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数据 大数据是怎么知道你去过新发地的？( 二 )


实际上 ， 不仅是北京新发地 ， 在此次新冠肺炎疫情过程中 ， 尤其是年初武汉疫情爆发之时 ， 大数据筛查和分析 ， 就对于疾病防控起到了相当重要的作用 。
数据 大数据是怎么知道你去过新发地的？
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北京此次做到了精准分级 ， 没有‘一刀切封城’ ， 而以街道为单位划分风险等级 ， 进行分级管控 ， 大数据起到了关键的作用
疫情暴发之后 ， 数家科技互联网公司陆续通过数据和技术能力 ， 给全社会提供了大量数据支撑；例如百度的迁徙数据 ， 精准计算出离开武汉和滞留武汉的人数 ， 为政府防控提供了决策参考；再比如12306票务平台 ， 利用实名制售票的大数据优势 ， 及时配合地方政府及各级防控机构 ， 第一时间提供了确诊病人车上密切接触者信息 。
此外 ， 利用大数据技术实现信息共享、快速查询 ， 很多媒体平台和互联网平台纷纷开辟了新冠肺炎动态更新、疫情展示和辟谣功能 ， 使用者在鱼龙混杂的信息当中回归理性 ， 让权威信息“跑”在谣言前面 ， 及时安抚了公众情绪 ， 从另一个层面“抑制”了病毒蔓延 。
在预防层面 ， 针对人员聚集可以进行预警；在扩散源头方面 ， 把数学模型和人员社交特征结合 ， 可以很好分析扩散路径与速度 ， 制定更有针对性的对策与措施“北京此次做到了精准分级 ， 没有‘一刀切封城’ ， 而以街道为单位划分风险等级 ， 进行分级管控 。 ”宋怀明认为 ， 这都是大数据起到了重要的作用 。
与国内相比 ， 在大数据预测分析流行病方面 ， 国外已经有了比较成熟的探索和实践 ， 早在2008年 ， 谷歌便发布了“Google Flu Trends”（谷歌流感趋势） ， 利用关键词追踪技术搜集数据 ， 如果在某一地区的某一时间段内 ， 有大量关于流感、发热、感冒等关键词的搜索 ， 就表明此地存在潜在的感染人群 ， 需要引起相关部门的重视 。
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谷歌曾经开发了软件 ， 利用大数据分析流感趋势 ， 但最终以失败告终 。
2009年 ， 墨西哥爆发的猪流感 ， 研究人员也曾利用通信数据监测 ， 从而获取公众对于政府发布的健康预警信息的反应 ， 以指导有关部门更好调整政策；2014年埃博拉疫情在西非爆发 ， 研究人员同样基于手机通信数据建模 ， 对传染病的流行进行了判断与分析 。
不难发现 ， 有了大数据+人工智能加持的公共卫生领域：一方面在行动效率上更高更快 ， 有效减缓了传染病的传播与扩散；另一方面 ， 同样可以起到 ， 提供预测与分析的重要作用 。
未雨绸缪
大数据应用如何“更高、更快、更强”
新冠疫情暴发后 ， 大数据在疫情排查等方面得到迅速应用 ， 国内各领域、行业、机构、部门纷纷利用大数据技术 ， 加强互联互通 ， 加速了整个社会力量的整合 ， 对疫情处置发挥了不可小觑的作用 。
但大数据应用并非完美体 ， 随着疫情应对的深入 ， 它也暴露出了不少短板 ， 和仍需提高完善的之处 。
首先是准确性问题 ， 从目前的技术水平来看 ， 大部分城市的大数据应用 ， 聚焦在城市日常生活管理场景、基础保障场景 ， 例如在金融领域、安防领域、交通规划领域等等；但在疫情期间 ， 需要寻求解决方案的“突发公共卫生事件场景” ， 不可控的因素较多 ， 很容易让一些常规算法暴露短板 ， 甚至出现数据不准确的问题 。
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例如此次新发地防疫过程当中 ， 由于大数据信息无法准确分辨“去过”和“路过”新发地市场的区别 ， 加上可操作时间较短 ， 最终出现了“一刀切”的情况 ， 有些乘坐公共交通工具途径新发地的市民 ， 也收到了要求进行核酸检测的短信或通知 ， 让人颇感意外 。
对此吴尊友认为 ， 大数据筛查过程当中 ， 由于时间较短 ， 精力有限 ， 的确存在一些错误判断的情况 ， 有些没有危险暴露的市民 ， 也被要求填写信息检测核酸“但数量只是一小部分 ， 目前首要任务还是控制疫情 ， 未来还有改进提高的空间 。 ”
宋怀明也认为 ， 除了发短信以外 ， 排筛查的手段也包括打电话、上门走访和自我填报等等 ， 目的就是为了最大程度减少在突发公卫事件当中 ， 大数据应用的不准确性和不确定因素 。
其次是大数据决策问题 ， 宋怀明表示 ， 从实际效果来看 ， 大数据目前的作用 ， 更多地依然停留在分析和辅助决策方面 ， 只有很少一部分能够进行自动决策“从数据角度来看 ， 这样的做法是更科学的 ， 但从时间和效率来看 ， 这样的手段依然有较大待提升提高空间 。 ”
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出于防控需要 ， 很多人的个人信息被“暴露”在APP、小程序或是登记单、记录本当中 ， 哪些是合理采集 ， 哪些又属于过度采集 ， 如果个人信息泄露了怎么办？目前依然有待商榷 。


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