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疫情聚焦 | 病毒入侵,大數據還可以做什么?

發布時間:2020-02-12 來源:金屬加工

疫情猛于虎。1月23日武漢封城,1月27日湖北襄陽封城,至此,除神農架林區外,湖北省內12個地級市、1個自治州、3個直轄縣級市全部“封城”,此外,廣東等多個省份或直轄市啟動重大突發公共衛生事件一級響應。截至2月3日 10:36.全國累計確診17238例新型冠狀病毒肺炎,全國各地均出現不同數量的確診疫情,湖北確診11177例。

一場沒有硝煙的戰爭正在進行中。跟2003年SARS爆發時不同,武漢肺炎疫情爆發時,互聯網已成為主要的信息平臺,通過搜索引擎、信息流、社交網絡、社交媒體、新聞客戶端……人們得以實時獲取疫情動態和防疫知識,也可以知曉和關切疫區人民的狀態。

還有一點值得關注的是,2003年尚未出現的大數據,在這一次疫情中正在發揮作用。

01、肺炎疫情中的大數據應用

1、人們在關心什么?百度指數大數據一清二楚。

多家新聞媒體援引百度指數數據進行了報道:

《大數據告訴你,疫情風暴中心的武漢人到底關心什么?》一文主要關注疫區中心的武漢人民的關切。1月23日,百度指數顯示武漢地區“封城”、“武漢封城”的搜索指數迅速上升,在搜索地域分布中,武漢都是排第一的城市。

封城后,武漢用戶搜索最多的不是“天價蔬菜”(該詞百度指數熱度反而不如北京上海),更關注的是“84消毒液”“體溫計怎么用”“n95口罩”等自我防護關鍵詞。同時“試劑盒”、“核酸檢測”是當地用戶關注的重點,這些關鍵詞與病情確診有關,這驗證了武漢醫療資源特別是試劑盒緊張的現狀。

《百度指數揭示了“新型肺炎”的那些影響》一文則呈現了全國網友的關注趨勢變化。曾經春節期間最熱指數非“紅包”莫屬,然而今年紅包熱度很穩定,“口罩”則成為飆升熱詞。


曾經的賀歲檔電影關注度大幅下降,《唐人街探案3》的百度指數出現斷崖式下跌,難怪賀歲片紛紛撤檔。“蝙蝠”“果子貍”“帕勞(蝙蝠宴知名地方)”等疫情相關知識詞匯則出現了不同程度飆升。

《互聯網迎戰新型肺炎,戰勝疫情背后的無知和恐慌》一文則報道稱,1月21日“新型冠狀病毒+新型肺炎+武漢肺炎”三大關鍵詞搜索指數較之前日均值上漲近100倍,達到118萬。同時疫情最為嚴重的武漢、廣州、北京等地也是“新型冠狀病毒”搜索的高頻地區。

……

百度指數成為新聞媒體了解和報道人們疫情關注點的重要工具,有些讓人意外。曾經很多人認為移動時代搜索已經不再那么重要,然而從爆發疫情后用戶的關注來看,重大突發事件時,搜索依然是人們第一個想到的獲取信息和知識的渠道。

跟平時打發時間時的刷消息不同,在疫情這樣的突發事件面前,人們不只是需要第一時間被推送實時新聞,同時更有主動的獲取信息和知識的需求,因為這種時候人們的需求是非常明朗的,而搜索則是滿足主動信息獲取需求的第一工具,說到底,它可以提供權威準確的信息和知識,來回答人們心中的疑問。

2003年時百度只是一個簡單的搜索引擎,貼吧、百科、知道均未上線。如今百度已經成為一個綜合的內容入口,搜索、貼吧、資訊、知識產品(知道、百科、文庫和經驗)、信息流(百家號)、小度智能音箱諸多子產品,幫助人們獲取信息與知識,百度指數綜合百度旗下諸多產品用戶大數據得出,可以回答“人們在關心什么”這一話題。

