Inspiration

Wir arbeiten seit gestern Abend an einem Spiel zum simplen erlernen und sensibilisieren bezüglich der Maßnahme gegen und Auswirkungen von Covid-19 auf die Gesellschaft und Wirtschaft. Die ausschlaggebende Idee ging dabei von dem Spiel Plague Inc. aus. Indem man es in ein Spiel verpackt ist es Alters unabhängig spielerisch einfach zu erlernen.

Objective

Das Spiel versetzt dich in die Lage einer Regierung, dessen Land am Anfang einer Pandemie steht. Nun ist es an dir die Ausbreitung zu verhindern und deine Bevölkerung zu schützen. Dadurch werden Menschen mehr für dieses Thema sensibilisiert. Des weiteren lässt es einen real getroffene Entscheidungen besser nachvollziehen und man ist eher geneigt diesen Folge zu leisten, da man den Grund und den Effekt der Maßnahmen versteht. Generell wirken real eingeführte Maßnahmen somit weniger abstrakt und unverständlich. Außerdem kann das Spiels durch seine vielen Einflussfaktoren verdeutlichen welche Bereiche des alltäglichen Lebens bei realen Ereignissen betroffen sind.

Development

Wir haben ein mathematisches Modell zur Entwicklung der Fallzahlen innerhalb des Spiels entwickelt. Zunächst haben wir die Verbreitung und die Maßnahmen gegen die Verbreitung modelliert. Zur Modellierung haben wir sowohl die verschiedenen Personengruppen(Infizierte, Genesene, Gesunde, Opfer) als variablen hinzugezogen, sonder auch die Faktoren der Verbreitung, Genesung und Infektions-Resistenz eingerechnet. Wir entschieden uns in der Umsetzung für eine iOS App, da wir dort die meisten Kompetenzen mitbrachten. In zwei Teams arbeiteten wir zum Einen an der UI und zum Anderen am dahinterstehenden Modell der Infektionsausbreitung. Die Grundlagen der Infektionsausbreitung sind reativ gut verstanden, sodass man mit einigen wenigen Parametern (Mortalitätsrate, Kontakrate) ein realitätsnahes Modell erstellen kann. Das Finetuning der Parameter testen wir aktuell in MATLAB, weil wir dort die Differentialgeichungen automatisiert lösen lassen können. Wir melden uns mit Updates :]

Challenges

Durch die Masse an Variablen wurde das Mathematische Modell mit der Zeit immer komplexer und so galt es eine Mischung zu finden aus einem möglichst machbaren Modell und gleichzeitig einer möglichst realistischen Darstellung.

Accomplishments

Das es uns möglich war ein recht genaues Modell mit möglichst vielen variablen zur Verfügung zu stellen.

What we learned

Durch die Erstellung des Modells mussten wir uns zwangsläufig mit Epidemiologie und generell Viren beschäftigen, so wie den Mechanismen welche der Regierung zur Verfügung stehen. Dadurch hat sich für jeden unserer Projektpartner ein tieferes Verständnis und eine bessere Sensibilität für diese Thematik entwickelt.

What's next

Wir wollen diese Möglichkeit des Lernen möglichst vielen Menschen zur Verfügung stellen, daher ist für die Zukunft geplant die App noch für Android zur Verfügung zu stellen, sie auf Englisch zu übersetzen und unterschiedliche Startländer zur Verfügung zu stellen

Built With

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Updates

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Ein letzter Zwischenstand für heute Abend:

  • UI steht weitestgehend, Model ist angebunden
  • Grafiken sind teilweise eingefügt
  • RungeKutta-Algorithmus zur approximativen Lösung der DGL ist implementiert. Tests erfolgreich.

Morgen steht noch an:

  • Verbesserte Modellierung der Infektionsausbreitung einbauen
  • UI Polishing und letzte Grafiken einfügen

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Hallo zusammen,

wir konnten unsere Modellierung um die wirtschaftlichen und sozialen Faktoren erweitern. Der Basis-Code der App steht ebenfalls! Morgen erweitern wir die App und implementieren die Modellierung in die App.

Es wird spannend!

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Hallo zusammen,

wir arbeiten seit gestern Abend an einem Spiel zum erlernen und sensibilisieren bezüglich der Maßnahme und Auswirkungen während einer Epidemie(wie z. B. Covid-19) auf die Gesellschaft und Wirtschaft.

Seit gestern Abend konnten wir bereits einige Fortschritte verzeichnen und haben ein Mathematisches Modell zur Entwicklung der Fallzahlen innerhalb des Spiels entwickelt. Zunächst haben wir die Verbreitung und die Maßnahmen gegen die Verbreitung modelliert. Zur Modellierung haben wir sowohl die verschiedenen Personengruppen(Infizierte, Genesene, Gesunde, Opfer) als variablen hinzugezogen, sonder auch die Faktoren der Verbreitung, Genesung und Infektions-Resistenz eingerechnet.

Wir reichen gleich noch eine visualisierte Modellierung nach.

Wenn Ihr euch Beteiligen wollt, schreibt uns gerne einen Kommentar :].

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