李佳 陶涛 王邦宇
[摘 要] 政府应急管理需要充分应用大数据技术,在这次新冠肺炎疫情中,大数据填补了突发疫情相关信息的认知缺口,回应了政府疫情研判、应急管理、保障民生的需要,发挥了重要价值。为了应对疫情防控中大数据应用面临的数据共享、数据整合和个人隐私保护等方面的障碍,需要在理论和实践层面解决好数据信息共享与个人隐私保护的张力、真实信息和虚假信息的争锋、数据整合与数据碎片的矛盾等突出问题。未来可以通过搭建规范的疫情防控大数据平台、整合疫情防控大数据使用规范和完善疫情防控大数据法律体系,从而充分发挥大数据应用在疫情防控中的重要支撑作用。
[关键词] 新型冠状病毒肺炎;疫情防控;大数据;数据共享;数据整合
[中图分类号] R181 [文献标识码] A [文章编号] 1002-8129(2020)07-0067-10
一、问题的提出
随着计算机和互联网技术的快速发展,商业、交通、气象、教育、金融、农业、娱乐、医疗、工业、旅游、物流等领域的大数据应用呈现爆炸式增长,我国也随之成为全世界数据总量最大、数据类型最丰富的国家。据中国互联网信息中心发布的第45次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,我国手机网民规模为9.04亿,互联网普及率达64.5%[1]。海量数据中潜藏着巨大的数据价值,大数据驱动政府、企业的创新发展成为一种新趋势,人工智能正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式。新型冠状病毒肺炎疫情的暴发(以下简称“新冠肺炎疫情”)是我国自新中国成立以来发生的形势最为严峻的一次重大突发公共卫生事件[2],是对我国国家治理能力和治理体系现代化的一次重大考验。疫情发生以后,习近平总书记指出,要鼓励运用大数据、云计算、人工智能等数字技术支撑疫情防控,加大相关案例和数据的开放共享力度,发挥大数据在疫情溯源、疫情监测、防控救治、资源调配等方面的作用。国家卫健委、工信部、交通运输部、网信办等部门密集发声,从疫情数据公开、分析、共享以及个人信息保护等方面部署大数据支撑下的联防联控工作。各类科技平台相继响应,运用已获取的数据资源开发出各类智能应用,并将其推广到战“疫”一线。我国大数据技术在疫情防控的应用正在稳步推进。
大数据技术在政府应急管理领域的应用,学界主要将其归纳为大数据痕迹的抓取、大数据资源的整合和大数据与应急管理阶段的融合三个方面。新冠肺炎疫情发生初期,有学者对大数据分析提出专门建议,认为应根据人口流动监测的结果,加大对湖北省武汉市乃至周边地级市的疫情防控力度,加快湖北城乡防控一体化建设;根据武汉流出人口与我国其他各省病例人数增长的正相关性关系,对不同省份、区域采取相应程度的防控措施[3]。也有学者认为,我国应急大数据体系的构建对未来突发公共事件的处理是很迫切的,具体应遵循事前预防、事中处置、事后恢复和事后控制的流程,构建以应急知识大数据、应急资源大数据、监测预警大数据为基础的应急大数据体系[4]。还有学者指出大数据时代背景下,政府应急管理体制的完善方向应为:运用大数据技术,收集、存储、分析、挖掘、使用与应急管理相关的数据信息,并将大数据管理并入应急管理模块,融入应急管理工作流程[5]。总体来说,风险社会下的公共安全需求将促使大数据应用于政府应急管理的研究更加深入。
