自2020年初至今，疫情席卷全球，通过大数据追踪，我们可以看到各国被感染人数增减情况，哪些地方疫情肆虐，哪些地方疫情发展趋于平缓，现在都能够一目了然，甚至我们还能通过大数据等新一代信息技术加速与交通、医疗、教育、金融等领域深度融合，让疫情防控的组织和执行更加高效。
大数据技术助力筑牢疫情防控网，为科学防控、复工复产、民生保障等提供了有力支撑，成为了战“疫”的得力助手，了解当下，预测未来。
那么，疫情之下，我们能用大数据做些什么？
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大数据在抗疫中的应用
不论走到哪里，进门前先拿出手机扫描健康码；地方、社区等工作人员通过大数据便可精准排查来往人员；利用大数据可追溯乘坐公共交通工具人员行踪，排查其是否与确诊人员有时空上的密切接触；实时疫情地图将疫情数据的空间特征、时间特征和数量特征进行可视化表达……
通过对所获得的疫情信息进行统计分析，可监测流动人员的健康状况、追踪确诊病例数据，甚至可以研判、预测疫情态势。
构建知识图谱，追踪传播路径
每当新闻报道“某月某日某地确诊几名被感染者，其行动轨迹……”时，你心中是否都有疑惑，这些行动轨迹的数据是怎样被收集的呢？
其实，这就是大数据技术发挥了作用——梳理感染者的行动轨迹，追踪人群接触史，建立知识图谱，为精准定位疫情传播路径、防控疫情扩散等方面提供了重要信息。
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对于大数据技术领域来说，追踪行动轨迹、建立知识图谱已经是相当成熟的技术了。在位置数据方面，我们除了通过各大公共交通部门提供出行数据来获取相关信息，还可以基于用户的授权，通过用户所使用的出行服务、电商、外卖平台的APP来获取用户的位置信息等来进行有效补充。
通过以上方式获取的位置数据，再将手机用户不同时间段的授权位置数据进行纵向串联，能够精准绘制出各时间段的行动轨迹。通过对个体数据的分析，再与其他个体数据进行整合比对，就能形成群体数据，便可追踪被感染者的疾病传播路径、定位感染源，配合知识图谱可以锁定被感染者曾经接触过的人群，以便及时采取隔离、治疗等防控措施，避免疫情更大范围扩散。
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这些数据有利于定位疫情输出的主要区域、预测地区疫情发展态势、预测地区潜在染病人群，为疾病防控部门及地区政府有针对性地出台交通管制措施提供科学支持。
大数据构建、疫情发展模型
从疫情开始至今，人们始终密切关注着疫情发展态势，关心着疫情什么时候能结束？什么地方是高风险区？什么时候才能正常出行？
众所周知，疫情的传播与我们的生活环境息息相关。疫情传播往往受到气候、温度、湿度、地质、交通、社会行为、城市卫生等多维度因素影响。而我们可以通过大数据技术将这些因素转换为数据形式，以便于我们对它们进行分析，同时我们还能批量处理这些数据。
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一方面，如果利用采集到的行动轨迹流动信息、社交信息、消费数据、接触史等海量数据，借助多种大数据分析技术，便能够精准预测疫情发展态势，更快地对疫情峰值拐点等情况做出预判。另一方面，疾病的传播路径可根据已知病患确诊顺序和密切接触人员等信息定位时空重合点来推算，为传染病溯源分析提供理论依据。
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新冠疫情让我们看到了大数据对于全球人类的重要性，国际间的合作、国家、政府、机构、组织之间的合作，都能为我们带来更多丰富的医疗大数据，便于在疫情不断变化前，掌握它的趋势，医疗大数据能为我们提供更多全新的治疗方式和方法，为战胜全球流行性疾病提供更多理论上和技术上的支持。
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由此可见，互联网技术已经伸到生活方方面面，疫情爆发的时刻，科技可以帮助人们降本增效。疫情发生以来，人们对大数据的理解更加深刻了，不仅是因为在场景分析与决策方面、服务优化方面，大数据能为人们提供便利，更重要的是对于个人而言，互联网逆势飞扬，快速发展，给人们提供了更多的就业机会和岗位。
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