大数据环境下突发公共卫生事件风险信息感知与分析模型*

王 秉 白明皓

(1.中南大学资源与安全工程学院 长沙 410083;2.中南大学安全理论创新与促进研究中心 长沙 410083;3.中南大学安全科学与应急管理研究中心 长沙 410083)

0 引 言

新冠肺炎疫情的暴发，使各界开始广泛关注和高度重视突发公共卫生事件风险防控工作。在当今大数据时代，突发公共卫生事件风险防控所需的信息资源变得日益丰富。从信息角度看，及时迅速捕捉、科学分析和有效利用突发公共卫生事件风险信息，是当前提升突发公共卫生事件风险防控能力的关键，进而提升突发公共卫生事件风险防控的科学化、智慧化与精准化水平。因此，开展大数据时代的突发公共卫生事件风险信息感知与分析研究意义重大。

在突发公共卫生事件风险信息研究方面，学界已开展相关研究，特别是新冠肺炎疫情发生以来，这方面研究更是层出不穷。目前，这方面研究主要集中在两大领域。一是信息科学(包括健康信息学、卫生信息学、安全信息学与信息资源等)领域的研究。例如，张雪娇[1]探讨突发公共卫生事件信息传递制度的问题识别和完善路径；张志强等[2]研究突发重大公共卫生事件应急集成知识咨询服务体系建设；徐迪[3]研究基于时空大数据的重大疫情类突发事件网络舆情研判体系。二是情报科学领域的研究。例如，曾子明与黄城莺[4]研究面向疫情管控的公共卫生突发事件情报体系；王秉与宋欣筑[5]提出大数据环境下情报主导的疫情防控模型。其实，这两方面的研究本质是一致的，都是聚焦于对突发公共卫生事件风险防控有用的风险信息，只是称谓不同而已。综合看，尽管目前已在突发公共卫生事件风险信息研究方面开展相关研究，但研究多集中在某一具体方面或应用层面，尚未建立具有通用性的面向突发公共卫生事件风险防控的突发公共卫生事件风险信息感知与分析的理论模型，特别是尚未结合当今大数据时代背景提出突发公共卫生事件风险信息感知与分析模型，导致大数据环境下突发公共卫生事件风险信息感知与分析工作缺乏理论依据和方法指导。因此，本文开展大数据环境下突发公共卫生事件风险信息感知与分析模型研究，以期为大数据环境下突发公共卫生事件风险信息感知与分析工作提供理论参考。

1 突发公共卫生事件风险信息概述

突发公共卫生事件隶属于一类典型的安全事件。同样，突发公共卫生事件风险信息是一类安全信息。根据安全信息的定义[6]，所谓突发公共卫生事件风险信息，是指突发公共卫生事件风险呈现出的状态及其变化趋势。换言之，突发公共卫生事件风险信息是突发公共卫生事件风险的表征。上述公共卫生事件风险信息的定义，可体现公共卫生事件风险信息的突发公共卫生事件风险防控意义，即公共卫生事件风险信息是用来降低直至消除突发公共卫生事件风险防控的不确定性的，从而提升突发公共卫生事件风险防控的预知力和可控力。也就是说，突发公共卫生事件风险信息的最重要功能是支撑突发公共卫生事件风险防控工作，从而提升突发公共卫生事件风险防控的科学化、智慧化与精准化水平。需特别说明和强调的是，在本文研究中，使用“突发公共卫生事件风险信息”特指对突发公共卫生事件防控有用的风险信息，为方便起见，下文不再具体说明和指出。

一般而言，突发公共卫生事件风险信息的类型和来源众多。这里，以新冠肺炎疫情为例，归纳列举突发公共卫生事件风险信息的典型类型与来源(见表1)。同时，突发公共卫生事件风险信息除具有一般信息的基本属性外，还具备自身一些特有的典型特征(见表2)。

表1 以新冠肺炎疫情为例的突发公共卫生事件风险信息的典型类型与来源举例

表2 突发公共卫生事件风险信息的特有典型特征

2 突发公共卫生事件风险信息感知与分析的内涵与重要性分析

2.1内涵分析为研究需要，这里分别对突发公共卫生事件风险信息感知与分析进行扼要解释。其中，突发公共卫生事件风险信息感知是突发公共卫生事件方面的“风险感知(又称为‘风险认知’)”与“信息感知”两者的融合。风险感知指个体或组织对于外在客观风险的感受和认识，通过个体或组织的主观感受和判断，对相关认知和行为产生影响[7]；信息感知是指对信息用户对信息需求、信息对象内容和信息任务组织三者的认知、解读和表达，以帮助决策者在信息不完备的情况下做出判断[8]。可见，所谓突发公共卫生事件风险信息感知，是指基于对突发公共卫生事件风险信息的认知、解读和表达来认识和判断突发公共卫生事件风险。根据信息分析的含义[9]，突发公共卫生事件风险信息分析是指利用技术手段和软科学研究方法，对突发公共卫生事件风险信息资源进行收集、整理、综合并形成对突发公共卫生事件风险防控有价值的信息。

