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疫情之下看公安大数据的多用途分发

2020-02-13 10:39 来源:智安物联网 作者:缙霄

2020年春节,突发的新冠状病毒疫情牵动了全国乃至全世界人的心。一场继SARS之后的防疫大战在中国全面铺开。在抗疫第一线发挥重要作用的,除了医护人员、生物科学科研工作者以及勤务保障战线外,与非典时期相比,新兴的大数据技术在此次疫情防控中,也发挥了重要的作用,可以说医护人员和医学工作者在与死神赛跑,大数据正在发挥潜能,找准死神的来龙去脉,在防止疫情扩散和后续的更大规模防控工作精准定位,不可或缺且不可替代。

此次疫情防控,起到关键作用的大数据类别主要是交通大数据和公安大数据。在数据融合、服务民用的大背景下,这两个大数据不是孤立存在的,而是互为指导、相互依存、交替使用,从而将效果发挥到极致。简言之,即:交通大数据溯源(调度、乘坐交通工具获取信息),公安大数据定位(卡口、出入境、住宿+公安信息网)。溯源划块,定位精准,将高危区域及人群及时甄别并快速实施网格化管理,通过管控人流、车流、界定高危人群等方式,防范疫情蔓延。并对随之而来的一系列后续问题(如返程、区域管控等)进行有数据支撑的强有力指导。

溯源而上,交通大数据阻力病原城市管控

在防疫阶段,交通大数据起到了尤为重要作用。13.65万公里,高速公路总里程居全球首位;2.9万公里,高铁营业里程比全世界其他国家高铁总和多出三分之一,公路基础建设的发达,便捷的背后往往则是对于人口流动管控的短期模糊化。此次新型冠状病毒肺炎的爆发恰逢春运,而“500万人离开武汉,900万人留城”这个初期对防疫至关重要的数据便是来自于百度迁徙的大数据。

随后受交通运输部运输服务司、国家发展改革委经济运行调节局、国家铁路局运输监督管理司、中国民用航空局运输司委托,国家智能交通系统工程技术研究中心作为第三方机构,会同交通运输部科学研究院、中国交通运输协会城市物流分会、百度、携程、阿里巴巴、蚂蚁金服、高德、中国联通、中交信、盛威时代、美团、北京字节跳动、巴士管家等企业及有关媒体,综合应用历年春运出行及春运服务体验调查数据、互联网平台旅客出行大数据,对春运期间旅客出行需求进行了分析研判。

其中提到在省份方面,预计春运期间客流量主要集中在中东部地区,客运量排名前十位的省份为:广东、江苏、浙江、河南、四川、安徽、湖南、河北、北京、上海。其中,旅客迁入量较大的省份主要包括广东、江苏、浙江、安徽、河南等。

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新型冠状病毒疫情实时大数据报告

而与新型冠状病毒疫情实时大数据报告做对比,会发现一个惊人的事实,上文中提到的客运量排名靠前的省份皆在这份疫情名单上“名列前茅”。为此作为病毒发源地,截止1月24日12时,湖北共有13个城市区域公共交通停运,封城阻断。

在1月28日,中国工程院院士、国家呼吸系统疾病临床医学研究中心主任、高级别专家组组长钟南山在接受新华社记者专访时曾多次提到,在有人传人的情况下,病毒防治要抓住两个要害,一是发现早,二是早隔离,这是现在最原始也是最有效的办法。

公安大数据接棒,定位高危人群阻疫病扩散

从大数据角度看,这次疫情的防扩散方面,交通和出行大数据最关键。交通大数据为防止蔓延做了第一步,溯源。第二步,病源地哪些人“出来了”、目的地在哪,则需公安大数据将接力棒接下,并通过住宿、景区等需要身份证信息的地方划定出行路线,锁定这个人的坐标并追踪高危区域、密切接触人群等。

以笔者的家乡为例,笔者老家在黑龙江边陲的一个小镇,在加格达奇确诊一例新型冠状病毒感染肺炎病例之后,这位患者那日乘坐于那趟列车、车上有何人随即被调查的一清二楚,笔者有17位同乡与该患者在同一车厢,随后公安干警便一一登门拜访,连夜将他们送往医院,以便后续的防疫工作顺利展开。

在全国范围内,这其实是一件并不算起眼的事例,但背后所蕴含的是科通外(也就是安防监控的主管部门)、技侦、网安等多公安部门人员的不懈努力,加之原有的公安信息网数据同样发挥了不小的作用,另外公安信息网与物联网融合而生的视、音频大数据结合交通大数据对信息的追踪、溯源进而进行网格化管理也对疫情防控起到了决定性的作用。

