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917當(dāng)前，新冠病毒肺炎疫情在國(guó)內(nèi)已經(jīng)得到有效控制，復(fù)工復(fù)產(chǎn)正在全面推進(jìn)之中。那么，目前經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的情況究竟如何？各行各業(yè)以及各地區(qū)的發(fā)展形勢(shì)有何差異？百度公司最近發(fā)布的2篇論文 [1, 2] 研究發(fā)現(xiàn)，這些答案，都“藏”在海量的大數(shù)據(jù)里。
研究表明，百度地圖的用戶和商戶數(shù)據(jù)情況與GDP走勢(shì)呈現(xiàn)高度相關(guān)性，成為呈現(xiàn)行業(yè)和地區(qū)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇情況的“晴雨表”。同時(shí)，百度地圖、搜索和健康平臺(tái)的數(shù)據(jù)顯示，某一地區(qū)人口流動(dòng)情況以及搜索習(xí)慣，與該地區(qū)的疫情形勢(shì)緊密相關(guān)。由此可見(jiàn)，百度多維度大數(shù)據(jù)能夠有效地為疫情發(fā)展及其社會(huì)影響“畫(huà)像”。
中國(guó)傳媒大學(xué)調(diào)查統(tǒng)計(jì)研究所所長(zhǎng)、大數(shù)據(jù)挖掘與社會(huì)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室主任沈浩表示，在抗擊新冠肺炎疫情的斗爭(zhēng)中，全國(guó)各地的政府、企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)都在探索運(yùn)用大數(shù)據(jù)手段提升治理能力、加強(qiáng)抗疫效果。未來(lái)，百度的大數(shù)據(jù)不僅能夠作為政府防控疫情的有益參考，同時(shí)也可以為推動(dòng)復(fù)工復(fù)產(chǎn)、提振經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供有力的決策依據(jù)。
L型、勾型、V型：百度大數(shù)據(jù)直觀量化疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊情況 [1]
成都鬧市區(qū)的奶茶已經(jīng)回歸了往日的熱鬧，而天津旅游景區(qū)的小飯館卻遲遲難以復(fù)蘇；西北縣城的超市恢復(fù)了元?dú)?，長(zhǎng)江中部的工廠則尚未將產(chǎn)量提升至疫情之前的平均水平……這些情況，百度大數(shù)據(jù)都“看”到了。
百度大數(shù)據(jù)的研究者在試圖摸清地圖數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇情況的關(guān)聯(lián)時(shí)，發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)關(guān)鍵因子——地圖用戶到店數(shù)量（Volumes of Visits to Venues，簡(jiǎn)稱V3）與商戶新開(kāi)設(shè)的地理位置點(diǎn)數(shù)量（New Venues Created，簡(jiǎn)稱NVC）。V3可以反映用戶的活躍程度，NVC則反映商戶的活躍程度。
于是，研究者將這兩個(gè)數(shù)據(jù)的走勢(shì)與GDP走勢(shì)做成可視化圖表，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，NVC、V3與GDP的走勢(shì)，呈現(xiàn)強(qiáng)烈的正相關(guān)，也就是說(shuō)，地圖用戶到店的情況與商戶新開(kāi)設(shè)的地理位置點(diǎn)情況，可以反映經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的強(qiáng)弱。
圖1：從2018年第一季度到2020年第一季度，每個(gè)季度的國(guó)內(nèi)GDP與百度地圖用戶到店數(shù)量，新開(kāi)設(shè)的地理位置點(diǎn)數(shù)量，呈現(xiàn)強(qiáng)烈正相關(guān)。（注：分析所用的數(shù)據(jù)皆為脫敏數(shù)據(jù)，所有處理環(huán)節(jié)均不涉及個(gè)體隱私。下同。）
那么，這一發(fā)現(xiàn)，除了作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的晴雨表，還有什么作用呢？
百度研究人員又做出了進(jìn)一步的分析。他們對(duì)各個(gè)行業(yè)、各個(gè)地區(qū)省份的經(jīng)濟(jì)活躍程度進(jìn)行了細(xì)致分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同行業(yè)、不同地區(qū)之間，經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇情況呈現(xiàn)巨大差異，主要分為以下三類(lèi)——L型、勾型、V型。
