大數(shù)據(jù)環(huán)境下突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析模型*

2021-11-22 13:06:48白明皓

情報雜志 2021年11期

王秉白明皓

(1.中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院長沙 410083;2.中南大學(xué)安全理論創(chuàng)新與促進研究中心長沙 410083;3.中南大學(xué)安全科學(xué)與應(yīng)急管理研究中心長沙 410083)

0 引言

新冠肺炎疫情的暴發(fā)，使各界開始廣泛關(guān)注和高度重視突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控工作。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控所需的信息資源變得日益豐富。從信息角度看，及時迅速捕捉、科學(xué)分析和有效利用突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息，是當(dāng)前提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控能力的關(guān)鍵，進而提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控的科學(xué)化、智慧化與精準(zhǔn)化水平。因此，開展大數(shù)據(jù)時代的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析研究意義重大。

在突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息研究方面，學(xué)界已開展相關(guān)研究，特別是新冠肺炎疫情發(fā)生以來，這方面研究更是層出不窮。目前，這方面研究主要集中在兩大領(lǐng)域。一是信息科學(xué)(包括健康信息學(xué)、衛(wèi)生信息學(xué)、安全信息學(xué)與信息資源等)領(lǐng)域的研究。例如，張雪嬌[1]探討突發(fā)公共衛(wèi)生事件信息傳遞制度的問題識別和完善路徑；張志強等[2]研究突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件應(yīng)急集成知識咨詢服務(wù)體系建設(shè)；徐迪[3]研究基于時空大數(shù)據(jù)的重大疫情類突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情研判體系。二是情報科學(xué)領(lǐng)域的研究。例如，曾子明與黃城鶯[4]研究面向疫情管控的公共衛(wèi)生突發(fā)事件情報體系；王秉與宋欣筑[5]提出大數(shù)據(jù)環(huán)境下情報主導(dǎo)的疫情防控模型。其實，這兩方面的研究本質(zhì)是一致的，都是聚焦于對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控有用的風(fēng)險信息，只是稱謂不同而已。綜合看，盡管目前已在突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息研究方面開展相關(guān)研究，但研究多集中在某一具體方面或應(yīng)用層面，尚未建立具有通用性的面向突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析的理論模型，特別是尚未結(jié)合當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代背景提出突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析模型，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)環(huán)境下突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析工作缺乏理論依據(jù)和方法指導(dǎo)。因此，本文開展大數(shù)據(jù)環(huán)境下突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析模型研究，以期為大數(shù)據(jù)環(huán)境下突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析工作提供理論參考。

1 突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息概述

突發(fā)公共衛(wèi)生事件隸屬于一類典型的安全事件。同樣，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息是一類安全信息。根據(jù)安全信息的定義[6]，所謂突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息，是指突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險呈現(xiàn)出的狀態(tài)及其變化趨勢。換言之，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息是突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險的表征。上述公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的定義，可體現(xiàn)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控意義，即公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息是用來降低直至消除突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控的不確定性的，從而提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控的預(yù)知力和可控力。也就是說，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的最重要功能是支撐突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控工作，從而提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控的科學(xué)化、智慧化與精準(zhǔn)化水平。需特別說明和強調(diào)的是，在本文研究中，使用“突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息”特指對突發(fā)公共衛(wèi)生事件防控有用的風(fēng)險信息，為方便起見，下文不再具體說明和指出。

一般而言，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的類型和來源眾多。這里，以新冠肺炎疫情為例，歸納列舉突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的典型類型與來源(見表1)。同時，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息除具有一般信息的基本屬性外，還具備自身一些特有的典型特征(見表2)。

表1 以新冠肺炎疫情為例的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的典型類型與來源舉例

表2 突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的特有典型特征

2 突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析的內(nèi)涵與重要性分析

2.1內(nèi)涵分析為研究需要，這里分別對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析進行扼要解釋。其中，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知是突發(fā)公共衛(wèi)生事件方面的“風(fēng)險感知(又稱為‘風(fēng)險認(rèn)知’)”與“信息感知”兩者的融合。風(fēng)險感知指個體或組織對于外在客觀風(fēng)險的感受和認(rèn)識，通過個體或組織的主觀感受和判斷，對相關(guān)認(rèn)知和行為產(chǎn)生影響[7]；信息感知是指對信息用戶對信息需求、信息對象內(nèi)容和信息任務(wù)組織三者的認(rèn)知、解讀和表達(dá)，以幫助決策者在信息不完備的情況下做出判斷[8]。可見，所謂突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知，是指基于對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的認(rèn)知、解讀和表達(dá)來認(rèn)識和判斷突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險。根據(jù)信息分析的含義[9]，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息分析是指利用技術(shù)手段和軟科學(xué)研究方法，對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息資源進行收集、整理、綜合并形成對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控有價值的信息。

