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在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)達背景下，重大事件的加速傳播、信息源多發(fā)、數據的多層次并發(fā)，就為國計、民生領(lǐng)域，應對重大公共事件提供了全新的挑戰。

此次新冠肺炎疫情，從開(kāi)始發(fā)生、到事件傳播、國家資源投入、到全國性預防聯(lián)動(dòng)、從南到北、從東到西、上至國際領(lǐng)域、下至中國農村的角落，反應速度超越想象。這也是對整個(gè)疫情反應系統多年建設與積累的一次檢驗。此次疫情防控，大數據使用的方式出現端倪，既展示了大數據、人工智能使用的廣闊潛在場(chǎng)景，也存在大量短板，需要快速補足。

公共重大事件的管控，一般包含8個(gè)模塊化的數據歸集管理：

（1）公共事件發(fā)生到演化過(guò)程監控與干預數據。

（2）公共事件發(fā)生的物質(zhì)供應系統管控數據。

（3）公共事件發(fā)生的社會(huì )動(dòng)力與輿情觀(guān)念檢測與管控數據。

（4）公共事件發(fā)生后的流言、謠言的應對與管控數據。

（5）公共應急事件應用與管控數據。

（6）上述公共管理中的糾錯機制數據。

（7）公共信息安全（傳統與非傳統安全）監控數據。

（8）信息歸集與運維管控數據。

疫情是由病毒的傳播引起的。這一事件包含對病毒的病理學(xué)理解，也包含對病毒傳播途徑、傳播方式、傳播速度的理解。而傳播模型，是業(yè)已存在的數理模型，根據社會(huì )收集的數據擬合數據模型，就可以作為對事件發(fā)生過(guò)程進(jìn)行預判與修正的關(guān)鍵依據之一。

其實(shí)，這場(chǎng)波及全國的肺炎疫情，早在2019年尾聲就已顯露端倪。對此，北京師范大學(xué)法學(xué)院教授、亞太網(wǎng)絡(luò )法律研究中心主任劉德良表示，從這一次疫情的情況來(lái)看，大數據的預警功能沒(méi)有得到足夠重視，導致疫情蔓延如此迅速，沒(méi)有及時(shí)提升社會(huì )的警戒意識。如果當時(shí)能預測到疫情存在爆發(fā)的風(fēng)險，那么現在的形勢就不會(huì )如此嚴峻。

而事實(shí)上，關(guān)于疾病的傳播學(xué)模型與測量方法，已經(jīng)在多國進(jìn)行研究。早在2008年，Google（谷歌）便發(fā)布了“Google Flu Trends”（谷歌流感趨勢），利用關(guān)鍵詞追蹤技術(shù)搜集大量有價(jià)值的數據來(lái)發(fā)現流感的爆發(fā)。該項目的研究背景，是基于每年流感疫情爆發(fā)都會(huì )在全球范圍內造成數千人死亡，所以通過(guò)大數據讓公共衛生官員和健康專(zhuān)家了解疫情爆發(fā)的嚴重性，并進(jìn)行科學(xué)的預測。

相較于２００３年的SARS，我國不僅在疫情防控方面有了更加完備的制度體系和應對措施，而且包括大數據在內的多項創(chuàng )新科技技術(shù)也在飛速發(fā)展。在疫情爆發(fā)之后，數家、科技、互聯(lián)網(wǎng)公司陸續通過(guò)數據和技術(shù)能力，給全社會(huì )提供了大量數據支撐。舉例來(lái)說(shuō)，全球交易量最大的票務(wù)平臺的12306，利用實(shí)名制售票的大數據優(yōu)勢，及時(shí)配合地方政府及各級防控機構提供確診病人車(chē)上密切接觸者信息。據負責12306的研發(fā)和運營(yíng)維護的鐵科院電子所所長(cháng)朱建生表示，列車(chē)上如出現確診或疑似旅客，會(huì )調取旅客的相關(guān)信息，包括車(chē)次、車(chē)廂及近一段時(shí)期乘坐的車(chē)次，以及同乘、同購、同行旅客的信息，比如席位前后3排的人員，與其同一訂單購票的人員，進(jìn)行信息分析提取，然后提供給相關(guān)防疫部門(mén)進(jìn)行后續處理。

另外，利用大數據分析還可以看到人群遷徙圖，具體到哪些城市。例如，百度地圖推出遷徙地圖總結描繪出了全國春運人員遷徙熱力圖，包含來(lái)源地、目的地、遷徙規模指數、遷徙規模趨勢圖等。由此可見(jiàn)，在應對此次新型肺炎疫情傳播，有效阻止疫情蔓延上，大數據技術(shù)的力量日益凸顯。

