孙晔然：大数据人群聚集实时监测技术如何用于英国抗疫

清华大学孟天广副教授发表了题为“数字技术与公共危机治理”的主题演讲。孟天广从数字时代与治理现代化的角度指出，第四次科技革命带来了人类社会的数字化与智能化转型，进而对国家治理体系产生影响。数字时代的到来，使数据作为资产的地位提高，政府逐渐将数据应用到治理领域。

孟天广提出了技术赋能是否会更新国家能力的基本维度的问题，并认为数字化政府推动了国家能力的演进。孟天广认为，数字技术推进治理体系现代化有四个基本路径，一是开放政府，二是智慧治理，三是回应政府，四是濡化社会。

孟天广阐明了数字技术与公共危机治理的关系，指出过去关于公共危机治理有行政机制和社群机制两种路径，但二者无法协同。他建议引入信息机制，使得上述两种机制可以形成良好沟通，以形成用信息连接各治理主体的动态治理系统。孟天广认为，大数据是危机治理最有价值的“基础设施”。他以数字化抗疫为例，提出了信息治理的五个机制优势，分别是：速度快、覆盖面广、协同紧密、交互性强以及价值高。

孟天广结合危机发生前的预警、危机发生时的监管与服务、危机发生后的恢复与次生风险监测等案例，探究了大数据在公共危机治理的应用及其效能评估问题。最后，孟天广聚焦大数据治理的隐私保护问题，进行了反思。

他介绍了自己关于公共危机治理中隐私保护的实证研究，探究在危机状态下，当公共部门使用公民的隐私数据进行社会监管时，公民对政府的反应和对该问题的容忍情况。研究发现，当存在信息泄露风险时，公民会降低公共部门使用其隐私数据的意愿。相较于个人信息，公民更注重社交信息的保护。

浙江大学的吴超博士发表了题为“关于健康码的三个问题”的主题演讲。吴超对健康码进行了数据化描述，即y=f（x），x是指个人数据（以个人轨迹数据为主），f是指判断规则，y是指结果的红黄绿码。他认为健康码的推行存在三个方面的问题，一是互通，二是假阴性，三是隐私保护。

首先是互通性问题，吴超认为各地、各平台的规则和标准不同，信息化基础不同，会造成健康码的结果差异，难以形成统一或者互通互认的健康码。另外，他还指出健康码在我国运行较好的原因是我国整个疫情是向好的，绿码较少出现问题。

但是，如果把健康码应用到美国、欧洲，互通的问题就会暴露得更加明显。吴超认为，如果要在公共卫生危机当中发挥健康码的统一作用，应该首先要做到数据互通，或者数据的标准和规则能够互通。

其次是假阴性问题。吴超指出，健康码识别的规则精度有限，难以应对模糊性。在疫情发展过程中，出现了假阴性的患者，即在确诊前健康码显示为绿码。为了验证假阴性的情况对整体健康码识别模型的影响，吴超基于疫情传染的经典SIR模型做了拟合预测，发现即使假阴性情况较少，也会对疫情传播过程造成很大影响。

第三是隐私保护问题。吴超认为，健康码收集的数据本身敏感性较高，而且这些数据是以中心化的方式进行处理，这都会造成隐私信息泄露的问题。他提出隐私和效用不是完全的对立面，可以通过技术提升，使大数据分析在不侵害隐私的情况下也能够发挥效用。他介绍了自己的最新研究，通过去中心化、分布式建模的方法，解决健康码出现的隐私保护缺口问题。

最后，吴超介绍了浙江大学计算社会科学研究中心，指出一方面为社会治理问题提供模型算法和数据，另一方面可以从社会科学如何向计算科学和数据科学提出新的科学问题，找出原来算法没有办法解决的问题，从而驱动新的科学研究。

英国斯旺西大学的孙晔然博士发表了题为“基于大数据的人群聚集实时监测”的主题演讲。首先，孙晔然介绍了研究背景，他认为从统计数据来说，英国的防疫在某些方面是比较失败的。

尽管英国颁布了诸如居家隔离等防疫措施，但国情、文化和巡警资源短缺等原因，导致防疫措施执行效果较差。相较于中国，以英国的国情来说，既没有办法完全居家隔离，也没有办法进行24小时位置追踪。

在条件有限的情况下，孙晔然考虑利用大数据等技术方法追踪人群聚集活动。孙晔然介绍了他的研究设想，即利用带有地理标志数据的Twitter推文，通过识别推文的时空聚类，以辨别出人群聚类，从而通知相关部门或者附近的巡警进行疫情防控。

最后，此次线上研讨会主持人马亮教授进行了总结。他指出，国内外大数据应用的限制条件不同，需要创造力实现技术的跃迁和发展。目前国内外存在很多大数据相关的实验室，可以建立联盟进行数据的共享交流，以促进大数据治理的相关研究。之后，专家们就数据来源、健康码的推行、数据保护等问题进行了进一步的交流。

（编辑：核心网）

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