疫情利用大數據

1. 上海在崗外賣騎手已近2萬人，大數據對疫情防控起到了哪些作用

大數據是互聯網下的新產物，特別是在疫情防控期間起到了非常巨大的作用，主要表現在以下幾個方面：

精準查找人口的流動方向。如今人們在出行時都會掃行程碼，每掃一次就會記錄在大數據中。當某一個地區出現病例是相關部門，就會利用大數據進行人口流動的分析，在某個商場哪個時間段有哪些人掃了健康碼進入了商場。隨後聯系這些人進行核酸檢測隔離，甚至是管控措施，如果沒有大數據精準的查找，出現病例之時很難找到密接人員，同時也給整個環境增加了很多不確定性的風險。

總體來說，大數據對疫情防控起了非常關鍵的作用，沒有了大數據疫情防控，基本上不會實現精準化。某些地區的疫情防控難度也會出現不確定性化，並且難度加大。縱觀現在的抗擊疫情的辦法，大多都是利用數據追查才控制住疫情的。

2. 流調運用大數據調查是否會侵犯個人隱私

流調運用大數據調查肯定會侵犯個人隱私的，不過這是被允許的，因為這是疫情防控需要。

其實早在疫情開始的時候，流調就已經開始了，流調的確是侵犯了個人隱私，你要是被流調了，你什麼時候去哪裡幹了什麼事，遇見了什麼人，都會被知道的，讓你一點隱私都沒有，不過不用害怕，大部分流調數據是不能公布的，只有你的行程和所到的地方才會被公布的。所以不用害怕流調侵犯個人隱私，因為除了警察，沒人能夠詳細知道你的流調記錄。同時，你也要體諒，因為流調的本意是防止疫情擴散，並不是針對你個人。

3. 北京5月3日起核酸檢測免費，大數據對疫情防控起到了哪些作用

北京5月3日起核酸檢測免費，大數據對疫情防控起的作用如下。

一、信息傳遞

通過收集大量的交通信息、社交信息、消費信息、接觸史等數據，運用傳播動力學模型、動態感染模型、回歸模型等方法，可以更加精確地預測疫情的發展，並對疫情的峰值拐點等大趨勢作出判斷。

此外，通過患者的診斷、密切接觸者的數據，可以確定時空的沖突點，從而推斷出疾病的傳播途徑，從而為傳染病的源頭分析，提供科學的理論基礎和有效數據。

4. 中國精準科學防控疫情，都做了哪些努力

中國從最初的抗疫到現在積累了很多的經驗，主要做了以下幾個方面的努力。

1、利用二維碼大數據精準追擊潛在風險

在最初抗擊疫情期間，大多數的地區都採用健康卡來證明自己的健康狀況，但是健康卡存在一定的弊端，時效性比較弱，隨後相關的工作人員便開發了大數據的健康碼，進入公共場所或者乘坐交通工具，都需要用手機掃描大數據的二維碼。

當某一地區出現疫情時，可以迅速的利用大數據精準的追擊潛在風險和密接人員，並且在第一時間將這些人進行隔離和篩選。

總體來說，中國的科學防控疫情非常的精準和有效，例如鄭州去年爆發的疫情，可以在72小時之內完成全市所有成員的核酸檢測，這樣的中國速度在世界上是沒有哪一個國家能夠相提並論的，爆發疫情後，中國根據精準防控的政策，可以在一個月之內有效控制疫情，在兩個月之內完全消除疫情。

5. 疫情不拿手機卡大數據查出來了嗎

可以查到。
出現確診病患，政府利用大數據技術追蹤密切接觸者。新冠肺炎疫情暴發以來，「大數據排查」一詞「走紅」，很多人手機里最常用的軟體多了一個「通信大數據行程卡」。
這款軟體聯合中國信息通信研究院以及中國電信、中國移動、中國聯通三大電信運營商，為用戶提供行程查詢服務，在鎖定感染源、密切接觸人群以及防控疫情傳播方面發揮了重要作用。「通信大數據行程卡」不受地域限制，不收集身份證號、家庭住址。
用戶只需輸入 手機號碼，就能基於通信網路數據獲取自己過往14天內的出行信息。而這都離不開一項信息技術：「手機定位」。 因為「通信大數據行程卡」的原理就在於三大電信運營商獲取用戶授權後，基於手機信令數據能夠有效定位用戶的手機位置，從而尋找到機主本人。
一般而言，手機主要通過以下三種方式進行定位：1. 基站定位。移動通信網路由許多按照一定規則布局的基站構成，每個基站不僅具體位置不變，且有固定編號。手機開啟後會自動搜索周邊基站，並選取信號最優的接入。
與此同時，手機還會隨著位置變換自動切換基站。因此，通過各個基站檢測接收到的信號參數，如信號到達時間（時間差）、信號達到方位角、到達信號的強度，就能確定手機的位置。2.衛星定位。 衛星在太空不停向地面發射導航電文信號，等於實時標注自身位置。
一旦手機接收到多顆衛星信號，就可以通過手機與每顆衛星的距離、角度等進而推算出手機的位置。常見的衛星定位系統有GPS、北斗等。3.Wi-Fi定位。
每個Wi-Fi路由器 都有全球唯一的MAC地址（包括啟動移動熱點功能的手機），且會不停發射SSID廣播。如果我們的手機開啟無線功能，Wi-Fi天線就會時刻偵測周圍的無線熱點功率和MAC地址，並將其提供給專門的位置服務商。這樣，服務商就能獲取個人的具體定位。