重大公共安全事件，往往伴隨民意的判斷。民眾如果得不到有效的對稱(chēng)性信息，就會(huì )引起誤判和恐慌。對民眾釋放多種信息，并對這些給出提前的壓力過(guò)程進(jìn)行數據監控、并進(jìn)行壓力釋放、預防。構成了公共輿情的分析要素。

１月２６日晚，湖北省人民政府新聞發(fā)布會(huì )上，武漢市長(cháng)周先旺表示，因疫情和春運影響，致500萬(wàn)人離開(kāi)武漢。此消息一出，立刻引發(fā)輿論熱議，如果在不知情的情況下和確診患者同乘過(guò)一輛車(chē)怎么辦？于是，“500萬(wàn)人去哪兒了”便成為公眾迫切想知道答案。

考慮到疫情的傳播性，民眾會(huì )產(chǎn)生極大恐慌，各地立即引發(fā)對武漢人的高度緊張，并在一定程度上誘發(fā)了極端事件，例如：日本飛機拒乘事件，新加坡登機事件等，都一度高度緊張。

此外，對于民眾而言，“今日新增病例是多少”“疫情還要持續多久？”“疫苗研制有何進(jìn)展？”“多久才能正式上班？”“有效科學(xué)的預防措施是什么”……當疫情從武漢擴散至全國時(shí)，人們更加關(guān)注疫情發(fā)展形勢。公眾主要通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò )、門(mén)戶(hù)網(wǎng)站、搜索引擎等渠道了解疫情信息，但是這些信息不僅龐雜分散，而且良莠不分。此時(shí)此刻，為了讓全國人民第一時(shí)間了解最新的疫情信息及防控進(jìn)展，大數據技術(shù)也就派上了大用場(chǎng)。

目前，很多媒體平臺都能看到新型冠狀病毒感染的肺炎疫情分布系統，動(dòng)態(tài)更新和展示疫情在全國的變動(dòng)情況。如今，人民日報、新華社、人民網(wǎng)等主流媒體，以及阿里巴巴、字節跳動(dòng)等科技企業(yè)，均依托大數據技術(shù)，通過(guò)網(wǎng)站、APP等渠道，以疫情地圖、疫情趨勢、國內國外疫情等形式，實(shí)時(shí)播報肺炎疫情動(dòng)態(tài)，只要點(diǎn)擊系統界面地圖中的每個(gè)省份，就可以顯示各省確診、疑似、死亡的新增及累計數據詳情，甚至能精確到每個(gè)小區。這樣，不僅為疫情防控阻擊戰提供了數據支撐，也充分保障了海內外民眾知情權，對于增強科學(xué)防控知識、提高科學(xué)防控意識具有積極作用。

但這些應用，仍然是數據輿情領(lǐng)域的簡(jiǎn)單、初級的應用。而更深層次的輿情分析，涉及到計算心理學(xué)、計算文化學(xué)、計算語(yǔ)義學(xué)等多個(gè)社會(huì )交叉學(xué)科，也是當前大數據領(lǐng)域的核心關(guān)鍵競爭領(lǐng)域之一，還有待進(jìn)一步加強和完善。

重大事件的發(fā)生，往往會(huì )引起人類(lèi)個(gè)體高度敏感，這是人類(lèi)進(jìn)化的安全防護機制。又由于不確定信息的存在，權威信息來(lái)源的稀缺，謠言、流言由于符合一般人的認知推理機制，得以快速傳播。

此次疫情爆發(fā)，公眾高度關(guān)注，真真假假的消息充斥全網(wǎng)，謠言成為疫情恐慌的最大源頭，“囤板藍根”“熏醋”“喝高度白酒”“練習抽煙”“鐘南山被感染”等等謠言，隨著(zhù)疫情發(fā)展，層出不窮。但根據百度指數對相關(guān)謠言的數據顯示，相較于過(guò)往熱點(diǎn)事件中的謠言傳播力度，本次疫情中謠言的破除速度得到明顯提升，不少謠言的存活時(shí)間只有1天左右，謠言周期被大大縮短，這顯然離不開(kāi)大數據技術(shù)的“見(jiàn)招拆招”。

各類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)平臺推出辟謠的頻道，實(shí)時(shí)對謠言中的不實(shí)內容進(jìn)行回擊，令謠言不攻自破。

