当前，新（xīn）冠病毒肺炎疫情在国内已经得到有效控制，复工复产正在全面推进之中。那么，目（mù）前经济复苏的情况究竟（jìng）如何？各行各业以及各地区的发展形势有何差异？百度（dù）公司（sī）最近发布的2篇论文 [1, 2] 研究发（fā）现，这（zhè）些答案，都“藏”在海量的大数据里。

研究（jiū）表（biǎo）明，百度（dù）地图的用户和商户数据情况与GDP走势呈现高（gāo）度（dù）相关（guān）性，成为呈现行业和（hé）地区经（jīng）济复苏（sū）情况的“晴雨表”。同时，百度地图、搜索和健（jiàn）康平台的数（shù）据显（xiǎn）示，某一地区人口（kǒu）流（liú）动情况（kuàng）以及搜索（suǒ）习（xí）惯，与该地区的疫情形（xíng）势紧密（mì）相关。由此可（kě）见，百（bǎi）度多维度大数据能（néng）够有效（xiào）地为疫情（qíng）发展及（jí）其社会影响“画像（xiàng）”。

中（zhōng）国传媒大学调查统计研（yán）究所所长、大数据挖（wā）掘（jué）与社会计算实验（yàn）室主任沈（shěn）浩表示，在抗击新（xīn）冠肺炎（yán）疫情的斗争中，全国各地的政府、企业和（hé）科研机构都在探索运用大数据手段提升治理能（néng）力、加强抗疫效果。未（wèi）来，百度的（de）大数据不（bú）仅能（néng）够作为政府（fǔ）防控（kòng）疫情的（de）有（yǒu）益参考（kǎo），同（tóng）时也（yě）可以为（wéi）推动复工复（fù）产、提振经（jīng）济发展（zhǎn）提供有力的（de）决策（cè）依据。

L型、勾型、V型：百（bǎi）度大数据直观量化疫情对（duì）经济发（fā）展的冲击（jī）情况 [1]

成（chéng）都（dōu）闹市区的奶茶已经回归了（le）往日的热闹，而天津旅游（yóu）景区的小饭馆却迟（chí）迟难以复苏；西北县城（chéng）的（de）超市恢复了元气，长（zhǎng）江中（zhōng）部（bù）的（de）工厂则尚未将（jiāng）产量（liàng）提（tí）升至（zhì）疫情之前的平均（jun1）水平（píng）……这些情况，百度大数据都“看”到了。

百度大数据的研究者在试图摸清（qīng）地图数（shù）据与（yǔ）经济复（fù）苏情况的关联时，发现了两个关键（jiàn）因子——地图用户到店（diàn）数量（Volumes of Visits to Venues，简称V3）与商户新（xīn）开（kāi）设的（de）地理（lǐ）位置（zhì）点数量（liàng）（New Venues Created，简称NVC）。V3可以反映用（yòng）户的（de）活跃程（chéng）度，NVC则反映商户（hù）的活跃程度。

于是，研究（jiū）者将这两个（gè）数（shù）据的走势与GDP走势做成可视（shì）化图表（biǎo），结（jié）果发现，NVC、V3与GDP的走势，呈现强烈的正相关（guān），也就是说，地图用户到店的情况与（yǔ）商户新开设的地理位置点情况，可以反映经（jīng）济活动的强（qiáng）弱（ruò）。

图1：从2018年第（dì）一季度到2020年第一季度，每个季度的（de）国内GDP与百（bǎi）度地图用户到店数量（liàng），新开设的（de）地理位置（zhì）点（diǎn）数（shù）量，呈现强烈正（zhèng）相关。（注（zhù）：分析所用的数据皆为脱敏数据（jù），所（suǒ）有处理环（huán）节均不涉及个体隐私。下同。）

那么，这一发现，除了作（zuò）为（wéi）经济活动的晴雨表，还有什么作用（yòng）呢（ne）？

百度研究人（rén）员又做（zuò）出了进一步的分析（xī）。他们对各个行（háng）业、各（gè）个地区省（shěng）份的经济活跃（yuè）程度进（jìn）行了细（xì）致分析，结果发（fā）现，不同（tóng）行业、不同地区之间，经济复苏情况呈（chéng）现巨大（dà）差异（yì），主要分为以下三类——L型、勾型（xíng）、V型。

先来看L型。这一曲线显示（shì）复苏缓慢（màn），说明受疫情（qíng）影响（xiǎng）很大（dà），目前仍然无法回到2018年（nián）同期的水平；教育、交通运输、酒旅等行业遭受（shòu）非常严重的打击（jī）。下图分别（bié）是机（jī）场、火车站、教育培训机构、酒（jiǔ）店的用户到店情况。可以看（kàn）到，代表今年（nián）情况的红色V3曲线，呈现“L”形状，依（yī）旧（jiù）在低谷摇摆（bǎi）。

