24 小時 video tech meetup 馬拉松,跟著太陽的推進路線,始於奧克蘭,經過台灣,終於西雅圖~ by JP Saibene, Organizer @ MonteVIDEO Tech | CEO @ Qualabs
24 小時 video tech meetup 馬拉松,跟著太陽的推進路線,始於奧克蘭,經過台灣,終於西雅圖~ by JP Saibene, Organizer @ MonteVIDEO Tech | CEO @ Qualabs
24 小時 video tech meetup 馬拉松,跟著太陽的推進路線,始於奧克蘭,經過台灣,終於西雅圖~ by JP Saibene, Organizer @ MonteVIDEO Tech | CEO @ Qualabs

序章:源起

故事是這麼開始的…

有天,Sydney Video Tech 的主辦人之一 Jeremy Brown 在一個酒吧與朋友小聚,啤酒一口接一口,漸漸聊開了。話題一個接一個,從產業的發展,公司裏的八卦,到最近流行些什麼,都聊上了。最後,大家很自然的又聊到了 COVID-19 這個本年度最大的話題。然後,突然有個點子被提了出來:

既然整個世界在 2020 稍為停頓了下來,變安靜了,不如,我們來辦個稍為吵鬧一點的活動,讓世界各地一小搓人活絡一下吧。要不,來試試串聯全球各地的 video tech 社群,來個馬拉松接力活動,辦一場全球 24 小時的 video tech meetup 好了!

打屁完了,接著就是下一步了。正值 8 月中上旬,做事俐落的 Jeremy,當下敲定就辦在九月中下旬。接著 Jeremy 立馬上去全球影視串流聖地 video-dev.slack.com ,在上頭開始詢問各地社群主辦人的意願與想法。

從幾位社群主辦人的回饋看來,似乎,可行!

(以上的故事,有點兒模糊。一方面是因為帶著酒精的關係,一方面是因為我並非第一人稱待在酒吧見證了整個過程。所以,多少帶有一點未經考證,有那麼點神祕的色彩。內容雖然不完全正確,但也應該差不多的吧~)

只相隔了數十分鐘,非常熱血的 Tokyo Video Tech 主辦人之一 Takesato-san ,也在第一時間注意到了這個點子。他在與其它 Tokyo Video Tech 的主辦人就此邀約討論過一輪後,很快下了個決定(這一點實在很不像日本人,我以為日本人下決定都要開個二十個會才有辦法往下一步的)。

並且,Takesato-san 還立即丟了個訊息給我:

Takesato: Drake, are you thinking to join Jeremy’s plan? We’re just starting to talk about it just couples of hours, but we want to ride this big wave, don’t we?

Drake: Ha. That’s cool. Quite an interesting proposal. Let me discuss with Neal (and other co-hosts) first.

(two weeks later…)

Drake: Taipei Video Tech is in for this 24hr meetup! …


最早注意到武漢肺炎的數據資料的視覺化呈現,來自於 Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering (JHU CSSE),它的 COVID-19 Dashboard 特別的醒目而警世。特別是它的網頁的正中央擺著一個世界地圖,以紅色圈圈標示出各國的感染狀況,感染人數愈多,紅色圈圈愈大。

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COVID-19 Dashboard by Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering (JHU CSSE)

我在想,除了每天上網了解疫情的資訊,與全世界的文明人一同抗疫以外,還可以多看看一些視覺化圖表。根據與台灣有關的數據資料,透過不同的數據資料視覺化的方式,以不同的觀點,來去了解疫情的各種不同面貌。

於是,整理了幾張武漢肺炎在台灣的數據視覺化圖,給 2020 的台灣第一季留個紀錄。

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Covid19 Visuals for Taiwan by 2020–04-30

上圖的 Covid19 Visuals 的圖表很簡單,其中的藍色 (確診)、綠色 (復原)、紅色 (死亡) 是每天都會得知的數值。不過它多提供了一條黃色 (生病中) 的觀點,這個就挺有意思的了。

黃色 (生病中) := 確診人數 - (復原人數+死亡人數)

隨著 +0 確診人數的堅守、復原人數的持續增加、以及死亡人數的維持住,生病治療人數 (黃色) 的數值就一路往下掉了。

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CoronaStats for Taiwan by 2020–04–30

這張 CoronaStats 的圖表,以另一種非常簡易的方式,提供約莫近 30 天內的疫情狀況。有別於上一張圖,它把 確診 (Active Cases)、復原 (Recovered)、與死亡 (Deaths) 這三個數值,以 堆積柱狀圖 的方式來呈現。這樣一來,每一天的資料,就只會有一個柱狀數值,然後裏頭再細分下去。如果把 Y 軸改成百分比的話,就可以直接視覺化的方式,提供統計上的百分比狀況了。

