王秉 宋欣筑

摘 要：[目的/意義]在當今大數據時代，大數據和情報是提升疫情防控能力的關鍵。因此，開展大數據環(huán)境下情報主導的疫情防控研究意義重大。[方法/過程]首先，從理論層面出發(fā)，界定疫情防控、疫情大數據和疫情情報的概念。其次，闡述疫情大數據、疫情情報與疫情防控之間的關系。最后，構建大數據環(huán)境下情報主導的疫情防控模型，并解析其內涵。[結果/結論]大數據環(huán)境下情報主導的疫情防控的關鍵在于將疫情大數據轉換為有用的疫情情報，并運用疫情情報服務和支撐疫情防控能力的提升。

關鍵詞：安全情報學;疫情大數據;疫情情報;疫情防控

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.09.002

〔中圖分類號〕G203 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2020）09-0015-05

Research on Intelligence-Led Epidemic Prevention and

Control in the Big Data Environment

Wang Bing1，2，3 Song Xinzhu1

（1.School of Resources & Safety Engineering，Central South University，Changsha 410083，China;

2.Safety & Security Theory Innovation and Promotion Center，Central South University，

Changsha 410083，China;

3.Safety & Security Science and Emergency Management Center，Central South University，

Changsha 410083，China）

Abstract：[Purpose/Significance]In the era of big data，big data and intelligence are the key to improve the capability of epidemic prevention and control.Therefore，it is of great significance to carry out the research on intelligence-led epidemic prevention and control model in the big data environment.[Method/Process]First，this article defined the concepts of epidemic prevention and control，epidemic big data and epidemic intelligence.Second，this paper expounded the relationship of epidemic prevention and control，epidemic big data and epidemic intelligence.Finally，this article constructed an intelligence-led epidemic prevention and control model in the big data environment，and analyzed its connotation.[Result/Conclusion]The key of intelligence-led epidemic prevention and control in the big data environment was to transform epidemic big data into useful epidemic intelligence，and use epidemic intelligence to support the improvement of epidemic prevention and control capability.

Key words：safety & security intelligence science;epidemic big data;epidemic intelligence;epidemic prevention and control

今年，突如其來的新冠肺炎疫情肆虐全球，給各國民眾安全健康及經濟和社會發(fā)展造成了嚴重影響[1-2]。從安全角度看，疫情是一類典型的安全事件[1]，而安全情報學作為一門為安全事件防控提供有效安全情報支撐和服務的學科[3]，理應為疫情防控做出自身應有的貢獻。正因如此，王秉等[1]提出疫情防控的安全情報視角和邏輯，并明確指出，在疫情防控工作實踐方面，應強調情報（安全情報）主導的安全管理方法[4]的應用（即要積極倡導和實施情報主導的疫情防控方法），應在未來開展這方面具體深入研究。由此可見，情報主導的疫情防控研究意義重大。

與此同時，在當今大數據時代，大數據（如新冠肺炎傳播狀況、疫情期間資源調配、人員遷徙軌跡、疫情風險等方面的大數據）可為疫情防控提供巨大助力[1，5]。因此，在疫情防控方面，應充分向大數據借力。大數據可為安全情報的生產提供充分的基礎資源和強有力的支撐，已有研究[6-7]結合大數據背景改造升級情報主導的安全管理方法，開展大數據環(huán)境下情報主導的安全管理研究。有鑒于此，本文結合當今大數據這一時代背景，在已有的大數據環(huán)境下情報主導的安全管理研究基礎上，結合疫情防控特點，開展大數據環(huán)境下情報主導的疫情防控模型研究，以期為大數據環(huán)境下情報主導的疫情防控工作提供理論依據和方法指導，從而助力大數據時代疫情防控能力和水平的提升。

