蔣勛 朱曉峰

摘? ?要：文章借鑒政府大數據能力模型，提出了影響四個能力維度調節(jié)的六個約束條件，形成了適應智庫應急情報服務的政府大數據能力支撐，揭示了智庫應急情報能力特征及其影響因素，闡述了當前新冠肺炎防控應急的智庫運行體系，并從需求分析、序化組織、多源融合進行應急情報資源配置，最后構建了智庫應急的情報體系。

關鍵詞：大數據能力建構;智庫應急;情報資源配置;情報服務;新冠肺炎

Abstract The paper discusses think tanks emergency intelligence service from the government's big data capacity model，and to proposes six constraints that affect the adjustment of four capability dimensions， at the same time to forms a government big data capacity， and then to adapted the think tanks emergency intelligence services. The paper also aims to reveal the characteristics of think tank emergency intelligence capabilities and their influencing factors， and mainly expounds think tank operation system for the current COVID-19， in order to conduct the emergency intelligence resource configurations from the demand analysis， sequential organization， and multi-source fusion， and eventually the think tanks emergency intelligence system will be built.

Key words big data capacity building; think tanks emergency; intelligence resource configurations; intelligence serve; Corona Virus Disease 2019（COVID-19）

應急決策面臨的是如新型冠狀病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019，COVID-19，以下簡稱“新冠肺炎”）疫情等國家重大突發(fā)事件，需對事件可能的發(fā)展軌跡做推演分析并且快速做出決策。應急決策的難點在于所推演發(fā)展軌跡的科學認識不足，導致的決策猶豫。

2019年12月爆發(fā)的新冠肺炎是國家突發(fā)公共衛(wèi)生事件，疫情的蔓延亟需決策科學充分、果斷快速。科學論證充分、專業(yè)領域性強的智庫是新冠肺炎防控應急決策的可靠外力。延伸智庫的應急決策功能，需要一方面匯聚疫情防控領域（如在SARS防控發(fā)揮重要作用）有自身有數據信息優(yōu)勢的智庫;另一方面政府積極開放關系疫情防控全方面的數據源;最關鍵是智庫能構建當前疫情防控的應急響應情報體系[1]，使得實時獲取的數據快速生成疫情防控多階段需求的決策情報。

1? ?相關研究綜述

情報服務于決策是業(yè)界的共識，安吉洛·科迪維拉[2]認為“情報的本質屬性是決策性，情報的最終目的是為政策服務”;蘇新寧和朱曉峰[3]指出情報是決策成功的關鍵因素。而情報如何服務于應急決策，蔣勛等[4]探討了應急情報管理體系的建設，在應急情報體系基礎上構建多層知識庫體系運用于應急決策，研究情報介入突發(fā)事件應急管理領域，加速突發(fā)事件的處理速度并提高效率與準確性，利用情景相似度檢驗將已有情報資源被迅速感知并預測后續(xù)的情景構建提供依據。智庫的介入對情報服務于決策的研究中，智庫專家詹姆斯麥甘認為智庫即為政府理性決策外腦[5]，是應急決策的可靠依據，李綱和李陽[6]以應急情報流與業(yè)務流為線索，探索情報體系有效運行及探究智慧城市應急決策情報體系的構建。而情報的溯源是數據，智庫的決策依據也是可信的數據，因此應急決策依賴于數據，在這一方面，李廣建和化柏林[7]認為大數據分析與情報分析關系的密切，定量分析、多源數據融合、相關性分析是大數據分析的要點;巴志超等[8]將大數據綜合信息集成，實現了數據的序化組織、信息融合與整合分析，從大數據驅動的情報分析進一步探索智庫的知識語義揭示與組織方法，形成對應急決策推演的深刻科學認識，情報服務將從僵硬的層級結構轉向更加靈活、網絡化的組織[9]。

綜上所述，已有的研究成果充分說明情報支持決策且情報流對決策效率正相關[10]，因此應急決策的研究離不開情報體系的架構，適應應急響應情報架構更有利于情報流在各職能部門的擴散，也更全面更精準的推送決策信息;國內外的成果集中在智庫的決策性，一方面支撐了基于智庫的情報流能提升決策工作的預見性，更關鍵的是有助于政府決策機構提高科學認識，這兩個方面對本文展開智庫應急的情報服務提供了啟發(fā)，由智庫幫助政府決策機構、公眾等對疫情的全面科學認識，由情報幫助各決策主體快速精準決策。而在現有成果的梳理中也發(fā)現，智庫是政府理性決策外腦，但智庫依附于政府，無論是資金、政策都需要政府的支撐，尤其在我國，政府掌握了絕大部分的數據源，數據是智庫的決策依據，更是情報來源。在現有研究成果的基礎上，本文的研究工作是以COVID-19防控應急決策為例，從政府大數據能力構建的基礎上，研究智庫應急情報如何影響決策。