基于百度指數這樣的大數據,我們就可以了解到一些真實狀況。我朋友圈所有人幾乎都只關注疫情,這個年還過嗎?百度指數顯示,1月23日,“春晚節目單2020”指數飆升到61842.“拜年祝福語2020”飆升到28263。這表明,盡管大家遇到了困難,但年還是要過的,生活還要繼續,明天一定會更好。


2、人們都去了哪里?運營商和地圖大數據知道。

網上流傳的一張照片顯示,某省份運營商嘗試利用大數據畫像來幫助衛生部門進行潛在疫情風險定位,該文件中從武漢漫游到某省,某省漫游到武漢的用戶數一目了然。基于漫游數據,再結合號碼實名制的身份信息,理論上可以對疫區漫出人員進行追蹤和防控,進而降低乃至堵截疫情傳播。只要用戶不扔掉手機,不關閉手機,就可以被追蹤到,這里面有用戶隱私保護的問題,運營商自然是配合監管部門進行梳理分析,在相關法律法規框架內對用戶大數據進行利用。

在精準防控外,地圖則是另一個掌握用戶遷徙軌跡的科技產品。人們不論如何出行,往往都會用到地圖,基于此地圖平臺就可以形成宏觀的出行大數據。百度遷徙應該是比較有代表性的一款產品,其基于地圖大數據反映出人口流動軌跡,2014年推出時被央視用于報道春運,名噪一時,如今這款產品依然在服役,一篇名為《用大數據“預判”武漢疫情的高發區》中援引百度遷徙數據對武漢流出人口進行了分析,發現其人口主要流向了長三角、廣東等地區以及周邊城市,流入人口數量與當地疫情爆發數量呈現出一定的相關性。

像OTA平臺、網約車出行平臺、共享單車、航空公司這樣的平臺都有各自的出行大數據,只不過比較分散,且覆蓋人群和出行場景都是比較有限的,因此其大數據在疫情中的作用不像運營商或者地圖的這么大。

3、人們都在買什么?電商大數據全都知道。

疫情爆發后,盡量不出門的“宅”成為人們防疫的主要形式,不出門少出門,就能減少人口流動,不給社會添麻煩的同時,降低疫情傳播的機會。這時候,像盒馬鮮生這樣的生鮮平臺,京東/淘寶/蘇寧等電商平臺,就發揮著不可缺少的作用,保障人們的物質需求。

口罩是防御疫情的第一武器,淘寶數據顯示僅1月20日和21日兩天,淘寶上已經售出8000萬只口罩。1月19日至22日期間,京東平臺口罩累計售出超過1.26億只、消毒液累計銷售31萬瓶,洗手液累計銷售100萬瓶。僅1月22日一天,口罩的銷量環比上月日均,增幅高達48倍。

各家電商平臺在監測到口罩銷量飆升且部分不良商家不合理提價后,均出臺限價措施,淘寶禁止商家漲價同時從聚劃算百億補貼拿出部分專項補貼口罩商家。

京東承諾口罩、消毒液、藥品等不漲價的同時,1月24日宣布向武漢市分批捐贈100萬只醫用口罩及6萬件醫療物資,以緩解當地醫療物資短缺的局面,1月24日下午3時許,首批N95口罩已經送達武漢同濟醫院、協和醫院、武漢大學中南醫院等醫療機構,送到了一線醫護人員的手上。

從人們關心什么,到人們去到哪里,再到人們在買什么,大數據均能給出一些洞察,而這些洞察結果會被用于決策上:有的被用于衛生監管部門的防疫決策,有的被用于個人用戶的防疫教育,有的被用于媒體的直觀報道呈現…網上還有一個基于華南海鮮市場以及附近的支付大數據,來判斷相關高危人群走向的應用,后來被證明是假的,但不得不說,這也是一個思路。當然,大數據應用的前提是隱私和安全,如果沒有這兩點,一切都是白扯。

02、為什么大數據“存在感”這么強?

