疫情防控，大数据可以做些什么？
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1月26日，工业和信息化部副部长、部应对新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作领导小组副组长陈肇雄赴中国联通大数据公司，调研运用大数据支撑服务疫情联防联控情况，召开疫情防控大数据支撑服务工作现场调度会。
陈肇雄强调，当前，新型冠状病毒感染的肺炎疫情加快蔓延，疫情防控工作已进入关键时期，内防扩散、外防输出任务依然严峻。运用大数据分析，支撑服务疫情态势研判、疫情防控部署以及对流动人员的疫情监测、精准施策，迫在眉睫。信息通信系统要充分认识当前疫情防控形势的严峻性、复杂性和艰巨性，在前期工作基础上，进一步做好疫情防控大数据支撑服务工作，加强联防联控，坚决打赢疫情防控攻坚战。部属高校要进一步压实主体责任，紧盯关键环节、做好思想工作、强化条件保障，确保疫情防控科学有效推进。
一场没有硝烟的战争正在进行中。跟2003年SARS爆发时不同，武汉肺炎疫情爆发时，互联网已成为主要的信息平台，通过搜索引擎、信息流、社交网络、社交媒体、新闻客户端……人们得以实时获取疫情动态和防疫知识，也可以知晓和关切疫区人民的状态。
进入了大数据时代，除了以上政府发布的信息，公众可能还想知道一些更具体的数据，比如：所在城市或区县每天有多少确诊和疑似病例，增长情况如何？也想了解一些有关病人基本情况的数据，比如：病人从哪里来，去过哪里，哪天发病的，那些疑似病例后来确诊了没有，如果没确诊，他们得的又是什么病？
面对疫情政府数据开放大有作为
复旦大学国际关系与公共事务学院教授、数字与移动治理实验室主任郑磊认为，面对疫情，公众只有掌握了充分的信息，才能做出更理性的决定，采取更有利的行动。有量化研究表明，媒体的报道量增加十倍，传染病的感染数将会减少33.5％。在互联网和社交媒体已如此发达的数字社会，公众如果不能及时获得来自政府的权威数据，而只能在网上看到各种真真假假的小道消息，只会增加他们的恐慌感。
因此，让公众在疫情初期就能获得充分的信息，从而加强自我防护，减少出行聚会，有利于政府防控疫情。反之，片面地以避免社会恐慌为出发点，采取“外松内紧”的策略，即政府虽然在内部努力防控，但却没有将疫情信息充分告知社会，会造成公众在不知情的情况下，继续毫无防护地四处游走，最终反而助长疫情的传播。
进入大数据时代，社会公众的信息需求也发生了变化。面对疫情，公众想知道的不仅仅是自我防护知识、官方疫情通报、相关政策通知，还想获得权威的、完整的、一手的、准确的、及时的数据。显然，目前各级政府相关部门在各个渠道上发布的碎片化的、不连续的、不完整的数据，还不能满足公众的数据需求。
传统的信息公开主要以非结构化的、文本的形式提供，而在大数据时代，公众希望能获得结构化的、可机读的数据，便于其理解和加工利用。政府数据开放由此走上前台，将开放的对象推进到了信息的底层——数据层。
而且，防控疫情也不能只靠政府一方来孤军奋战，还需要整个社会的充分参与。政府将自己掌握的疫情数据作为一种基本的原料开放给社会，然后社会力量可以将这些数据开发成各种应用，更好地满足公众的数据需求。最终，政府和社会之间可以实现协同治理，控制疫情，让广大民众受惠于大数据带来的便利。
近年来，我国中央和地方层面已出台了多项有关公共数据开放的政策法规。2017年2月，中央全面深化改革领导小组第三十二次审议通过了《关于推进公共信息资源开放的若干意见》，要求推进公共信息资源开放，促进信息惠民，着力推进重点领域公共信息资源开放，释放经济价值和社会效应。2018年1月，中央网信办等多部委联合印发了《公共信息资源开放试点工作方案》，确定在北京、上海、浙江、福建、贵州开展公共信息资源开放试点，并要求试点地区着力提高开放数据质量、促进社会化利用，探索建立制度规范。
