Dr. Bonnie Benesh, CEO Think To DO Institute
By working together and sharing knowledge, we have a better chance of beating the pandemic. Collective intelligence allows us to use large scale data to solve problems more quickly. Now our personal data can help slow and may even help find cures for the COVID-19 virus. There are at least six ways that the 4th Industrial Revolution is accelerating the use of data and can be applied in every community.
To do so it will require public private partnerships focused on a common goal using real time or almost real time data that can be harvested from common people through such things as cell phone data and social media dialogue. Collectively, data creators and data users can make a difference using boundary-less strategies.
Predicting and Monitoring Outbreaks
Personal cell phone data can help predict and monitor outbreaks based on cell phone reporting of persons who are ill via their cell phones to their doctors.
Citizen Science
Members of the public can generate new scientific data about how infections spread. Technology allows people to download an app that monitored their GPS position every hour and asks them to report who they had encountered or had contact with that day. IF they become ill, the data needed to see who might become infected is then easy to track. An example of “citizen science” is a collective intelligence initiative in UK that has created a huge wealth of data that helped researchers understand who the super-spreaders are.
Real time monitoring and information
Created by a coding academy based on official government data, Covid-19 SG allows Singapore residents to see every known infection case, the street where the person lives and works, which hospital they got admitted to, the average recovery time and the network connections between infections. Despite concerns about potential privacy infringements, the Singapore government has taken the approach that openness about infections is the best way to help people make decisions and manage anxiety about what is happening.
With this data available from around the world, intelligent, machine learning algorithms could then identify trends human experts can miss, then raise recommendations for professionals to review and validate. The process could speed up detection in the case of COVID-19.
Social Media Mining Projects
At Harvard’s medical school, researchers are using citizen-generated data to monitor the progress of the disease. To do this, they mine social media posts and use natural language processing to look for mentions of respiratory problems, and fever in locations where doctors had reported potential cases. This builds on evidence published in a January article of the journal Epidemiology that found that hot spots of tweets could be good indicators of how a disease spreads. It remains to be seen how effective these initiatives are.
Serious Games
To speed up the development of drugs to combat coronavirus, researchers at the University of Washington are calling on scientists and the public to play an online game.
The challenge is to build a protein that could block the virus from infiltrating human cells. The game is on Foldit, a 12-year-old website which has crowdsourced contributions to important protein research from more than 200,000 registered players worldwide.
Open Source Test Kits
Responding to concerns about the lack of access to testing for COVID-19, Nesta Collective Intelligence grantee, Just One Giant Lab, is behind an effort to develop a cheap, quick coronavirus test that can be used anywhere in the world. The initiative is crowdsourcing ideas from do-it-yourself biology communities, with the ambition to open source and share designs so that certified labs can easily produce test kits for their communities.
Sharing Knowledge
In a global crisis, sharing collective intelligence about the virus will be a significant factor in our ability to respond and find new treatments. Researchers have also been sharing new findings about the virus’ genomic profile through open source publications and preprint sites.
This experience is creating a new normal. There is a new normal in the use of technology in our daily lives, in our business lives, in our recreational lives. Digital Economies are now a reality. Our learning curve is steep. How can we use this for the global common good, and the local good?
The acceleration due to the Forth Industrial Revolution is that the new normal is a society where every household is connected technologically, and every person has a digital learning device so that we can all learn new skills that propel us into the digital world. It is about a world where we all can be digital contributors to the creation of a resilient society.
(Dutch Translation – pg 2)
Het gebruik van Persoonlijke Gegevens kan bijdragen aan de COVID-19 Oplossing.
Dr. Bonnie Benesh, CEO, Think To DO Institute
Door samen te werken en kennis te delen, hebben we een betere kans om de pandemie te verslaan. Met collectieve intelligentie kunnen we grootschalige gegevens gebruiken om problemen sneller op te lossen. Onze persoonlijke gegevens kunnen nu het verspreidingsproces helpen vertragen en kunnen zelfs helpen bij het vinden van behandelingen voor het COVID-19-virus. Er zijn minstens zes manieren waarop de 4e industriële revolutie het gebruik van gegevens versnelt en in elke gemeenschap kan worden toegepast.
Hiervoor zijn publiek-private partnerschappen nodig die gericht zijn op een gemeenschappelijk doel, waarbij gebruik wordt gemaakt van “realtime”of bijna- “realtime” gegevens die van gewone mensen kunnen worden verkregen via zaken als mobiele telefoongegevens en dialogen op diverse sociale media. Gezamenlijk kunnen datamakers en datagebruikers een verschil maken met behulp van grensloze strategieën.
