（中国人民大学信息资源管理学院 北京 100872）

2020年伊始，一场突如其来的新冠肺炎疫情，对全世界各国造成了极大地冲击。复杂的疫情带来的是复杂的数据，数据治理渗透于疫情防控工作中各个环节。在艰难战疫期间，习近平总书记明确指出，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发挥支撑作用。”[1]这为疫情的科学防控、精准施策提供了技术路径指引。无论是武汉“封城”前的大量外流人群，还是全球日益攀升的确诊和疑似病例，无论是隔离在家的密切接触者群体，还是在城市间因复工复产而流动的人口，这每一个真实的生命个体都像是一块零散的数据拼图，亟需依托专业的数据治理还原出最真实、最客观的疫情原貌。显然，重大疫情防控中，“一部国家机器，如果不了解自己国土上的人口、物产、财产和事务的数量多少，就无从辨别真假优劣、难以区分利弊得失，进而无法恰当行动，无法实现维护社会秩序、缔造国家凝聚力、建立福利体系、维持官僚机构廉洁高效和管理社会经济事务等国家目标”。[2]这集中彰显了重大疫情防控中提升数据治理效能的重要意义。

1 数据治理的内涵及其在重大疫情防控中的价值

1.1 重大疫情防控中的数据治理内涵

数据不仅最能体现真实客观，经由统计工作、系统化收集的成片数据，还蕴藏着疫情产生、发展、演变、消亡的过程与规律。这种过程与规律制约着整个经济社会的波动，如能有效掌控，就可以把握疫情防控的脉搏，甚至预测后疫情时代的未来。也正因如此，重大疫情防控中，数据需要被重视、被控制，因为它既没有意志，也没有自我意图，人们塑造数据作为疫情防控工具，决定它如何发挥作用。

所谓数据治理，是指不同的人群或组织机构运用一定的技术工具或技术手段，对数据进行采集、整合、分析并挖掘其价值的行为。其主要具有双重内涵：“一是依数据的治理；二是对数据的治理”[3]。就依数据的治理而言，强调数据为治理范式提供了一个新场域，推动主体在相关事务治理活动中，自觉“用数据说话”，从属于治理理念层面；就对数据的治理而言，需要治理主体分析数据所处环境，制定数据治理策略，评估数据利用价值、使用风险和控制效果等，从属于治理操作层面。

重大疫情防控中，尤其需要关注四类数据资源。一是挖掘历史数据。文件、档案、图书等传统数据文本，可以为重大疫情防控提供重要的凭证参考。比如，火神山、雷神山医院就是在小汤山医院建筑图纸基础上进行的优化设计。二是激活现行数据。各级政府部门数据库里关于人口、卫生、交通等方面的海量数据，有助于强化重大疫情防控决策的数据支持能力。三是重视网络数据。要时刻关注微信、微博、贴吧上，发布的疫情相关的文字、图片和视频内容及其网友留言和评论。这样才能更加有效地提升重大疫情防控中政府回应的权威性。四是分析监测数据。合理利用物联网时代摄像头、移动终端等设备接入网络后通过系统平台自动生成的数据流，能实现对社会流动运行真实有效地测控。

总体而言，重大疫情防控中的“数据治理”过程符合一般规则，包括“数据获取与整合”“数据处理与分析”“数据解释与预测”三个阶段[4],如图1所示。

图1 重大疫情防控中“数据治理”的一般过程

1.2 数据治理在重大疫情防控中的主要价值

在抗击新冠肺炎疫情的特殊时期，数据治理不论是在重大疫情防控中，还是在稳定经济社会运转中，都发挥了难以替代的作用。5G、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术在锁定确诊病例、查看疫情信息、监测流动人群等防疫各个环节中得到广泛应用。数字化新业态、新模式、新应用也加速普及。比如，疫情防控期间，北京市政务服务事项网上办公率达 97% 以上。[5]在复工复产过程中，全国 100多个城市采用健康码，实现对复工人员的健康管理，精密智控复工风险，助力疫情防控与复工复产两手抓。[6]这些都无不展现出数据治理在重大疫情防控中的价值与潜力。

