面向大数据时代的重大疫情信息管理理论框架及其应用

摘 要：[目的/意义]研究面向大数据时代的重大疫情信息管理问题，为缓解重大疫情影响、提升国家疫情信息管理体系与能力提供参考。[方法/过程]以新冠肺炎疫情为起点比较了公、私部门疫情信息管理实践的不同路径，探讨当前疫情信息管理面临的困境及其现实根源，结合跨学科理论提出重大疫情信息管理困境化解的针对性方案。[结果/结论]构建重大疫情信息管理的“DITP”理论框架，基于该框架的国家重大疫情信息管理平台能够有效化解当前国内重大疫情信息管理的现实困境，实现疫情信息互联共通、透明共享、实时更新和开放获取，促进疫情信息管理和疫情防控治理的无缝对接。

关键词：重大疫情信息管理;“DITP”框架;信息管理平台;“新冠肺炎”;中国情景

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.07.003

〔中图分类号〕D035;TP3-05 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2020）07-0025-09

Research on Theoretical Framework and Application of Major

Epidemic Information Management in Big Data Era

Li Jinhua

（School of Politics and Public Administration，China University of Political Science and Law，

Beijing 100088，China）

Abstract：[Purpose/Significance]To research the information management of major epidemic in the era of big data，so as to provide reference for alleviating the impact of major epidemic and improving the information management system and capacity of the state.[Method/Process]Taking the epidemic situation of“COVID-19”as the starting point，this paper compared the different paths of epidemic information management in public and private sectors，and analyzed the difficulties and realistic causes of epidemic information management in China.Combined with interdisciplinary knowledge，this paper put forward a targeted plan to solve the dilemma of major epidemic information management.[Results/Conclusions]The“DITP”theoretical framework of major epidemic information management was put forward.The national major epidemic information management platform based on this framework can effectively resolve the current dilemma of domestic major epidemic information management，realize the interconnection，transparent sharing，real-time update and open access of epidemic information，and promote the seamless docking of major information management and epidemic prevention and control.

Key words：information management of major epidemic;“DITP”framework;information management platform;“COVID-19”;China scenes

2020年于全球蔓延的新型冠狀病毒肺炎疫情（以下简称“新冠肺炎疫情”，英文为“COVID-19”）极大地考验了世界各国的重大疫情防控体系与防控能力。中国在抗击新冠肺炎疫情中取得了瞩目成就，疫情已基本得到控制。但正如习近平总书记所说：针对这次疫情暴露出来的短板和不足，抓紧补短板、堵漏洞、强弱项，完善重大疫情防控体制机制，健全国家公共卫生应急管理体系[1]。与2002年SARS时期的时代背景不同，当今时代已经进入海量数据涌现、人口快速流动、社会高速运转的大数据时代[2]。本次新冠肺炎疫情中，此前重金打造的全国性卫生统计信息网络直报系统出现部分“失灵”，影响了疫情研判和防控决策。大数据时代，信息管理成为了决定疫情阻击战成败的关键。就此而言，开展面向大数据时代的重大疫情信息管理研究成为了理论和实践层面重要的前沿课题。

1 文献回顾与问题提出

所谓重大疫情是指在一定区域和一定时间段内对社会公众健康严重损害的传染病爆发。重大疫情信息管理是指运用现代信息技术对有关传染病疫情源头，传播路径，造成政治、社会、经济等影响的信息进行收集、整理、加工和应用，为疫情防控决策以及相关群体提供信息服务的活动。通过梳理和回顾学术界与重大疫情相关的研究议题，发现该议题涉及了公共卫生、应急管理、情报科学等多学科研究范式。根据研究议题进行总结，大致可分为3类：

一是公共卫生信息管理研究。从文献所属学科看，主要集中于公共卫生和医疗健康学等学科范畴，主题主要关注常规状态下的日常公共卫生信息管理。涉及议题包括区域卫生信息共享[3]、医疗卫生信息公开政策[4]、职业卫生疾病和电子病例共享平台建设[5]、医疗临床决策信息支持系统开发[6]等议题，最新的研究关注了国家宏观层面公共卫生信息系统构建[7]。

