疫情当前，共克时艰。在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻，由中国计算机学会 CAD&CG 专委会、阿里云天池、机器之心、阿里云 DataV、Datawhale 联合发起的以「万众疫心 天池众智」为主题的疫情数据可视化公益行动，希望广大开发者围绕疫情态势展示、疫情大众科普、疫情走势预测、疫情物资情况、各地各业人员返工返程情况等需求场景，挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系，开发并创作的各种正能量的作品，以形象生动的方式呈现给公众，为夺取防控疫情的胜利贡献力量！
本周我们将进行第六期优秀作品的候选名单公示：
公示期间读者可对筛选后作品进行相关投票，每人 5 票，投票时间为 1 周，截止本周日 20:00，本周前五名优秀作品的创作团队可获得福利包。
点击项目名称，查看项目详细介绍。
优秀作品候选名单：
一：疫视：疫情当前，共克时艰
为向疫情下的防控决策和公众行为提供参考，「疫视」以确诊病例分布及相关人群迁移数据为基础，结合多种可视化图表，展示全世界的疫情分布及中国的疫情走势，同时聚焦拥有 1000 万以上人口的超大城市上海，绘制一份「图说上海复工」，以生动形象的方式呈现疫情之下复工后的上海动态。「没有一个冬天不能逾越，没有一个春天不会到来」，愿世界人民携手共度难关，早日战胜疫情！
二：福州新冠肺炎动态监测平台
全国新型冠状病毒肺炎疫情防控工作形势依旧严峻，为提高新型冠状病毒疫情防控工作效率，政信云政务信息技术团队助力福州市大数据委建设「福州市新型肺炎防控实时监测平台」平台包含重点人员跟踪管理功能及疫情动态监测功能。此外相继打造复工平台及境外人员入境监测平台逐步上线服务，利用大数据等先进技术手段打响防疫保卫战。
三：新冠大数据可视化大屏
本作品利用全面、有效、及时的数据和可视化技术准确感知疫情态势，目的是为决策者、管理人员提供宏观数据依据，节省决策时间，让数据可视化成为管理者和时间赛跑的帮手。作品一《新冠肺炎疫情动态》针对新型冠状病毒感染的肺炎疫情作出数据可视化处理。从全国新冠肺炎疫情动态到省级再到市级（全国-湖北-武汉为例）的维度，清晰反应出疫情动态、疫情相关趋势、疫情占比、以及各省市确诊人数，用最直观的表现手段，减少用户的认知负荷，提高决策者的决策效率与精准度。疫情之下，经济发展状况牵动人心，作品二《浙江省返工复产智慧洞察》通过浙江省复工企业数和全省各行各业的复工水平便于政府部门重点了解疫情防控期间各行业复工情况，及时做好相应服务对策。
四：全球新型冠状病毒疫情指挥大屏
从 2020 年 1 月国内疫情大范围爆发，到全球数十个国家进入紧急戒备状态，新冠病毒传播之快始料未及。回看国内，在两个多月时间内，实现了本土零新增，这是一个了不起的结果。在党和政府的领导指挥下，我们艰难摸索出了一条疫情防治之路。作为见证人，深刻的体会到了其中之不易。该方案可用于前线的疫情作战指挥室，协助各级领导了解疫情的现状，通过分析实时数据，更有针对性的指挥作战。即使以后有一些其他的应急情况，也能起到很好的参考作用。
五：给小朋友的疫情互动模拟书
基于 3D 实时渲染的方式，剪纸卡通漫画的风格，结合来自于丁香医生的公开数据，做了这个带有动态沙画故事、病毒扩散过程演示、全球感染数据查看、传播过程模拟沙盘的《给小朋友的疫情互动模拟书》。并以此为基础制作了一个短片，用 4 种不同的语言，完整展现了给小朋友解答疑惑的过程。
六：北京社区疫情抵抗力地图
基于自身专业知识、相关文献研究以及此次疫情特点对社区防疫机制进行分析，构建了社区「疫情抵抗力」量化评估体系，对北京市域 6727 个小区的疫情抵抗力进行分析评估，并以评估结果可视化为核心，形成在线互动地图向公众开放。
七：ZZU_战疫「郑」在行动
本作品通过可视化的方式展示河南省疫情宏观状况以及局部区域返工复学人员的健康实时监控情况。在「河南省疫情可视化」中，我们团队实时汇总河南新冠肺炎疫情数据，密切跟踪疫情变化并每日更新数据，利用数据可视化技术优势直观展示，借助阿里云的 DataV 平台实现河南省及其各地市疫情态势动态可视化、确诊病例行为轨迹可视化、最新疫情新闻及谣言辟谣信息的轮播分析可视化；在「高校健康打卡可视化」中，以高校师生每日健康登记信息为数据基础，运用可视化技术围绕高校师生的宏观健康情况与近 14 天内的数据变化趋势，提供实时直观的人员健康情况统计结果和发展变化的可视化图表展示。
八：湖北省多源数据与疫情相关程度可视化分析
作品对湖北省各市与武汉交通流数据、与武汉距离、人口数据、医疗数据等多源数据进行可视化，展示湖北省各市的社会情况。根据已知信息分析多源数据与疫情的关系，从交通、人口、医疗三个方面入手，展示其与疫情的关联情况。人们可以了解到从疫情初期到中期湖北省各市的疫情情况的变化，湖北省各市的社会基本数据以及其与疫情的关系。通过对各因素的分析，例如距离、交通流量与感染人数的关系，用户可以了解到交通封闭的必要性；通过对人口数据的分析，我们可以看到老年人口与感染人数的关联较大，说明老年人更加需要注意日常的防护。分析疫情相关的因素，为疫情的防护、治疗和进一步研究提供基础信息和参考方向。
九：战疫情况一览
本作品主要分为「抗疫结果总览」，「横纵向对比分析」，「治愈率与医疗水平」三个模块，将从国内网站及平台实时收集到的大量真实有效的数据，经过数据处理与挖掘后，通过友好直观的可视化图表展示出来，各模块图表之间还可以通过特定的筛选进行联动，可以同时且直观地获取疫情发展情况的相关信息。
十：疫情舆论可视化
COVID-19 是人类历史上第一次在高度发达的自媒体、全媒体时代遇到的高传染性病毒，我们引以为傲的现代文明受到冲击，除了病毒，也需要关注疫情中人们的心路历程，我们在面对未知的恐惧时，舆论与新闻是怎样影响我们生活。
我们作品首先通过来自知乎的热搜及问答数据，辅以动态词云与疫情数据堆叠面积图，帮助使用者观察随着疫情不同阶段的变化，来自主流社交媒体中的大众舆论心态的变化路线。我们又爬取了来自中国新闻网的新闻数据，使用 IEEE VIS 2019 的 ShapeWordle 技术，将文本数据与各省轮廓结合起来，并且辅以树结构的时间热图来辅助用户对新闻数据进行探索，最终获得了美观与易用的结果。
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