Autor: Maarja Olesk
Eriolukord on paljudes riikides selleks korraks läbi, aga koroonaviirus on jätkuvalt meiega. Lisaks sellele, et õppisime korralikult käsi pesema, andis viirusepuhang maailmale teisegi õppetunni – inimeste elu ja surma puudutavate otsuste tegemiseks peavad andmed vabalt liikuma. Mida me tänu avaandmetele viiruse kohta teada saanud oleme?
Kui palju on haigeid?
Johns Hopkinsi ülikooli koroona-juhtlauda on tänaseks küll vist igaüks näinud. Selle eeskujul tekkis kiiresti ridamisi riigipõhiseid koroonakaarte, mis üldjuhul visualiseerivad miinimumina nakatunute, haiglaravil viibijate, tervenenute ja surnute statistikat. Mõned pakuvad aga enamat. Näiteks Singapuri koroonakaart annab ülevaate ka nakatumise kohast (reisilt sisse toodud või kohalik) ja suurematest lokaalsetest nakkuskolletest. Sama teeb Uus-Meremaa koroonakaart, näidates lisaks ka viiruse levimust eri etniliste gruppide seas ning epideemia mõju majandusele. Sloveenia Alpaka.si rakendus paistab silma eri tüüpi diagrammide ja näitajate rohkuse poolest. Selle üks huvitav element on statistika võrdlus naaberriikidega ja olemasolevate andmete pealt uute nakatumiste mudeldamine järgmiseks kolmeks päevaks. Sellised rakendused ei rahulda mitte üksnes avalikku uudishimu, vaid on mugav töövahend ka kriisimeetmeid kujundavatele ametnikele.
Pilt: kuvatõmmis https://pinginsights.nz/covid-19-cases-in-new-zealand/
Kuidas viirus maailma laiali läks?
Kuidas SARS-Cov-2 nimeline viirus ikkagi ühe Hiina linna ühelt turuletilt Tokyosse, Tallinna ja Teherani reisis? New York Timesi rohkete visuaalidega rikastatud lugu näitab ilmekalt, millise plahvatusohtliku kombinatsiooni tekitas Hiina hiline reaktsioon uue viiruse levikule ja uusaastapidustustega kaasnenud massiline rahvaste liikumine. Nii jõudis enne liikumispiirangute kehtestamist jaanuari esimese kolme nädala jooksul Wuhanist teistesse linnadesse laiali sõita ligi 7 miljonit inimest. Wuhani lennujaamast omakorda reisiti Bangkoki, Seouli, New Yorki, Sydneysse… Edasine on juba ajalugu. Andmeallikatena kombineerib ajaleht Hiina tehnoloogiaettevõtte Baidu ja Hiina telekomide mobiilsusandmeid, aga ka Johns Hopkinsi ülikooli kogutud andmeid viiruse leviku kohta, WHO, Hiina ja USA avaliku sektori andmeid, teadusartikleid jt allikaid. New York Timesi artikkel on hea näide sellest, kuidas andmete olemasolul saab ajakirjandus need interaktiivse infograafika abil igaühele mõistetavateks lugudeks tõlkida. Nii saab epideemiate puhkemise ABC selgeks neilegi, kes ise keerulisi andmestikke lugeda ei mõista.
Pilt: kuvatõmmis https://www.nytimes.com/interactive/2020/03/22/world/coronavirus-spread.html
Kuidas viirusest jagu saada?