二是公共危机信息管理研究。应急管理和计算机科学等学科是该主题的主要贡献者。公共危机信息管理主题下，核心议题关注了危机信息管理的技术运用[8]、危机信息协同治理机制建设[9]、公共危机信息管理的作用与实践问题[10]、应急资源调度[11]、应急资源信息建模[12]等议题。当前信息联动、公开和共享机制[13]研究代表了该主题最新的研究动向。

三是应急信息和应急情报管理研究。该研究主题主要集中于图書、情报科学、计算机科学等学科，应急信息和应急情报管理研究的重点主题是为突发事件应急决策与应急处置提供高效化的信息和情报服务。该主题下涉及的议题集中讨论应急情报理论模型[14]、不同类型应急情报体系构建与完善[15]、应急情报流程[16]、应急情报服务机制[17]、应急情报决策系统优化[18]、突发事件的政府信息公开[19]等。

上述研究从不同学科视角出发，强调了与重大疫情信息管理相关的不同方面，为本研究提供了坚厚的理论基础。不过，现有研究也依然存在以下不足：一是现有不同学科理论范式之间缺少整合和对话，探讨国内应急决策情报研究还缺少关注中国情景下的政治制度、社会背景和治理价值对应急信息管理实践的影响。二是现有研究多数属于理论论证和规范性讨论，缺乏运用定性、定量和案例研究等实证方法的分析。就此而论，大数据时代背景下重大疫情信息管理研究必须要注重学科之间的理论对话，重视从实证研究方法出发探讨国内应急信息管理实践的特定情境和制度背景。有鉴于此，本文致力于解析和探讨大数据时代下，中国重大疫情信息管理实践具体如何推进以及面临怎样的实践困境，如何构建中国情景之下重大疫情信息管理实践困境的化解之道？

2 大数据时代我国重大疫情信息管理实践：以新冠肺炎疫情为例

2.1 我国重大疫情信息管理实践：“公—私”部门比较

大数据时代下中国重大疫情信息管理实践具体如何推进？通过比较新冠肺炎疫情期间国内公共部门和私人部门信息管理的实践过程，一定程度上能获得解答。新冠肺炎暴发以来，现代信息技术如大数据、人工智能、GIS等的运用为国内公共部门（包括各级政府、公共企事业单位、非营利组织等相关机构）和私营部门（个人、家庭和私人所拥有的企事业单位）的信息采集、整理、分析和应用提供了强有力的支持，成为当前重大疫情信息管理的一大亮点。表1中，分别从应用范围、技术运用实例和信息管理特点3个方面比较了新冠肺炎疫情期间公共部门和私营部门信息管理实践的过程。

通过对比发现，二者除了非常关注现代信息技术的共同点外，从特点上看，更多地体现为“差异”。主要差异包括两个方面：一是信息管理的目的各异。公共部门的信息管理目的服务于地方疫情防控和疫情决策以及医疗救助。私营部门（分为市场主体和公益主体）中，市场主体采用大数据和人工智能技术对疫情信息和情报进行深度挖掘、可视化处理，目的主要是服务用户需要、吸引和挖掘更广阔的市场。而公益主体主要以公益性和实现社会公共价值作为主要行动目的。二是可供利用的信息和数据类型不同。公共部门赖以决策的数据往往是部门“小数据”，而私营部门特别是腾讯、百度等互联网公司根据自身的行业优势和掌握的核心技术，获取的数据往往是真正意义上的“大数据”。

2.2 当前国内重大疫情信息管理实践面临的困境

“中国幅员辽阔，自然环境和资源禀赋差异显著，人口众多，区域社会经济发展不均衡。”[20]这些特定情景决定了各地公共部门疫情信息管理能力和信息化程度的差异性。此外，特定政治制度、公共行政和社会背景亦对疫情信息管理产生了深远的影响。就此而言，从问题性质来看，国内重大疫情信息管理不再仅仅只是技术层面的问题，而是一个包含技术性、社会性、政治性在内的复合型问题。从问题性质出发，当下我国重大疫情信息管理面临的困境体现为：