2019年8月，上海市政府第61次常务会议审议通过了我国第一部专门针对公共数据开放的地方政府规章《上海市公共数据开放暂行办法》。该办法要求上海市各级公共管理和服务机构向社会提供具备原始性、可机器读取、可供社会化再利用的公共数据集。
近年来，我国的政府数据开放工作也正在稳步推进。根据复旦大学数字与移动治理实验室近期发布的《中国地方政府数据开放报告（2019年下半年）》，自上海市于2012年6月上线了我国第一个地方政府数据开放平台后，截至2019年下半年，我国内地已有102个地级以上的地方政府推出了数据开放平台，国家公共数据开放平台也将于近期上线。
为什么大数据“存在感”这么强？
地方政府拥有最多且最重要的大数据。2003年非典后，我国建立了一套完整的疫情监控防治体系，数据是其中的关键部分，我们每天看到的疫情通报，各地确诊、疑似、观察、接触诸多数据，都是基于一个严密的机制各地层层上报、归集和汇总而来的，这套机制的底层同样有互联网信息系统在支撑。
国家为这个防治体系付出了很大的心血，只要不存在瞒报漏报虚报的人为过失，数据的汇总是十分迅速的，发布是十分及时的，信息是十分透明的。我们看到国家要求各地不得瞒报虚报漏报，也是想从源头上来抓数据准确性。从中也可以看出数据对疫情防控实在是太重要了，因为人们各种决策，都是基于数据，如果没有数据凭借个人经验或者主观感觉进行决策，是可能会出错的。
其次，移动互联网大发展成了大数据基础设施。2003年互联网方兴未艾，BAT才刚起步。如今互联网已进入移动互联网时代。跟互联网不同，移动互联网一方面与人们生活形成了更加紧密的联系，通讯、社交、搜索、短视频、资讯新闻、地图、支付、电商、外卖等等，都与生活息息相关，人们时时刻刻在用手机，时时刻刻在产生各种行为数据（有的是主动的比如搜索时输入关键词，有的是被动的比如刷信息流，看短视频，走路坐车）。另一方面，各种App以及运营商有了用户ID，可以知道用户身份，可将数据与用户关联起来。
移动互联网成为大数据基础设施，在应对新型冠状病毒肺炎时，卫生防疫部门可以利用大数据，宏观层面更科学地决策，微观层面进行全面的追溯与排查。
最后，AI技术的普及，则让大数据可以被更好地挖掘与应用。
2009年3G发牌，移动互联网在中国开始普及，距今已有十年时间。今天人们都在说后移动互联网时代已经来临，这一阶段最重要的新技术就是AI。AI本质就是大数据应用，它不只是产生了类似于刷脸支付、语音助理这样的应用，也可对大数据进行更好地挖掘洞察。在AI技术普及前，大数据早已存在，只不过缺乏利用，是被雪藏的富矿，AI普及后大数据价值爆发，因为AI有更强的洞察力，同时倒逼了算力的指数级提升，可以快速、准确和深度地对数据进行挖掘。
正是政府的重视、移动互联网的高速发展以及AI技术的普及，让大数据在这一次的疫情防控中，扮演了重要角色。疫情防控中应用大数据也得到权威专家认可。国家卫健委高级别专家组成员曾光就对媒体表示，“大数据的排查一定是重要的，特别在大城市里，每个单位、机构、学校都要去做这样的工作，不忽略不漏掉每一个人。”但他同时提醒大家：“大数据实施并不容易，特别是在人流密集的地方，疫情防控存在极大的不确定性，而且运用大数据，同时需要人与人的交流与沟通。即使大数据正在发挥作用，更要主动配合个人防护，才能有效避免病情的扩散风险。”
简单地说，就是大数据很重要，然而却不是万能的，人，才是疫情防御中的关键决定因素。实际上，从肺炎疫情的防控来看，大数据虽然已经在扮演角色，然而依然有很多有待深挖的地方，我们期待未来中华大地不要再有任何大的疫情，然而实事求是地说这是不现实的，正是因为此，我们更要思考，如果有下一次疫情，大数据可以做什么？科技又可以做什么？
防御疫情大数据还能做些什么？
