浅析大数据在疫情防控中的应用

勾瑷瀛

山东英才学院 山东 济南 250104

引言

2020年开年之际，新冠病毒汹涌而至，此次病毒传播速度快，致病力强，随着大数据时代的来临，给疫情防控、应急救援带来挑战，也给大数据技术的应用带来前所未有的机遇。大数据及其技术的应用，也为快速高效解决应急救援与应急保障提供新的思路和方法。

1 大数据及特征概述

大数据是指数据量大、数据类别复杂的数据集。在信息技术的支持和普及性应用背景下，大数据成为当今时代数据信息的主要发展方向。由于大数据时代数据量大、数据种类多、数据处理速度快、数据价值密度低等特点，使其在应用过程中对社会各行各业的发展产生一定影响[1]。

大数据具有四个方面的特征：一是数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别；二是数据类型繁多，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等各种类型数据；三是价值密度低，商业价值高；四是处理速度快，遵循“1s定律”，即可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。“大数据”的四大特征概括起来即4个“V”，即Volume（容量）、Variety（种类）、Value（价值）、Velocity（速度）。

2 大数据在疫情防控中的应用

（1）分析涉疫人员的轨迹信息。通过联动大数据、电信运营商、互联网公司、交通部门、公安等部门提供的数据信息，完成涉疫人员的地理位置确定与轨迹信息，利用大数据技术分析出涉疫人员的流动轨迹。如通过手机信令等包含地理位置和时间戳信息的数据进行分析，绘制出病患的行动轨迹，形成涉疫人员的历史时段轨迹信息图，利用大数据技术推断出病患密切接触者，疑似病患和相关接触者的行动轨迹，并可以预测出高风险地区和潜在的高风险地区。

（2）追溯传染病源头。根据病患的确诊时间先后顺序和密切接触人员等信息定位时空碰撞点，通过大数据技术综合分析涉疫人员的历史时段轨迹信息图，推断出疾病传播路径，从而追溯传染病源头。

（3）调配救援物资。利用大数据技术对所在区域的物资仓储情况、运输能力、运输路线、人员情况的综合分析，结合疫区的实际需求情况，将救援物资调配优化。

（4）预测疫情的发展趋势。通过确诊病患和病患密切接触者的活动情况，结合疫情新增确诊、疑似、死亡、治愈的病例数，借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据模型和技术，分析展示出发病热力分布图和密切接触者的风险热力分布图，预测疫情的峰值和拐点等相关信息。有关部门可以根据发病热力分布图，对重点区域强化卫生防疫措施，依据风险热力分布图，对可能扩散的区域提前防控，避免二次爆发，同时对疫情发展趋势进行预测，对于政府部门确定复工时间，出台经济措施等方面都有重要作用。

3 大数据在疫情防控中的应用需要解决的问题

（1）数据采集手段原始，具有明显的滞后性。本次疫情的防控不仅需要对出入人员进行大规模的登记录入，还需要进行大规模的核酸检测。有的基层部门在数据录入时，仍然采用手工填表等原始的数据采集方式，这种采集方式既给基层人员增加了负担，又无法保证数据的正确性，数据采集方式具有明显的滞后性。

（2）数据流转存在隐私泄露风险。原始数据在搜集上报过程中，难免造成数据泄露（如身份证信息、电话信息的泄露），给被泄露隐私的人的生活造成了极大的不便。同时，数据在跨地区、跨部门、跨层级的流转也存在困难。

（3）数据呈现孤岛状态。大数据的核心在于互联互通，在对个人行为进行分析时，手机信令能够提供粗糙的轨迹信息，对区域性分析结果影响较小，但对于精确度要求高的场景，还不能满足大数据分析的需要。例如，搜索引擎、社交媒体、交管部门、公安部门等更多维度的跨层次跨领域的信息。从目前来看，不同部门之间的数据不能实现互联互通，呈现“孤岛”状态。

4 解决的问题的方法

（1）提升采集手段，改善数据采集方式。通过使用多方数据联动与集成。如：微信、支付宝的LBS数据，交通出行数据，手机信令等方式，加强不同部门间的数据联动与集成，提升采集手段，改善数据采集方式，提高数据采集效率。

（2）加强数据的隐私保护，增强数据的安全防范意识。数据发布实行脱敏原则，对敏感信息数据通过脱敏原则进行数据变形，发布内容经过处理之后无法识别到特定个体，实现敏感隐私数据的保护。在数据的移交与传输过程加强数据的安全防范意识，提高保密意识，加强数据的隐私保护，并找到非必要不公开的原则，发布内容应限于与疫情相关内容。

（3）丰富数据维度，高效运转数据。除医疗数据外，疫情传播还涉及气候、交通、社会行为、城市卫生等多维度因素影响，大数据技术的发展使得这些影响因素均可以数据形态展示，同时使得多维度、大规模的数据处理成为可能，可实现上万量级的影响因子建模，这极大地丰富了疫情发展模型的分析维度。打通各环节数据孤岛，提高数据的互通互联。这次突发卫生事件，是对城市智慧化水平的一次大考，在疫情防控的严峻形势之下，精确翔实的数据归集和实时准确的信息发布显得尤为重要，设立城市大数据平台，建立城市数据综合处理的中枢，并提供城市数据应用服务。基于大数据集成和大数据分析实现高效的协同治理，将城市基础数据，政府服务业务数据，以及医疗交通等实时动态数据加入到地理实体中，而地理实体又加载到城市信息模型中，形成实体、模型、数据一体化，有助于实现政府决策科学化、社会治理准确化、公共服务高效化。

5 结束语

大数据及其获取方法的研究应用能够有效解决应急救援与应急保障中的重难点问题，本文对大数据的概述及特点、大数据在抗疫防控、应急保障中的应用，大数据在疫情防控应用中存在的问题进行分析，分别从数据采集手段、数据流转的安全问题、数据的互联互通3个方面进行了分析并提出了相应的解决办法。因此，在未来的工作学习中，还需加强对大数据应用的研究，为抗疫救援，应急保障等做出更大的贡献。