В Туту.ру с помощью аналитиков создали модель распространения инфекции по городам России
Есть несколько прогнозов распространения инфекции, но почти все они рассчитаны на Европу с высокой плотностью населения. Российская особенность — много далёких городов и низкая плотность населения. Сервис путешествий Туту.ру собрал данные по перемещениям пассажиров на самолётах, поездах и автобусах за апрель 2019 года и передал их аналитикам из Open Data Science.
Open Data Science (ODS) - сообщество русскоговорящих дата-сайнтистов (экспертов по аналитическим данным) из России и со всего мира, включающее более 1300 участников. Задача выполнялась в рамках некоммерческой инициативы.
Результат совместной работы — уникальная модель распространения, «заточенная» именно под Россию, с полностью открытым кодом (то есть любой исследователь может самостоятельно запустить, модифицировать или доработать модель). В основе — разработанные мировым сообществом математические модели распространения инфекций в городах и паутина связей между городами.
Графическая модель распространения эпидемии по территории России, посмотреть которую можно здесь.
А пока поделимся выводами:
1. Во многих городах борьба с инфекцией продлится до сентября и дальше.
2. Сочетание остановки транспорта и самоизоляции внутри городов очень эффективно снижает распространение болезни.
3. Если это сделать быстро, то восточная часть страны пострадает меньше, а вот Москва в большинстве сценариев под основным ударом.
4. В России есть 5 городов, на которые приходится половина всех перелетов: Москва, Санкт-Петербург, Симферополь, Краснодар, Сочи. На 26 направлений из 9 736 (это все виды транспорта) приходится 80% всего пассажиропотока, а всего в нашей аналитике — 951 город. У нас сильно централизованная транспортная система и пассажиропоток. Это негативно влияет на распространение вируса с одной стороны, но с другой позволяет быстро пресечь распространение болезни.
Заключение:
Социальная изоляция вместе с ограничением перемещений работает, как уже было сказано огромное число раз. Она позволяет снизить пик и растянуть заболевание на более длительный срок, тем самым не перегружая медицинскую систему. Видно, что удаленные от центральной части РФ регионы в этом случае страдают меньше. Также, учитывая высокую централизацию транспортных потоков, жители крупных городов несут бОльшую ответственность и подвергаются бОльшей опасности. Поэтому кажутся правильными совсем недавние меры, принятые в Москве.
Результаты моделирования двух базовых сценариев описаны здесь (таблицы с датами заражения городов). Датасет и таблицы вывода сценариев - здесь.
На текущий момент это единственная полностью открытая модель с исходным кодом. Воспользоваться можно здесь. К проекту может присоединиться любой желающий или же взять все наработки сообщества и создать на их базе собственную независимую версию.
