基于政府大數據能力建構的智庫應急情報服務

文/蔣勛 朱曉峰

2019年12月以來爆發的新型冠狀病毒（Corona Virus Disease 2019，COVID-19，以下簡稱“新冠病毒”）迅速蔓延，亟須決策科學充分、果斷快速。論證科學充分、專業領域性強的智庫是新冠病毒防控應急決策的可靠外力。延伸智庫的應急決策功能，一方面需要匯聚疫情防控領域有自身數據信息優勢的智庫；另一方面需要政府積極開放關系疫情防控全方面的數據源；最關鍵的是智庫能構建疫情防控的應急響應情報體系，使得實時獲取的數據快速轉化為疫情防控多階段需求的決策情報。

智庫應急的情報能力與影響因素

1.大數據環境下的情報處理能力

大數據在數據體量、復雜性和產生速度三個方面驅使智庫在應急過程中呈現高頻實時、沉浸交互、多領域整合、多主體決策的特性，這些特性深刻影響著情報處理能力。我國缺乏“大數據”意識的政策分析，對專題數據的長期積累與開發缺少敏感性，而一些國外知名智庫建設有自身擅長領域的專題數據庫。這是智庫原創性成果的基礎。國內的少數優秀智庫已意識到這點，如國務院發展研究中心建設了國研報告、宏觀經濟、行業經濟、國研數據及區域經濟等14個子數據庫。大數據環境下，當前大多數國內智庫的情報處理，一方面依靠不斷完善中的專題數據，另一方面借助政府數據與社會數據，對各類應急問題導向進行科學分析，用數據的多源性減少情報的不確定性，從而保障情報產品的客觀性。提升情報處理能力，需要促進專題數據、政府數據、社會數據的融合，線上數據與線下數據的融合，歷史數據與實時感知數據的融合，并在融合的基礎上加強定量分析，使之獲取的共性特征快速應用于統一處理，以利于情報共享；加大定性分析，使之獲取的個性特征有助于智庫專家發揮專長、有利于情報精確性的呈現。

在大數據環境下，情報處理能力的影響因素主要是政府的數據共享及數據開放程度。一方面，政府掌握了社會整體80%以上的大數據資源，政府數據的開放程度直接影響智庫的專題數據；另一方面，智庫對于所需的社會數據、政府數據，有賴于政府數據共享的程度。其深層影響因素是職能部門的組織支持與組織結構。現階段個別職能部門存在的條塊分割及以本部門為中心的服務意識，使得數據孤立且分散、異構且可讀性弱，這均不利于情報處理，并將阻礙大數據巨大價值的挖掘與利用。

2.支撐快速決策的敏捷反應能力

大數據使智庫的傳統功能得到了延伸，使得智庫不僅把握政治經濟與社會熱點的發展動態，更精準服務于政府和民生所急需的時事政策的深度研判及預測。與之匹配的是，智庫在數據獲取、分析處理、快速響應等方面面臨更高的要求，需要能夠動態快速捕捉政府、公眾、學術共同體、新聞媒體、研究基金會等協同組織的情報需求，實時監測各組織主體的需求變化，利用可信數據，根據各組織主體的情報需求建模并合理演算。對情報變化的高度敏感支撐著智庫的快速運行，這主要體現在：以情報嵌入智庫運行環節，以快速響應為原則，形成“信息分析+情報研究+專家智慧”協同運行機制，充分支持智庫敏捷反應的數據獲取、知識組織、情報分析與專題報告的工作流程。這一方面是發揮智庫的敏捷反應能力，分析各組織主體的發展歷史、工作任務、最新報告、領導視察、年鑒年報、重要講話等，從中獲得潛在任務、核心問題與重要決策影響因素；另一方面是用情報鏈刻畫當前形勢，通過演化分析方法刻畫事件的爆發點與發展軌跡，通過可視化描繪相關概念的邏輯關聯，形成情報鏈，以便更準確地判斷當前形勢；再一方面是情報智慧感知動態變化，基于情報刻畫、利用演化規律對發展趨勢前瞻性地預測，是衡量情報智慧的重要標志。

這一能力的影響因素主要是政府的數據利用速度，即高效的數據利用保障快速的應急響應。政府大數據能力約束的六個方面（組織支持、信息架構、組織文化、權利距離、組織結構、組織兼容）均對數據利用構成影響。綜合而言，支撐快速決策的敏捷反應關鍵是高效的情報流。情報流必須快速“穿透”現有的行政體系，高效“沉浸”智庫運行體系，才能保證數據能為智庫、公眾、學術共同體、新聞媒體、研究基金會等協同組織充分利用。

3.全局刻畫與評價智庫的供給能力

應急驅動的智庫供給不是一次性的，而是伴隨著應急局勢的變化而不斷供給決策方案，上一階段的應急方案實施將影響著下一階段的智庫供給方向。這些信息通過情報流在智庫運行系統中快速傳遞，從而使得智庫的供給成果充分地可視化呈現、通俗化解釋與權威化宣傳，保證其不失真地為各類用戶理解和接納。全過程的情報流及決策分析的數據質量刻畫了智庫供給能力與實施效果，從時間上呈現了遞進的階段性，從邏輯上呈現了閉環的魯棒性。情報流如同人體血液，一方面能反映出應急響應全程中智庫協同各組織主體運行的問題；另一方面能根據決策進程中的可視化計量，為同類事件提供數據積累，也為類似事件的預警、處理、決策提供了精準的決策預案。

