大数据时代突发公共卫生事件的技术治理——兼论技术治理的边界与限度

文/（.中共宜宾市委党校，四川宜宾 644000；.清华大学，北京 00084；.武汉大学，湖北武汉 4007）

内容提要：大数据时代的到来，为突发公共卫生事件技术治理提供了新的手段。大数据集成能够实现事件信息的高效采集与分析，“大数据+计算机仿真模拟”可以用于疫情预测分析，“大数据+舆情挖掘”能够作用于舆情引导和心理干预，“大数据+新技术”能够助力于事件的疫情防控与资源调配。在突发公共卫生事件技术治理中，我们要积极推动以大数据为代表的新兴技术的开发与应用，也要注意技术治理的边界和限度。

随着互联网、信息科技、计算机等技术的快速发展，技术治理逐渐成为全球社会治理的重要内容和必然趋势［1］，也成为改革开放以来我国社会治理结构转型的重要方向［2］，演化为国家治理的主导逻辑［3］。技术治理作为现代社会治理创新的核心要素，对于推动社会治理现代化具有重要意义［4］。技术治理在方法论上拥有精细化、网络化、数据化、项目制等明显优势［5］。技术治理的特征为提高治理效率、促进治理精准化、降低治理成本提供了行之有效的解决方案，并在精准扶贫［6］、舆情引导［7］、社区治理［8］等领域进行了探索和应用。信息获取、物联网、云计算、社交网络等技术的不断进步，社会运行的巨大数据快速聚集，形成大数据。大数据的诞生和发展，推动了以数据相关技术来对社会进行计算、表达和治理成为现实［9］，也为以大数据为代表的技术方法应用于突发公共卫生事件的治理提供了现实基础。2020年2月14日，习近平总书记在中央全面深化改革委员会第十二次会议强调，要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用［10］。

一、信息的高效采集：大数据的集成

应急数据信息的高效采集、分析、沟通和管理应用是突发公共卫生事件应对的重要基础。突发公共卫生事件的应急准备、现状研判、预测分析、防控决策都离不开全面、准确、客观的数据信息作为支撑［11］。突发公共卫生事件发生后，通常会面临信息匮乏与急需决策的双重困境。计算机信息技术等学科发展和社会行为的数据化促使大数据的获取与分析具有了现实可行性。随着超级计算机、云计算等技术的兴起，在技术上已经具备了采集和分析突发公共卫生事件大数据的能力。整合分析分布在各领域、各地区、各层级的大数据，有利于将零散的数据价值化，转化为突发公共卫生事件应对中疫情分析、防控和决策的科学依据。

第一，大数据用于事件信息的高效采集。大数据规模大、种类多、生成速度快、持续性的特征，与突发公共卫生事件信息高效采集的需求一致。在突发公共卫生事件应对中，一方面可以迅速获取人口流动、疫情扩散、网络舆情等生成的现成大数据；另一方面，可以根据实际需要开发大数据信息采集平台，结合二维码、人工智能等技术，高效实时采集人口地理空间流动等非现成数据，为事件预测分析、疫情防控、疫情筛查、舆情引导等方面提供数据支持。第二，大数据应用于疫情实时研判。大数据时代持续不间断运行的数据采集系统，为突发事件的实时评估提供了重要依据［12］。基于铁路、民航、公路等交通大数据，基于互联网移动应用、电信运营商的人口流动数据，是公众地理空间移动的真实反映。提取和分析这些与突发公共卫生事件中疫情防控高度相关的大数据，能够为突发公共卫生事件的疫情研判和科学决策提供可靠数据支撑。第三，大数据能够应用于疫情筛查。社会个体行为轨迹的集体表现汇集成的大数据，具有真实性、可信任、可追溯的特征。准确提取分析个体相关的空间移动数据，可以用于突发公共卫生事件中疫情防控的筛查。数据本身的客观性，能够规避疫情防控中潜在感染者个体谎报瞒报的道德和信任风险，提升疫情防控筛查工作的全面性。第四，大数据技术用于隐私保护。与疫情相关的公众隐私保护是突发公共卫生事件应对需要考虑的重要方面。随着大数据技术手段的发展，数据匿名化的处理技术能够同时满足疫情防控与信息保护的双重需要。公众产生的个体隐私数据的安全将得到更加有力的保障。

