、最新疫情新闻及谣言辟谣信息的轮播分析可视化；在「高校健康打卡可视化」中，以高校师生每日健康登记信息为数据基础，运用可视化技术围绕高校师生的宏观健康情况与近14天内的数据变化趋势，提供实时直观的人员健康情况统计结果和发展变化的可视化图表展示。

基于自身专业知识、相关文献研究以及此次疫情特点对社区防疫机制进行分析，构建了社区“疫情抵抗力”量化评估体系，对北京市域6727个小区的疫情抵抗力进行分析评估，并以评估结果可视化为核心，形成在线互动地图向所有人开放。

基于3D实时渲染的方式，剪纸卡通漫画的风格，结合来自于丁香医生的公开数据，做了这个带有动态沙画故事、病毒扩散过程演示、全球感染数据查看、传播过程模拟沙盘的《给小朋友的疫情互动模拟书》。并以此为基础制作了一个短片，用4种不同的语言，完整展现了给小朋友解答疑惑的过程。

从2020年1月国内疫情大范围爆发，到全球数十个国家进入紧急戒备状态，新冠病毒传播之快始料未及。回看国内，在两个多月时间内，实现了本土零新增，这是一个了不起的结果。在党和政府的领导指挥下，我们艰难摸索出了一条疫情防治之路。作为见证人，深刻的体会到了其中之不易。该方案可用于前线的疫情作战指挥室，协助各级领导了解疫情的现状，通过分析实时数据，更有针对性的指挥作战。即使以后有一些其他的应急情况，也能起到很好的参考作用。

本作品利用全面、有效、及时的数据和可视化技术准确感知疫情态势，目的是为决策者、管理人员提供宏观数据依据，节省决策时间，让数据可视化成为管理者和时间赛跑的帮手。