在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代，急需倡導(dǎo)和實施大數(shù)據(jù)驅(qū)動的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息智能感知與分析：以公共衛(wèi)生學(xué)科、安全科學(xué)(包括應(yīng)急管理)、信息科學(xué)等學(xué)科理論和方法為理論基礎(chǔ)和支撐，以大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計算、深度學(xué)習(xí)等新型信息技術(shù)為技術(shù)手段，以期實現(xiàn)突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息智能感知與分析，促進實現(xiàn)突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控的智能化、精準(zhǔn)化、科學(xué)化與可視化等，從而提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控效能和質(zhì)量。

2.2重要性分析為突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控提供有效的信息支撐和服務(wù)，是突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息工作的指向。及時準(zhǔn)確辨識和捕捉突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生的先兆信息，并圍繞突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控工作做出一系列突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析工作，有助于指導(dǎo)和支撐對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險做出科學(xué)的綜合研判，從而為突發(fā)公共衛(wèi)生事件預(yù)防和快速應(yīng)急響應(yīng)提供強有力的支持。因此，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息工作的關(guān)鍵在于從海量信息中感知和分析得出突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息。同時，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的隱蔽性、暴增性和殘缺性(見表2)，決定突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析具有難度，這也更加體現(xiàn)了突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析工作的重要性和必要性。

由上可見，就突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控而言，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知和分析是有效防控突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險的基礎(chǔ)和必需手段。從風(fēng)險角度看，突發(fā)公共衛(wèi)生事件的發(fā)生過程是風(fēng)險的形成、傳播和演化的過程，唯有及時感知和分析突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息，才能掌握防控突發(fā)事件的主動權(quán)，從而突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控者了做出科學(xué)及時的決策。突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知和分析對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控的重要價值具體體現(xiàn)在以下4方面。

a. 有助于提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險監(jiān)測與分析能力。首先，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知需要對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險有關(guān)的信息進行廣泛的收集和長期的監(jiān)控，包括對歷史案例和歷史數(shù)據(jù)的收集、實時數(shù)據(jù)識別、指標(biāo)動態(tài)變化的辨識以及網(wǎng)絡(luò)輿情的觀察等?？梢?，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知的基本途徑是突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險監(jiān)測(如監(jiān)測和跟蹤主要突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險因素的動向)，它實際是對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險的監(jiān)測。例如，2010年5月17日，黑龍江巴彥縣一中學(xué)有近200名學(xué)生出現(xiàn)嘔吐、腹瀉病狀，調(diào)查顯示系自來水管網(wǎng)的污染引起了突發(fā)的感染性腹瀉，事件導(dǎo)致該縣超過1 000人緊急進行了流行病學(xué)調(diào)查，但直到3天后才陸續(xù)開展管道和容器的消毒工作。據(jù)悉早在2010年5月16日就有患者出現(xiàn)，但由于缺乏有效的長期相關(guān)信息監(jiān)控和實時觀測，當(dāng)?shù)卣铜h(huán)保部門未能及時感知到風(fēng)險的出現(xiàn)，從而未及時采取措施防止污染的進一步擴散。其次，分析評估突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險需要基于對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的深度分析。

b. 有助于突發(fā)公共衛(wèi)生事件的早期預(yù)警響應(yīng)。突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知和分析有助于發(fā)現(xiàn)潛在的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險因素，并通過減少突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險因素蓄積暴發(fā)時間、增加防控突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險的反應(yīng)時間來提前有效防控突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險。簡言之，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知和分析的重要作用之一是提供突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險的早期預(yù)警響應(yīng)。

c. 有助于提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控決策水平。突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知和分析的重要目標(biāo)之一是幫助突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控者提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控決策水平，消除突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控決策過程中的不確定性，減少突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控決策失誤，提高突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控決策的成功率。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控決策過程中，有效突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知和分析可為突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控者的科學(xué)謀劃提供強有力的智力支持和信息保障。

d. 有助于提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險溝通水平。突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險溝通是突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控的重要保障[10]。例如，2007年4月至6月，大量藍(lán)藻在太湖水面上出現(xiàn)，水質(zhì)在一個月之內(nèi)大面積惡化，導(dǎo)致了無錫全市的飲水危機。從2007年4月20日環(huán)境監(jiān)測報告首次發(fā)現(xiàn)藍(lán)藻至5月7日水質(zhì)徹底惡化、無法供給自來水，雖然相關(guān)信息發(fā)現(xiàn)及時、預(yù)警迅速，政策響應(yīng)到位，環(huán)?？偩趾透骷壵呀?jīng)有效利用了風(fēng)險信息的感知和分析成果，采取了及時的應(yīng)對措施，并公開了相關(guān)信息，但媒體、社會團體、民眾在第一時間未能有效感知到風(fēng)險信息，從而導(dǎo)致未能及時解決問題，造成飲水危機事件。這一案例表明，多方的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知體系建設(shè)至關(guān)重要，這有助于幫助各方及時共享和感知突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息，即有助于提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險溝通水平。