2? ?政府大數據能力建構

大數據是政府數據發(fā)展的必然趨勢，是政府應急決策的依據。以COVID-19防控為例，密切接觸者測量儀、同行程查詢系統等都是國家大數據支撐的應急系統。智庫的運行建立在政府大數據能力的基礎之上，因此智庫應急情報服務的效果離不開政府大數據能力的構建。本文借鑒赫爾比希（Natalie Helbig）關于Smart government經典理論模型[11-12]，結合樊博[13-14]基于我國政府電子參與的數據能力構建研究的基礎上，建構適應智庫應急情報服務的政府大數據能力。

政府大數據能力建構模型從數據共享、數據監(jiān)管、數據開放、數據利用四個維度體現，同時以政府的組織支持、信息架構、組織文化、權利距離、組織結構、組織兼容六個指標形成大數據能力約束。

2.1? ? 大數據能力的維度

政府大數據能力建構的四個維度中，數據共享涉及政府各部門間不同業(yè)務的數據活動，作用是聚集整合各部門的數據，使得部門間的數據能在可控的條件下無障礙的流動;數據監(jiān)管涉及對數據進行維護、保存與增值，作用是對已有數據集進行清洗、脫敏，有效減少爆發(fā)式的數據積累與沖突;數據開放是政府將各部門數據對智庫及公眾公開，有利于智庫的數據處理及公眾的數據解讀;數據利用指政府提供大量數據質量可靠、格式可機讀、數據情景化的高質量數據，同時注重數據的時效性和可獲取性，從而降低智庫等專業(yè)機構對于數據處理難度，提高數據的再利用水平。

數據共享、數據監(jiān)管、數據開放、數據利用四個維度層層遞進，數據利用是最重要目的，也是大數據高價值性的體現。

2.2? ? 大數據能力的約束

政府的大數據能力四個維度是大數據能力建構的表征，智庫的有效運行離不開政府各個環(huán)節(jié)的有效運行對四個維度的約束，包括政府的組織支持、組織文化、組織結構、組織兼容等四個硬約束及信息架構、權利距離等兩個軟約束。硬約束中，組織支持是政府對智庫運行過程中的資源支持，可擴展為高層管理者支持、資金支持及技術支持;組織文化是政府具有的公平、創(chuàng)新的積極文化氛圍，是政府人員積極創(chuàng)新并提高語境化與標準化工作水平;組織結構則從集權的組織結構刻畫政府人員任何操作需獲得上級批準，表現出程序繁瑣及工作效率降低;組織兼容針對現有跨部門信息系統與技術要素的一致性，使得政府數據開放各項行動統一。軟約束中，信息架構是政府克服各部門壁壘，能重塑跨部門的政府業(yè)務，是減少信息孤島、重復建設的保障;權利距離則是政府人員對權利分配不平等的基本態(tài)度，權利距離越小，信息化進程越流暢（見表1）。

2.3? ? 模型建構

將四個維度與六個約束建構政府的大數據能力模型（見圖1）。

（1）組織支持對大數據能力的四個維度均有正向支撐作用，是智庫運行的最重要因素，體現在政府對技術、經費等投入，也體現在激勵政府工作人員積極推行政府大數據開放。

（2）組織文化對數據利用有正向作用，數據的開放進程中，智庫及公眾等主體是數據利用者將對數據獲取的便利性、數據質量的真實性與可讀性、數據格式的統一性、數據自身的語境化等提出更高要求，只有更為高效、創(chuàng)新的組織文化才能驅動政府員工以公平、創(chuàng)新的工作態(tài)度不斷提升創(chuàng)新處理數據的方式，提高相關數據的質量，政府的數據利用能力最終得到提高。

（3）組織結構對數據共享與數據開放兩個維度有負面約束，在集權的組織結構環(huán)境下，數據共享與數據開放過程均需層層獲得報備審批，造成工作效率低下，一方面影響政府工作人員對數據開放與共享消極，另一方面阻礙智庫及公眾參與，從而約束了政府數據公開的健康循環(huán)。

