【摘要】當前，面對復雜的疫情形勢，大數據技術發(fā)揮出了顯著優(yōu)勢，具體體現在：數據收集速度提升；數據分析廣度拓展；數據運行精度彰顯。從此次疫情抗擊出發(fā)，我們也深刻認識到，公共衛(wèi)生安全事件的數據治理模式優(yōu)化提升勢在必行，亟待從以下幾方面推進建設：建立標準化的數據采集機制、建立多元化的數據共享機制、建立專業(yè)化的數據應急體系、建立個性化的數據運行規(guī)范、建立系統(tǒng)化的數據生態(tài)體系等。
【關鍵詞】新冠疫情 大數據 公共衛(wèi)生事件 應急處置【中圖分類號】D602 【文獻標識碼】A
2020年元旦前后突然暴發(fā)的新冠肺炎疫情是新中國成立以來在我國發(fā)生的傳播速度最快、感染范圍最廣、防控難度最大的一次重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件。經過兩個多月的艱苦努力，目前疫情防控形勢正在向好的態(tài)勢發(fā)展，但是形勢依然嚴峻復雜，防控正處在最吃勁的關鍵階段。習近平總書記親自部署、親自指揮了這場前所未有的疫情防控戰(zhàn)，他多次明確提出：要充分運用大數據分析等方法支撐疫情防控工作。黨中央所給出的這個命題，需要我們在不斷實踐的過程中，重新認識和思考大數據在重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件中發(fā)揮的作用。
這場新冠肺炎疫情防控工作是一場多地區(qū)、多部門參與的狙擊戰(zhàn)、整體戰(zhàn)， 疫情數據數量巨大，疫情數據類型復雜，數據服務需求多樣，數據體系基礎薄弱，因此，疫情的復雜性對大數據工作提出巨大挑戰(zhàn)。此次疫情暴發(fā)的速度遠遠超出人們的想象。疫情暴發(fā)所產生數據量、數據種類和為防控疫情而需要的數據量都是巨大的；疫情防控期間，全國人民在政府的統(tǒng)一指導下，進行了嚴格的防控調查登記，這些大范圍的防疫工作對大數據服務提出的需求也是多樣而復雜的。此外，現階段我國的大數據體系基礎仍然較為薄弱?；A數據統(tǒng)籌準備不足，信息來源重復，質量不高；基礎分析手段匱乏，分析不夠全面；各地在處置突發(fā)公共衛(wèi)生事件方面的數據運營經驗基本是空白。
大數據在新冠疫情防控過程中發(fā)揮重要作用
“控而治之”是此次疫情處置應對的總要求。這就要求應對疫情除了“防治”，更要“防控”。從“治”到“控”一字之變，就把城市醫(yī)療衛(wèi)生工作的重心從以社會服務為主，推向了社會治理的方向。城市一旦“漏控”就會暴露在“失治”的風險之中，所以建強用好疫情防控大數據系統(tǒng)勢在必行。必須著力形成“匯集—分析—研判—推送—核查—反饋”的數據應用閉環(huán)，強化大數據在疫情防控中的場景應用，才能提高防控的精準性、有效性。
在這次防疫過程中，公安部門因為在“人口、交通、行業(yè)場所和網絡通訊”等基礎工作管理方面的數據優(yōu)勢，首當其沖投入到防疫數據體系的建設中。一批專業(yè)的大數據公司也參與其中，他們將前期在公安、金融、交通等多個領域已經形成的大數據技術優(yōu)勢和業(yè)務標準，運用到此次疫情防控工作中，迅速發(fā)揮作用。主要體現在以下三個方面：
首先，數據收集速度提升。應急處置工作中數據分析的對象群體越大，單一數據源的可信度就越低，對交叉驗證的數據種類、數量的需求也就越大。作為疫情中心的武漢市依托公安大數據平臺，迅速建成了跨平臺、跨系統(tǒng)、跨數據庫的疫情防控大數據系統(tǒng)，運作初見成效，在數據信息閉環(huán)建設上邁出了堅實步伐。這一系統(tǒng)實現了以下幾方面功能：一是數據的快速接入。目前武漢市疫情防控分析平臺接入了衛(wèi)健、公安、交通、電信、市政等多個部門的系統(tǒng)數據144類100多億條，同時，針對各基層工作點每日上報數據建立了專門的數據匯聚通道，實現了數據即時采集、即時接入。二是數據的快速清洗。大數據平臺內置了數據漏填、錯報和重復報送等一系列數據自動檢查校驗功能，以機器取代人力針對各部門接入的數據開展數據質量管理，極大地提高了數據分析的真實性、完整性和及時性。三是數據的快速加工。為了便于分析，一方面建立了防疫所需的人口、房屋、地址、場所、物品等基礎數據庫；另一方面建立了重點關注人員的身份特征、行為特征、關系特征等主題數據庫。通過從數據到知識的加工轉化，使數據迅速具備業(yè)務屬性，方便迅速準確進行分析。