先來(lái)看L型。這一曲線顯示復(fù)蘇緩慢，說(shuō)明受疫情影響很大，目前仍然無(wú)法回到2018年同期的水平；教育、交通運(yùn)輸、酒旅等行業(yè)遭受非常嚴(yán)重的打擊。下圖分別是機(jī)場(chǎng)、火車(chē)站、教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、酒店的用戶到店情況?？梢钥吹?，代表今年情況的紅色V3曲線，呈現(xiàn)“L”形狀，依舊在低谷搖擺。
圖2：上圖為機(jī)場(chǎng)、火車(chē)站、教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、酒店的用戶到店情況（V3）和新開(kāi)設(shè)的地理位置點(diǎn)情況（NVC）
再來(lái)看勾型。雖遭受疫情影響，但是疫情緩和之后，能夠恢復(fù)到2018年與2019年同期之間的經(jīng)濟(jì)水平。餐飲酒吧、休閑娛樂(lè)、公園景點(diǎn)等是典型的行業(yè)代表。這一復(fù)蘇情況在V3的可視化圖表里很像一個(gè)反寫(xiě)的“對(duì)勾”。
圖3：勾型：疫情緩和之后，餐館酒吧、娛樂(lè)設(shè)施、旅游景點(diǎn)等行業(yè)能夠恢復(fù)到2018年與2019年同期之間的經(jīng)濟(jì)水平
最后看V型。盡管疫情的影響嚴(yán)重，但是一旦疫情緩和之后，能夠快速觸底反彈，恢復(fù)到2019年同期水平，甚至比那時(shí)情況更好。代表行業(yè)有工作居住的地點(diǎn)、商超、醫(yī)院藥店等。
圖4：V型：疫情緩和之后，工作居住地點(diǎn)、商超、醫(yī)院藥店等景氣程度快速反彈，走勢(shì)看上去像字母V
研究人員用類(lèi)似的思路，將全國(guó)經(jīng)濟(jì)按照區(qū)域進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)湖北、北京及天津的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇情況為L(zhǎng)型，復(fù)蘇緩慢，與持續(xù)的疫情管控以及旅行限制有關(guān)；南部沿海、黃河中游、東部沿海、長(zhǎng)江中游和北部沿海的數(shù)據(jù)顯示出明顯的勾型復(fù)蘇趨勢(shì)；大西北、東北和西南區(qū)域則展現(xiàn)出強(qiáng)勁的V型反彈趨勢(shì)。
百度大數(shù)據(jù)研究專(zhuān)家表示，五大經(jīng)濟(jì)區(qū)（南部沿海，黃河中游，東部沿海、長(zhǎng)江中游、北部沿海）高度依賴全球供應(yīng)鏈的經(jīng)濟(jì)，在國(guó)內(nèi)疫情結(jié)束之后，依然受到國(guó)際整體疫情和經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的影響，未能快速反彈，呈現(xiàn)中間態(tài)的勾型；而西北、東北、西南等地區(qū)經(jīng)濟(jì)對(duì)外依賴性相對(duì)較小，疫情感染人數(shù)沒(méi)有其他五大經(jīng)濟(jì)區(qū)多，恢復(fù)快，經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷短暫陣痛之后，觸底反彈。
搜索COVID-9越多，疫情防控工作越好？百度大數(shù)據(jù)“揭秘”疫情防治、人口遷徙與搜索行為間的顯著關(guān)聯(lián) [2]
百度大數(shù)據(jù)還發(fā)現(xiàn)了人口出行情況、搜索情況與疫情防控之間的緊密關(guān)聯(lián)。
先來(lái)看第一項(xiàng)發(fā)現(xiàn)：從武漢移出到中國(guó)其他主要城市人口情況，與當(dāng)?shù)匾咔閭魅厩闆r的關(guān)系存在顯著的正相關(guān)。
百度大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)了截至3月31日中國(guó)內(nèi)地300個(gè)除湖北外主要城市的確診感染人數(shù)，將其與1月23日遷入該城市的人口數(shù)做出了對(duì)比。
圖5：截至2020年3月31日中國(guó)內(nèi)地各主要城市確診人數(shù) (上圖) /當(dāng)?shù)卮_診率 (下圖) vs 2020年1月1日至23日從武漢遷入人數(shù)
上面左圖展示了全國(guó)主要城市每個(gè)城市從武漢遷入人數(shù)（x-軸）與截止到3月31日當(dāng)?shù)乩塾?jì)確診人數(shù)（y-軸）的關(guān)聯(lián)。二者存在顯著正相關(guān)。說(shuō)明，當(dāng)?shù)乩塾?jì)確診人數(shù)與當(dāng)?shù)剡w入的武漢人數(shù)存在直接的關(guān)聯(lián)。
考慮到城市大小的關(guān)系，百度研究者也以當(dāng)?shù)馗腥韭剩堪偃f(wàn)人平均感確診人數(shù)）與從武漢遷入人數(shù)做出了分分析統(tǒng)計(jì)，如右圖。結(jié)果依然是顯著正相關(guān)。
由此可以得出結(jié)論——在武漢封城之前，從武漢遷入人口更多的城市，會(huì)有更高的感染人數(shù)；同理推斷，武漢越早采取封城措施，則疫情波及范圍越小。
再來(lái)看第二項(xiàng)研究結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示，疫情越嚴(yán)重的地方，人均搜索COVID-19相關(guān)關(guān)鍵詞的次數(shù)也越多。
