大数据是怎么知道你去过新发地的？

与国内相比，在大数据预测分析流行病方面，国外已经有了比较成熟的探索和实践，早在2008年，谷歌便发布了“Google Flu Trends”(谷歌流感趋势)，利用关键词追踪技术搜集数据，如果在某一地区的某一时间段内，有大量关于流感、发热、感冒等关键词的搜索，就表明此地存在潜在的感染人群，需要引起相关部门的重视。

谷歌曾经开发了软件，利用大数据分析流感趋势，但最终以失败告终(图片来自网络)

2009年，墨西哥爆发的猪流感，研究人员也曾利用通信数据监测，从而获取公众对于政府发布的健康预警信息的反应，以指导有关部门更好调整政策;2014年埃博拉疫情在西非爆发，研究人员同样基于手机通信数据建模，对传染病的流行进行了判断与分析。

不难发现，有了大数据+人工智能加持的公共卫生领域：一方面在行动效率上更高更快，有效减缓了传染病的传播与扩散;另一方面，同样可以起到，提供预测与分析的重要作用。

未雨绸缪

大数据应用如何“更高、更快、更强”?

新冠疫情情暴发后，大数据在疫情排查等方面得到迅速应用，国内各领域、行业、机构、部门纷纷利用大数据技术，加强互联互通，加速了整个社会力量的整合，对疫情处置发挥了不可小觑的作用。

但大数据应用并非完美体，随着疫情应对的深入，它也暴露出了不少短板，和仍需提高完善的之处。

首先是准确性问题，从目前的技术水平来看，大部分城市的大数据应用，聚焦在城市日常生活管理场景、基础保障场景，例如在金融领域、安防领域、交通规划领域等等;但在疫情期间，需要寻求解决方案的“突发公共卫生事件场景”，不可控的因素较多，很容易让一些常规算法暴露短板，甚至出现数据不准确的问题。

例如此次新发地防疫过程当中，由于大数据信息无法准确分辨“去过”和“路过”新发地市场的区别，加上可操作时间较短，最终出现了“一刀切”的情况，有些乘坐公共交通工具途径新发地的市民，也收到了要求进行核酸检测的短信或通知，让人颇感意外。

对此吴尊友认为，大数据筛查过程当中，由于时间较短，精力有限，的确存在一些错误判断的情况，有些没有危险暴露的市民，也被要求填写信息检测核酸“但数量只是一小部分，目前首要任务还是控制疫情，未来还有改进提高的空间。”

宋怀明也认为，除了发短信以外，排筛查的手段也包括打电话、上门走访和自我填报等等，目的就是为了最大程度减少在突发公卫事件当中，大数据应用的不准确性和不确定因素。

其次是大数据决策问题，宋怀明表示，从实际效果来看，大数据目前的作用，更多地依然停留在分析和辅助决策方面，只有很少一部分能够进行自动决策“从数据角度来看，这样的做法是更科学的，但从时间和效率来看，这样的手段依然有较大待提升提高空间。”

出于防控需要，很多人的个人信息被“暴露”在APP、小程序或是登记单、记录本当中，哪些是合理采集，哪些又属于过度采集，如果个人信息泄露了怎么办?目前依然有待商榷(图片来自网络)

在数据立法、数据安全方面，相关法律法规也不够健全：记者了解到，国家层面目前还没有出台针对公共数据管理的法律法规，省市层面也基本处于各自为战的局面，一些地方出台了法律条例，一些地方仅仅出台了规章办法，还有一些地方并未就此立法。

这在无形中给数据安全和个人隐私性，带来了不确定因素——疫情期间，多地出现了个人隐私泄露事件，引发了公众的担忧;出于防控需要，很多人的个人信息被“暴露”在APP、小程序或是登记单、记录本当中，哪些是合理采集，哪些又属于过度采集，如果个人信息泄露了怎么办?目前依然有待商榷，

实际上，加强信息共享，消除信息孤岛，同时做好个人隐私和数据安全的保护，不仅对当下抗击疫情至关重要，对实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化也有巨大的推动作用。

“未来要着力规范数据的所有权、使用权和使用规范，要保护好公众的隐私和数据安全。”宋怀明强调，有关部门既要把握好公众知情权，与保护公众隐私之间的关系“也要尽可能的把公众关心的数据全面、及时、准确地发布出来，并充分调动社会力量积极参与，形成大数据共享的合力”。

（编辑：泉州站长网）

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