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

〖壹〗、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 。

〖贰〗、“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。

〖叁〗 、大数据在疫情防控方面具有重要作用 ，主要体现在舆情大数据预警疫情
、监控网络发现传染源、助力分级诊疗等方面
，具体如下：利用舆情大数据预警疫情预警潜在疫情：舆情监控是大数据技术的重要应用领域，可作为预警疫情的重要手段 。

〖肆〗 、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。

〖伍〗、新疆喀什疫情属于小范围零星病例 ，已基本得到控制
，公众不必恐慌 。在疫情防控中，大数据通过联动优化信息采集流程 、充分挖掘个人数据 ，为疫情防控提供了决策支撑
，提高了防控工作的科学性与精准性
。新疆喀什疫情概况 新疆喀什疫情一度引发广泛关注，一夜之间激增137例新冠肺炎无症状感染者。

病毒入侵,大数据还可以做什么?

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
。

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。

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 。

结合大数据技术的主动防御行为分析预测：利用大数据分析用户操作习惯 ，建立行为基线模型
。当检测到异常操作（如夜间批量下载数据）时
，自动触发警报并限制权限。威胁情报共享：参与行业安全联盟，共享黑客攻击特征 、病毒样本等情报 ，提升整体防御能力 。例如
，金融行业可联合防范针对银行系统的DDoS攻击
。

大数据系统面临黑客攻击
、病毒入侵等安全威胁，可能导致数据丢失、篡改或泄露。这不仅会对个人和企业造成损失 ，还可能对国家安全构成威胁 。信息茧房效应：大数据技术能够根据用户的行为和偏好进行精准推送
，但这也可能导致用户陷入信息茧房，只接触到自己感兴趣的信息
。

网络安全是数据安全的基础 ，只有确保网络环境的安全，才能有效防止病毒 、黑客等外部威胁的入侵。随着大数据
、人工智能等技术的广泛应用
，网络攻击手段日益复杂，企业需不断提升网络安全防护能力 ，以应对不断变化的威胁 。

疫情大数据是怎么查到个人轨迹的怎么有的是发短信有的是电话通知_百度...

进入微信：打开微信应用
，在搜索栏输入“个人轨迹
”或“行程卡”
。选取通行行程卡：在搜索结果中点击“通信行程卡 ”官方入口。授权查询：输入手机号并获取验证码，完成身份验证 。查看轨迹：系统显示14天内到访的省市信息 ，部分版本支持地图标注。

大数据主要通过基站定位技术结合通信网络数据追踪个人轨迹
，具体流程如下：数据获取入口用户通过手机应用（如微信）访问通信运营商提供的行程查询服务（如通信行程卡小程序）
。该服务需用户授权获取手机号码及位置信息，作为后续数据调用的基础。

通过运营商的数据最近14天在一个地市驻留4小时以上 ，并在此期间使用过手机打过电话或使用移动流量的就会出现记录
，并且途径也有可能会留下记录 。

数据获取方式：用户授权与运营商查询个人轨迹查询需通过用户主动授权，由运营商提供数据支持
。以“通信大数据行程卡
”为例：用户操作流程：打开微信 ，搜索“行程卡”小程序并进入。输入手机号码
，接收验证码完成登录 。授权运营商查询个人通信数据
。

在数字时代，手机作为人们随身携带的物品 ，其移动轨迹在很大程度上代表了人的行踪。手机与基站之间的通信联系，被称为信令交换 。通过基站的位置和手机的信号接触情况
，可以大致判断手机（及用户）所在的小范围区域
。在城市中，这一范围通常在300米左右；在农村 ，则可能扩大到500米左右。

关机是否影响行动轨迹追踪？即便手机关机
，通过大数据依然可以追踪到个人的行动轨迹 。手机关机或拔卡并不会阻止定位
。实际上，除非同时拔掉手机电池并取出SIM卡 ，否则手机的地理位置信息会持续被记录。 智能手机与行动轨迹的关系 当前
，智能手机已成为人们日常生活中不可或缺的物品，几乎时刻随身携带 。

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

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
。

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。

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
。

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
。

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
。