【】一文读懂大数据如何助力疫情防控( 二 )
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这是从1月份到2月9日 ， 中国全国的疫情传播模型 。可以看到传播的状况 ， 目前 ， 中国的修正模型 ， 考虑了政府采取措施和大众的对于防疫的意识 ， 但所有上面的模型 ， 还是基于城市里头感染者和没感染者 ， 包括所有的加起来是一个常数 ， 也就是说不考虑城市里面有流入的和流出的 。实际上利用电信大数据 ， 可以把流入流出的一部分人考虑进去 ， 可以使得这个模型更精确 。
△ 大数据可视化——“疫情方寸间”
当然 ， 有了模型 ， 很多大数据还需要有一种可视化的表现 。这里给出一种可视化的方式 ， 下图每个方框表示每个省 。比如说右下角的方框——湖北 ， 它的背景颜色就比其他的深 ， 也就是感染人群更多 。其中绿色是治愈率 ， 黑色是死亡率 ， 可以看到治愈的比例也比其他省要少 ， 死亡的比例反而还比较高 。可以看到 ， 这是一种直观的看法 。
大数据可视化——“疫情方寸间”
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有了这种行为的大数据 ， 可以精确到每一个小区 。左图是百度 ， 以上海为例 ， 右图是腾讯 ， 以深圳为例 ， 它都可以以一种APP的方式来发布 ， 老百姓可以用 ， 下载可以查询 ， 甚至可以查到哪个小区的具体位置 ， 距离你所在地方有多远 ， 里面有多少个是确诊病例 。实际上 ， 其中一家公司说 ， 已经覆盖了200多个城市了 。
城市的新冠肺炎疫情分布小区
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现在开始复工了 ， 人流的增加也为疫情的防控带来了一些新的压力 。这其中有疫情期间城市的热力图 ， 可以细化到每个县 ， 可以知道什么地方人最多 ， 尽量避免人口的密集 。
疫情期间城市的热力图
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下图是确诊患者的行程追踪 。从底下看是1月21日他离开武汉 ， 乘坐了高铁 ， 到达一个地方 ， 21日又换了一个高铁 ， 到另外一个地方 ， 一直到24日 ， 他发现有症状了 ， 当然他行程还得继续 ， 27日又到了一个地方 ， 30日又到了下一个地方 ， 31日确诊了 。根据这种确诊患者的行程追溯 ， 可以很好地知道他到过哪里 。现在有些地方是依靠流行病学的调查 ， 去问这个患者 ， 你什么时间到什么地方 ， 一个是他记不准 ， 另一个说不准 ， 利用手机的大数据 ， 可以很好的知道 。同时 ， 通过计费数据 ， 也可以知道他平时比较密切的联系人 ， 也可以知道有没有可能是密切接触者 。
确诊患者的行程追踪
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△ 基于卫建委+交通+工信数据查找密切接触者
将卫健委的数据、交通系统的数据、工信部门的数据组合起来 ， 可以找出密切接触者 。比如说 ， 卫健委可以知道确诊患者的姓名、身份证号 ， 然后通过交通部 ， 可以给出这个患者半个多月来乘坐过的航班车次 ， 卫健委让工信部提出 ， 这些人的手机号是什么？根据手机号 ， 地方政府可以找到密切接触者 ， 当然这是从官方的查找 。实际上平台也可以开放 ， 同行者可以在同行查询平台查出我所坐的航班和车次及车厢 ， 车上有没有确诊患者 ， 可以很好地发现密切接触者 。
△ 电信疫情大数据平台用于个人自证无疫区行程
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