Новое исследование, посвященное сложным глобальным наборам данных о Covid-19, позволило найти новые способы упрощения информации. И это может помочь чиновникам здравоохранения бороться со вспышками болезней в будущем.
Для тех, кто торопится:
- Исследования, посвященные сложным глобальным наборам данных о Covid-19, нашли новые способы упростить информацию;
- Это может помочь работникам здравоохранения бороться со вспышками болезней в будущем;
- «Ученые в других областях могут использовать методы [do estudo] исследовать и принимать обоснованные решения о проблемах, с которыми они сталкиваются», — добавил один учитель;
- Открытие было сделано в Центре науки о данных QUT (Квинслендский технологический университет) в Австралии;
- Исследование также дало новое представление о пандемии Covid-19, связанной с ежедневным числом случаев заболевания, смертей и мерами правительства.
Исследователи из Центра науки о данных QUT (Квинслендский технологический университет) в Австралии в сотрудничестве с учеными из Италии и Швейцарии использовали передовые статистические модели и модели обработки данных для извлечения информации в глобальном масштабе.
Читать далее:
Исследование, опубликованное в научном журнале Scientific Reports, дало новое представление о пандемии Covid-19, связанной с ежедневным числом случаев заболевания, смертей и правительственными мерами. Данные охватили 454 дня пандемии — с 1 марта 2020 года по 29 мая 2021 года — и включали 115 стран.
Новое исследование Covid-19
Старший исследователь данных Эдгар Сантос-Фернандес сказал, что исследование включало в себя картирование эволюции пандемии.
Мы были удивлены, обнаружив, что можем упростить сложный набор данных с более чем 1300 измерениями и классифицировать его всего на две группы, характеризующиеся несколькими соответствующими функциями. Несмотря на сложный характер статистических данных, собранных по странам, мы смогли выделить и извлечь ценную информацию, которая поможет принять обоснованное решение.
Эдгар Сантос-Фернандес, старший научный сотрудник по науке о данных
Исследователи обнаружили два глобальных кластера, в каждом из которых страны демонстрируют схожие модели реагирования на пандемию. Например, в одном из них страны отреагировали аналогичными сроками и стратегиями в отношении жестких мер, таких как закрытие школ, рабочих мест и границ.
Важность
Исследователь Фернандес сказал, что закономерности, выявленные в данных, могут помочь предсказать развитие будущих вспышек.
Эта информация может быть использована для помощи правительствам и поставщикам медицинских услуг в подготовке и определении более эффективных стратегий немедикаментозных вмешательств и ответных мер.
Эдгар Сантос-Фернандес, старший научный сотрудник по науке о данных
Профессор Керри Менгерсен сказала, что исследование выявило огромный потенциал науки о данных для более глубокого понимания, скрытого в сложных наборах данных.
Что не менее интересно, так это то, что разработанные здесь методы применимы не только к исследованиям Covid-19. Ученые во многих других областях могут использовать их для изучения и принятия обоснованных решений по проблемам, с которыми они сталкиваются.
Керри Менгерсен, профессор
Данные, использованные в исследовании, были получены из «Обозревателя данных» журнала «Наш мир в данных» и CSI (Индекс строгости Covid-19), из OxCGRT (Oxford Coronavirus Government Response Tracker).
При участии Технологического университета Квинсленда и научных отчетов
Вы смотрели наши новые видео на YouTube? Подписывайтесь на наш канал!