同时,我们有必要谨慎理性地应用大数据。大数据应用路径的实践创新是我国政府公共卫生应急管理体系完善的重要手段,也是大数据时代背景的重要议题和实践难题。大数据热潮下,对大数据应用带来的风险和挑战进行审视同样必要。大数据应用潜能和现实之间存在很大鸿沟[6],有必要系统梳理大数据应用的运行逻辑,探讨大数据应用的现实困境,提出我国大数据应用于疫情防控的可行性和合法性建议。鉴于此,笔者对疫情防控中大数据应用的逻辑和规制路径进行了研究。以期对打造数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能化治理新模式,全面提升治理体系和治理能力现代化水平有一定的借鉴作用。
二、疫情防控中大数据应用的重要价值
为了应对疫情带来的诸多挑战,实现科学防控、精准施策,需要进一步思考大数据在疫情防控中的应用价值。总的来说,大数据应用的价值主要体现在疫情研判、政府应急和民生保障几方面。
(一)疫情研判
我国战“疫”工作一度形势严峻。根据国家卫生健康委员会公布的新冠肺炎疫情情况统计,截至2020年4月7日24时,我国累计报告确诊病例81808例,累计治愈出院病例77279例,累计死亡病例3333例,累计追踪到密切接触者715854人,尚在医学观察的密切接触者13334人[7]。其中,大数据技术的应用为疫情势态研判和精准防控提供了支撑:一是疫情数据信息收集方面,即广泛收集多种来源、多种形式的数据信息,为疫情研判提供数据基础;二是疫情数据信息分析方面,即通过专业人士对数据进行对比分析,为疫情研判提供技术支撑;三是疫情数据信息反馈方面,即利用大数据信息整合优势,把握疫情扩散动态,完善疫情上报机制,及时反馈监测结果;四是疫情数据信息预测方面,即把大数据技术应用于医疗和科研一线,助力流行病学调查和摸清疫情传播规律,掌握防控疫情的主动权。
(二)政府应急
政府应急管理体系建设是一个复杂而系统的工程,需要多维度的努力。大数据应用是其中一种重要发展维度,即建立以大数据技术为支撑的职责明确、分工合理、处理高效的应急响应体制機制。我国应急管理体系在经历2003年非典、2008年汶川大地震后逐渐建立,而国家治理现代化、体系化建设在全球化发展、政府机构改革、新技术发展的背景下对我国政府应急管理提出了新要求[8]。政府在疫情防控工作中可利用大数据技术的以下优势:一是疫情监测,提前发现、了解、预测疫情发展规律,有助于协助政府决策和采用针对性的应急措施;二是舆论监测,政府得以实时掌握舆情动向,对舆情进行及时、正确的引导;三是信息公开,政府及时、准确、全面公开数据信息,有助于建设阳光政府和提升民众对政府的信赖。因此,大数据应用的任务和内容完备了政府应急管理体系的任务和内容,大数据应用的能力和成效扩展了政府应急管理体系的能力和成效,大数据应用的模式创新有助于推动政府应急管理体系的创新发展。可见,大数据应用是健全政府应急管理体系的重要突破口,也是大数据时代在我国政府治理现代化体系建设中的重要价值体现。
(三)民生保障
民生保障工作要求重视数据服务。在疫情防控的特殊时期,政府对人口流动进行必要控制,民众人身自由权利限缩,民众正常生活秩序陷入“失序”,孤寡老人、留守儿童等特殊群体需要得到更多关照。对此政府统筹帷幄,加强社会协同,妥善应对。保障民众的基本生活需求是疫情防控工作的重点,也是“以人民为中心”的真正体现。具体而言,新冠肺炎疫情发生后,政府主动加大与企业的合作力度,利用大数据技术支持民生保障工作。如2020年2月12日,电商企业京东与湖北省政府展开合作,正式承建应急物资供应链管理平台,为解决湖北各地医疗物资紧缺,提供了精准测算、科学调度和合理分配的技术支持。此外,百度地图专门推出“肺炎疫情期出行管控消息速报”板块,腾讯推出医院查询、在线问诊等板块,助力公共出行和公共诊疗。可见,大数据在解决民生难题中得到了充分应用。