Koroonaepideemia on andnud enneolematu arengutõuke avatud teadusele. Tänu geeniandmete jagamiseleteame tänaseks juba päris hästi, kuidas viirus muteerub. Täpselt samamoodi jagatakse pidevalt vaktsiiniuuringute andmeid ja epidemioloogilisi mudeleid. Avatud teadmuse leviku toetamiseks tegid kümned võimsad kirjastused teadusartiklid tasuta kättesaadavaks, loobudes nii kopsakast tulust, mida publikatsioonide müük nende eelarvesse toonuks. Teadusuuringute andmebaas Dimensions aga kogub iga päev uusi andmeid kõikvõimalike Covid-19-teemaliste publikatsioonide, kliiniliste uuringute, andmestike ja teadustööde rahastamisvõimaluste kohta. Kui märtsis alustas andmebaas veidi üle 2000 koroonaviirust puudutava teadusartikli ja 20 andmestikuga, siis mai lõpuks läheneb kogutud artiklite arv 37 000-le ja andmehulkade arv 400-le. Ajal, mil teadlastel on koroonaviiruse ravi ja vaktsiini arendamiseks arvel iga päev ja tund, aitab andmete jagamine kokku hoida tohutul hulgal teadlaste töötunde. Just tänu sellele võib teoks saada kogu maailma unistus – luua toimiv vaktsiin tavapärase 10-15 asemel paari aastaga.
Pilt: uue koroonaviiruse mutatsioonid Euroopas, https://nextstrain.org/ncov
Kust inimesed nakkuse said?
Singapur oli epideemia algusfaasis üks neist staaridest, kelle edu epideemia haldamisel maailmale eeskujuks toodi, ehkki hiljem läks asi käest ära sealgi. Üks Singapurile algselt edu toonud meetmetest oli detektiivitöö nakatumisallikate väljaselgitamisel ja nakatunutega kokku puutunud inimeste tuvastamisel. Singapuri ettevõte Kontinentalist ei jätnud tervishoiuministeeriumi andmeid niisama ripakile, vaid lõi nende põhjal visuaalse ülevaate nakatunute omavahelistest seostest. Andmeid saab sortida mitmel viisil, sh nakatumiskolde, soo, residentsuse või nakkuse päritolu järgi. Alltoodud väljavõttel on klastritena kuvatud suuremad nakkuskolded. Kollase klastri moodustavad Singapuri Mustafa ostukeskusest viiruse üles korjanud inimesed, oranži aga ühes tööliste ühiselamus haigestunud.
Pilt: kuvatõmmis https://kontinentalist.com/stories/singapore-coronavirus-cases-spread-connections
Inimesed on graafikutel muundatud numbriteks, kellel on siiski küljes andmed, nagu sugu, vanus ja nakatumise viis. Nagu pildilt näha, sai õnnetus tööliste ühiselamus viirusega pihta ka 28-aastane india päritolu meesterahvas. Tänu selliste andmete kogumisele ja jagamisele teame, et just ühiselamud on kujunenud ohtlikeks nakkuskolleteks mujalgi, näiteks Saksamaal.
Kuhu maski järele minna?
Pandeemia ajal pöördusid paljude pilgud teisegi Aasia riigi poole. Taiwanil, 24 miljoni elanikuga saareriigil Hiina külje all, on õnnestunud hoida nakatunute arv üle ootuste madalal. Samuti on neil ette näidata mitu head näidet riigi, erasektori ja vabakonna koostööst avaandmete kasutamisel. Nii suudeti avaandmete abil kiiresti lahendada kaitsemaskide kokkuostupaanika probleem, mis tõi apteekide uste taha pikad järjekorrad. Esmalt käivitas valitsus maskinappuse vältimiseks isikukoodipõhise maskimüügi süsteemi, mis piiras tavakodanike ostuõigust kahele maskile nädalas. Teiseks aga tehti kiirelt avaandmetena kättesaadavaks andmed apteekide asukohtade ja maskivarude kohta. See omakorda võimaldas valitsusel kaasata kasulike äppide ehitamisse vabatahtlikke, kes on loonud nende andmete põhjal tänaseks kümneid kaardirakendusi apteekides kättesaadavate kaitsemaskide varu näitamiseks reaalajas. Lihtne näide sellest, kuidas avaandmed säästavad inimesi apteegisabas seismisest, leevendavad apteekrite töökoormust ja aitavad ära hoida teadmatusega kaasnevat massihüsteeriat.
Pilt: kuvatõmmis https://mask.mowd.tw
Kuidas piirangud keskkonda mõjutasid?