在当今大数据时代，急需倡导和实施大数据驱动的突发公共卫生事件风险信息智能感知与分析：以公共卫生学科、安全科学(包括应急管理)、信息科学等学科理论和方法为理论基础和支撑，以大数据、互联网、云计算、深度学习等新型信息技术为技术手段，以期实现突发公共卫生事件风险信息智能感知与分析，促进实现突发公共卫生事件风险防控的智能化、精准化、科学化与可视化等，从而提升突发公共卫生事件风险防控效能和质量。

2.2重要性分析为突发公共卫生事件风险防控提供有效的信息支撑和服务，是突发公共卫生事件风险信息工作的指向。及时准确辨识和捕捉突发公共卫生事件发生的先兆信息，并围绕突发公共卫生事件风险防控工作做出一系列突发公共卫生事件风险信息感知与分析工作，有助于指导和支撑对突发公共卫生事件风险做出科学的综合研判，从而为突发公共卫生事件预防和快速应急响应提供强有力的支持。因此，突发公共卫生事件风险信息工作的关键在于从海量信息中感知和分析得出突发公共卫生事件风险信息。同时，突发公共卫生事件风险信息的隐蔽性、暴增性和残缺性(见表2)，决定突发公共卫生事件风险信息感知与分析具有难度，这也更加体现了突发公共卫生事件风险信息感知与分析工作的重要性和必要性。

由上可见，就突发公共卫生事件风险防控而言，突发公共卫生事件风险信息感知和分析是有效防控突发公共卫生事件风险的基础和必需手段。从风险角度看，突发公共卫生事件的发生过程是风险的形成、传播和演化的过程，唯有及时感知和分析突发公共卫生事件风险信息，才能掌握防控突发事件的主动权，从而突发公共卫生事件风险防控者了做出科学及时的决策。突发公共卫生事件风险信息感知和分析对突发公共卫生事件风险防控的重要价值具体体现在以下4方面。

a. 有助于提升突发公共卫生事件风险监测与分析能力。首先，突发公共卫生事件风险信息感知需要对突发公共卫生事件风险有关的信息进行广泛的收集和长期的监控，包括对历史案例和历史数据的收集、实时数据识别、指标动态变化的辨识以及网络舆情的观察等。可见，突发公共卫生事件风险信息感知的基本途径是突发公共卫生事件风险监测(如监测和跟踪主要突发公共卫生事件风险因素的动向)，它实际是对突发公共卫生事件风险的监测。例如，2010年5月17日，黑龙江巴彦县一中学有近200名学生出现呕吐、腹泻病状，调查显示系自来水管网的污染引起了突发的感染性腹泻，事件导致该县超过1 000人紧急进行了流行病学调查，但直到3天后才陆续开展管道和容器的消毒工作。据悉早在2010年5月16日就有患者出现，但由于缺乏有效的长期相关信息监控和实时观测，当地政府和环保部门未能及时感知到风险的出现，从而未及时采取措施防止污染的进一步扩散。其次，分析评估突发公共卫生事件风险需要基于对突发公共卫生事件风险信息的深度分析。

b. 有助于突发公共卫生事件的早期预警响应。突发公共卫生事件风险信息感知和分析有助于发现潜在的突发公共卫生事件风险因素，并通过减少突发公共卫生事件风险因素蓄积暴发时间、增加防控突发公共卫生事件风险的反应时间来提前有效防控突发公共卫生事件风险。简言之，突发公共卫生事件风险信息感知和分析的重要作用之一是提供突发公共卫生事件风险的早期预警响应。

c. 有助于提升突发公共卫生事件风险防控决策水平。突发公共卫生事件风险信息感知和分析的重要目标之一是帮助突发公共卫生事件风险防控者提升突发公共卫生事件风险防控决策水平，消除突发公共卫生事件风险防控决策过程中的不确定性，减少突发公共卫生事件风险防控决策失误，提高突发公共卫生事件风险防控决策的成功率。在突发公共卫生事件风险防控决策过程中，有效突发公共卫生事件风险信息感知和分析可为突发公共卫生事件风险防控者的科学谋划提供强有力的智力支持和信息保障。