三、疫情防控中大数据应用的逻辑分析
2008年《Nature》杂志以“Big Data”为主题设置专刊,“大数据”一词成为商品贸易、工业制造、社会服务、政府管理等领域的高频词汇,大数据时代的到来掀起了数据信息热潮。有学者认为大数据是高度分散的、结构松散的、形式复杂的、有利用价值的信息资源,具有容量大、速度快、多样化、有价值的基本特征[9]。有学者认为政府重大公共决策中,大数据在治理主体多元化、内容专业化、方法科学化、手段民主化等方面也有着突出表现[10]。虽然大数据的定义目前尚未統一,纵观学者们的观点,我们可以认为大数据是规模特别巨大且需要用新的挖掘工具进行处理的数据集合[11]。笔者认为,有必要将大数据置于疫情防控的应用实践中,分析大数据信息资源的应用手段,总结大数据的应用特征,探析大数据的应用目标,构建以信息化为手段、以精准化为特征、以效能化为目标的运行逻辑,方能更好理解疫情防控工作对大数据的应用需求,并为大数据应用的改进提供参考。
(一)疫情防控的信息化
信息化是大数据时代的显著特征,是决策现代化的重要实现方式。疫情防控的信息化可细分为通信信息化、医疗信息化、交通信息化、物流信息化、产业信息化,目的在于融合发展大数据和信息化建设,推动疫情防控的科学化和专业化。
1. 通信信息化。互联网、移动互联网、物联网等信息通信技术将人与人连接在一起,通过人机互动实现了超大规模的信息传递与交流;持续生成和采集的数据信息,形成了规模巨大、实时性强的大数据[12]。新冠肺炎疫情发生后,中国移动、联通、电信三大运营商联合其他设备商和互联网企业采取多项举措,为疫情防控的基础通信保驾护航,实现了疫情信息的即时传输和交流。为进一步加强疫情防控中的通信信息化,运用大数据技术支撑联防联控工作,未来还需要有针对性地对信息网络的基础设施、信息产业进行统一部署和综合规划,建立国家通信网络应急大数据平台,从而打通战“疫”的信息之路。
2. 医疗信息化。医疗信息化的初衷是通过建立医疗信息化平台、选择提供医疗服务的最佳方案,达到增强核心竞争力和保障公众生命健康的目的[13]。随着大数据时代的到来,“医疗健康大数据”成为时代产物,运用大数据技术对医疗健康信息进行科学管理成为现代医学新的发展方向。医疗健康大数据技术被普遍应用于临床诊断、公共卫生、医疗保健、个性化医疗等领域[14],当然同样适用于疫情防控全过程,其具体内容包括收集、挖掘、分析病例大数据,查询疾控中心分布地图,为线上诊疗工作提供技术和数据支撑等。发挥医疗健康大数据的信息优势,对半结构化和非结构化的医疗健康数据进行分析,可以对突发公共卫生事件进行预先的风险监测和预警。医疗信息化的优势,尤其体现于不明原因传染病与新发传染病发生早期,可运用数据抓取和数据分析能力提前判断、及时响应、迅速上报、精准应对。
3. 交通信息化。为应对城市拥堵问题,城市交通信息化应运而生。运用大数据、云计算、人工智能等新技术,采集各个地区、各种类型的交通大数据信息,有效管理和整合海量交通信息,科学配置交通信息资源,进一步提升交通管理和交通运输效率。疫情防控的特殊时期,交通管制措施会因为疫情的扩散程度不断进行调整,有关部门可以利用掌握的交通大数据实时更新和播报交通管制情况,提供大众化和个性化的服务需求。除此之外,可以利用交通大数据对流动车辆进行摸底排查,精准掌握疫情人口流动方向和流动趋势,进而在主要交通干道和交通枢纽提前部署,提高交通管制措施的科学性和合理性。
