以大数据可视化思维呈现疫情数据,UCloud优刻得助力北大师生科研分析
当“肺炎”、“武汉”的搜索热度居高不下、当病毒从湖北逐渐扩散至全国、当不断攀升的疫情数字、成为我们每天密切关注的焦点。
数据可直观反映疫情发展现状,对“科学防疫”极具研究价值,参照已有的疫情样本数据,我们迫切需要用大数据可视化的思维,去分析、思考、总结,直至战胜这场疫情。
随着新型冠状病毒所引发的肺炎迅速蔓延,政府、各大企业乃至我们每一个人都加入了这场惊心动魄的阻击战。春节前后,北京大学可视化与可视分析实验室的老师和同学们,也在一直密切关注着疫情状况,希望通过专业的技能储备、以及可视化领域的科研经验,在获得公开数据的条件下,将疫情数据以多种形式呈现和传达给社会大众。
在上图中,我们可以清晰明了的看到,湖北各省市的患者确诊数量对比和时空分布,这便是北京大学可视化与可视分析实验室,针对本次疫情发展的可视化研究成果之一。将原本冰冷枯燥的疫情数字,以更为直观生动的表格和地图等形式呈现,可以实时展示确诊病例数据、疫情时空分布等,有效帮助公众全面掌握湖北乃至全国疫情发展态势,从而为战胜肆虐的病毒建立信心!
根据全国各省市的每日新增确诊病例数量,北京大学可视化与可视分析实验室制作了疫情变化晴雨表,用方块代表了每个地区每日的新增确诊人数,方块的大小用于表示具体的数量,方块的颜色表示和前一天比较,是否有更多的新增确诊病例。在晴雨表中,可直接看到各地区疫情发展趋势、同一天各地区疫情变化对比,帮助用户快速识别上升或下降的地区。
从最近的疫情晴雨表数据我们可以看出,包括湖北、广东、浙江在内的多个省市,近日确诊人数呈现下降趋势,其中浙江省近期曾连续五天增速下降,有助于缓解大众焦虑的情绪,我们有信心也有耐心战胜肆虐的病毒。
此外,北京大学可视化与可视分析实验室还制作了各类疫情地图,包括全球、全国、省内疫情态势地图等。为了增强用户浏览体验,这些地图还增加了多种交互方式,以及对数比例、线性比例、面积固定等多维度对比展示,以可视化的形式让更多人快速、便捷的读懂疫情。
新型冠状病毒肺炎疫情:中国
值得开心的是,在今日最新的《疫情方寸间》图表显示中,我们看到了神州大地第一片绿色,西藏首个省份全部确诊患者痊愈。方寸间现疫情冷暖,可视化是有温度的!
新冠病毒肺炎——疫情方寸间
就在春节前夕,武汉的肺炎疫情毫无防备袭来。据了解,自1月20日起,北京大学可视化与可视分析实验室的袁晓如老师就带领北京大学本科及博士、硕士研究生同学们自发组建志愿者团队,默默加入了这场攻坚战,并通过网络渠道集结各方科研力量研究疫情可视化项目。
在整个可视化领域,北京大学可视化与可视分析实验室是全球领先的实验室,在可视化领域卓有建树。本次项目的快速成效,一方面依托于此前多个可视化项目研究工作的长期积累,另一方面,师生们始终坚持知行合一、精益求精,力求将专业的知识运用到实际的工作中去。
随着疫情信息的全面公开,更多数据具有可获得性,老师和同学们分头进行数据的获取与验证、汇总、探讨可视化数据新方法和呈现形式,分工完成设计、编程、测试等系列工作。后续,更是有包括江南大学、四川轻化工大学、北京邮电大学、新疆大学、北京理工大学、天津大学、兰州大学、西南科技大学、苏州工艺美术职业技术学院、桂林理工大学、上海交通大学、清华大学、浙江大学、美国雪城大学、美国帕森斯设计学院、澳大利亚悉尼科技大学(排名不分先后)等超过20余所海内外高校的师生,自发加入了本次疫情可视化公益项目。
这个项目是远程分工协作的成果,尽管春节期间大家分散在各地,但组内的同学和老师们都表现出极高的研究热情。大家一起努力,克服困难。项目启动3天内,就陆续有许多外校的师生以及多个国内知名企业主动要求合作,有的提供资源、有的协助整理数据等,是所有人的配合与努力,才让这个项目顺利落地。
大数据分析与应用技术国家工程实验室常务副主任、北京大学机器感知与智能教育部重点实验室副主任袁晓如研究员接受采访时表示。
在整个疫情可视化研究过程中,UCloud优刻得为北京大学可视化与可视分析实验室关于疫情可视化的科研工作贡献了一己之力,在了解到本次项目对于计算和网络服务的需求后,第一时间主动组织协调免费的云资源,以高性能GPU云主机支持疫情可视化的AI计算工作,并特意安排了技术工程师与实验室对接解决相关的技术问题。
单一的数字本身也许意义不大,但如果将所有的数据相联,我们就能发现更多数据内在的价值。多方通力合作下,本次疫情可视化项目的研究价值体现在多个方面:
1、数据可视更容易帮助我们理解,危机在每一天是如何变化的;
2、可视化的疫情信息也可用于媒体及政府报告;
3、现有的疫情分析对专业的数据分析处理人员的科学研究,也极具参考和借鉴意义。
目前,北京大学可视化与可视分析实验室正在开展的疫情可视化研究工作,包括全国各地的疫情变化晴雨表、各类疫情地图、相关社交媒体可视分析、疫情信息图等,相关可视化工作已在微信医疗健康板块上线,并保持着各类可视化数据内容的持续更新。
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- 编辑:刘卓
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