據了解，這次疫情不僅有官方進(jìn)行辟謠，更有不少互聯(lián)網(wǎng)平臺開(kāi)通了辟謠功能。例如，今日頭條APP上線(xiàn)了“鑒真辟謠“功能、百度上線(xiàn)“熱搜謠言粉碎”榜單、騰訊新聞推出了“新型冠狀病毒肺炎實(shí)時(shí)辟謠”頁(yè)面，基于大數據分析，公眾只需將信息輸入、搜索便可看到最權威的解答或者辟謠信息。辟謠功能上線(xiàn)，對于百姓來(lái)說(shuō)，可在魚(yú)龍混雜的信息中甄別謠言，不因謠言而困擾，回歸理性，在此次疫情中正確行動(dòng)；對于媒體而言，媒體可采取多種方式主動(dòng)及時(shí)辟謠，讓權威信息跑在謠言前面，及時(shí)安撫公眾恐慌情緒，遏制次生輿情蔓延。

連日來(lái)，在防控武漢疫情的過(guò)程中，一個(gè)十分尖銳的問(wèn)題便是醫院緊缺資源，導致不少醫護和患者陷入困境，社會(huì )出現焦慮，在社交媒體上，武漢醫院醫療物資缺乏的信息鋪天蓋地。雖然諸多電商平臺均得知武漢等疫區醫療防護物資短缺的情況，但是這還遠遠不夠，因為無(wú)法從根本解決醫療防護資源調配的問(wèn)題。那么通過(guò)大數據進(jìn)行智能供應鏈管理，讓物資以最短的物流途徑、最短的運輸時(shí)長(cháng)從生產(chǎn)線(xiàn)直接到達疫區便是重中之重。如今，電商平臺通過(guò)發(fā)揮大數據+供應鏈的優(yōu)勢，進(jìn)行智能調度來(lái)最大化降低疫區醫療防護物質(zhì)短缺的情況，其中，基于大數據運算等技術(shù)在這次物質(zhì)供應保障中發(fā)揮了強大的作用。

但是，在物質(zhì)調度中，也出現了官員管控不利的情況，這都需要匹配的數據系統與之相對應。

五、建議與結論

此次疫情，大數據的使用給我們提供了極大的幫助，也展示了大數據應用的強大的威力。但同時(shí)，也展示了在通常情況下被忽視的很多大數據的應用場(chǎng)景和漏洞。為在根本上解決我國大數據的使用問(wèn)題，特建議如下：

1.建立行為大數據的歸集公信力技術(shù)平臺

這次瘟疫，大數據的數據資源涉及的領(lǐng)域包括：交通、醫療、旅游等多個(gè)領(lǐng)域。數據資源豐富而多樣，但是，由于數據孤島存在、數據隱私存在，導致在數據使用時(shí)，各個(gè)平臺之間只能獨立使用數據，無(wú)法形成數據之間的優(yōu)劣互補，造成數據使用低效。亟待建立一個(gè)由政府或者第三方公信力的大數據調度與歸集平臺。

該平臺可以不存續、不截留第三方數據，只做數據計算入口而成為公共的歸集應用平臺。一旦面臨巨大國計、民生、或者公共應急事件，就可以啟動(dòng)該平臺。這就構成了國家數據災備的關(guān)鍵核心內容之一。

圍繞該平臺進(jìn)行的行為數據歸集、數據標準、數據征用將是未來(lái)大數據使用的關(guān)鍵核心之一。

輿情，也就是大眾的觀(guān)念。信息不對稱(chēng)、謠言、猜測等的產(chǎn)生，會(huì )造成公共應急事件中民眾的巨大壓力。匯聚民眾公共觀(guān)念、情緒、動(dòng)機、壓力、觀(guān)念分裂等的社會(huì )動(dòng)力學(xué)數據，并構建起對民生事件進(jìn)行預報、預防、干預的技術(shù)系統，是將來(lái)各級政府在應對這些事件時(shí)亟需的應急系統，具有巨大的應用空間。

以上兩點(diǎn)為核心技術(shù)點(diǎn)，又可以延展成公共大數據應用生態(tài)系統：包括：公共事件發(fā)生到演化過(guò)程監控與干預，公共事件發(fā)生的物質(zhì)供應系統管控，公共應急事件應用與管控，上述公共管理中的糾錯機制，公共信息安全（傳統與非傳統安全）監控。信息歸集與運維管控等。


（作者：周中華     責編：蔣林君）