Jakter på koronasmitte i mobildata

– Hjemmekontoret funker ganske greit, men før jeg dro fra jobben burde jeg tatt med meg en skrivebok hjem. Det skulle jeg gjerne hatt. Det har vært så hektisk at jeg ikke har fått skaffet en ennå. 

Ser koronaspredning i folks reisemønstre 

Statistikeren Solveig Engebretsen er en sentral brikke i arbeidet Universitetet i Oslo (UiO), Folkehelseinstituttet (FHI) og Telenor gjør for å bruke mobildata til å forutsi smittespredning i tid og rom. Med modellen hun og veilederne hennes lagde i løpet av doktorgraden hennes, kan de anslå hvordan smittsomme sykdommer vil spre seg i norske kommuner. Nå har arbeidet blitt oppdatert og tilpasset smitte av COVID-19. 

– Nå kan vi se på sannsynlig smitteutvikling helt ned på kommunenivå, basert på nordmenns reiser.

– Det er utrolig spennende at arbeidet jeg gjorde på doktorgraden min kommer så til de grader til nytte, sier Solveig. Doktorgraden skrev hun ved Oslo Centre for Biostatistics and Epidemiology ved Universitetet i Oslo, i samarbeid med FHI. Prosjektet var en del av forskningssenteret Big Insight, som er spesialister på å utnytte stordata. Der lagde hun en matematisk modell som kan brukes til å estimere smittespredning av et virus på lokalt nivå. Den gangen skrev hun om influensaspredning i Bangladesh. Nå samarbeider FHI med Telenor om å bruke mobildata til å kartlegge hvordan folk reiser i Norge. 

– Nå kan vi se på sannsynlig smitteutvikling helt ned på kommunenivå, basert på nordmenns reiser. Vi kan også si noe om sannsynligheten for at smitten sprer seg på tvers av kommuner, ved hjelp av disse dataene. 

Hva gjør en statistiker? 

Statistikere er spesialister på å ordne store mengder data og finne ut hva de kan si oss om fremtiden ved å gjøre dataanalyser. Solveig jobber ved Norsk Regnesentral, og samarbeider for tiden med FHI. 
– Jeg jobber som forsker ved Norsk Regnesentral. Der har jeg vært siden august, da jeg var ferdig med doktorgraden min. Vi driver med oppdragsforskning, som betyr at vi forsker i samarbeid med offentlige eller private aktører på mange ulike prosjekter.  Vi bruker blant annet matematiske modeller og statistisk dataanalyse for å beregne og analysere data for å løse ulike typer problemstillinger. 

Lakselus, skipsmotorer og pantevaner

– Det fine med statistikk og matematikk er at det kan brukes til så mye, mener Solveig. Hun forteller at kompetansen hennes kan brukes veldig bredt: 
– Jeg har jobbet med lakselus og rensefisk, med å spore overoppheting i skipsmotorer og med folks pantevaner. Statistikere trengs i de fleste bransjer. 

Vanligvis sitter hun på tomannskontor på Gaustad. 
– Det er et høykompetent og veldig godt miljø med flinke folk, smiler hun. – Vi jobber sammen om prosjekter, diskuterer mye og hjelper hverandre. Det beste med denne jobben er at jeg får utvikle meg faglig og lære nye ting hele tiden. 
Hun savner kollegene, men synes det går overraskende bra å jobbe hjemmefra, som mange må gjøre nå under koronakrisen: 
– Vi har massevis av digitale møter. Vi prøver hele tiden å forbedre modellen vår i henhold til hva ledelsen på FHI og myndighetene har mest behov for. 

Jobber med programmering hver dag

Statistikk er en stor gren innenfor matematikkfaget. Solveig begynte først på fysikkstudiet ved UiO, hvor man har ganske mange ulike fag. 
– Jeg likte matematikkemnene vi jobbet med så godt at jeg etter hvert byttet over til studieprogrammet i matematikk. Statistikkfagene jeg hadde etterpå gjorde at jeg skjønte at det var den veien jeg ville gå. 
– Jeg kunne ikke programmere da jeg begynte å studere, og det var heller ikke noe jeg gledet meg til. Men det var mye morsommere enn jeg trodde, og nå synes jeg det er kjempegøy!

– Jeg gjør ikke det samme nå som på studiet, men jeg har en stor matte-verktøykasse, og den bruker jeg!

– Hvordan får du bruk for det du lærte på studiet? 
– Veldig mye av det jeg gjør i jobben min ligger tett opp til det jeg lærte i masterfagene mine. I tillegg har jeg veldig mye bruk for programmering, og det lærte jeg på studiet. Når du har lært deg ett programmeringsspråk, er det ikke så vanskelig å lære flere. Når du først har tankesettet inne, er ikke spranget så stort. 

Skrev årets beste masteroppgave

Solveig mener at det viktigste hun lærte på studiet var måten å tenke på: 
– Jeg gjør ikke det samme nå som på studiet, men jeg har en stor matte-verktøykasse, og den bruker jeg!
Solveigs masteroppgave ble lagt merke til. Blant annet ble den kåret til årets beste oppgave av nettopp Norsk Regnesentral, som nå er hennes arbeidsgiveren. Etter avlagt mastergrad begynte hun rett på doktorgraden. 

– Den modellen vi anvender nå, baserer seg på arbeidet fra ph.d-en min.

– De som har lyst på doktorgrad er kanskje de som likte å skrive mastergrad, som likte å drive med forskning. Noe av det jeg fant i masteren min har jeg senere publisert i vitenskapelige tidsskrift, og jeg har fortsatt noe derfra som skal publiseres. 

Bedre folkehelse med statistikk og big data

At doktorgraden skulle bli så til de grader relevant, hadde ikke Solveig forestilt seg: 
– Det er en ekstraordinær situasjon. Jeg jobbet med å lage modeller for hvordan influensa smitter på phd’en min, blant annet i samarbeid med FHI. Den modellen vi anvender nå, brukte jeg ph.d.-en min på å utarbeide. 

Hun forteller at det er en geografisk, matematisk modell som kan si noe om smittespredning av virus i Norge. 
– En av de store fordelene med denne modellen er at du kan gi prediksjoner for hver kommune, ikke bare for landet som helhet. Modellen simulerer smittespredning innad i kommuner og på tvers av kommunegrenser. Det som er nytt er at vi bruker mobildata. 
På denne måten kan Solveig og kollegene lage sanntidsestimater på hvordan folk reiser. Akkurat nå ser de at folk holder seg mer i ro enn til vanlig. 

Eksperimenterer med ulike scenarier

Folkehelsearbeid er avhengig av matematiske og statistiske modeller i mange sammenhenger. 
– Det vi gjør, er å lage estimater på hva vi tror kommer til å skje. Da kan vi planlegge beredskap. Ta for eksempel arbeidet vår med COVID-19: Det er veldig nyttig for Norge å vite hvor vi skal sette inn støtet. Noen kommuner kan spare på legene sine, mens andre må skynde seg å ruste opp. 

Hun forklarer at de også kan bruke modellene til å studere effekten av ulike tiltak. 
– Se for deg at vi lurer på hva forskjellen mellom å vaksinere ti eller tjue prosent av befolkningen er. Sånne eksperimenter kan man ikke gjøre i virkeligheten, men vi kan modellere effekten av hva som ville skjedd hvis vi gjorde det.
 

Les flere karriereintervjuer med realister fra UiO