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成果系教育部人文社科研究項目成果、獲武漢市優秀社科獎三等獎，在國家 版權局著作權登記中心登記。 1、項目簡介 收集和完善讀者數據，建立精確、有效的讀者數據庫，利用讀者數據資源開 展數據庫營銷、創造增值價值，是國際領先報刊媒體的普遍趨勢。《報刊社讀者 數據庫管理系統》軟件是報社、期刊社、郵政報刊發行局、各類媒體發行公司實 現數據庫營銷、精確營銷的信息系統管理工具，幫助發行工作人員輕松實現數據 庫營銷效果。它借鑒云計算理念，依托數據庫技術和互聯網技術，通過數據采集 向導和信息挖掘工具，幫助媒體對讀者數據進行全面的采集、保存與挖掘分析， 并據此開展讀者分類、報刊發行輔助營銷和多種經營（增值服務項目）達到利用 報刊發行渠道為媒體創造經濟價值的目的。軟件同時具有具有發行訂單管理、投 遞管理、財務管理等實用功能， 能夠滿足媒體的日常需求。 2、創新要點 第一，解決了“要什么數據”的問題，設置科學的讀者數據結構模型，用以 描述讀者的特征和行為。第二，解決了“怎么獲取（采集）這些數據”的問題， 本軟件設計了多渠道建立大眾化日報讀者數據庫的新路徑。第三，解決了“這些 數據有什么用處”的問題。本軟件中的讀者消費日志、讀者營銷項目、讀者關懷 服務、讀者價值分析等功能設計，使得數據信息得到充分的運用。 在國內方面：讀者數據庫管理系統是國內首創用于媒體讀者（受眾）數據庫 管理的軟件；在國際方面：在數據描述指標健全度、數據分析處理能力、個性化 等方面，在國際同類軟件中處于領先水平。 3、效益分析（資金需求總額 20-50 萬元） 本項目具有投入少、見效快的特點。根據需求設定符合實際需求的投資檔位。 根據初步測算，對于一家發行量為 50 萬份的中型報業集團來說，預計第一年投 入 30 萬元，一年后可創收 500 萬元；2 年后可達到 1000 萬元；第三年可達到 2000 萬元。 4、推廣情況 已經在沈陽、珠海、無錫等 3 家報業集團推廣告，具有良好的經濟效益和廣闊的經濟前景。 

為服務社會大眾了解疫情走勢，并為相關部門提供決策支持，北京航空航天大學北航大數據與腦機智能高精尖創新中心劉旭東教授、胡春明教授、李建欣教授等組織師生，與復雜系統可靠性實驗室李大慶研究員聯合組成團隊，全力投入建模和系統研發，已向決策部門提供疫情數據評估與預警報告、區域物資保障評估專項報告等，并迅速開發“新冠肺炎疫情數據導航服務”平臺，數據單日訪問量近 5 萬次。此外，中心還進行新型冠狀病毒的疫情評估與預測報告并開發疫情實時更新系統。中心對疫情現狀進行分析和預測，為公眾提供及時、準確的疫情態勢分析、走勢預測、輿情動態和政策措施等智能數據服務，實現全國及重點城市日度傳播系數計算、短期確診人數預測和長期疫情拐點與結束日期預測、疫情緩解系數評估等功能。此外，大數據與腦機智能高精尖創新中心研究團隊根據疫情確診患者相關公開數據，利用自然語言處理等技術，從已公開全國各省市直轄區四千余位確診患者軌跡中抽取了基本信息(性別、年齡、常住地、工作、接觸史等)、軌跡(時間、地點、交通工具、事件)及病患關系形成結構化信息。同時開發確診患者軌跡可視化查詢與分析系統，為疫情傳播與防控相關研究提供有效支撐。

南京審計大學研發出疫情監控采集區塊鏈系統，該系統已部署在中國電信、浪潮云等平臺上。按照電子政務安全標準及規范對系統與數據進行嚴格的安全防護，并針對每個院校提供獨立的前后臺賬號權限及數據管理權限，各院校申請開通管理員賬號后導入師生信息即可快速完成業務啟動和上線。系統可以實時采集在線師生的各種動態信息，達到快速部署、快速統計上報、實時在線監測防控的目標，并結合區塊鏈技術保證疫情數據信息的防篡改和可追溯的能力。具體方案如下：（一）信息提報系統登錄快速，使用簡單，填報界面簡潔明了。師生利用移動終端可以隨時在線登錄、隨時填報自己的最新情況。（二）后臺管理后臺具有強大的管理功能，可以設定后臺管理人員對不同單位、部門的上報信息進行管理，提醒當天尚未填報信息的人員，并進行數據的匯總、分析。系統極大程度提高了疫情監測和管理的效率。1、 信息填報查詢能夠實現對已隔離、疑似、確診、接觸史、癥狀等人員的查詢；按照日期搜索未填報人員等功能2、 用戶信息可以完成對學生、教職工等人員信息的快速導入和權限管理等功能3、 此外還可通過通知公告、基礎信息、系統管理等模塊完成對界面通知、表單維護、機構角色數據字典等功能，實現對疫情填報信息和數據的管理和定義。（三）鏈瀏覽器1、所有用戶填報信息全部存儲在鏈上，由Txhash和Block id進行標識。 2、所有鏈上數據可解密，便于追溯。（四）可視化管理駕駛艙>>>點擊查看全文<<<