影響智庫應急能力的是多方面的綜合因素。面臨應急局勢，現有的剛性情報組織體系會削弱智庫運行的應急響應效率，因此需要組織結構與權利距離作出調整，使得跨部門的橫向溝通變得通暢，降低各部門協調成本，保障各部門有獨立處理問題的權力與履職能力充分發揮的空間，以組織支持、組織文化、組織兼容等多元融合使組織體系更為柔性，從而促使情報體系更為柔性，最終促使情報流更為暢達。組織體系的柔性體現為組織體系的扁平構造，組織結構中的層次較少，基層組織機構具有更多自主權，情報流的路徑更短；橫向組織機構協作更為緊密，人員積極性更高，情報擴散更為有效。諸多方面因素的綜合才能使智庫適應應急局勢下的供給能力快速變化，因此決策層能快速從一線獲得全局情境的印象，提出治理全局問題的方案，從而加速處置應急事件的決策過程，提升智庫應急供給的效率。

智庫應急的情報服務體系

1.智庫應急的情報服務架構

智庫應急情報服務的主要任務包括四個方面：（1）多源應急信息的異構數據知識融合，構建由常識知識庫、經驗與事實知識庫及推理知識庫組建的多維知識庫系統；（2）采集當前情景下個體數據與行為數據（如疑似病例及個體行為軌跡數據），實現持續的個體多維管理與監督；（3）研究政府機構、公眾及應急機構（如專業醫療機構）的知識需求，實現全面且實時的需求刻畫；（4）主動推動情報咨詢服務、輿情導向控制、權威專家公開采訪、精準醫療資源信息對接、急需物資資源信息對接等。

智庫應急的情報服務架構體系由專題數據層、系統層、服務層與用戶層四層結構組成。其中的專題數據層是智庫針對不同任務需求選擇的公開數據源，如針對防疫應急需求選擇的專題數據源，包括醫療網絡資源、醫學文獻數據庫、傳染性疾病案例庫、防疫觀測數據等；系統層將應急所列的專題數據源中的數據、信息與知識組織有序化，多維知識庫系統分別面向公眾、決策機構、防疫救援等用戶，實現統一數據標準、規范數據交換、共享知識服務、推演情報演化；服務層基于知識庫系統推演結論與應急實時情景（確診病例分布、醫療物資等資源分布），形成針對公眾、決策機構、防疫救援等需求的情報刻畫與實時進展的情報刻畫，包括防疫咨詢、情感支持、資源匹配、精準醫療、心理干預、病理分析等，為公眾、決策機構、防疫救援提供了決策支持與服務；用戶層則主要包括公眾、決策機構、防疫救援。

2.基于知識庫的情報組織

多維知識庫系統由常識知識、事實知識、經驗知識以及相關運算推理規則構成的應急知識庫群構成，三庫之間相互依附、協同工作，為智庫應急提供了“外部情景演化”與“內部情報組織”的知識引擎。

基于常識知識庫的情報組織為公眾梳理各類應急知識，正確解讀各類政策文件，正面疏導公眾的負面情緒，最終提高科學認識。具體來說，這類知識庫將應急主題相關的概念與屬性及相互間的關系特征進行分解，如對防疫相關的傳染疾病、重癥救治、防疫物資等方面的專業術語進行規范化映射。分解后的知識點進一步解釋知識點間的鏈接，填補普通公眾術語鴻溝。由分散的知識點，結合當前應急需求進行數據結構化組織，常識知識庫可以根據搜索引擎及主流購物APP的瀏覽軌跡評估某一個物資的熱度，從而預判并釋放該物資（如醫療口罩）需求可能暴增的信號，由該信號組織其他相關知識（防范措施、各地區購買地點），并主動推送給公眾。在整個應急過程中，根據不同進程特征與公眾不同心理需求，有針對性地歸納重組知識并進行推送。

基于經驗與事實知識庫的情報組織主要面向救援防疫一線的工作人員。這類知識庫為專業人員提供了可能的情報分析與參考，最終提高科學處置。具體來說，經驗與事實知識庫將歷史案例與應急事件充分對比，如SARS的案例對COVID-19的治療與防控有很好的參考價值。但這絕非照搬具體的處置方案，而是找到案例中的病理、傳播源、傳播途徑、隔離標準等，結合當前應急實際，借鑒情報組織的方法。為此，經驗與事實知識庫需對知識進一步有序化，以知識點為單位，擴展對應的疫情參數條件定義、唯一性自動識別、疫情多階段詳細描述及知識點的精細化管理；以應急為主線，形成應急驅動的知識流，并嵌套相關知識點組成知識集。這樣將已有經驗與事實由知識點整合為知識流，最終結合當前疫情創建適應的新知識、應用新知識、評估知識、更新知識，使整個情報組織過程保障疫情救援救治的精準服務。

