「探索病毒爆发期间如何利用“大技术”数据」
我是一个软件工程师，数据科学家，UX设计师，最近对于冠状病毒蔓延提出了一些解决方案，以及可以使社区免受冠状病毒/ COVID-19传染的一些想法。
第一步：定义问题
”我们缺乏详细的受感染者跟踪和通知系统，所以无法预知感染冠状病毒的风险（至少我不知道）”
是的，尽管CDC在提供有关确诊病例的最新信息方面做得很好，但是它们的数据与其他各种媒体的数据没什么不同。
例如，我能够从他们的网站获取的唯一信息是「在加利福尼亚有147例确诊病例」。经过进一步搜索，我只能确定旧金山有了14个病例，这与无数的新闻报道的内容一样。
在过去的一个月中，我也做了很多日常记录。但是我无法知道自己是否与某些确诊病例在同一地点。
这让我想到了：假设有一种方法可以对过去两周内的病例进行集中数据统计，那么任何可能知情的人就可以根据这份数据告知我（或其他人），他们曾去过的地方或者他们约会过的人是否可能与确诊病例有关。
我在这里采取了许多假设，例如：“某处”、“某人”知道了过去14天中所有确诊病例的所有动向。那么，有了这些信息之后会发生什么情况？以及如何将这些信息利用起来，作为此解决方案的一部分？
以下是我从去年4月的个人活动路径的示例。如您所见，它非常详细地说明了我的所有动态。
如果我们拥有美国境内647例确诊病例的所有活动路径，那会发生什么？
下面是API数据库的概念草图以及原型界面。我将此概念API称为“Osmosis”，这来自于2001年经典动画电影“Osmosis Jones”。
（请注意，下面提供的所有数据和信息都是假的，与任何真实的医疗或科学资料无关）
将每个用户数据集与所有已确认病例（也称为“ Franks”）的数据集进行比较：
- 如果/当时间和位置直接重叠时，将个人状态调整为“CLOSE”；
- 如果不是与“ Frank”直接重叠，则将数据集与所有具有CLOSE状态的个人进行比较；
- 如果所有具有CLOSE状态与“ Frank”时间和位置直接重叠时，将个人状态调整为DISTANT..等等；
具体界面如下：
最后：!Image!Image!Image（反正西方国家坚决不用带口罩）
这只是脑海里浮现的一些小想法，欢迎继续深化补充。
对于一些冠状病毒UX的更多想法，请在评论区留言吧～
作者：Mallory Lemieux翻译：正在生长的小蘑菇
校对：朝菌
原文：查看链接 ↗
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公众号「yizhizhaojun」一只朝菌丨设计学园
在看就是喜欢_(:_」∠)_