应对新一轮全球流行病的出现是一项复杂的任务。本文我们将展示世界各地的社区和政府如何利用集体智慧来应对疫情 调动集体 。
简单地说，集体智慧就是分散的群体在技术的帮助下共同努力，调动更多信息、想法和见解来解决问题时产生的增强能力。
近年来，数字技术的进步改变了集体智慧所能实现的目标——将更多人联系在一起，用机器智能增强人类智能，并帮助我们从新的数据来源中获取新见解。它特别适合帮助解决疾病爆发等快速发展的复杂全球问题。
集体智慧已被用于为遏制新冠肺炎疫情做出积极贡献。
1. 预测疫情并建模疫情爆发
蓝点
2019 年 12 月 31 日，健康监测平台Blue Dot向其客户发 阿根廷电话号码数据 出警报，称中国武汉爆发了类似流感的病毒——比世界卫生组织发布声明早了九天。随后，该平台正确预测了该病毒将从武汉传播到曼谷、首尔、台北和东京。
Blue Dot 使用典型的集体智慧技术，将现有数据集结合起来以产生新的见解。自然语言处理和机器学习技术筛选动物疾病爆发报告、65 种语言的新闻报道和航空乘客信息。它用人类智能补充机器生成的模型，利用流行病学家、兽医和生态学家等 代码信号随着时间而改变 各种专业知识来确保结论有效。
BBC 的 《传染病！》公民科学项目
2018 年，英国广播公司开展了一项公民科学项目，让公众参与生成有关传染病传播方式的新科学数据。人们下载了一款手机应用程序，每小时监测一次他们的 GPS 位置，并要求他们自行报告当天遇到或接触过的人。这一集体智慧举措创造了大量数据，帮助研究人员了解谁是超级传播者，以及控制措施对减缓疫情的影响。尽管完整的数据集仍在分析中，但研究人员已经发布了社会契约矩阵，以帮助模拟英国对 COVID-19 的反应。
Metaculus 与良好判断项目
群体预测民意调查平台Metaculus和Good Judgement 项目都在运行与冠状病毒相关的问题，包括预期的感染人数和对市场的影响。这种方法汇总了来自不同人的许多个人预测，以得出“群体智慧”分数。群体预测背后的理论是，当许多人的预测结合在一起时，由部分信 2017 年国际理论物理中心会议 息或偏见导致的个人预测错误往往会被抵消。为了测试这一点，Nesta 去年进行了我们自己的群体预测民意调查挑战。我们发现，群体在英国脱欧相关问题的预测上非常准确，但在与美国麻疹感染人数和埃博拉传播有关的预测上表现不佳。我们将饶有兴趣地关注这些冠状病毒群体预测。
2. 实时监控和信息
UpCode 制作的新加坡 COVID-19 仪表板
COVID-19 SG由一家编码学院根据政府官方数据创建，它允许新加坡居民查看所有已知感染病例、患者居住和工作的街道、他们被送往哪家医院、平均康复时间以及感染之间的网络连接。尽管人们担心隐私可能受到侵犯，但新加坡政府采取的做法是，公开感染情况是帮助人们做出决定和管理对正在发生的事情的焦虑的最佳方式。