论公安机关疫情防控大数据平台建设

张 震

(山东警察学院侦查系，山东 济南 250200)

公共卫生事件是一种具有重大影响力与破坏力的公共安全风险事件，能够对国家的政治、经济、社会等方面产生重大影响。对该类事件的应对和处理在很大程度上反映出一国的治理体系和治理能力的现代化水平。这次新冠肺炎疫情是新中国成立以来发生的传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件。[1]目前我国已有相关法律对公安机关开展疫情防控的职责作了规定，如《传染病防治法》《突发事件应对法》《突发公共卫生事件应急条例》《国内交通卫生检疫条例》等。在本次新冠肺炎疫情防控工作中，公安机关围绕“外防输入、内防扩散”的工作任务，充分利用大数据支持疫情防控工作，实现了对重点疫区流入人员、车辆以及六类重点人群的精准查控、预警监测和态势分析，对新冠肺炎疫情防控起到了很大的支撑作用。

目前存在的主要问题在于，各地区的信息化发展水平存在差异。在浙江、广东等信息化水平比较高的地区，新冠肺炎疫情爆发之后，为满足涉疫人员管控的急切需要，依托现有的大数据平台，在较短的时间内就构建了疫情防控的大数据综合应用平台，高效支撑起公安机关的疫情防控工作。但在信息化水平相对落后的地区，如何通过构建大数据平台提升公安机关的疫情防控能力，是当下应对新冠肺炎疫情亟待解决的问题。

一、大数据平台的功能设计与整体架构思路

(一)平台建设的原则

1.实用性原则。疫情防控大数据平台的建设应当符合当地疫情防控的实际需求，地区综合信息的采集、整合与处理以及通过该平台开展的预防和监管措施都要体现实用性。具体来说，疫情防控大数据平台的建设要以防疫机关具体的业务需求为基点，以外来人口、密接人员、感染人员等重点关注群体的综合管控为目标，在整个过程中要严格遵守相关标准，坚持以服务实战为原则，以满足本地实际业务需求为核心，为本地防疫工作提供切实有力的系统化保障，确保平台能够最大限度地满足实际防疫要求。

2.先进性原则。疫情防控大数据平台建设离不开电子化、信息化、技术化的人员和技术供给。一方面，构建疫情防控大数据平台需要广泛吸纳专业技术人才，实现各项防疫工作的人才配备；另一方面，疫情防控大数据平台的建设和应用需要借助先进的系统软件设计、软硬件设备以及网络结构设计。与传统的应用平台相比，疫情防控大数据平台基于大数据等先进技术进行设计，基本可达到智能化管控的要求，整体凸显出我国疫情防控工作的优势。

3.可扩展性原则。疫情防控大数据平台的建设不仅是当下的需要，更是为了满足未来开展公共卫生预防和管控的需求。从这个意义上讲，疫情防控大数据平台的各类系统必须具备可扩展性，能够根据未来疫情防控的需要进行相关基础模块的扩展建设。这也映射出，未来的防疫业务必将朝着不断深化和可持续化的方向发展，因此防疫软件系统也应当具备良好的扩展性。就目前而言，我国疫情防控大数据平台的软件系统结构、功能模块和使用界面等均采用扩展性相对较强的技术路线，系统中各类基础模块也相应地采用构件化的拓展思路，能够较好地满足整个防疫系统的扩展性要求。

4.兼容性原则。疫情防控大数据平台作为疫情防控重要的综合性技术设施，要具备充分的兼容性以应对复杂多变的疫情和社会的整体环境状况。兼容性原则不仅涉及应用对象的多样性问题，更涉及具体操作层面的技术性问题。疫情防控大数据平台的各类系统设计应当充分考虑与原有业务系统的兼容性，尤其对公安机关开展疫情防控工作而言，要全面兼容各警种数据及社会化数据等信息，要实时应对系统规模大、地域分布广、网络结构复杂的现实状况。与其他数据平台采集和整合的综合性数据不同，公安机关大数据平台的传输内容多数为重要数据，这就涉及到信息安全问题。对此，软件系统应当采用备份措施，严格按照CMM要求进行设计，保证系统能够连续运行。

