文/（.中共宜賓市委黨校，四川宜賓 644000；.清華大學，北京 00084；.武漢大學，湖北武漢 4007）

內(nèi)容提要：大數(shù)據(jù)時代的到來，為突發(fā)公共衛(wèi)生事件技術治理提供了新的手段。大數(shù)據(jù)集成能夠實現(xiàn)事件信息的高效采集與分析，“大數(shù)據(jù)+計算機仿真模擬”可以用于疫情預測分析，“大數(shù)據(jù)+輿情挖掘”能夠作用于輿情引導和心理干預，“大數(shù)據(jù)+新技術”能夠助力于事件的疫情防控與資源調(diào)配。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件技術治理中，我們要積極推動以大數(shù)據(jù)為代表的新興技術的開發(fā)與應用，也要注意技術治理的邊界和限度。

隨著互聯(lián)網(wǎng)、信息科技、計算機等技術的快速發(fā)展，技術治理逐漸成為全球社會治理的重要內(nèi)容和必然趨勢［1］，也成為改革開放以來我國社會治理結構轉型的重要方向［2］，演化為國家治理的主導邏輯［3］。技術治理作為現(xiàn)代社會治理創(chuàng)新的核心要素，對于推動社會治理現(xiàn)代化具有重要意義［4］。技術治理在方法論上擁有精細化、網(wǎng)絡化、數(shù)據(jù)化、項目制等明顯優(yōu)勢［5］。技術治理的特征為提高治理效率、促進治理精準化、降低治理成本提供了行之有效的解決方案，并在精準扶貧［6］、輿情引導［7］、社區(qū)治理［8］等領域進行了探索和應用。信息獲取、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、社交網(wǎng)絡等技術的不斷進步，社會運行的巨大數(shù)據(jù)快速聚集，形成大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的誕生和發(fā)展，推動了以數(shù)據(jù)相關技術來對社會進行計算、表達和治理成為現(xiàn)實［9］，也為以大數(shù)據(jù)為代表的技術方法應用于突發(fā)公共衛(wèi)生事件的治理提供了現(xiàn)實基礎。2020年2月14日，習近平總書記在中央全面深化改革委員會第十二次會議強調(diào)，要鼓勵運用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等數(shù)字技術，在疫情監(jiān)測分析、病毒溯源、防控救治、資源調(diào)配等方面更好發(fā)揮支撐作用［10］。

一、信息的高效采集：大數(shù)據(jù)的集成

應急數(shù)據(jù)信息的高效采集、分析、溝通和管理應用是突發(fā)公共衛(wèi)生事件應對的重要基礎。突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應急準備、現(xiàn)狀研判、預測分析、防控決策都離不開全面、準確、客觀的數(shù)據(jù)信息作為支撐［11］。突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生后，通常會面臨信息匱乏與急需決策的雙重困境。計算機信息技術等學科發(fā)展和社會行為的數(shù)據(jù)化促使大數(shù)據(jù)的獲取與分析具有了現(xiàn)實可行性。隨著超級計算機、云計算等技術的興起，在技術上已經(jīng)具備了采集和分析突發(fā)公共衛(wèi)生事件大數(shù)據(jù)的能力。整合分析分布在各領域、各地區(qū)、各層級的大數(shù)據(jù)，有利于將零散的數(shù)據(jù)價值化，轉化為突發(fā)公共衛(wèi)生事件應對中疫情分析、防控和決策的科學依據(jù)。

