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在疫情之中,看到大數據的價值

動點科技   |  2020年02月07日
此次疫情中,百度地圖遷徙大數據為政府和研究機構提供了疫情防控的關鍵數據支持。百度地圖推出的百度遷徙數據,數據基礎是百度地圖 App 用戶授權的地理位置等數據。

  跟 17 年前的 SARS 疫情不同,今年的肺炎疫情爆發時期,人們獲取信息的途徑多了很多,包括短信、搜索引擎、社交網絡、新聞客戶端等等,獲取疫情動態和防疫知識變得不再困難。除此之外,人們認知疫情的方式還借助了強大的大數據技術,在大數據的助力之下,疫情信息比 2003 年更加透明,也更加讓人信服。

  遷徙大數據顯示人口流動

  此次疫情中,百度地圖遷徙大數據為政府和研究機構提供了疫情防控的關鍵數據支持。百度地圖推出的百度遷徙數據,數據基礎是百度地圖 App 用戶授權的地理位置等數據。這張遷徙數據圖可以選擇熱點城市觀察人口的流出和流入,最早可查時間是春運拉開帷幕的 1 月 10 日。

  打開 “百度地圖” APP,點擊疫情地圖中的遷徙地圖,搜索武漢,便可看到疫情爆發后,500 萬 離開武漢人口的流向,以熱力圖顯示實時人口流量密度、指導用戶出行。

  在其中列出武漢從 1 月 10 日到 1 月 23 日的熱門目的地(即人口流出地)數據,發現武漢人口的主要流出方向是省內其他地市,尤以孝感、黃岡、荊州和咸寧為最,從 10 日到 23 日,幾乎穩居前 4 。這也不難理解,繼武漢之后,湖北鄂州、潛江、黃岡、赤壁、仙桃也相繼中斷了部分市內和城際交通。 

  而在疫情初期網絡中流傳的一張武漢華南海鮮市場人員流向圖,則是借助支付大數據繪制的疫情地圖,描繪出曾在武漢華南海鮮市場使用過電子支付的客戶此后到達了哪些地區。

  這些是大數據技術在我國第一次較大范圍用于應對公共衛生安全危機事件,為公眾把控疫情信息增加了新的信息維度。

  搜索大數據助力疫情信息及時發布

  在抗疫的關鍵時期,讓科學權威的信息順暢流通起來至關重要。疫情蔓延之下,民眾急需了解病毒的傳播方式和防治手段,這時候,人們往往會主動搜索疫情信息,搜索成為民眾獲取疫情信息的主要通道之一。

  數據顯示,每天通過百度 APP 搜索瀏覽疫情信息和知識的用戶高達 10 億人次。目前,百度 APP 中設置了 “抗擊疫情” 頻道,通過搜索大數據為民眾提供疫情權威信息,搜索大數據可以清晰地看到老百姓的關注焦點,從而給出針對性的權威解答。

  1 月 22 日,百度 APP 還在疫情地圖里上線了 “全民熱搜”,展現民眾每天關心的問題,之后又在全民熱搜的基礎上,拆分出 “今日疫情熱搜”、“防疫知識熱搜” 和 “熱搜謠言粉碎”,并針對檢索量最高的關鍵詞邀請權威專家和機構進行解答。此外,“歷史疫情熱搜” 介紹了此前疫情的情況,包括 “非典發生原因”、“非典后遺癥”、“非典是哪年”、“天花” 等內容。

  搜索大數據也能及時地判斷出民眾關心哪些方面的信息。在百度 “抗擊疫情” 頻道中,“全民熱搜” 和 “疫情熱搜” 不僅反映民眾在關注著什么,也通過實時更新的權威內容,讓公眾及時了解最新的情況,從另一個層面上遏制謠言和失實信息的傳播。

  春節假期結束之后的返工潮中,百度 APP 的疫情知識中又新增了 “復工復課熱搜” 榜單,以及 “今日高速封路情況”、“最新火車停運通知”、“不會因春運返程出現大傳染” 等話題。

  移動神燈大數據定向發送疫情短信

  中國移動旗下的大數據品牌 “浙江移動神燈大數據” 則提供了一個將疫情信息更加廣泛發布的渠道。在此次疫情的初期,年輕人意識到老一輩并不重視疫情的嚴重性,苦口婆心勸父輩戴口罩成為社交網絡上的熱議話題。老一輩由于很少在新興的社交媒體比如微博、微信上活躍,導致對疫情認識不足。

  而移動通過神燈大數據給定向人群發送短信通知,這種傳統的短信方式反而更具普惠性,能夠覆蓋到更加廣泛的群體,將疫情信息傳遞到社會的每個角落。在大數據技術下,短信的發送也更加精準,能針對不同的人群發送不同的提醒短信。近日來,神燈大數據已向近期武漢返浙或來浙的移動用戶發送了疫情防控提醒短信,向駐留武漢的浙江移動用戶發送了關懷短信。

  神燈大數據稱,目前浙江的各級政府部門都可以向當地移動的政企客戶經理聯系使用該服務。其他地區的政府部門也在陸續參考相似的做法。

  電商大數據智能調度醫療防護資源

  武漢等疫區醫療防護物資短缺的情況仍然存在。而電商平臺正在利用電商大數據、智能供應鏈解決醫療防護資源調配的問題,例如讓物資以最短物流路徑,最短在途時長從生產線到達疫區。

  京東大數據研究院首席數據官劉暉在接受央視采訪時表示:我們正在發揮供應鏈資源的優勢,與各品類開展自營合作的核心品牌廠家緊密溝通互動,推動它們加班生產、優化庫存。

  大數據、AI 助力新藥研發、疫情預測

  在抗擊疫病時嘗試應用 AI+大數據進行預測早有先例。在 2008 年,Google 推出了 Google Flu,利用人們的搜索查詢記錄來發現流感的爆發,不過由于這種方法傾向于高估疾病流行的嚴重程度,容易引發社會恐慌,最后被叫停。

  在我國,2014 年,百度預測也上線了 “疾病預測”,利用用戶的搜索數據,并結合氣溫變化、環境指數、人口流動等因素建立預測模型,實時提供幾種流行病的發病指數。這次疫情中,百度成立了 3 億元的專項基金,結合百度人工智能、大數據能力,支持抗擊疫情的新藥篩選和研發。

  AI+大數據在疫情管控上應用也正在發揮作用,比如通過車臉識別來發現疫區車輛進行管控,利用智能問診對求診人群進行分流等。

  希望這次疫情盡快結束,人們的生活重新回到正軌。

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