5.安全性原则。基于疫情防控的现实需要，公安机关的疫情防控大数据平台广泛采集社会不同领域和人员的相关信息，社会信息的安全性问题由此也得以凸显。安全性原则是构建和应用疫情防控大数据平台必须充分考虑和遵守的基本原则。就目前的运行环境和具体状况来看，大数据的系统用户一般可通过USB-KEY进行统一身份认证，以此分别进行授权；也可运用网络规划综合VPN和VLAN等技术，配合适当的加密措施，充分落实疫情防控信息的安全性原则。安全措施的采用可以保障系统的长期稳定运行，有效防止恶意攻击和信息泄漏，确保数据和系统的安全。

6.易维护性原则。疫情防控大数据平台的建设和应用，是公安机关开展综合性疫情防控工作的重要技术路径，是科学、高效防疫的重要成果。由于大数据平台系统本身具有一定复杂性，伴随着各地区防疫工作的持续开展，通过疫情防控大数据平台进行相关防疫工作的任务必定十分繁重，如果缺乏对大数据平台系统的及时、有效维护，极有可能出现平台承载过度或系统运转失效等问题。因此，大数据防疫平台系统必须能监控整个网络的运行状况，能够监控系统自身的运行情况，从而合理分配网络资源，动态配置网络负载。

7.数据接入原则。疫情防控大数据平台的优势之一，就是其具备高效的动态数据采集和显示功能。这就要求防疫系统在日常运转过程中具备充分的数据接入功能，为后续开展数据整合、处理、入库等工作做好准备。具体来看，我国疫情防控大数据平台系统能够合理容纳多种融通性数据采集接收模块。对公安机关开展防疫工作而言，数据采集模块可以接收各警种获取的轨迹类、日志类、基础资料类和注册类数据等，实现统一的数据汇聚。

(二)平台的功能设计

1.实现人员信息的全面采集，建立人员档案。新冠肺炎疫情的出现和扩散，对社会和个人而言，都是极大的安全隐患。对相关人员信息的采集、区分和保管是掌控疫情势态变化的重要前提。应当建立统一标准的数据汇聚机制，针对不同的数据来源规范数据上报，统一标准进行数据上报汇聚。这就需要规范数据传输标准，将固定采集数据和动态采集数据相结合，为系统建设建立稳定、完整、实时的数据汇聚机制，以简化数据对接过程。

2.实现对重点关注人员的全面感知，实时预知预警。疫情防控以预防为先，前期预防工作的质量直接影响到后期管控的工作效率。当前，对新冠肺炎疫情的防控水平仍有提高空间，应当建立相应的识别与监测系统，在不同的活动场域自动对重点关注人员进行智能感知，刻画重点人员多维度活动轨迹。重点关注人员一旦被智能感知，可根据多个条件进行设控报警，随时应对可能出现的突发状况。

3.实现区域整体态势感知。在处理公共卫生事件时，对宏观态势的正确把握是解决微观、具体问题的前提和基础。在这一点上，各地的疫情防控工作莫不如此。实时统计疫源地人员分布信息，实时展示当前中高风险地区人员预警信息、管辖区域内病例分布情况等，实现区域整体态势感知是开展区域疫情防控工作的重要基础。根据区域整体态势分析出来的数据，能够为疫情防控工作提供决策依据，同时为处理好疫情的指挥调度工作提供便利，这对正确落实疫情防控政策具有重要的现实意义。

(三)平台基础模块建设

公共卫生危机的智能防控机制是一个由多环节、多部分、多要素组成的系统性整体，内部紧密联系、彼此作用。[2]对此，疫情防控大数据平台的建设必须根据各区域的现实状况，强化相关基础模块的建设和整合，实现众多基础模块之间的系统搭配与互导互嵌。

一般而言，在具体的建设过程中，要完善疫情数据采集、疫情数据整理、疫情数据分析等基础模块，实现对运营商、政务网及公安网等来源数据的采集，在系统化的基础上塑造智能化的疫情防控数据平台。与此同时，有必要对多方采集的各类数据进行入库、融合、校验、存储等综合处理，最终形成能够支撑疫情分析的基础资源信息库、工具模型库、位置模型库、交往圈模型库，以供上层子系统调用。此外，海量信息的采集、整合与入库要求有相关机构特别是公安机关的工作人员在结合数据进行分析研判的具体过程中，应全面具备对人员综合关系的识别能力、对疫情防控信息的深度分析和挖掘能力、对重点关注对象和群体的位置分析能力以及与之对应的业务支撑能力。