图2：上（shàng）图为机场、火（huǒ）车站、教育培训机构、酒（jiǔ）店的用户（hù）到店（diàn）情况（V3）和新开（kāi）设的地理位置点情况（NVC）

再来看勾（gōu）型。虽遭受疫情影响（xiǎng），但是（shì）疫情缓和之后，能够恢复（fù）到（dào）2018年与2019年同（tóng）期之（zhī）间（jiān）的经济水（shuǐ）平。餐饮酒（jiǔ）吧、休闲娱乐、公园景（jǐng）点等是（shì）典（diǎn）型（xíng）的行（háng）业代表。这一复苏情况（kuàng）在V3的可视化（huà）图表里很像一个反写的“对勾”。

图3：勾型：疫情缓和之后（hòu），餐馆酒吧、娱乐设施、旅游景点（diǎn）等行业能够（gòu）恢复（fù）到2018年与（yǔ）2019年同期之间的经济水平

最后看V型。尽（jìn）管疫情的影（yǐng）响严重，但是一旦（dàn）疫（yì）情缓和之后（hòu），能（néng）够快速触（chù）底（dǐ）反弹，恢复到（dào）2019年同期水平，甚至（zhì）比那时情况更好。代（dài）表行业有工作居住的地点、商超、医（yī）院药店等。

图4：V型：疫情缓和之后（hòu），工作居住地点、商超（chāo）、医（yī）院药（yào）店等景气程度快速反弹，走势看上去像字母V

研（yán）究（jiū）人（rén）员用类似的思路，将全国经济按照区（qū）域进行分析，发现湖北、北京及天津的经济复苏情况为L型，复苏缓慢，与持续的疫情（qíng）管（guǎn）控以及旅行限制有关；南部沿海、黄河中（zhōng）游（yóu）、东（dōng）部沿海、长江（jiāng）中游和北部沿海的（de）数（shù）据显示（shì）出明（míng）显的勾型复苏（sū）趋势（shì）；大西北、东北（běi）和西南区（qū）域则展现（xiàn）出强劲的V型反弹趋势（shì）。

百（bǎi）度大数据研究专家表（biǎo）示，五大经济区（南部沿海，黄（huáng）河中游，东部沿（yán）海、长江中游、北（běi）部沿（yán）海）高（gāo）度依赖全球供应链的经济，在国内疫情结束之后，依然受到国际整体疫情和经（jīng）济形势的影响，未能快速（sù）反弹，呈现（xiàn）中间（jiān）态的勾型；而西北、东（dōng）北、西南（nán）等地区经济对外依赖性（xìng）相对较（jiào）小，疫情感染人数没有其他五（wǔ）大经（jīng）济（jì）区多，恢复快，经济（jì）经历短（duǎn）暂阵痛之后，触底反弹。

搜索（suǒ）COVID-9越多，疫（yì）情防控工作越（yuè）好？百度大（dà）数据“揭（jiē）秘”疫情防治、人口迁徙与（yǔ）搜索（suǒ）行为间（jiān）的（de）显著关联（lián） [2]

百度大（dà）数据还发现了人口出行情况、搜索情况与疫情防控之间的紧密关联。

先来看第一项发现（xiàn）：从武汉（hàn）移（yí）出到中国其他主（zhǔ）要城市人口情（qíng）况（kuàng），与当地疫情传染情况的关系存在显（xiǎn）著的正相关。

百度大数据统计了截（jié）至3月31日中国内地300个除湖北外主要（yào）城市（shì）的确诊（zhěn）感染人数（shù），将（jiāng）其与1月（yuè）23日迁入该城市的（de）人口数（shù）做出（chū）了对比。

图5：截（jié）至2020年3月31日中国内地各主要城市确诊人数 (上图) /当地确诊率（lǜ） (下（xià）图) vs 2020年1月（yuè）1日至23日从（cóng）武汉（hàn）迁入人数

上（shàng）面（miàn）左图（tú）展示（shì）了全国（guó）主（zhǔ）要城市每个城（chéng）市从武（wǔ）汉迁（qiān）入人数（x-轴）与截（jié）止（zhǐ）到3月31日当地（dì）累计确诊人数（y-轴）的关联（lián）。二者（zhě）存在显著正相关。说（shuō）明，当地累计（jì）确诊人数与当地迁入的武汉人数存在（zài）直接的关联（lián）。

考虑（lǜ）到城市大小的关系，百度研究者（zhě）也以当地感染率（每（měi）百（bǎi）万人平均感确诊人（rén）数）与从武汉（hàn）迁入人数做出了分分（fèn）析统计，如右图（tú）。结果依然是（shì）显（xiǎn）著（zhe）正相关。

由此（cǐ）可以（yǐ）得（dé）出结论——在武（wǔ）汉封城之前，从（cóng）武汉迁（qiān）入（rù）人口（kǒu）更多的城（chéng）市，会有更高的（de）感染（rǎn）人数；同（tóng）理推断，武汉越早采取封城措施，则（zé）疫情波及范围越小。

