面对疫情防控，目前北京已做出了最严密的守备，但现实问题是，除了防备我们似乎仍不能做到对潜在风险人群及时掌控。随着技术的不断发展，大数据、人工智能、区块链等概念被炒得如火如荼，在真正迎来考验的时候，到底这些技术能发挥多大价值？

(图源:摄图网)

面对即将到来的返京人潮，北京已摆出了最大程度的防范阵仗

为迅速找到新返京人群，很多社区都在今日临时为住户办理出入证。在北京工作的小刘也向《数据》记者表示，自己早已离开武汉多年，今年春节也没离开北京，只不过没有换掉自己的武汉手机号，这两天不断有社区、街道人打电话来确认相关信息。

目前最新数据显示，北京确诊新型冠状病毒感染的肺炎已达168例，而此次返京人群有媒体预测体量大概在2000万人次左右。

钟南山院士也预测称，疫情很快会迎来一波高峰，所以对于接下来的防控，北京市政府副秘书长陈蓓也在新闻发布会上表示，针对即将到来的返京高峰，总的来说是要做到人人有责，群防群控。每个人的参与支持和认同，对防控至关重要。做好自我防控，就非常有意义。

截至2020年2月1日20：00北京地区新型冠状病毒感染人群区域分布

虽然外来人员进京后进入小区受阻的闹剧仅是个例，但也从一定程度上反映出一个问题：对于潜在风险人群，目前仍不能做到精准定位。

对此，在大数据行业从事十多年的一位专家向《数据》记者表示，随着技术的快速发展，虽然相比于2003年的非典，很多事情做的比过去更好。但也不难发现，通过大数据技术控制疫情，虽然在技术上具备了一些基础，但可以看到技术之外的一些条件尚不成熟。

这位专家介绍称，从理论上讲，想要找到迁徙群体中的高风险人群，至少需要拥有几方面信息，首先就是身体状况，要及时掌握每个人是否发热；其次是行踪信息，包括这段时间是否去过武汉，还去过哪些地方，乘坐哪几趟车，现在又在哪儿；最后是身份信息，包括潜在风险人的姓名、住址、联系方式等。

与疫情作战，就是与时间赛跑。对此这位专家也直言，其实包括政府在内的各方面，应该都想到联合各方通过大数据技术控制疫情，但现在看还需要很多机会去尝试，“目前看可应用的技术很多，但重点是花多大代价最终能发挥多大作用谁都不好评估” ，这位专家如是表示。

不能否认的是，目前通过大数据技术，已经实现了很多之前没做到的信息对称。比如百度在疫情期间推出的“迁徙地图”，就是基于地图大数据反映人口流动轨迹，让人们可以清楚了解春节从武汉返乡群体的整体去向；丁香医生也很快推出了“疫情地图”的小程序，对疫情数据做到了实时更新；还有平台也推出了“确诊患者同程查询”的工具，这些工具都在最大程度上，向人们公开了与疫情有关的最实时信息。

而且很快，各地政府也运用大数据技术实时监测疫情发展的动态。比如1月31日，北京市经信局就发布消息称，北京市疫情地图已经在北京市政务数据资源网上线试运行，直观展示北京市各区累计确诊疫情病例、累计治愈数量及当前疫情分布等情况。

(图源:北京经信局微信公众号)

同时提供数据公开与数据下载服务，方便相关企事业单位开展疫情数据的开发应用。在应对新型冠状病毒肺炎时，各个部门可以利用大数据，宏观层面更科学地决策，微观层面进行全面的追溯与排查。

但不难发现一个问题，目前的大数据工具更多只是停留在被动的查询功能，但如何变被动寻找为主动锁定，这一问题还尚未解决。

当然如果想要实现主动锁定，就要通过大数据建模，圈定潜在风险对象，包括高危患者、疑似患者和与其密切接触过的伴随关系人群。

对此，某运营商大数据的负责人表示，在获得合法授权的情况下，可以通过轨迹建模来分析高危人群和疑似患者的伴随关系识别。

具体来讲，就是根据病人身体症状时间点及驻留场所，来建立轨迹热力图，分析潜在传染源及可能的传播路径，标注病人驻留时长超过一定时长的位置点，进行重点布控并分析区域内人口流动，给在某驻留点所有近距离接触的人打上风险标签，并计算风险标签人的轨迹，从而迅速锁定与疑似患者接触的对象。

(企业提供:轨迹热力图)

对于通过大数据寻找潜在风险人群的技术，上述专家也指出，“可以按照两种方式建立运算模型，一种是专家评估各种参数，另一种是机器学习评估各种参数。根据几个维度的数据进行综合判断，就可以测算出哪类人群属于潜在风险人群，再定位到这类人群的身份信息和位置信息上，就可以快速找到潜在风险人群”。

但这个运算模型建立最大的问题，就是各方信息需要打通。“比如个人身份数据，要经由公安系统提供；个人行踪数据，掌握在各大运营商手里；身体状况数据，又要通过各大安检站和各个社区实时提供”。所以，如果想真正打造一个潜在风险人群锁定监测模型，就需要各大单位紧密配合一起做出多维度数据抽样。

《数据》记者随后也了解到，上述合作确实存在不小难题，比如公安系统中的公民信息使用，有着严格的规定和审批流程，如果要大规模使用公安系统数据，除设备性能方面投资比较大之外，网络安全风险也很高。此外，类似运营商的位置数据，也面临着网络安全风险的巨大考验。

除上述难题外，对于位置信息的收集，是基于用户手机来追踪目标人群，但对于部分没有手机的老人和儿童来说，通过现有大数据技术又较难监测到，但此次疫情中，老人又恰恰是易感染人群，所以这些数据监测，只能依靠人工。

可以发现，目前对于交通运输信息的采集，在一定程度上确实还是依赖于最原始人工，比如铁路部门决定，2月1日起登记乘车人手机号，未成年人、老年人等重点旅客以及无手机的旅客，需提供监护人或能及时联系的亲友手机号码。

而且最重要的是，如果不能及时打通患者信息与身份信息，就算知道这片区域是潜在风险区，但不知道其中的人到底是谁，或者即使知道这类人群的身份证信息，却无法获取对方的联系方式，人们同样也无能为力。

所以此次疫情中，大数据技术在应用过程中，信息互通难等现实问题再次被摆在了行业及社会面前。

祝大家平安避过疫情。

文字丨小罗号
      编辑丨东青