1 基本概念界定

1.1 疫情防控

疫情具有突發(fā)公共衛(wèi)生事件的一般特點，主要包括5方面特征：1）突發(fā)性：表明疫情發(fā)生時間、地點及規(guī)模等往往是很難估計的，其誘因具有潛在性和隱蔽性;2）復雜性：疫情呈現一果多因的性質，因果聯(lián)系復雜，其狀態(tài)也會因時空不同而發(fā)生變化[8]，從社會關系的高度復雜性來看，疫情所涉及的社會組織、政府職能部門也較為廣泛;3）破壞性：疫情滲透性極強，不僅帶來嚴重的人員傷亡、財產損失，其對經濟的沖擊、社會及國家的負面影響都極大;4）持續(xù)性：從事件的潛伏、爆發(fā)到穩(wěn)定、消退是一個長期過程，解決隨之造成的經濟、政治等串聯(lián)事件并修復社會秩序等過程耗時長;5）可控性：疫情是可通過采取正確手段、措施進行控制的。從系統(tǒng)的角度來看，防控是指通過對系統(tǒng)進行調節(jié)來克服其不確定性，使其達到并保持所需狀態(tài)的活動過程。根據疫情的特點及防控的基本含義，所謂疫情防控，是指根據疫情特征、規(guī)律和發(fā)展趨勢等，盡可能降低直至徹底消除疫情負面影響的相關活動過程。由此可見，疫情防控是以結果為導向的過程事件，在研究時應將重點放在過程研究，即怎樣利用相關疫情大數據、信息、情報等資源來服務于疫情防控過程。

1.2 疫情大數據

所謂疫情大數據，是指疫情相關的所有數據，它具有大數據的一般特征。從過程和目的角度看，通過相關工具和技術，通過收集、分析和整合疫情大數據，以期達到對疫情狀態(tài)的科學描述，并監(jiān)測疫情發(fā)展和防控疫情的目的。要獲得疫情大數據，關鍵在于整合疫情相關數據，包括“縱向整合”與“橫向集成”兩方面，如圖1所示。

在疫情防控中，疫情大數據來源廣、用途廣泛。例如：醫(yī)療機構利用患者病情數據對患者進行危險評估，篩查醫(yī)學影像，以此進行分級診療，實現醫(yī)療資源的高效配置;各社區(qū)居民主動登記個人信息與近期出行范圍，并進行線上錄入，各省份推出“健康碼”來跟蹤監(jiān)測居民的活動軌跡、消費記錄等，用大數據評估分析居民疫情健康風險;互聯(lián)網公司通過用戶授權的定位信息，利用GPS數據、基站數據等溯源患者活動軌跡以及接觸人群，并通過國家衛(wèi)健委發(fā)布的確診病例制成疫情地圖;各地區(qū)醫(yī)療物資信息管理系統(tǒng)的建立，對各類醫(yī)療物資的運輸、入庫、日常消耗、庫存量進行實時監(jiān)控;人口流量較大場所采用AI人臉識別紅外測溫，實現實時采集數據，具有較高測查效率。

1.3 疫情情報

安全情報由安全信息經過深層次加工轉化而來，是對安全管理（即“安全事件防控”）有用的安全信息。在疫情防控中融入安全情報，更準確地講是疫情情報（它涉及醫(yī)學情報、政府情報、社會情報[9]等），能為疫情防控提供有效支撐，屬于安全情報的實踐應用[1，10]。根據安全情報的含義，疫情情報是指對疫情防控有用的疫情信息[1]。疫情防控是一個過程事件，疫情情報是能為疫情防控全過程提供指引的疫情信息并服務于整個防控全過程，具體分析如下：

1）在疫情防控前期，該階段疫情情報工作重點在于對疫情感知與預警，即通過對疫情特征（如病毒特性、案例知識、診療數據等[11]）的分析來設計多個針對性的疫情情報采集點[12]，利用疫情情報感應風險信號，提前對疫情進行鑒別、評估并進行應急準備（如應急物資籌備、救援培訓燈），從而使疫情防控實現“預防為主”[6]。

2）在疫情防控中期，該階段疫情情報工作重點在于疫情的應對，即跟蹤疫情進程、協(xié)調指揮、做出應急決策并盡力降低負面影響和損失。在這一階段，伴隨著大量確診病例出現，疫情態(tài)勢變得更加復雜，疫情情報流速度加快，疫情情報也更加復雜，易發(fā)生疫情情報紊亂，對于疫情情報的傳遞、利用、凝練的能力要求高，如何有效篩選高質量的疫情情報，使各維度的疫情情報相互關聯(lián)，并支撐疫情防控是該階段的關鍵任務。

3）在疫情防控后期，該階段疫情情報工作重點在于對疫情情報流進行梳理，對疫情總體傷亡人數、治愈人數、造成的經濟損失進行評估，并總結疫情防控經驗[13]。同時，這一階段的疫情情報工作還涉及疫情后的社會管理、康復患者追蹤、疫情模型構建等。

