Meny

Coronakrisen

Coronakrisen

Coronakrisen har överskuggat allt annat även på J++ den här våren. Här är några publiceringar vi arbetat med:

Överdödlighet runtom i Europa
De stora skillnaderna i överdödlighet under Covid 19-pandemin syns regioner, snarare än länder emellan. Newsworthy analyserade överdödligheten för 500 europeiska regioner. (Svenska Dagbladet · YLE · Alternatives Economiques · OBCT · EDJNet)
Tecken på ändrat beteende efter restriktioner
Clara Guibourg gjorde en djupdykning i Googles platsdata, och undersökte effekterna av regionala restriktioner. (Newsworthy)
Arbetslösheten just nu – kommun för kommun
En månadsvis uppdaterad sammanställning av hur arbetslösheten utvecklats sedan coronautbrottet, kommun och kommun. (Dagens Samhälle)
Stora skillnader i möjligheter till hemjobb
Hur många jobb kan faktiskt utföras i hemmet? Vi kategoriserade 429 yrken baserat på hur stor del av arbetet som kan göras hemifrån, och mätte andelen potentiella hemmajobbare per kommun. (Dagens Samhälle)
Så många är smittade i regionerna
Grafer över smittade, döda och intensivvårdade per region som automatiskt uppdateras varje timme, baserat på den senaste datan från Intensivvårdsregistret och Folkhälsomyndigheten. (Dagens Samhälle)
Stockholms coronaklyfta
När FHM uppmanade stockholmarna att börja jobba hemma störtdök resandet i tunnelbanan – på vissa linjer. Vi jämförde hur olika resandet påverkades i olika delar av staden. (Svenska Dagbladet)
Så når kommuner ut med krisinformation
Hur väl när svenska kommuner ut med krisinformation? Vi mätte genomslaget på Facebook för alla kommuners primära covid-19-informationssida. (Dagens Samhälle)
Så utvecklas epidemin i Sverige
Newsworthy sammanställde under våren varje vardag regionala rapporter om coronaviruset i Sverige. (Newsworthy)
Så håller svenskarna i den sociala distanseringen i vårsolen
Vi gjorde regionala analyser på Googles detaljerade data över rörelsemönster, för att se vad som hände när vårsolen tittade fram. (Västerbottenskuriren · Sydsvenskan/HD · Eskilstunakuriren)
  • november 2020
  • Verktyg: Python · Pandas · R · DataWrapper