d. 有助于提升突发公共卫生事件风险沟通水平。突发公共卫生事件风险沟通是突发公共卫生事件风险防控的重要保障[10]。例如，2007年4月至6月，大量蓝藻在太湖水面上出现，水质在一个月之内大面积恶化，导致了无锡全市的饮水危机。从2007年4月20日环境监测报告首次发现蓝藻至5月7日水质彻底恶化、无法供给自来水，虽然相关信息发现及时、预警迅速，政策响应到位，环保总局和各级政府已经有效利用了风险信息的感知和分析成果，采取了及时的应对措施，并公开了相关信息，但媒体、社会团体、民众在第一时间未能有效感知到风险信息，从而导致未能及时解决问题，造成饮水危机事件。这一案例表明，多方的突发公共卫生事件风险信息感知体系建设至关重要，这有助于帮助各方及时共享和感知突发公共卫生事件风险信息，即有助于提升突发公共卫生事件风险沟通水平。

3 大数据环境下突发公共卫生事件风险信息感知与分析模型

3.1大数据对突发公共卫生事件风险信息感知与分析的影响在大数据环境下，突发公共卫生事件风险信息感知与分析工作机遇和挑战并存。首先，毋庸置疑，在当今大数据时代背景下，大数据给突发公共卫生事件风险信息感知与分析工作带来了机遇，突发公共卫生事件风险信息感知与分析工作应积极引入先进的大数据技术和分析工具，这有助于提升突发公共卫生事件风险信息感知与分析能力和效率。例如，大数据为突发公共卫生事件风险信息感知与分析工作提供丰富的信息资源；以大数据为支撑的物联网、云计算、区块链技术，为突发公共卫生事件风险信息感知与分析工作提供了迅速便捷的信息感知传递途径，提供了丰富快捷的信息处理工具和软件，很大程度上提高了突发公共卫生事件风险信息的时效性和内容丰富度，有助于使突发公共卫生事件风险信息更好地服务于突发公共卫生事件风险防控。目前，大数据相关技术已运用至突发公共卫生事件风险信息感知与分析。例如，利用Python和机器学习对网络上所有与突发公共卫生事件风险相关信息进行爬取、识别。但是，在大数据环境下，突发公共卫生事件风险信息感知与分析工作也充满挑战。例如，在大数据时代，突发公共卫生事件风险信息感知与分析过程面临比过去更加庞大繁杂的数据信息，更加难以筛选和甄别数据信息，更加难以解析的多源异构数据，传统的信息方法与手段逐渐难以满足大数据时代的突发公共卫生事件风险信息感知与分析工作的需求，突发公共卫生事件风险信息感知与分析工作面临前所未有的挑战。

3.2大数据环境下突发公共卫生事件风险信息感知模型突发公共卫生事件风险数据感知是突发公共卫生事件风险信息感知的基础[11]。换言之，突发公共卫生事件风险信息感知首先要采集和获取突发公共卫生事件风险数据。实体突发公共卫生事件数据主要由公共卫生部门信息系统的患者电子病历数据、可穿戴设备采集的患者生理信号等组成[4]，存在着局限于医院自身数据库内的缺陷。对于风险知识、文献、专利成果等突发公共卫生事件风险信息的采集，主要有基于文献的知识发现方法、跨领域的共现知识关联分析[12]、环境扫描法、征兆分析法、德尔菲法、头脑风暴法与战争游戏法等。此外，突发公共卫生事件风险信息的要素分析也是突发公共卫生事件风险信息感知的关键。考虑到网络空间这一主要的突发公共卫生事件风险信息来源，突发公共卫生事件风险信息的要素可从人与物2个主体，物理与网络2个层次[13]进行罗列。通过GIS、城市公共安全技术平台与网络技术的融合，结合传感器、监控摄像头等，可感知时间、地理位置、建筑物环境、人员进出记录、人员数量、人员行动轨迹、医疗物资运输状况等基于物理空间的行为特征数据，建立城市层面的综合系统。对互联网进行监测，能够获得突发公共卫生事件讯息、网络搜索热点、人员求助信息、突发公共卫生事件举报、软件平台的咨询交流等依托于社交媒体的舆情、话题、新闻等网络数据。这类突发公共卫生事件风险信息的共同特点是具有动态性、非结构化且数量庞大，采集和处理难度大，因此，要建立匹配的突发公共卫生事件风险信息知识库，以缩短后续调用突发公共卫生事件风险信息的时间，便于突发公共卫生事件风险信息感知工作的推进。

根据上述讨论，面向突发公共卫生事件风险防控，将大数据环境下的突发公共卫生事件风险信息感知过程分为3个主要环节，即异常情况识别、风险识别和信息获取，并基于此建立大数据对突发公共卫生事件风险信息感知模型，如图1所示。

