Uutiset

Kansainvälinen tutkijajoukko: Kännykkädataa pitäisi hyödyntää enemmän koronapandemian hillitsemiseksi

Kännyköistä kerättävä data auttaisi hillitsemään pandemian leviämistä ja arvioimaan rajoitusten tehoa.
Kuvituskuva, jossa taustalla kartta ja kännykänmuotoisia symboleja
Kuvituskuva: Matti Ahlgren / Aalto-yliopisto

Kännyköistä kerätty data voisi auttaa hillitsemään koronapandemian leviämistä sekä arvioimaan sen vuoksi asetettujen rajoitusten tehoa ­– kunhan tietosuojasta ja anonymisoinnista pidetään hyvää huolta. Päättäjien ja viranomaisten pitäisi hyödyntää tietoa nykyistä enemmän yhteistyössä tutkijoiden, teleoperaattoreiden ja muiden toimijoiden kanssa. Myös tietosuojaviranomaiset ja kansalaisjärjestöt pitäisi ottaa mukaan keskusteluun. 

Näin kirjoittaa kansainvälinen tutkijajoukko, jonka aihetta käsittelevä tutkimusartikkeli julkaistiin juuri arvostetussa Science Advances -tiedelehdessä. Mukana on eri alojen tutkijoita – muun muassa datatieteilijöitä, verkostoteoreetikoita ja epidemiologeja – useista huippuyliopistoista kuten Harvardin ja Oxfordin yliopistoista sekä Massachusetts Institute of Technologystä (MIT).

Suomesta mukana on Aalto-yliopiston professori Jari Saramäki, joka tutkii ihmisten välisiä verkostoja ja leviämisilmiöiden matematiikkaa muun muassa anonymisoitua kännykkädataa hyödyntäen. ”Kännyköiden kautta saa esimerkiksi tietoa ihmisten liikkuvuudesta: teleoperaattori voi laskea, montako kännykkää on siirtynyt kahden tukiaseman tai vaikkapa kahden kaupungin välillä haluttuna ajanjaksona”, kertoo Saramäki.

Jari Saramäki, Professor

Myös epidemian leviämisen mallinnuksen kannalta on tärkeää ymmärtää, miten ihmiset liikkuvat kaupunkien ja alueiden välillä.

Jari Saramäki

Tämä auttaa ymmärtämään, miten hyvin liikkumissuositukset ja rajoitukset toimivat ja miten tilanne muuttuu rajoituksia purettaessa. Tästä johtuen tutkijat, viranomaiset ja mobiilipalveluita tarjoavat yritykset ovat alkaneet tehdä yhteistyötä arvioidakseen ja visualisoidakseen rajoitustoimenpiteiden vaikutuksia.

”Myös epidemian leviämisen mallinnuksen kannalta on tärkeää ymmärtää, miten ihmiset liikkuvat kaupunkien ja alueiden välillä. Tästä voi olla suurta hyötyä, jos esimerkiksi rajoituksia aletaan purkaa paikallisesti tai jos jatkossakin joudutaan turvautumaan alueelliseen eristämiseen”, Saramäki jatkaa.

Pienemmässä mittakaavassa, kaupunkien tasolla datan avulla voidaan esimerkiksi tunnistaa paikkoja, joiden ihmistiheys kasvattaa taudin leviämisen riskiä tiettyinä aikoina. Tarkempi paikannusdata, jota esimerkiksi matkapuhelinten käyttöjärjestelmät keräävät, voi kertoa siitä, miten ison osan ajastaan ihmiset viettävät kotonaan, työpaikallaan tai muualla. Erityisen suurta hyötyä epidemian leviämisen mallinnukselle olisi ihmisten lähikontaktimääristä, mutta tällaisen datan kerääminen on haasteellista sekä teknisesti että tietosuojasyistä. 

Mobiililaitteista kerättävää datan mahdollisuuksia ei toistaiseksi hyödynnetä täysimääräisesti. Tutkijoiden mukaan tämä johtuu muun muassa siitä, että viranomaisilla on harvoin riittävästi osaamista tai työvoimaa käsitellä dataa, joka on monimutkaista ja jonka tulkinta vaatii monitieteellistä osaamista epidemiologeista datatieteilijöihin.

Yritykset saattavat olla myös haluttomia luovuttamaan mobiililaitedataa, vaikka se olisi ei-yksilöitävää, yhteenkoottua ja anonymisoitua. ”Tietosuoja-asiat ovatkin ongelman keskiössä, ja niiden ratkaisemiseen ja avoimeen läpikäyntiin tulee suhtautua vakavasti”, Saramäki sanoo.

Linkki tutkimusartikkeliin: https://doi.org/10.1126/sciadv.abc0764

  • Päivitetty:
  • Julkaistu:
Jaa
URL kopioitu

Lue lisää uutisia

Kasvot peitetty henkilö raidallisessa paidassa lasi-ikkunan ja punatiiliseinän edessä
Palkinnot ja tunnustukset, Mediatiedotteet, Opinnot Julkaistu:

Prototyping and Validation Grant: VeinOptima

Aallon opiskelijan kehitteillä oleva tuote auttaa hoitajia löytämään verisuonet nopeammin.
A group of people cheering with branded black cups. 4 people sitting, 2 on each side, and one in the middle standing up. 3 men and two women
Kampus, Tutkimus ja taide, Yliopisto Julkaistu:

Kolmen tutkijan ideasta syntyi deep tech -yritys

Vahvaan tutkimusosaamiseen nojaava Sim Analytics Oy sai alkunsa, kun kolme LUT-yliopiston eri laboratorioissa työskennellyttä tutkijakollegaa alkoi miettiä, miten tarjota ja analysoida dataa teollisuusyritysten liiketoimintapäätösten tueksi.
Hehkuva neonpallo, geometrinen ydin ja valojuovat leijuvat tumman tabletin yläpuolella
Mediatiedotteet, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Ensimmäinen suprajohtava kvanttilämpökone osoittaa, että lämpö voidaan valjastaa työksi myös kvanttimaailmassa

Suprajohtava kvanttilämpökone paitsi edistää termodynamiikan perustutkimusta, voi myös merkittävästi pienentää tulevaisuuden kvanttitietokoneiden hintalappua.
Portrait of Kimmo Järvinen, from the Xiphera team. A man smiling at the camera
Tutkimus ja taide, Yliopisto Julkaistu:

Tutkijoiden perustama Xiphera kasvaa vauhdikkaasti

Yhdeksänvuotisjuhliaan viettävä Xiphera Oy on kehittänyt tietoturvauhkien torjuntaan laitepohjaisia salausratkaisuja. Yritys on ns. deep tech eli syväteknologiayritys, jonka tuotteet nojaavat tutkimukseen ja tuottavat uusia teknologisia ratkaisuja.