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大数据让疫情防控“预测有据” 工信部:不会侵犯用户隐私_流动

时间:2020-02-18 18:53:26观看次数:93

原标题:大数据让疫情防控“预测有据” 工信部:不会侵犯用户隐私

中国商报/中国商网(记者 焦立坤)大数据技术在新冠肺炎疫情防控中发挥着重要作用。在2月14日举行的媒体通气会上,工信部表示,通信行业运用大数据等新技术手段,实时、准确、全面地为疫情防控提供了强有力的决策支撑。同时,针对大数据分析会不会侵犯用户隐私的疑问,工信部表示,统计性大数据不涉及普通用户的个人信息。

三大运营商提供“14天内到访地查询”服务

2月14日,中国商报记者收到了一条来自10086(中国移动客服号码)的手机短信:“尊敬的客户,您好!为了您和他人的健康,助力疫情防控期间安全复工复产,您可发送“cxmyd”到10086,经您授权后可查询您近15天和30天内途经的省市信息。此为公益服务,查询结果仅供参考。”

记者按照提示输入相应的字母后,又收到了运营商发来的一条“二次确认”短信,要求输入手机号对应实名证件的后四位,按照要求输入后,记者收到了查询结果的短信。

在媒体通气会上,据工信部信息通信管理局局长韩夏介绍,目前三家电信运营商根据疫情防控的需要,在得到用户授权的情况下,基于电信大数据分析,可向用户提供本人“14天内到访地查询”服务。该服务可以帮助有关部门提高对流动人员行程查验的效率,对重点人群进行排查,实施精准防控,特别是有助于做好当前形势下的复工复产。

韩夏表示,运用电信大数据分析、统计人员流动情况,对支撑服务疫情态势研判、疫情防控部署以及对流动人员的疫情监测、精准施策有重要参考意义。我国目前有16亿手机用户,利用大数据等新技术手段,能够实时、准确、全面地为疫情防控提供强有力的决策支撑。

大数据让疫情防控“预测有据”

实际上,这只是大数据技术在此次“战疫”中发挥的巨大能量中的冰山一角。据了解,三大电信运营商都在努力发挥大数据和通信网络技术优势,全力以赴支撑疫情防控。中国信息通信研究院院长刘多表示,疫情发生以来,电信大数据在疫情溯源和监测、分析疫情情况、支撑疫情态势研判和疫情防控部署方面都起到了积极的作用。

她表示,电信大数据来源于公众通信网络中的基础数据,可以较为准确地统计分析全国各省市以及重点区域的人员流动情况,一般可以分析到区县级的流动和分布情况。通过结合卫生防疫等其他部门的数据,可以进一步对确诊、疑似患者和密切接触者等重点人群的分布等进行分析研判。比如,对人员返城流动情况、城市企业复工复产相关情况,地区物资资源情况进行分析和综合判断等。

对于疫情发展的趋势,特别是大家所关注的“拐点”,刘多表示,需要综合各方面的数据和因素,以及医疗等相关专业分析模型,电信大数据只是其中的重要数据来源之一。

中国联通副总经理买彦州在会上表示,截至2月13日,中国联通已经建立起“区域人口流动”等13个大数据模型,开发了基于人口流动的疫情防控、风险预报等大数据平台,向各级疫情防控部门交付了3017份数据分析报告,根据建立的大数据模型,可以算出特定时间段全国人口流动的数据,特别是武汉到全国各省(区、市)的人口流动数据,及时为各方提供决策支撑。

大数据分析不会侵犯用户隐私

大数据在这场“战疫”中发挥了不可替代的作用。实际上,不只是电信运营商在运用这支利剑,各大互联网公司也纷纷推出同乘查询系统,筛查与确诊患者曾经同行的旅客。那么,大数据分析会不会侵犯用户隐私呢?

韩夏表示,在分析使用过程中,工信部依据个人信息保护的有关法律法规,严格落实数据安全和个人信息保护的相关措施。一是从上层应用看,主要通过大数据技术进行统计性分析,提供疫情防控所需的人员分布、流动和区域预警等信息,这些都是基于大量网络信令而形成的统计性大数据,不涉及普通人群的个人信息。二是从底层处理看,按照最小化原则收集数据,并在数据流转、使用等各环节设计了数据防攻击、防泄露、防窃取等安全防护技术手段,例如部署了加密机、漏扫系统、数据库审计系统等,确保相关数据安全。三是在管理方面,工信部组织制定了严格的管理规范,加强人员管理和数据分级分类管理,做好日志记录,防范数据泄露、数据滥用等违规行为。四是在数据使用方面,按照联防联控机制及卫生防控部门需要提供相关数据,数据仅限于疫情防控的需要。

她同时表示,目前电信大数据分析在疫情防控上发挥着积极的作用,但在应用上也还存在一定难点和困难,需要不断加强和完善。一是大数据资源统筹还需加强。关于疫情的数据资源涉及到多个方面,例如医疗、交通等信息,如何将这些分散的大数据资源,更及时、更有效地整合起来,使得大数据分析更全面、更精准,还需要进一步完善。二是对疫情防控的支撑服务还需要进一步深化。基于电信的大数据分析模型,可以实现人员流动和分布情况的统计分析和预警,但在实现对疫情的风险评估和精确预测研判方面,还需要医疗、气象、人口等专业领域的协同,才能进一步更好发挥大数据分析的支撑服务作用。

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