网与网的融合,其根本在于数据的打通和共用。智能物联网前端采集和计算,形成结构化的价值数据进入信息网。让数据在感知端发源,经过解析和治理,最终与信息网当中的数据融合并产生更大的价值。

尤其恰逢春节出行,从出行方面来看,选择传统火车、飞机等交通工具的民众多绕不开的则是公安机关在车站、机场等地设置下的第一道“卡口”,恰逢人脸识别技术大范围应用,一旦智能前端检测出出行人员来自武汉等病毒发源地,则向后台汇报,后台调取数据进行估算,便可得知该乘客是否属于高危人群,是否需要进行管控或跟踪。

然而令人揪心的是,当下处于智慧城市建设初级阶段,由于技术能力、标准框架、顶层设计不成熟,大多数城市重建设而轻应用,散落在街头巷尾和部门、企业服务器的海量数据,汇集到城市大数据中心,也只是换了个“睡觉”的地方,“聚而不通、通而不用”的情况比比皆是。

每每见各路媒体报道“紧急寻找xx列车上的xx乘客”往往便来源于此,找的到,但是难以立刻找到成为当下公安大数据的一道门槛,因此,搭建统一数据服务平台的重要性不言而喻。在已有城市级平台的基础上,要形成全国互联互通,遇重大事件能做到及时追溯、定位等,因此未来国家还需加大对信息和情报搜集的力度,以备不时之需。

数据扎根 方能治理

从出行结构看,旅客今年出行结构显著变化。受取消全国省界收费站、持续实施春节假期高速公路小型客车免费通行政策等因素叠加影响,预计群众自驾车出行比例将会进一步提高,路网车流量将持续增长。

面对如此情况,仅凭借交通大数据对疫情进行治理显然是步履维艰的,单从性质上来看,交通大数据更偏向于调度与车流的监督,谈起对秩序的管控与对车辆行人的约束,显然需要依靠的是公安大数据的管理。但这并非说明交通大数据用处不大,恰恰相反,交通大数据更像是一片土壤,公安大数据只有扎根于其上方可开出更艳的“花朵”。

为此针对今年可能被大范围选用的路网车出行模式,以车牌识别为例,当车辆行驶至高速公路入口、出口时,车牌的数据都会被保留,以确定车辆的大概位置,随后便可与城市内的智能监控相联动,进而对车辆的行驶数据做到了如指掌,当数据被收入囊中,那么下一步公安部门对车主、车辆的行为约束才会水到渠成。一旦发生紧急事件,随即便可通过锁定车主、追踪车辆轨迹进行管控,以确保疫情得到有效控制。

另外需要注意的是,越是紧急状态,越需要加强对数据隐私的保护,否则会引发不必要的猜想和恐慌。最近几天,微博、微信群、朋友圈中陆续出现疑似包含湖北返乡人员身份证号、住址、电话等个人隐私的文档及照片。这些原本应受法律保护的数据隐私被泄露流传,不仅严重损害当事人合法权益,也助推了“恐鄂”“排鄂”等负面情绪滋生蔓延。

相关机构在信息发布中,应坚守三个原则:一是个人自愿原则,即本人同意授权发布;二是脱敏原则,发布内容要“经过处理无法识别特定个人且不能复原”;三是非必要不公开原则,如日本厚生省的理由是“国籍与疫情二次扩散无关”。疫情数据安全不仅是信息泄漏,更要从国家安全战略高度,认识到相关数据是国家安全的重要组成,要绷紧数据安全这根弦。同时,相关部门要加大对侵犯数据隐私行为的打击力度,防止政府、医院、科研机构及工作人员非法泄露、恶意传播数据隐私,必要时可通过大数据手段进行后续追责与清查,以“数”治“数”亦是不错的选择。

结语

近日,在CCTV13新闻1+1栏目中,浙江大学的李兰娟院士曾提到过,在当年非典期间,要确定被感染者是否接触了病毒携带者或疫情高发区人群,难度很大,但现在不一样了,通过大数据,能够很轻松地确认这些问题,还能据此判断病毒传播特性。

李兰娟院士举了一个她最近刚刚接诊的病例,患者认为自己并没有接触过武汉的人,最终通过大数据,确定这个患者至少接触了3个来自于武汉的人。就是因为大数据、互联网可以把每个人的流动情况都掌握得很清楚,充分发挥科技的作用,能够更有效地发现和控制传染源。

此次疫情,是专业行业大数据应用在其他场景外的一个突出体现。随着雪亮工程建设的完善,围绕着交通调度、社会治安综合治理所建立起来的交通和视音频大数据资源,随着运营的深入,将会在更多领域发挥作用。种瓜得豆,焉知非福。用数据说话,让数据在国家安全、百姓生活中扮演越来越重要的角色,是必然的趋势。

责任编辑:潘一大