（4）組織兼容對數據共享、數據監(jiān)管、數據利用有著十分顯著的正向支撐作用，一方面組織內部兼容越凸顯，政府內各部門的信息化方案兼容性越強，軟硬件越容易趨于統一，從而弱化數據異構現象;另一方面組織與外界機構（如智庫）兼容越凸顯，越容易推進政府與外界機構的理解與溝通，從而減少數據共享、數據監(jiān)管、數據利用三個維度的差異所導致的障礙。

（5）高水平的信息架構有助于政府從全局進行跨部門的資源配置。信息架構水平的不斷提升有利于避免政府各部門信息資源的重復建設與浪費，從而保障對組織支持的有效利用。當信息架構水平處于很高水平，政府的大數據能力較強，反映出信息資源整體分配合理、標準統一、各環(huán)節(jié)積極運轉，此時信息架構調節(jié)作用趨緩。

（6）權利距離會在組織結構與數據共享及數據利用中反向調節(jié)。當政府成員感知權利距離較大，能容易接受權利集中于上一級的現象;而政府成員感知權利距離較小，將對層層上報的業(yè)務往來產生抵觸心理。在我國改革開放及信息全球化的大背景下，人們的觀念正在趨同，我國的權利距離逐步減小。

綜上，組織各要素將對政府大數據能力建構產生影響。組織支持、組織文化、組織兼容等三個約束條件對政府大數據能力有正向作用，而組織結構有反向作用。權利距離的水平在組織結構與政府大數據能力之間反向調節(jié)。信息架構的水平組織支持與政府大數據能力之間正向調節(jié)。

3? ?智庫運行體系

本文研究的智庫不是僅有幾名專家組成的一個機構，而是一個緊密聯系且分工合作的系統（見圖2），作為應急政策方案供給方的智庫，為政府機構提供應急決策咨詢，與學術共同體、政府機構、研究基金會、新聞媒體發(fā)生著不同形式但緊密的關聯，構成了完整的智庫運行體系。

智庫運行體系中各主體及相互關系的表現為：政府COVID-19防控亟需的推動，智庫與其他組織機構圍繞COVID-19防控主題政策過程發(fā)生著彼此關聯。①智庫的防控政策研究;②智庫為政府提供NCP防控決策咨詢的智力支持;③智庫與學術共同體專家醫(yī)療救援人才交流機制;④學術共同體向政府提供決策咨詢;⑤政府對研究基金會的扶持;⑥研究基金會向智庫提供資助與項目引導;⑦智庫通過媒體向公眾輸出觀點;⑧政府透過社交網絡把握輿論。

智庫運行體系的五大主體包括有政府、智庫、研究基金會、學術共同體和新聞媒體。其中，學術共同體與智庫不是統一群專家組合，而是針對政府的需求與智庫運行中的實際問題，有共同使命的多元學科專家集合，如COVID-19防控的重癥病學專家、傳染病學專家、心理干預專家;研究基金會將資金輸入端連接著國家亟需的問題流，將資金流輸出端連接著智庫，如2020年2月11日世界衛(wèi)生組織正式將新型冠狀病毒感染的肺炎命名為COVID-19，2020年1月22日國家自然科學基金委公布了“新型冠狀病毒溯源、致病及防治的基礎研究”專項項目指南等。

4? ?應急需求的情報資源配置

智庫的應急決策過程所需的各類情報呈現出精準化、多樣化與專業(yè)化的特點，這些情報的需求主體、形式、內容均表現出差異化和動態(tài)化的特點，實現應急需求的情報資源配置首先是對需求的服務對象、業(yè)務功能進行分析（見圖3）。

4.1? ?需求分析

作為思想觀點與政策方案供給方的智庫，首先是明確智庫機構自身的業(yè)務過程與應急驅動的情報需求之間的關聯關系;其次結合應急任務特征，通過對智庫在應急政策方案產出的業(yè)務過程的形式化刻畫，構建“業(yè)務—情報”關聯模型;再次探究面向應急任務的智庫業(yè)務過程的情報需求識別方法，對情報形式為結構化、非結構化及半結構化等進行語義化的描述，對不同類型的情報需求利用框架式表示方法進行規(guī)范化、統一化的表示。

