文/蒋勋 朱晓峰

2019年12月以来爆发的新型冠状病毒（Corona Virus Disease 2019，COVID-19，以下简称“新冠病毒”）迅速蔓延，亟须决策科学充分、果断快速。论证科学充分、专业领域性强的智库是新冠病毒防控应急决策的可靠外力。延伸智库的应急决策功能，一方面需要汇聚疫情防控领域有自身数据信息优势的智库；另一方面需要政府积极开放关系疫情防控全方面的数据源；最关键的是智库能构建疫情防控的应急响应情报体系，使得实时获取的数据快速转化为疫情防控多阶段需求的决策情报。

智库应急的情报能力与影响因素

1.大数据环境下的情报处理能力

大数据在数据体量、复杂性和产生速度三个方面驱使智库在应急过程中呈现高频实时、沉浸交互、多领域整合、多主体决策的特性，这些特性深刻影响着情报处理能力。我国缺乏“大数据”意识的政策分析，对专题数据的长期积累与开发缺少敏感性，而一些国外知名智库建设有自身擅长领域的专题数据库。这是智库原创性成果的基础。国内的少数优秀智库已意识到这点，如国务院发展研究中心建设了国研报告、宏观经济、行业经济、国研数据及区域经济等14个子数据库。大数据环境下，当前大多数国内智库的情报处理，一方面依靠不断完善中的专题数据，另一方面借助政府数据与社会数据，对各类应急问题导向进行科学分析，用数据的多源性减少情报的不确定性，从而保障情报产品的客观性。提升情报处理能力，需要促进专题数据、政府数据、社会数据的融合，线上数据与线下数据的融合，历史数据与实时感知数据的融合，并在融合的基础上加强定量分析，使之获取的共性特征快速应用于统一处理，以利于情报共享；加大定性分析，使之获取的个性特征有助于智库专家发挥专长、有利于情报精确性的呈现。

在大数据环境下，情报处理能力的影响因素主要是政府的数据共享及数据开放程度。一方面，政府掌握了社会整体80%以上的大数据资源，政府数据的开放程度直接影响智库的专题数据；另一方面，智库对于所需的社会数据、政府数据，有赖于政府数据共享的程度。其深层影响因素是职能部门的组织支持与组织结构。现阶段个别职能部门存在的条块分割及以本部门为中心的服务意识，使得数据孤立且分散、异构且可读性弱，这均不利于情报处理，并将阻碍大数据巨大价值的挖掘与利用。

2.支撑快速决策的敏捷反应能力

大数据使智库的传统功能得到了延伸，使得智库不仅把握政治经济与社会热点的发展动态，更精准服务于政府和民生所急需的时事政策的深度研判及预测。与之匹配的是，智库在数据获取、分析处理、快速响应等方面面临更高的要求，需要能够动态快速捕捉政府、公众、学术共同体、新闻媒体、研究基金会等协同组织的情报需求，实时监测各组织主体的需求变化，利用可信数据，根据各组织主体的情报需求建模并合理演算。对情报变化的高度敏感支撑着智库的快速运行，这主要体现在：以情报嵌入智库运行环节，以快速响应为原则，形成“信息分析+情报研究+专家智慧”协同运行机制，充分支持智库敏捷反应的数据获取、知识组织、情报分析与专题报告的工作流程。这一方面是发挥智库的敏捷反应能力，分析各组织主体的发展历史、工作任务、最新报告、领导视察、年鉴年报、重要讲话等，从中获得潜在任务、核心问题与重要决策影响因素；另一方面是用情报链刻画当前形势，通过演化分析方法刻画事件的爆发点与发展轨迹，通过可视化描绘相关概念的逻辑关联，形成情报链，以便更准确地判断当前形势；再一方面是情报智慧感知动态变化，基于情报刻画、利用演化规律对发展趋势前瞻性地预测，是衡量情报智慧的重要标志。

这一能力的影响因素主要是政府的数据利用速度，即高效的数据利用保障快速的应急响应。政府大数据能力约束的六个方面（组织支持、信息架构、组织文化、权利距离、组织结构、组织兼容）均对数据利用构成影响。综合而言，支撑快速决策的敏捷反应关键是高效的情报流。情报流必须快速“穿透”现有的行政体系，高效“沉浸”智库运行体系，才能保证数据能为智库、公众、学术共同体、新闻媒体、研究基金会等协同组织充分利用。

3.全局刻画与评价智库的供给能力

应急驱动的智库供给不是一次性的，而是伴随着应急局势的变化而不断供给决策方案，上一阶段的应急方案实施将影响着下一阶段的智库供给方向。这些信息通过情报流在智库运行系统中快速传递，从而使得智库的供给成果充分地可视化呈现、通俗化解释与权威化宣传，保证其不失真地为各类用户理解和接纳。全过程的情报流及决策分析的数据质量刻画了智库供给能力与实施效果，从时间上呈现了递进的阶段性，从逻辑上呈现了闭环的鲁棒性。情报流如同人体血液，一方面能反映出应急响应全程中智库协同各组织主体运行的问题；另一方面能根据决策进程中的可视化计量，为同类事件提供数据积累，也为类似事件的预警、处理、决策提供了精准的决策预案。

