三大运营商：通信行程卡服务下线后，同步删除相关数据

经济学眼中的通信行程卡用户行程数据大数据删除，有这么几个维度：
1、IOT角度，大数据、云计算、人工智能AI、AI智慧方面，人、物、链随时、随地、随需可视化，即便是十几亿的数据样本不是太大，但足以佐证娴熟；
2、数据的删除，是个人意识的觉察（看起来自然而然，但其实是个小小的里程碑）；依法删除，是法律治理公共品，以及法律保护私人信息的小小节点；
3、程序关停和数据删除，是疫情防护公共品的规则、边界的新界定，防护第一责任方，由无限政府，转移到以家庭和个体为最小单位的责任人。

经济学角度，这是纳什均衡基于定性的有效性定量拓展。

纳什均衡本身扩展了经济学研究经济问题的范围。古典经济学缺乏将不确定性因素、变动环境因素以及经济个体之间的交互作用模式化的有效办法，因而不能进行微观层次经济问题的解剖分析。纳什均衡及相关模型分析方法，包括扩展型博弈法、逆推归纳法、子博弈完美纳什均衡等概念方法，为经济学家们提供了深入的分析工具。
加强了经济学研究的深度。纳什均衡理论不回避经济个体之间直接的交互作用，不满足于对经济个体之间复杂经济关系的简单化处理，分析问题时不只停留在宏观层面上而是深入分析表象背后深层次的原因和规律，强调从微观个体行为规律的角度发现问题的根源，因而可以更深刻准确地理解和解释经济问题。

但一直以来，纳什均衡提供了有效的、定性研究范式、模型，只是，涉及到经济个体之间的交互作用的分析时，如何定量到更小的经济个体单位，无从着手。

实际产业领域，由于无法精准定量到经济个体最小单位，巨大的供给、需求潜力，无以释放。

这是一个怎样的概念、场景，或者何以巨大潜能？举个栗子：
当下身边京东的可视化物流，与古典传统的B2C快件EMS黑匣子式物流相比，时效快之外，更有仓库在途化、物理位置可视化、物流服务产品金融化（保险、保理），继而产生出物流服务信用化、物流流程自动化等 -- 物流产业元宇宙。
这是B2C领域，B2C领域只占社会物流的8%，占比92%的，是B2B物流。
整个物流行业的效率提升，可以使得社会经济物流成本，从占GDP14%，降到8%，6个百分点。FY2021中国GDP1143670亿元人民币，6个百分点，是6.86万亿。
是的，这就是潜能的数字量化的第一部分，而且是存量的节省部分；
增量角度，更多的物联起来、金融产出、信誉信用、物流服务的跨境输出新型全球化等，十倍于6.86万亿起。68.6万亿，当下GDP的1/2。

经济学的语言话术，直达最小单位的定量，微观个体行为，拓展了供给、需求。

上面的栗子，面对的是物联网，是物力。
如今的法律法规治理下的定量链接，具体到的最小单位，是个体和家庭，这是人力。
人力的自我觉察、个人责任、个人担当、个人学习和培训的提升，较之物力，又将是数倍。
以个体，而不是以“群体画像”参与到经济活动中，尤其是知识、工艺类不断提升，消费、金融、产业、信用......指数级增加。

公共品支撑不了的、巨大到无穷大的疫情压强，释放到每个个体、家庭为单位为责任担当，大部分压强消弭；能量反之亦然。

如是，正是新技术带来的潜能激发和释放，海量新供给、新需求下的新型纳什均衡。
以及，亦正是中C政经体经济学角度最大潜能所在的基本理论框架。

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对比健康码，行程码是个好应用。依靠电信网络天然数字化，抽取核心网日志离线跑一跑，成本低。仅集成三家运营商数据，且业务规则相对统一，系统集成难度低。健康码依靠巨大战略投入，基层大量铺设核酸点，用户日以继夜上报，各省市因防疫规则不同无法统一，最后外部环境变化战略调整，立马停止。

数字防疫涉及内容更多，当时为了方便核酸大筛才下的，现在也不会大筛了，理应删除数据给人民一个保障。