應急需求的時效性及情報資源的有限性雙重制約下，智庫應急的情報資源配置需從重要性的優(yōu)先級考慮。建立從智庫政策方案供給的業(yè)務過程到應急需求的情報資源配置的優(yōu)先級轉換規(guī)則，確定支撐政策方案供給的業(yè)務過程所需的情報資源重要性的優(yōu)先次序。一方面，針對相同或相近應急任務的智庫在政策方案供給的業(yè)務過程所識別出的情報資源需求之間存在著重復或不一致，需對情報資源進行重新配置，根據這些相同或相近應急任務的時間相關性、功能相關性、目標相關性等要素，建立情報資源配置的一致性機制;另一方面，一致性機制的前提是情報資源在智庫中有通暢的情報流，體現在智庫的政策方案供給是基于已有的多領域情報資源需求形式刻畫、情報分析流程與方法、多復用性的情報資源集結，并能選擇、抽象已有的情報資源、流程與方法構建出多領域通用需求模型。最后，能在上述兩方面保障下，由應急情報需求特征，設計、選擇并優(yōu)化智庫在應急政策方案供給全過程的情報配置。

智庫除了與政府、公眾有信息交流，與學術共同體、新聞媒體、研究基金會均會就某一應急任務連續(xù)性保持信息交流。因此，智庫的情報資源配置需充分兼顧到差異性與特殊性，從政府當前亟待解決的具體情境出發(fā)，建立從多領域多學科需求模型到具體情境下個性化需求的映射機制，識別不同階段、不同決策主體的需求特征，快速解讀需求類型與內容，設計匹配多階段、多決策主體的情報資源配置模型。

4.2? ? 序化組織

第一步是提取應急情報的特征。對支撐智庫應急政策方案供給進程的情報進行多領域多環(huán)節(jié)的特征提取和質量控制，使之適用于不同類型應急政策方案情境的多尺度特征提取和結構解析，并從時間維度、空間維度及時空視角對全程的時空情報資源、輿情情報資源及歷史情報資源等支撐應急決策的情報資源進行過程刻畫、傳遞模式以及相關作用分析，實現對支撐應急政策方案供給的情報資源多尺度結構及推演進程特征解析。

第二步結合特征之間存在的交叉性、排斥性及包容性、同一性等相互關系，基于統一化的科學規(guī)則對提取的特征進行形式序化、內容序化和相關性序化，實現對應急情報資源的有效組織，并將有序的情報資源存儲于知識庫中，以知識庫為單位形成以任務驅動的情報資源集合，每個知識庫相對獨立、互補干擾，各知識庫所聚集的情報資源是完整的生態(tài)鏈，能滿足一項任務需求。為智庫運行體系各決策主體提供精準情報資源，形成分布式的情報匯聚，為隨需提取的完整政策方案提供了統一的情報資源支撐。

4.3? ? 多源融合

情報資源融合是在情報資源序化組織的基礎上，從分布式的知識庫為智庫運行體系的各主體需求提供情報并進行不一致性、不完整性和冗余性的處理，形成更為完整、更少沖突的情報資源的組合。

情報資源包括了信息自身的實體結構及關系網絡，還蘊含了應急任務的結構化語義刻畫。因此，情報資源融合是信息的實體、信息源、事件、環(huán)境及政府等要素的融合（見圖4）。

而從更宏觀的角度，政府所擁有的大數據分布于各行各業(yè)，在對多信息源的情報進行融合過程中，需從不同融合要素及相關關系進行，對多信息源的抽象及邏輯語義和語法結構及形式表示等進程的基礎上，設計不同層次情報融合的規(guī)則與算法，最終形成從底而上的數據級融合、特征級融合、決策級融合模式。為增強融合模式的可移植性，進一步對情報融合過程中的融合規(guī)則、算法及效果深入可行度評估，構建情報融合的可信度評估指標，作為智庫給出的應急政策方案的評估指標。在每一次決策咨詢的周期內，“應急政策方案+評估指標”在智庫應急流程中的具體應用，逐步提升情報的精準度與全局性。