2003年,沒有大數據這個概念。2013年,大數據概念才逐步風靡開來。為什么大數據應用今天存在感這么強?

首先,地方政府擁有最多且最重要的大數據。2003年非典后,我國建立了一套完整的疫情監控防治體系,數據是其中的關鍵部分,我們每天看到的疫情通報,各地確診、疑似、觀察、接觸諸多數據,都是基于一個嚴密的機制各地層層上報、歸集和匯總而來的,這套機制的底層同樣有互聯網信息系統在支撐。

國家為這個防治體系付出了很大的心血,只要不存在瞞報漏報虛報的人為過失,數據的匯總是十分迅速的,發布是十分及時的,信息是十分透明的。我們看到國家要求各地不得瞞報虛報漏報,也是想從源頭上來抓數據準確性。從中也可以看出數據對疫情防控實在是太重要了,因為人們各種決策,都是基于數據,如果沒有數據憑借個人經驗或者主觀感覺進行決策,是可能會出錯的。

其次,移動互聯網大發展成了大數據基礎設施。2003年互聯網方興未艾,BAT才剛起步。如今互聯網已進入移動互聯網時代。跟互聯網不同,移動互聯網一方面與人們生活形成了更加緊密的聯系,通訊、社交、搜索、短視頻、資訊新聞、地圖、支付、電商、外賣等等,都與生活息息相關,人們時時刻刻在用手機,時時刻刻在產生各種行為數據(有的是主動的比如搜索時輸入關鍵詞,有的是被動的比如刷信息流,看短視頻,走路坐車)。另一方面,各種App以及運營商有了用戶ID,可以知道用戶身份,可將數據與用戶關聯起來。

移動互聯網成為大數據基礎設施,在應對新型冠狀病毒肺炎時,衛生防疫部門可以利用大數據,宏觀層面更科學地決策,微觀層面進行全面的追溯與排查。

最后,AI技術的普及,則讓大數據可以被更好地挖掘與應用。

2009年3G發牌,移動互聯網在中國開始普及,距今已有十年時間。今天人們都在說后移動互聯網時代已經來臨,這一階段最重要的新技術就是AI。AI本質就是大數據應用,它不只是產生了類似于刷臉支付、語音助理這樣的應用,也可對大數據進行更好地挖掘洞察。在AI技術普及前,大數據早已存在,只不過缺乏利用,是被雪藏的富礦,AI普及后大數據價值爆發,因為AI有更強的洞察力,同時倒逼了算力的指數級提升,可以快速、準確和深度地對數據進行挖掘。

正是政府的重視、移動互聯網的高速發展以及AI技術的普及,讓大數據在這一次的疫情防控中,扮演了重要角色。疫情防控中應用大數據也得到權威專家認可。國家衛健委高級別專家組成員曾光就對媒體表示,“大數據的排查一定是重要的,特別在大城市里,每個單位、機構、學校都要去做這樣的工作,不忽略不漏掉每一個人。”但他同時提醒大家:“大數據實施并不容易,特別是在人流密集的地方,疫情防控存在極大的不確定性,而且運用大數據,同時需要人與人的交流與溝通。即使大數據正在發揮作用,更要主動配合個人防護,才能有效避免病情的擴散風險。”

簡單地說,就是大數據很重要,然而卻不是萬能的,人,才是疫情防御中的關鍵決定因素。實際上,從肺炎疫情的防控來看,大數據雖然已經在扮演角色,然而依然有很多有待深挖的地方,我們期待未來中華大地不要再有任何大的疫情,然而實事求是地說這是不現實的,正是因為此,我們更要思考,如果有下一次疫情,大數據可以做什么?科技又可以做什么?

03、防御疫情大數據還能做些什么?