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CoronaVirus-Epidemic for Taiwan by 2020–04–30

這張 CoronaVirus-Epidemic 的圖,單純是因為它透過 WebGL Earth API 放上了一顆 3D 球形的地球在旁邊,方便你在看各國的資料時,能即時的得知它在地球上的地理位置,以及它的鄰近國家有哪些。

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Plotting COVID-19 for Taiwan by 2020–04–30

這張 Plotting COVID-19 的圖表非常的重要。確診人數;Y 軸取 log;六個國家。

除了全球,我還挑選了歐美大陸很嚴重的美國與英國、亞洲初期最嚴重的南韓、與台灣一樣早早進入積極抗疫的新加坡、以及我們很愛也很常飛的日本。選擇英國而不選西班牙或是義大利,是因為英國的死亡人數佔確診人數來得相對的高很多,非常的驚人。不挑選中國,則是因為我覺得它的數字實在太奇特了。

從圖上可以明確看出來,台灣與南韓這兩個國家,在政府與人民的努力下,有效的把疫情的擴散給控制了下來,即使是一開始大爆炸的南韓,也有效的擋下了這一波。

另外,南韓、新加坡與日本這三個國家,在確診人數上,屬於同一個量級。英國較前者高一個數量級。美國則又較英國高出一個數量級。台灣,則是低於韓日新三國一個數量級。一個數量級的差別很大,差一個數量級,就是差 10 倍的規模。

簡單來說的話…

台灣:韓日新:英國:美國 ~= 1 : 10 : 100 : 1,000

美國人口是台灣的 10 倍等級 (328m vs 24m)
但是確診人數確是台灣的 1,000 倍等級! (1,069k vs 0.4k)

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Corona Statistics for Taiwan by 2020–04–30

Corona Statistics 的圖,是我最喜愛的,它更像是一個儀表板,裏頭提供了豐富而有條理,但又沒有過多資訊造成的紊亂感。最重要的,它是少數視覺化圖表裏頭,特別以百分比的角度來切入,以百分比的方式來呈現數值的一個。這個對我來說又特別的重要。

雖然我不太清楚它的 Recovery Rate 算式或是算法是怎樣的,然後它的 Death Rate 似乎也不是很單純的 Deaths / Infections,但還是提供了非常不一樣的觀點。

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COVID-19 for Taiwan by 2020–04–30

COVID-19 的圖,點選 Taiwan 後,會跳出如上圖的“超級簡化預測圖“。根據它的無腦(?)預測方法,從 1/22 號起的資料算起,台灣確認率,每天約是 1.11 人。然後它預估在未來一路到 2021 年 4 月,台灣確診人數會維持住 😜

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CORONAVIRUS — World statistics for Taiwan by 2020–04–20

CORONAVIRUS — World statistics 的圖表我也放上來,是因為它提供了以過去一週的角度來看的方式。拿上圖來說,過去一週我們讓確診人數維持住,一路 +0 下去,這張圖看了就覺得一定要放出來~

參考資料:


我最景仰的 學者/創業家/管理者, Ed Catmull, 獲頒 2019 ACM 圖靈獎了!🛐

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在今年的美東時間 3 月 18 日,ACM 頒發了 2019 ACM A.M. Turing Award 給與 Patrick M. (Pat) Hanrahan 與 Edwin E. (Ed) Catmull 兩位。 用以彰顯 Hanrahan 與 Catmull 兩位在電腦圖學領域的貢獻,以及他們把相關的研究與技術,深耕進 CGI、電影特效、電影動畫、3D 遊戲產業以及其它應用領域的影響力。 Hanrahan 是 Pixar 初期員工之一,任教於史丹佛大學電腦圖學實驗室,擔任教授一職。 Catmull 是 Pixar 的電腦科學家(學者),Pixar 創始人兼前總裁(2019 退休),同時服務於迪士尼電腦動畫工作室。

Pat Hanrahan on Google Scholar.

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Ed Catmull on Google Scholar.

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ACM 圖靈獎經常被喻為電腦科學界的諾貝爾獎,伴隨著高達美金 1百萬 的獎金(由 Google 加碼)。 過去得獎者,都是有著非常顯著的人類社會貢獻的電腦科學家。 像是:

  • 2018 頒給了在 Deep Neural Networks 重要貢獻的 Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, Yann LeCun;
  • 2016 頒給了在 World Wide Web 重要貢獻的 Tim Berners-Lee;
  • 2004 頒給了在 TCP/IP 重要貢獻的 Vint Cerf, Bob Kahn;
  • 2003 頒給了在 Object-Oriented Programming 重要貢獻的 Alan Kay;
  • 2000 頒給了在 Pseudorandom number generation 等重要貢獻的 姚期智…

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Shuen-Huei (Drake) Guan

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