影响智库应急能力的是多方面的综合因素。面临应急局势，现有的刚性情报组织体系会削弱智库运行的应急响应效率，因此需要组织结构与权利距离作出调整，使得跨部门的横向沟通变得通畅，降低各部门协调成本，保障各部门有独立处理问题的权力与履职能力充分发挥的空间，以组织支持、组织文化、组织兼容等多元融合使组织体系更为柔性，从而促使情报体系更为柔性，最终促使情报流更为畅达。组织体系的柔性体现为组织体系的扁平构造，组织结构中的层次较少，基层组织机构具有更多自主权，情报流的路径更短；横向组织机构协作更为紧密，人员积极性更高，情报扩散更为有效。诸多方面因素的综合才能使智库适应应急局势下的供给能力快速变化，因此决策层能快速从一线获得全局情境的印象，提出治理全局问题的方案，从而加速处置应急事件的决策过程，提升智库应急供给的效率。

智库应急的情报服务体系

1.智库应急的情报服务架构

智库应急情报服务的主要任务包括四个方面：（1）多源应急信息的异构数据知识融合，构建由常识知识库、经验与事实知识库及推理知识库组建的多维知识库系统；（2）采集当前情景下个体数据与行为数据（如疑似病例及个体行为轨迹数据），实现持续的个体多维管理与监督；（3）研究政府机构、公众及应急机构（如专业医疗机构）的知识需求，实现全面且实时的需求刻画；（4）主动推动情报咨询服务、舆情导向控制、权威专家公开采访、精准医疗资源信息对接、急需物资资源信息对接等。

智库应急的情报服务架构体系由专题数据层、系统层、服务层与用户层四层结构组成。其中的专题数据层是智库针对不同任务需求选择的公开数据源，如针对防疫应急需求选择的专题数据源，包括医疗网络资源、医学文献数据库、传染性疾病案例库、防疫观测数据等；系统层将应急所列的专题数据源中的数据、信息与知识组织有序化，多维知识库系统分别面向公众、决策机构、防疫救援等用户，实现统一数据标准、规范数据交换、共享知识服务、推演情报演化；服务层基于知识库系统推演结论与应急实时情景（确诊病例分布、医疗物资等资源分布），形成针对公众、决策机构、防疫救援等需求的情报刻画与实时进展的情报刻画，包括防疫咨询、情感支持、资源匹配、精准医疗、心理干预、病理分析等，为公众、决策机构、防疫救援提供了决策支持与服务；用户层则主要包括公众、决策机构、防疫救援。

2.基于知识库的情报组织

多维知识库系统由常识知识、事实知识、经验知识以及相关运算推理规则构成的应急知识库群构成，三库之间相互依附、协同工作，为智库应急提供了“外部情景演化”与“内部情报组织”的知识引擎。

基于常识知识库的情报组织为公众梳理各类应急知识，正确解读各类政策文件，正面疏导公众的负面情绪，最终提高科学认识。具体来说，这类知识库将应急主题相关的概念与属性及相互间的关系特征进行分解，如对防疫相关的传染疾病、重症救治、防疫物资等方面的专业术语进行规范化映射。分解后的知识点进一步解释知识点间的链接，填补普通公众术语鸿沟。由分散的知识点，结合当前应急需求进行数据结构化组织，常识知识库可以根据搜索引擎及主流购物APP的浏览轨迹评估某一个物资的热度，从而预判并释放该物资（如医疗口罩）需求可能暴增的信号，由该信号组织其他相关知识（防范措施、各地区购买地点），并主动推送给公众。在整个应急过程中，根据不同进程特征与公众不同心理需求，有针对性地归纳重组知识并进行推送。

基于经验与事实知识库的情报组织主要面向救援防疫一线的工作人员。这类知识库为专业人员提供了可能的情报分析与参考，最终提高科学处置。具体来说，经验与事实知识库将历史案例与应急事件充分对比，如SARS的案例对COVID-19的治疗与防控有很好的参考价值。但这绝非照搬具体的处置方案，而是找到案例中的病理、传播源、传播途径、隔离标准等，结合当前应急实际，借鉴情报组织的方法。为此，经验与事实知识库需对知识进一步有序化，以知识点为单位，扩展对应的疫情参数条件定义、唯一性自动识别、疫情多阶段详细描述及知识点的精细化管理；以应急为主线，形成应急驱动的知识流，并嵌套相关知识点组成知识集。这样将已有经验与事实由知识点整合为知识流，最终结合当前疫情创建适应的新知识、应用新知识、评估知识、更新知识，使整个情报组织过程保障疫情救援救治的精准服务。

