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  • 构建重大疫情数字化防控机制

    发布时间:2020-05-07    来源:中国电子政务网    浏览量:0

        流行病发生与传播的不确定性为全球卫生防疫体系带来严峻挑战。这种疫情的不确定性与人类社会行为的复杂性高度相关。因此,流行病防控不仅要注重病原体生物学研究,还应加大对社会行为因素的关注。在当下媒介化社会,数字媒介是人们社会交往与日常生活重要场域,也是重大疫情信息发生与扩散重要渠道。构建基于算法技术的重大疫情数字化防控机制,对于弥补现行卫生防疫体系不足,实现由“后端管理”到“前端预警”防疫机制转型,有着重大现实意义。


        构建重大疫情数字化防控机制的必要性与紧迫性


        构建重大疫情数字化防控机制,不仅标志着流行病学认识论层面的革新,还标志着卫生防疫工作方法论层面的转型,这主要体现在以下方面。


        其一,构建重大疫情数字化防控机制是拓展疫情信息来源的重要渠道。据中国人民大学国家发展与战略研究院调查显示,社交媒体已经成为5G时代人们获取信息的主渠道。有关外部世界的风险信息越来越多地以数字信号的形式加以呈现,而不再局限于传统的社会调查与统计分析。相较于依赖医学观察、临床治疗、专家研判等信息来源的传统卫生防疫体系,数字化流行病监测主要基于同传染病低关联性、非结构性、非正式的社交媒体和互联网数据,这从根本上改变了流行病监控体系的基础与关键——数据收集、信息传达和传播干预。


        其二,构建重大疫情数字化防控机制是应对“信息流行病”(Infodemic)的迫切需要。世界卫生组织将新冠肺炎带来恐慌和混乱的问题称为“信息流行病”,并指出“社交媒体上散布着大量有关疫情真假不一的消息,公众很难区分哪些是可靠的信息来源和有效的防疫指南”。因此,重大疫情的传播,往往伴随着疾病信息的扩散及恐慌情绪的蔓延。在重大疫情防控中,不仅要控制病原体的传染,还要应对由于各种虚假信息、恶意谣言的传播而引发的社会无序与次生灾害。而构建基于社交媒体、互联网信息的重大疫情数字化防控机制,则有利于对“信息流行病”进行搜集、研判与应对。


        其三,构建重大疫情数字化防控机制是维护国家安全的重要路径。为有效应对重大疫情全球传播风险,需要我们对国家安全概念进行重新理解与界定,将信息安全、生物安全、公共卫生安全等非传统安全要素放在重要位置。而基于全球互联网信息挖掘分析的数字化流行病监测机制,则为维护新形势下的国家安全提供了一条“双向通路”:一方面,对流通于全球网络空间的疾病信息进行监测,可以锁定世界范围内疫情传播状况,为提前做好疫情防控提供预警信息;另一方面,对伴随流行病传播的“信息流行病”进行探测与应对,有利于促进国家生物安全、公共卫生安全与网络信息安全等要素统筹协同的新型国家安全体系建构。


        重大疫情数字化防控机制的实践探索与不足


        近年来,世界众多流行病学研究机构开始尝试采取智能算法、信号追踪与全球定位等技术,对社交媒体与搜索引擎中的健康数据进行挖掘分析,以求提前锁定流行病爆发时间、扩散区域和疾病类型,并进行有针对性的应急预警和防疫干预。研究人员使用了“数字监控”“数码流行病学” “基于互联网的生物监测”等概念,来描述这种基于网络信息技术与数据建模分析应用的流行病研究与监控新模式。


        研究者们还建立了健康地图(HealthMap)、世界疫症情报网(ProMED-Mail)、全球公共卫生情报网(GPHIN)等数字化流行病智能监测平台,不仅统合了政府卫生管理机构、非政府组织以及新闻媒体等各种疾病信息来源,而且还鼓励社会公众实时报告自己的健康与患病状况,以深度参与流行病防控全过程,充当潜在疾病的瞭望“哨兵”,并实现了比传统卫生防疫机构提前预测流行病大规模传播的目标。在我国此次新冠肺炎防控中,高德、百度等技术公司与多家媒体机构则发挥自身数据优势,开发了诸如确诊病例活动轨迹、人员迁徙热力地图、交通工具满载查询等辅助功能,向用户提供了实时、便捷、直观的互联网防疫工具。