2.2.1 重大疫情信息管理的碎片化和分散化

各地公共部门开发多样化的信息管理工具虽然能够灵活应对重大疫情，但是从整体性治理视角来看，结果导致了各地和全国范围内的疫情信息管理碎片化和分散化。该问题产生的政治根源主要与“条块分割”的行政体制有关。“条块分割”体制带来了“属地管理”责任制，地方政府主要职责是负责管好辖区范围内的一切公共事务，一般情况下很少与其他辖区政府发生关系，除非是进行政策学习和政府间合作。大数据时代下，人口快速流动且行动不受行政区域限制，“肺炎病毒”携带者在未知自身患病情况下自由流动会扩大并模糊疫情蔓延的边界。“条块分割”体制难以应对大数据时代下的人口流动，如果各地信息和通报不公开、不共享，那么关于疫情信息的全貌则会被该体制“分割”成“碎片”，各地仅掌握了疫情的“小片段”和“小部分”信息，无法拼凑出完整的疫情信息链条，“信息孤岛”由此产生。

2.2.2 信息技术难以促成跨部门的“集体行动”

美国著名技术治理专家简·E.芳汀教授[21]指出：“虚拟政府构建真正的挑战不在于构建电子政府的技术能力，而在于根深蒂固的组织性分歧和政治性分歧”。疫情期间，互联网等信息技术尽管为信息共享和自由表达提供了平台，但是信息在国家、社会和市场之间依然难以有效共享，特别是政府信息公开依然不及时，信息公开动力不足，缺少对社会、市场意见的回应和吸纳。究其根源与“组织性分歧”和“政治性分歧”不无关系。这里的“组织性分歧”和“政治性分歧”在中国情境下主要体现为“体制”，即代表国家的公共部门与作为社会成员的私人部门、公民天然不属于同一个体制。这里的“体制”特指官僚体制。官僚体制内，公共部门的行动逻辑是内外、亲疏有别，就某项公共事务的行动来说“官僚组织的动员一般在官僚体制内部进行，对象主要是官僚和相应的官僚机构，很少涉及普通群众。”[22]

2.2.3 疫情信息管理与应急防控之间尚有较大裂痕

这种“裂痕”体现在两方面：其一，基层疫情防控中信息管理链条缺失。中央一体化管理体制下中国基层政府日常工作向来是“上面千根线、下面一根针”[23]，疫情期间各部门、各领域的行政指令、工作任务层层下压，集中到基层，“表海”成为了基层政府和社区（行政村）两委的工作实态[24]。因基层政府的财政能力、技术运用能力参差不齐，“下村—入户—填表—上报”的工作基本由“手工填写”完成。其二，公共部门的应急信息管理与疫情应急防控实践之间衔接不畅。具体体现为在吸取SARS经验基础上建立的国家卫生统计信息网络直报系统并未及时为国家疫情防控提供可靠的情报，谣言在各大网站和社交媒体广泛传播而公共部门未能及时辟谣。与之相反，私营部门如一些大型互联网公司提供的“疫情大数据”“迁徙地图”和“实时辟谣”等为政府和公众等提供了重要的决策信息来源。