5? ?智庫應急的情報能力與影響因素

5.1? ? 大數據環(huán)境的情報處理能力

大數據在數據體量、數據復雜性和產生速度三個方面驅使智庫在應急過程中呈現高頻實時、沉浸交互及多領域整合、多主體決策的特性，這些特性深刻影響了情報處理能力。我國缺乏“大數據”意識的政策分析，對專題數據的長期積累與開發(fā)缺少敏感性，而在國外知名智庫建設有自身擅長領域的專題數據庫，如蘭德公司有公共健康數據庫、恐怖事件與圣戰(zhàn)聲音數據庫等。這是智庫原創(chuàng)性成果的基礎，國內的少數優(yōu)秀智庫已意識到這點，如國務院發(fā)展研究中心建設了國研報告、宏觀經濟、行業(yè)經濟、國研數據及區(qū)域經濟等14個子數據庫，這些是發(fā)出“中國聲音”的源泉。大數據環(huán)境下，當前大多數國內智庫的情報處理一方面依靠不斷完善中的專題數據，另一方面借助政府數據與社會數據，所形成的數據多源性對各類應急問題導向進行科學分析，用數據的多源性減少情報的不確定性，從而保障情報產品的客觀性。為了提升情報處理能力需構建專題數據、政府數據、社會數據的融合，線上數據與線下數據的融合，歷史數據與實時感知數據的融合，在融合基礎上加強定量分析使之獲取的共性特征快速應用于統一處理，以利于情報共享，加大定性分析使之獲取的個性特征有助于智庫專家發(fā)揮專長，有利于情報精確性的呈現。

對大數據環(huán)境下情報處理能力影響因素主要來自政府的數據共享及數據開放。一方面，政府掌握了社會整體80%以上的大數據資源，即使是智庫的專題數據，也來自于政府數據開放程度;另一方面，智庫對于所需的社會數據、政府數據，有賴于政府數據共享的能力。其深層影響因素來自于職能部門的組織支持與組織結構，現階段個別職能部門存在的條塊分割及以本部門為中心的服務意識，使得數據孤立且分散、異構且可讀性弱，這均不利于情報處理，更將阻礙大數據巨大價值的挖掘與利用。

5.2? ? 支撐快速決策的敏捷反應能力

大數據對智庫的傳統功能帶來了延伸，使得智庫不僅把握政治經濟與社會熱點的發(fā)展動態(tài)，更精準服務于政府和民生所亟需時事政策的深度研判及預測。與之匹配的是智庫在數據獲取、分析處理、快速響應等能力提出了更高的要求，能夠動態(tài)快速捕捉政府、公眾、學術共同體、新聞媒體、研究基金會等協同組織的情報需求，實時監(jiān)測各組織主體的需求變化，利用可信數據為各組織主體提供情報需求建模并合理演算，形成智庫運行各環(huán)節(jié)的準確數據畫像?；跀祿η閳笞兓母叨让舾惺侵沃菐炜焖龠\行特點，這些特點體現在：以情報嵌入智庫運行環(huán)節(jié)，以快速響應為原則，形成“信息分析+情報研究+專家智慧”協同運行，充分支持智庫敏捷反應的數據獲取、知識組織、情報分析與專題報告的工作流程。這些特點一方面是用數據計算智庫運行的情報需求，通過智庫的敏捷反應能力，分析各組織主體發(fā)展歷史、工作任務、最新報告、領導視察、年鑒年報、重要講話等，從中獲得潛在任務、核心問題與重要決策影響因素;另一方面是用情報鏈刻畫當前形勢，快速決策不能脫離國家形勢大環(huán)境，通過演化分析方法刻畫事件的爆發(fā)點與發(fā)展軌跡，通過可視化描繪相關概念的邏輯關聯，形成情報鏈更準確、更通俗判斷當前形勢;再一方面是情報智慧感知動態(tài)變化，以往智庫通過專家經驗和行業(yè)跟蹤來感知變化，而點的突增、驟降，關系的強弱變化、新增與消失等沒有規(guī)律但有蹤跡，基于情報刻畫、利用演化規(guī)律對發(fā)展趨勢前瞻性地預測，是衡量情報智慧的重要標志。

這一能力影響因素主要來自政府的數據利用，即高效的數據利用保障快速的應急響應。由表1可知，政府大數據能力約束的六個方面均對數據利用形成影響，綜合而言，支撐快速決策的敏捷反應關鍵是高效的情報流，情報流必須快速“穿透”現有的行政體系，高效“沉浸”智庫運行體系，從而才能保證數據能為智庫、公眾、學術共同體、新聞媒體、研究基金會等協同組織等充分利用。

5.3? ? 全局刻畫與評價智庫供給的能力

應急驅動的智庫供給不是一次性的，而是伴隨著應急局勢的變化而不斷供給決策方案，上一階段的應急方案實施將影響著下一階段的智庫供給方向，這些信息通過情報流在智庫運行系統中快速傳遞，從而使得智庫的供給成果充分的可視化呈現、通俗化解釋與權威化宣傳，保證了不失真的為各類用戶理解和接納。全過程的情報流及決策分析的數據質量刻畫了智庫供給能力與實施效果，從時間上呈現了遞進的階段性、從邏輯上呈現了閉環(huán)的魯棒性。情報流如同人體血液，一方面能反映出應急響應全程智庫協同各組織主體運行的問題;另一方面能根據決策進程中情報流的完備性、推演分析中的可靠性與支撐性等刻畫的可視化計量為歷史的同類事件提供數據積累，也為類似事件的預警、處理、決策提供了精準的決策預案。