二、预测分析：大数据+计算机仿真模拟

有效预测分析交叉感染概率，防止疫情扩散蔓延是突发公共卫生事件应对的主要问题。运用“大数据+计算机仿真模拟”能够实现疫情扩散分析预测。人口的时空流动是突发公共卫生事件疫情防控的重要变量。根据人口流动中产生的交通移动大数据、电信运营商大数据、移动社交媒体应用大数据，能够较为准确地得出人口流动的时空数据，实现对传染扩散概率、潜在感染群体分布特征的掌握和分析，为各地疫情防控提供数据支撑和预警。运用基于行动者的模拟方法（agentbased modeling，ABM）等相关技术［13］，可以对公共卫生事件中人的行为进行模拟，分析公众在突发公共卫生事件中的心理和行为［14］。运用仿真程序将人口流动、感染人数、有效隔离人数等影响突发公共卫生事件的变量转化为计算机语言和参数，对疫情防控进行社会仿真模拟，有助于预测疫情的发展变化，并制定应对策略。

已有相关研究应用大数据技术构建城市间H7N9禽流感预测传播模型［15］，基于时空大数据分析甲型肝炎发病率分布特征和构建预测模型［16］，以仿真模拟为突发传染病的场景提供危害评估和辅助决策［17］。新冠肺炎疫情期间，国内知名视频弹幕网站B站运用计算机仿真制作的疫情传播与扩散过程视频，将初始感染数量、传播率、潜伏时间、医院收治响应时间、医院床位、流动意向平均值纳入仿真程序进行模拟，对疫情传播过程进行可视化［18］。该视频经过在互联网社交媒体等平台广泛传播，发挥了劝解公众在疫情期间不出门，自觉配合疫情防控的积极作用。

此外，通过计算机仿真模拟结合社会网络分析，研究人类空间移动模式、行为时间特性，地理效应和区别接触频率等与疫情防控紧密相关的要素，可以预测分析交叉感染概率。传染病动力学中经典的SI、SIR、SIS和SEIR传染病分析模型将人群划分为易感人群（Susceptible）、染病人群（Infected）、暴露人群（Exposed）和移除人群（Recovered），即是基于社会接触网络对传播速度、空间范围、传播途径等要素进行模拟预测分析。例如，有研究者运用SI模型对2003年非典型肺炎进行预测分析［19］，运用SEIR模型对2020年新冠肺炎感染人数进行预测［20］。在具体疫情筛查方面，基于大数据结合社会网络模拟的方式，可以对突发公共卫生事件的感染人群进行筛查。个人总是处在具体的社会网络中，农村和城市人口的空间流动、空间分布都具有一定的规律性［21，22］。在突发公共卫生事件治理中，以感染人群为中心节点，根据周围人群与个人连接的强弱，模拟分析感染者的社会流动和地理空间轨迹，能够实现对密切接触人群和潜在感染者的筛查。

三、舆情引导与心理干预：大数据+舆情挖掘

自然灾害、社会灾难等突发外部环境变化会激起公众的社会心理反应，并影响个体和群体的心理状态与现实行为。伴随移动社交网络、智能手机等的快速普及，在突发公共卫生事件中社会心理往往与网络舆情、现实集体行动相互交织共振，在风险认知偏差、情绪感染等心理和社会机制作用下产生放大效应［23］。2003年，SARS疫情发生后，在恐慌等社会心理作用下，就曾发生北京大学生擅自离校回家、民工逃离北京等事件［24］；2011年，日本地震核泄漏事件引起的国内抢盐风波［25］。公众社会心理与舆情紧密相关，舆情是社会心理的反映，社会心理影响舆情发展。结合“大数据+舆情挖掘”的方法，根据舆情大数据分析社会心理，又以社会心理特征引导舆情，实现二者的良性循环，将有助于突发公共卫生事件的应对。

（一）运用大数据开展舆情监测

社交网络、智能手机等的普及，为公众表达个人意见提供了平台的同时，产生了社会舆情网络大数据。网络舆情大数据是公众社会心理的直观现实反映，对于研判社会心理和引导舆情具有重要价值［26］。运用社交媒体、网络平台等大数据监测突发公共卫生事件的热点舆情，分析舆情热点和特征，发现公众关于事件的关注点，有利于及时引导和应对舆情，为突发公共卫生事件处置构建良好的舆论环境。在具体实践中，可以运用微信、微博、搜索引擎等产生的舆情大数据对突发公共卫生事件进行分析。已有研究通过清华大学舆情系统、百度舆情系统对2018年“长生疫苗事件”的舆情进行分析，并提出突发公共卫生事件网络舆情引导的建议［27］。