第一，大數(shù)據(jù)用于事件信息的高效采集。大數(shù)據(jù)規(guī)模大、種類多、生成速度快、持續(xù)性的特征，與突發(fā)公共衛(wèi)生事件信息高效采集的需求一致。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件應對中，一方面可以迅速獲取人口流動、疫情擴散、網(wǎng)絡輿情等生成的現(xiàn)成大數(shù)據(jù)；另一方面，可以根據(jù)實際需要開發(fā)大數(shù)據(jù)信息采集平臺，結合二維碼、人工智能等技術，高效實時采集人口地理空間流動等非現(xiàn)成數(shù)據(jù)，為事件預測分析、疫情防控、疫情篩查、輿情引導等方面提供數(shù)據(jù)支持。第二，大數(shù)據(jù)應用于疫情實時研判。大數(shù)據(jù)時代持續(xù)不間斷運行的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，為突發(fā)事件的實時評估提供了重要依據(jù)［12］?；阼F路、民航、公路等交通大數(shù)據(jù)，基于互聯(lián)網(wǎng)移動應用、電信運營商的人口流動數(shù)據(jù)，是公眾地理空間移動的真實反映。提取和分析這些與突發(fā)公共衛(wèi)生事件中疫情防控高度相關的大數(shù)據(jù)，能夠為突發(fā)公共衛(wèi)生事件的疫情研判和科學決策提供可靠數(shù)據(jù)支撐。第三，大數(shù)據(jù)能夠應用于疫情篩查。社會個體行為軌跡的集體表現(xiàn)匯集成的大數(shù)據(jù)，具有真實性、可信任、可追溯的特征。準確提取分析個體相關的空間移動數(shù)據(jù)，可以用于突發(fā)公共衛(wèi)生事件中疫情防控的篩查。數(shù)據(jù)本身的客觀性，能夠規(guī)避疫情防控中潛在感染者個體謊報瞞報的道德和信任風險，提升疫情防控篩查工作的全面性。第四，大數(shù)據(jù)技術用于隱私保護。與疫情相關的公眾隱私保護是突發(fā)公共衛(wèi)生事件應對需要考慮的重要方面。隨著大數(shù)據(jù)技術手段的發(fā)展，數(shù)據(jù)匿名化的處理技術能夠同時滿足疫情防控與信息保護的雙重需要。公眾產(chǎn)生的個體隱私數(shù)據(jù)的安全將得到更加有力的保障。

二、預測分析：大數(shù)據(jù)+計算機仿真模擬

有效預測分析交叉感染概率，防止疫情擴散蔓延是突發(fā)公共衛(wèi)生事件應對的主要問題。運用“大數(shù)據(jù)+計算機仿真模擬”能夠實現(xiàn)疫情擴散分析預測。人口的時空流動是突發(fā)公共衛(wèi)生事件疫情防控的重要變量。根據(jù)人口流動中產(chǎn)生的交通移動大數(shù)據(jù)、電信運營商大數(shù)據(jù)、移動社交媒體應用大數(shù)據(jù)，能夠較為準確地得出人口流動的時空數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對傳染擴散概率、潛在感染群體分布特征的掌握和分析，為各地疫情防控提供數(shù)據(jù)支撐和預警。運用基于行動者的模擬方法（agentbased modeling，ABM）等相關技術［13］，可以對公共衛(wèi)生事件中人的行為進行模擬，分析公眾在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的心理和行為［14］。運用仿真程序將人口流動、感染人數(shù)、有效隔離人數(shù)等影響突發(fā)公共衛(wèi)生事件的變量轉化為計算機語言和參數(shù)，對疫情防控進行社會仿真模擬，有助于預測疫情的發(fā)展變化，并制定應對策略。

已有相關研究應用大數(shù)據(jù)技術構建城市間H7N9禽流感預測傳播模型［15］，基于時空大數(shù)據(jù)分析甲型肝炎發(fā)病率分布特征和構建預測模型［16］，以仿真模擬為突發(fā)傳染病的場景提供危害評估和輔助決策［17］。新冠肺炎疫情期間，國內(nèi)知名視頻彈幕網(wǎng)站B站運用計算機仿真制作的疫情傳播與擴散過程視頻，將初始感染數(shù)量、傳播率、潛伏時間、醫(yī)院收治響應時間、醫(yī)院床位、流動意向平均值納入仿真程序進行模擬，對疫情傳播過程進行可視化［18］。該視頻經(jīng)過在互聯(lián)網(wǎng)社交媒體等平臺廣泛傳播，發(fā)揮了勸解公眾在疫情期間不出門，自覺配合疫情防控的積極作用。

