当前，新（xīn）冠病毒肺（fèi）炎疫（yì）情在（zài）国（guó）内已（yǐ）经得到有效控制（zhì），复工（gōng）复产正在全（quán）面推进之中。那么，目前经济复苏的（de）情况究竟如何？各行各业以及（jí）各地区（qū）的发展形（xíng）势有（yǒu）何差异？百度公司最近发（fā）布的2篇论（lùn）文 [1, 2] 研究发现，这些答（dá）案，都“藏”在（zài）海量的大数据里。

研（yán）究表（biǎo）明，百度地图的（de）用户和（hé）商（shāng）户数（shù）据情况（kuàng）与GDP走势呈现高度相关性，成为呈现行业和地区经济（jì）复苏情况的“晴雨表”。同时，百度地图、搜索和（hé）健康平台（tái）的数据显示（shì），某一地区人口流动情况以及搜索习惯（guàn），与该地区的疫情（qíng）形势紧密相关。由此（cǐ）可（kě）见，百度（dù）多维度大数据（jù）能够有效地（dì）为疫情发展及（jí）其社会（huì）影（yǐng）响（xiǎng）“画像”。

中国传（chuán）媒大学调查（chá）统计（jì）研究所所长、大数据挖掘与社会计算实（shí）验室（shì）主任沈（shěn）浩表示（shì），在抗击（jī）新冠（guàn）肺炎疫情的斗（dòu）争（zhēng）中，全国各地的政府、企业和（hé）科研机构都在探索运（yùn）用大数据手（shǒu）段提升治理能力、加强抗疫效果。未来，百度（dù）的大数据不仅能够作为政府（fǔ）防控（kòng）疫（yì）情的有益参考，同时也（yě）可以为推动复工复产、提振经济发展提（tí）供有力的决策依据（jù）。

L型、勾型、V型：百度大数据直观量化疫情（qíng）对经济发展的冲击情（qíng）况 [1]

成都闹（nào）市区的（de）奶茶（chá）已（yǐ）经回归了往日的热闹，而天（tiān）津（jīn）旅游景（jǐng）区（qū）的小饭馆却（què）迟迟（chí）难以复苏（sū）；西北县城的超市恢（huī）复了元气，长江中部的工厂则尚未将产量（liàng）提（tí）升至疫情（qíng）之前（qián）的（de）平均水（shuǐ）平……这些情况，百度大数据都（dōu）“看（kàn）”到了（le）。

百（bǎi）度大数据的研究者在试（shì）图摸清地图数据（jù）与经济复苏情况（kuàng）的（de）关联时，发（fā）现了（le）两个（gè）关键因子——地图用户到店数量（Volumes of Visits to Venues，简称V3）与（yǔ）商户新开（kāi）设的地理位（wèi）置（zhì）点数量（liàng）（New Venues Created，简称NVC）。V3可以（yǐ）反映（yìng）用户（hù）的活跃程度，NVC则反映（yìng）商户的活跃程度。

于是，研究者将这两个数（shù）据的走（zǒu）势与（yǔ）GDP走势做成可视化图表，结果（guǒ）发现，NVC、V3与GDP的走势，呈现（xiàn）强烈（liè）的正相关，也就（jiù）是说，地（dì）图用户到店的情（qíng）况与（yǔ）商户（hù）新开（kāi）设的地理位置（zhì）点情况，可以反映（yìng）经济活动的强弱。

图1：从2018年第一季度（dù）到2020年第（dì）一季度，每个（gè）季度的国内（nèi）GDP与百度地（dì）图用户（hù）到店数（shù）量，新开（kāi）设的地理位置点数（shù）量，呈现强烈正相关。（注：分析所用的数（shù）据皆为脱敏数据（jù），所有处理环节均不涉（shè）及个体隐私。下同。）

那么，这一发（fā）现，除了作为经济活动的晴雨表，还有什（shí）么作用（yòng）呢？

百度研（yán）究人员又做出了进（jìn）一步的（de）分析。他们对各个行业、各（gè）个（gè）地区省份的经济活跃（yuè）程度进行了细致分析，结果发现，不同行业、不同（tóng）地区之（zhī）间，经济复苏情况呈现巨大（dà）差（chà）异，主要（yào）分为以下三类——L型（xíng）、勾型、V型。

先来看L型。这（zhè）一（yī）曲线（xiàn）显示（shì）复苏缓慢，说明受疫情影响很大，目（mù）前仍然无法回到2018年同期的水平；教育、交通运（yùn）输、酒旅等行（háng）业遭受非常严（yán）重的（de）打击。下图分别是机场（chǎng）、火车（chē）站（zhàn）、教育培训机构、酒店的用户到店情况（kuàng）。可以（yǐ）看到，代表今（jīn）年情（qíng）况的红色V3曲（qǔ）线，呈（chéng）现“L”形状，依（yī）旧在低谷摇摆。