（二）运用大数据分析社会心理

突发公共卫生事件发生后，往往会激起公众的恐慌、从众、群体愤怒、不信任等社会心理。对突发公共卫生事件中热点事件传播速度、情绪性质、谣言传播等舆情大数据进行分析，能够发现公众的社会心理特征。根据地域、群体等类别分析，可以透视不同群体、不同地域的社会心理。运用舆情大数据等对公众的社会心理特征进行分析，寻找舆情背后社会心理的演化机制，分析应对策略，有利于抑制突发公共卫生事件中的负面心理。大数据技术具有实时高效收集互联网中关于事件的语言信息文本、影音等材料，并对关键词频、用词性质等进行定量和定性分析的能力。基于大数据综合分析结果，提取关于事件舆情中的热点主题、媒体和公众关切、地理分布、群体特征和主流观点等信息，判断公众对事件的情感状态、认知水平、从众趋向等心理特征，从而实现社会心理和舆情监测，有针对性地制定应对策略。

（三）运用大数据手段进行舆论引导与心理干预

及时引导和干预社会心理危机，有策略地引导舆情是突发公共卫生事件应对的重要组成部分。大数据能够反映社会心理和舆情特征，也能够用于舆情引导与心理干预。针对大数据发现的舆情走势和社会心理特征，运用大数据技术精准全面地进行信息公开，对热点舆情进行有策略的回应，还可以根据突发公共卫生事件相关群体进行分类精准推送。此外，将大数据用于获取公众心理健康服务需求和现有心理援助资源供给水平，将心理健康需求与服务资源对接，能够为公众精准提供心理健康援助。

四、疫情防控与资源调配：大数据+新技术

根据突发公共卫生事件发展现状，迅速采取疫情防控措施，是防止事件蔓延扩散的重要前提。重大突发公共卫生事件发生后，需要对大量医护人员、防控物资等资源进行调配，对随之而来的社会各界大量的援助物资和资金进行监管分发，这将为资源供需对接和分配带来巨大压力。突发公共卫生事件需要对个人等相关信息进行大量采集和应用，涉及信息采集、管理、使用等诸多环节，导致在疫情应对过程中存在公众信息泄露的风险。大数据价值的最大化在于对数据的全面高效运用，“大数据+新技术”的手段能够为突发公共卫生事件的疫情防控、资源调配和信息保护提供帮助。

（一）“大数据+区块链”推动突发公共卫生事件的治理

“大数据+区块链”的技术在理论上能够应用于应急物资真实性验证、应急资源分配、疫情防控、信息保护和捐赠物资资金监管等方面。区块链具有匿名性、数据存储、透明化、可信任、时间戳、智能合约、不可篡改等技术特性［28］。区块链上的行为可以实现精准记录、精准预警、自动化报告［29，30］。透明化、可信任、时间戳和智能合约可运用于应急物资的验证、应急资源的分配投放和援助捐赠物资资金的监管，精准记录可以实现人员流动的监管和疫情防控，匿名性可以运用于公民的信息保护。值得注意的是，内置在区块链系统上的智能合约是一组“情景-应对”型的程序化规则，可以实现自动运行，用于提高社会治理智能化水平［29］。智能合约的技术特性能够在健全公共安全体制机制方面发挥作用。因此，将智能合约应用于突发公共卫生事件的治理，有望实现事件的自动预警和判断。例如，通过区块链技术打造突发公共卫生事件预警系统，将非常规病例设置为智能合约的预警条件，并与全国卫生系统大数据对接比对，一旦发生传染病疫情等突发公共卫生事件，理论上就可实现早发现和及时预警。

区块链的技术特性和优势与突发公共卫生事件的治理需求相契合，并在相关实践中得到了初步应用。中华社会救助基金会联合支付宝运用区块链技术打造公益项目，将捐款打包成数据块，纳入区块链平台进行传递，最后送达至受捐者。在区块链的技术保障下，捐款的金额、流向、时间等数据的实时记录、不可篡改、可追溯，捐款流程、捐款和受捐行为的清晰透明，有效提升了捐助效率和公众信任水平，降低了捐款被挪用、盗用等风险。蚂蚁金服将区块链技术用于食品安全和正品溯源，消费者通过扫描二维码即可知道所购商品的生产、检疫等全部信息［31］。贵阳市基于“大数据+区块链”打造的“身份链系统”，实现了身份识别和跨部门数据整合，搭建了基于身份信息的精准记录、精准治理的基础技术架构［32］。这些成功实践可以为“大数据+区块链”应用于突发公共卫生事件的技术治理提供有益借鉴。

