王靖亞， 朱 赫， 吳 藝， 張玉龍

(1.中國(guó)人民公安大學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院， 北京 100038； 2.日照市公安局， 山東日照 276800；3.日照市交通運(yùn)輸局， 山東日照 276800； 4.日照市衛(wèi)健委， 山東日照 276800)

0 引言

2020年初，一場(chǎng)突如其來的新型冠狀病毒席卷世界，短短一個(gè)多月時(shí)間，我國(guó)國(guó)內(nèi)8萬余人確診、3千余名患者死亡，以“居家隔離”為主要舉措的疫情防控大戰(zhàn)迅速在全國(guó)范圍內(nèi)展開，往日車水馬龍的車站碼頭和熱火朝天的工廠仿佛按下了“暫停鍵”，國(guó)民經(jīng)濟(jì)和正常的社會(huì)秩序受到前所未有的挑戰(zhàn)。在黨中央的領(lǐng)導(dǎo)和全國(guó)人民奮力拼搏下，國(guó)內(nèi)新冠肺炎的傳播已經(jīng)得到有效地控制。但是，國(guó)內(nèi)疫情的有效遏制，并不意味著疫情防控的徹底勝利，隨著海外疫情的爆發(fā)和各地逐漸復(fù)工返學(xué)，人員流動(dòng)性增強(qiáng)，防控形勢(shì)變得更加復(fù)雜。

據(jù)中國(guó)通信院發(fā)起的人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布《人工智能助力新冠疫情防控調(diào)研報(bào)告》(簡(jiǎn)稱《報(bào)告》)顯示，大數(shù)據(jù)分析在疫情態(tài)勢(shì)感知、疫情重點(diǎn)人追蹤、人員軌跡溯源、網(wǎng)絡(luò)輿情分析等方面表現(xiàn)突出[1]。

1 疫情大數(shù)據(jù)分析及疫情專題庫組織

大數(shù)據(jù)技術(shù)使得過去不可計(jì)量、存儲(chǔ)、分析和共享的信息都被數(shù)據(jù)化了[2]，標(biāo)志著人們?cè)谡J(rèn)識(shí)世界和管理世界的道路上邁進(jìn)了一大步。大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)也從以軟件為中心開始向以數(shù)據(jù)為中心的計(jì)算平臺(tái)的遷移[3]。

本次國(guó)內(nèi)疫情防控效果顯著，疫情大數(shù)據(jù)分析研判功不可沒。疫情大數(shù)據(jù)來源豐富、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，具有多源異構(gòu)的特點(diǎn)，多源包括來自縱向的各層級(jí)、橫向的各行業(yè)信息；異構(gòu)包括結(jié)構(gòu)化關(guān)系型數(shù)據(jù)庫信息、非結(jié)構(gòu)化聲音圖像等信息以及半結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)頁信息等。

1.1 疫情大數(shù)據(jù)來源分析

各地的疫情大數(shù)據(jù)根據(jù)當(dāng)?shù)氐奶攸c(diǎn)，有些由衛(wèi)健部門主導(dǎo)；有些由公安機(jī)關(guān)主導(dǎo)；有些由地方大數(shù)據(jù)中心主導(dǎo)。疫情大數(shù)據(jù)包含了來自公安機(jī)關(guān)、衛(wèi)健部門、企事業(yè)單位等多部門和網(wǎng)上、網(wǎng)下等多渠道的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，來源多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜[4]，歸納起來包括以下幾類：

(1)公安業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)主要是指公安機(jī)關(guān)在執(zhí)法過程中產(chǎn)生和積累的數(shù)據(jù)，比如標(biāo)準(zhǔn)地址、實(shí)有人口、實(shí)有單位、實(shí)有房屋等“一標(biāo)三實(shí)”數(shù)據(jù)，還有戶籍信息、車輛信息等。這類數(shù)據(jù)是公安業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)類數(shù)據(jù)，可以關(guān)聯(lián)到公民的真實(shí)身份，數(shù)據(jù)的價(jià)值密度大、真實(shí)可靠、數(shù)據(jù)的完整性和一致性好，可用于人員社會(huì)關(guān)系挖掘、落腳點(diǎn)查詢、人/車核驗(yàn)等。

