面对疫情，天真一下。数据开发者能为这场疫情做什么？

武汉新型冠状病毒持续着受到全国的关注，当前的感染人数已经达到了三万人。我们仍然为国家作着最大的贡献：在家躺着

其实肺炎一开始我是没有太大的感觉的，因为不是很懂所以对这种问题不是很了解。等到发展起来之后才知道这次的事件那么大。

很多程序员也都赋闲在家，也有很多的同学考虑利用自己手里技能可以为这场疫情做些什么。其实一开始我也天真的想过这个事件的问题与能够为之控制的场景。当然现在也都是马后炮了。

如果一开始我们就能准确定位“事件”呢？

最早能够发现状况的只有医生，最早也有了几位‘吹哨子’的医生为我们进行了警示，但是由于种种原因没有引起关注与重视。 如果真正能够上报的话，事件可能不会发展到这么大的范围。那么是不是能够有一个机制来实现我们基层医生到专家的通道，而专家能够收到的可能是总结分析后的数据结果。或者能够直接来控制这个事件的发生。

如果能够通过已有病例快速定位到病毒的发源地呢？

刚开始的时候就考虑了这个问题，同事说有病毒的时候知道是武汉发生的。但是武汉哪里不知道，为什么不知道。所以就考虑如果能够通过手机定位来定位到发病地呢？如果我们能够把所有的病人的位移信息搜集到。是不是就可以基于地图来定位都去过的同一个地点。

模拟患者运动轨迹

基于所有感染人群的运动轨迹能否追踪到事件的发源地？

如果在事发之前就能定位到有新的病毒发生了呢？

个人不是很懂医学，当产生了大面积的发病人群的话，搜索引擎能否感知呢？可能做数据的都知道谷歌很早的时候就已经实现了基于搜索引擎的数据来获取流感趋势。 谷歌流感趋势被常常被认为是大数据分析的未卜先知。感兴趣的可以去找些文章看看。也就是说能够谷歌能够通过搜索引擎的搜索指数来判断一个地区是否爆发了流感。并且已经交出了一份比较漂亮的成绩单。

武汉搜索指数

我们对比百度搜索指数来看‘武汉’关键词的相关搜索结果就能发现，武汉地区的关注度最近是特别的高。

肺炎搜索指数

而对比肺炎相关的关键词搜索趋势跟‘武汉’关键词基本一致。

可能我们国家同样拥有了该类的数据分析，其实也非常早的就能够进行介入与进行快速的部署干预。

如果我们能快速的发现密切接触者并且能够快速提醒呢？

基于上面的运动轨迹信息我们是否也能够快速的定位到密切接触者呢？把所有人的运动轨迹信息都能够搜集到是否也能够定位到这些跟确诊者同一路线或者同一车次的人群？

那么是否能够通过该方式进行对接触者进行提醒？告知需要进行隔离或者检查！或者能够快速发现人传人这一特点？两个或者多个患者都曾经发生过接触。那么是否能够定位到人传人的特点？

总结

站在一个数据工作者的角度上，可能想象的比较天真。对医学类的东西不是很了解，出现病情的时候确实非常的恐慌。而且对于一些准备的工作完全没有准备好，例如口罩。

口罩搜索指数

可以看到肺炎跟口罩的搜索趋势不是很符合。肺炎 武汉在12月31号就有一个小的波峰。但是口罩还一切正常。如果当时能够下手买到足够使用的口罩呢？也不至于现在一个口罩带三天!!!。

(一个口罩带三天是不对的，出门是为了买菜。特殊时期，无特殊情况不要外出!)