2.2.4 技术利维坦之下个人隐私存在泄露风险

随着疫情扩大蔓延，为实现“精准”控制疫情，不同地区的公共部门和获得授权的私营部门不断加大对出入公共场所的个人和搭乘交通工具的乘客的相关信息进行收集和披露。新冠肺炎疫情暴发初期，武汉、湖北返乡者被以“污名化”方式对待，各地的公安、卫生等防疫部门在防疫信息采集时，由于信息披露的“度”没有把控好，导致个人隐私在微信群、网络等平台泄露和扩散，不仅直接侵害了个人隐私，还造成了恶劣的社会影响与信任危机[25]。“无政府”和“无秩序”的危机状态提升了私营部门和暂时“越轨”“越权”的公共部门借助“技术利维坦”侵害个人隐私的几率，尤其后者掌握了公民大量的隐私，其泄露隐私所带来的危害远甚于私营部门[26]。技术本身是中性的，但是被不同部门出于不同目的无限制使用，结果可能超越法律和伦理容许的范围，直接侵害每一个人的利益。

3 面向大数据时代的重大疫情信息管理：核心目标与理论框架

根据研究问题的思路，本文核心的逻辑沿着“现实问题分析—理论框架构建—平台应用分析”的线条推演。该部分笔者旨在明确大数据时代背景下解决当前重大疫情信息管理面临困境所需达成的核心目标，并追寻促成当前重大疫情信息管理问题解决所需的理论框架。

3.1 面向大数据时代的重大疫情信息管理：核心目标定位

“一定的目标设置对应急各部门要素的配置具有凝聚、导向作用。”[27]从大数据时代的大历史背景出发，需要重新对我国重大疫情信息管理的核心目标进行再定位。结合当前我国重大疫情信息管理面临的困境，面向大数据时代重大疫情信息管理核心目标应该包括以下3个主要方面：

3.1.1 形成联合共享的整体性信息管理机制

学者周毅等[28]认为公共信息联合或聚合服务是解决信息“分散化”和“碎片化”问题的关键。因此，疫情信息管理当中，必须形成统一管理的整体性信息管理机制将分散化和碎片化的疫情信息进行重新整合，让政府“条块”系统中的“信息孤岛”连成信息链条。此外，该机制还要进一步促成国家、社会和市场之间的信息互通，进而动员不同主体在疫情防控中采取“集体行动”。从意义上看，建立联合共享的整体性信息管理机制有利于破除现有的因政治制度限制、信息共享机制缺失对重大疫情信息管理造成的负向影响。

3.1.2 建成高效便捷的疫情信息服务供给平台

重大疫情暴发的迅猛性和紧急性要求公共部门迅速、果断采取行动查清疫情源头、控制人口流动、阻断疫情传播、减少疫情附带损失、预测疫情发展态势。科学、可靠和全面的信息情报服务决定了疫情阻击战的成败。因而，在疫情信息管理与疫情应急防控脱节以及跨部门、跨地区和跨系统的集

体行动难以发生的现实面前，必须建成应对疫情反应快捷、高效准确的信息供给平台，最大限度满足公共部门、私人部门和公民对疫情发生时的动态决策、物资调配、情绪疏导等多方面需求。

3.1.3 健全疫情信息管理的个人隐私保护体系

无论是重大疫情还是紧急的危机状态，个人和部分群体均较容易被“污名化”和“去隐私化”对待。这些现象与法治社会、现代公共生活倡导的“享有平等待遇”“保证人格尊严”与“重视个人隐私”等价值理念严重违背。所以在这些价值引导下，必然要诉诸于法律制度完善和运用现代“脱敏”技术（如区块链技术）来健全疫情管理信息的个人隐私保护体系，确保各行动主体的活动符合法治秩序和伦理道德要求，防范疫情期间和危机状态下个人隐私为不同行动主体所侵犯。

3.2 面向大数据时代的重大疫情信息管理：理论框架构建

“社会问题的复杂性，使人们意识到解决问题需要跨学科。”[29]疫情信息管理问题是一个技术性、社会性和政治性的复合型问题，应诉诸跨学科知识来提供综合性的理论解决方案。本文基于中国情景提出大数据时代下重大疫情信息管理的理论框架，参考不同学科学者的观点，其中姚春凤等[30]、沙勇忠等[31]、王传清等[32]、苏新宁等[33]学者就相关问题搭建的理论框架为我们提供了参考。基于這些理论框架和我国疫情信息管理的现实，我们提出面向大数据时代的重大疫情信息管理理论框架由“疫情治理部门系统（Department）”“疫情信息数据库体系（Information）”“疫情信息管理技术（Technology）”“疫情信息管理过程（Process）”4个核心要素有机组合而成。

