当前，海外疫情处于快速扩散态势，而国内生产生活秩序正在逐步恢复。鉴于人口大规模流动给疫情防控带来严峻挑战，疫情风险的扩散性、传播性和危害性尚处于不确定状态，如何抓好“外防输入、内防扩散”是各级党委政府面临的重大任务。

习近平总书记在疫情防控期间，多次强调要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好地发挥支撑作用。因此，亟须探索大数据创新疫情风险监测机制、疫情风险预判机制、疫情风险协同机制和疫情风险沟通机制，为打赢这场疫情防控的人民战争、总体战、阻击战提供智能化保障。

完善疫情风险监测机制

在疫情防控阻击战中，面对大规模的人员流动，如何从14亿人口中精准监测到涉疫人员的流动轨迹，考验着国家治理体系和治理能力的现代化水平。大数据技术是实现对疫情风险精准监测的基础和前提，通过海量、动态、多样的“历时性”数据和“共识性”数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，利用信息技术、仿真模型与数据融合，关联卫生、公安、交通、住建等多维度、全样本、异质性数据，揭示疫情风险之间的内在逻辑，精准锁定疫情传播的关键影响因素，为疫情风险监测提供信息来源和科学方法。

疫情期间，基于对政府部门、集成电信营运商、互联网公司等单位数据的监测分析，结合用户手机指令、支付宝、电商、电子支付等地理位置数据，通过数据挖掘、数据爬取、数据分析等智能化技术，统合城市基础数据、政府服务业务数据，医疗、交通、人口、公安、住房等实时动态数据，依托城市信息模型（CIM），形成实体、模型、医疗数据一体化。联合出行人员流动轨迹、社交信息、消费数据和暴露接触史等大量数据进行科学建模，利用人工智能和深度学习技术，更为及时、准确地采集疫情风险数据，例如定位到个体、某一具体街区等，为疫情风险监测模型提供数据基础，实现对疫情风险源的精准监测。

健全疫情风险预判机制

如何实现对疫情风险的精细化、精准化、科学化预判是防控疫情的重要支撑。大数据技术通过搭建疫情传播模型，基于感染病例、感染患者增速、感染区域、区域交通网格等因素，借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等智能模型和信息技术，不仅能够分析展示发病热力分布和密切接触者风险热力分布，还能对病毒的传播源、传播速度、传播途径、传播风险进行预测和评估，实现对疫情风险态势、趋势的预判。

如某互联网公司利用大数据呈现各城市迁徙、交通、拥堵、人流量等状况，提供人口迁徙即路况大数据服务。目前，该公司迁徙大数据平台已经开放300余个城市的人口迁徙来源地、目的地、迁徙规模指数与趋势指标查询。大数据分析为锁定疫情输出主要区域、预测疫情发展态势、预测潜在感染群体提供了动态化、可视化和智能化支撑，为防控部门和地方政府加强疫情风险的预测评估、精准施策和应急管理提供决策依据。

创新疫情风险协同机制

疫情风险防控是一场人民战争，是对我国国家治理体系和治理能力的重大检验，需要党委、政府、社会、市场、公众等多元主体协同联动、共克时艰。大数据能够通过疫情防控信息的深度共享、关联分析、高效利用，强化跨部门、跨领域、跨区域、跨行业的统筹协调，提升政府层级之间、条块之间、政社之间的协同联动能力和应急管理水平。

新冠肺炎疫情属于重大突发公共卫生事件，具有突发性、风险性、传播性、公共性和不确定性等特征，防控疫情风险不仅需要党政体制内部的协同联动，更需要党政、社会、市场和公众等多元主体的参与、协作和互动。疫情暴发初期，湖北医院防控物资奇缺，由于当时缺乏统一的防疫物资信息平台，导致严重的信息不对称，制约了防疫物资的捐助效率和科学调度。为此，有志愿者运用公开需求数据建立了湖北医疗物资需求信息平台，按照城市、医院、类别等维度，分类展示需求物资名称、需求数量、联系方式及物资运输方式等，开展后台统计、数据建模和可视化分析，提升了湖北防疫物资调配机构及捐赠者的信息获取速度和资源配置效率。

