緊急擴散！急尋557個車次航班同行乘客"，"鄭州首位的哥確診急尋近期乘客 ，車號 "， "銀川西夏區急尋新冠肺炎密切接觸者" ……
頭條搜索輸入“急尋”，均和疫情有關
打開朋友圈、頭條、微博、搜索引擎，各種急尋患者同行人的信息在持續發佈。面對超過10億人次流動規模的春運，如何從浩如煙海的客流大數據中，篩查出疫情接觸乘客，是打贏疫情阻擊戰的重中之重。
不久前，工信部副部長陳肇雄主持召開了疫情防控大數據專家會商會，研究部署大數據支撐服務疫情防控相關工作。陳肇雄表示，疫情防控工作已進入關鍵時期，內防擴散、外防輸出任務嚴峻，運用大數據分析，支撐服務疫情態勢研判、疫情防控部署以及對流動人員的疫情監測、精準施策，十分重要。
疫情猛於虎，一場沒有硝煙的戰爭正在進行中。和17年前的SARS相比，以大數據為代表的信息科技在本次抗擊疫情中，正發揮著巨大作用。目前包括12306、政府相關部門以及眾多互聯網企業等，都將大數據為不可缺少的工具。
12306 利用大數據提供密切接觸者信息
作為全球交易量最大的票務平臺，12306擁有海量的旅客出行數據。這場疫情發生後，12306快速啟動應急機制，利用實名制售票大數據優勢，及時配合地方政府及各級防控機構提供確診病人車上密切接觸者信息。據介紹，12306已累計提供200多批次。
"像列車上如出現確診或疑似旅客，我們會調取旅客的相關信息，包括車次、車廂及近一段時期乘坐的車次，以及同乘、同購、同行旅客的信息，比如席位前後3排的人員，與其同一訂單購票的人員，我們會進行信息分析提取，然後提供給相關防疫部門進行後續處理。"負責12306的研發和運營維護的鐵科院電子所所長朱建生表示。
據悉，為應對疫情，1月21日，12306專門成立了疫情技術保障團隊，開展大數據分析、客票功能調整、系統監控保障等多項工作，先後有170人參與相關保障工作。
某部委利用大數據分析與態勢感知技術 助力精準防控
春節期間，奇安信大數據與態勢感知團隊陸續收到了某部委及全國多個省市的下屬機關的緊急需求。該部委作為此次疫情防控的重要支撐單位，為了更高效推進工作，第一時間向奇安信集團發出數據分析技術的請求，希望利用大數據技術分析轄區內的疫情擴散情況，為精準防控提供數據支撐。
然而，數據的獲取、治理、分析、建模、可視化輸出，是一個複雜的系統工程。奇安信大數據與態勢感知負責人李虎表示，"疫情發生後，僅春節前就有幾百萬人從武漢流向全國各地，有坐火車的、有坐飛機的還有自駕的，這些都有可能是潛在的傳染源。他們什麼時間到過哪些地方、接觸過那些人，面對如此龐雜、海量的數據，數據分析師需要從中抽絲剝繭，並且放到系統裡面進行建模分析，這個難度是可想而知的。"
大數據團隊緊急分析數據，建立模型
奇安信大數據與態勢感知團隊迅速制定應急策略，一線同事反覆研究了疫情數據的特點，人工一條條的進行數據篩選和補全。同時在建模過程中，確定每個模型所需的數據資源、關鍵特徵、衡量標準等，並基於這些數據展開模型訓練和分析工作，確保模型能夠迅速投入實戰。後方團隊緊急開發自動化數據處理的腳本文件，大大提高了現場大規模數據的處理和分析效率。
最終，依託奇安信天工大數據智能建模平臺，這些模型在實戰中發揮出了重要作用。據不完全統計，奇安信大數據與態勢感知項目組共搭建了近20個數據分析模型，處理了超過上億條數據，並且通過可視化技術，繪製出了一張精準的"疫情態勢圖"，為該部委及全國下屬單位研判疫情態勢、排查密切接觸人員、控制傳播途徑，提供了精準的決策支撐。
互聯網公司應用大數據 助力公眾瞭解疫情、抗擊疫情
疫情發生後，大家都依賴於通過社交網絡、門戶網站、搜索引擎等渠道來了解最新疫情信息和抗疫手段，但這些信息非常龐雜、分散，而且良莠不分，給辨別帶來很大難度。各大互聯網公司的大數據技術派上了用場。
舉例來說，通過大數據分析推送，"頭條尋人" 整理更新有關信息，聯合各地發佈尋找與確診患者同乘交通工具的乘客；百度地圖啟動各類場景強提示，實時上線道路封閉信息，並推出公眾場所人流密度大數據，引導公眾提前避開；美團App、大眾點評App等則推出全國定點醫院與發熱門診實時在線查詢服務，涵蓋全國103個城市發熱門診信息。
目前，今日頭條APP"抗擊肺炎"頻道上線了"同城查詢"、"鑑真闢謠"等功能，而百度APP"抗擊肺炎"頻道上線了"防疫知識熱搜"和"熱搜謠言粉碎"榜單，基於大數據分析結果，展現億萬用戶每天最關注的疫情信息、防疫知識和謠言，點擊關鍵詞就可以看到最權威的解答或者闢謠信息。
疫情面前，沒有人是孤島。據悉，截止目前，已有多家互聯網公司通過自己的數據和技術能力，給有關部門提供了大量數據支撐，為傳染源(人員)的篩查、追蹤、控制和隔離作出了巨大貢獻。 "藉助大數據對整個疫情進行防控，對整個社會而言是當務之急。" 國家信息化專家諮詢委員會委員、電子政務專家汪玉凱這樣說道。
閱讀更多 科技新參考 的文章
