2020年的新春佳節，注定會被歷史銘記。在九省通衢的武漢，又適逢在全中國人口流動最為頻繁密集的時段，遇上了新型冠狀病毒。
相較于17年前的SARS，此次疫情表現出更強的傳播性，感染人數曲線更為陡峭，對于疾病防控提出更高挑戰。好在17年來，中國在疫情防控方面已建立了更加完備的制度體系、保障策略、應對措施，信息披露也更加及時透明，而大數據的運用，更是在疫情防控工作中起到了重要作用。
大數據下透視“雙黃連”
1月31日深夜，有媒體報道稱，“雙黃連口服液可抑制新型冠狀病毒”。消息一出，一場搶購狂潮就這樣掀起了。幾乎是一瞬間，雙黃連口服液就被搶購一空。盡管當時已是深夜，各大線下藥店仍迎來搶購雙黃連口服液的用戶。
隨后雙黃連口服液在各大電商平臺紛紛斷貨，雙黃連也成為全網熱議話題。根據百度指數顯示，在1月31日23點前后，雙黃連等關鍵詞搜索熱度瞬間飆升數百倍，百度App的熱門話題#雙黃連可以抑制新冠病毒嗎#累計閱讀數也突破了1.5億。
雙黃連真的能夠抑制新型冠狀病毒嗎？信息時代，甄別信息是一個必備的技能和素質，在這次的疫情防疫過程中，搜索引擎作為人們獲取信息和知識的主要平臺，也成為人們主動了解雙黃連的最重要途徑。
百度不僅在“雙黃連”的搜索結果中置頂了上海藥物所的官方回應，還通過創建話題引入眾多專家觀點，這使得平臺覆蓋內容廣度與深度不斷擴大且更具及時性，可以讓公眾對雙黃連信息進行快速反應、科學決策。
眾多互聯網平臺的一系列努力也讓公眾對雙黃連有了更清晰的認知。從百度指數的需求圖譜來看，當前熱點詞語已主要集中在“雙黃連的功效與作用”， 這也很大程度上反映出公眾面對疫情開始變得更加理性。
搜索大數據的價值日漸凸顯
從雙黃連的傳播路徑我們可以看到，跟2003年SARS爆發時不同，武漢肺炎疫情爆發時，互聯網已成為主要的信息平臺。疫情爆發以來，搜索引擎更是成為廣大網民了解疫情進展和防疫知識的第一入口，每天通過百度App搜索瀏覽疫情信息和知識的用戶就高達10億人次。為什么搜索大數據對疫情防治的作用如此之大？
首先，搜索大數據能很好的緩解恐慌和焦慮。
在疫情防治過程中，各種謠言會迅速傳播， 一旦這些謠言不加以控制，就會成為制造公眾恐慌的源頭，但在今年肺炎疫情中，我們可以看到一個非常明顯的趨勢，那就是謠言破除的速度得到了明顯的提升。
以「白醋可以防治肺炎」為例，通過百度指數提供的數據可以發現，關于白醋的謠言存活期相當之短，在1月21日肺炎引起關注時，白醋的搜索量出現第一個波峰，并在謠言擴散后，迅速迎來第二個波峰，但隨著互聯網平臺辟謠行動開始，白醋的搜索指數迅速下滑，即使還有人對謠言信以為真，但他們也能很快通過搜索發現真相。
聚合了全網信息的搜索引擎，不僅能夠通過大數據捕捉到謠言及背后心理狀態，還提供了更好解決謠言的空間和可能性。比如近期在百度App“抗擊肺炎”頻道上線的“近日疫情熱搜”、“防疫知識熱搜”和“熱搜謠言粉碎”榜單，就基于大數據分析結果，展現億萬用戶每天最關注的疫情信息、防疫知識和謠言。
搜索之所以可以粉碎謠言，主要在于搜索往往匹配的是精準需求，搜索框中輸入一個關鍵字，就能獲得想要的最新信息，想要了解公眾需求，這無疑是最高效的。借助大數據、信息挖掘、自然語言理解等技術對人們普遍關注的謠言進行分析，然后通過專家、官方數據等方式進行權威解答粉碎謠言，進而確保謠言被粉碎。最終形成從謠言出現、傳播再到辟謠的閉環過程，而這也客觀上起到了幫助大眾答疑解惑的科普功能，從而將謠言的危害消滅于無形。
其次，搜索引擎的權威和及時性是不可替代的。
有量化研究表明，媒體的報道量增加十倍，傳染病的感染數將會減少33.5％。因此，讓公眾在疫情初期就能獲得充分權威的信息，從而加強自我防護，減少出行聚會，無疑有利于政府防控疫情。
但目前各級政府相關部門在各個渠道上發布的公開信息主要以非結構化的、文本的形式提供，這顯然不能很好滿足公眾的數據需求。也因此，在這種突發疫情的當口，搜索的社會和媒體價值就彰顯出來了。有著強媒體屬性的百度，它的作用不僅僅是提供辟謠信息，還在于能提供多種形式的權威信息。
移動互聯網世界里，信息傳播渠道其實也就是那幾個大的流量入口，但無論是微博、微信這樣的社交媒體平臺，還是基于算法推薦的信息流平臺，其實都很難像搜索引擎那樣提供全面及時的信息。
比如，在百度App的“抗擊肺炎”頻道，公眾可隨時查看疫情進展，隨時獲取最新權威媒體資訊。與此同時，百度還設立了疫情地圖、預防手冊、疫情辟謠、疫情科普、發熱門診、在線問醫生免費通道、在線直播等多個欄目，而通過疫情實時大數據報告，也可以實時了解疫情的最新進展。