圖6：2020年1月33月31日中國(guó)大陸各主要城市人均COVID-19搜索次數(shù) v.s 該城市確診人數(shù) (上圖) /確診率(下圖)
可以看出，中國(guó)內(nèi)地除湖北外主要城市確診感染人數(shù)與該城市人均搜索COVID-19相關(guān)關(guān)鍵詞的次數(shù)存在顯著正相關(guān)。由此得出結(jié)論，可能是由于感染情況引發(fā)的恐慌心理，人們更愿意搜索相關(guān)信息。
百度的研究還發(fā)現(xiàn)，全國(guó)除湖北外主要城市的出行恢復(fù)率與當(dāng)?shù)厝送ㄟ^(guò)百度搜索COVID-19次數(shù)呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)。也就是說(shuō)，人均通過(guò)百度搜索COVID-19關(guān)鍵字較多的城市，人們出行意愿更低、或是當(dāng)?shù)匾咔楣芸卮胧└鼮閲?yán)格 (在排除了其他潛在因素的偏相關(guān)性分析后，此關(guān)聯(lián)依然顯著)。
圖7：截至2020年3月31日中國(guó)大陸各主要城市出行恢復(fù)率 v.s 該城市人均COVID-19相關(guān)信息搜索次數(shù)：上圖(Log-Log Plot)， 下圖正常尺度 。
可以看出，當(dāng)人們主動(dòng)搜索信息得到了更多有關(guān)疫情的消息時(shí)，便更愿意待在家里?？梢哉f(shuō)，百度數(shù)據(jù)對(duì)人口隔離政策和移動(dòng)限制政策提供了重要參考。
大數(shù)據(jù)全面賦能疫情防控：真實(shí)掌握+有效預(yù)警+精準(zhǔn)施策
從上數(shù)研究結(jié)果可以看出，百度地圖、搜索和健康的多維度數(shù)據(jù)能夠直觀呈現(xiàn)疫情發(fā)展及其社會(huì)影響。沈浩認(rèn)為，百度大數(shù)據(jù)對(duì)于征服開(kāi)展疫情防控與社會(huì)治理而言，有著突出意義。
其一，有利于全面、真實(shí)、動(dòng)態(tài)掌握疫情防控情況。平時(shí)訪問(wèn)發(fā)熱門(mén)診數(shù)量的人是否顯著增多？疫情期間居家隔離情況執(zhí)行如何？百度都能夠第一時(shí)間給予直觀、真實(shí)的數(shù)據(jù)化呈現(xiàn)。
其二，對(duì)可能發(fā)生的疫情相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)提出預(yù)警。百度地圖數(shù)據(jù)可以直接為疫情期間居家隔離政策、出行限制政策執(zhí)行情況提供參考，對(duì)危險(xiǎn)信號(hào)提出預(yù)警。
第三，動(dòng)態(tài)掌復(fù)工復(fù)產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的真實(shí)情況，形成真實(shí)全面的“景氣指數(shù)”。各地、各行業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)情況究竟如何？百度地圖的商戶和用戶活躍程度，便可以給予客觀的回應(yīng)，作為政府機(jī)構(gòu)精準(zhǔn)施策的基礎(chǔ)。
利用大數(shù)據(jù)提升社會(huì)治理能力也是中國(guó)政府近年來(lái)不斷努力的方向。
2月18日，工業(yè)和信息化部印發(fā)了《關(guān)于運(yùn)用新一代信息技術(shù)支撐服務(wù)疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)工作的通知》，提出有效應(yīng)用信息化手段助力疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)。在中央精神的指導(dǎo)下，社會(huì)各界紛紛探索以信息化途徑高效開(kāi)展疫情防控。
實(shí)際上，在新冠肺炎疫情發(fā)生之前，大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)外公共衛(wèi)生事件中的應(yīng)用效果已經(jīng)得到了較好的檢驗(yàn)。此次疫情發(fā)生后，韓國(guó)、日本、新加坡等國(guó)家均采用了大數(shù)據(jù)手段防控疫情、指導(dǎo)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，取得了良好的效果。
在中國(guó)，相較17年前的SARS疫情，大數(shù)據(jù)在此次新冠疫情防控中的作用尤為明顯，涵蓋個(gè)人健康狀況認(rèn)證、遠(yuǎn)程醫(yī)療問(wèn)診、應(yīng)急物資調(diào)配等方方面面。
“互聯(lián)網(wǎng)公司掌握社會(huì)許多層面的數(shù)據(jù)，政府一方面要對(duì)數(shù)據(jù)的合規(guī)性加強(qiáng)監(jiān)管，另一方面，也要積極利用互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)，可以聯(lián)合科研院所和企業(yè)大數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)協(xié)同進(jìn)行大數(shù)據(jù)研究，助力疫情防控、應(yīng)急管理和社會(huì)的精細(xì)化治理，為決策提供有益參考。”沈浩表示。