(2)軌跡類數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)來自網(wǎng)吧登記信息、鐵路/民航旅客登記信息、運(yùn)營(yíng)商基站信息等。由于此類信息采用實(shí)名登記制度，不僅可以關(guān)聯(lián)人員身份，還可以分析人員位置、運(yùn)動(dòng)軌跡等。這類數(shù)據(jù)價(jià)值密度大、實(shí)時(shí)性好、可信度強(qiáng)，可用于人員運(yùn)動(dòng)軌跡分析、同時(shí)空人員分析、團(tuán)伙挖掘等。

(3)健康類數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)一部分來源于衛(wèi)健部門公布的疫情數(shù)據(jù)，如新增確診、新增疑似、新增死亡、境外輸入等。這部分?jǐn)?shù)據(jù)直接關(guān)聯(lián)公民身份、可靠性強(qiáng)、價(jià)值密度大，可用于疫情態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)、密切接觸者分析等。另一部分來自公民自行申報(bào)的個(gè)人健康信息，這部分?jǐn)?shù)據(jù)的真實(shí)性很大程度取決于公民自身的主觀意志，可能存在謊報(bào)和瞞報(bào)的現(xiàn)象。

(4)視頻數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)是基于云計(jì)算的分布式大數(shù)據(jù)視頻平臺(tái)獲得的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，如卡口車輛數(shù)據(jù)、智慧社區(qū)警務(wù)的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等。這類數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是直觀生動(dòng)、數(shù)據(jù)量大、價(jià)值密度低?？捎糜谌?車關(guān)聯(lián)、團(tuán)伙發(fā)現(xiàn)、軌跡跟蹤、密切接觸者發(fā)現(xiàn)等。

(5)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)是直接表達(dá)公民衣食住行消的數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)公眾數(shù)據(jù)，比如微信公眾號(hào)、貼吧論壇、博客、物流數(shù)據(jù)等。這類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)量大、價(jià)值密度低，可用于人物畫像、社會(huì)關(guān)系研判等。

(6)其他社會(huì)類數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)是和公民生活相關(guān)的企事業(yè)單位數(shù)據(jù)及社區(qū)物業(yè)等信息。如婚姻登記數(shù)、人臉數(shù)據(jù)、異常體溫?cái)?shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)，以及水、電、煤氣等消費(fèi)數(shù)據(jù)，這類信息實(shí)時(shí)性強(qiáng)，屬于感知類信息，大部分?jǐn)?shù)據(jù)客觀真實(shí)，也有些是人工采集的數(shù)據(jù)，其零散存儲(chǔ)、時(shí)效性差。這類數(shù)據(jù)可用于同行同住、異常聚集、人車關(guān)聯(lián)等分析，用于對(duì)疫情重點(diǎn)人口精準(zhǔn)管控、智能發(fā)現(xiàn)潛在的密切接觸者等。

1.2 疫情大數(shù)據(jù)專題庫

多源異構(gòu)的大數(shù)據(jù)必須按照不同的應(yīng)用場(chǎng)景需求進(jìn)行不同視角的匯聚融合和重新組織。大數(shù)據(jù)組織分為原始庫、資源庫、主題庫等組織方式。原始庫是匯聚分門別類反映原始業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)，其中的數(shù)據(jù)按照原始的數(shù)據(jù)格式進(jìn)行存儲(chǔ)，其特點(diǎn)是能夠真實(shí)反映原始場(chǎng)景；資源庫是在原始庫基礎(chǔ)上，按照行為、內(nèi)容、軌跡、關(guān)聯(lián)關(guān)系、時(shí)空分布等方式重新分類組織后所形成的輕度匯總數(shù)據(jù)，如：公民身份號(hào)碼、車牌號(hào)、手機(jī)號(hào)、MAC等要素以及要素之間關(guān)聯(lián)關(guān)系；主題庫是從原始庫和資源庫中抽取的，圍繞人、地、案、事件、物、組織等主題對(duì)象所形成的多維度的反映對(duì)象全貌的公共數(shù)據(jù)集合[4,5]。圖1為疫情大數(shù)據(jù)原始庫和主題庫的示意。