4. 物流信息化。随着智慧物流的兴起,物流新技术、新业态、新模式不断涌现,大数据、物联网、区块链等对物流的影响已经初见端倪[15]。物流基础信息、物流场景、物流运输等信息朝着数字化方向发展,同时形成数据驱动物流决策机制,我国的物流服务水平明显提升。新冠肺炎疫情发生后,我国物流系统面临运行不畅、劳动力不足、重要物资紧缺等难题,未来可以通过建立统一的应急物资管理平台,对防疫物资进行统一调配,保证大数据技术支撑下的物流畅通。
5. 产业信息化。大数据产业是数字经济发展的基础性和先导性产业[16]。中共十九届四中全会上,党中央明确数据可作为生产要素按贡献参与分配,这意味着我国数字经济发展向前迈了一大步。企业生产的产业信息化,体现在产业信息的数字化管理,以达到大数据生产要素标准化、数字化的目的。新冠肺炎疫情的特殊时期,口罩、护目镜、防护服、呼吸机等防护设备和医疗物资成为战“疫”的必备装备,产业信息化助推了防疫装备的科学配置。以口罩为例,大数据技术在口罩自动化生产、口罩物资配置、口罩AI打假中成为了医疗物资制造、医疗智慧物流、医疗物资安全的坚强后盾。可见,加强数字经济下的产业信息化,能够助力企业生产和保障民众生活需要,同时平衡疫情防控工作和平稳高效生产的任务。
(二)疫情防控的精准化
疫情防控的精准化是指对数据进行获取、分析、利用,通过数据挖掘、对比、计算等方式摸清疫情发展规律,在全面掌握疫情主要信息的条件下,对不同人群和地区采取准确及时、有针对性的防控方法和手段。重大疫情作为突发的群体性事件,如果采取“广撒网”的预防模式,将加大防治成本,造成人力、物力、财力的浪费;疫情发生后,如果处置者对群体事件信息无法全面掌握,不能根据具体情况进行科学合理的处置,可能造成更加恶劣的社会影响[17]。因此,运用大数据挖掘、分析、追踪技术对疫情实施精准化防控是十分必要的。一方面可以通过定位功能对人口流动数据信息进行收集,对大范围的人口流动态势进行了解,对确诊、疑似、密切接触者等特殊人群的行踪进行描绘并建立接触者关系图谱,从而为联防联控部门精准研判、精准施策提供决策依据;另一方面,随着疫情暴发,人们对疫情相关信息的关注度也随之增加,如何在缓解公众恐慌心理的同时对疫情信息进行准确全面的公布,是需要政府努力去平衡的问题。因此,需要利用大数据信息完善疫情查询功能,开通辟谣渠道,及时公布容易获取和阅读的疫情信息,从而普及疫情防护的知识、提高公众的防范意识、满足公众对疫情传播真实信息进行了解的诉求。
疫情防控精准化包含了对疫情防控科学化、智能化的要求。疫情防控精准化具体内容包括防控对象的精准识别、防控区域的精准定位、防控技术的精准选择、防控物资的精准供应。疫情防控对象的精准识别要求对存在感染风险的人群进行重点监测,即需要对疫情进行“追根溯源”。防控区域的精准定位要求宏观掌握疫情分布情况,从而对不同地区的疫情风险等级进行划分,这是采纳针对性防疫措施的前提。防控技术的精准选择是要求有效利用现代化科学技术,提高疫情防控的针对性,降低疫情防控的风险和成本。防控物资的精准供应则要确保医院、隔离点等地的防护物资需求得到及时满足,在物资储备不足的情况下通过本地区甚至跨区域的物资调配实现精准供应,提高物资供应的效率,缓解物资供应的紧张。