此外，通過計算機仿真模擬結合社會網(wǎng)絡分析，研究人類空間移動模式、行為時間特性，地理效應和區(qū)別接觸頻率等與疫情防控緊密相關的要素，可以預測分析交叉感染概率。傳染病動力學中經(jīng)典的SI、SIR、SIS和SEIR傳染病分析模型將人群劃分為易感人群（Susceptible）、染病人群（Infected）、暴露人群（Exposed）和移除人群（Recovered），即是基于社會接觸網(wǎng)絡對傳播速度、空間范圍、傳播途徑等要素進行模擬預測分析。例如，有研究者運用SI模型對2003年非典型肺炎進行預測分析［19］，運用SEIR模型對2020年新冠肺炎感染人數(shù)進行預測［20］。在具體疫情篩查方面，基于大數(shù)據(jù)結合社會網(wǎng)絡模擬的方式，可以對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的感染人群進行篩查。個人總是處在具體的社會網(wǎng)絡中，農(nóng)村和城市人口的空間流動、空間分布都具有一定的規(guī)律性［21，22］。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件治理中，以感染人群為中心節(jié)點，根據(jù)周圍人群與個人連接的強弱，模擬分析感染者的社會流動和地理空間軌跡，能夠實現(xiàn)對密切接觸人群和潛在感染者的篩查。

三、輿情引導與心理干預：大數(shù)據(jù)+輿情挖掘

自然災害、社會災難等突發(fā)外部環(huán)境變化會激起公眾的社會心理反應，并影響個體和群體的心理狀態(tài)與現(xiàn)實行為。伴隨移動社交網(wǎng)絡、智能手機等的快速普及，在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中社會心理往往與網(wǎng)絡輿情、現(xiàn)實集體行動相互交織共振，在風險認知偏差、情緒感染等心理和社會機制作用下產(chǎn)生放大效應［23］。2003年，SARS疫情發(fā)生后，在恐慌等社會心理作用下，就曾發(fā)生北京大學生擅自離?；丶摇⒚窆ぬ与x北京等事件［24］；2011年，日本地震核泄漏事件引起的國內(nèi)搶鹽風波［25］。公眾社會心理與輿情緊密相關，輿情是社會心理的反映，社會心理影響輿情發(fā)展。結合“大數(shù)據(jù)+輿情挖掘”的方法，根據(jù)輿情大數(shù)據(jù)分析社會心理，又以社會心理特征引導輿情，實現(xiàn)二者的良性循環(huán)，將有助于突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應對。

（一）運用大數(shù)據(jù)開展輿情監(jiān)測

社交網(wǎng)絡、智能手機等的普及，為公眾表達個人意見提供了平臺的同時，產(chǎn)生了社會輿情網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡輿情大數(shù)據(jù)是公眾社會心理的直觀現(xiàn)實反映，對于研判社會心理和引導輿情具有重要價值［26］。運用社交媒體、網(wǎng)絡平臺等大數(shù)據(jù)監(jiān)測突發(fā)公共衛(wèi)生事件的熱點輿情，分析輿情熱點和特征，發(fā)現(xiàn)公眾關于事件的關注點，有利于及時引導和應對輿情，為突發(fā)公共衛(wèi)生事件處置構建良好的輿論環(huán)境。在具體實踐中，可以運用微信、微博、搜索引擎等產(chǎn)生的輿情大數(shù)據(jù)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件進行分析。已有研究通過清華大學輿情系統(tǒng)、百度輿情系統(tǒng)對2018年“長生疫苗事件”的輿情進行分析，并提出突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡輿情引導的建議［27］。