圖1 疫情大數(shù)據(jù)原始庫和主題庫示意

2 涉疫人員發(fā)現(xiàn)模型

基于大數(shù)據(jù)的涉疫重點(diǎn)人群發(fā)現(xiàn)，是根據(jù)規(guī)則在海量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和鎖定疫情重點(diǎn)人。其核心是以確診人群、疑似人群等為線索，從多維度進(jìn)行信息的碰撞及分析研判，找出所有涉疫重點(diǎn)人群的密切接觸者。

2.1 多維信息碰撞鎖定涉疫人群

在疫情大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過人際關(guān)系、時(shí)間和空間等3個(gè)維度進(jìn)行廓線，建立數(shù)據(jù)模型，快速鎖定可能的涉疫人員，及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)出預(yù)警信號(hào)，阻斷可能的傳播途徑，數(shù)據(jù)模型的3個(gè)維度如圖2所示。

圖2 三維數(shù)據(jù)模型

以上3個(gè)維度中，以確診人群、疑似確診人群等為線索，與其有社會(huì)關(guān)系交集(主要是同住)為密切接觸者；與其軌跡信息有同時(shí)空交集的，為潛在的密切接觸者。根據(jù)三維分析，可以得到若干疫情大數(shù)據(jù)模型[6]。如可以圍繞省際卡口、高速公路、鐵路、民航、客運(yùn)站等數(shù)據(jù)資源，按照預(yù)定的規(guī)則，實(shí)時(shí)提取出入本地的車輛信息、火車到站人員信息、民航到達(dá)人員信息等，從高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)人員往來、高概率返程、復(fù)工返學(xué)等信息，構(gòu)建相應(yīng)計(jì)算模型，分析研判當(dāng)?shù)氐囊咔閼B(tài)勢(shì)，預(yù)測(cè)下階段人員流入趨勢(shì)；根據(jù)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)和出行方式數(shù)據(jù)，分析和識(shí)別重點(diǎn)關(guān)注人群的遷徙軌跡，通過對(duì)軌跡的挖掘，進(jìn)一步尋找密切接觸人群。

2.2 數(shù)據(jù)模型讓疫情線索“水落石出”

按照上一節(jié)介紹的疫情大數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建思路，通過同住、同時(shí)空等信息碰撞[7]，各地結(jié)合自身特點(diǎn)，推出了豐富多彩的疫情防疫數(shù)據(jù)模型，助力疫情及時(shí)發(fā)現(xiàn)、迅速阻斷及危險(xiǎn)隱患的消除，下面介紹幾種典型的疫情大數(shù)據(jù)模型。

(1)疫情態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)模型：該模型通過各級(jí)衛(wèi)健部門公布的確診、疑似、死亡、出院等數(shù)據(jù)，建立本地與全國(guó)疫情趨勢(shì)對(duì)比模型，評(píng)測(cè)本地的疫情態(tài)勢(shì)。

(2)高危區(qū)域人員流動(dòng)特征模型：該模型基于鐵路、民航、旅店業(yè)、運(yùn)營(yíng)商基站等實(shí)名制軌跡數(shù)據(jù)，篩查出高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)返回本地的人員名單，及時(shí)下發(fā)各地并予以關(guān)注，有效防范外部輸入。

(3)密切接觸人員分析模型：該模型依托疫情大數(shù)據(jù)，按照社會(huì)關(guān)系、同時(shí)空等條件，篩選出密切接觸人員，關(guān)聯(lián)補(bǔ)齊身份及落地地址信息后，及時(shí)發(fā)往社區(qū)進(jìn)行精準(zhǔn)防控。

(4)涉疫重點(diǎn)人員臨控模型：該模型整合全國(guó)疫情重點(diǎn)人員、密切接觸人員、高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)人員在本地申請(qǐng)健康碼情況、本地滯留高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)人員、運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)中顯示的高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)進(jìn)入本地人員等數(shù)據(jù)，形成涉疫重點(diǎn)臨控人員庫，推送對(duì)應(yīng)的疾控中心，并下發(fā)社區(qū)進(jìn)行預(yù)警布控。

(5)涉疫重點(diǎn)車輛臨控模型：該模型融合滯留高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)車輛、高風(fēng)險(xiǎn)籍人員在本地登記車輛、涉疫重點(diǎn)人員的車輛等數(shù)據(jù)，研判出涉疫重點(diǎn)車輛庫，依托視頻云平臺(tái)進(jìn)行布控。