基于推理知识库的情报组织为政府机构决策服务。政府机构是疫情防控的指挥者，在决策前需要有准确的、全局性的、有序的情报，需要有科学、可行、符合国情的情报分析，以便最终提高科学预判。具体而言，基于推理知识库的情报组织同时建立在常识知识库的“点”与经验事实知识库的“面”提供的立体式知识体系，在疫情以潜伏、爆发、隔离、治疗、治愈有固定特征且周期性规律的发展中，决策的预判性也以疫情发展周期为依据进行干预。

3.智库应急的情报服务模式

（1）需求的情报刻画。政府、防疫救援机构、公众在防疫应急过程中的需求是所有工作的驱动力，需求的情报刻画以情报流实时反映为依据。由一个地区疑似病例的数量可刻画出该地区医疗物资的需求；结合流行病学规律可刻画出可能累计确诊人数规模以及是否需要独立建设医院；由确诊病例籍贯分布（输入型、本土型）可刻画出城市间交通防控需求；由网购APP、热搜词条等可刻画出公众的生活物资需求；由公众微信朋友圈等社交平台可刻画出公众舆情倾向；由国家自然科学基金委发布的应急专项项目可刻画出政府防疫救援急需等。针对政府、防疫救援机构、公众不同的需求刻画，需要智库利用情报流快速发现其中的规律，利用情报流为不同的需求刻画提供精准的情报服务。

（2）需求情报的语义关联。政府决策、公众、防疫救援三方能深度互通，需在各自情报需求刻画的基础上实现语义级别上的匹配。在应急驱动下最快、最有效的方法是基于情报流构建语义网络，即政府决策、公众、防疫救援三方情报需求的刻画实现各自形式化的知识表示，由嵌入关联数据技术对各需求节点的局部关联进行规范化的语义刻画，由情报流融合与匹配统一知识粒度的语义，最终由情报流构建语义网实现三方的语义互通。政府决策、公众、防疫救援三方需求信息的关联点成为网络中的需求节点，各需求节点详细程度、共享程度、交流机制、匹配服务等决定了情报流的效率。

（3）情报服务路径

路径一是由需求语义网络与多维知识库进行粗粒度知识匹配，向政府决策、公众、防疫救援等同时提供常识知识，由公众对多维知识库作出响应；路径二是由需求语义网络与多维知识库抽取的知识点与知识流进行细粒度知识匹配，对细粒度的知识刻画进行不同维度和切面的融合，向政府决策、防疫救援等同时提供深层次的经验与事实知识，由防疫救援机构作出响应；路径三汇聚了所有资源路径，包括医疗资源、物质资源，由政府统一调配各类资源，根据防疫救援机构等实时情报刻画，对接相应的情报服务。

政策建议

针对COVID-19疫情开展的系列应急工作建立在以海量的、异构的、多源的大数据形式存在的公共卫生资源基础之上，应急工作的关键是有效地获取、组织、查询与分析这些公共卫生资源。一方面需构建面向公众健康的权威知识库，提高公众健康卫生科学认识水平，并从技术层面形成本体库的粗粒度匹配、多源知识融合的细粒度匹配，为智库应急推理奠定基础；另一方面培育公共卫生专题智库，形成攻克医学难题、改进公共卫生政策的智库群，以便有助实现精准医疗、智慧救援的必要保障。目前我国的公共卫生专题的智库缺乏统筹规划，主要以专题知识库为知识支持，因此所培育的智库不仅可以为政府决策机构提供科学的公共卫生治理方案，促进卫生服务体系制定，更能在应急需求下以权威性和严密科学的理论为保障，引导救援救治和舆论导向。重视智库成果的时效性和共享效率，吸收国外疫情的病例、传染途径、防控措施和疫苗研制方法等更新的案例，并基于智库的知识库平台进行案例推演，可以形成适合我国国情的案例知识。

结语

伴随着疫情的爆发、蔓延、防控、趋缓，基于大数据的情报服务在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面发挥着支撑作用。如密切接触者测量仪、医疗救治定点医院和发热门诊导航地图，全网防疫用品实时搜索，大数据疫情监控云屏等诸多平台，这些大数据平台的发布有赖于政府放开大数据资源，并且政府能统筹这些大数据平台的运行。当然政府的大数据能力不仅仅是为了疫情的应急而输出，更多是在平时能与公共卫生领域深度融合，做到“平战结合”。积累相关案例，对公共卫生事件的起因、特征、网络舆情、救援物资、疫苗研制等诸多方面信息形成公共卫生专题数据库的智库，结合我国国情定期作情报推演，势必提升我国智库应急情报服务能力，并将大大提高我国公共卫生突发事件的预警应急能力。