大数据时代，在重大疫情防控中，借助海量的数据资源，“利用传感器、射频识别、数据检索分类工具、条形码等方法，结合互联网、物联网、NewSQL、VoltDB等技术全面感知社会事项及公众所需，采取网络地图、标签云、历史流图等最新的大数据可视化技术把握过去、现在与未来发展规律和历史逻辑”[7]，对疫情防控的治理主体、行为决策、风险预测、政府回应等多方面都具有深层次的影响。具体治理框架如图2所示。

图2 重大疫情防控中的数据治理框架

第一，有助于提升重大疫情防控中治理主体的协同性。灾难面前，没有谁能置身事外。重大疫情防控，不是某一个国家、某一个部门或者某一部分人的事情，而是涉及全球范围内每一个人的事情。可以说，没有什么比疫情防控的主体更加多元、更加广泛。但是，在数字空间中，疫情防控的平台能够得到无限延展，成为可以跨越一切限制和羁绊，祛除一切边界和藩篱的所在。合理的数据共享，能打破不同地域、不同组织、不同数据之间的界限。任何人、任何组织、任何地域都可以参与到疫情防控的数据建构中来，同时，也都可以为疫情防控提供数据服务。这样一来，在重大疫情防控中，政府的角色也从 “单一控制”走向“多元主导”，进而形成全员、全方位、全过程的协同防疫治理模式。比如，在新冠肺炎疫情应对中，通过线上信息的登记、每日健康跟踪打卡、社区疫情线索及时举报等数字化应用，就打通了各地域、各部门、各层级间的合作治理渠道，使联防联控、群防群控得以有效实施。

第二，有助于提升重大疫情防控中行为决策的科学性。决策能力在重大疫情防控中处于极为重要的地位。决策倘若失之毫厘，所造成的后果极可能谬以千里。数据治理下的数据分析对疫情的科学决策意义非同寻常。疫情相关的数据洪流里“精确地记载了过去和现在发生的事，对面向未来的决策有着极其重大的意义和价值。在数据中找出关联，发现规律和验证假设，可极大提升决策的准确性和可靠性，使决策真正智慧”[8]。某部门、某区域的防疫决策，若能充分借助最新近、最全面、最权威的数据，那么，其防疫治理活动就能在经充分评估后再有效实施。此外，在数据治理的空间中，一切疫情有关的社会现象或社会问题，都能被转化为数字符号，成为能被数据平台操纵的数字语言。这为国家整体疫情防控的相关决策提供了重要数据源，能有效避免在信息掌握不充分、实地调研不深入的条件下非理性决策。

第三，有助于提升重大疫情防控中风险预测的前瞻性。风险社会来临后，事前预防、监管已成为提升重大疫情防控能力的当务之急。数据变化映射的是事实反映及价值取向。数据治理将重大疫情带来的复杂社会面貌全部简化为具有可读性的符号或代码，使整个经济社会成为可感知、可分析和可阅读的对象。一方面，疫情防控工作系统的数据化，能使治理主体对疫情防控做到“心中有数”，实现问题和结果的一目了然，从而对疫情防控走势做出前瞻性预测，帮助重大疫情防控从被动的事后应对转变到主动的事前防控和事中处置，实现疫情防控的关口前移以及动态管理。另一方面，海量数据记录了社会民众的思想、行为和情感，反映着国情、社情、疫情、医情、政情、民情。一些社会问题、一些群体、一些议题不再被置若罔闻，一些重大的潜在风险也很难被轻易隐匿。通过数据治理，既能建构出透明、清晰的疫情防控目标与期待，也能合理规划疫情防控行动框架和治理流程。这有利于在疫情防控中，将风险扼杀在萌芽状态。具体疫情应对中，相关部门也能够按照既定处置预案调配资源从容应对、迅速将疫情的破坏性降至最低。

