Datenvisualisierung und Prognose der Infektionsketten (Graphentheorie)
Projektvorschlag
NEED: Fachwissen/SMEs
NEED: Entwickler*innen/Devs
Hintergrund Offizielle Meldesysteme sind überlastet oder zu langsam, um den aktuellen IST-Zustand an COVIS-19-Infizierten abzubilden.
Problem Es kommt zu einer Durchmischung von nicht-infizierten Personen, Personen, die indirekten Kontakt mit in infizierten Personen(-gruppen), da die Einzelperson oft gar nicht weiß, ob er oder sie gerade Kontakt zu einer direkt/indirekte
Lösung Nicht-infizierten Personen von Personen, die indirekten oder direkten Kontakt zu infizierten Personen hatten fernhalten. Wie? Nutzung der Graphen-Theorie, um Verbindungen (Graphen) zwischen den Personen (Knoten) zu unterbrechen.
Wie? Datenvisualisierung
- Personen werden als "Knoten" eintragen (unter Angabe des Gesundheits-Zustands und Kontaktpersonen der letzten 14 Tage)
- Daten werden via Graph-Visualisierungstools/-Datenbanken (Bsp.: Neo4j) visualisiert
- Personen werden identifizieren, die viele Verbindungen (Kanten zu anderen Knoten) haben
- Prognose fahren und Modelle testen (also: Knoten aus dem Graph zu entfernen (Infizierte oder Verdachtsfälle)
- Implikationen für Realleben ableiten: also die Infizierten und Verdachtsfälle isolieren bzw. in Krankenhäusern behandeln
Inspiration: https://neo4j.com/developer/tools-graph-visualization/