（二）運用大數(shù)據(jù)分析社會心理

突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生后，往往會激起公眾的恐慌、從眾、群體憤怒、不信任等社會心理。對突發(fā)公共衛(wèi)生事件中熱點事件傳播速度、情緒性質、謠言傳播等輿情大數(shù)據(jù)進行分析，能夠發(fā)現(xiàn)公眾的社會心理特征。根據(jù)地域、群體等類別分析，可以透視不同群體、不同地域的社會心理。運用輿情大數(shù)據(jù)等對公眾的社會心理特征進行分析，尋找輿情背后社會心理的演化機制，分析應對策略，有利于抑制突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的負面心理。大數(shù)據(jù)技術具有實時高效收集互聯(lián)網(wǎng)中關于事件的語言信息文本、影音等材料，并對關鍵詞頻、用詞性質等進行定量和定性分析的能力?；诖髷?shù)據(jù)綜合分析結果，提取關于事件輿情中的熱點主題、媒體和公眾關切、地理分布、群體特征和主流觀點等信息，判斷公眾對事件的情感狀態(tài)、認知水平、從眾趨向等心理特征，從而實現(xiàn)社會心理和輿情監(jiān)測，有針對性地制定應對策略。

（三）運用大數(shù)據(jù)手段進行輿論引導與心理干預

及時引導和干預社會心理危機，有策略地引導輿情是突發(fā)公共衛(wèi)生事件應對的重要組成部分。大數(shù)據(jù)能夠反映社會心理和輿情特征，也能夠用于輿情引導與心理干預。針對大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的輿情走勢和社會心理特征，運用大數(shù)據(jù)技術精準全面地進行信息公開，對熱點輿情進行有策略的回應，還可以根據(jù)突發(fā)公共衛(wèi)生事件相關群體進行分類精準推送。此外，將大數(shù)據(jù)用于獲取公眾心理健康服務需求和現(xiàn)有心理援助資源供給水平，將心理健康需求與服務資源對接，能夠為公眾精準提供心理健康援助。

四、疫情防控與資源調(diào)配：大數(shù)據(jù)+新技術

根據(jù)突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)展現(xiàn)狀，迅速采取疫情防控措施，是防止事件蔓延擴散的重要前提。重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生后，需要對大量醫(yī)護人員、防控物資等資源進行調(diào)配，對隨之而來的社會各界大量的援助物資和資金進行監(jiān)管分發(fā)，這將為資源供需對接和分配帶來巨大壓力。突發(fā)公共衛(wèi)生事件需要對個人等相關信息進行大量采集和應用，涉及信息采集、管理、使用等諸多環(huán)節(jié)，導致在疫情應對過程中存在公眾信息泄露的風險。大數(shù)據(jù)價值的最大化在于對數(shù)據(jù)的全面高效運用，“大數(shù)據(jù)+新技術”的手段能夠為突發(fā)公共衛(wèi)生事件的疫情防控、資源調(diào)配和信息保護提供幫助。

（一）“大數(shù)據(jù)+區(qū)塊鏈”推動突發(fā)公共衛(wèi)生事件的治理

“大數(shù)據(jù)+區(qū)塊鏈”的技術在理論上能夠應用于應急物資真實性驗證、應急資源分配、疫情防控、信息保護和捐贈物資資金監(jiān)管等方面。區(qū)塊鏈具有匿名性、數(shù)據(jù)存儲、透明化、可信任、時間戳、智能合約、不可篡改等技術特性［28］。區(qū)塊鏈上的行為可以實現(xiàn)精準記錄、精準預警、自動化報告［29，30］。透明化、可信任、時間戳和智能合約可運用于應急物資的驗證、應急資源的分配投放和援助捐贈物資資金的監(jiān)管，精準記錄可以實現(xiàn)人員流動的監(jiān)管和疫情防控，匿名性可以運用于公民的信息保護。值得注意的是，內(nèi)置在區(qū)塊鏈系統(tǒng)上的智能合約是一組“情景-應對”型的程序化規(guī)則，可以實現(xiàn)自動運行，用于提高社會治理智能化水平［29］。智能合約的技術特性能夠在健全公共安全體制機制方面發(fā)揮作用。因此，將智能合約應用于突發(fā)公共衛(wèi)生事件的治理，有望實現(xiàn)事件的自動預警和判斷。例如，通過區(qū)塊鏈技術打造突發(fā)公共衛(wèi)生事件預警系統(tǒng)，將非常規(guī)病例設置為智能合約的預警條件，并與全國衛(wèi)生系統(tǒng)大數(shù)據(jù)對接比對，一旦發(fā)生傳染病疫情等突發(fā)公共衛(wèi)生事件，理論上就可實現(xiàn)早發(fā)現(xiàn)和及時預警。