再（zài）来（lái）看第（dì）二项研究结果。数据显（xiǎn）示，疫情越严重（chóng）的地方，人（rén）均搜索COVID-19相关关键词的次数也越（yuè）多。

图6：2020年1月33月31日（rì）中国大（dà）陆各主要城市人均COVID-19搜索次数 v.s 该城市确诊（zhěn）人数 (上（shàng）图（tú）) /确诊率(下图)

可以看出，中（zhōng）国内地除湖北外主要城市确（què）诊感染（rǎn）人数与该城市人均搜索COVID-19相关关键词的次数存在显著（zhe）正相关。由此得出结论，可（kě）能是由（yóu）于感染情况引发的恐慌（huāng）心理，人（rén）们更愿意搜索相关信息。

百度的研究（jiū）还发现，全国除湖北外主要城市的出行恢复（fù）率与当地人通过百度（dù）搜索COVID-19次数（shù）呈现显著的负相关（guān）。也就（jiù）是说（shuō），人均通过百度搜（sōu）索COVID-19关键字较（jiào）多的城市，人们出（chū）行意愿更低、或是当地疫情管控措施更为严格 (在排除（chú）了其他潜在（zài）因素（sù）的偏相关性分析后，此关联依（yī）然显著)。

图（tú）7：截至2020年（nián）3月31日中国大陆（lù）各（gè）主要城市出行恢复率 v.s 该城市人（rén）均COVID-19相关信息搜索次数：上（shàng）图(Log-Log Plot)， 下图正常尺度（dù） 。

可以看出，当人（rén）们主动搜索信息得到了更多有关疫情的消（xiāo）息（xī）时，便（biàn）更愿（yuàn）意待在家里。可（kě）以说，百度数据对人口（kǒu）隔离（lí）政（zhèng）策和（hé）移动限制政策提供了重要参考。

大数据全面赋能（néng）疫情防控（kòng）：真实掌握+有（yǒu）效预警+精准施策

从上数（shù）研究结果可（kě）以（yǐ）看出（chū），百度地图、搜索和健康的（de）多（duō）维度数据（jù）能够直观呈现疫（yì）情发展及（jí）其社（shè）会影响。沈浩认为，百度大数（shù）据对于征服开展疫情防控与社会治理而言，有着（zhe）突出意（yì）义。

其一，有利（lì）于全面、真实、动态掌握（wò）疫情防控（kòng）情况。平（píng）时访问发（fā）热门诊数量的人是否显著增多？疫情期间居（jū）家隔离（lí）情况执行如何？百度都能够第一时间给予直观、真实的数据化呈现。

其二，对可能发生的疫情相关风险提（tí）出预警。百度地图数据（jù）可以（yǐ）直接为疫情期间（jiān）居家隔离政策、出行限（xiàn）制政策执行情况提供（gòng）参考，对危险信号提出预警。

第三，动态（tài）掌复（fù）工复产、经济发展的真实情况，形成真实（shí）全面（miàn）的“景气指数”。各地（dì）、各行业复工复产情况究竟如（rú）何？百度地图的商户和用户活跃（yuè）程度，便（biàn）可以（yǐ）给予（yǔ）客观（guān）的（de）回应，作为政府（fǔ）机构（gòu）精准施（shī）策的基础。

利用大（dà）数据提升社会治理能力也是中国（guó）政府近年来不断努力的方向。

2月18日（rì），工业和信息（xī）化部印发了《关于（yú）运用新一代信息技术支撑服务疫情防控和复工复产工作（zuò）的通知》，提（tí）出有效应用信息化手段助力疫情防控（kòng）和复工复产（chǎn）。在中央精神的指（zhǐ）导（dǎo）下（xià），社（shè）会各界纷纷探索以信息（xī）化途径高效开展疫情防控。

实际上，在新冠肺炎疫（yì）情发（fā）生之前，大数据在国（guó）内外公共卫生事件中的应用效果已经得到了较（jiào）好（hǎo）的检验。此次疫情发（fā）生后，韩国（guó）、日本（běn）、新加坡等国（guó）家（jiā）均采用（yòng）了（le）大数据手段防控疫情、指导经济活（huó）动，取得了良（liáng）好的效果。

在（zài）中国，相较17年前的SARS疫情，大数（shù）据在此次新冠疫情防控中的（de）作用（yòng）尤为明显，涵盖个人健康状况认证、远程（chéng）医（yī）疗问诊（zhěn）、应急物资调配等（děng）方方面面（miàn）。

“互联网公司（sī）掌握社会许多层面（miàn）的数据（jù），政府一方面要对（duì）数（shù）据的（de）合规性加强监管，另一方（fāng）面，也要积极利用互联网公司的（de）大数据，可以联（lián）合科研院所和企业大数据机构协同进（jìn）行（háng）大数据研（yán）究，助力疫（yì）情防控、应急（jí）管理和（hé）社会的精细化治理，为（wéi）决策提供有益参考。”沈浩（hào）表（biǎo）示。