6. 大數據的應用

大數據的應用有：構建知識圖譜，追蹤傳播路徑；大數據構建疫情發展模型；大數據挖掘疫情輿論等。

1. 構建知識圖譜，追蹤傳播路徑

大數據技術可以梳理感染者的移動軌跡，追蹤人群接觸史，建立知識圖譜，為精準定位疫情傳播路徑，防控疫情擴散等方面提供重要信息。

追蹤移動軌跡、建立知識圖譜，已經是大數據領域比較成熟的技術。位置數據方面，除了航空、鐵路、公路、輪渡等交通部門統計的出行數據外，在用戶授權的前提下，電信運營商可以基於手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據有效定位用戶的手機位置。

2. 大數據構建疫情發展模型

疫情期間，大眾密切關注疫情的傳播態勢。疫情還會傳播多久？感染者還會大幅增加嗎？哪裡感染風險高？何時能夠進入安全期？要解決這些問題，需要找出關鍵影響因素、分析疫情傳播特徵、搭建疫情發展模型，這其中大數據能夠發揮關鍵作用。

3. 大數據挖掘疫情輿論

疫情面前，疏解民眾的焦慮心理至關重要。由於信息獲取方式、生活方式的改變，搜索大數據已成為疫情之下了解民意的重要載體，每一條信息背後的點擊、每一次搜索，都精準揭示了民眾的需求與問題。

7. 國家大數據是怎麼推送防疫

國家大數據是用數據統計來科學防疫的。
比如健康碼、行程卡等等，也是可以用來進行推送防疫的。
面對緊急突發的公共衛生事件及多方來源的海量數據，如何聯合政企單位科學運用大數據技術，為公眾提供更完整、連續、准確、及時的防疫信息，為專家提供追溯疾病源頭的方法，為決策者提供傳染病發展的趨勢，是大數據應用於防疫的三大重要任務。
可分析「涉疫」人員流動軌跡通過集成電信運營商、互聯網公司、交通部門等單位的信息，大數據可以分析出人員流動軌跡。具體來說，利用數據分析、數據挖掘等技術，一方面可以通過手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據分析繪制病患的行動軌跡；另一方面，根據病患確診日期前一段時間的行動軌跡和同行時間較長的伴隨人員，大數據可以推斷出病患密切接觸者。綜合分析確診病患、疑似病患和相關接觸者的行動軌跡，可以准確刻畫跨地域漫入、漫出的不同類別人員的流動情況，這既為精準施治提供了有力指導，也為預測高危地區和潛在高危地區提供了有力依據。
可追溯傳染病源頭利用人工智慧、深度學習等新興技術，聯合出行軌跡流動信息、社交信息、消費數據、暴露接觸史等大量數據進行科學建模，可以根據病患確診順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點，進而有望推算出疾病傳播路徑，為傳染病溯源分析提供理論依據。
可預測疫情發展態勢通過高危人群，即確診病患和病患密切接觸者的運動情況，結合疫情新增確診、疑似、死亡、治癒的病例數，藉助傳播動力學模型、動態感染模型、回歸模型等大數據模型和技術，不僅可以分析展示發病熱力分布和密切接觸者的風險熱力分布，還可以預測疫情峰值拐點等重要信息。根據預測的疫情發展態勢，衛生部門可以針對發病熱力分布，對重點區域強化衛生措施；依據風險熱力分布，對可能擴散的區域提前陳設防疫防控資源，避免出現二次爆發、局部爆發和多點爆發。同時，疫情發展趨勢預測對於政府部門確定復工時間、出台公共管理和促進經濟發展的措施都將起到很重要的作用。無論對決策者還是普通人，心中有「數」，才能提前陳設，防患未然。

8. 根據本講大數據技術可以實現疫情防控的什麼分析

根據本講大數據技術可以實現疫情防控的什麼分析：快速、動態

2020年開年之際，新冠病毒洶涌而至，此次病毒傳播速度快，致病力強，隨著大數據時代的來臨，給疫情防控、應急救援帶來挑戰，也給大數據技術的應用帶來前所未有的機遇。大數據及其技術的應用，也為快速高效解決應急救援與應急保障提供新的思路和方法。

分析涉疫人員的軌跡信息。通過聯動大數據、電信運營商、互聯網公司、交通部門、公安等部門提供的數據信息，完成涉疫人員的地理位置確定與軌跡信息，

利用大數據技術分析出涉疫人員的流動軌跡。如通過手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據進行分析，繪制出病患的行動軌跡，形成涉疫人員的歷史時段軌跡信息圖，

利用大數據技術推斷出病患密切接觸者，疑似病患和相關接觸者的行動軌跡，並可以預測出高風險地區和潛在的高風險地區。

追溯傳染病源頭。根據病患的確診時間先後順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點，通過大數據技術綜合分析涉疫人員的歷史時段軌跡信息圖，推斷出疾病傳播路徑，

9. 疫情大數據怎麼追蹤的

根據中國電信全國手機用戶分布，每日統計當天及近兩周內在疫區停留用戶在全國各省市的數量與分布狀況進行分析監控，是疫情潛在高風險人群流動監測分析產品。

大數據（big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。

（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。

（3）面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。