疫情防控的精准化是为了避免防控预测的模糊性、防控措施的不确定性和防控部署的无序性。大数据应用于疫情防控的实践,应该注意以下几个问题:一是疫情防控的标准。标准化是精准防疫的前提,通过标准化的防控对大数据信息进行利用,对大数据安全进行保护,以标准化落实精准防疫的目标。二是疫情防控的动力。疫情防控的精准化要求树立“以人民为中心”的理念,一切防疫措施的根本落脚点是保障民众的生命健康安全,不同群体所需的服务是精准化防疫的追求和动力。三是疫情防控的过程。大数据驱动决策是數据时代的显著特征,因此需要利用大数据技术科学决策,回应民众需求,而如何保证防疫的前瞻性、科学性和有效性是在疫情防控过程中始终需要思考的问题。
(三)疫情防控的效能化
首先,效能不简单指效率,还包括实质的效益和有利的价值。大数据的基础是真实、全面、准确的数据,而数据采集、挖掘、分析、报送等流程使得数据在几经周转中面临失真的风险,比如存在数据瞒报、报送不及时、标准不一致的现象。因此要增强数据采集、挖掘、分析、报送全过程的理论和实践理性,保持在大数据热潮中的客观地位,并且以满足公共利益为大数据应用的出发点。其次,大数据应用的效能应立足于疫情防控的实践。在疫情最吃劲的关头充分调动社会资源,以最小的成本和最迅速的行动防控疫情,需要充分发挥新技术的工具价值。但要避免对大数据技术的过度依赖,进而忽略了解决实际问题的能力。最后,疫情防控的效能化要考虑疫情的突发性和不确定性,大数据应用作为一种具体的应用场景,其应用效能还有待时间检验。我国大数据在商用、政用、民用领域已经有了部分相对成功的实践,但是具体在疫情防控下的大数据应用仍处于摸索阶段,并有很大的提升空间。
四、疫情防控中大数据应用面临的困境
“大数据及其所彰显的技术理性暗藏风险”[18]。从我国应对新冠肺炎疫情的措施来看,大数据应用目前面临着数据信息共享与个人隐私保护的张力、真实信息与虚假信息的争锋、数据整合和数据碎片的三对矛盾,一定程度上阻碍了我国疫情防控工作的开展。
(一)数据信息共享与个人隐私保护的张力
海量数据下的大数据信息共享表现为大数据掌握者采集、整合“涉疫”人员信息,建成人口流动发展模型,从而支撑疫情溯源、疫情监测、疫情发布等工作。但是,数据信息“裸奔”将使得个人数据信息陷入被泄露和不正当使用的风险。《中华人民共和国传染病防治法》《突发公共卫生事件应急条例》等法律文件对“涉疫”人员的信息收集以同意知情权为保障,但是大数据应用下个人隐私信息仍然存在保护不足的现状。大数据信息共享促成各互联网平台信息渠道增多、信息转发量增多、信息曝光率增加,但存在反噬个人隐私信息保护的风险。新冠肺炎疫情发生后,排查上报重点地区返乡人员和确诊患者信息是防疫措施的必然要求,但是原始数据在上报过程中遭到泄露,微博、微信等社交平台上流传了大量包括流动人口和确诊患者的姓名、电话、家庭住址、工作单位、身份证号、照片等能清晰定位个人的文件,对个人日常生活和精神状态都造成了压力,同时对政府的公信力提出了挑战。因此,需要处理好数据信息共享利用和个人隐私信息保护之间的关系,从制度层面规范数据信息共享,形成保护公民个人隐私信息的长效体制机制。
(二)真实信息与虚假信息的争锋
大数据分析结果的准确以基础数据资料的准确为前提,这是大数据系统发挥作用的必备要求,也是科学研判与决策的重要依据。真实的大数据信息关乎政府的公信力和民众的生命安全,也是凝聚人心和稳定舆论的先决条件。但是大数据技术应用尚属新兴领域,在实践中的使用还存在局限性。一方面,有的媒体平台利用自己掌握的大数据,公开传播具有浓厚感情色彩的大数据信息,误导社会舆论。另一方面,社会基层是防疫第一关,而基础数据信息也主要来源于基层,但若基层无法完全摒弃形式主义和官僚主义,繁复的数据统计工作将会加重基层工作人员的负担,损耗基层人员核实数据信息的时间与精力,从而造成数据采集过程中的粗放性和随意性。数据信息由本人申报,有利于避免重复采集数据,从而降低数据采集成本。新冠肺炎疫情发生后,为助力复工复产,阿里率先推广出健康码,健康码数据信息来源于本人自行填写和申报,再由后台审核,一定程度上保证了基础数据的准确性。但是,大数据应用是对海量数据进行“加工”,全过程具有一定的复杂性。因此大数据信息不仅需要来源数据的真实可靠,还需要数据采集、分析、公布等多阶段的筛选、鉴别、监管过程的谨慎,从而确保大数据分析结果符合客观事实。