3 大數(shù)據(jù)環(huán)境下突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析模型

3.1大數(shù)據(jù)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析的影響在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析工作機遇和挑戰(zhàn)并存。首先，毋庸置疑，在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代背景下，大數(shù)據(jù)給突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析工作帶來了機遇，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析工作應(yīng)積極引入先進的大數(shù)據(jù)技術(shù)和分析工具，這有助于提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析能力和效率。例如，大數(shù)據(jù)為突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析工作提供豐富的信息資源；以大數(shù)據(jù)為支撐的物聯(lián)網(wǎng)、云計算、區(qū)塊鏈技術(shù)，為突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析工作提供了迅速便捷的信息感知傳遞途徑，提供了豐富快捷的信息處理工具和軟件，很大程度上提高了突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的時效性和內(nèi)容豐富度，有助于使突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息更好地服務(wù)于突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控。目前，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)已運用至突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析。例如，利用Python和機器學(xué)習(xí)對網(wǎng)絡(luò)上所有與突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險相關(guān)信息進行爬取、識別。但是，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析工作也充滿挑戰(zhàn)。例如，在大數(shù)據(jù)時代，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析過程面臨比過去更加龐大繁雜的數(shù)據(jù)信息，更加難以篩選和甄別數(shù)據(jù)信息，更加難以解析的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的信息方法與手段逐漸難以滿足大數(shù)據(jù)時代的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析工作的需求，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知與分析工作面臨前所未有的挑戰(zhàn)。

3.2大數(shù)據(jù)環(huán)境下突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知模型突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險數(shù)據(jù)感知是突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知的基礎(chǔ)[11]。換言之，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知首先要采集和獲取突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險數(shù)據(jù)。實體突發(fā)公共衛(wèi)生事件數(shù)據(jù)主要由公共衛(wèi)生部門信息系統(tǒng)的患者電子病歷數(shù)據(jù)、可穿戴設(shè)備采集的患者生理信號等組成[4]，存在著局限于醫(yī)院自身數(shù)據(jù)庫內(nèi)的缺陷。對于風(fēng)險知識、文獻(xiàn)、專利成果等突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的采集，主要有基于文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)方法、跨領(lǐng)域的共現(xiàn)知識關(guān)聯(lián)分析[12]、環(huán)境掃描法、征兆分析法、德爾菲法、頭腦風(fēng)暴法與戰(zhàn)爭游戲法等。此外，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的要素分析也是突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知的關(guān)鍵?？紤]到網(wǎng)絡(luò)空間這一主要的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息來源，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的要素可從人與物2個主體，物理與網(wǎng)絡(luò)2個層次[13]進行羅列。通過GIS、城市公共安全技術(shù)平臺與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融合，結(jié)合傳感器、監(jiān)控攝像頭等，可感知時間、地理位置、建筑物環(huán)境、人員進出記錄、人員數(shù)量、人員行動軌跡、醫(yī)療物資運輸狀況等基于物理空間的行為特征數(shù)據(jù)，建立城市層面的綜合系統(tǒng)。對互聯(lián)網(wǎng)進行監(jiān)測，能夠獲得突發(fā)公共衛(wèi)生事件訊息、網(wǎng)絡(luò)搜索熱點、人員求助信息、突發(fā)公共衛(wèi)生事件舉報、軟件平臺的咨詢交流等依托于社交媒體的輿情、話題、新聞等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。這類突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的共同特點是具有動態(tài)性、非結(jié)構(gòu)化且數(shù)量龐大，采集和處理難度大，因此，要建立匹配的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息知識庫，以縮短后續(xù)調(diào)用突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的時間，便于突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知工作的推進。

根據(jù)上述討論，面向突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控，將大數(shù)據(jù)環(huán)境下的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知過程分為3個主要環(huán)節(jié)，即異常情況識別、風(fēng)險識別和信息獲取，并基于此建立大數(shù)據(jù)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知模型，如圖1所示。

