“最近15天有沒有去過新發地？”這是北京市民最近要回答的高頻問題。

如果你不巧在這15天内去過或者是經過新發地，那麼你會收到這一條短信。

相信你跟我一樣會很驚訝，别人是怎麼知道我去過新發地？哪一種手段知道的？為什麼還能發短信給我？我的隐私問題怎麼保障？

首先我們引用一組數據，截止至6月20日6時，北京市已累計采樣229.7萬。日均40萬人。從5月30日至6月13日運用大數據篩查出了35.5萬涉疫市場相關人員，并進行檢測工作。

在短短幾天内，北京利用大數據分析出高風險人群位置和路徑，找到了三十多萬人并且快速進行核酸檢測，與年初武漢疫情爆發初期運用大數據分析人口路徑相比較而言，此次北京的“大數據篩選”更體現出科技的力量，這對未來的疫情防控力量不容小觑。

那大數據是什麼？

大數據顧名思義是，規模巨大的數據集合。大數據又分為狹義大數據和廣義大數據。

狹義大數據主要是私人信息、互聯網習慣的大數據，說得再通俗點喜歡看的電視，購物網站上的偏好喜歡等等。

而廣義相對論主要是對于企業和社會方面的，打個比方比如618某個購物平台需要先分析購物偏好，再做好需求預測，最後提前儲備好商品。

這次北京新發地疫情所使用的大數據正是狹義大數據和廣義大數據的融合，也是大數據技術的良好利用。

究竟是什麼方式知道我去了新發地？

截止至7月2日官方暫未公布獲取大數據的具體方式，但通過查閱相關資料獲取已知的内容具體了解到三種方式，可以短時間迅速找到新發地到訪者。

第一種方法也是最簡單的方法，雖然并不全面，但這種方法是初步的排查方式。

通過對商鋪以及倉庫物品排查，确認貨物信息以及人員信息。在這個過程中如果出現攜帶病毒物品則通過路徑和接觸者進行追蹤，這同樣也是排查密切接觸者的依據之一。

第二種方式是通過社會交往信息分析。不單單隻是用社交軟件信息判斷，而是通過社區電話調查，上門走訪形式，需要大量的志願者來協助，用最短的時間篩選出哪些人去過新發地或者正在新發地工作，他們這幾天密切接觸了多少人，最終形成可靠消息。

第三種方式也是運用可能性最大且最廣的一種方式，利用GPS定位信息進行篩選。

手機的信号來自于基站因而每個地區都有不同運營商的基站，在新發地肯定也會有基站。當我們路過新發地或者長時間停留在新發地時，當地的基站會和手機建立通訊連接，再反饋給大數據，從而知道我們所在位置。

其實我們去另一個城市旅遊，人還沒下車手機裡就會收到一條短信：歡迎來到xx城市。這其實就是GPS位置信息。

其實大數據的應用在這次防控疫情上起到了很多正面作用

追蹤漫遊路徑

三大通訊運營商利用大數據來幫助衛生部門進行潛在疫情風險定位，利用GPS定位和手機号碼實名制的身份信息。

理論上可以最大程度對疫區進出人員進行追蹤，降低乃至堵截疫情傳播。

隻要不扔掉手機、不關閉手機就可以檢測到。

​篩選有接觸史風險人員

最近我們常常聽到這種新聞：某輛列車有确診病例，同行乘客要注意。

這些同行乘客信息有關部門都是可以查到的，基本上在我們獲知新聞時，這些同行乘客已經确認并接受隔離。

在這次北京疫情“卷土重來”後，北京并沒有采取封城行動，而是更人性化地做到以街道劃分防控等級，進行科學管理，這其中大數據起到了很大的作用。

再比如武漢疫情暴發初期，多家互聯網科技公司聯手利用大數據技術實現信息共享，快速查詢給全社會提供了保障。

普通百姓也可以通過多家社交平台得知新冠肺炎動态更新、地區疫情防控等級和辟謠功能。

讓我們在魚龍混雜的信息流中回歸理性和思考，不盲目跟風，及時安撫公衆情緒。

從另一個角度也“抑制”疫情的蔓延。

大數據會洩露我們的隐私嗎？

科技是一把雙刃劍，在信息時代所有的隐私都好比像一層薄紙，輕而易舉就會被戳破洩露出來。

最近很多并沒到過新發地的市民也收到了短信，一方面是為了大家的安全着想，奔着甯願錯查一千也不落下一個的方式抗擊疫情。

另一方面，其實是為了避免有一些漏網之魚，明明去過新發地卻不主動上報，收到短信的時候會心虛。

在這個大環境下，新冠肺炎确診患者和疑似患者往往被視為高危人群。

如果個人信息被公開、傳播，可能會導緻公開人員及其家人受到歧視性對待，所以這些隐私信息我們應該受到最高程度的保護。

這就需要運營商配合監管部門進行梳理分析，政府部門嚴格監督來正确使用大數據這把利器。

個人隐私和個人安全其實并不沖突，國内其實對自己的隐私問題并不是特别的注重，每個人的隐私都應該被保護，“我”的事情“我”想不想被别人知道權力還是在于“我”。

未來大數據還有很長的一條路要走。

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