(三)数据整合与数据碎片的矛盾
大数据应用普遍面临的是数据整合和数据碎片之间的矛盾。随着大数据时代的到来,数字政府的建设逐渐进入公众视野。根据有关统计,政府掌握了全国80%的数据资源[19]。由此,政府在大数据应用中更应该发挥主导作用,将掌握的数据信息进行进一步的整合,并予以及时、全面、准确的公开。新冠肺炎疫情发生后,在国家卫健委、省级卫健委公布的数据信息中,由于不同的数据信息夹杂在文字中,未经统一整理,数据信息的获取需要进一步加工、筛选。此外,国家卫健委公布的数据仅是省级疫情信息,未具体到市县,而市级卫健委公布的数据也存在不规范、不连续、不完整的现象,导致使用者在查找和获取时有一定的难度。因此,有必要建立一个集各种数据信息于一体的大数据平台,对来自不同渠道的数据信息进行有效挖掘,整合碎片化数据,以确保数据使用者对疫情数据的高效获取。
五、疫情防控中大数据应用的规制路径
维克托·迈克-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schnberger)曾说:“大数据时代改变了人们处理数据的思维方式,对人们的生活产生了深远的影响。”有学者指出应理性对待大数据热潮,全面客观地认識大数据,避免过度地“赋魅”与无限制地“祛魅”。[20]有学者从经济学视角出发,指出应该对用户使用收益和大数据分析成本进行比较,才能突显大数据应用的价值。整合大数据比大数据本身更有价值[21]。有学者指出社会科学研究领域的大数据应用具有信息获取的优势,挖掘问题更有深度,研究方法更加丰富,研究成效更加显著。但要注意采集数据样本、辨别有效信息、质化研究等方面的局限性[22]。也有学者认为大数据应用应注意从多维度对“大数据统计陷阱”进行规避[23]。从本文的视角出发,为克服大数据技术弊端,未来可通过搭建疫情防控大数据平台、整合疫情防控大数据使用规范、完善疫情防控大数据法律体系的规制路径,提升大数据应对突发疫情等公共卫生事件的能力。
(一)搭建疫情防控大数据平台
疫情防控大数据平台建立的目标是打破数据壁垒,实现数据开放和数据共享。为实现大数据信息归集、储存、挖掘、处理过程的整合性、规范性和科学性,需要克服数据壁垒带来的数据碎片化、不完整和颗粒度低等问题。首先,加强政府协同,由政府部门对大数据应用进行统筹规划和系统安排。政府层面的统筹包括成立专门的数据分析小组,协调公安、民政、交通运输、商务、医疗、教育、工信等多个部门,串联“数据孤岛”。其次,加强政府与社会协同,在公开原始数据的同时对接社会需求。各政府部门利用掌握的原始数据资源,在数据的采集、汇聚、分析、共享方面拓宽合作渠道,与社会实现深度对接。对于社会来说,企业利用政府公开的数据开发为公众提供便捷的应用,是对社会创新的鼓励,同时满足了公共服务需求。在新冠肺炎疫情防控实践中,国务院办公厅电子政务办公室、国家卫健委与中国电子科技集团公司疫情防控大数据攻关团队联合开发“密切接触者测量仪App”,对风险人群接触进行感知,为公众全面科学地了解个人安全信息提供便捷服务。对于政府来说,这是对数据治理模式的创新和完善,有利于推进数字政府建设。
