Помочь в борьбе с коронавирусом: различия между версиями
| Строка 14: | Строка 14: | ||
<b>Ожидаемый результат:</b> сервис, способный анализировать статью «на правдивость» |
<b>Ожидаемый результат:</b> сервис, способный анализировать статью «на правдивость» |
||
| + | |||
| + | <b>Полезные материалы:</b> |
||
| + | * [https://ncov2019.live/data Таблица] распросторанения коронавируса |
||
| + | * Репозиторий с разными [https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19 данными] про коронавирус |
||
| + | * Еще один [https://pages.semanticscholar.org/coronavirus-research?fbclid=IwAR2Rct99P7CcFwdZpty3TUQHV5KqqRsSx3lvEhlYWgVnvU_fTNQ7ejQdy3c датасет] про коронавирус |
||
| + | |||
| + | === Прогнозирование наступления волн эпидемии === |
||
| + | |||
| + | <b>Введение:</b> Поскольку эпидемии — серьезная регулярная проблема, возникает необходимость тщательно мониторить их приближение и отслеживать динамику развития. Делать это возможно на основе открытых данных, имеющихся в интернете. |
||
| + | |||
| + | <b>Ожидаемый результат:</b> модель, имитирующая распространение вируса при заданных параметрах с возможностью визуализации и наложения уже имеющихся открытых данных. |
||
<b>Полезные материалы:</b> |
<b>Полезные материалы:</b> |
||
Версия 18:15, 26 марта 2020
На фоне пандемии коронавируса множество компаний призвало людей объединится и помочь в исследованиях и борьбе с COVID-2019. Действительно, каждый из нас может приложить самые разные усилия, чтобы пандемия прекратилась: соблюдать карантин или помочь с исследованиями данных (а лучше и то, и другое). Чтобы помочь тебе узнать, как именно ты можешь помочь миру справится с новым вирусом, мы собрали список самых актуальных проектов и данных о коронавирусе.
Содержание
Хакатон по коронавирусу от Кружкового движения
Задачи
Фильтрация фейковых новостей
Введение: Пандемия нового коронавируса вызвала огромную волну дезинформации, в том числе в социальных сетях. Передавая ложные данные о болезни и впадая в глобальную панику, люди подвергают опасности себя и близких.
Многие крупные компании уже пытаются бороться с дезинформацией. Так, фактчекинговые партнеры Facebook начали публиковать заключения по основным фейкам на тему вируса. Публикации, в которых упоминаются опровергнутые утверждения, станут реже попадать в ленты новостей пользователей. Пользователей Twitter, которые ищут информацию по популярным хештегам о вирусе, соцсеть будет направлять на сайты министерств здравоохранения. А YouTube, принадлежащий корпорации Google, также изменил алгоритмы поиска, чтобы обеспечить приоритет более авторитетным источникам.(почти у всех агрегаторов есть такое)
Однако данные методы не могут с максимальной точностью изолировать неправдивый материал. Может, стоит придумать для этого что-то новое?
Ожидаемый результат: сервис, способный анализировать статью «на правдивость»
Полезные материалы:
- Таблица распросторанения коронавируса
- Репозиторий с разными данными про коронавирус
- Еще один датасет про коронавирус
Прогнозирование наступления волн эпидемии
Введение: Поскольку эпидемии — серьезная регулярная проблема, возникает необходимость тщательно мониторить их приближение и отслеживать динамику развития. Делать это возможно на основе открытых данных, имеющихся в интернете.
Ожидаемый результат: модель, имитирующая распространение вируса при заданных параметрах с возможностью визуализации и наложения уже имеющихся открытых данных.
Полезные материалы:
- Таблица распросторанения коронавируса
- Репозиторий с разными данными про коронавирус
- Еще один датасет про коронавирус
