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春运大考遇上“乙类乙管” 疫情防控该如何做******

　　1月8日起，我国正式开始对新冠病毒实施“乙类乙管”。当天，正是春运开始的第二天。春运首日，全国共发送旅客3473.6万人次，环比增长11.1%，比2022年同期增长38.9%。

　　春节是我国传统节日中最重要的一个节日，过去3年，因为疫情，不少群众一直没有回乡过年。国务院联防联控机制春运工作专班初步分析研判，2023年春运期间客流总量约为20.95亿人次，比去年同期增长99.5%，恢复到2019年同期的70.3%。

　　与超20亿人次的客流量并行的是对新冠病毒实施“乙类乙管”。1月8日起，依据《传染病防治法》，我国对新冠病毒感染者不再实行隔离措施，不再判定密切接触者；不再划定高低风险区；依据国境卫生检疫法，不再对入境人员和货物等采取检疫传染病管理措施。

　　在1月8日召开的国务院联防联控机制新闻发布会上，国家卫生健康委新闻发言人、宣传司副司长米锋说，新冠病毒“乙类乙管”后，工作重心从“防感染”转到“保健康、防重症”，从风险地区和人员管控转到健康服务与管理。米峰强调，实施“乙类乙管”，不是放开不管，而是强调更加科学、精准、高效做好疫情防控，更好统筹疫情防控与经济社会发展。

　　春运期间，农村地区可能迎来重症高峰

　　1月7日，《新型冠状病毒感染防控方案（第十版）》（以下简称“第十版防控方案”）发布。第十版防控方案指出，农村地区医疗卫生基础相对薄弱，是疫情防控的重点地区。

　　国家卫生健康委医政司司长焦雅辉在接受央视采访时表示，在春运之前，中小城市和农村地区已经迎来了感染高峰。根据这个趋势来看，春运期间有可能迎来这些中小城市和农村地区急诊和重症的发病高峰。

　　一些比较偏远的农村地区，交通不够便利，为了保证这些地区的重症感染者得到及时的转运救治，国务院联防联控机制要求农村地区扩大基层医疗卫生机构院前急救的力量，每个乡镇卫生院和社区卫生中心要配备一辆救护车，纳入各个县域的120急救系统统一调度。

　　1月7日召开的国务院联防联控机制新闻发布会上，国家卫生健康委基层司司长聂春雷表示，各级各类医疗机构要有专人负责转诊衔接，简化重症患者转诊流程，完善转诊绿色通道。对于高龄合并慢阻肺、糖尿病、心血管疾病等基础性疾病的感染者，第一时间要转诊到有救治能力的医疗机构，可以直接转到三级医院，不一定要层层转诊。

　　聂春雷表示，农村地区“关口前移”的核心是落实“早发现、早识别、早干预、早转诊”，对65岁以上的老年人、孕产妇、儿童、残疾人等重点人群进行一对一包保联系，每周联系服务不少于两次，及时发现问题，及时处置。

　　此外，还要加强对农村重点人群的健康监测，对可能出现的新冠重症风险的苗头和倾向性症状，要及时识别，及时给予指导和转诊。

　　聚焦XBB的输入风险和城市污水病毒监测

　　1月8日的国务院联防联控机制新闻发布会上，中国疾控中心病毒病所研究员陈操表示，多项研究结果表明，和新冠病毒原始株、世界卫生组织此前公布的关切变异株以及奥密克戎早期进化分支相比，XBB进化分支的免疫逃逸能力明显增加，这也导致了XBB毒株在美国等国传播优势呈现明显增加的趋势。

　　截至2023年1月7日，全球已在35个国家和地区监测到了XBB.1.5。美国疾控中心预测，未来几周之内，XBB.1.5有可能会取代当前流行的BQ.1和BQ.1.1，成为美国的优势流行株。

