大數據在此次疫情防控中發揮了巨大作用，但是要想讓它更好地發揮作用，還需要完善法律法規並加強監管，避免大數據被錯用、濫用或誤用。
原文 ：《技術賦能、數據驅動與精準防疫》
作者 |中國人民大學國家發展與戰略研究院 馬亮
圖片 |網絡
新冠肺炎會讓許多人想到2003年的非典，但是十七年來中國發生了翻天覆地的變化，我們很難簡單將二者進行類比。特別是智能手機、4G網絡、移動支付、物聯網、社交媒體、大數據和人工智能等技術的迅猛發展和廣泛普及，使疫情防控出現了顯著轉變，並朝著快速、精準和高效的方向發展。
習近平2月14日在中央深改組第十二次會議上強調，“要鼓勵運用大數據、人工智能、雲計算等數字技術，在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面更好發揮支撐作用”。大數據技術為防疫賦能，數據驅動會使疫情防控更加精準。大數據意味著海量、複雜結構、高頻變動和高價值的數據，這使其為疫情防控提供了強力技術支持。人臉識別、手機信號、數字支付、智能導航、物聯網等各種技術對人的追蹤使我們可以使用大數據進行精準定位和人員排查，併為刻畫、預測和干預疫情傳播提供了決策支持。
居民使用手機掃碼進入數字防疫系統登記信息。（新華網）
在流行病預測方面，最著名的案例莫過於谷歌在2008年開發的流感趨勢及後來的登革熱預測功能，兩者對兩類傳染病在超過25個國家的流行趨勢進行預測。谷歌的邏輯在於，人們在遭遇病毒危害時會通過搜索引擎來查詢信息和獲取知識，這些最早的徵兆就為預測流行病的爆發提供了證據。在最開始的幾年，谷歌的預測較準，但是此後就失準嚴重，最後不得不在2015年終止該項目。
谷歌流感趨勢之所以失敗，就在於它僅依賴搜索引擎的關鍵詞，而忽視其他來源的數據。其算法不透明，模型不穩定，也受人詬病。儘管谷歌流感趨勢的失敗，使許多人哀嘆大數據分析沒有希望，但實際上大數據分析的價值遠未被開發。後來在美國疾控中心的倡議下，利用社交媒體數據大大提高了流感預測精度，但政府部門對預測結果仍持審慎態度。
在加強和賦能疫情防控方面，大數據技術的應用場景有很多，如下三個方面至關重要。
首先，可以使用大數據進行疫情傳播預測。這既包括流動人員規模和去向的預測，也包括潛在患者規模和結構的預測。新型肺炎最早出現在武漢華南海鮮市場，通過對發病期間逗留該場所的人員及其去向進行定位，可以對疫情擴散進程進行建模預測，並對相關人員流入較多的重點地區進行預警。無論是在該市場經營還是購物，相關部門都可以通過手機信號、數字支付、GPS導航等來源進行定位。通過預測密切接觸人員和患者的規模、去向，可以更加精準地為人員、物資的調配提供依據，使疫情防控更加有的放矢。與谷歌流感趨勢相比，如今的大數據存量和分析能力更強，可對未來疫情擴散的中長期走勢進行預測。
其次，大數據要用於精準識別人群，併為防疫準備和人員調度提供指導。新型肺炎的傳播力強，一些感染者無明顯症狀，成為無意識的傳播者。通過疑似和確診患者的行動軌跡及其社交網絡來鎖定密切接觸者，會大大提高疫情防控效率。比如，一些高速公路對通行車輛進行留驗的主要依據是乘車人的身份證登記信息，如果是湖北籍人員或密切接觸者就不予放行。但是，大部分離開湖北的是外地務工人員，他們多數沒有湖北戶籍，這種留驗的精準度就大打折扣。如果使用ETC通行記錄、手機號碼定位等數據，則可以更加精準地進行留驗，既避免“漏網之魚”，也減少了誤判。
最後，大數據要互聯互通和開放共享，才能使更多的人受益，並催生出更多的商業應用，創造出更大的公共價值。互聯網公司擁有海量數據，這使它們容易產生“大數據自負”，認為“一切皆有可能”。這固然不錯，但是單一來源的數據信息量有限並可能被誤用。不同互聯網公司之間的數據不能共享，使我們很難對一個人的網絡使用行為進行全面掃描。可以開發類似於“DataCollaboratives.org”這樣的平臺，撮合互聯網公司並鼓勵它們負責任地相互交換數據來創造公共價值。特別是在公共緊急事件和城市災害治理中，可以使用豁免條款，為了疫情防控而徵用企業數據。類似地，政府部門掌握了大量數據，也有必要通過開放數據平臺加以共享，使企業可以據此開發疫情防控的相關應用程序，使民眾能夠獲得細顆粒度的相關信息。目前，多個省份和城市都在政府數據開放平臺上線了疫情防控相關數據，方便學術機構、企業和個人使用。
大數據在此次疫情防控中發揮了巨大作用，但是要想讓大數據更好地發揮作用，還需要完善法律法規並加強監管，避免大數據被錯用、濫用或誤用。比如，一些地區對數據管理不善，導致公民個人隱私洩露；一些部門將數據據為己有，沒有與其他部門和下級共享，導致各級重複報表和內部空耗。因此，為大數據立法並完善大數據制度體系，將使大數據分析更好地賦能國家治理。
文章原載於社會科學報第1695期第4版，未經允許禁止轉載，文中內容僅代表作者觀點，不代表本報立場。
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