(6)涉疫重點(diǎn)國(guó)家入境人員分析模型：基于全國(guó)口岸入境人員信息，關(guān)聯(lián)常駐人口、暫住人口、臨時(shí)居住的外國(guó)人、火車、民航、運(yùn)營(yíng)商等數(shù)據(jù)，研判出入境人員落腳點(diǎn)，推送給相應(yīng)的社區(qū)進(jìn)行落地精準(zhǔn)管控。

(7)入境人員預(yù)測(cè)模型：該模型根據(jù)入境訂票數(shù)據(jù)、入境申報(bào)數(shù)據(jù)等與全省常駐人口、暫住人口等數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，預(yù)測(cè)出近3日內(nèi)可能進(jìn)入本地的人員，全面防控境外輸入。

3 常態(tài)化模式下的疫情防控實(shí)踐探索

隨著國(guó)內(nèi)疫情逐漸好轉(zhuǎn)，人們的生活逐漸恢復(fù)常態(tài)，人員跨地區(qū)流動(dòng)加劇，同時(shí)，海外疫情爆發(fā)使得防輸入任務(wù)仍舊艱巨。常態(tài)化疫情防控應(yīng)該具有兩個(gè)重要特征，一是保證非涉疫人群的快速無感流動(dòng)；二是盡量將疫情防控的代價(jià)減小到最低程度。

3.1 常態(tài)化模式下公共場(chǎng)所人員快速分流

疫情防控可以抽象為人流、物流、商流及信息流的多個(gè)輸入和輸出的大系統(tǒng)。系統(tǒng)從無序向有序的演變受到外部因素與內(nèi)部因素的推動(dòng)，外部因素是系統(tǒng)與外界的流協(xié)同，內(nèi)部因素是系統(tǒng)內(nèi)部的流協(xié)同[8]。疫情防控大系統(tǒng)中的各部門之間、部門內(nèi)部各單元之間必須消除壁壘、協(xié)同一致。

目前，境內(nèi)人員流動(dòng)的通行證是健康碼，健康碼是人流與信息流相互轉(zhuǎn)換和信息流支撐人流的應(yīng)用。健康碼依托于“國(guó)家政務(wù)服務(wù)平臺(tái)”，匯聚融合多項(xiàng)實(shí)名制數(shù)據(jù)，每個(gè)人申請(qǐng)健康碼時(shí)，系統(tǒng)都需要從海量的公共數(shù)據(jù)庫中，精準(zhǔn)獲取其公共信息，通過高性能算法加工得到其健康碼[9]。由于各地的疫情等級(jí)、響應(yīng)級(jí)別及防控要求標(biāo)準(zhǔn)不一等原因，國(guó)內(nèi)的健康碼信息庫基本是以省為單位建立的，尚未實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)的互聯(lián)互通，健康碼是互通互認(rèn)的[10]，當(dāng)人員跨省流動(dòng)時(shí)，就需要重新申報(bào)前往地的健康碼。

為了在疫情防控不放松的前提下，讓省內(nèi)非涉疫人群快速無阻通過公共場(chǎng)所，減少人員的聚集，日照市交通運(yùn)輸局、日照市衛(wèi)健委和日照市公安局等單位共同研制了山東省內(nèi)第一款基于身份證和本省二維碼的人員快速分流系統(tǒng)，該系統(tǒng)對(duì)接了省衛(wèi)健委的健康碼專題庫數(shù)據(jù)，融合居民近期行程信息，實(shí)現(xiàn)了通過身份驗(yàn)證和本地二維碼快速核驗(yàn)通行、將本地非涉疫人員、本地涉疫人員以及外地未申報(bào)本省健康碼的人員快速分流，在此基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了外來人員自動(dòng)入庫、落腳地實(shí)時(shí)預(yù)警、核酸檢測(cè)信息共享等功能。該系統(tǒng)在鐵路、民航、港口等入口處，以及公園、醫(yī)院等人流密集地均有非常重要的應(yīng)用價(jià)值，最大程度的保護(hù)了執(zhí)勤人員及乘客的健康出行。圖3所示為閘機(jī)口及人員分流示意。