其一，疫情治理部门系统（Department），即重大疫情治理中发挥决策、执行、评估、监督和信息供给等功能的疫情治理主体构成的部门系统。疫情治理主体包括各级党委与政府部门、医院、企业、媒体、民众、NGO等多元力量。结合整体性治理和协同治理等理论启示，疫情信息管理活动主要目标之一就是促成这些主体之间的信息有效聚合，进而实现国家、社会和市场等不同主体在疫情期间的合作共治。

其二，疫情信息数据库体系（Information）。即包括医情、政情、民情、媒情、商情、学情的“六情”疫情信息数据库。学者彭宗超等[34]认为，重大疫情防治应当重视“五情”大数据（疫情、医情、政情、民情和媒情）的舆情监测和预警作用。但他们提出的“五情”具有相互包含关系，如“疫情”本身包含了其余4种。此外，他们还忽视了疫情中受关注比较多的“复工复课”信息。因此，疫情信息数据库体系应由医情、政情、民情、媒情、商情、学情等6种主要信息构成。

其三，疫情信息管理技术（Technology）。这里的技术主要指面向大数据时代能够处理海量化、结构复杂“大数据”的现代信息技术。这些技术包括了大数据技术、人工智能、云计算、5G技术、区块链技术等现代信息技术。疫情信息管理中，它们被用来处理与疫情有关的海量化、碎片化、动态性和结构复杂的“六情”大数据。上述技术为重大疫情信息管理平台的搭建以及疫情信息的快速获取、分析和应用提供了核心技术支持。

其四，疫情信息管理过程（Process）。即与重大疫情处置同步的疫情信息管理活动过程——包括事前准备、事中处置和事后恢复阶段。重大疫情信息管理活动和疫情治理活动密不可分，面对实践中疫情信息管理和疫情应急处置的割裂化，必须将二者的行动过程同步起来。疫情信息管理活动必须迅速、有效地为疫情防控与治理的不同过程提供决策信息参考，为私营部门和个人提供疫情应对的信息服务。

需要指出的是，上述理论框架各要素在疫情信息管理实践过程中被有机整合在一起，相互促进和互相补充。为便于后面的分析和陈述，采用英文首字母简写的方式，将该理论框架简称为重大疫情信息管理理论的“DITP”框架。见图1所示。

4 基于“DITP”框架应用的国家重大疫情信息管理平台构建：系统模型与运行机理

4.1 基于“DITP”框架应用的国家重大疫情信息管理平台：系统模型

重大疫情信息管理是一个复杂的系统工程，“DITP”框架的核心要素为优化重大疫情信息管理的机制和实践活动提供了重要驱动力。现在核心问

题转向了如何将“DITP”框架中的核心要素与前面提及的多种疫情信息管理机制进行有机整合，用于疫情信息管理核心目标的实现和实践困境的化解。从跨学科理论出发，现有一些来自公共管理、政治学和社会学等学科倡导的整体性治理理论[35]、无缝隙政府理论[36]、协同治理理论[37]等框架可以为建立信息共享的整体性信息管理机制等提供参考。计算机科学等提出的大数据、云计算、区块链、人工智能和互联网等技术可以为疫情信息管理平台搭建提供底层技术支持[38]。情报科学、应急管理学等相关学科关于应急情报管理[39]和突发事件情报分析[40]等理论可以为整合不同的疫情信息管理机制提供理论依据。结合这些理论知识，本文进一步构建了面向大数据时代的国家重大疫情信息管理平台系统模型，见图2所示。