2 大數據環(huán)境下情報主導的疫情防控模式

2.1 疫情大數據、疫情情報與疫情防控的聯(lián)系

隨著大數據時代的到來，已有許多學者對大數據與情報之間的關系開展研究。例如，文獻[14-15]提出數據、信息之間的轉化路徑;文獻[16]歸納信息轉化為情報的途徑;文獻[17-18]將數據、信息、情報之間的關系融會貫通?；谏鲜鲅芯砍晒?，給出疫情大數據、疫情情報與疫情防控的關系鏈（如圖2所示），并做出相關解釋：

第一，疫情大數據作為疫情狀態(tài)描述、監(jiān)控的素材，其總價值很高，但由于其數量多、種類復雜，導致其價值密度低，且疫情的爆發(fā)又具有高度復雜性與不確定性[8]。同時，疫情大數據一般分布范圍廣泛、公布渠道分散，不利于各部門統(tǒng)籌防控。因此，在爬取疫情大數據時，應廣泛利用人工智能、云計算等數據分析技術[19]，針對性地篩選出有助于疫情防控的大數據，加強各類數據對接，提升數據獲取效率，對各類疫情大數據進行整合，創(chuàng)造有價值的疫情大數據環(huán)境，為獲得高質量疫情信息打下基礎。

第二，疫情信息是影響疫情防控的關鍵因素之一。從疫情大數據到疫情信息具體轉化需有經驗的或專業(yè)人員（即知識、智慧支撐）對數據進行“加工提純”（吸收、識別、轉換等）[15]。為避免“數據泛濫但信息匱乏”問題，需注意兩方面問題：1）疫情大數據作為疫情防控資源，是隨著疫情發(fā)展不斷變化且增加的，某一數據在特定環(huán)境里所具有的意義可能只是表層信息，在整體大數據環(huán)境下，應對有價值的數據進行再利用，使不同時空下的數據相互聯(lián)系、形成對比，這樣的數據分析方法轉化成的疫情信息內涵更豐富，能更好地服務于疫情防控;2）在對疫情大數據進行加工時，不應局限于單一類型數據縱向分析造成“數據煙囪”，而應以某一數據為中心點，擴散式地結合相關數據鏈綜合分析，即在疫情防控工作中，各防控部門間應建立數據共享平臺，加強部門數據交換、協(xié)作，實現疫情整合、總體分析，避免數據在“加工提純”后形成的疫情信息構成“信息孤島”。例如：每時段更新的確診病例數據能直觀地反映出疫情的傳播速度及嚴重程度，而其背后相關的數據鏈（各地區(qū)人口流動量、防控強度、確診人員接觸史等）可為疫情發(fā)展趨勢分析和防控提供有效信息。

第三，情報是被“激活”了的信息，疫情大數據和疫情信息是疫情情報的來源支撐，疫情情報是通過選擇、分析、比較有關疫情信息獲得的一種結果，可提高疫情防控能力、指導疫情防控決策（如人員管控、物資調度、診療方案選擇等），且疫情情報的快速流動能強化各部門間的聯(lián)防聯(lián)控[1]。疫情情報對疫情防控的服務價值才能真正反映出疫情大數據與疫情信息的效用。

綜上，圖2顯示的關系鏈表明，每一個下層要素的收集、選擇都為其上層要素奠定基礎，構成逐層規(guī)范化、層層關聯(lián)的關系，智慧和知識支撐每個層級的轉化，并貫穿于整個過程。

2.2 大數據環(huán)境下情報主導的疫情防控模型

根據疫情大數據、疫情情報與疫情防控關系鏈（如圖2所示），并結合疫情的基本特點及疫情防控工作內容，構建大數據環(huán)境下情報主導的疫情防控模型，如圖3所示。

第一，“數據驅動”部分內涵。該部分的主要任務是疫情大數據的收集及其價值的提升過程。突發(fā)的疫情會產生大量的疫情數據，這些數據由相關部門收集（如醫(yī)療部門對醫(yī)療物資的調度情況、病理特征的統(tǒng)計，交通部門定位人員近期的乘坐交通工具以及接觸人群，工信部門統(tǒng)籌電信運營商定位人員所在地區(qū)等）并集中上傳到疫情大數據共享平臺，該平臺將原本分散的疫情數據集中，這有利于疫情數據的存儲和調取，使整個疫情數據鏈更加完整并環(huán)環(huán)相扣，形成“數據蜂窩”，即各部門、各種類的疫情大數據都有相互接觸面，更有利于疫情數據互通、關聯(lián)。例如：病理特征、醫(yī)療物資情報的互通可幫助醫(yī)療機構更好篩查患者并高效分配物資;患者活動軌跡的公開也可為高危地區(qū)的劃分提供參考，實現風險可視化;各類疫情大數據的共享與AI數據的自動分類能使疫情大數據在各自范圍內發(fā)揮效用。