        同时,目前已有的数字化流行病监测系统仍然存在诸多不足。这种基于网络数据挖掘与分析的疫情监测模式高度依赖于公开、透明的信息环境,倘若疫情信息流通渠道不畅,将无法正常发挥监测及预警功能。比如,“谷歌流感趋势”即由于对疫情风险预测与实际统计情况多有出入,最终于2015年停止运行。而且,网络空间的“数据过载”“数据噪音”以及疫情谣言亦将显著影响该系统正常运行。此外,这些系统还存在侵犯个人隐私甚至对患病个体和传染地区带来污名化、种族偏见等隐忧。这就需要在网络数据与临床信息、算法治理与社会参与、个人隐私与公共利益之间寻求一个最佳的平衡点与结合点。


        构建重大疫情数字化防控机制的具体举措


        构建重大疫情数字化防控机制,不仅需要完善数据挖掘、清洗与分析算法,改进流行病传播动力学监测模型,还需要积极提升社会公众的媒介素养及参与意识,进而建构“政府统筹、专家论证、公众参与、技术支撑、多元主体互动协同”的流行病防控体系。


        一是搭建融通、共享的数字化疫情信息监测平台。在现有疫情信息报送系统基础上,集成基于互联网、社交媒体的流行病信息挖掘、分析与研判系统,并开通面向社会公众的疫情信息直报入口,从而打通传统流行病信息报送与网络疫情数据采集的系统壁垒,实现二者间的有效集成。通过对以上两种渠道采集数据的相互比对、印证和补充,可兼顾重大疫情信息报送的专业性与全面性、实时性与准确度,从而有效避免由于信息报送不及时而导致疫情失控的后果。


        二是提升重大疫情信息挖掘分析、研判预警能力。有效统合大数据、人工智能,以及医学、社会学等领域学者,不断更新完善流行病传播动力学模型,制定重大疫情数据监测指标体系,改进数据挖掘分析、机器深度学习算法,提升流行病信息搜集、处置与研判能力。特别要鼓励微信、微博、百度等依规开放相应数据资源,并积极参与国内外疫情信息的收集、报送、处置以及虚假信息、疫情谣言的智能甄别、事实核查工作。


        三是提高重大疫情社会动员能力及全员参与意识。建构重大疫情数字化防控机制,不仅取决于网络数据挖掘处理能力,还取决于人们的公共卫生安全意识与媒介素养习得情况。因此,需要对社会公众进行有针对性的流行病学及国家生物安全知识宣传教育,有效提升其风险意识、责任意识和参与意识,提升社会个体的媒介素养水平以及运用媒介信息进行自我保护的能力,尤其是增强其对“信息流行病”及网络谣言的甄别与判断能力,使其积极参与重大疫情信息监测、传播与治理过程。


        四是推动数字化疫情监控与基层社会治理融合贯通。此次新冠肺炎疫情防控凸显了基层社区在国家治理结构中的重要地位。因此,有必要推进重大疫情数字化防控机制同基层社区社会治理的有机融合,推进线上数据与线下治理的互动互通;建构统合人口信息、流动轨迹、社会关系、突发事件等要素于一体的社区综合治理数据库,以实现对健康流动人员与潜在疾病风险的实时查控,以备当流行病疫情发生时,能够做到及时发现、迅速预警并果断处置。


        五是加强疫情防控国际合作及网络舆论监控引导。由于流行病及“信息流行病”的跨区域传播特性,这就需要首先加大对境外流行病情报信息的定向搜集分析,从而为疫情防控及舆论引导赢得应对时间;其次,加大同国际卫生组织以及其他国家、地区卫生防疫机构的数据共享与沟通协调。针对新冠肺炎疫情所引发的“信息流行病”及其导致的地域、种族污名化隐忧,应有效组织国际传播资源,向世界讲好中国抗击疫情的故事,积极维护中国负责任、有担当的大国形象。


    责任编辑:苗小平

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