西南交通大學??經濟管理學院2017級碩士研究生袁韻在導師指導下與國內外多名教授共同合作研究，于倫敦時間2020年4月29日在國際頂級期刊《自然》（Nature）在線發表論文《人口流動驅動新冠肺炎疫情在全國的時空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。該論文構建了“人口流動-風險源模型”，模型能利用有關人口流動的匿名整合數據準確預測新冠肺炎疫情的擴散時間和地域分布，便于決策者進行有效地風險評估和資源分配。在開發該模型時，研究人員基于匿名移動電話位移數據，對在2020年1月1日至1月24日期間武漢流出或途經武漢的11478484人次進行了分析，這些人口遷移至全國31個省的296個地級市。他們的研究顯示，湖北省的封城舉措是非常正確的，它能及時控制傳染源的傳播，有效降低了各地疫情的風險。此外，研究人員發現，根據2020年2月19日武漢外流人口的分布，能夠準確預測到全國新冠病毒感染者的相關頻率和地理位置分布。此外，通過“人口流動-風險源模型”衍生出的一個疫情發展的基準趨勢和一個指數，可以用來評估隨著時間的推移不同地區新冠病毒傳播的風險。與大多數流行病學預測模型不同的是，他們團隊構建的模型基于人口的實際流動情況來預測疫情的地域分布和傳播趨勢。對于新冠肺炎疫情，該模型至少提前一周預測了全國范圍內的病例感染情況和地理分布。團隊的研究結果能夠對各地疫情風險的大小進行預警，并探測出社區傳播嚴重的地區，在疫情發展的早期為相關部門提供決策依據，以便其能夠及時采取應急措施。論文作者在摘要中提到，任何國家的決策者都可以使用這種方法，利用現有的人口流動數據進行快速而準確的風險評估，并在疫情爆發之前規劃有限的資源分配。本文的作者之一，美國耶魯大學教授尼古拉斯·克里斯塔斯基稱：“這項研究結果揭示了中國有關新冠病毒案例報告的準確性，從不同來源獲得的完全不同的信息（移動通信顯示的人口流動）可以很好地預測病例數，這符合流行病學的預期（至少在2月19日之前）。”該項研究發布后，國際上有BBC等30多個新聞媒體報道，國內媒體也有許多報道，其中，央視國際電視CGTN、中國日報、中國科學報、環球時報、文匯報、中新網等政府官方媒體都強調了這項研究對于疫情防控的重要意義。除了文章本身的學術貢獻之外，該項研究也表明，中國的疫情研究是國際合作并且是公開透明的：論文于2020年2月18日提交至世界權威學術期刊《自然》并傳遞給相關的國際機構，第一時間與世界分享了我國抗擊疫情的經驗。此外，通過論文可以看出，我國武漢以外的疫情數據是有時空規律的，與第三方的手機流動性數據完全契合，以學術證據反駁了國際上的某些謠言和誹謗。

上海交通大學公共衛生學院蔡泳團隊和上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院張欣欣團隊合作完成了一項最新研究結果，分階段估計了武漢市的新型冠狀病毒感染的流行趨勢，并提出在各項防控措施的有序開展下，二月下旬疫情有望得到有效控制。該研究成果2月17日已被Cell Discovery接收。 該研究采用了在學界較為認可的傳染病動力學SEIR模型（Susceptible，Exposed，Infectious and Removed model；SEIR model），這是一種常用于對病毒流行趨勢進行分析的模型，其參數包括感染者（S）-暴露者（E）-感染者（I）-康復者（R）、傳播率、感染率、治愈率、基本再生數（R0）和有效再生數（Rt）等。 研究表明面對疫情的發生，中國采取的措施，特別是1月23日做出的武漢“封城”等斷然決定，是非常有效的，這一決定和后續的一系列措施從根本上改變了疫情演變的格局。通過四個階段的多階段模型擬合，研究最終計算得到武漢地區感染人數可能在2月下旬出現流行高峰和拐點（兩種不同暴露者E與感染者I的比例估計），高峰感染人數估計為55869-84520人。估計感染人數指的是模型中在某一時刻現存的感染人數，這些估值中包括了有明顯癥狀的患者和潛在的無癥狀或癥狀很輕的感染者。 

2月1日，清華大學深圳國際研究生院馬兆遠課題組首次公布基于AI技術的對全國疫情擴散情況及高峰期預測模型。根據后續一周內國家衛計委公布的疫情實時數據反饋，該模型在一周（2月1日至2月7日）之內的預測結果與真實情況吻合度較高，平均準確率達98%以上。團隊比較早地對疫情高峰期及拐點出現時間做出“2月7-12日內達到峰值，疫情拐點最遲于2月16日前后出現，總感染人數或達7萬”的預判，該預測與鐘南山院士的判斷互相印證。雖然預測結果的準確度得到驗證，課題組團隊并沒有因此松懈，而是不斷根據最新的數據變化調整參數、優化擬合結果，同時積極聯絡政府相關科技、數據信息等部門，讓預測結果成為施策者有力的決策參考。2月1日，清華大學深圳國際研究生院馬兆遠課題組首次公布基于AI技術的對全國疫情擴散情況及高峰期預測模型。根據后續一周內國家衛計委公布的疫情實時數據反饋，該模型在一周（2月1日至2月7日）之內的預測結果與真實情況吻合度較高，平均準確率達98%以上。團隊比較早地對疫情高峰期及拐點出現時間做出“2月7-12日內達到峰值，疫情拐點最遲于2月16日前后出現，總感染人數或達7萬”的預判。