區(qū)塊鏈的技術特性和優(yōu)勢與突發(fā)公共衛(wèi)生事件的治理需求相契合，并在相關實踐中得到了初步應用。中華社會救助基金會聯(lián)合支付寶運用區(qū)塊鏈技術打造公益項目，將捐款打包成數(shù)據(jù)塊，納入?yún)^(qū)塊鏈平臺進行傳遞，最后送達至受捐者。在區(qū)塊鏈的技術保障下，捐款的金額、流向、時間等數(shù)據(jù)的實時記錄、不可篡改、可追溯，捐款流程、捐款和受捐行為的清晰透明，有效提升了捐助效率和公眾信任水平，降低了捐款被挪用、盜用等風險。螞蟻金服將區(qū)塊鏈技術用于食品安全和正品溯源，消費者通過掃描二維碼即可知道所購商品的生產(chǎn)、檢疫等全部信息［31］。貴陽市基于“大數(shù)據(jù)+區(qū)塊鏈”打造的“身份鏈系統(tǒng)”，實現(xiàn)了身份識別和跨部門數(shù)據(jù)整合，搭建了基于身份信息的精準記錄、精準治理的基礎技術架構［32］。這些成功實踐可以為“大數(shù)據(jù)+區(qū)塊鏈”應用于突發(fā)公共衛(wèi)生事件的技術治理提供有益借鑒。

（二）運用“大數(shù)據(jù)+地理空間技術”對疫情進行分析

突發(fā)公共衛(wèi)生事件產(chǎn)生和發(fā)展于特定的地理空間。移動電話的普及，GPS等地理空間技術的發(fā)展使追蹤人口移動軌跡變得簡單?；诘乩砜臻g移動大數(shù)據(jù)的收集，為分析流感等傳染病原體在人群中的傳播擴散規(guī)律和特征提供了方便［33］。地理空間技術能夠對突發(fā)公共衛(wèi)生事件，特別是傳染病疫情等方面進行模擬分析，對于傳染性疾病的預防、發(fā)現(xiàn)、診斷具有重要作用［34］。公共衛(wèi)生管理中基于地理信息技術（GIS），不僅能夠實現(xiàn)對疫情進行監(jiān)測、預警和應急物資與人員動態(tài)管理的功能，還可以對疫情的病因、發(fā)展規(guī)律、趨勢變化進行地理流行病學分析，用于輔助決策［35］。2018年，英國劍橋大學科學家結合大數(shù)據(jù)采集、GPS、手機定位等技術，對傳染病從英國小鎮(zhèn)到全國暴發(fā)的過程開展了一項超過86000名志愿者的社會實驗，模擬類似1918年西班牙流感在英國暴發(fā)，建立了英國的傳染病擴散模型，為世界各國傳染病研究和疫情預防控制提供了參考［36］。新冠肺炎疫情期間，為支持復工復產(chǎn)，三大運營商基于電信移動大數(shù)據(jù)，提供“疫情防控行程查詢”服務，用戶在授權后，可以查詢近14天的行程軌跡［37］。從空間治理角度出發(fā)，整合大數(shù)據(jù)技術與地理空間信息技術在疫情防控中的應用，將有助于突發(fā)公共衛(wèi)生事件的治理。