（二）运用“大数据+地理空间技术”对疫情进行分析

突发公共卫生事件产生和发展于特定的地理空间。移动电话的普及，GPS等地理空间技术的发展使追踪人口移动轨迹变得简单。基于地理空间移动大数据的收集，为分析流感等传染病原体在人群中的传播扩散规律和特征提供了方便［33］。地理空间技术能够对突发公共卫生事件，特别是传染病疫情等方面进行模拟分析，对于传染性疾病的预防、发现、诊断具有重要作用［34］。公共卫生管理中基于地理信息技术（GIS），不仅能够实现对疫情进行监测、预警和应急物资与人员动态管理的功能，还可以对疫情的病因、发展规律、趋势变化进行地理流行病学分析，用于辅助决策［35］。2018年，英国剑桥大学科学家结合大数据采集、GPS、手机定位等技术，对传染病从英国小镇到全国暴发的过程开展了一项超过86000名志愿者的社会实验，模拟类似1918年西班牙流感在英国暴发，建立了英国的传染病扩散模型，为世界各国传染病研究和疫情预防控制提供了参考［36］。新冠肺炎疫情期间，为支持复工复产，三大运营商基于电信移动大数据，提供“疫情防控行程查询”服务，用户在授权后，可以查询近14天的行程轨迹［37］。从空间治理角度出发，整合大数据技术与地理空间信息技术在疫情防控中的应用，将有助于突发公共卫生事件的治理。

（三）运用“大数据+人工智能”等技术进行疫情防控和筛查

“大数据+人工智能”等技术的综合运用，有利于提高疫情筛查和防控的效率，推动疫情防控的智能化和高效化。在疫情筛查中运用人工智能、人脸识别等技术，在车站、机场等公共区域对具有发热特征的个体进行筛查，并与人口流动等大数据比对。在公众信息收集中运用人工智能自动拨打和接听电话，进行信息初步整理收集。新冠肺炎疫情期间，全国多地将人工智能和大数据技术用于远程人脸识别、体温检测、信息验证、密切接触者排查、辅助执勤、公共安全巡检防治、医疗健康咨询、物资发放等方面［38］。

五、总结与思考

大数据时代相关技术的进步，为突发公共卫生事件应对提供了一套行之有效的技术治理策略。然而，突发公共卫生事件的治理是一个全面复杂的系统工程，技术治理的应用具有边界和限度。

首先，理想的技术构想与突发公共卫生事件的复杂性、全面性需求存在差距。技术治理依旧面临着技术单一性与治理场景多元化，规则制定滞后与技术发展，技术规范性与治理事实全面性相矛盾的困境［39］。由大数据技术驱动的社会治理，离不开经济、社会、文化、公众社会资本等资源的配套支持［40］。在突发公共卫生事件的极端条件下，用大数据来驱动即时的事件应对行动依旧面临挑战［41］。其次，技术治理可能滞后于突发公共卫生事件治理的时间需求。尽管技术的飞速进步，技术开发与应用的时间得以不断压缩，但是在较长的一个时期内，技术治理依旧无法规避技术开发与调试准备的过程。技术治理对事件治理需求的回应难以实现完全同步，在极短时间获取和分析所需的空间地理数据存在难度［42］。这与突发公共卫生事件的突发性、应对及时性存在时间差的矛盾。再次，突发公共卫生事件中大数据整合和对接存在障碍。各行业、各领域的现成大数据本身并不是为突发公共卫生事件治理而设计，加之数据分割造成了大数据整合应用的数据孤岛，极大束缚了大数据技术应用于突发公共卫生事件治理的效能。最后，大数据、区块链等新兴技术的推广应用依旧面临数据安全、隐私保护等方面的潜在风险。

尽管大数据技术应用于突发公共卫生事件的治理面临一些挑战，但是这并不影响大数据技术在推动突发公共卫生事件应对中的重要价值和广阔应用前景。随着科学技术的快速发展与经济社会运行数据化的进一步普及，运用大数据技术推动突发公共卫生事件治理的困难有望得以解决，技术治理的优势只会更加突显。因此，持续加强对新技术、新工具的探索开发，增强技术在多元化、复杂性场景的应用能力，提升技术与实际需要对接速度，促进数据与技术的高效整合，是大数据相关技术应用于突发公共卫生事件治理的前进方向。同时，突发公共卫生事件的全面应对不仅要注重技术治理的有效应用，还需要在理念上增强应急管理意识，在制度上完善重大突发公共卫生事件防控体制机制，在行动上加强日常的应急准备与预警，系统总结已有突发公共卫生事件经验并应用于治理实践中。如何更好地将大数据相关技术运用于突发公共卫生事件治理，值得更加深入的探讨和思考。