疫情大数据(疫情大数据发明人马晓东近况)

青岛疫情背后,大数据看这几天进出青岛的人都在哪?

青岛疫情发生后 ，通过大数据分析发现
，这几天进出青岛的人主要来自和去往山东省内城市，也有部分来自和去往省外重点城市。 具体如下：迁入青岛情况 省内城市为主力：2月20日迁入青岛来源地的前15名都是山东省内的城市 ，这些城市近来都是低风险地区
，前15名城市的占比达到了70.26%，是青岛外地人来源地的主力 。

报告病例后4天内：迁出目的地主要为长春市、北京市 、哈尔滨市
、沈阳市 ，跨省流动比例有所上升
。3月3日以后：迁出人数呈现下滑趋势，可能与疫情防控措施加强（如交通管制、居家隔离要求）有关。

烟台：大数据加持
，高新区“码 ”上助力疫情防控社区疫情防控登记系统：居民通过手机扫码填写信息，生成个人二维码 ，进出小区时扫码测温
，实现出行记录电子化，节省时间 。数据倒查：居民体温异常时 ，可通过数据库倒查外出次数和时间段
，查找接触人员，助力疫情防控
。

疫情防控决策支持：基于人口流动 、感染数据及行为轨迹 ，建立疫情扩散模型
，预判趋势与受控概率。例如，北京依据大数据分析全面停运省际公路交通；贵州省科技厅专家组通过模型预判确诊病例超100例的时间点 ，提前5天发出预警
，并提出重点人群排查
、社区严防等建议，后续防控措施与建议高度吻合 。

网民讨论疫情的舆情舆论信息怎么监测?大数据舆情监测平台方法

〖壹〗、网民讨论疫情的舆情舆论信息监测可通过大数据舆情监测平台实现 ，具体方法如下：分条块监测利用大数据信息提取与智能处理技术，通过系统订阅“与我相关
”的主题
，如疫情热点话题 、社交媒体热门评论、舆情新闻报道等。系统自动过滤无关信息，仅收集与订阅主题匹配的舆情内容
。

〖贰〗
、疫情各地方数据和网民讨论疫情的舆论信息可通过关键词搜查法、人工浏览法 、舆情搜索软件工具法三种方法搜查 ，具体如下：关键词搜查法 搜索检测：根据需求确定关键词
，如“某地疫情新增数据”“某省疫情情况 ”等，对各个地方官方网站疫情数据发布平台的数据进行搜索。

〖叁〗
、网络舆论舆情大数据统计方法浏览排查法通过人工浏览权威舆情网站（如新华舆情网、人民舆情网） 、社交媒体平台（微博
、微信、抖音等）及互动社区（知乎 、豆瓣） ，手动筛选与目标主题相关的舆论信息 。此方法适用于初步排查热点事件或特定话题
，但效率较低，难以覆盖全网数据
。

〖肆〗
、总结网络舆论是公众意见在互联网空间的延伸 ，其监测需依赖大数据技术实现全平台覆盖、实时分析与趋势预测。通过专业系统（如硕智库）的自动化工具
，结合人工研判，可有效提升舆论应对效率 ，降低风险 。未来
，随着AI技术发展，舆情监测将更智能化（如自动生成回应策略） ，但需警惕技术滥用导致的伦理问题
。

〖伍〗 、舆情信息网站的热点信息监测方法舆情信息网站的热点信息可能被传播到多个不同平台，人工收集排查成本高且效率低
，推荐采用舆情系统软件监测的方法，借助专业的网络舆情监测系统工具 ，自动24小时监测舆情信息网站的热点信息
，分析舆情发展趋势变化，并汇总成日
、周、月等舆情热点排名 ，有效提高工作效率。

〖陆〗 、但这种方法效率较低
，需要耗费大量的人力和时间，且可能无法全面覆盖所有信息 。技术监测：采用现代化的大数据舆情监测系统软件平台进行收集
。像一方软件的互联网舆情监测平台 ，支持全网舆论信息监测、提取
、聚类和汇总。

智源研究院联合多家权威机构上线“新冠肺炎(COVID-19)开放数据源...