图1 大数据环境下突发公共卫生事件风险信息感知模型

在大数据环境下突发公共卫生事件风险信息感知模型中，走在风险识别前面的是异常状况的辨识和发现。由于存在“黑天鹅”事件与“灰犀牛”事件这两类突发公共卫生事件(即无征兆的突发公共卫生事件和被忽略的突发公共卫生事件风险引起的事件)，突发公共卫生事件风险信息和数据的异常波动成为重要的突发公共卫生事件风险信息感知先导步骤。以新冠肺炎疫情为例，异常通常以移动互联网数据信息的形式表达，如乘坐公共交通出示的健康码、记录个人轨迹的行程码、进出公共场所时采用人脸识别红外设备记录的人员体温、搜索引擎热词，以及评论点评网站或软件等。在识别到异常状况后，需利用突发公共卫生事件风险信息感知手段，利用事件、案例经验知识库，对大数据收集到的异常信息做出比对、判断与筛选，由专业人员主导异常大数据到突发公共卫生事件风险信息的转化过程，辅以机器减轻工作量，加快风险提取的过程，以“人工智能+人在回路”的模式提高突发公共卫生事件风险信息的价值密度，为获得高质量的突发公共卫生事件风险信息做铺垫。在突发公共卫生事件风险识别步骤中，确定了突发公共卫生事件风险内容及严重程度后，就能够通过对突发公共卫生事件的跟踪、相似案例的搜集、事件趋势的外推，完成“突发公共卫生事件风险→突发公共卫生事件信息”过程的关系的建立。

3.3大数据环境下突发公共卫生事件风险信息分析模型传统的信息分析方法主要根据分析对象或手段进行分类[9]，本文将其与大数据分析方法结合，引入到突发公共卫生事件风险信息分析中，结合突发公共卫生事件的发生过程(包括潜伏期、暴发期与恢复期)，面向突发公共卫生事件风险防控，建立大数据环境下突发公共卫生事件风险信息分析模型，如下图2所示。

图2 大数据环境下突发公共卫生事件风险信息分析模型

大数据环境下突发公共卫生事件风险信息分析模型结合了传统信息分析方法利用文献与数据进行计量的特点，又结合了大数据的分析方法，通过政府部门整合公共场所人员流通监控情况，收集来自导航软件、打车平台、外卖平台、点评软件、社交平台等的大数据，构建出数据共享共治的数据驱动智能化平台。通过两方面方法的有机结合，实现知识发现、挖掘突发公共卫生事件风险内在的发展规律，缓解单一方式在面对多源异构的大数据信息格式时受到限制的问题，并从动态信息数据的角度完善文献形式单一、缺乏代表性的问题。图2所示的模型在突发公共卫生事件潜伏期、暴发期和恢复期的具体意义依次如下：

a. 对个人移动设备所提供的地理位置、时刻信息、用户发言记录进行识别和采集，在疫情防控期间，结合时空位置信息能够进行疑似人员行踪的监控，在社交网络中的发言和观点等能够推测人的语义和情感，分析出该文本与疫情的关联性、事件的严重程度和影响范围，做出快速反应。

b.实现突发公共卫生事件风险信息的可视化，结合GPS卫星定位地图、人脸识别、曲线图，以及基于热点、热线、热面等[14]，能够生动地展示突发公共卫生事件中风险人群的人员分布点位、医疗物资的移动路径曲线、判断得到的高风险区域平面等，帮助用户寻找突发公共卫生事件风险来源，并直观地协助决策。

c. 保障突发公共卫生事件风险防控能力持续提升改进，通过突发公共卫生事件风险信息的不断积累，以大数据为支撑，并利用突发公共卫生事件案例数据库，评价突发公共卫生事件现状的严重性程度，预测突发公共卫生事件将来的发展方向，同时通过机器学习技术，对突发公共卫生事件风险信息分析模型中的机器和人工智能模块进行反复训练，将逐步增强对多源异构特性数据的处理能力。

4 结 语

突发公共卫生事件风险信息感知与分析是提升突发公共卫生事件风险防控能力的基础和保障，突发公共卫生事件风险信息感知与分析研究意义重大。本文从理论角度出发，结合当今大数据时代背景和相关突发公共卫生事件实例，在明确突发公共卫生事件信息的含义、来源与特征的基础上，剖析了突发公共卫生事件风险信息感知与分析的内涵和重要性，提出了大数据环境下突发公共卫生事件风险信息感知与分析模型。本文研究可为大数据环境下突发公共卫生事件风险信息智能感知与分析工作提供理论参考。需指出的是，本文仅是理论层面的初步探索，今后还需围绕本文所开展的理论开展相关应用实证研究。