面对复杂的疫情防控环境，强化各类基础模块建设，是构建系统化、智能化疫情防控大数据平台的核心所在。从微观技术层面讲，疫情防控大数据平台建设要求有相对稳固的、整体性的疫情防控应用支撑体系。这一体系的建立以疫情防控数据知识体系为基础，继而在此基础之上开展后续疫情防控应用支撑体系的持续性建设，最终在满足疫情防控业务应用的全能力输出的前提下，实现对疫情大数据防控应用的强力支撑。从宏观运行层面讲，构建运维系统，能够为疫情防控大数据平台提供必要的安全保证以及运维支撑，对把握宏观信息、实现各级组织之间的联动防控具有十分关键的作用。

二、疫情防控大数据平台建设问题分析

当前，我国不少地区的公安机关已经通过建设疫情防控大数据平台开展相关防控工作，取得了较好的成效。然而，在部分信息化建设较为落后的地区，防疫大数据平台支撑警务工作的实际效果并不理想，主要存在以下几个方面的问题：

(一)平台建设滞后

在新冠疫情爆发后，各地在信息化建设、资金保障和人才基础等方面存在较大差异。具体表现在原有的大数据平台建设基础、数据库规模、数据来源不同，因此新冠疫情爆发后各地的响应速度不尽相同，取得的成效也不同。就现实状况来看，不少大数据建设相对落后的地区，在新冠疫情爆发后依旧依托大量警力开展摸排走访工作。一线民警在疫情防控工作过程中既要承担对人员的防控和对场所区域的管控工作，又要兼顾各项日常工作。同时，各地建设疫情防控大数据平台缺乏系统性保障，难以形成系统化、动态化的信息沟通与互助体系。在前期信息化建设中，各部门均建立了大量信息系统，这些信息系统依据相关功能的确能够产生各类有效数据，但由于彼此之间互不相通，数据标准各异，形成了大量的“数据烟囱”。特别是疫情爆发后，各地区开展的平台建设，缺乏总体把握和顶层设计，存在省市之间、市市之间平台不兼容、数据不互通和重复建设的情况。

(二)重建设，轻应用

新冠肺炎疫情爆发后，各地皆开展了疫情防控大数据平台建设，但个别地区的工作重心侧重于大数据基础设施建设，忽略了大数据算法的开发。它们尽管也购置了大量基础设备，但由于忽视分析、研判和预警模型建设，加上其大数据算法相对落后，实际效果并不明显。

在疫情防控大数据平台具体应用过程中，前期公安机关在部分环城卡口、城区重点部位分批配置了一定数量的设备，但没有做到环城卡口全覆盖，采集到的数据也没有实现全关联，无法满足疫情防控工作的要求。疫情防控工作不是单一部门的单打独斗和单一数据的应用，需要借助综合性数据和手段提升防御力。

(三)平台缺乏配套移动终端

疫情防控大数据平台建设必须要有前端数据的采集，而很多前端数据采集的工作主要由基层民警完成。目前，许多执法人员在一线执法过程中，并没有智能化疫情应对设备，只能通过传统测量体温的方式进行疫情监测与管控，给基层民警工作造成很大压力。

对涉疫数据的统计，仍有部分地区采取重复人工填写录入表格、层层上报的老办法，牵扯了基层民警过多的精力。此外，由于缺乏智能化疫情应对设备，执法人员在实际执法过程中，除佩戴必需的执法装备之外，还需单独配备疫情防控设备，增加了执法人员负担。在具体的数据操作层面，不少一线执法人员并不具备数据分析能力，只能将数据上传至云端后台，经过计算后重新反馈。在使用过程中，不可避免会存在网络信号微弱或直接中断的情况，造成执法人员工作效率低下。除此之外，很多一线执法人员之间难以进行有效的数据共享，难以对涉疫人员进行溯源追踪，以致形成数据孤岛，不能最大程度地发挥大数据平台的作用。

(四)平台建设存在侵犯个人隐私的风险

随着互联网发展的日新月异，大数据技术在日常生活中得以广泛运用，引发了大众对个人隐私安全的担忧。在疫情防控数据采集过程中，为了精准预测潜在易感人群，对个人数据的采集不得不涉及姓名、年龄、家庭住址、出行、住宿、联系方式乃至水电缴费等各类信息。在分析研判过程中，通过数据分析得出的潜在易感人群人员信息也存在泄露的风险。