　　“乙类乙管”之后，我国不再对入境人员和货物等采取检疫传染病管理措施，有公众担心，XBB毒株会很快在中国传播。对此，陈操表示，我国对国际上流行XBB系列变异株的国家新出现变异株的流行态势，新变异株的传播力、致病力和免疫逃逸能力开展动态监测，以防范和研判这些变异株输入我国的风险，并针对性地建立了应对流行的预案。

　　在新公布的第十版防控方案中，要求动态监测新冠病毒变异情况。1月8日召开的国务院联防联控机制新闻发布会上，国家疾控局监测预警司司长杨峰表示，疫情防控进入新阶段以来，疾控部门进一步完善新冠病毒变异监测的工作方案，在原有工作的基础上，加强了入境人员、就诊患者、重点场所和重点人群的采样送检和测序比对工作。

　　值得注意的是，第十版防控方案在病毒监测预警方面增加了城市污水监测的有关要求。杨峰解释说，在污水处理厂开展新冠病毒的监测，可以评估更大辖区范围内人群新冠病毒感染的趋势变化，适用于更长时间和更大范围的监测。

　　杨峰表示，居民楼的污水监测可以更好地发挥预警作用。便于及时发现可能存在感染者的区域，再进一步追踪发现阳性感染者，进而采取相应的控制措施，主要应用于疫情早期尚未出现大范围流行的时候。

　　杨峰说，现阶段，我国内地新冠病毒感染仍处于流行阶段，所以选择在有条件的城市开展污水监测工作，来辅助评估新冠病毒感染疫情流行强度、变化趋势等情况，为疫情研判和防控工作提供科学依据。

　　避免前往疫情高流行地区探亲旅游，春运途中做好个人防护

　　第十版防控方案再次强调“每个人是自己健康的第一责任人”。春运期间，出行人员该如何做好个人防护？在1月8日召开的国务院联防联控机制新闻发布会上，中国疾控中心传防处研究员常昭瑞倡导公众避免前往疫情高流行地区探亲旅游，也倡导一些疫情高流行地区的人员尽量减少出行，居家治疗的新冠病毒感染者非必要不外出探亲，出现发热、干咳、乏力、咽痛等症状的人员在未排除感染风险之前避免乘坐公共交通工具，不前往人群聚集场所。自感有较高感染风险的人员，应在排除风险之后再出行。

　　公众如果要出行，常昭瑞建议，行前一定要科学规划，提前做好攻略，了解目的地的疫情情况，尽量错峰出行，避免前往人群聚集场所，降低感染风险。此外，要备足口罩、手消以及消毒纸巾等防护用品，以及体温计、抗原检测试剂盒、解热镇痛药物等，同时关注气候变化，备足保暖衣物，防止着凉。

　　在出行途中，公众要做好自我防护，在环境密闭、人员密集的场所，比如候机、候车室，乘坐飞机、火车以及地铁、公交车等公共交通工具时，要全程规范佩戴口罩。

　　在公共场所要保持合理的社交距离，减少近距离与他人接触。要做好个人卫生，尤其是随时关注手卫生，避免接触公共物品。咳嗽或打喷嚏的时候，要用纸巾或者肘部遮挡，将用过的纸巾及时丢进垃圾桶。如果接触到呼吸道分泌物，要及时洗手或者进行手消毒，在外或乘坐公共交通工具时，要尽量减少用餐次数，错峰就餐。尽量不去人员密集、空气不流通的场所。前往景区等公共场所，要遵守预约错峰的要求。

　　返乡或者返程后，要密切关注自身及家人的身体健康状况，如果出现发热、干咳、乏力、咽痛等症状，要及时进行抗原检测或视情况就医。返乡返程初期，做好症状监测的同时，尽量减少与家里老人尤其是合并有严重基础性疾病的家人接触，接触时要规范佩戴口罩。

　　中青报·中青网记者 刘昶荣 来源：中国青年报

你的隐私，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开（实际上是没法不公开），而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）