第三視角：大數據在疫情中何為？

武漢疫情對2020年各行各業的沖擊都是巨大的，有關專家指出，本次疫情得新型冠狀病毒和17年前的SARS病毒有很高的相似性，但是從目前的情況來看，這次疫情的傳播性和易感染性，加上春節期間的人員大規模流動，其威力已經遠遠超出了當年的SARS病毒，對人員流動的控制是有效遏制本次疫情擴散的重要手段，如何掌握疫情災區的人員流向？如何從超 14 億人口中篩查出疫情接觸者？這是疫情防控的首要問題。

如今的科學技術的應用和發展已經不是17年前的階段了，大數據技術越來越成熟，疊加人工智能、云計算以及高速寬帶網絡的廣泛應用，大數據技術在此次防疫工作中發揮了很大的作用。在流行性傳染病的預測和控制方面，數據技術最早的經典應用之一。2008 年初，谷歌就推出了流感趨勢網站，利用谷歌關鍵詞追蹤對全球當前流感疫情進行預測。最具影響力的是2009年，GFT 成功預測到 H1N1 在全美范圍的傳播，而且對病毒爆發時間和地點的判斷極其準確。我們可以看到，在大數據概念出現前，GFT 這項經典應用表明了大數據巨大的應用潛力，與此同時，我們也能意識到，大數據在實踐應用中還有很多改進之處。

國務院在2020 年 1 月 27 日發布的《近期防控新型冠狀病毒感染的肺炎工作方案》中明確指出，各地要充分應用“大數據+網格化”等手段，抓好疫情預警、監測、排查、檢測等工作。之后多家企業都在第一時間發布相關大數據產品和解決方案，為防疫工作提供了支持，國內多家機構包括 BAT 等科技企業及主流媒體在內，開始針對此次疫情發布相應的跟蹤數據，助力整體疫情的有效防控，運用大數據分析，支撐服務疫情態勢研判、疫情防控部署以及對流動人員的疫情監測、精準施策，十分重要。依托大數據技術，統計全國官方通報疫情情況，并進行直觀展示，從而有效幫助大家了解周邊的疫情發展，幫助調配物資到需要的地方。百度地圖的數據顯示 2020 年 2 月 12 日遷入上海市人員排名前三的分別是蘇州市、南通市、鹽城市，這較為直觀地顯示了疫情可能的傳播途徑。通過大數據+供應鏈，產業鏈的物資供應、原材料運輸、口罩生產、物流配送能形成一個流程閉環，提供效率，最大化降低疫區醫療防護物質短缺的情況。

疫情爆發后，中國移動接到國家衛健委關于疫情日報的需求，制訂了數據上報與數據建模方案、無線專網安全保障和應急預案，通過疫情防控大數據傳送專網，實現了武漢 72 家醫院疫情數據的實時傳輸上報。各地政府也開始借助運營商的大數據能力加強對疫情的防控，特別是對湖北等疫情重點地區戶籍人口的防控。

國內專業從事三大運營商物聯網卡服務的物聯卡之家（www.sunsut.com）認為，在本次疫情的來勢洶洶之下，大數據依靠自身大量數據的采集和分析能力，與新興的人工智能、云計算等技術相融合，在本次疫情的防控和信息研判方面發揮了重要作用，在此背景下，未來，大數據將更加凸顯現實應用價值，在危機中成長，危中思危，保持大數據對危機處理的高價值作用，大數據將會更好的服務社會與人類。