当前，大数据技术在疫情监测分析、病毒溯源等方面发挥了巨大作用，为我国疫情防控取得重大成果奠定了技术基础，但也有部分确诊病例及其密接人员的个人信息遭到不同程度的泄露。面对新冠肺炎疫情时，各级机关需要及时采取措施来应对突如其来的各种风险，首要的就是通过各种渠道迅速锁定确诊患者，并对疑似患者和密切接触者及时进行细节排查。在此过程中，势必要获取涉疫人群的信息，甚至在某些特殊情况下还要予以公布。这些个人信息不但包括一般的身份信息，还包括医疗信息、行程轨迹等私密性个人信息。在一般情况下，这些信息因具有私密性，需要加强保护；在特殊情形下，基于疫情防控的紧迫性，这些信息的披露和当事人权利的让渡变得不可避免。因此，在疫情防控大数据平台建设和应用过程中，公安机关务必充分考虑对个人隐私权的保护。

三、疫情防控大数据平台建设的完善路径

大数据智能化服务支撑疫情防控工作的重要性不言而喻，其效果取决于疫情防控大数据平台的建设状况。大数据平台应辅助公安机关利用大数据海量数据信息作出重大决策判断。特别是在疫情紧急的情况下，能够通过大数据平台快速定位及检索相关疫情信息，迅速为形成决策提供依据。为此，建设疫情防控大数据平台可参考以下完善路径：

(一)优化顶层设计，建立省、市、县三级协同防控机制

在新冠疫情爆发初期，为尽快响应防控要求，各地加快了疫情防控大数据平台建设，平台之间信息不互通、各自为战的情况在所难免。因此，在大数据平台建设和完善过程中要优化顶层设计，保障省、市级疫情防控大数据平台的系统性和完整性，建立省、市、县三级公安机关疫情防控的协同工作机制。在疫情防控工作中，省、市、县公安机关承担的工作任务、工作重心各不相同，因此在平台建设过程中，省级、市级、县级疫情防控大数据平台建设的重点也不相同。[3]

省级公安机关在疫情防控工作中承担的主要职责是研判、预警与总体指挥调度。因此，省级公安机关疫情防控大数据平台建设的重点应围绕全省疫情总体态势展开，对全省各地市的疫情进行宏观把控，利用省级公安机关权限较高、资源众多的优势，对全省疫情防控的风险点进行综合分析研判，对各地市可能出现的问题进行及时、有效预警，并对疫情防控工作进行全省警力的指挥调度。

市级公安机关在疫情防控工作中承担的主要职责是对全市疫情的研判预警，并对发生疫情后公安机关内部各部门、各警种进行指挥调度及警力部署。市级公安机关疫情防控大数据平台建设要完善分析研判功能，全面提升预警能力，针对本市重点疫区流入人员、车辆以及六类重点人群做到精准查控、预警监测和态势分析。市级公安机关也是疫情防控工作的主要指挥部门，因此，在平台建设过程中要与市公安局指挥中心指挥平台接轨，一旦发生预警能够及时进行响应处置。

县级公安机关作为疫情防控的一线单位，对辖区内人员、车辆等要做好摸排登记、信息采集等工作，并将采集的信息提供给市级疫情防控大数据平台，为市级平台进行研判、预警提供信息支撑。县级公安机关要依托原有的指挥调度平台，实现疫情发生后的及时响应。

(二)打破数据壁垒，实现数据汇聚共享

疫情防控平台部署在公安网中，通过安全边界将公安内部数据、互联网数据、视频图码联侦及特征采集设备数据和国家卫健委疫情数据接入公安网中，实现对疫情整体态势的感知和对重点疫情人员的监测及预警。

在疫情防控大数据平台数据库建设过程中，应当积极突破各部门数据汇聚难题，由公安机关牵头汇聚各部门和相关企事业单位的数据。疫情防控要以人为主体，实现对重点人员的精准把控，围绕人的基础信息、生活信息、出行轨迹等，实现对各类数据的汇聚，完成疫情防控数据库的建设。这些数据可能涉及交通、疾控、自然资源、市场监管、人社、文旅、电网、医保、通信等多个单位，各单位的数据类型也各不相同。可以参考广东省公安厅的成功做法，按照“一数据一方案”要求制定各类数据共享方案，形成疫情期间数据在线同步和离线拷贝的数据更新工作机制，确保数据及时、有效采集，完成数据汇聚和共享。公安机关内部也存在业务数据不互通的情况，借助疫情防控大数据平台建设，技侦、网安、治安等业务部门要打破数据壁垒，实现数据共享互通，共同为疫情防控工作做好数据支撑。