第四，有助于提升重大疫情防控中政府回应的权威性。疫情信息的及时披露对降低社会不安焦虑情绪至关重要。重大疫情防控中，用数据来阐释防疫引发的社会现象会更清晰和明确，而经由数字技术实施的治理过程更加精准和可控，治理绩效也因数据支撑而更具有说服力。此次新冠肺炎疫情中，基于云直播的疫情一线动态滚动播出，以及基于微信、微博等新媒体的疫情信息、政策发布，形成了全方位的疫情信息公开网络，有效提高了政府公信力。比如，1月30日，在不泄露病人隐私的前提下，深圳市在全国率先公布了第一批确诊病例在发病期间居住的小区和活动的场所；北京市从2月6日开始在之前每天更新各区确诊病例人数的基础上，公开确诊病例所在的小区，并通过12345市民热线及时回应市民关切，消除了市民的恐慌心理。[9]事实证明，政府数据越公开透明、民众情绪越稳定。让权威信息跑在谣言前面，不仅能及时安抚公众恐慌情绪遏制次生舆情蔓延，更重要的是提高了政府的公信力与信誉度。

2 数据治理在重大疫情防控中的现实困境

突如其来的重大疫情，极易导致社会事务激增、社会矛盾多发、社会复杂性和不确定性因素加剧。面对如此复杂的治理场域，层层上报、逐级请示的垂直治理结构，与实现数据治理体系和治理能力现代化的矛盾突出。数字化、信息化、智能化时代，基层政府的数据反馈，仍按层级结构自下而上接力般传导，不符合数据的即时化传播特征。

2.1 数据意识淡薄

缺乏数据支撑的决策特别是凭经验做出的决策，往往“顾此失彼”，科学性、前瞻性不够。在重大疫情防控中往往缺少的不是数据，而是重视数据的意识和观念。关于疫情的数据信息，应予以格外的关注和警戒，及时调查、及时处理，而不是心存侥幸、等待观望。有学者指出，从这一次新冠肺炎疫情的情况来看，数据的预警功能没有得到足够重视，地方部门，如果当时能对数据进行深挖，及时预判疫情，并对可能的暴发的风险进行及时预警，可能形势就会有所改观。[10]疫情防控初期，相关部门习惯于经验决策、疫情数据重视程度不够、疫情数据风险评估不准、防控决策缺少量化支撑、重视疫情预防忽视疫情预测等现状，均反映出数据文化尚未落地生根。

2.2 数据标准缺乏

受制于思想观念和法律制度的障碍，政府数据无论是开放程度还是共享方式都存在一定的不足。面对疫情防控，究竟哪方面的数据能够开放且应该开放，哪方面的数据不能开放且禁止开放，现行相关法律规定还存在一定的模糊性和缺乏可操作性。可以说，推进数据治理合作仍缺少政策依据、缺乏技术标准和合法性保证。比如，针对此次新冠肺炎疫情数据处理上，各地各级防控部门的数据分析及应用在目标界定、分析策略、工具选择、数据库建设、报表自动化等领域尚无统一规范且经过实践检验的标准模式。即便一些地区加强了临时的技术支撑应对，但由于缺乏系统性的规划，片段化的技术应用依旧难以发挥出数据治理的整体效能。

2.3 数据整合困难

科学防控重大疫情是一项系统工程，不仅需要党中央政治领导、各级政府积极主导和不同社会组织、医护人员参与，而且还需要对疫情防控人数、社区、人流、物流等实时数据呈现、分配和协调，可谓层次多样、主体多元、关系复杂。传统单向度、平面性管理思维难以应对突发性疫情防控“数据流”。

首先，从横向上来看，数据孤岛、数据割据和数据壁垒依旧是重大疫情防控中的数据治理难题。新冠肺炎疫情防控工作中，疫情防控主体因为是由不同职能部门和管理系统构成，数据碎片化地散存于不同机构平台，而不是集中在一起。这容易导致各数据区块因系统差异而无法兼容，进而产生“信息孤岛”的现象。