圖3 疫情防控人員快速分流

圖3中，提供核驗(yàn)身份證及本地健康碼兩種驗(yàn)證模式通過閘機(jī)，當(dāng)人員持有本地健康碼并且為非涉疫人員時(shí)，可以快速通過閘機(jī)；當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)出涉疫人群或者沒有申報(bào)本省健康碼人員時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)報(bào)警。

3.2 入境人員全流程無縫轉(zhuǎn)接措施優(yōu)化

我國(guó)疫情防控工作的下半程是以外防輸入為重點(diǎn)，對(duì)此，各機(jī)場(chǎng)口岸都設(shè)計(jì)了嚴(yán)密的流程，力爭(zhēng)在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)感染者并阻斷傳染源。目前普遍的做法是，旅客從預(yù)約登機(jī)開始到進(jìn)入社區(qū)，經(jīng)歷了航班管控、通關(guān)管控、醫(yī)學(xué)隔離、社區(qū)管控4個(gè)階段[11]。對(duì)于入境人員身份，可以通過公安機(jī)關(guān)提供的請(qǐng)求服務(wù)進(jìn)行核驗(yàn)，但是對(duì)于其落腳點(diǎn)并沒有有效的驗(yàn)證機(jī)制，因此，給謊報(bào)瞞報(bào)信息者造成了可乘之機(jī)，并且現(xiàn)行信息流滯后于人流，本文給出了入境人員的流動(dòng)機(jī)制的優(yōu)化方案，如圖4所示。

圖4 入境流程中的人流和信息流協(xié)同

其中虛線部分為在現(xiàn)有入境人員流動(dòng)模式的基礎(chǔ)上增加的信息流，其目的為：一方面在于盡可能早地讓信息流提前于人流，為政府疫情態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)提供支撐；另一方面，增加人員落腳點(diǎn)的真實(shí)性驗(yàn)證，第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)和杜絕謊報(bào)瞞報(bào)現(xiàn)象。

3.3 社區(qū)層面的疫情智慧精準(zhǔn)防控

居民社區(qū)是公民的最終落腳點(diǎn)，也是疫情聚集性傳播的重要場(chǎng)所，因此，社區(qū)是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化疫情防控的最重要的環(huán)節(jié)。近年來，各地公安機(jī)關(guān)，圍繞社會(huì)綜合治理和打擊新型犯罪的需求，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，探索共建、共治、共享的現(xiàn)代社區(qū)警務(wù)模式，實(shí)現(xiàn)社區(qū)數(shù)據(jù)的“全感知”。智慧社區(qū)管理模式有助于提高社區(qū)疫情的預(yù)測(cè)預(yù)警能力、精準(zhǔn)鎖定涉疫人群，加強(qiáng)對(duì)疫情重點(diǎn)人群的動(dòng)態(tài)管理[12]。

基于三維場(chǎng)景的智慧小區(qū)管理，借助于直觀形象的三維場(chǎng)景，以及移動(dòng)終端便利的拍照和定位功能，可以將“一標(biāo)三實(shí)”數(shù)據(jù)有機(jī)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)小區(qū)人防、物防、技防相結(jié)合的治安管控模式，向小區(qū)安防智能化全覆蓋轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)對(duì)小區(qū)人、車、物的全維感知、智能識(shí)別、全程跟蹤，達(dá)到“人過留影、車過留牌、機(jī)過留號(hào)、卡過留痕”，通過科技手段實(shí)現(xiàn)對(duì)社區(qū)的圍合[13]。圖5所示為智慧社區(qū)警務(wù)科技圍合示意。

圖5 三維可視化小區(qū)科技圍合

通過對(duì)散亂的社區(qū)視頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、多媒體感知數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，并經(jīng)過去重、特征比對(duì)和聚類分析后，對(duì)確認(rèn)的同一人員和車輛，形成該區(qū)域唯一視頻身份，并通過公安內(nèi)網(wǎng)進(jìn)行核錄，再通過數(shù)據(jù)模型，智能發(fā)現(xiàn)疫情預(yù)警信息。

