新冠病情期間,許多國家仍在試圖努力對抗此病毒,隨著藥物發現、監測、和追蹤技術的進步,各國正試圖使用 大數據對抗病毒 。許多科技公司和政府正在花費數十億美元,來開發大數據和人工智慧工具等,並利用 大數據對抗病毒 ,比如無人偵察機和連絡人追蹤應用程式。

 

 大數據對抗病毒 存在安全性及隱私問題

儘管大數據技術在對抗COVID-19的傳播方面顯示出巨大的潛力和成效,但這些技術的使用也暴露出了重大的局限性和問題,因為在高科技監控和數位世界中使用這些技術之後,對隱私和安全性也造成了不少的問題。

 

如何利用 大數據對抗病毒

大數據被專家們譽為對抗COVID-19的主要資源之一。專家們已經發現了大數據和分析平台的各種用途,如智慧城市中的監測、接觸者追蹤和疫苗開發。以智能城市監控為例,大數據平台正被用來識別人們是否有遵守社交距離安全的標準,以及來自感測器和攝像頭的監控資料也能被分析,以識別區域內的行人交通現況。

大數據還可以説明使用大數據分析來縮小對特定領域的關注,在這些領域,以分析病毒在這些地區的傳播速度及對相的反應,從而幫助我們更好地瞭解社會疏遠和封鎖在減少病毒傳播方面的影響。

 

接觸者的追蹤

追蹤接觸者已經成為一種普遍接受的數位解決方案,以色列、新加坡和韓國等,這些國家已經使用接觸者追蹤平台來定位、測試和隔離新型冠狀病毒的潛在攜帶者。蘋果和Google宣佈了一項聯合計畫,將為公共衛生服務部門發佈一款API,使公共衛生部門的連絡人應用程式能夠在Android和iOS設備之間交互操作。

 

大數據對抗病毒的局限性

大數據和資訊收集的一個局限性是,這些技術無法計算社會原因。這意味著,雖然他們可能很擅長收集和分析數位資料,但無法獲得這些趨勢的背景及因素,而這可能會導致糟糕的決策。例如,在貧困的地區之中,尤其是在發展中國家,人們因忽視社會疏遠措施可能導致執法機構只能採取更嚴格的措施,增加罰款並實施更嚴格的後果。

對許多人來說,保持社交距離很難,因為他們無法獲得與他人相同的資源。日薪勞動者就是這樣一個群體,即使所有的資料是準確的,但它並沒有指向該如何解決的方案,而且把所有資料都當作同質數據,這將會使專家可能犯下致命的錯誤。

 

關於大數據的隱私問題

大數據之所以是一把雙刃劍,最大的原因之一就是它的長期後果。以美國正在測試的“流行病無人機”為例,它可以監測一個人的體溫、呼吸、心率、咳嗽和打噴嚏。這些無人機還可以使用面部識別技術來識別人。這是以硬體為導向監控的一端。在軟體方面,現正在開發的共同追蹤應用和大數據平台,這可能會造成巨大的風險,雖然Google和蘋果都承諾保護隱私和匿名性,但在維護隱私和採用透明的問責制度方面,懷疑論者仍對使用這些技術表示擔憂。

關於 大數據對抗病毒 技術的解決方案,我們必須認識到的一件事是,這不是完美的解決方案。儘管技術的進步已經在解決問題上,取得了令人難以置信的進展,目前仍處於有多種未知可能的階段,因此勤洗手戴口罩和保持社交距離等,是目前最有效對抗病毒的方式。