圖1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知模型

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知模型中，走在風(fēng)險識別前面的是異常狀況的辨識和發(fā)現(xiàn)。由于存在“黑天鵝”事件與“灰犀?！笔录@兩類突發(fā)公共衛(wèi)生事件(即無征兆的突發(fā)公共衛(wèi)生事件和被忽略的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險引起的事件)，突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息和數(shù)據(jù)的異常波動成為重要的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知先導(dǎo)步驟。以新冠肺炎疫情為例，異常通常以移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)信息的形式表達(dá)，如乘坐公共交通出示的健康碼、記錄個人軌跡的行程碼、進出公共場所時采用人臉識別紅外設(shè)備記錄的人員體溫、搜索引擎熱詞，以及評論點評網(wǎng)站或軟件等。在識別到異常狀況后，需利用突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息感知手段，利用事件、案例經(jīng)驗知識庫，對大數(shù)據(jù)收集到的異常信息做出比對、判斷與篩選，由專業(yè)人員主導(dǎo)異常大數(shù)據(jù)到突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的轉(zhuǎn)化過程，輔以機器減輕工作量，加快風(fēng)險提取的過程，以“人工智能+人在回路”的模式提高突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的價值密度，為獲得高質(zhì)量的突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息做鋪墊。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險識別步驟中，確定了突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險內(nèi)容及嚴(yán)重程度后，就能夠通過對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的跟蹤、相似案例的搜集、事件趨勢的外推，完成“突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險→突發(fā)公共衛(wèi)生事件信息”過程的關(guān)系的建立。

3.3大數(shù)據(jù)環(huán)境下突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息分析模型傳統(tǒng)的信息分析方法主要根據(jù)分析對象或手段進行分類[9]，本文將其與大數(shù)據(jù)分析方法結(jié)合，引入到突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息分析中，結(jié)合突發(fā)公共衛(wèi)生事件的發(fā)生過程(包括潛伏期、暴發(fā)期與恢復(fù)期)，面向突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控，建立大數(shù)據(jù)環(huán)境下突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息分析模型，如下圖2所示。

圖2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息分析模型

大數(shù)據(jù)環(huán)境下突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息分析模型結(jié)合了傳統(tǒng)信息分析方法利用文獻(xiàn)與數(shù)據(jù)進行計量的特點，又結(jié)合了大數(shù)據(jù)的分析方法，通過政府部門整合公共場所人員流通監(jiān)控情況，收集來自導(dǎo)航軟件、打車平臺、外賣平臺、點評軟件、社交平臺等的大數(shù)據(jù)，構(gòu)建出數(shù)據(jù)共享共治的數(shù)據(jù)驅(qū)動智能化平臺。通過兩方面方法的有機結(jié)合，實現(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)、挖掘突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險內(nèi)在的發(fā)展規(guī)律，緩解單一方式在面對多源異構(gòu)的大數(shù)據(jù)信息格式時受到限制的問題，并從動態(tài)信息數(shù)據(jù)的角度完善文獻(xiàn)形式單一、缺乏代表性的問題。圖2所示的模型在突發(fā)公共衛(wèi)生事件潛伏期、暴發(fā)期和恢復(fù)期的具體意義依次如下：

a. 對個人移動設(shè)備所提供的地理位置、時刻信息、用戶發(fā)言記錄進行識別和采集，在疫情防控期間，結(jié)合時空位置信息能夠進行疑似人員行蹤的監(jiān)控，在社交網(wǎng)絡(luò)中的發(fā)言和觀點等能夠推測人的語義和情感，分析出該文本與疫情的關(guān)聯(lián)性、事件的嚴(yán)重程度和影響范圍，做出快速反應(yīng)。

b.實現(xiàn)突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的可視化，結(jié)合GPS衛(wèi)星定位地圖、人臉識別、曲線圖，以及基于熱點、熱線、熱面等[14]，能夠生動地展示突發(fā)公共衛(wèi)生事件中風(fēng)險人群的人員分布點位、醫(yī)療物資的移動路徑曲線、判斷得到的高風(fēng)險區(qū)域平面等，幫助用戶尋找突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險來源，并直觀地協(xié)助決策。

c. 保障突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險防控能力持續(xù)提升改進，通過突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息的不斷積累，以大數(shù)據(jù)為支撐，并利用突發(fā)公共衛(wèi)生事件案例數(shù)據(jù)庫，評價突發(fā)公共衛(wèi)生事件現(xiàn)狀的嚴(yán)重性程度，預(yù)測突發(fā)公共衛(wèi)生事件將來的發(fā)展方向，同時通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)，對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險信息分析模型中的機器和人工智能模塊進行反復(fù)訓(xùn)練，將逐步增強對多源異構(gòu)特性數(shù)據(jù)的處理能力。

4 結(jié) 語