當前,新冠病毒肺炎疫情在國內(nèi)已經(jīng)得到有效控制,復工復產(chǎn)正在全面推進之中。那么,目前經(jīng)濟復蘇的情況究竟如何?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走勢呈現(xiàn)高度相關(guān)性,成為呈現(xiàn)行業(yè)和地區(qū)經(jīng)濟復蘇情況的“晴雨表”。同時,百度地圖、搜索和健康平臺的數(shù)據(jù)顯示,某一地區(qū)人口流動情況以及搜索習慣,與該地區(qū)的疫情形勢緊密相關(guān)。由此可見,百度多維度大數(shù)據(jù)能夠有效地為疫情發(fā)展及其社會影響“畫像”。
中國傳媒大學調(diào)查統(tǒng)計研究所所長、大數(shù)據(jù)挖掘與社會計算實驗室主任沈浩表示,在抗擊新冠肺炎疫情的斗爭中,全國各地的政府、企業(yè)和科研機構(gòu)都在探索運用大數(shù)據(jù)手段提升治理能力、加強抗疫效果。未來,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,同時也可以為推動復工復產(chǎn)、提振經(jīng)濟發(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)直觀量化疫情對經(jīng)濟發(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蘇;西北縣城的超市恢復了元氣,長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)濟復蘇情況的關(guān)聯(lián)時,發(fā)現(xiàn)了兩個關(guān)鍵因子——地圖用戶到店數(shù)量(Volumes of Visits to Venues,簡稱V3)與商戶新開設的地理位置點數(shù)量(New Venues Created,簡稱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,研究者將這兩個數(shù)據(jù)的走勢與GDP走勢做成可視化圖表,結(jié)果發(fā)現(xiàn),NVC、V3與GDP的走勢,呈現(xiàn)強烈的正相關(guān),也就是說,地圖用戶到店的情況與商戶新開設的地理位置點情況,可以反映經(jīng)濟活動的強弱。
圖1:從2018年第一季度到2020年第一季度,每個季度的國內(nèi)GDP與百度地圖用戶到店數(shù)量,新開設的地理位置點數(shù)量,呈現(xiàn)強烈正相關(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)均不涉及個體隱私。下同。)
那么,這一發(fā)現(xiàn),除了作為經(jīng)濟活動的晴雨表,還有什么作用呢?
百度研究人員又做出了進一步的分析。他們對各個行業(yè)、各個地區(qū)省份的經(jīng)濟活躍程度進行了細致分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn),不同行業(yè)、不同地區(qū)之間,經(jīng)濟復蘇情況呈現(xiàn)巨大差異,主要分為以下三類——L型、勾型、V型。
先來看L型。這一曲線顯示復蘇緩慢,說明受疫情影響很大,目前仍然無法回到2018年同期的水平;教育、交通運輸、酒旅等行業(yè)遭受非常嚴重的打擊。下圖分別是機場、火車站、教育培訓機構(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:上圖為機場、火車站、教育培訓機構(gòu)、酒店的用戶到店情況(V3)和新開設的地理位置點情況(NVC)
再來看勾型。雖遭受疫情影響,但是疫情緩和之后,能夠恢復到2018年與2019年同期之間的經(jīng)濟水平。餐飲酒吧、休閑娛樂、公園景點等是典型的行業(yè)代表。這一復蘇情況在V3的可視化圖表里很像一個反寫的“對勾”。
圖3:勾型:疫情緩和之后,餐館酒吧、娛樂設施、旅游景點等行業(yè)能夠恢復到2018年與2019年同期之間的經(jīng)濟水平
最后看V型。盡管疫情的影響嚴重,但是一旦疫情緩和之后,能夠快速觸底反彈,恢復到2019年同期水平,甚至比那時情況更好。代表行業(yè)有工作居住的地點、商超、醫(yī)院藥店等。
圖4:V型:疫情緩和之后,工作居住地點、商超、醫(yī)院藥店等景氣程度快速反彈,走勢看上去像字母V
研究人員用類似的思路,將全國經(jīng)濟按照區(qū)域進行分析,發(fā)現(xiàn)湖北、北京及天津的經(jīng)濟復蘇情況為L型,復蘇緩慢,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、長江中游和北部沿海的數(shù)據(jù)顯示出明顯的勾型復蘇趨勢;大西北、東北和西南區(qū)域則展現(xiàn)出強勁的V型反彈趨勢。
百度大數(shù)據(jù)研究專家表示,五大經(jīng)濟區(qū)(南部沿海,黃河中游,東部沿海、長江中游、北部沿海)高度依賴全球供應鏈的經(jīng)濟,在國內(nèi)疫情結(jié)束之后,依然受到國際整體疫情和經(jīng)濟形勢的影響,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)濟對外依賴性相對較小,疫情感染人數(shù)沒有其他五大經(jīng)濟區(qū)多,恢復快,經(jīng)濟經(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)。
先來看第一項發(fā)現(xiàn):從武漢移出到中國其他主要城市人口情況,與當?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)計了截至3月31日中國內(nèi)地300個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)做出了對比。