疫情防控大数据平台建立的重心是数据分析。疫情防控大数据平台的建立以数据库为基础,在数据采集成本逐渐变小的情况下,数据分析成为了大数据应用的重要前提。数据分析要遵循确定的范式和规则,防止数据分析结果异化,以此增强数据分析的规范性和统一性。通过制定数据分析的标准化和规范化流程与规则,限制大数据持有者、管理者、使用者的任意性,降低“数据驱动决策”带来的风险。总之,疫情防控大数据平台的建立要告别简单的数据整合,关键在于完善数据管理制度,给大数据持有者、管理者、使用者划定行为红线,使其合法合规操作。
完善的数据管理制度有助于科学合理地使用和共享数据资源,化解政府、社会与民众之间由于数据认知不统一而产生的矛盾。大数据资源的掌握者以政府为主体,应该以公共利益为公共政策导向,而不能将大数据技术作为操纵数据资源的工具。政府在公共数据管理中要界定数据信息的等级,确立数据使用和交易的标准,明确一般信息和个人隐私信息的边界,形成不同等级信息分类处理的监管机制。结合传统治理手段,对隐私设计、区块链、数据水印等新理念、新技术融合应用,形成数据驱动决策和数据驱动管理的新制度。
(二)整合疫情防控大数据使用规范
首先,理性对待大数据,避免数据崇拜。2013年是我国公认的“大数据元年”,市场尝试着将大数据应用于企业管理、生产创新、商品营销。随着数据价值的深度开发,大数据带来了更大的经济和社会效益[24]。党的十八大以来,我国提倡贯彻国家大数据战略,运用大数据技术提高国家治理能力,大数据技术的应用拓展到政府公共管理领域。将大数据应用于政府公共危机管理和应急管理,通过整合不同层级、不同区域、不同部门的数据信息,有利于实现信息共享和及时处理紧急事态。然而人与技术的关系中,技术始终是作为客体存在的,技术是手段而非目的[25]。因此,阻止疫情态势蔓延主要靠政府科学应急、社会良性治理、人人自我防护,其中大数据技术作为辅助,即要坚持以人为本,避免陷入“无数据不决策”“数据是上帝”的误区,最终在大数据热潮中回归人类理性。
其次,鼓励数据工作者深入防疫一线,避免数据失真。大数据智能平台有利于促进公共信息共享、社会闲置资源再利用和社会公平正义的实现,互联网、人工智能、大数据等新技术将助力于大数据智能平台的建设。大数据技术崛起的过程中,平台建设成为未来发展的必然趋势,但应该注意的是,建设大数据平台并不是“毕其功于一役”的。“整合”是大数据平台建设的核心词,包括“整合”的技术和非技术因素,而大数据平台建设的难度就在于其中的非技术因素。因此,要重视培养专业技术人员的专业水平和素养,提高其数据挖掘水平。在疫情防控工作中,数据工作者与一线人员基于不同的场合,在疫情防控认知方面存在“鸿沟”。因此,有必要增加数据工作者与一线数据采集员之间的沟通;将数据工作者沉入一线,将现场一线作为数据分析的“舞台”而不是虚拟的场景;将大数据模型应用到现实场景,从而对现实中存在的重点和难点做到“心中有数”。
再次,重视人文关怀,避免数据依赖。大数据技术的应用要避免“一切皆可量化”的误区。大数据信息采集是数据分析和数据应用之始,却容易使人产生数据总量越多,数据质量越好,掌握信息越多,对实践越有价值的错觉。疫情防控工作中,政府决策不能简单依赖大数据分析结果,而应该结合数据分析和个体验证的方式进行决策;大数据技术发展的同时,应减轻人们对侵害个人隐私信息的忧患,提升数据安全管理水平,做好数据脱敏处理;注重对弱势群体的保护,避免这些群体在信息不对称和急于摆脱现状的焦虑心理状态下,受到进一步的误导和侵害,减少社会隐秘的不公正。不忘人文关怀,尽量规避科技进步带来的威胁,有必要通过完善的法律对大数据应用予以规制。