值得一提的是，百度地圖還與國家衛生健康委員會政務新媒體平臺健康中國攜手合作，緊急上線了“發熱門診地圖”，這使得公眾可通過健康中國客戶端和百度地圖客戶端，一鍵查看全國的發熱門診及醫療救治定點醫院，而針對與肺炎疫情相關的搜索信息，百度也聯合了北京疾病防控中心對”預防新型冠狀病毒感染”問題進行解答，及時為群眾提供抗擊疫情的咨詢服務。
最后，搜索大數據對疫情的預測和防治也起到直接助力。
無論傳統檢測還是大數據實際上都很難檢測到現在肺炎疫情，但搜索大數據卻可以通過醫院的共享信息以及百度監控指定地區用戶的頻繁搜索關鍵詞，檢測到異常狀況，進而真正在第一時間內去判斷出疫情的病毒源，為后期的控制爭取時間。
通過對一系列關鍵詞搜索信息的定位與數據展現中，搜索大數據還能夠反映出疫情爆發當地人對于物資、醫療的特殊需求，例如根據百度早前發布的《百度新型冠狀病毒肺炎搜索大數據報告-武漢篇》，我們對武漢醫療救助力量及防護物資就有了較為清晰的了解。
與此同時，搜索大數據對疫情的預防也能起到很好的幫助。以百度地圖為例，面對新型冠狀病毒肺炎疫情，百度地圖迅速上線了“肺炎疫情期出行管控消息速報”功能服務聚合頁面，該頁面實時更新疫情最新消息動態，聚合了疫情期百度地圖駕車出行、公交出行、旅游休閑、遷徙地圖、查詢同乘信息、查詢發熱門診、鄂籍游客定點酒店、全國實時路況、各國入境管制政策、疫情防護提示、媒體報道等功能入口，幾乎實現了有關疫情的全部信息匯集。
眼下，我們不僅急需大量的醫護工作者，更需要強大的數據動員能力。對于公眾而言，疫情實時動態以可視化的形式顯示全國各地新型肺炎的確診病例，這些數據既有助于用戶合理評估前往目的地的風險指數，減少無意識傳播風險，從而提前做好必要防護，又有利于定位疫情輸出的主要區域、預測地區疫情發展態勢、預測地區潛在染病人群，為疾病防控部門及地區政府分類制定春運返程計劃、有針對性地出臺交通管制措施等提供決策支撐。
大數據還可以為疫情防控做什么？
大數據時代，無論是等級響應，還是“封城”、 “封路”，每一道防控疫情的決策，都應該是基于大數據基礎上的科學化、精準化、高效化的決策，而大數據的運用則帶來了更多的可能性。
1、 判斷人員流向，精準控制疫情傳播
在疫情發生后，雖然國家可以第一時間控制住當地疫情，但是人員流動則是無法控制的。現在利用大數據技術可以做到，如果可以根據掌握的大數據，對疫情進行提醒，例如提示何處出現了異常人流，從技術上說是可能的。
有關部門利用大數據的便利，綜合海量數據信息，進而作出重大決策判斷，這也是可以想象的。特別是在疫情緊急的情況下，也許大數據能發揮關鍵作用，可迅速為形成決策提供依據。
2、豐富數據維度，提出針對性防治建議
在大數據技術廣泛應用之前，醫療數據采集具有明顯的滯后性，這對在疫情傳播早期階段快速獲取傳播數據、分析疫情傳播機理造成制約。而借助于醫療數據聯網、各類智能設備數據歸集渠道等，大數據時代的疫情傳播數據采集更為及時、準確，可定位到個體、某一具體街區等，為疫情發展模型的搭建提供數據基礎。
除醫療數據外，疫情傳播往往還涉及氣候溫濕度、地質、交通、社會行為、城市衛生等多維度因素影響，大數據技術的發展使得這些影響因素均可以數據形態展示，同時使得多維度、大規模的數據處理成為可能，可實現上萬量級的影響因子建模，這極大地豐富了疫情發展模型的分析維度，對于定位疫情傳播的關鍵影響因素，并據此提出針對性防治建議有重要作用。
3、對疫情超前預判，建立全民預警機制
面對疫情，我們不僅要與迅速擴散的病毒“賽跑”，對疫情的發展作出超前預判，為各級疫情防控指揮機構提供科學權威的決策依據；還需要有專門的數據團隊，與疾控中心等部門合作、深入一線，開展數據采集和分析建模，更好的預測下一場“戰爭”。
從技術角度來看，有關部門和技術公司如果能夠利用不同維度的海量數據信息，譬如地圖數據、航空數據、移動通信數據、電商消費數據等等，進行綜合建模和分析，是能夠做出針對疫情的重大合理決策判斷的。
面對新型冠狀病毒肺炎威脅，如果我們的響應能力還停留在SARS時期亡羊補牢、心中無“數”的水平，恐難再令公眾滿意。17 年前的 SARS 還歷歷在目，但今時不同往日，17年后的今天，大數據技術正在改變著人們分析經濟社會問題與解決商業難題的基本范式，相信新型冠狀病毒肺炎被我們戰勝的時間不會太遠。
文章轉載自知乎專欄 創投雷達，作者：李俊
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