Olvasási idő: 2 perc
A napokban a különböző kormányzatok napirendjén egyetlen pont biztosan megegyezik: le kell lassítani a világjárvánnyá fejlődött koronavírus terjedését, mielőtt az egészségügyi ellátórendszerek összeomlanának. Három hónap telt el a járvány januári bejelentése óta és a hivatalos egészség-statisztikák alapján egyes országcsoportokban merőben hasonló pályát ír le a fertőződés terjedése.
Első, interaktív grafikonunk segítségével a vírus terjedési sebessége hasonlítható össze tetszőleges országokra.
Az ábra logaritmikus léptékű. A görbék meredeksége a vírus terjedési sebességét jelzi, a görbék magassága az összes fertőzöttet, míg a görbék hossza a terjedés kezdete óta eltelt időt. Az ábra animációja a jobb alsó sarokban lévő lejátszás ikonnal indítható.
Adatforrás: https://data.world/covid-19-data-resource-hub
Az alábbi „racing chart”-on a 100 ezer főre jutó COVID19 fertőzöttek száma látható országonként.
Adatforrások: thevirustracker.com, datahub.io
Az ábrákon a COVID19 fertőzéses esetek számának földrajzi dinamikái jól kirajzolódnak. Az adatok alapján 2020. február 20-ig csak Ázsiában volt súlyosan magas a fertőzöttség, de az ottani értékek szinte eltörpülnek a későbbi, európai mutatókhoz képest. Megdöbbentő, hogy Európában mennyivel gyorsabb ütemben és milyen magas szintre jutott a fertőzések száma.
Módszertani korlátok
A betegstatisztikákra a legnagyobb hatást a betegszám valós ismeretének hiánya, annak mérési hibája gyakorolhatja. Elképzelhető, hogy egyes országokban jóval magasabb a fertőzöttek száma, azonban az elvégzett tesztek hiányában nem mutatható ki a vírus pontos jelenléte.
A koronafertőzés terjedése során nem elhanyagolható a társadalom általános egészségi állapota. Japánban a születéskor várható átlagos életkor 84,5 év, míg ugyanez Ukrajnában csupán 72 év. Olaszország az egyik legelöregedettebb társadalom a világon, ahol a járvány kivételes pusztítást végez.
Végezetül a településszerkezetek, a klíma, a kormányzatok lakáselhagyási szigorításai és azok társadalmi betartása még egy külön hatást gyakorolhat a vírus terjedési sebességére.
Az elemzést készítették:
Farsang Bence – Economist and Data Scientist
Csendes Gerold – Data Scientist
Tardy György – Senior Data Visualization Expert
Seres Tibor – Data Engineer