基于推理知識庫的情報組織為政府機構決策服務。政府機構是疫情防控的指揮者，在決策前需要有準確的、全局性的、有序的情報，需要有科學、可行、符合國情的情報分析，以便最終提高科學預判。具體而言，基于推理知識庫的情報組織同時建立在常識知識庫的“點”與經驗事實知識庫的“面”提供的立體式知識體系，在疫情以潛伏、爆發、隔離、治療、治愈有固定特征且周期性規律的發展中，決策的預判性也以疫情發展周期為依據進行干預。

3.智庫應急的情報服務模式

（1）需求的情報刻畫。政府、防疫救援機構、公眾在防疫應急過程中的需求是所有工作的驅動力，需求的情報刻畫以情報流實時反映為依據。由一個地區疑似病例的數量可刻畫出該地區醫療物資的需求；結合流行病學規律可刻畫出可能累計確診人數規模以及是否需要獨立建設醫院；由確診病例籍貫分布（輸入型、本土型）可刻畫出城市間交通防控需求；由網購APP、熱搜詞條等可刻畫出公眾的生活物資需求；由公眾微信朋友圈等社交平臺可刻畫出公眾輿情傾向；由國家自然科學基金委發布的應急專項項目可刻畫出政府防疫救援急需等。針對政府、防疫救援機構、公眾不同的需求刻畫，需要智庫利用情報流快速發現其中的規律，利用情報流為不同的需求刻畫提供精準的情報服務。

（2）需求情報的語義關聯。政府決策、公眾、防疫救援三方能深度互通，需在各自情報需求刻畫的基礎上實現語義級別上的匹配。在應急驅動下最快、最有效的方法是基于情報流構建語義網絡，即政府決策、公眾、防疫救援三方情報需求的刻畫實現各自形式化的知識表示，由嵌入關聯數據技術對各需求節點的局部關聯進行規范化的語義刻畫，由情報流融合與匹配統一知識粒度的語義，最終由情報流構建語義網實現三方的語義互通。政府決策、公眾、防疫救援三方需求信息的關聯點成為網絡中的需求節點，各需求節點詳細程度、共享程度、交流機制、匹配服務等決定了情報流的效率。

（3）情報服務路徑

路徑一是由需求語義網絡與多維知識庫進行粗粒度知識匹配，向政府決策、公眾、防疫救援等同時提供常識知識，由公眾對多維知識庫作出響應；路徑二是由需求語義網絡與多維知識庫抽取的知識點與知識流進行細粒度知識匹配，對細粒度的知識刻畫進行不同維度和切面的融合，向政府決策、防疫救援等同時提供深層次的經驗與事實知識，由防疫救援機構作出響應；路徑三匯聚了所有資源路徑，包括醫療資源、物質資源，由政府統一調配各類資源，根據防疫救援機構等實時情報刻畫，對接相應的情報服務。

政策建議

針對COVID-19疫情開展的系列應急工作建立在以海量的、異構的、多源的大數據形式存在的公共衛生資源基礎之上，應急工作的關鍵是有效地獲取、組織、查詢與分析這些公共衛生資源。一方面需構建面向公眾健康的權威知識庫，提高公眾健康衛生科學認識水平，并從技術層面形成本體庫的粗粒度匹配、多源知識融合的細粒度匹配，為智庫應急推理奠定基礎；另一方面培育公共衛生專題智庫，形成攻克醫學難題、改進公共衛生政策的智庫群，以便有助實現精準醫療、智慧救援的必要保障。目前我國的公共衛生專題的智庫缺乏統籌規劃，主要以專題知識庫為知識支持，因此所培育的智庫不僅可以為政府決策機構提供科學的公共衛生治理方案，促進衛生服務體系制定，更能在應急需求下以權威性和嚴密科學的理論為保障，引導救援救治和輿論導向。重視智庫成果的時效性和共享效率，吸收國外疫情的病例、傳染途徑、防控措施和疫苗研制方法等更新的案例，并基于智庫的知識庫平臺進行案例推演，可以形成適合我國國情的案例知識。

結語

伴隨著疫情的爆發、蔓延、防控、趨緩，基于大數據的情報服務在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面發揮著支撐作用。如密切接觸者測量儀、醫療救治定點醫院和發熱門診導航地圖，全網防疫用品實時搜索，大數據疫情監控云屏等諸多平臺，這些大數據平臺的發布有賴于政府放開大數據資源，并且政府能統籌這些大數據平臺的運行。當然政府的大數據能力不僅僅是為了疫情的應急而輸出，更多是在平時能與公共衛生領域深度融合，做到“平戰結合”。積累相關案例，對公共衛生事件的起因、特征、網絡輿情、救援物資、疫苗研制等諸多方面信息形成公共衛生專題數據庫的智庫，結合我國國情定期作情報推演，勢必提升我國智庫應急情報服務能力，并將大大提高我國公共衛生突發事件的預警應急能力。