圍繞疫情防控需要，在原有的智慧社區(qū)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)接公安大數(shù)據(jù)的疫情專項(xiàng)數(shù)據(jù)，對(duì)小區(qū)常住人口進(jìn)行疫情分級(jí)標(biāo)識(shí)，同時(shí)監(jiān)控疫情重點(diǎn)人群的出入，從海量數(shù)據(jù)中挖掘潛在的規(guī)律和線索，提供人、車、房、事件等多要素關(guān)系分析應(yīng)用，在原有的”一人一檔”“一車一檔”以及“一屋一檔”數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型的基礎(chǔ)上，通過同時(shí)空對(duì)比、軌跡伴隨分析、人車關(guān)聯(lián)等創(chuàng)建潛在密切接觸者發(fā)現(xiàn)模型、疫情重點(diǎn)人員排查模型，快速發(fā)現(xiàn)本小區(qū)疫情風(fēng)險(xiǎn)，并精準(zhǔn)到戶予以防控[14-15]，圖6為智慧社區(qū)精準(zhǔn)防疫示意圖。

4 結(jié)語

目前，我國(guó)疫情防控取得了階段性的勝利，但是只要世界范圍內(nèi)的疫情沒有消失，疫情防控就不能停止，目前，疫情防控存在諸多亟待解決的問題。

首先是健康碼的問題。健康碼是常態(tài)化模式下人員流動(dòng)的通行證，但是目前全國(guó)范圍內(nèi)的健康碼尚未做到互聯(lián)互通，由于各地的疫情等級(jí)、響應(yīng)級(jí)別及防控要求標(biāo)準(zhǔn)不一，本地健康碼正常的人，不一定符合跨省后的健康標(biāo)準(zhǔn)，可能會(huì)造成一人多碼的現(xiàn)象。對(duì)此，應(yīng)該盡快統(tǒng)一健康碼生成標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)健康碼的互通互認(rèn)；二是健康碼不夠精準(zhǔn)，由于個(gè)人軌跡信息(基站信息、航班/鐵路信息)一般區(qū)分到地市，沒有做到精準(zhǔn)化、差異化的區(qū)域分級(jí)，不符合疫情錯(cuò)綜復(fù)雜的現(xiàn)狀。

其次是各部門在疫情防控中的相互配合問題。疫情防控是全社會(huì)的大事，橫向來說涉及衛(wèi)健、交通、公安等部門的數(shù)據(jù)融合，縱向包括從管理部門到社區(qū)落腳點(diǎn)，為此，各部門應(yīng)該打破部門之間的信息壁壘，實(shí)現(xiàn)真正意義上的疫情大數(shù)據(jù)共建、共享、共治機(jī)制，同時(shí)將疫情防控重心下沉至社區(qū)，實(shí)現(xiàn)信息的閉環(huán)流動(dòng)。在各部門密切配合進(jìn)行疫情防控方面，日照市的作法值得借鑒，日照市在市委、市政府的領(lǐng)導(dǎo)下，交通運(yùn)輸局、衛(wèi)健委、公安局針對(duì)疫情防控中的公共場(chǎng)所人員快速分流問題，專門成立了“日照公共健康動(dòng)態(tài)管控實(shí)驗(yàn)室”，推出的公共場(chǎng)所人員快速分流系統(tǒng)，為保證疫情防控前提下，最大限度地恢復(fù)常態(tài)化的生活模式，降低防控代價(jià)起到了非常好的示范作用。

再有是疫情防控的同時(shí)加強(qiáng)公民隱私的保護(hù)問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)在帶給人們極大便利的同時(shí)，也會(huì)引起公民隱私的暴露。疫情防控初期，許多不良商家以疫情防控為由，騙取公民個(gè)人隱私信息，近階段各地已經(jīng)加大了整治力度。由政府部門、衛(wèi)健部門或者公安部門推出的健康碼，在數(shù)據(jù)采集過程中必須符合信息系統(tǒng)等級(jí)保護(hù)三級(jí)的要求，信息的采集必須遵守最小化原則，敏感信息的“知情權(quán)”必須在滿足工作需要的前提下嚴(yán)格限制[16]，健康碼只允許采集公民身份證號(hào)和人臉信息，并且必須在24小時(shí)內(nèi)進(jìn)行所有數(shù)據(jù)的刪除和重置。同時(shí)，應(yīng)該加大對(duì)虛假健康碼小程序的識(shí)別打擊力度，加強(qiáng)社區(qū)宣傳，讓廣大群眾能夠正確識(shí)別真假健康碼。