COVID-19：大流行期间病原体相关数据连续共享的系统性障碍探析
计算机与社会
2023-12-25 v3
摘要
2020年，COVID-19大流行引发了全球各国政府与研究人员的迅速响应。截至2023年末，已有数百万人死于COVID-19，许多幸存者在患病数周、数月或数年后仍经历长期影响。尽管代价如此惊人，从事大流行相关数据工作的人员往往在获取、共享或复用这些数据时面临显著的系统性障碍。在本文中，我们报告了一项研究的结果，该研究访谈了处理COVID-19相关数据类型的数据专业人员，包括社交媒体、移动性、病毒基因组、检测、感染、住院和死亡数据。这些数据类型分别用于大流行传播建模、医疗系统压力感知以及制定COVID-19治疗方案。数据获取、共享与复用的障碍包括数据获取成本（主要是某些医疗来源和移动运营商提供的移动性数据）、人力吞吐瓶颈、数据获取申请路径不清、过于严格的数据访问与复用策略、数据来源不明、无法关联可共同勾勒更完整图景的独立数据源、元数据标准执行不佳，以及缺乏适合计算机处理的数据格式。
引用
@article{arxiv.2205.12098,
title = {COVID-19: An exploration of consecutive systemic barriers to pathogen-related data sharing during a pandemic},
author = {Yo Yehudi and Lukas Hughes-Noehrer and Carole Goble and Caroline Jay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.12098},
year = {2023}
}
备注
35 pages including references, three figures. To be submitted to Data and Policy