【現象】利用小程序自動定位，監測附近新冠肺炎感染病例發病點；依托交通樞紐健康申報系統，自主填寫健康狀態、始發城市，減少車輛排隊等候時間；通過掃碼登記返程人員信息，進行大數據比對，追蹤與疑似患者密切接觸人員線索……疫情發生以來，各地區將互聯網、大數據、人工智能等技術手段運用到疫情防控中，實現對疫情的精準防控、對流動人員信息的精細掌握，提高了抗擊疫情的精準化水平。
　　【點評】
　　科學技術是第一生產力。在應對重大風險挑戰中，科學技術也往往能帶來有效辦法。這次疫情防控中，科技力量的使用就是有力證明。
　　相比傳統的人工記錄、填表統計、排查篩選等舉措，將大數據技術運用到疫情防控的決策、發現、處置等環節，成為這次抗擊新冠肺炎疫情的一個顯著特征。工業和信息化部通過電信大數據，為全國疫情防控提供動態人員流動信息，服務國家對整體疫情態勢的預測預警，為各地對疫情的精準防控和精準施策提供了有效支撐。一些大企業也實時開發基于各種大數據技術的ＡＰＰ工具，比如“確診患者交通工具同乘查詢系統”“疫情數據實時更新系統”“發熱門診分布地圖”“新型冠狀病毒感染自測評估系統”等。這些數據化工具有利于公眾做好自身防護，阻斷疫情傳播。事實證明，打贏疫情防控阻擊戰，科技力量能夠發揮重要作用。
　　在這次疫情防控中，面向社會公眾的大數據應用，展現了新技術蘊藏的潛力和廣闊前景。這啟示我們，大數據技術要想發揮更大作用、更好造福群眾，必須建立起以互聯網和信息技術為中心，面向全社會的數據服務體系。對于政府來說，要實現政府信息平臺和數據平臺的融合，將大數據更好服務社會，以此優化提升公共服務的能力。對于一些互聯網企業來說，要通過整合數據源，拓寬數據利用渠道，充分利用長期沉淀的數據，在產品創新中發現新的服務模式和商業機會。
　　這次疫情是對國家治理體系和治理能力的一次大考，也檢驗著我國大數據、人工智能、云計算等新技術的應用程度和社會成效。客觀來說，把技術力量應用于當前的疫情防控工作，仍然有可以挖掘的潛力。比如對防控數據的統計，不少地方依然重復著人工記錄、層層上報的老辦法，牽扯了基層干部過多精力。再比如，由于企業、政府、社區之間的數據沒有打通，數據共享還處于一般水平，影響了疫情數據運用的有效性、可靠性，等等。針對這些問題，鼓勵企業創新研發，提升技術供給能力、豐富使用場景是當務之急。從長遠來看，要構建集各種數據信息于一體、開放共享、安全可靠的大數據平臺，形成一整套成熟的運轉體系，建立重大任務中大數據使用的長效機制。
　　將科技力量應用于精準防控，也要避免技術可能帶來的風險。無論是數據泄露、數據濫用等違規行為，還是竊取個人信息和侵犯用戶隱私等隱患，都需要統籌考慮。日前，中央網信辦針對利用大數據支撐聯防聯控工作發布了通知，要求收集聯防聯控所必需的個人信息要堅持最小范圍原則，收集或掌握個人信息的機構要對個人信息的安全保護負責。落實這些要求，關鍵在于采取嚴格的管理和技術防護措施，加大監管力度、筑牢制度堤壩。

　　《　人民日報　》（　２０２０年０２月２１日　０５　版）