Hackathon zu Covid19: Aus Daten neue Anwendungen programmieren

Das Statistische Amt des Kantons Zürich und ihre Fach- und Koordinationsstelle OGD (Open Government Data) sammelt seit Anfang März alle Daten rund um das Coronavirus und schafft damit eine offen zugängliche Datengrundlage. Aus den Daten sind beim”Monitoring COVID-19 Effects Hackathon” nützliche Anwendungen programmiert worden.

Die öffentliche Statistik ist darauf spezialisiert, qualitativ hochstehende, breit abgestützte und sehr verlässliche Indikatoren zur Verfügung zu stellen. Damit ermöglicht sie fundierte politische Entscheidungen. In der gegenwärtigen Lage kommen die klassischen Indikatorensysteme der öffentlichen Statistik jedoch an ihre Grenzen. Die Situation ist sehr dynamisch und ändert sich täglich oder sogar stündlich. Wichtig ist, dass die Beschäftigten im Gesundheitssystem und in der Grundversorgung nicht durch Erhebungen behelligt werden. Es braucht quasi Daten in Echtzeit aus dem Gesundheitssystem zu Fallzahlen und Spitalauslastung, zu Wirtschaft und Gesellschaft.

Die Zusammenarbeit von Öffentlicher Statistik und Open Data Community ist gerade in Krisenzeiten eine grosse Chance, um möglichst rasch verlässliche Datengrundlagen bereitstellen zu können. Damit ein Blindflug vermieden werden kann, sind Politik, Verwaltung und auch die Wirtschaft auf zeitnahe und hochwertige Informationen zur aktuellen Lage angewiesen.

Am 5. März wurde auf Opendata.swiss, der Open Data Plattform des Bundes, der erste Datensatz zu COVID-19 Fallzahlen von der Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich veröffentlicht. Das grosse Echo aus der Open Data Community hat uns gezeigt, wie stark das Bedürfnis nach diesen Daten in der Öffentlichkeit und in der Forschung ist. Deshalb hat das Statistische Amt zum Monitoring COVID-19 Effects Hackathon aufgerufen. Von der Idee zur Umsetzung vergingen dank der Unterstützung von Oleg Lavrovsky von Opendata.ch, gerade mal zwei Stunden. Bereits am 17. März riefen wir auf Twitter zur Teilnahme auf. Innert kürzester Zeit und ohne weitere Werbung waren rund 50 Teilnehmerinnen und Teilnehmer daran, die dringend benötigten Datengrundlagen zur Bewältigung der Krise zu beschaffen und erste Indikatoren zu den Effekten zu analysieren. Selbstverständlich wurde der Hackathon vollständig virtuell durchgeführt, social distancing also inbegriffen.

Eine Auswahl der Projekte

Auf der Webseite des Hackathons  sind einzelne Aufgaben (Challenges) ausgeschrieben, die Teilnehmer konnten sich dann bei einer oder mehreren Challenges einschreiben.

  • Cantonal COVID-19 case numbers

Unser Ziel ist die Erstellung eines gemeinsamen offiziellen OGD-Datensatzes von COVID-19-Fällen der Schweizer Behörden. Die Daten sind einheitlich strukturiert und regelmässig aktualisiert als maschinenlesbare Open Data Ressourcen verfügbar. Wir wollen dieses Ziel zusammen mit der Open Data Community erreichen. Zu Beginn des Hackathon fehlten Fallzahlen zu 20 Kantonen und dem Fürstentum Liechtenstein. Mittlerweile können Daten zu allen Kantonen in regelmässigen Abständen veröffentlicht werden.

  • Evaluation of control measures

Um die Effekte der Massnahmen vergleichen zu können, braucht es eine Übersicht der ergriffenen Massnahmen pro Kanton. Diese Challenge soll diese Grundlagen sammeln und einem breiten Publikum zur Verfügung stellen.

  • Data on hospital infrastructure

Um Modelle mit aussagekräftigen Parametern zu versehen, benötigen wir detaillierte Daten über die Krankenhausinfrastruktur und die Bettenkapazitäten und –auslastung pro Krankenhaus. Diese Challenge zielt darauf ab, Daten über die Kapazitäten des schweizerischen Gesundheitssystems aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und einen offenen und freien Datensatz zu erstellen.

  • Auswirkungen auf Luftqualität

Sieht man in der Schadstoffbelastung Auswirkungen der Covid19-Epidemie?

  • Visualisierung Fallzahlen in den Kantonen

Wir versuchen, die diversen Abbildungen der gesammelte Fallzahlen der Kantone hier zu diskutieren und gemeinsam zu verbessern. Wenn ihr Ideen für eine Visualisierung dazu habt, könnt ihr auf dieser Quelle aufbauen. Darüber hinaus möchten wir eine Diskussion über verantwortungsvolle Datenvisualisierung in diesem Projekt führen.


Hackathon

Alle Informationen zum Hackathon finden sie hier und eine Kurzzusammenfassung der Präsentationen.


Ein weiterer Hackathon startet heute: #CodevsCovid.

AUTOR/AUTORIN: Matthias Mazenauer

Matthias Mazenauer ist stellvertretender Chef des Statistischen Amtes des Kantons Zürich. Er leitet zudem den Datashop des Amtes.

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