（三）運用“大數(shù)據(jù)+人工智能”等技術進行疫情防控和篩查

“大數(shù)據(jù)+人工智能”等技術的綜合運用，有利于提高疫情篩查和防控的效率，推動疫情防控的智能化和高效化。在疫情篩查中運用人工智能、人臉識別等技術，在車站、機場等公共區(qū)域對具有發(fā)熱特征的個體進行篩查，并與人口流動等大數(shù)據(jù)比對。在公眾信息收集中運用人工智能自動撥打和接聽電話，進行信息初步整理收集。新冠肺炎疫情期間，全國多地將人工智能和大數(shù)據(jù)技術用于遠程人臉識別、體溫檢測、信息驗證、密切接觸者排查、輔助執(zhí)勤、公共安全巡檢防治、醫(yī)療健康咨詢、物資發(fā)放等方面［38］。

五、總結與思考

大數(shù)據(jù)時代相關技術的進步，為突發(fā)公共衛(wèi)生事件應對提供了一套行之有效的技術治理策略。然而，突發(fā)公共衛(wèi)生事件的治理是一個全面復雜的系統(tǒng)工程，技術治理的應用具有邊界和限度。

首先，理想的技術構想與突發(fā)公共衛(wèi)生事件的復雜性、全面性需求存在差距。技術治理依舊面臨著技術單一性與治理場景多元化，規(guī)則制定滯后與技術發(fā)展，技術規(guī)范性與治理事實全面性相矛盾的困境［39］。由大數(shù)據(jù)技術驅動的社會治理，離不開經(jīng)濟、社會、文化、公眾社會資本等資源的配套支持［40］。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件的極端條件下，用大數(shù)據(jù)來驅動即時的事件應對行動依舊面臨挑戰(zhàn)［41］。其次，技術治理可能滯后于突發(fā)公共衛(wèi)生事件治理的時間需求。盡管技術的飛速進步，技術開發(fā)與應用的時間得以不斷壓縮，但是在較長的一個時期內(nèi)，技術治理依舊無法規(guī)避技術開發(fā)與調(diào)試準備的過程。技術治理對事件治理需求的回應難以實現(xiàn)完全同步，在極短時間獲取和分析所需的空間地理數(shù)據(jù)存在難度［42］。這與突發(fā)公共衛(wèi)生事件的突發(fā)性、應對及時性存在時間差的矛盾。再次，突發(fā)公共衛(wèi)生事件中大數(shù)據(jù)整合和對接存在障礙。各行業(yè)、各領域的現(xiàn)成大數(shù)據(jù)本身并不是為突發(fā)公共衛(wèi)生事件治理而設計，加之數(shù)據(jù)分割造成了大數(shù)據(jù)整合應用的數(shù)據(jù)孤島，極大束縛了大數(shù)據(jù)技術應用于突發(fā)公共衛(wèi)生事件治理的效能。最后，大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興技術的推廣應用依舊面臨數(shù)據(jù)安全、隱私保護等方面的潛在風險。

盡管大數(shù)據(jù)技術應用于突發(fā)公共衛(wèi)生事件的治理面臨一些挑戰(zhàn)，但是這并不影響大數(shù)據(jù)技術在推動突發(fā)公共衛(wèi)生事件應對中的重要價值和廣闊應用前景。隨著科學技術的快速發(fā)展與經(jīng)濟社會運行數(shù)據(jù)化的進一步普及，運用大數(shù)據(jù)技術推動突發(fā)公共衛(wèi)生事件治理的困難有望得以解決，技術治理的優(yōu)勢只會更加突顯。因此，持續(xù)加強對新技術、新工具的探索開發(fā)，增強技術在多元化、復雜性場景的應用能力，提升技術與實際需要對接速度，促進數(shù)據(jù)與技術的高效整合，是大數(shù)據(jù)相關技術應用于突發(fā)公共衛(wèi)生事件治理的前進方向。同時，突發(fā)公共衛(wèi)生事件的全面應對不僅要注重技術治理的有效應用，還需要在理念上增強應急管理意識，在制度上完善重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件防控體制機制，在行動上加強日常的應急準備與預警，系統(tǒng)總結已有突發(fā)公共衛(wèi)生事件經(jīng)驗并應用于治理實踐中。如何更好地將大數(shù)據(jù)相關技術運用于突發(fā)公共衛(wèi)生事件治理，值得更加深入的探討和思考。