淺談運營商大數(shù)據(jù)戰(zhàn)“疫”

孫國斌

（中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信股份有限公司甘肅省分公司，甘肅 蘭州 730000）

1 運營商大數(shù)據(jù)的特點

1.1 運營商大數(shù)據(jù)的類型

O域數(shù)據(jù)：OSS域指上網(wǎng)行為、信令、位置等等。其中以Gn口數(shù)據(jù)最重要，包括http/WAP訪問日志數(shù)據(jù)、URL解析數(shù)據(jù)、APP應用解析數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡軌跡、WLAN解析等；B域數(shù)據(jù)：BSS域指營帳、計費、客服、結算等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，如實名信息、套餐信息、手機號碼、IMEI、IMSI、終端機型、流量消耗、通話時長、積分、是否VIP、投訴情況等等。M域數(shù)據(jù)：MSS域主要指ERP、門戶、項目管理等。V域數(shù)據(jù)：VALUE域指增值業(yè)務，包括傳統(tǒng)增值業(yè)務（短彩信、炫鈴、語音增值）和基地業(yè)務（支付、游戲、動漫、視頻、閱讀、音樂）。

1.2 運營商大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢

運營商擁有多張移動網(wǎng)絡，具備遍布全國的豐富的站址資源，在覆蓋范圍、時間及用戶規(guī)模上領先于其他行業(yè)；運營商以號碼為唯一的ID來整合各類數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的完整性是一般企業(yè)難以企及的；運營商作為數(shù)據(jù)載體，信息內容更加全面、準確。

1.3 運營商大數(shù)據(jù)的價值

運營商大數(shù)據(jù)可準確實時的反映用戶行為狀態(tài)，數(shù)據(jù)源自于生產(chǎn)網(wǎng)絡，無人為因素干擾，具備全面性、多維性、中立性、完整性，通過這些不同維度數(shù)據(jù)的交叉關聯(lián)，可以創(chuàng)造更多新數(shù)據(jù)和新價值。

2 運營商大數(shù)據(jù)的分析

2.1 數(shù)據(jù)的4V分析

Volume（容量）：舉例甘肅聯(lián)通每小時有60萬次移動電話呼叫，每天有70～100TB的數(shù)據(jù)訪問量，每天有3億次互聯(lián)網(wǎng)點擊量。甘肅電信每天產(chǎn)生10TB+話單、30TB上網(wǎng)日志和100TB+信令數(shù)據(jù)。Variety（多樣性）：從來源可見前述四個域，可根據(jù)用途分類為“消費、社交、偏好行為”，反映消費情況的有套餐數(shù)據(jù)，反映社交的有語音撥號數(shù)據(jù)，反映行為偏好的有位置數(shù)據(jù)、上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)。Velocity（速度快）：實時產(chǎn)生包括上網(wǎng)記錄、位置信息、語音撥打數(shù)據(jù)等。Value（價值高）：數(shù)據(jù)質量高，指完整性、真實性、實時性。

2.2 5W+E聯(lián)動數(shù)據(jù)

利用上述原始數(shù)據(jù)衍生出用戶5W+E聯(lián)動數(shù)據(jù)，通過多維度數(shù)據(jù)分析，獲取用戶身份信息（WHO）、時間信息（WHEN）、位置信息（WHERE）、終端信息（WHICH）、行為信息（WHAT）和感知體驗（EXPERIENCE），形成每個用戶的動態(tài)標簽庫，完成對用戶的全息畫像。如圖1所示。

圖1 運營商用戶5W+E聯(lián)動數(shù)據(jù)分析

2.3 用戶移動軌跡呈現(xiàn)

現(xiàn)在，手機已經(jīng)成為我們每個人的另一張“身份證”，手機可以通過基站定位、位置服務定位而提供持有人的位置信息。一般手機在待機的時候，當用戶從一個小區(qū)移動到另一個小區(qū)時，手機需要不斷接收基站發(fā)出的測量信號。利用移動通信信令數(shù)據(jù)就可以知道用戶所在小區(qū)，可以判斷處于哪一個街區(qū)或鄉(xiāng)村，定位精度在城市可達百米級。與此同時，移動通信蜂窩網(wǎng)絡的半徑比較小，更新速度在秒級，具有實時性優(yōu)勢。

3 運營商大數(shù)據(jù)戰(zhàn)“疫”情

3.1 構建疫情傳播模型

國際通用的是SEIR傳染模型，其中S為易感人群，E為密切接觸者，I為染病人群，R為康復人群；中國學界則提出了一種改進模型，增加了P（疑似人群）和Q（確診人群）。目前，北大陳寶權教授團隊已經(jīng)發(fā)布了此次疫情傳播模型，通過熱度圖和曲線圖等數(shù)據(jù)可視化方式來展示疫情傳播特點?！暗牵鲜瞿Ｐ图俣ㄔ摰貐^(qū)在疫情期間沒有與外地的人員流動，如果加入運營商大數(shù)據(jù)中的人員位置可溯信息，將人員流動性考慮進去，可以使得該模型更精確。