(三)完善疫情防控大数据法律体系
首先,以法律等规范性文件的形式制定数据生成和数据开放的规则和流程,加强数据安全管理。政府作为数据资源的最大拥有者,有义务充分发挥数据价值,推动数据资源共享。疫情防控工作中,政府将数据资源向社会开放,社会化机构能利用这些数据资源整合出社会公众所需的信息,并开发出可视化应用为社会公众提供便利,在政府与市场之间形成良好互动,同时助力疫情防控工作——多元力量下,社会资源得到充分整合和利用,并回归到现实疫情防控需求的满足。即时海量的数据资源开放已经成为时代趋势,如何将数据信息平等地、无歧视地、有效地公开出来,是值得深入探讨的问题。具体操作中,一是制定明确的数据采集标准,规范数据信息生成过程,促进数据生成的合法化和有序化;二是制定统一的数据开放标准,统合中央和地方、政府和社会的公共数据,将数据信息以电子化、结构化、可机读的形式即时开放;三是制定数据安全管理规范,加强数据安全技术的开发和应用,警惕数据泄露风险。从而加强数据产生、使用、管理过程中数据交换共享的安全性,促进政府与社会的协同,控制疫情,恢复经济和民生。
其次,完善个人信息保护相关的法律法规,为个人(隐私)数据保护提供法律保障。正如美国研究信息隐私法的专家丹尼尔·索洛夫(Daniel Solove)指出:“个人信息的合理保护正是个人信息合理使用的前提和保障。”我国目前有关个人信息保护的法律法规相对分散、不成体系,实施的难度较大,个人信息的保护范围、数据流动、处罚机制等一些关键问题还有待进一步解决。此次疫情中出现的个人隐私信息泄露,更加提醒我们个人信息保护的紧迫。一是应明确个人信息保护的基本原则。应该注意的是在疫情防范的关键时期,个人信息权利应以保护公共利益为前提,以保证公权力主体或者其授权组织收集疫情数据的顺利。但要以人权和个人尊严保护为法律底线。二是应及早出台《个人信息保护法》。制定可操作性强的实施细则和统一标准,推进数据资源确权、开放、共享、交易等保护机制的建设,为个人信息提供精准、有效、有力的保障。三是在现有的疾病预控相关的法律法规中增加个人信息保护的条款。如在《突发公共卫生事件应急条例》《中华人民共和国传染病防治法》中增加个人健康数据信息安全保护条款,从而与《个人信息保护法》相配套。
六、结语
大数据应用是现代疫情下技术工具使用的新要求,顺应了我国保障公众生命健康权利的迫切需求。疫情防控中的大數据应用,需要理念、制度、政策、技术充分融合和实践的不断创新。大数据在势态研判、政府应急、民生保障中发挥的作用,令人深切体会到了大数据的社会价值。
大数据应用有其丰富的内涵和鲜明的特征,疫情防控下的大数据应用是信息化、精准化、效能化三者的有机统一。为了应对疫情防控中大数据应用面临的数据共享、数据整合和个人隐私保护等方面的障碍,需要在理论和实践层面解决好数据信息共享与个人隐私保护的张力、真实信息和虚假信息的争锋、数据整合与数据碎片的矛盾等突出问题。未来可以通过搭建规范的疫情防控大数据平台、整合疫情防控大数据使用规范和完善疫情防控大数据法律体系,从而充分发挥大数据应用在疫情防控中的支撑作用。总之,疫情防控中的大数据应用应该坚持以人为本,同时将其落实到政府治理、社会发展、民生保障的实处,以满足人民对美好生活的需求。
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[责任编辑:李利林]