赵天宇：大数据是怎么知道你去过新发地的？

点击：作者：赵天宇来源：今日头条发布时间:2020-06-27 10:21:34

“经过全市大数据分析，您可能在5月30日(含)以后去过新发地批发市场……”什么是“大数据筛查”？它是如何助力流行病精准防控的？

“经过全市大数据分析，您可能在5月30日(含)以后去过新发地批发市场……”随着新发地市场新冠源头被锁定，近日来，大数据筛查，成为不少北京市民在朋友圈中热议的话题.

一组数据显示，截止6月17日，在行动轨迹一致的情况下，利用大数据分析相关风险人群位置和路径，北京用了短短几天时间，就“找”出了30多万人进行核酸检测。与年初武汉疫情爆发初期大数据分析人口流动相比，此次北京的“大数据筛查”，无疑体现了更高的技术含量，和更好的时效性，对疫情处置发挥了不可小觑的作用。

图片显示了5月29到6月12日到访过新发地的人群，发现2430人到访新发地市场并离开北京，其中有91人到访上海。图表还详细列出了这2000多人到访过的其他城市，包括廊坊、保定、天津等。

精准查找

三种手段锁定新发地接触者

从6月15日以来，不少路过或者去过新发地的北京市民，都接到了短息或者是社区电话，表示通过大数据筛查，确认被调查者近期去过或者路过新发地市场，要求如实填报信息，并尽快进行核酸检测。

那么，什么是“大数据筛查”？大数据又是怎样找到新发地的路过者呢？大数据在此次疫情防控中起到了什么作用？

大数据，顾名思义其实就是海量、大量的资料，这些资料来源于随时产生的数据；而大数据又分为狭义和广义两种；狭义的大数据包括个人私人信息、购物习惯、阅读习惯等个人画像；而广义的大数据则是针对社会或者企业的，例如电商利用大数据分析顾客购物习惯，做好需求预测，提前布局好仓库存储等等。

显而易见的是，此次新发地的“大数据筛查”，就是广义大数据与狭义大数据的一次有机融合，也是海量存储和快速检索技术的一次良好利用。

尽管官方并未公布大数据筛查的具体方法，但中科曙光大数据总工程师首席科学家、存储产品事业部副总经理宋怀明博士分析认为，北京之所以能够实现利用大数据快速排查筛选新发地到访者，有三种技术路径可以实现。

首先是基于手机移动数据确定位置信息，也叫基源定位方法，这是最常用的方法，也是此次新发地大数据筛查当中，效率最高的手段：不过基源并不是GPS，而是通过手机基站，与GPS使用时才打开不同，手机会自动连接到距离最近的信号发射塔，手机的所有活动，都能通过包含基站信息的信令数据信号发射塔筛查回溯，这为追踪使用者的位置定位及路径追踪，提供了真实准确的第一手数据。

图片来源：视觉中国

其次是通过社会交往信息分析，这并不是指通过社交软件信息判断，而是结合已有数据，通过电话调查、摸排走访等方式，最终形成相对可靠的数据信息，也可以在短时间内筛选出哪些人在新发地工作、哪些人曾经去过新发地、他们这几天密切接触了什么人等等。

第三种方法是可以通过物品信息确认，此次新发地筛查过程中，除了对经过者、密切接触者的筛查，也排查了不少物品和货品，在这个过程当中，通过对特定携带病毒物品的路径和接触者追踪，同样可以作为排查查找到新发地密切接触者的依据之一。但宋怀明强调，这种筛查方法的数据可能并不完全，而新发地是否真的利用查物的方法寻找接触者，目前也不能完全确定。

在官方正式回应以外，此前网上还流传着一种是说法“支付宝和微信提供数据，锁定35万人，帮助病毒筛查”但这则消息很快就被两方进行了官方辟谣。

对此，宋怀明认为，通过二维码获取交易记录，可以确定交易用户位置。但对于交易用户的行动路径追踪，无论是支付宝和微信都无法实现。此外，新发地作为农产品大宗批发市场，还有很多其他交易方式是通过线上转账或者现金的方式进行，因此支付宝微信数据，最多只能在大数据筛查当中起到一定的辅助作用。

技术革新

大数据助力流行病精准防控

除了筛查接触到访者，此次新发地疫情当中，大数据还起到了怎样的作用？中国疾控中心首席专家吴尊友告诉北京科技报记者，在他看来，此次北京新发地新冠疫情过程中，大数据至少发挥了两方面作用：一是将早期病例精准锁定到新发地市场，及时发现传染源，为疾病控制赢得了宝贵的时间。

二是对发现疫情以后，在去过高风险地区向外流动的人员的了解“包括暴露于环境，和接触的人员，和密切接触者，在北京的分布，以及留出北京的情况，对于发现潜在感染者，阻断传播，起到了非常大的作用。”

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。

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。