I funzionari dello Stato sperano che il nuovo ordine di coprifuoco alle 22:00 emesso in California rallenti la diffusione del Covid-19, altrimenti si prevede che altri 10000 abitanti di San Diego contrarranno il virus nei prossimi 10 giorni. Questa è la nuova previsione contea per contea di Facebook, che ha lanciato il software di previsione il mese scorso. Le proiezioni di Facebook nella contea di Los Angeles prevedono che il secondo maggior aumento di casi nel Paese avverrà entro il 30 novembre. La contea di San Diego dovrebbe raggiungere il 15° maggior numero di casi, per un totale di 78594 contagi entro il 30 novembre.
La previsione, della durata di due settimane, è uscita prima che il governatore Gavin Newsom annunciasse restrizioni più severe. Facebook rilascerà una nuova previsione bisettimanale la prossima settimana. Laura McGorman, membro del team di Facebook Data for Good, spiega che il suo gruppo sta cercando di mantenere un approccio localizzato, perché sa che gran parte del contrasto al Covid-19 avviene a livello locale. Al contrario, molte altre previsioni in tutto il mondo si basano soltanto su un’analisi nazionale o regionale.
Dal canto suo, McGorman sostiene che questo strumento di previsione potrebbe agevolare la pianificazione dei posti letto dell’ospedale, della capacità dei reparti di terapia intensiva, dei ventilatori e di altre forniture essenziali. La mappa si avvale di un meccanismo di intelligenza artificiale che attinge a sette tipi di dati, utilizzando metriche esterne come i casi confermati, le visite mediche e il meteo combinate con le informazioni che Facebook raccoglie, ad esempio un’indagine sui sintomi delle persone e i dati di localizzazione GPS.
Facebook raccoglie solo i dati degli utenti che si iscrivono, per cui non leggono i post di tutti. Tutte le informazioni, aggregate a livello di contea o di stato per proteggere la privacy, sono accessibili al pubblico per il download. McGorman spiega che il gigante della tecnologia ha avviato l’iniziativa Data for Good tre anni fa per contribuire a progetti di soccorso in caso di disastri. Tra le altre applicazioni, i dati di localizzazione possono prevedere rapidamente se le evacuazioni sono efficaci.
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