影響智庫這一應急能力是多方面綜合因素。面臨應急局勢，現有的剛性情報組織體系會削弱智庫運行的應急響應效率，需要組織結構與權利距離做出調整，使得跨部門的橫向溝通變得通暢，各部門協調成本降低，保障各部門有獨立處理問題權力與履職能力充分發(fā)揮空間，以組織支持、組織文化、組織兼容等多元融合中使組織體系更為柔性，從而情報體系更為柔性，最終情報流更為暢達。組織體系的柔性體現為組織體系的扁平構造，減少組織結構中多層次形式，基層組織機構具有更多自主權，情報流的路徑更短;橫向組織機構協作更為緊密，人員積極性更高，情報擴散更為有效。諸多方面因素的綜合才能使智庫適應應急局勢下的供給能力快速變化，決策層能快速從一線獲得全局情境的印象，擁有治理全局問題的方案，從而加速處置應急事件的決策過程，提升智庫應急供給的效率。

6? ?智庫應急的情報服務體系

大數據環(huán)境下構建適應智庫運行的應急情報服務體系，除了傳統情報體系中科技文獻數據等靜態(tài)的數據，需要將應急機制工作方案、應急響應工作要求等動態(tài)的部署納入智庫運行的應急情報服務體系中，另外，針對某一地區(qū)的疫情或某一動態(tài)事件為驅動，將各類專題數據源（如地方的醫(yī)療社保信息、臨床診療數據庫）融入其中。

6.1? ? 智庫應急的情報服務架構

智庫應急的情報服務的主要任務是：（1）多源應急信息的異構數據知識融合，構建由常識知識庫、經驗與事實知識庫及推理知識庫組建的多維知識庫系統;（2）采集當前情景下個體數據與行為數據（如疑似病例及個體行為軌跡數據），實現持續(xù)的個體多維管理與監(jiān)督;（3）研究政府機構、公眾及應急機構（如專業(yè)醫(yī)療機構）的知識刻畫，實現全面且實時的需求刻畫;（4）主動推送情報咨詢服務、輿情導向控制、權威專家公開采訪、精準醫(yī)療資源信息對接、急需物資資源信息對接等（所構建的智庫應急的情報服務架構見圖5）。

智庫應急的情報服務架構體系中由專題數據層、系統層、服務層與用戶層四層結構組成。其中的專題數據層是智庫針對不同任務需求選擇的公開數據源，如針對防疫應急需求選擇的專題數據源包括醫(yī)療網絡資源、醫(yī)學文獻數據庫、傳染性疾病案例庫、防疫觀測數據等;系統層將應急所列的專題數據源中數據、信息與知識組織與序化，多維知識庫系統分別面向公眾、決策機構、防疫救援等用戶，實現統一數據標準、規(guī)范數據交換、共享知識服務、推演情報演化;服務層基于知識庫系統推演結論與應急實時情景（確診病例分布、醫(yī)療物資等資源分布）形成針對公眾、決策機構、防疫救援等需求的情報刻畫與實時進展的情報刻畫，包括防疫咨詢、情感支持、資源匹配、精準醫(yī)療、心理干預、病理分析等，為公眾、決策機構、防疫救援提供了決策支持與服務;用戶層則主要包括公眾、決策機構、防疫救援。

6.2? ? 基于知識庫的情報組織

多維知識庫系統由常識知識、事實知識、經驗知識以及相關運算推理規(guī)則構成應急知識庫群，三庫之間相互依附、協同工作為智庫應急提供了“外部情景演化”與“內部情報組織”的知識引擎。

6.2.1? ?基于常識知識庫的情報組織

基于常識知識庫的情報組織為公眾梳理各類應急知識，正確解讀各類政策文件，正面疏導公眾的負面情緒，最終提高科學認識。具體來說，這類知識庫將應急主題相關的概念與屬性及相互間關系特征進行分解，如防疫相關的傳染疾病、重癥救治、防疫物資等方面的專業(yè)術語進行規(guī)范化映射，分解后的知識點進一步解釋與知識點間的鏈接，解決普通公眾術語鴻溝;由分散的知識點結合當前應急需求進行數據結構化組織，如公眾不理解醫(yī)療物資缺乏，常識知識庫根據搜索引擎及主流購物APP的瀏覽軌跡評估某一個物資的熱度，從而預判并釋放該物資（如醫(yī)療口罩）需求可能暴增信號，由該信號組織其他相關知識（防范措施、各地區(qū)購買地點）等，形成由主訴需求知識關聯相關知識后主動推送給公眾;在整個應急過程，根據不同進程特征與公眾不同心理需求，有針對性的歸納重組知識進行推送，概括了基于常識知識庫的情報組織圖（見圖6）。

