Analysis of COVID-19 blockchain data using social signals for contact tracing
Notice bibliographique
Résumé
Communities around the world are adapting to the fast-changing global situation due to the unprecedented effect of COVID-19. The data related to COVID-19 spread is being analyzed for identifying outbreaks and for trying to predict their future movement across geographies with the help of advanced machine learning models. The main challenge faced by researchers was using the centralized data sources, aggregating relevant data, and standardizing them, at a global level. In my thesis, I have first studied the difference between the centralized and blockchain-backed data provided by Mipasa (powered by the IBM Blockchain Platform and the IBM Cloud) and have developed a knowledge graph for COVID-19 cases in USA and Japan. The creation of a knowledge graph helped in predicting the regions which could witness the formation of new clusters. This observation helped in isolating regions and prevented the further spread of the virus. This led to the development of Decentralized Applications. The first decentralized application for COVID-19 symptoms tracking using Blockchain is developed to enhance reliable data collection for training Machine Learning (ML) models. The Blockchain integration in this application helped patients to provide COVID-19 symptoms data with trust. In addition to this, the data was first verified by an entity of the decentralized network (e.g. a COVID-19 testing lab). Then, with the consent of the patient, this data was provided to the centralized system for retraining the ML model. This re-training performed with verified data, updates the ML model and provides accurate results. The data collected from different platforms helped in identifying outbreaks, contact tracing, and the creation of a machine learning model for predicting the future movements of the outbreak to minimize the spread. However, there was delay in taking measures which cost many lives, and many local businesses were shut down around the world. As a solution to this problem, I have developed a Decentralized architecture where the Blockchain Oracle smart contract could access the data outside the Blockchain, the second application. The REST API provided the daily aggregated data from three platforms (Twitter, Google Mobility Data, and COVID-19 cases) for Toronto, Canada. This aggregated data helped participants of the Blockchain ecosystem to initiate the smart contracts early decisions like implementing lockdown, deploying officials for contact tracing, and providing financial support for businesses and individuals affected due to lockdown.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».