其次，从纵向上来看，地方政府在跨层级、跨区域和跨部门的数据流动方面，容易发生信息不对称、数据不一致、业务不协同等问题。比如，一些地区在疫情防控时采取了类似于精准扶贫等工作的做法，各个部门都要求基层反复报送同样的表格，致使基层陷入“表海”之苦，导致大量内部空耗。一些街道和乡镇重复开发各自的防疫软件，这固然便利了本地区，但是却难以同其他辖区和更高层级进行兼容，进而造成数据开发资源不必要的浪费。

2.4 数据安全堪忧

数据治理无疑可以给疫情防治工作带来巨大帮助。但与此同时，也使得数据所有权、公众知情权、患者隐私权的冲突更为激烈。无论是数据的获取与整合，数据的隔离与存储，数据的分析与解释，安全问题都贯穿于数据治理的始终。渐趋详尽和透明的疫情数据，在很大程度上缓解了普通公众的无端恐慌。但伴随疫情信息，尤其是患者信息被日渐详尽地披露，患者本身的隐私保护问题引发普遍关注。部分机关单位、社区防疫工作人员在个人数据采集、使用和传递中缺少必要的保护意识和工作流程，大量抽调的防控人员接触和使用个人数据更缺少数据安全作业规则。比如，某医院工作人员私自用手机拍摄医院电脑记录的新型冠状病毒感染肺炎患者的姓名、家庭详细住址、工作单位、行程轨迹、接触人员、诊疗信息等基本情况并公开散布，就因其侵犯了患者的隐私权而被公安机关调查处理。这些问题意味着，在重大疫情防控中，基于正当目的所进行的数据处理行为，从法律而言应遵循何种规则，保持何种限度，才能使数据的披露不至蜕变为对公民隐私权的过度干预，成为紧迫的数据治理难题。

3 重大疫情防控中数据治理效能提升的优化路径

3.1 理念层面：加强数据文化建设

数据治理带来的不仅仅是一场技术变革，更是一场文化变革。“数据文化是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的文化。数据文化的匮乏，是中国之所以落后的一个重要原因；建设这种文化，中华文明的面貌将焕然一新。”[11]因此，只有培育数据文化才能对数据理性持以科学的认识，才能真正深化数据治理在重大疫情防控中的应用价值。

一是要在重大疫情防控体系内嵌入数据思维。强化数据治理文化建设的关键在于，竭力突显数据资源价值，营造数据利用氛围。重大疫情防控中，无论是政府、组织和个人，都要改变传统思维模式，形成大数据思维，普遍建立起“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的数据文化和数据理念。

二是要格外正视疫情防控中公务员数据能力缺失的现实。互联网时代，部分领导干部仍葆有“数据开放不安全”的固有思维，挣不脱以职权为中心的部门分工体系和思维局限，导致数据“动不起来”、无法共享。[12]所以必须通过建立多层次、多模式的数据素养培训体系，来培育以理性、有序、安全、共享、开放为核心的政府数据文化。

三是数据文化建设中也需强调，重视数据但又不能完全依赖数据。数据治理完全依靠知其然，而不知其所以然，同样会带来决策失误。涉及重大疫情防控的社会决策，既要重视数据的相关分析，也要充分发挥人的主观能动性，结合历史经验、客观现实和执政智慧来深究因果关系。

3.2 制度层面：建立数据使用规范

制度是国家治理体系和治理能力现代化的重要依托。数据治理的应用问题，关键是要建立健全数据使用制度。重大疫情防控中，尤其需要增强数据治理的制度供给，加快涵盖数据采集、存储、整合、利用、监管等全流程、内容相互衔接的一体化制度体系建设。

一是制定重大疫情防控中基础数据采集和质量管理标准，形成清晰的数据治理机制、流程与质量管理办法。

二是针对防疫数据的原始性、准确性、可读性和完整性等出台统一的数据应用标准。明确不同防疫机构的数据管理职能边界，构建职责清晰、衔接有序、运转高效的数据治理部门运行机制。