6.2.2? ?基于經驗與事實知識庫的情報組織

基于經驗與事實知識庫的情報組織主要面向救援防疫一線的工作人員，他們具備專業(yè)知識儲備。這類知識庫為專業(yè)人員提供了可能的情報分析與參考，最終提高科學處置。具體來說，經驗與事實知識庫將歷史案例與應急事件充分對比，如SARS的案例對COVID-19的治療與防控有很好的參考價值。但絕非照搬具體的處置方案，而是找到案例中病理、傳播源、傳播途徑、隔離標準等，結合當前應急環(huán)境實際，借鑒情報組織的方法。為此，經驗與事實知識庫需對知識進一步序化，以知識點為單位，擴展對應的疫情參數條件定義、唯一性自動識別、疫情多階段詳細描述及知識點的精細化管理;以應急為主線，形成應急驅動的知識流，嵌套相關知識點組成知識集、刻畫應急進程中可視化知識流、多樣化展示及檢索知識點。將已有經驗與事實由知識點到知識流，最終能結合當前疫情創(chuàng)建適應的新知識、應用新知識、評估知識、更新知識，整個情報組織過程保障了疫情救援救治的精準服務，構建了基于經驗與事實知識庫的情報組織圖（見圖7）。

6.2.3? ?基于推理知識庫的情報組織

基于推理知識庫的情報組織為政府機構決策服務，政府機構是疫情防控的指揮者，在決策前需要有準確、全局、有序的情報，需要有科學、可行、符合國情的情報分析，最終提高科學預判。具體而言，基于推理知識庫的情報組織同時建立在常識知識庫的“點”與經驗事實知識庫的“面”提供的立體式知識體系，在疫情以潛伏、爆發(fā)、隔離、治療、治愈有固定特征且周期性規(guī)律發(fā)展中，決策的預判性以疫情發(fā)展周期為依據進行干預，如果以潛伏14天作為一個周期△t，當前疫情的全局畫像取決于14天前的決策干預。情報組織需進一步細化疫情刻畫粒度，將情報流以14天為周期，給出14天內情報流的軌跡模型。同時，觀測類似事件每一個周期內演化狀態(tài)，如SARS等傳染病擴散，跟社交裂變規(guī)律極其相似。這些相似規(guī)律為情報流周期14天的運動軌跡模型提供了預見性，據本文分析可知，情報流有效性的提高與政府大數據能力密切相關，構建了基于推理知識庫的情報組織圖（見圖8）。

6.3? ? 智庫應急的情報服務模式

無論是政府、防疫救援機構還是公眾處于防疫應急工作的高壓下，需要智庫更冷靜的觀察整個過程，做到“既趕路，也看路”，而且能看的更遠。智庫一方面從政府開放的各類數據中獲取政府、防疫救援及公眾的狀態(tài)與需求，另一方面作為政府的決策外腦將數據快速加工生成智慧的情報服務于政府、防疫救援及公眾，智庫應急的情報服務模式呈現出“用戶需求建模、需求與資源匹配、情報服務供給”的思路[15]。

6.3.1? ?需求的情報刻畫

政府、防疫救援機構、公眾在防疫應急過程中的需求是所有工作的驅動，需求的情報刻畫以情報流實時反映為依據。由一個地區(qū)疑似病例的數量可刻畫出該地區(qū)醫(yī)療物資的需求;結合流行病學規(guī)律可刻畫出可能累計確診人數規(guī)模以及是否需要獨立建設醫(yī)院;由確診病例籍貫分布（輸入型、本土型）可刻畫出城市間交通防控需求;由網購APP、熱搜詞條等可刻畫出公眾的生活物資需求;由公眾微信朋友圈等社交平臺可刻畫出公眾輿情傾向的刻畫;由國家自然科學基金委發(fā)布的應急專項項目可刻畫出政府防疫救援急需的刻畫等。針對政府、防疫救援機構、公眾不同的需求刻畫，需要智庫利用情報流快速發(fā)現其中的規(guī)律，即“找出路”，更利用情報流為不同的需求刻畫提供精準的情報服務。

