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大数据是怎么知道你去过新发地的?

发表日期:2020-06-29 | 来源 :鹤北长乐网 | 点击数: 次 收听:
 

大数据是怎么知道你去过新发地的?

数据怎么知道去过新发地的?

“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。

大数据是怎么知道你去过新发地的?

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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。

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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。

大数据是怎么知道你去过新发地的?

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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。

大数据是怎么知道你去过新发地的?

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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。

大数据是怎么知道你去过新发地的?

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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。

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