(三)强化移动警务设备支撑，完善“端、边、云”一体化建设

防疫人员工作时间长、强度大，且存在新冠病毒感染风险。据报道，截至2020年2月26日，仅湖北一省就确诊感染新冠肺炎警务人员404人，全国有多达49名公安民警、辅警因公牺牲。[4]因此，为了给防疫工作提供支撑，研究可穿戴智能化执法系统，研发可直接供执法人员穿戴的小型轻量级设备及后台云端显得尤为迫切，这是强化移动警务设备支撑的现实需要。

同时，完善“端、边、云”一体化建设是实现疫情防控大数据平台有效运转的关键技术手段。具体而言，公安机关应当建立一整套可穿戴智能执法系统，通过对大数据的采集，利用人工智能和数据分析，借助从前端的嵌入AI芯片，能够实现数据采集、边缘计算、数据传输共享的可穿戴式智能执法终端，到后台能够辅助疫情防控决策、协助切断疫情传播途径、预测疫情发展趋势的云端疫情防控大数据平台，实现对疫情防控从前方执法到后方分析的全链条管控，以此提高执法人员的执法效率，在执法最前端实现对疫情的防控、信息的采集与分析。

在综合防疫工作过程中，还应当通过部署大数据调度平台，构建专题模型，利用技术手段对重点区域、重点部位进行智能化、精细化管控，组织开展智能感知网建设。针对疫情分布和人员流动的现实状况，对道路卡口情况进行摸底，针对各类案(事)件进行碰撞分析预警，生成预警信息或核查信息并推送至可穿戴智能执法终端。指挥平台根据事件分类和预案等级，下发有针对性的指令，实现指挥决策扁平化，最终达成疫情防控可视化、辅助决策“一张图”、指挥中心统一调度。

(四)大数据疫情防控中的隐私保护

公安机关利用大数据平台进行疫情防控过程中,可能存在个人隐私权被侵犯的现象。对重点疫区流入人员、车辆以及六类重点人群等关键信息进行采集，并通过分析研判预测可能存在的潜在感染人员。防疫过程中“无向性”和“贯穿性”的将公权力触角伸向了私人空间，存在侵犯个人隐私的风险。在个体利益与公共利益产生冲突的场景下，信息保护与信息利用应遵循比例原则，统筹考虑个人信息的敏感性和公共需要的紧迫性之间的平衡。

在面对重大疫情时，对于疫情防控中需要收集的个人数据，应当建立原则上可不经个体同意、允许直接收集和使用的规则，并将重心放在规制如何合理使用这些数据上。由于疫情防控大数据平台中采集的信息既不宜匿名而且也难以匿名，但为降低风险，公安机关获取数据的行为应当受到一定限制。

这种限制在具体的疫情防控过程中主要体现在三个方面：一是主体限制。只有公安机关依法可不经个体同意、直接收集和使用个人数据，其他机构开展流行病学分析和预测以其合法创造和采集的数据资源为限。二是用途限制。公安机关只能因疫情防控工作需要而采集个人数据，不得用于与疫情防控无关的其他事务，更不得与其他机构共享或对外泄露。三是期限限制。疫情结束后，除保留不涉及个人隐私的过程和结果信息外，对所有能识别出个人身份的原始信息应当予以删除。[5]总体而言，公安机关需要处理好数据信息共享利用和个人隐私保护之间的关系，从制度层面规范信息共享，形成保护个人隐私的长效机制。

四、结 语

目前，大数据智能化建设正向着深化应用的阶段进发，在数据采集治理和应用等大数据安全方面还面临不少困难和挑战。在疫情防控常态化的大背景下，不断完善和改进疫情防控大数据平台的功能，加强顶层设计，完善省、市、县协同防控机制，完善“端、边、云”一体化建设，推进警务移动终端的更新升级，厘清大数据疫情防控与个人隐私的边界都是亟需解决的问题。就具体的路径和方法而言，继续深入贯彻落实公安部大数据战略，按照“四化”“六统一”的技术路线，不断完善大数据采集治理体系和全警全域的大数据应用体系，提升感知、监测、预警和指挥处置能力，推动警务体制机制变革创新是公安机关进行大数据平台建设的重心和发展方向。