大数据在新冠肺炎疫情中起到了重要作用。

讲讲我个人接触到的大数据三点作用：①疫情发展预测；②用户行程轨迹追溯；③健康码生成与互通

大数据虽然是看不见摸不着，但是对于技术分析来说，数据越多，分析越准，结果越有意义。

对于疫情防控更是一样，基于各种疫情数据，我们能够科学分析，管中窥豹，对未知的病毒，寻得一些可知的规律。

1.疫情发展预测

上图是基于大数据分析生成的确诊人员数据，可以看到，预测数据虽有细微偏差，但是基本上只有万分之几，可以说非常准确。

这些趋势预测就是通过确诊用户数，确诊地，疑似人员数，发生地，传染病传染概率数等多方面的数据，加上科学变数，形成大数据，一些专业的科研机构通过大型科学计算机运算，就可以行成疫情发展预测。

各地根据现实情况和预测数据，就可以做出相应的解封，通高速，开学等防疫政策。

你好，很高兴你的问题！

以手机数据追踪疫情 可减低抗疫成本

有报道指出，新型肺炎所造成的经济代价和社会成本不菲。有分析员简单估算，在短短的七天新春假期内，单在电影票房、餐饮零售、旅游市场所带来的直接经济损失就超过一万亿元人民币。为降低抗疫成本，经济学家李铁便提出通过「手机信令」去追踪和控制疫情。

所指的「手机信令」是手机与电讯网络发射基站之间的通讯，只要开着手机，手机便会自动与附近基站通讯，以备随时发出或接收电话及信息，而电讯网络必须识别该手机的定位才可提供服务。再加上「通话详情纪录」即电话发出的短讯或上网的信息发出和完成时间等详细数据），便能更有效地确认信息发出的方位，有助迅速找到用户位置。

现时，可掌握「手机信令」数据的是三大网络营运商，只要集合它们的信息，全国人口近期在流向和分布便能了如指掌，要进一步了解个别地区甚至个人全天候的流动状况，更不成问题，同时也可监测与感染个案有接触的人士或家居隔离者，防止他们擅自出走。这样就可以在较低的经济和社会成本之下，起着控疫的效果。

《美国医学杂志》刊出的报告估计，有一成新型冠状病毒肺炎患者没有明显征状，即无发烧无咳嗽，难以让医疗人员识别检疫，所以利用手机定位数据追踪确诊病例，并以他们过去几个月的手机信息和通话详细纪录来掌握行踪，便易于锁定潜在病患，对研究确诊病例的感染和传播路径大有作用。

在此次新冠肺炎疫情的防控过程中，“大数据防疫”成为在各级新闻媒体上频繁“露脸”的一个热词。疫情防控工作全面启动以来，许多地方政府同信息技术企业及其他社会组织合作联动，利用大数据平台开展工作，带来了许多便利，形成了有益的经验。工信部副部长陈肇雄在正月初三召开的疫情防控大数据专家会商会上表示，运用大数据分析，可以支持疫情态势研判和疫情防控部署，并有助于对流动人员进行病情监测，十分重要。

在党中央推进国家治理体系和治理能力现代化的背景下，利用新的科学技术手段提高突发事件处置和应急管理能力正是各级政府面临的重要课题和正在着力推进的重要工作。目前来看，大数据应用于疫情防控主要表现在四个方面：疫情预警、人员追踪、物资调配、复工服务和政务决策。

一、疫情预警，提前预判

目前大数据助力疫情预警主要基于平台用户的关键词搜索，其基本逻辑是通过监测和提炼用户搜索的关键词信息，就一个初发事件的主要源地、主要病征、关键区域较早地得到一个初步识别，上述信息与数据库进行对比分析后，对可能存在的流感、疫病等进行初步的评估界定。日前北京市海淀区上线了“城市大脑疫情预警系统”，该系统就是通过对互联网搜索信息、社区和医院等重点区域视频监控信息、市民热线的百姓诉求信息等进行大数据分析，从而找出关键事件并进行定位，及时发出预警信号。

图 1：近1月常德范围内百度指数关键词搜索趋势。图源：百度指数生成。

预警的狭义界定，是指在事件将发未发之际得出充分评估并采取针对性举措，防止事态集中爆发或扩大；广义来看，则指在整个事件进行过程中，任何有助于减少损失的信息警示都可归入预警的范畴。目前大数据疫情预警的主要焦点和难点仍在于前者。这也正是有关专家指出的“此次疫情防控未能对大数据的预警功能给予足够重视，未能及时对数据进行深挖从而及时预判疫情，错失了最佳处置窗口”的关键所在。因此要想真正发挥大数据的疫情预警功能，目前还有三个方面的工作亟待完善：

首先，需要肯定大数据在新冠疫情中起到了很大作用。在我看来，大数据主要起到了以下四种作用。

疫情数据直观展示

这一点，相信大家都能理解。最近几个月，相信很多朋友起床第一件事就是摸出手机，打开网页看一下当天的肺炎疫情数据。这个肺炎疫情数据表，就是最直观的大数据应用。通过收集全球各个权威机构发布的疫情数据，再进行筛选整合，再通过数据图、数据表的形式展现出来，让全世界的人都可以知道当前疫情的发展，了解自己关心地区的形势，从而对自己的生活、出行进行调整。

