08_Corona_Tracking_Tracemission

Tracemission trackt die Kontaktdaten von anwesenden Personen in Geschäften und an Orten öffentlichen Lebens mithilfe von QR Codes und unter Berücksichtigung der Privatsphäre.

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Einführung

Derzeit werden die Besucher in vielen Läden umständlich manuell getrackt. Beispielsweise erfasst der McDonalds in Mannheim alle Besucher auf Papier und fragt den Vornamen, Nachnamen und die Telefonnummer ab. Diesen Prozess möchten wir durch eine digitale Lösung verbessern, indem die Läden nur noch QR-Codes mit einer ID der Besucher scannen. Daraus ergeben sich folgende Vorteile:

  • Bessere Privatsphäre, da keine persönlichen Daten an die Geschäfte weitergegeben werden
  • Schnelleres Tracking und dadurch kürzere Schlange vor den Geschäften -> geringeres Infektionsrisiko
  • Schnellere Reaktion im Falle einer Infektionen da alle anderen Besucher automatisiert informiert werden können
  • Weniger Arbeitsaufwand bei der Digitalisierung der Daten
  • Bessere Analysemöglichkeiten der Infektionsketten

Mission

Unsere Mission ist es, die aktuell an vielen Orten umgesetzte manuelle Besuchererfassung in Geschäften zu digitalisieren und zu verbessern.

What we built

Dafür haben wir eine App entwickelt, mit der auf Basis von QR-Codes eine automatische Besuchererfassung erfolgt.

Hierbei achten wir auf die Privatsphäre unserer Nutzer und geben keine personenbezogenen Daten an die Geschäfte weiter. Außerdem werden keine genauen GPS-Daten erfasst. In der Zukunft wollen wir die Privatsphäre noch weiter verbessern und die Erstellung von Bewegungsprofilen durch eine dezentrale Datenspeicherung komplett unterbinden.

Durch das schnelle Ein- und Auschecken, vermeiden wir lange Warteschlangen und senken so das Infektionsrisiko. Auch Nutzer ohne Smartphone können sich in allen Geschäften eine QR-Code Visitenkarte ausdrucken lassen und diese scannen lassen.

Bei positivem Test können die Infektionsketten einfach nachvollzogen und alle potentiell Betroffenen benachrichtigt werden.

Unsere Analysemöglichkeiten bieten Einblicke, welche Geschäfte und Orte zu viele potentielle Kontakte ermöglichen, sodass diese auf geeignete Maßnahmen hingewiesen werden können.

How we built it

Die App wurde mit React Native gebaut und läuft daher auf allen Plattformen. Das Backend ist ein skalierbarer Quarkus Microservice der die Graphdatenbank Neo4j für die Datenspeicherung und Analyse benutzt. Architektur

Neo4j Bloom Infection Chain

Infektionskette EINES Infizierten:

  • 10.000 Benutzer
  • 100 Geschäfte
  • 100.000 Random Geschäftsbesuche in 2 Wochen
  • 7753 mögliche Infizierte (via 3 hops) alt text

What's next

  • Auswertung der gesammelten Daten zur Entzerrung der Besucher in Stores.
  • Privatsphäre noch weiter verbessern und die Erstellung von Bewegungsprofilen durch eine dezentrale Datenspeicherung komplett unterbinden.
  • Go live der App
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