图2：上图为机场、火（huǒ）车站（zhàn）、教育培（péi）训机构、酒店的（de）用户到（dào）店情况（V3）和新（xīn）开设（shè）的（de）地理（lǐ）位置点情况（NVC）

再来看勾型。虽遭受疫（yì）情（qíng）影响，但是疫情缓和之后，能够恢复到2018年与2019年同期之（zhī）间的（de）经济（jì）水（shuǐ）平。餐饮（yǐn）酒吧、休（xiū）闲娱乐、公园景点等（děng）是（shì）典型的行业（yè）代表。这一复苏情况在V3的可视化图表（biǎo）里（lǐ）很像一个反写的“对勾”。

图3：勾型：疫（yì）情缓和之后，餐馆酒吧、娱（yú）乐设施、旅（lǚ）游景点等行业能够恢复到2018年与2019年（nián）同期之（zhī）间的经济水平

最后看V型。尽管疫情（qíng）的影响严重，但是一旦疫情（qíng）缓和之后（hòu），能够快速触底反弹，恢复（fù）到2019年同期水平，甚至比那时情况更好。代表行业有工（gōng）作居住（zhù）的地点（diǎn）、商超、医院（yuàn）药店等。

图4：V型：疫情缓和之后，工作居（jū）住地点、商超、医院药店等景气程（chéng）度快速反（fǎn）弹（dàn），走势（shì）看（kàn）上（shàng）去（qù）像字母V

研究人员用类似的思路，将全国经济（jì）按（àn）照区域进行分析，发现湖（hú）北、北京及天津（jīn）的经济复苏（sū）情（qíng）况为L型，复苏缓慢，与持续的疫情管控以及旅行（háng）限制有关；南部沿海、黄河中游、东部沿海、长江中游（yóu）和北（běi）部沿海的数据显示出明（míng）显（xiǎn）的勾型（xíng）复苏趋势；大西北（běi）、东（dōng）北和西南（nán）区域（yù）则展现（xiàn）出强劲（jìn）的V型反（fǎn）弹趋势。

百度大数据研究专（zhuān）家表示，五大经济（jì）区（qū）（南部沿海，黄河中（zhōng）游，东（dōng）部沿海（hǎi）、长江中游（yóu）、北部（bù）沿（yán）海（hǎi））高度依（yī）赖全球（qiú）供应链的经济，在国内疫情结束之后，依（yī）然受到国际整体疫（yì）情和经济（jì）形势的（de）影（yǐng）响，未能快速反（fǎn）弹，呈现中间态的勾型；而（ér）西北、东北、西南等（děng）地区经济对外依赖性相对较小，疫情（qíng）感染人数没（méi）有其他五（wǔ）大经济区（qū）多，恢复（fù）快，经济经历短暂（zàn）阵痛之后，触底反弹。

搜（sōu）索COVID-9越（yuè）多，疫情防控（kòng）工作越好？百度大数（shù）据“揭秘（mì）”疫情防治、人口迁徙与搜（sōu）索行为间的显著关联 [2]

百度大数据还发现了人口出行情况（kuàng）、搜索情况与疫情防控之间的（de）紧密关联。

先来看第一项（xiàng）发现：从武（wǔ）汉移出到中国其他主要城市人口情况，与当地疫情传染（rǎn）情况的关系存在显（xiǎn）著的正相关。

百度大数据统计了截至3月31日中国（guó）内（nèi）地300个除湖北外主要城市的确诊感染人（rén）数，将其与1月23日迁入该（gāi）城市的人口数做（zuò）出了对比。

图5：截至2020年3月31日中（zhōng）国（guó）内地各主要（yào）城（chéng）市确诊人数 (上图) /当地（dì）确诊率 (下图) vs 2020年1月1日至23日从武（wǔ）汉迁入（rù）人数

上面左图展示了全（quán）国主要城市（shì）每个城市从武汉（hàn）迁入人（rén）数（x-轴）与截止到（dào）3月31日当地累（lèi）计确（què）诊人数（y-轴）的关联。二者存（cún）在显著正相关（guān）。说明，当地（dì）累计确诊人数与当地迁入的武汉人数存在直接的关联（lián）。

考虑到城市大小的关系，百度研（yán）究者也以当地感染率（每百万人平均感确诊人数）与从武汉（hàn）迁入人数（shù）做（zuò）出了分分析统计，如（rú）右图。结果依然是（shì）显著正相关。

由此可以得出结论——在武汉（hàn）封（fēng）城之前，从（cóng）武汉迁入（rù）人口更多的（de）城市，会（huì）有更高的感染（rǎn）人数；同理推（tuī）断，武（wǔ）汉越早采（cǎi）取（qǔ）封城措施（shī），则（zé）疫情波及范（fàn）围越小（xiǎo）。