理论上来说，大数据可以做得更多。
第一是对人口流动、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。
第二是智能调度医疗防护资源。
电商平台均发现了武汉等疫区医疗防护物资短缺的趋势，然而只是发现趋势是不够的，因为这解决不了医疗防护资源调配的问题。基于趋势发现，通过大数据，进行智能供应链管理，让物资以最短物流路径，最短在途时长从生产线到达疫区就至关重要。
现在电商平台已在发挥大数据+供应链的优势，进行智能调度来最大化降低疫区医疗防护物质短缺的情况。
当商品被卡在了生产环节时，怎么调度都是不够的。不过，如果能够结合第一点，即疫情的大数据预测，特别是分区域的预测，再进行有的放矢的预生产、预调拨，就可以有效降低物资短缺、物价波动的情况，理论上还可结合IoT技术，对捐赠的医疗物资去向进行精准追踪，确保它们能在第一时间到达最紧缺的地方，避免出现压在仓库的情况。
第三是甄别谣言、假消息和错误消息。疫情来了，所有人高度关注，各种消息满天飞，真真假假，要每个用户去甄别消息不现实，封堵消息则会造成更大恐慌，甚至给谣言滋生创造土壤。针对这样的情况，互联网大平台上线了辟谣功能，然而对于社群、社交网络上的一些碎片化消息，特别是像截图、段子、短视频这样的假消息，依然缺乏有效治理。针对此，可结合社会化举报机制、专家审核机制以及AI识别机制，对一些错误的图像和文字内容进行智能识别和清理。
第四是机器人诊疗，降低医护人员风险。医护人员是从不缺席的白衣天使，今天依然冒着感染风险奋战在疫情一线，很多医院医护人员的请战书都让人泪目。有没有什么科技可以让医护人员更轻松？
据报道，某西方国家第一例SARS冠状病毒在确诊后随即被送往一家医院的特殊病原体科，为了避免这种疾病在医院内传播爆发院内感染，该医院的医生一直使用机器人诊治这名病患。该医疗中心的负责人表示，他坐在400平方英尺的隔离病房外操作拥有摄影机、麦克风跟听诊器的机器人，以随时确认患者的状况，而不需要通过医护人员不断监看患者状况。
AI+大数据在疫情管控上应用空间还有很多，比如通过车脸识别来发现疫区车辆进行管控，比如智能问诊对涌来的恐慌性求诊人群进行分流……虽然很多应用在现在的疫情面前显得有些苍白无力甚至是痴人说梦，但是而科技能够做到的就是减轻那些在前线奋斗的英雄的负担，给他们提供更好的工具，让他们更高效、更心安、更安全。
在本次疫情防控工作中，美亚柏科大数据团队配合公安机关及各地执法部门所建设的大数据系统发挥重要作用，为北京、云南、广东、福建、沈阳等近十个省市的执法部门统计和掌握由疫情重灾区进入本地的人员和车辆的行动讯息提供技术支持，协助执法部门统计疫情可能扩散的范围和趋势，落查确诊、疑似病例人员的相关信息，便于精准施策应对紧急情况。
不仅如此，城市公共安全管理平台在疫情期间也为执法部门提供疑似病例交通、住宿等信息，以及与其接触的人员信息，并进行研判上报，为感染源的及时阻断和防控提供数据支撑。例如，得知一名出租车司机为疑似病例，美亚柏科协助执法部门利用大数据系统研判其家庭成员信息以及个人出行信息，协调滴滴、交通局查找近期内乘坐该车的乘客，同时，运用人脸识别技术，查找近期内出租车司机出现的公共场所，通过一系列大数据的追踪溯源，对疫情进行精准防控。
除此之外，美亚柏科还为厦门、西安、湖南、广东等省市的疫情网络舆情提供技术支持，自1月21日起，日推送各地涉疫舆情信息数百条，便于各级领导实时掌握情况，为政府决策提供了参考依据。（这场全民战“疫”，美亚柏科使命必达，不惧前行！）
万众一心，众志成城，我们终将打赢这场疫情防控阻击战。加油武汉，加油中国！
部分来源：工信部、澎湃新闻、36氪、工业互联网观察
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