6.3.2? ?需求情報的語義關聯

政府決策、公眾、防疫救援三方能深度互通，需在各自情報需求刻畫基礎上實現語義級別上的匹配，在應急驅動下最快、最有效的方法是基于情報流構建語義網絡，即政府決策、公眾、防疫救援三方情報需求的刻畫實現各自形式化的知識表示，嵌入關聯數據技術對各需求節(jié)點的局部關聯進行規(guī)范化的語義刻畫，由情報流融合與匹配統一知識粒度的語義，最終由情報流構建語義網實現三方的語義互通。政府決策、公眾、防疫救援三方需求信息的關聯成網絡中需求節(jié)點，各需求節(jié)點詳細程度、共享程度、交流機制、匹配服務等決定了情報流的效率。

6.3.3? ?情報服務路徑

基于情報流構建了政府決策、公眾、防疫救援三方組建的語義網絡，依托深度互通的語義網絡，情報流為三方提供快速防疫救援等資源的匹配，并基于需求的情報刻畫訂制細粒度的情報推送服務（見圖9）。在圖中三條情報服務路徑中，路徑一是由需求語義網絡與多維知識庫進行粗粒度知識匹配，向政府決策、公眾、防疫救援等同時提供常識知識，由公眾對多維知識庫做出響應;路徑二是由需求語義網絡與多維知識庫抽取的知識點與知識流進行細粒度知識匹配，對細粒度的知識刻畫進行不同維度和切面的融合，向政府決策、防疫救援等同時提供深層次的經驗與事實知識，由防疫救援機構做出響應;路徑三匯聚了所有資源（來自于現存各省市、民間社會）路徑，包括醫(yī)療資源、物質資源，由政府統一調配各類資源，根據防疫救援機構等實時情報刻畫，對接相應的情報服務。

7? ?政策建議

針對COVID-19疫情開展的系列應急工作是建立在以海量、異構、多源的大數據形式存在公共衛(wèi)生資源基礎之上，應急工作的關鍵是有效的獲取、組織、查詢與分析這些公共衛(wèi)生資源。一方面需構建面向公眾健康的權威知識庫，提高公眾健康衛(wèi)生科學認識水平，并從技術層面形成本體庫的粗粒度匹配、多源知識融合的細粒度匹配，為智庫應急推理奠定基礎;另一方面培育公共衛(wèi)生專題智庫，形成攻克醫(yī)學難題、改進公共衛(wèi)生政策的智庫群，有助實現精準醫(yī)療、智慧救援的必要保障。目前我國的公共衛(wèi)生專題的智庫缺乏統籌規(guī)劃，以專題知識庫為知識支持，所培育的智庫不僅可以為政府決策機構提供科學的公共衛(wèi)生治理方案，促進衛(wèi)生服務體系制定，更能在應急需求下以權威性和嚴密科學的理論為保障引導救援救治和輿論導向。重視智庫成果的時效性和共享效率，尤其吸收國外疫情的病例、傳染途徑、防控措施和疫苗研制方法等更新案例，并基于智庫的知識庫平臺進行案例推演，形成適合我國國情的案例知識。

8? ?結語

伴隨著疫情的爆發(fā)、蔓延、防控、趨緩，基于大數據的情報服務在疫情監(jiān)測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面發(fā)揮著支撐作用。如密切接觸者測量儀、醫(yī)療救治定點醫(yī)院和發(fā)熱門診導航地圖、全網防疫用品實時搜索、大數據疫情監(jiān)控云屏等諸多平臺，這些大數據平臺的發(fā)布有賴于政府放開大數據資源，并且政府能統籌這些大數據平臺的運行。本文在系統研究約束政府大數據能力的基礎上，提出了智庫應急的情報服務，以期在智庫專題數據源的基礎上能更為科學、更為權威的疫情防控與解讀。當然政府的大數據能力不僅僅是為了疫情的應急而輸出，更多是在平時能與公共衛(wèi)生領域有深度的融合，做到“平戰(zhàn)結合”。積累相關案例，對公共衛(wèi)生事件的起因、特征、網絡輿情、救援物資、疫苗研制等諸多方面形成公共衛(wèi)生專題的智庫，結合我國國情定期做情報推演，勢必將提升我國智庫應急情報服務能力，將大大提高我國公共衛(wèi)生突發(fā)事件的預警應急能力。