第二，“情報主導”部分內涵。該部分的主要任務是利用疫情情報來指導和支撐疫情防控全過程。疫情大數據作為獲得疫情情報的基礎，其“蜂窩”特性也將傳遞到疫情情報，并且經過價值提升后，疫情情報中疫情信息的“純度”和利用價值更高，其關聯(lián)程度也更好（由疫情大數據虛線變?yōu)橐咔榍閳髮嵕€）。疫情情報通過傳遞、利用、加工來指導疫情防控。該過程的關鍵因素是疫情情報工作能力，這里將疫情情報工作能力歸納為疫情情報傳遞（各部門間疫情情報的協(xié)同、交流）、疫情情報利用（疫情情報指導疫情處置、應急決策）、疫情情報加工（疫情情報的分析、信息提?。┠芰Γ咔榍閳蠊ぷ髂芰κ且咔榉揽啬芰Φ捏w現，同時也與情報處理人員和機構的能力有關。在疫情防控全過程中，疫情情報工作能力主要體現在以下3方面：1）在疫情前期（感知與預防），疫情情報工作能力的主要體現是及時對疫情情報感應到的風險程度進行分析，并將信息傳遞給有關部門，各部門以此采取相應措施;2）在疫情中期（跟蹤與決策），疫情情報工作能力的主要體現是分析和運用疫情情報做出正確的疫情應急決策;3）在疫情后期（評估與總結），疫情情報工作能力的主要體現是對疫情全過程的疫情情報進行匯總評估，儲備疫情經驗，并逐步展開應急恢復。

第三，有關“防控能力提升”的有關解釋。疫情防控能力主要體現在4方面：1）疫情決策方案的制定和選擇能力，即疫情在潛伏期、爆發(fā)期、緩解期各階段采用不同防控手段的效果不盡相同，對防控方案的制定和優(yōu)選是有效防控疫情的關鍵;2）疫情方案執(zhí)行能力（包括部門執(zhí)行能力與個人執(zhí)行能力），當疫情防控方案下達時，各相關部門能貫徹方案意圖，并根據方案要求快速分工，且相關人員對于命令嚴格執(zhí)行;3）疫情認知能力，即在疫情防控期間，防控部門對疫情病毒原理的研究進展、傳播規(guī)律的分析、有關藥物的作用機理探討以及群眾對病毒的了解、疫情危害的認知能力等;4）疫情經驗吸收能力，在疫情期間能對上一階段的疫情防控經驗進行歸納總結，并將經驗用于下一階段的疫情防控之中。疫情防控能力可在整個防控流程的循環(huán)過程中不斷提升，而這種提升又可促進疫情知識和智慧（數據價值提升的重要支撐）、疫情情報工作能力的增長，三者呈現積極的正反饋關系。

綜上分析，大數據環(huán)境下情報主導的疫情防控的關鍵在于將疫情大數據轉換為疫情情報，并運用疫情情報服務和支撐疫情防控能力的提升。

3 結 語

在大數據時代，利用安全情報思維和方法防控疫情是一次疫情防控理念、方法和技術上的大革新，如何在海量疫情大數據中挖掘出有效的疫情情報支撐疫情防控是大數據時代疫情防控的重點。本文從理論上嘗試構建了大數據環(huán)境下情報主導的疫情防控模型，對大數據環(huán)境下情報主導的疫情防控工作具有重要的理論指導價值。從安全情報學研究和實踐角度來看，新冠肺炎疫情對安全情報學研究和實踐工作帶來的不只是“?！保嗟氖恰皺C”，有助于推動安全情報學研究和實踐工作，促使相關安全情報學研究與實踐成果應用至疫情防控中并發(fā)揮應有價值。本文就是情報主導的安全管理方法方面的研究成果在疫情防控方面的應用探索。希望更多安全情報學研究與實踐成果能夠運用至疫情防控之中，助力大數據時代的疫情防控工作。

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（責任編輯：郭沫含）