疫情形势模拟

相信有很多朋友看过一个科技博主发布的疫情模拟视频，这位博主通过自己开发的疫情模拟软件，通过输入对应的参数，就可以模拟出疫情的发展态势。当然，这位博主使用的数据仅仅是参考了武汉初期疫情的一些数据，并不能称为大数据。但是他展示的这种技术，从正面印证了大数据对疫情发展的预测作用，疫情防控机构通过这种技术，建立适合的数学模型，再结合大数据进行模拟，可以预测出疫情的发展方向，从而提前制定应对计划，极大提高了防疫效率。

高风险人员筛选追踪

相信很多朋友目前还在使用健康码，健康码就是大数据另一项功能的体现，海量数据筛选。通过获取每个人的出行信息，在对比疫情分布图，发现感染人员的车辆，飞机信息，综合筛选出高风险人员。通过这种方式，疫情防控部门可以快速直接的进行感染和疑似人员的筛查，快速的安排隔离和治疗，既能够保护健康人群不被感染。又能尽快救治感染病人，拯救生命。

我从三个方面分析这个问题：

一、疫情下可能会用到哪些数据

新冠疫情防控期间，诸多数据源产生的数据都在发挥作用。比如：国家卫健委、交通运输部、铁路总公司、民航总局、电信运营商、警务公安部门、网吧酒店登记、旅社酒店住宿、群众举报、新浪微博、微信公众号等方面的数据，这些数据在病例追踪、高危人群拦截、疫情监测等方面都起到了作用。

电信运营商数据为例，这次疫情防控中，能起到明显作用的主要是三个方面的数据：身份属性信息、位置轨迹数据、社交关系数据。身份属性数据包括姓名、年龄、居住地等信息，能说明“我是谁”。位置轨迹数据描绘了用户在时间和空间里的流动行为，会真实描绘用户“来自哪里、去过哪里、现在哪里”。社交关系数据包括某个用户的社会交往关系，比如说跟谁是一家人，跟谁是同事关系等。

二、大数据助力疫情防控

大数据可以实时追踪感染者或未感染者，而且高度密切接触人员都可一一查到。每个人的生活轨迹一目了然，一一可查。说实在话，这一科技成果，在中国抗疫期间首先使用，随后韩国也大量使用。也可以这么说在世界冠疫大流行的今天，也只有中国和韩国是成功使用并且贯彻于抗疫始终并发挥了极大的作用。

前言：大数据技术日益融入我们的生活，你是否在刷抖音时经常刷到类似的内容？你是否在淘宝时接收到曾经搜索产品的广告？其实这都是你的操作历史（数据）为你打了标签[呲牙]（没错，周星驰早就看透了，我只是编号9527，早已数据化）

正文：疫情期间大数据是否对防疫工作有帮助？答案是肯定的，有！以下图为例：

图一：返程流动大数据。

手机信号源自运营商通信基站（即信号塔），今天你在武汉拨打电话，明天在上海拨打电话，运营商就可以判定出你的移动轨迹。因此，运营商可以判断出所服务客户的移动轨迹，形成返程流动大数据[呲牙]

图二：健康码。

相较于17年前的SARS，此次疫情表现出更强的传播性，感染人数曲线更为陡峭，对于疾病防控提出更高挑战。好在17年来，中国在疫情防控方面已建立了更加完备的制度体系、保障策略、应对措施，信息披露也更加及时透明，再加上大数据等创新科技的快速发展，在疫情防控工作中起到重要作用。

目前已有微信、360等互联网平台上线“确诊患者交通工具同乘查询系统”“疫情数据实时更新系统”“发热门诊分布地图”等功能。

在1月28日央视《新闻1+1》，国家卫健委高级别专家组成员李兰娟院士连线白岩松时表示，专家正利用大数据技术梳理感染者的生活轨迹，追踪人群接触史，成功锁定感染源及密切接触人群，为疫情防控提供宝贵信息。

一、对人口流动、搜索、医疗等数据进行AI挖掘、预测，发现趋势防患于未然

武汉疫情防御中，大数据只反映出现状。

如果能够未卜先知，预测到疫情的爆发，今天形势就不会如此严峻。

虽然看上去这太难，但人类抗击疫病传播时早已在尝试应用AI+大数据进行预测。

早在2008年，Google便推出了Google Flu，利用人们的搜索查询记录来发现流感的爆发，它甚至比美国卫生部门提前两周发现了2009年的猪流感大流行。

然而这种方法倾向于高估疾病流行的严重程度，容易引发社会恐慌，最后被Google叫停。

主要有三：为公众提供更完整、连续、准确、及时的防疫信息，为专家提供追溯疾病源头的方法，为决策者提供传染病发展的趋势；

可分析“涉疫”人员流动轨迹；通过集成电信运营商、互联网公司、交通部门等单位的信息，大数据可以分析出人员流动轨迹。

可追溯传染病源头，联合出行轨迹流动信息、社交信息、消费数据、暴露接触史等大量数据进行科学建模，可以根据病患确诊顺序和密切接触人员等信息定位时空碰撞点，进而有望推算出疾病传播路径，为传染病溯源分析提供理论依据。

可预测疫情发展态势；通过高危人群，即确诊病患和病患密切接触者的运动情况，结合疫情新增确诊、疑似、死亡、治愈的病例数，借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据模型和技术，不仅可以分析展示发病热力分布和密切接触者的风险热力分布，还可以预测疫情峰值拐点等重要信息。

以“数”制“疫”大数据如何推动疫情防控？