3.2 協(xié)助控制傳染源

通過運營商通信基站及核心網(wǎng)HLR獲取的位置跟蹤及漫游信息，獲取人口流動數(shù)據(jù)，配合航空、鐵路、公路等交通部門完善從湖北返蘭人員的詳細信息，助力防疫部門有效掌握重點疫區(qū)人群流動軌跡，鎖定輸入型感染者活動范圍和散落各地的隱形傳染源，為蘭州及我省其他地市防控疫情提供重要參考，以便做到提前防范、精準施策。如圖2，圖3所示。

圖2 湖北漫入用戶人數(shù)統(tǒng)計

圖3 湖北漫入用戶地理分布圖

3.3 提供疫情便民數(shù)據(jù)服務

隨著全國疫情防控阻擊戰(zhàn)的推進，各地政府紛紛祭出互聯(lián)網(wǎng)技術，借助大數(shù)據(jù)分析對疫情進行防控、分析和預判。

疫情期間，我省借助移動、電信、聯(lián)通三家通信運營商提供的基礎位置跟蹤數(shù)據(jù)，上線了“疫情查詢助手”二維碼，助力全省街道、社區(qū)基層工作人員用于疫情排查工作。

隨后甘肅“健康出行碼”上線并在全省范圍內推行使用，我省健康出行碼系統(tǒng)基于通信、交通等部門提供的在甘、來甘、返甘人員數(shù)據(jù)信息、甘肅省全員人口信息庫、全省新冠肺炎確診病例、疑似病例、密切接觸者、居家隔離觀察人員和治愈出院人員信息庫等數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)比對，由系統(tǒng)后臺自動生成健康出行碼。這些基于大數(shù)據(jù)的疫情便民服務，為有序恢復企業(yè)生產(chǎn)和群眾正常生活，確保疫情防控與經(jīng)濟社會發(fā)展同步推進做出重要貢獻。如圖4所示。

圖4 疫情查詢及健康出行二維碼示意圖

3.4 開發(fā)疫情防控支撐平臺

疫情期間，北京聯(lián)通運用網(wǎng)格化+大數(shù)據(jù)的思路，基于聯(lián)通OSS域數(shù)據(jù)以及DPI技術，結合SEIR傳染病模型建立基于運營商大數(shù)據(jù)的疫情防控支撐平臺。該平臺基于居民自我隔離度、高頻活動等行為特征、人口密度及流動特征，評估城市中各個網(wǎng)格的防疫安全等級，并開發(fā)出面向疫情防控主管部門PC端平臺和面向公眾的手機端平臺，為科學防治、精準施策的防疫支撐工作提供了一定的參考依據(jù)。如圖5所示。

圖5 大數(shù)據(jù)的疫情防控支撐PC及終端平臺示意圖

4 建議和啟發(fā)

4.1 止謠和辟謠

當前，一些機構頻繁發(fā)布各種基于大數(shù)據(jù)的疫情研究報告，包括自媒體、新媒體在內的各類媒體，也發(fā)布轉發(fā)，甚至利用自身的大數(shù)據(jù)技術采集、整理一些疫情信息。這些報告和信息為相關部門和公眾提供了信息參考，但也泥沙俱下，魚龍混雜，甚至少數(shù)別有用心的人假借大數(shù)據(jù)技術，以迷惑誤導公眾。在接下來的疫情防控工作中，我們應該一方面要善用大數(shù)據(jù)及時搜索、發(fā)現(xiàn)虛假信息，分析其錯誤所在，及時公布，廣泛傳播；另一方面要加大對大數(shù)據(jù)技術等先進信息技術的使用，先行一步，及時向公眾提供更多更好的真實信息，以免被虛假信息先入為主。

4.2 分析公眾輿情指數(shù)

從2020年1月20日開始，公眾對疫情的關注度開始顯著提升，在1月26日到達峰值，然后趨于穩(wěn)定，另外從不同時期用戶瀏覽及留言的關鍵字熱點所不同，公眾情緒正在緩慢由消極向積極轉變，但也有不少數(shù)據(jù)顯示部分公眾在疫情期間情緒悲觀、煩躁。如圖6所示。

圖6 疫情公眾輿情指數(shù)示意圖

由此筆者建議互聯(lián)網(wǎng)公司應該合理利用運營商大數(shù)據(jù)，適度進行逆向推送：根據(jù)手機活躍度情況，為用戶定向推送室內健身的相關內容，以提高自身免疫力做到運動戰(zhàn)“疫”；為部分搜索及瀏覽相關負面新聞的用戶，定向推送幽默短視頻及援漢醫(yī)護、工程建設人員不畏死神戰(zhàn)疫情的感人事跡等相關內容。

5 小結

運營商大數(shù)據(jù)在整個疫情防控工作過程中發(fā)揮了全面性、動態(tài)性和實時性等多方面作用，為疫情防控提供精細化數(shù)據(jù)支持。我們應該充分利用運營商大數(shù)據(jù)，在政府相關部門的指導下，發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)公司的優(yōu)勢，在今后的日常生活或突發(fā)事件中，更好地服務于國家和人民群眾。