Uitbraken voorspellen en monitoren
Persoonlijke mobiele telefoongegevens kunnen helpen bij het voorspellen en volgen van uitbraken op basis van mobiele tlefoonrapportage van personen die ziek zijn via hun mobiele telefoons aan hun arts.
Citizen Science
Het publiek kan nieuwe wetenschappelijke gegevens genereren over hoe infecties zich verspreiden. Technologie stelt mensen in staat om een app te downloaden die hun GPS-positie elk uur bewaakt en hen vraagt te melden met wie ze die dag zijn geconfronteerd of waarmee ze contact hebben gehad. Als ze ziek worden, zijn de gegevens die nodig zijn om te zien wie mogelijk geïnfecteerd raakt, eenvoudig te volgen. Een voorbeeld van “citizen science” is een collectief inlichtingeninitiatief in het Verenigd Koninkrijk (VK) dat een enorme schat aan gegevens heeft gecreëerd die onderzoekers hebben geholpen te begrijpen wie de super-verspreiders zijn.
Real-time monitoring en informatie
Covid-19 SG, gecreëerd door een coderingsacademie op basis van officiële overheidsgegevens, stelt inwoners van Singapore in staat om elke bekende infectie-geval te zien, de straat waar de persoon woont en werkt, tot welk ziekenhuis ze werden opgenomen, de gemiddelde hersteltijd en de netwerkverbindingen tussen infecties. Ondanks zorgen over mogelijke privacyschendingen, heeft de regering van Singapore het standpunt aangenomen dat openheid over infecties de beste manier is om mensen te helpen beslissingen te nemen en de angst voor wat er gebeurt te beheersen.
Met deze gegevens die van over de hele wereld beschikbaar zijn, kunnen intelligente algoritmen voor “machine learning” vervolgens trends identificeren die menselijke experts soms kunnen missen, en vervolgens aanbevelingen doen voor professionals om te beoordelen en te valideren. Het proces kan de detectie versnellen in het geval van COVID-19.
Sociale media Info-vergaring
Op de medische faculteit van de Harvard-Universiteit gebruiken onderzoekers door burgers gegenereerde gegevens om de voortgang van de ziekte te volgen. Om dit te doen, vergaren (“minen”) ze “posts” op sociale media en gebruiken ze natuurlijke taalverwerking om te zoeken naar vermeldingen van ademhalingsproblemen en koorts op locaties waar artsen mogelijke gevallen hadden gemeld. Dit bouwt voort op vondsten die zijn gepubliceerd in een artikel in januari j.l. van het tijdschrift Epidemiology, dat ontdekte dat hotspots van tweets goede indicatoren kunnen zijn van hoe een ziekte zich verspreidt. Het valt nog te bezien hoe effectief deze initiatieven zijn.
Serious Games
Om de ontwikkeling van medicijnen ter bestrijding van het coronavirus te versnellen, roepen onderzoekers van de Universiteit van Washington wetenschappers en het publiek op om een online game te spelen.
De uitdaging is om een eiwit te bouwen dat zou kunnen voorkomen dat het virus menselijke cellen binnendringt. De game staat op Foldit, een 12-jaar oude website die door middel van “ crowdsource” heeft bijgedragen aan belangrijk eiwitonderzoek van meer dan 200.000 geregistreerde spelers wereldwijd.
Open source testkits
Als antwoord op de bezorgdheid over het gebrek aan toegang tot testen voor COVID-19, heeft “Just One Giant Lab” via een subsidie gift van Nesta Collective Intelligence zich ingespannen om een goedkope, snelle coronavirus-test te ontwikkelen die overal ter wereld kan worden gebruikt. Het initiatief houdt in via het “crowdsourcen” van ideeën van doe-het-zelf biologiegemeenschappen, om ontwerpen te verzamelen en te delen, zodat gecertificeerde laboratoria gemakkelijk testkits voor hun gemeenschappen kunnen produceren.
Kennis delen
In een wereldwijde crisis zal het delen van collectieve informatie over het virus een belangrijke factor zijn in ons vermogen om te reageren en nieuwe behandelingen te vinden. Onderzoekers hebben ook nieuwe bevindingen over het gnomische profiel van het virus gedeeld via open source-publicaties en preprint-sites
Deze ervaring creëert een nieuw normaal. Er is een nieuwe norm in het gebruik van technologie in ons dagelijks leven, in ons zakelijk leven, in ons recreatieve leven. Digitale economieën zijn nu een realiteit. Onze leercurve is steil. Hoe kunnen we dit gebruiken voor het wereldwijde gemeenschappelijke goed en het lokale goed?