Github stellt einige der kollaborativen Projekte vor, die sich auf der Plattform mit dem Corona-Virus beschäftigen. Sie folgen meist dem Open-Source-Entwicklungsmodell.
Nicht immer stellen die in dem Blogpost erwähnten Projekte Software her. Die wohl mittlerweile bekannteste offene Datensammlung kommt von der John-Hopkins-Universität und steht auch auf Github bereit. Die Universität selbst nutzt die Daten, um auf Basis von Arcgis eine Art Dashboard anzubieten, das den weltweiten Verlauf der Krankheit laut dem Projekt nahezu in Echtzeit trackt. Dabei stützt sich die Universität unter anderem auf Zahlen der WHO, die allerdings von denen abweichen, die das Robert-Koch-Institut für Deutschland erhebt.
Ein weniger bekanntes Datenset wartet ebenfalls auf Github und stammt vom Institut für Gesundheitsmetriken und Auswertung an der Universität Washington. Diese Daten finden sich ebenfalls in einem Dashboard wieder. Sie fokussieren mehr auf den Krankheitsverlauf einer einzelnen Person, die meist mit der Meldung der Symptome beginnt. Auf ihrer Basis lassen sich Statistiken zur Krankheit selbst erzeugen.
Alter Falter
Menschen mit weniger medizinischem Fachwissen können sich dennoch an der Bekämpfung des Virus beteiligen. Das Folding@Home-Projekt funktioniert ähnliche wie Seti@Home und verwendet die Rechner von Privatpersonen, um die Dynamik von Covid-19-Proteinen zu beobachten und Gegenmittel zu entwickeln, die am Protein andocken könnten. Die Webseite erklärt die Details zum Projekt auch für Laien und bietet unter anderem Clients für Linux an, der Code steht auf Github.
An einer Open-Source-App, die Menschen im Umgang mit dem Corona-Virus helfen soll, arbeitet die WHO. Sie steht unter der MIT-Lizenz und soll zunächst in den sechs Sprachen der WHO erscheinen. Sie soll Android- und iOS-Nutzern helfen, ihre eigenen Symptome einzuordnen und Maßnahmen zu ergreifen.
Open Data
Das sind noch nicht alle Projekte, die der Github-Blogpost vorstellt. Weitere wie Nextstrain sollen dabei helfen, Viren und ihre Mutationen effizienter zu tracken. Weitere Projekte widmen sich der Datenvisualisierung, wieder weitere veröffentlichen die Daten vom Städten und Gemeinden. So teilt nicht nur Italien seine Covid-19-Daten, sondern auch Städte wie Tokio und Zürich schieben ihre Daten auf Github und erhoffen sich davon nützliche Hinweise und Anwendungen.
Es gibt natürlich auch zahlreiche weitere Projekte, die der Blogpost zu erwähnen vergisst und die die Arbeitsgrundlage für viele Wissenschaftlicher bilden: Jupyter Notebooks sind für Datenwissenschaftler oft unverzichtbar, GISAID sammelt viele der Influenza-Daten die andere Tools dann auswerten. Nicht zu vergessen die zahlreichen Bibliotheken in Python, die beim Auswerten von Daten helfen sowie die Open-Source-Komponenten, welche die Zusammenarbeit über das Internet ermöglichen. Helfen kann also häufig auch, wer einfach weiterhin an seinem Lieblings-Open-Source-Projekt arbeitet.