理論上來說,大數據可以做得更多。

第一個是對人口流動、搜索、醫療等數據進行AI挖掘、預測,發現趨勢防患于未然。

武漢疫情防御中,大數據只反映出現狀,如果能夠未卜先知,預測到疫情的爆發,今天形勢就不會如此嚴峻。雖然看上去這太難,但人類抗擊疫病傳播時早已在嘗試應用AI+大數據進行預測。早在2008年,Google便推出了Google Flu,利用人們的搜索查詢記錄來發現流感的爆發,它甚至比美國衛生部門提前兩周發現了2009年的豬流感大流行,然而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Google叫停。

2014年,百度預測上線“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。搜索引擎的預測邏輯均是:看用戶關心什么,因為用戶去醫院診療前往往會先搜索一下。

第二個是智能調度醫療防護資源。

電商平臺均發現了武漢等疫區醫療防護物資短缺的趨勢,然而只是發現趨勢是不夠的,因為這解決不了醫療防護資源調配的問題。基于趨勢發現,通過大數據,進行智能供應鏈管理,讓物資以最短物流路徑,最短在途時長從生產線到達疫區就至關重要。

現在電商平臺已在發揮大數據+供應鏈的優勢,進行智能調度來最大化降低疫區醫療防護物質短缺的情況,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。

當商品被卡在了生產環節時,怎么調度都是不夠的。不過,如果能夠結合第一點,即疫情的大數據預測,特別是分區域的預測,再進行有的放矢的預生產、預調撥,就可以有效降低物資短缺、物價波動的情況,理論上還可結合IoT技術,對捐贈的醫療物資去向進行精準追蹤,確保它們能在第一時間到達最緊缺的地方,避免出現壓在倉庫的情況。

第三個是甄別謠言、假消息和錯誤消息。

疫情來了,所有人高度關注,各種消息滿天飛,真真假假,要每個用戶去甄別消息不現實,封堵消息則會造成更大恐慌,甚至給謠言滋生創造土壤。針對這樣的情況,互聯網大平臺上線了辟謠功能,然而對于社群、社交網絡上的一些碎片化消息,特別是像截圖、段子、短視頻這樣的假消息,依然缺乏有效治理。針對此,可結合社會化舉報機制、專家審核機制以及AI識別機制,對一些錯誤的圖像和文字內容進行智能識別和清理。

第四個是機器人診療,降低醫護人員風險。

醫護人員是從不缺席的白衣天使,今天依然冒著感染風險奮戰在疫情一線,很多醫院醫護人員的請戰書都讓人淚目。有沒有什么科技可以讓醫護人員更輕松?

看到新聞說,美國第一例SARS冠狀病毒在西雅圖確診后隨即被送往華盛頓一家醫院的特殊病原體科,為了避免這種疾病在醫院內傳播爆發院內感染,該醫院的醫生一直使用機器人診治這名病患。該醫療中心的負責人喬治狄亞茲(George Diaz)接受衛報訪問時表示,他坐在400平方英尺的隔離病房外操作擁有攝影機、麥克風跟聽診器的機器人,以隨時確認患者的狀況,而不需要通過醫護人員不斷監看患者狀況。這家醫院的特殊病原體科成立于2015年,主要是要應對2013到2015年爆發的埃博拉病毒問題。類似于這樣的機器人診療,真的很希望未來能夠普及。



AI+大數據在疫情管控上應用空間還有很多,比如通過車臉識別來發現疫區車輛進行管控,比如智能問診對涌來的恐慌性求診人群進行分流……雖然很多應用在現在的疫情面前顯得有些蒼白無力甚至是癡人說夢,但是我們一定要因為相信而看見。84歲高齡依然奮戰在一線的鐘南山老院士,大量的一線醫務衛生人員,后臺的醫療衛生科研工作者是防控疫情的關鍵戰士,而科技能夠做到的就是減輕這些英雄的負擔,給他們提供更好的工具,讓他們更高效、更心安、更安全。

來源:物聯網世界

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