其次，數據分析廣度拓展。大數據分析的主要工作原理是基于業(yè)務數據、針對業(yè)務問題將業(yè)務邏輯轉化為數學模型，從而使得機器可以按照要求持續(xù)不斷地輸出業(yè)務決策所需的分析結果，因此，大數據技術十分強調基于數據建模和機器計算的重要性。數據建模支撐業(yè)務決策是數據驅動業(yè)務的本質所在。廣東省在此次防疫的建模分析工程中，從三個方面突出“一切業(yè)務模型化”：一是緊盯態(tài)勢全貌，通過建模工具快速搭建出關注人員、交通封控、隔離監(jiān)管、醫(yī)療收治、輿情分析、治安警情、返程復工等一系列維度的態(tài)勢類統(tǒng)計模型，輸出相關統(tǒng)計圖表、專題報告等，服務于本地防疫的趨勢把控、決策制定和落地督察。二是緊盯區(qū)域共享。在各地市自主建模的基礎上，分析共性，在全省平臺的模型超市中展示和共享。這一經驗互補的方法對迅速豐富防控措施、避免系統(tǒng)重復建設、完善防控機制起到了重要作用。三是緊盯個體關注。搭建了人員落位、人員監(jiān)測、人員收治等針對個體的對象類摸排模型，能夠提供覆蓋地市、區(qū)縣、街鎮(zhèn)和社區(qū)村居四級的疫情防控分析服務，直接向一線工作人員提供準確的數據，支撐實戰(zhàn)。
再次，數據運行精度彰顯。以大數據技術支撐業(yè)務工作實體運行，從而實現數據驅動運營，是各地開展大數據建設的核心目的。數據運營是一個閉環(huán)過程，通過數據的匯集、分析和應用指導一線工作，再加強點對點、不間斷、滾動式動態(tài)管理和數據及時更新，形成信息回路，進而促進數據更加準確、更具實效。上海、北京、江西等地都進行了有益的嘗試。一是技術體系的精密化搭建。上海市在疫情暴發(fā)初始，充分利用原有的公共安全大數據平臺，通過靈活調度現有的數據流、計算流、業(yè)務流等配置工具，迅速、精密地搭建起了一套疫情防控分析技術服務體系，實現了零系統(tǒng)搭建和零成本投入。二是數據指令的精準化到達。北京市朝陽區(qū)著力打通數據鏈的最后一公里，形成數據閉環(huán)。通過移動終端向一線人員推送指令的同時，靈活配置對應的業(yè)務反饋內容，使前方工作情況也能夠第一時間返回防疫指揮部，形成了“即時分析、即時推送、即時處置、即時反饋”的閉環(huán)數據流程。三是動態(tài)數據的精細化把控。南昌市充分發(fā)揮個人健康碼在社區(qū)住戶、企業(yè)單位、場站館所、檢查站點四大陣地的采集作用，督促市民開展規(guī)范登記，開展不間斷數據滾動摸排，通過網絡監(jiān)測隨時掌握防控形勢。
加強大數據在突發(fā)公共衛(wèi)生事件應急處置的推進重點
建立標準化的數據采集機制。任何突發(fā)事件的本質特征是不可預知性，因此建立有針對性的、規(guī)范的、靈活的數據采集機制是下一步需要解決的重要問題。應加快推進在互聯(lián)網、物聯(lián)網、政務網和移動通訊網等多平臺建立公共衛(wèi)生安全應急數據采集標準，以立法的形式對相關大數據產品、服務、系統(tǒng)建設等設立強制標準，形成應急數據的采集保障機制。
建立多元化的數據共享機制。加快城市公共衛(wèi)生安全數據體系的建設，不應把重點放在大一統(tǒng)的數據體系建設上，而應該按照“臨時共享、按需接入”的原則，建立相關部門、單位的數據資源登記備案制度，做到數據、接口、服務、應用四個清楚，出臺數據征調接入流程、接口技術標準和共享授權應用的配套標準，形成數據的共享保障機制。
建立專業(yè)化的數據應急體系。在建設基礎系統(tǒng)平臺之外，針對突發(fā)事件處置，要脫離過去項目建設型的應急系統(tǒng)建設思路，轉為選擇產品化程度高、通用化能力強、部署投用快、業(yè)務支撐活、運行體系全的大數據通用數據平臺產品，整合關鍵裝備、核心軟件和運營平臺等多種要素，從根本上提升應對響應的效率和能力。
建立實戰(zhàn)化的數據運行規(guī)范。應制定針對實戰(zhàn)的數據技術應急運行規(guī)范，除了明確相關要素的評選、備案、采購、核查等機制以外，應重點推動相關要素的運行維護、應急演練、戰(zhàn)時征調等一系列運行工作規(guī)范的制定，確保人盡其責、物盡其用、能盡其顯。
建立系統(tǒng)化的數據生態(tài)體系。鼓勵相關科研院所、科技企業(yè)主動承擔起公共安全應急社會責任，參考美國“9.11”后扶持Palantir等一批高科技企業(yè)的做法，綜合運用好政府的投資、稅收和政策支持，引導一批新型大數據公司和人工智能公司夠脫穎而出，形成專業(yè)化人才、產品、技術梯隊，提供系統(tǒng)的公共安全應急處置技術保障。
（作者為上海體育學院創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學院副院長）
責編/谷漩 美編/王夢雅
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