〖壹〗、020年4月7日
，北京智源人工智能研究院数据开放研究中心联合清华大学 、中国工程科技知识中心
、清华大学附属北京长庚医院、阿里巴巴智能计算实验室 、搜狗搜索
、智谱.AI共同宣布“新冠肺炎（COVID-19）开放数据源
”正式上线 。

〖贰〗、家机构承诺及时公开新冠肺炎最新研究发现和数据，旨在加速公共卫生应对 、拯救生命 ，并通过开放共享机制促进全球科研合作
，同时需应对数据准确性和公众误读等挑战
。承诺背景与核心目标疫情紧迫性新冠肺炎确诊人数持续攀升，世卫组织（WHO）已将其列为全球突发公共卫生事件。

〖叁〗
、研究方法与局限性数据来源：研究基于马萨诸塞州3家大型医疗机构2020年3月至2022年7月的电子病历 ，覆盖171，058例新冠患者
，其中768例为HIV感染者 。通过倾向得分匹配（每1名HIV感染者对应20名未感染者）控制变量差异，确保结果可靠性。

〖肆〗、症状持续时间长：COVID - 19主要是一种攻击肺部的呼吸系统疾病 ，但也表现出看似无关的症状
，如味觉和嗅觉丧失或记忆力减退，这些症状可能在最初诊断后持续数月的时间 ，提示是神经系统的原因
。

〖伍〗 、COVID-19是由新型冠状病毒（SARS-CoV-2）引发的急性呼吸道传染病
，于2019年12月在中国武汉首次被发现，属于冠状病毒家族中的一种RNA病毒。

病毒入侵,大数据还可以做什么?

〖壹〗
、洞察社会情绪：大数据还能反映社会情绪和关注趋势的变化 。例如 ，疫情期间
，“口罩”成为飙升热词，而曾经的贺岁档电影关注度大幅下降 ，这有助于媒体直观报道呈现社会动态
，引导公众情绪
。追踪人口流动轨迹运营商大数据：运营商利用大数据画像，结合号码实名制的身份信息 ，可以对疫区漫出人员进行追踪和防控，降低疫情传播风险。

〖贰〗、但可以通过整合大数据处理资源
，协调大数据处理和分析机制，共享数据库之间的关键模型数据 ，加快对高级可持续攻击的建模进程
，消除和控制高级可持续攻击的危害 。

〖叁〗 、在大数据时代，可通过控制访问权限、强化数据加密
、智能终端加固以及多方协同完善隐私保护机制等措施保障网络安全
。

大数据智解疫情用工“燃眉之急”

大数据通过高效整合与调配人力资源 ，在疫情期间快速响应医院建设用工需求
，为应急工程提供了关键支撑，有效缓解了用工紧缺的燃眉之急。

大数据在解决用工燃眉之急中发挥了不可替代的作用 ，尤其在疫情期间通过精准匹配供需、建立保障体系 、推动行业透明化管理等方式
，为应急建设和长期用工难题提供了高效解决方案 。

“共享用工
”“灵活用工”通过整合劳动力资源，有效缓解了疫情期间企业用工矛盾 ，既解决了“招工难 ”企业的燃眉之急
，又缓解了“复工难
”企业员工的经济压力
。共享用工模式的核心机制社区
、商会或企业作为协调主体，整合因行业波动产生的闲置劳动力 ，通过短期人力输出实现跨企业调配。

从疫情防控看大数据应用发展:知道你在哪,在干什么,见了谁

从疫情防控实践来看，大数据应用通过多维度数据整合与分析
，在人员流动追踪、居住情况排查 、密切接触者识别及防控决策支持等方面发挥了关键作用，具体发展与应用如下：人员流动分析：疫情初期 ，武汉500万人流动引发社会担忧 。

“战疫”中大数据的主要应用疫情分析展现：疫情相关数据是开展分析
、管控等工作的基础
，36%的企业案例对采集数据进行可视化展现，超80%在此基础上深入分析
。从政府支撑角度 ，包括展示疫情相关信息、人员和车辆流动情况 、疫情相关资源及物流信息等核心功能。

除了此次的新发地周围人员的定位
，在之前的武汉疫情中，百度迁徙数据
、12306实名制售票数据都为疫情防控起到了至关重要的作用 。大数据+人工智能助力精准防控疫情 ，利用大数据技术
，实现了信息共享、查询筛选。