covid.track

Dein Risiko Score
Willkommen zu covid.track

Motivation

Wir wollten ein Produkt kreieren, dass das Wachstum der Infektionszahlen reduziert durch einen individuellen Ratgeber ohne dabei die eigenen Privatsphäre aufzugeben.

Core features

Covid.track basiert auf der Graphentheorie, in welcher die Beziehungen zwischen Einheiten, anonymisierten Nutzern und Orten festgehalten werden:

Berechnet den Risikowert basierend auf der Benutzereingaben und jeweiligen Interaktionswege
Implementiert stets neue Informationen in den persönlichen Risikowert und vernetzt diese mit anderen, relevanten Einheiten (z.B. Örtlichkeiten). So erhält jeder Nutzer individuelle Ratschläge, um die medizinische Auslastung zu reduzieren
Völlig anonym ohne dabei Einheiten zu identifizieren (z.B. andere Nutzer)

How we built it

Die Animationen wurden mit Python und JavaScript erzeugt. Die Graphanimation benutzt das “Python graph library networkX” basierend auf Dummydaten.

Javascript code: https://github.com/sebaschaal/covid.track-spread-simulator/

Python Google Colab notebook: https://colab.research.google.com/drive/1OicD2ClFDraIlouyoiSWNNv9sftW1QPG

Challenges we ran into

Die größte Challenge war hierbei einen Weg zu finden, ohne dabei die Privatsphäre zu verletzen, während man die Bewegungs -und Ortungsdaten der Nutzer braucht. Hier gibt es verschiedene Wege das Problem anzugehen. Jeder Weg hierbei erfordert verschiedene Annahmen über die Menschen, die bereit sind ihre Daten zu teilen und mit anderen Menschen zu interagieren.

Accomplishments that we are proud of

Wir sind stolz darauf, dass wir trotz verschiedener beruflicher Hintergründe erfolgreich am Hackathon teilgenommen haben
Einen Mini-Beitrag zur aktuellen Krise beigetragen zu haben
Wir sind während dieser Zeit zu Hause geblieben :) #stayhome
Ironischerweise wurden wir dadurch von der Dramatik des Viruses abgelenkt