优化疫情风险沟通机制

疫情牵动着千万人的心，公众时刻关注着疫情发展动态及其风险提示，如“今日新增病例是多少？”“疫情还要持续多久？”“有效科学的预防措施是什么？”……大数据能够基于对社交网络、门户网站、搜索引擎等疫情信息的智能化监测、分析、评估、预警，对疫情防控期间公众的诉求和意见进行收集、归纳和整理，精准掌握公众对疫情风险的偏好和认知。政府通过及时发布权威信息，遏制疫情谣言传播，与互联网公司联合开发大数据应用场景，如“实时疫情大数据”“疫情地图”“同乘患者查询系统”“发热门诊地图”等产品，回应公众对疫情风险的关注，引导公众理性看待疫情。

互联网改变了政府和主流专家在信息话语权上的传统优势，赋予公众传播途径和传播能力，公众由围观者转变为表达者、参与者和监督者。要充分借助大数据、人工智能、区块链等技术，对热点地域、热点话题、舆情信息走势进行风险监测和智能分析，全面掌握疫情舆情的特点和趋势，精准化定制疫情风险防控信息，改进沟通策略，切实提升疫情风险沟通效果，强化公众对政府公信力的认同，完善疫情风险防控和公共卫生知识的宣传、教育和沟通机制。

注意避免“技术性治理危机”

运用大数据完善疫情风险防控智能化机制具有重要的理论意义和实践价值，但也容易陷入有专家所担忧的“制度化风险、人为风险和有组织的不负责任”等“技术性治理危机”。为此，应处理好“三对关系”。

一是使用与规范的关系。为了强化疫情风险防控，政府部门、互联网公司、社会组织都掌握了大量的个人信息，在这个过程中可能存在公众隐私泄露和信息安全问题。近日，中央网信办专门发布《关于做好个人信息保护利用大数据支撑联防联控工作的通知》，明确为疫情防控、疾病防治收集的个人信息，不得用于其他用途。任何单位和个人未经被收集者同意，不得公开其姓名、年龄、身份证号等个人信息。所以，应坚持“数据脱敏、非必要不公开”的原则，处理好使用与规范的关系，保障疫情风险防控智能化的合法性、合规性和正当性。

二是效率与公正的关系。疫情风险防控智能化的支撑是大数据、人工智能、区块链等新兴技术，它能够提升风险决策的科学化、社会治理的精准化和公共服务的便利化，降低疫情风险防控的制度性成本，提升疫情风险防控的效率。大数据、智能化应用不仅涉及科学性、技术性、高效性等“工具理性”，还事关公众权利、社会价值和伦理道德等“价值理性”，需要注重疫情风险防控智能化过程中的公众参与、民主协商及主体合作，避免“致命自负”。所以，应充分关注游离于大数据、智能化之外的边缘群体、弱势群体和沉默群体的利益诉求，强化对疫情风险防控智能算法的公平性、公正性和伦理性审查。

三是动力与活力的关系。当前，探索运用大数据助推疫情风险防控的技术创新和制度建构方兴未艾，大数据、人工智能、区块链会越来越多地应用于疫情追踪溯源、路径传播、发展模型预测、资源调配等智能化场景。但应警惕疫情风险防控智能化建设中的重复建设、资源浪费和腐败寻租，防止疫情风险防控的“智能化陷阱”，避免“贪大求洋”和“政绩工程”，避免不切实际地推进疫情风险防控智能化。应在坚持激励相容、利益共享的原则下，强化顶层设计、统筹规划、有序推进，探索PPP模式的市场化参与机制。

（作者为上海市委党校生态环境治理研究中心负责人、副教授，上海市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员）

转载请注明来源“上观新闻”，违者将依法追究责任。

（本文仅代表作者个人观点。栏目邮箱：shhgcsxh@163.com）