再来看第二项研究结果。数据显示，疫情越严重的地方，人（rén）均（jun1）搜索COVID-19相关关键（jiàn）词的次（cì）数也越多。

图6：2020年1月33月31日中国大陆各主要城市人均COVID-19搜（sōu）索次数 v.s 该城市确诊人数（shù） (上（shàng）图) /确诊率(下图)

可以（yǐ）看出，中国内地除湖北外主要（yào）城市确（què）诊感（gǎn）染人数与该城市人均搜索COVID-19相（xiàng）关（guān）关（guān）键词的次（cì）数存（cún）在显著正相关。由此得出结论，可（kě）能（néng）是（shì）由于感染（rǎn）情况引发的恐慌心理，人们更（gèng）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（chū）行恢复（fù）率与当地人通过百度搜索COVID-19次数呈现显著的负（fù）相（xiàng）关。也（yě）就是说，人（rén）均通（tōng）过（guò）百度（dù）搜索COVID-19关键字较多的城市，人们出行（háng）意愿更低、或是当地疫情管控措施更为严格 (在排除了其（qí）他潜在因素的偏相（xiàng）关性分析后（hòu），此关联依（yī）然显著)。

图7：截至2020年3月31日中国大（dà）陆各主要城市出行（háng）恢复率 v.s 该城市人均COVID-19相关信息搜（sōu）索次数：上图(Log-Log Plot)， 下图正常尺度 。

可以看出，当人（rén）们主动搜索信息（xī）得（dé）到了更多有关疫情的消（xiāo）息（xī）时，便（biàn）更愿意待在家里。可以说，百度（dù）数据对人口（kǒu）隔（gé）离政策和移动限制政策提供了重要参考。

大数据全面（miàn）赋能疫情（qíng）防控（kòng）：真实掌（zhǎng）握+有效预（yù）警+精准施策

从（cóng）上数研究结果可以看（kàn）出，百度地图、搜索和健康的多维度数据（jù）能够直观呈现（xiàn）疫（yì）情发展及其社会影响。沈浩认为，百度大数据对于征服开展疫情（qíng）防控与社（shè）会治理而言，有着突出意义。

其一，有利（lì）于全面、真实、动态掌握疫情防控情况。平（píng）时访问（wèn）发热（rè）门（mén）诊数量的人是否显著增多（duō）？疫情期（qī）间居家隔离情况（kuàng）执行如（rú）何（hé）？百度都能够（gòu）第一时间（jiān）给予（yǔ）直（zhí）观（guān）、真实的数据化呈现。

其二，对可能发生的疫情相关风险提出预（yù）警。百度（dù）地图数（shù）据可以（yǐ）直接为疫情（qíng）期（qī）间居家（jiā）隔离政策、出行限制（zhì）政策执行情况提供参考，对（duì）危（wēi）险信号提出预警。

第三，动态掌复工复产、经济发展的真实情况，形成真实全面（miàn）的“景气指数”。各地、各行（háng）业（yè）复工复产情况（kuàng）究（jiū）竟如何？百度地图的商户和用户活跃程（chéng）度，便（biàn）可以给予客（kè）观的回应，作（zuò）为政府机构（gòu）精（jīng）准施策的基础。

利用大数据提升社（shè）会治理能力（lì）也（yě）是中国政（zhèng）府近年来不（bú）断（duàn）努力的方向。

2月（yuè）18日，工业和信息化部（bù）印发了《关于运用新一代信息技（jì）术支撑服务疫情防控（kòng）和复工复产（chǎn）工（gōng）作的通知》，提出有效应用信息化（huà）手段助力疫情防控和复工复产。在中央精神的指导下，社（shè）会各界纷（fēn）纷探索以信息化（huà）途径高效开展疫（yì）情防控。

实（shí）际上，在新冠肺炎疫（yì）情发（fā）生之前，大（dà）数据（jù）在（zài）国内外公共卫生事件（jiàn）中的应用效果（guǒ）已经得到了较好的（de）检验（yàn）。此次（cì）疫（yì）情（qíng）发生后，韩国、日本、新加坡（pō）等国家均采用了大数据（jù）手段防控疫情、指（zhǐ）导经（jīng）济（jì）活动，取（qǔ）得了（le）良好（hǎo）的（de）效果。

在中国，相（xiàng）较17年前的SARS疫情，大数据在此次（cì）新（xīn）冠疫情防控中的作用（yòng）尤为明显，涵盖（gài）个人健康（kāng）状况认证、远程医疗问诊、应（yīng）急物资调配等方方面面（miàn）。

“互联网公司掌握社会许多（duō）层面的数（shù）据，政府（fǔ）一方面要对数据的合规性加（jiā）强监管，另一方面，也要积（jī）极利用互联网公司的大数据，可以联合科（kē）研院所和企业大数据机构协同（tóng）进行大数据研究，助力疫（yì）情（qíng）防控、应急管理和社（shè）会的（de）精细化治理（lǐ），为决策提供有益参考。”沈浩表示。