コレクティブインテリジェンスがコロナウイルスのパンデミックに取り組む7つの方法

コレクティブインテリジェンスがコロナウイルスのパンデミックに取り組む7つの方法 一緒に対処できます。 シャッターストック

新しい世界的大流行の出現に取り組むことは複雑な作業です。 しかし、今では世界中のコミュニティや政府が対応するために集合知を使用しています。

最もシンプルな、 集団知能 多くの場合、技術の助けを借りて、より多くの情報、アイデア、洞察を動員して問題を解決するために、人々の分散したグループが一緒に働くときに作成される拡張された能力です。

デジタル技術の進歩は、近年の集合知によって達成できることを変えました。 マシンインテリジェンスによる人間のインテリジェンスの強化、新しいデータソースから新しい洞察を生成するのに役立ちます。 特に、病気の発生など、急速に進化する複雑な世界的問題への対処に適しています。

コロナウイルスのパンデミックに取り組むXNUMXつの方法を次に示します。

1)発生の予測とモデリング

31年2019月XNUMX日、ヘルスモニタリングプラットフォーム ブルードット 中国武漢でのインフルエンザ様ウイルスの発生をクライアントに警告しました-世界保健機関(WHO)がそれに関する声明を発表するXNUMX日前。 その後、ウイルスが武漢からバンコク、ソウル、台北、東京に飛ぶと正しく予測しました。

Blue Dotは、既存のデータセットを組み合わせて新しい洞察を作成します。 自然言語処理、人間が生成したテキストを理解および翻訳するAIメソッド、および大量のデータから学習する機械学習技術は、動物の病気の発生の報告、65の言語でのニュース報告、および航空旅客情報を選別します。 機械生成モデルを人間の知能で補完し、 疫学者から獣医および生態学者まで、多様な専門知識を活用 その結論が有効であることを確認するため。

2)市民科学

BBCは 2018年の市民科学プロジェクト、 感染がどのように広がるかについての新しい科学的データを生成する際に一般の人々を巻き込んだ。 人々は、GPSの位置をXNUMX時間ごとに監視するアプリをダウンロードし、その日に出会った人や接触した人を報告するように依頼しました。

この集団インテリジェンスイニシアチブは、研究者が超拡散者が誰であるかを理解するのに役立つ膨大なデータを作成しました。 制御手段の影響 アウトブレイクを遅らせます。 完全なデータセットはまだ分析中ですが、研究者はリリースしました データ COVID-19に対する英国の対応のモデル化を支援します。

3)リアルタイムの監視と情報

政府の公式データに基づいてコーディングアカデミーによって作成され、 Covid-19 SG シンガポールの居住者は、既知のすべての感染事例、人が住み、働いている通り、入院した病院、平均回復時間、感染間のネットワーク接続を見ることができます。 プライバシー侵害の可能性に関する懸念にもかかわらず、シンガポール政府は、感染症に対するオープン性が人々が決断を下し、何が起きているのかという不安を管理するための最善の方法であるというアプローチを取っています。

ダッシュボード愛好家向けに、MITのTechnology Reviewは多くの優れたまとめを提供しています コロナウイルス関連のダッシュボード パンデミックの追跡。

4)ソーシャルメディアマイニングプロジェクト

2月上旬に、 有線で報告 ハーバード大学の医学部の研究者が市民が生成したデータを使用して病気の進行を監視した方法。 これを行うために、彼らはソーシャルメディアの投稿を採掘し、自然言語処理を使用して呼吸器の問題の言及を探し、医師が潜在的な症例を報告した場所での発熱を探しました。

これは、XNUMX月に公開された証拠に基づいています 記事 ツイートのホットスポットが病気の広がりの良い指標になる可能性があることを発見した雑誌Epidemiologyの これらのイニシアチブがどれほど効果的であるか、またはそれらが抱える問題に屈するかどうかはまだ不明です。 Googleインフルトレンド。

コレクティブインテリジェンスがコロナウイルスのパンデミックに取り組む7つの方法 データをまとめる。 シャッターストック

ウイルスの人々の経験の現実は、これまでのところメディアの報道にはほとんどありませんが、 パンデミック対策における社会科学 応答がますます認識されています。 したがって、中国国内からのソーシャルメディアデータをアーカイブおよび翻訳してきた武漢市民に、私たち全員が帽子を傾ける必要があります。 証言の記録 彼らが政府によって検閲される前に、影響を受けた人々の。

5)深刻なゲーム

コロナウイルスと戦う薬の開発をスピードアップするために、ワシントン大学の研究者は科学者と一般市民にプレイするよう呼びかけています オンラインゲーム.

課題は、ウイルスがヒト細胞に侵入するのをブロックできるタンパク質を構築することです。 ゲームはオンです フォルディット、12歳 ウェブサイト 世界中の200,000万人以上の登録プレーヤーからの重要なタンパク質研究へのクラウドソーシングの貢献があります。

6)オープンソースのテストキット

ネスタコレクティブインテリジェンスの被譲与者であるCOVID-19のテストへのアクセス不足に関する懸念への対応 ジャストワンジャイアントラボ への努力の背後にある 安価で迅速なコロナウイルス検査を開発する 世界中のどこでも使用できます。 このイニシアチブは、認定ラボがコミュニティ向けのテストキットを簡単に作成できるように、オープンソースとデザインの共有を目指す野心的な、日曜大工の生物学コミュニティからのアイデアをクラウドソーシングすることです。

7)知識の共有

世界的な危機において、ウイルスに関する集団的知性を共有することは、対応し、新しい治療法を見つけるための私たちの能力における重要な要因になります。 NextStrain SARS-CoV-2のゲノムをシーケンシングしている世界中の研究室からすべてのデータを取り込み、それをXNUMXか所に集めて、人々がゲノムツリーで見ることができるようにします。 GitHub上に構築されたこのオープンリポジトリは、科学者がコルナウイルスのゲノム進化を研究し、ウイルスが人の間をどのように通過するかを追跡できるようにします。

研究者もされています 新しい発見を共有する オープンソースの出版物やBioRxivやChinaxivなどのプレプリントサイトを通じて、ウイルスのゲノムプロファイルについて。 BMJなどの科学出版物でコロナウイルスに関連するコンテンツのペイウォールが一時的に解除されています。 国民は厳しい 主要なニュースアウトレットがそれに続きます。

Redditの活動家はさらに一歩進んで、ペイウォールを迂回して コロナウイルスに関する5,312件の研究記事のオープンアーカイブ、研究がオープンにアクセス可能であるための「道徳的義務」を引用。 Newspeak Houseはクラウドソーシングを行っています ツール、技術、データのハンドブック コロナウイルスの発生に対応するために物事を構築する技術者向け。

世界保健機関(WHO)は、公開されているすべての研究をまとめて、 グローバルデータベース、そして作り 学習リソース 医療専門家や意思決定者向けのCOVID-19の管理に関する情報は、WHOオンライン学習プラットフォームで利用できます。 しかし、彼らは自分のチャンネルに残されたコメントに返信しないことでも批判されています。 真空を残す うわさや偽りに対する応答の代わりに。

ネスタの 集合知能デザインセンター 現在の危機の際に集合知がどのように使用されているかを追跡し続け、公開のオンライン掲示板を更新します 集団知能プロジェクト できる限り頻繁に。 コメントで出会った例を共有してください。

協力して知識を共有することで、パンデミックに勝つ可能性が高まります。会話

著者について

Aleks Berditchevskaia、集合知能設計センター、主任研究員、 ネスタ そして、集団的知能設計センター長のKathy Peachは、 ネスタ

この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.


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