Liikumispiirangud pole üksnes aidanud viiruse levikukõverat laugemaks muuta, vaid vähendanud drastiliselt lennu- ja maanteeliiklust. Eurocontroli lennuliikluse andmete põhjal lendas Eesti õhuruumis tänavu aprillis üle 80% vähem lennukeid kui eelmisel aastal samal ajal. Euroopa andmeportaal pani kõrvuti Euroopa lennuliikluse, Hollandi maanteetranspordi ja Euroopa õhuseire näitajad ning leidis, et isolatsioonimeetmed on vähendanud lämmastikdioksiidi sisaldust õhus. Piirangute mõju õhusaastele pole aga lineaarne. Tänu pikaajalisest Copernicuse kaugseireprogrammist tekkivatele avaandmetele mõistavad teadlased oluliselt nüansirohkemalt, millised tegurid ja saasteallikad õhukvaliteeti mõjutavad. Muuhulgas võib liikluse tõttu vähenenud lämmastikdioksiidi tase viia keemilistest reaktsioonidest, ilmast ja päikesevalgusest sõltuvalt hoopis osoonitaseme tõusuni, mis viib õhukvaliteedi näitajad taas punasesse. Seega aitab kombineerimine pikema aja vältel kogutud seireandmestikuga kriisiaja andmeid paremini tõlgendada ja avaandmete kasutegurit tõsta.
Pilt: lendude arv Euroopas aprillis 2020 vs 2019, https://public.flourish.studio/visualisation/2013000/?utm_source=showcase&utm_campaign=visualisation/2013000
Kas juuksurid jäävad tööta?
Mis te arvate, kui paljud inimesed hakkasid koduses karantiinis iseenda soengumeistriks? Kui paljud muretsevad rasvuva kõhu pärast? Kui palju kasvas Minecrafti populaarsus? Kuidas mõjutas sotsiaalne distantseerumine huvi ripsmepikenduste vastu? USA ettevõte Glimps on pannud kogu selle info graafikutele, mis kõnelevad iseenda eest. COVID-19 tarbimismõjude jälgija läheneb koroonakriisile ootamatu ja kohati lõbusa nurga alt, näidates, kuidas kriis on mõjutanud tarbimisharjumusi, millele me igapäevaselt ei mõtle. Allikana ei kasuta see sait siiski avaandmeid, vaid suurandmeid internetiotsingutest, sotsiaalmeediast, e-kaubanduse platvormidelt ja mujalt, analüüsides kasutatud otsisõnu ja teemaviiteid ning jälgides, kuidas eri teemade populaarsus ajas muutub. Peale toreda ajaviite saab neid andmeid siiski kasutada ka tõsisemaks analüüsiks, näiteks uurida korrelatsioone internetiotsingute ja reaalse tarbimisstatistika vahel või ennustada andmetele tuginedes tarbimistrende ja tõhustada kaubavarude planeerimist.
Pilt: kuvatõmmis https://meetglimpse.com/covid19/
Kõik need näited koroonakaartidest tarbimiskõverateni on muidugi vaid piisk viimastel kuudel tekkinud juhtlaudade, rakenduste ja artiklite meres, mis ühel või teisel moel püüavad uudsesse olukorda andmete abil selgust tuua. Kes soovib selles teemas sügavamale sukelduda, neil tasub kindlasti kiigata Coronavirus Tech Handbooki ja OECD&GOVLABi kogumikku, mis koondavad pidevalt täienevat nimekirja epideemia ajal sündinud andmepõhistest rakendustest. Eri sorti kriisiäppidest peab jooksvat ülevaadet ka Euroopa avaandmete portaal.
Artikkel ilmus algselt Eesti avaandmete portaalis. Avaandmete portaali sisustatakse Euroopa Liidu struktuuritoetuse toetusskeemist „Infoühiskonna teadlikkuse tõstmine“, mida rahastab Euroopa Regionaalarengu Fond. Projekti tegevused viib läbi MTÜ Open Knowledge Estonia.
Värsked kommentaarid