Интересно, как нашли людей, которые ехали из Нур-Султана в Шымкент? По официальной информации, из 51 пассажира 35 найдены, они помещены в карантин. 16 находятся в розыске. Надеюсь, розыскные мероприятия не ограничиваются допросом свидетелей. Сейчас все научное сообщество ломает голову над тем, чтобы увеличить эффективность контроля распространения эпидемий. Причем, одним из вариантов предлагается использование данных в мобильных сетях. Все подумают, что для этого нужна очень дорогая – инновационная, цифровая, как любят у нас говорить – платформа. Но в сухом остатке, все дело – в математике. В продолжение предыдущего поста для понимания:
https://www.facebook.com/100001617547058/posts/2909155422481681/?d=n Давайте разберем вариант поиска пассажиров на примере поездки молодого человека из столицы в город Шымкент. В качестве исходных данных у нас есть: - 1 автобус; - 1 инфицированный; - остальные пассажиры. Причем, не факт, что пассажиров всего было 51. Водитель мог и умолчать про других людей. Чтобы «достоверно» найти пассажиров, необходимо сделать ряд выборок на основе истории мобильных данных. Для удобства нарисовал картинку. Для упрощения все приведено условно (!), в том числе – вероятность идентификации пассажиров. Пункт A. Молодой человек садится в автобус в Нур-Султане. Находим нужный момент времени (время посадки). Делаем выборку всех абонентов, находящихся в зоне действия базовой станции (БС), в которой зарегистрирован инфицированный. Например, нашли 1000 абонентов. Это абоненты, которые могли находиться в тот момент на автовокзале, не только пассажиры того автобуса. Средняя вероятность их инфицирования низка. Пункт B. Выбираем следующую БС, в которой находился инфицированный во время движения по трассе. Например, пригород Караганды. Мы сами выбираем количество, место и время выборок на основе других влияющих факторов, таких как плотность установки базовых станций, нужный уровень точности или нагрузка на сервер аналитики. И так, опять делаем выборку всех абонентов, находящихся в зоне действия БС в пункте B, в которой зарегистрирован инфицированный. Например, их 1500 человек. Ищем, сколько абонентов из новых 1500 совпадают по номерам с предыдущими 1000 абонентами. К примеру, получилось 100 абонентов. Это уже вероятные контактируемые люди. Но в это число могли попасть абоненты, которые следовали за автобусом на другом транспорте. Поэтому… Пункт С. Выбираем третью БС, в которой находился инфицированный во время движения по трассе. На примере пригорода Алматы. Получилось 60 абонентов. Вероятность того, что они находились в автобусе с молодым человеком, очень велика. На картинке показал 75%. Пункт D. Для увеличения вероятности, делаем четвертую выборку. И подтверждаем 55 человек. Пять человек могли сойти в Алматы, правильно? Поэтому применяем метод на промежутках столько раз, сколько нужно для требуемого уровня погрешности. Что мы имеем в этой виртуальной модели? Должно быть 51 человек, а в итоге получилось 55. Вероятно, о четверых водитель умолчал. Или у 4 из 51 человек было по два мобильных телефона. Такое тоже бывает. Далее обзвонить номера и «пригласить» на беседу – дело техники, но там уже сфера деятельности МВД. Важно то, что контактируемые с высокой степенью риска заражения могли контактировать с другими гражданами. Соответственно, к ним необходимо будет применить аналогичный метод поиска. В нашем же случае, госпитализировали только мать молодого человека. Это довольно грубый пример. В действительности, необходимо учитывать особенности поведения мобильных терминалов в сетях сотовой связи, а также применять относительно точные математические модели. Но для иллюстрации, думаю, сойдет. P.S. Пока писал пост, вышла новость, что ищут 10 человек с того рейса путем подачи объявления на сайтах.
https://m.facebook.com/100001617547058/posts/2909412859122604/?d=n