程序员的公益服务：14天诞生出租车疫情防控大数据分析系统

疫情当前，各界都在踊跃捐款捐物，给医护人员输送防护装备及各种生活所需。而公益界也有人提出，不可忽视技术的捐赠，因为救灾最重要的就是信息传递。当然，这个过程也需要与政府部门的协作。

技术进步应用于救灾，因应的是最迫切和极端的需求，也可看到最为显著的效果。我们可视其为自下而上的智慧城市的一环。以下是一家科技公司，团队前所未有地进行远程协作，半个月内为城市志愿开发了得力的小程序的过程。

疫情中，乘坐出租车的人大幅减少。可通过大数据溯源，切断出租车传播病毒的可能。澎湃新闻记者 伍惠源 图

疫情中，程序员的赤子之心

疫情打乱了春节长假计划。各地都在自发组织捐赠口罩等医疗物资。但我们公司没有渠道和财力。在团队微信群中，大家强烈表达了想做些力所能及的贡献，参与到这场战疫行动中的意愿。

灵感来自1月23日市政厅作者微信群的讨论。当时武汉公共交通停运，医护人员上班不便，就有群友提出，相比让恐慌的市民去医院看诊，导致人群聚集，不如根据看病需求和住所距离，设计接送医护上门看诊的交通方案。

这促使我想到，可以探讨做一个微信小程序，让每户由下而上，报告家庭成员身体状况，提出防护物资需求，便于城市汇总分类分层统筹调配医疗资源。全体市民通过互联网+工具，维护自己和周围人的健康。

那么，何种切口比较合适呢？各地仍有坚守一线的人需乘坐交通工具，例如出租车。如果可以精确监控每一辆出租车的疫情传播风险，继而切断这条传播途径，是否能让人们出行更安心？我们公司做的是城市交通大数据，大家想到，可以义务开发一套出租车的疫情防控大数据分析系统。

该疫情防控系统的开发过程，包括与交通部门对接，以及正式推行，完全是基于远程办公协作。1月24日除夕，10名团队成员表示牺牲春节假期，1月28日开始全天加入产品的设计、开发、测试中。有些人1月26日开始做技术方案、架构、数据库的讨论和设计，为28日开始的开发工作做准备。

当时，开发任务主要包括三部分：乘客和司机使用的微信小程序，用于乘客信息登记；网页端的大数据可视化和关键数据输出；大数据分析的模型和算法，形成接触者关系树，能支持多源数据融合，更快更多地为相关部门提供密切接触者的联系方式。

理论指导实践：“内防扩散”，就是和时间赛跑

作为团队首席科学家，我负责从重要学术论文中学习相关公共卫生知识，并学习新加坡应对传染病的工作流程。这个过程，使我从理论高度认识到：疫情爆发初期的“内防扩散”，最关键的公共卫生工具，就是跟踪和隔离密切接触者。与确诊患者有密切接触的人，可能成为新的传染源；疫情防控机制必须第一时间发现并通知到这些密切接触者，通过隔离观察防止疫情扩散。因此，做一套出租车的疫情监控系统，是很有应用价值的！

跟踪密切接触者，重点在响应快、信息全

Klinkenberg等人2006年的一篇论文中，通过数学模型，量化评估了跟踪和隔离密切接触者这项公共卫生工具的有效性。文中讨论了2种跟踪隔离策略：单步跟踪和多步跟踪。该文图1中，出现症状的患者为白色的点，未出现症状的患者为灰色的点，未被传染的人没有展示；黑色圆圈表示被隔离，实线表示可跟踪的接触关系，虚线表示无法跟踪的接触关系。A1a至A2b展示了在单步跟踪策略下，隔离与确诊患者有直接接触的人。B1a至B1c展示了在多步跟踪策略下，隔离与确诊患者有直接和间接接触的人，社会成本很高。重点在于，越快速地跟踪和隔离越多的密切接触者，单步跟踪策略就越有效。

他山之石：新加坡现行的疫情防控机制

新加坡媒体近日深度报道了新加坡卫生部门的疫情防控工作流程。新增一位确诊患者后，最关键的工作是，24小时内发现、调查、评估及隔离与该确诊患者有密切接触的所有人。这个工作流程被称为ring-fencing，意在圈出这些有较高风险携带病毒的人，将其隔离。例如，一位搭载过确诊患者的出租车司机会被评估为有较长接触时间的密切接触者。

与成都交通部门的对接：加班加点，6项重点

经过8天日以继夜的开发，“成都出租车”小程序的扫码登记功能、成都STAR平台的接触者分析功能，2月4日通过测试和发布，具备正式部署的条件。我们和成都交通运输局的相关负责同志们一直保持密切沟通。2月5日和2月6日，他们甚至将电话会议安排在晚饭时间后，与我们一起深度讨论疫情防控和落地方案到深夜，提炼出6项重点，以优化技术系统：

1.方案落地要敏捷。尽量采用互联网+工具，避免在疫情特殊时期打印物料等费时费力的实施细节。

2. 乘客体验要极简。尽最大可能减少乘客因信息登记而产生的不便。

3.保护个人信息。在保障疫情溯源有效的前提下，尽最大可能减少收集乘客个人信息。

4.疫情溯源要准确。一辆出租车通常有2名司机，乘客与司机的同乘信息，比乘客与车辆的登记信息，能更及时准确地为相关部门提供直接和间接接触者的分类名单。

5.平台功能要专业。当有确诊案例时，平台提供的密切接触者关系树、风险评估、潜在传染链等大数据分析结果，要符合防疫部门的专业理解，减少沟通成本。

6.大数据分析的数据源要可拓展。平台可通过乘客扫码登记、出租车GPS行程数据、支付等数据源的匹配融合，为相关部门提供更完整和详细的数据支持。

2月10日：全国首个“司乘直联”出租车疫情防控大数据分析系统

国家层面也在不断强调交通工具的疫情溯源。2月3日，交通运输部等国家部委的《关于统筹做好春节后错峰返程疫情防控和交通运输保障工作的通知》，要求“认真做好乘客信息登记”。2月6日，国务院联防联控机制新闻发布会上，要求“做好乘客信息登记和溯源工作，确保交通运输工具上一旦发现疑似病例或确诊病例，能够第一时间找到同乘的其他旅客”。

在经过一系列系统优化、司机培训资料制作等准备工作之后，2月10日，成都市交通运输局正式宣布推行出租车乘客信息扫码工作，是中国第一个上线基于“司乘直联”的出租车疫情防控大数据分析系统的城市。乘客扫码登记时，与司机手机号直接关联，形成人与人之间的网络关系；当有确诊患者时，系统可快速生成多达3层的接触者关系树，评估传染风险，甄别潜在传染链上的病症潜伏患者。相关部门可根据风险级别，分类开展隔离密切接触者的工作。

国家的希望：汇集每个普通人的力量

成都成功上线该出租车疫情防控大数据分析系统后，我们团队也为哈尔滨、杭州、广州、达州等城市提供了免费的技术支持。共同战疫中，我们也看到亿万普通人的闪光特质：勇敢勤劳的韧性，克己为人的责任感，智慧协作的创造力。