三是制定《数据安全管理办法》和疫情防控数据的保密等级。从体制、机制、技术、方法等多个层面制定管理细则，对开放对象的数据使用情况进行监管，从而实现数据开放需求、隐私保护需求和安全保障需求之间的有效平衡，切实保障个人、机构、国家的整体数据安全。

四是确立重大疫情防控数据集的归档和长期保存的机制与方法。将数据库、资源平台、服务平台等产生的数据进行规范化采集与汇聚共享，形成全国一体化的疫情防控大数据中心。

五是建立一套有效的数据开放和共享激励机制。适度的激励政策有助于提升各部门的共享意愿，因此可将数据共享效果作为绩效考核的一部分，为实现自觉而科学的数据治理保驾护航。

3.3 技术层面：提高数据平台水平

数据环境越庞大、越健壮，数据治理的技术需求就越困难和越复杂。面对重大疫情防控的数据治理现实需求，必须通过不断升级数据治理技术水平，来推进数据治理效能提升。

首先，必须强化5G、大数据、云计算、人工智能等新兴技术的研发，扩大其在数据治理实践中的应用范围。要加快构建高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施，不断推进数据治理朝着自动化、智能化方向发展。

其次，要强化数据安全风险的技术防控。保障数据安全是重大疫情防控中不容忽视的重要环节。面对日趋严峻的数据安全风险，必须加强如数据脱敏技术等防泄密与隐私保护技术的开发与应用，有效规避数据采集、开发、利用等治理过程中可能存在的风险。

此外，重大疫情防控中需要重视依靠多元主体力量完善数据管理技术保障。要充分依托科研机构或信息技术企业等，通过与其进行合作，加强数据智能采集、智能清洗、智能利用等环节的技术开发，填平不同地区、不同领域、不同部门之间的“数字鸿沟”，最大限度挖掘数据资源的公共价值，切实提高公共数据资源利用水平。

3.4 应用层面：延展数据服务深度

数据的应用场景涉及到生活的方方面面，小到个体消费，大到政府决策都可依赖于此。更重要的是，每一次重大疫情的发生，都不仅仅是一次公共卫生事件，而是一次重大技术变革和认知变革的开始。此次新冠肺炎疫情，是人类社会有史以来第一次十亿人量级、关注程度最强、信息饱和度最高且密集轰炸最剧烈的一次，其所引发的行业变革，必然会更快更猛烈。线上购物、线上获客、知识经济、在线办公、在线教育、智慧城市、线上金融服务等众多行业的新业态在疫情防控期间得到了较好的应用。而这一切的根基都有赖于数据治理能力的现代化。

毋庸置疑，当前对国家数据资源这座“金矿”的开采挖掘仅仅是冰山一角，未来数据资源将在各个领域、各个行业释放出更大的红利，可以被深度应用到管理决策、实体经济和民生服务等多个方面。因此，必须批判性对待传统的数据认知意识和数据管理观念，以思维变革推动数据治理在危机决策、精准扶贫、社会信用等各领域做出有益探索。要持续推动新一代数字技术在工业、医疗、卫生、科研、教育、物流等垂直细分领域的融合发展，释放数据潜力，形成新的经济增长点。

4 结语

数据治理在一定程度上将重塑管理生态，带动决策体制创新，引发服务模式变革，在重大疫情防控中的地位和作用十分显著。“危”与“机”总是相伴相生,从历史视角看,很多危机事件在对人类构成威胁和挑战的同时,往往也孕育着推动我们不断探索和进步的力量。在党中央的坚强领导下，在全国人民的共同努力下，目前疫情蔓延势头得到有效遏制，防控工作取得阶段性成效。对于这场举国动员、影响深远的危机，我们需要将此次疫情防控中的经验与教训沉淀下来,转化为促成重大疫情防控能力升级的机遇,也为推进国家治理现代化发展强壮根基。总的来说，唯有树立科学的“数据治理观”，尊重数据，利用数据，不断提升数据治理能力，才能在重大疫情防控中临危不乱，才能真正适应国家治理体系和治理能力现代化的要求，真正发挥中国特色社会主义制度优势，并不断满足人民日益增长的美好生活需要。