圖5:截至2020年3月31日中國內(nèi)地各主要城市確診人數(shù) (上圖) /當?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主要城市每個城市從武漢遷入人數(shù)(x-軸)與截止到3月31日當?shù)乩塾嫶_診人數(shù)(y-軸)的關(guān)聯(lián)。二者存在顯著正相關(guān)。說明,當?shù)乩塾嫶_診人數(shù)與當?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?shù)馗腥韭?每百萬人平均感確診人數(shù))與從武漢遷入人數(shù)做出了分分析統(tǒng)計,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。
再來看第二項研究結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示,疫情越嚴重的地方,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),全國除湖北外主要城市的出行恢復率與當?shù)厝送ㄟ^百度搜索COVID-19次數(shù)呈現(xiàn)顯著的負相關(guān)。也就是說,人均通過百度搜索COVID-19關(guān)鍵字較多的城市,人們出行意愿更低、或是當?shù)匾咔楣芸卮胧└鼮閲栏?(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日中國大陸各主要城市出行恢復率 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,當人們主動搜索信息得到了更多有關(guān)疫情的消息時,便更愿意待在家里。可以說,百度數(shù)據(jù)對人口隔離政策和移動限制政策提供了重要參考。
大數(shù)據(jù)全面賦能疫情防控:真實掌握+有效預警+精準施策
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)展及其社會影響。沈浩認為,百度大數(shù)據(jù)對于征服開展疫情防控與社會治理而言,有著突出意義。
其一,有利于全面、真實、動態(tài)掌握疫情防控情況。平時訪問發(fā)熱門診數(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?百度都能夠第一時間給予直觀、真實的數(shù)據(jù)化呈現(xiàn)。
其二,對可能發(fā)生的疫情相關(guān)風險提出預警。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,對危險信號提出預警。
第三,動態(tài)掌復工復產(chǎn)、經(jīng)濟發(fā)展的真實情況,形成真實全面的“景氣指數(shù)”。各地、各行業(yè)復工復產(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,作為政府機構(gòu)精準施策的基礎(chǔ)。
利用大數(shù)據(jù)提升社會治理能力也是中國政府近年來不斷努力的方向。
去年12月,習 近平總書記指出,積極推進我國應急管理體系和能力現(xiàn)代化。今年2月10日,習 近平總書記在北京市調(diào)研指導疫情防控工作時強調(diào),要運用大數(shù)據(jù)等手段,加強疫情溯源和監(jiān)測。2月18日,工業(yè)和信息化部印發(fā)了《關(guān)于運用新一代信息技術(shù)支撐服務疫情防控和復工復產(chǎn)工作的通知》,提出有效應用信息化手段助力疫情防控和復工復產(chǎn)。在中央精神的指導下,社會各界紛紛探索以信息化途徑高效開展疫情防控。
實際上,在新冠肺炎疫情發(fā)生之前,大數(shù)據(jù)在國內(nèi)外公共衛(wèi)生事件中的應用效果已經(jīng)得到了較好的檢驗。此次疫情發(fā)生后,韓國、日本、新加坡等國家均采用了大數(shù)據(jù)手段防控疫情、指導經(jīng)濟活動,取得了良好的效果。
在中國,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,涵蓋個人健康狀況認證、遠程醫(yī)療問診、應急物資調(diào)配等方方面面。
“互聯(lián)網(wǎng)公司掌握社會許多層面的數(shù)據(jù),政府一方面要對數(shù)據(jù)的合規(guī)性加強監(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)機構(gòu)協(xié)同進行大數(shù)據(jù)研究,助力疫情防控、應急管理和社會的精細化治理,為決策提供有益參考。”沈浩表示。(完)
參考文獻
[1] Jizhou Huang, Haifeng Wang, Haoyi Xiong, Miao Fan, An Zhuo, Ying Li, and Dejing Dou. "Quantifying the economic impact of covid-19 in mainland china using human mobility data." arXiv preprint arXiv:2005.03010 (2020).
[2] Haoyi Xiong, Ji Liu, Jizhou Huang, Siyu Huang, Haozhe An, Qi Kang, Ying Li, Dejing Dou, and Haifeng Wang. "Understanding the Collective Responses of Populations to the COVID-19 Pandemic in Mainland China." medRxiv (2020).