基于“DITP”框架构建的国家重大疫情信息管理平台借助区块链技术和相应机制将“DITP”框架内4个核心要素有机整合到平台中，形成整体性信息管理架构。基于多种现代信息技术运用的国家重大疫情信息管理平台，其核心功能包括：一是确保信息发布与共享的透明化。二是破除政治制度安排中“条块分割”对信息共享的阻滞和官僚体制对信息传播的过滤。三是通过点对点的信息相互验证有效抵制谣言和虚假信息发布。四是基于区块链隐私保护机制确保个人隐私不被非法化利用。相比此前的国家卫生统计信息网络直报系统，该平台更多的优势体现为：1）开放性的信息发布环境;2）有效的信息共享激励;3）可视化的疫情大数据在线实时呈现;4）便利化和权威化的信息获取渠道;5）信息管理与疫情防控的无缝对接。鉴于私营部门如国内腾讯、百度、新浪等大型互联网公司在大数据信息采集、分析和可视化等方面具有比公共部门更强的优势，因此国家重大疫情信息管理平台的搭建和具体运行可以通过政府购买公共服务（GPPS）或者“公私”合作生产（PPP）的方式来实现。

4.2 基于“DITP”框架应用的国家重大疫情信息管理平台：运行机理

基于“DITP”框架的国家重大疫情信息管理平台系统模型展示了重大疫情信息管理和疫情防控治理有效衔接的全过程。从运行过程看，该平台的运行机理如下：

4.2.1 重大疫情事前应急准备阶段

首先，鉴于2019年12月26日张继先医生上报的临床信息和2020年1月11～16日《THE LANCET》发表的新冠肺炎病毒高死亡率[41]、可传染性[42]等对国内疫情风险预测的重要意义。因而，在疫情发现和小范围蔓延的事前应急准备阶段，应特别关注专家子系统当中的“医学意见”。其次，决策部门子系统根据“医学意见”和“六情”信息进行疫情防控的科学决策，随后决策部门子系统根据“一案三制”，对潜在风险和危机应对制定重大疫情应急管理预案、应急管理机制和应急法律体系。最后，由应急预警系统启动重大疫情预警等级，通过相关机制动员起来的各级党委与政府部门、企业、媒体、医院、民众等力量被联合组成了疫情沟通和联动子系统，确保彼此相互协作来预防疫情的随时蔓延。以上过程的数据经过区块链技术“脱敏”后实时添加到平台中在线共享。

4.2.2 重大疫情事中应急处置阶段

事中应急处置阶段核心任务是最大限度地集中人力、物力、财力保障疫情阻击战的全面和迅速铺开。首先，该阶段信息采集和实时分析活动并未停止。来自医学、应急管理和公共管理学等专家子系统意见和“六情”信息为决策部门子系统提供紧急决策的情报咨询，制定科学、有效的应对方案迅速控制疫情的擴大化。其次，应急沟通和联动子系统基于各自的优势相互合作，协助确诊人员和疑似人员排查，参与“疫区”和“非疫区”生活物资和医疗设施的调度，为受“震荡”人员及时提供心理咨询和医疗帮助。最后，关于疫情信息的情报和信息可通过平台随时上传，疫情数据平台工作人员随时分析和汇总，并通过区块链技术“上链”提供实时的疫情信息服务。

4.2.3 重大疫情事后恢复与评估阶段

首先，待疫情的风险和影响逐渐降至最低后，决策部门子系统在充分吸收专家子系统意见和数据平台提供的风险预测报告基础上，审慎作出降低突发性公共卫生事件应急响应等级的决定。直至疫情危机解除后，应急响应终止。其次，危机解除后，平台继续服务于善后恢复工作。第三方评估机构借助区块链技术溯源疫情处置的全过程，独立开展疫情评估，评估结果报送不同的部门。国家监察机关根据第三方的评估结果和领导干部在疫情防控中的表现开展追责问责工作。其他国家部门和单位根据第三方评估报告，对疫情防控实际中有突出贡献的个人和单位进行表彰，对疫情期间造成恶劣影响的个人和组织依据相关法律进行惩处，对因疫情受损的家庭和个人提供善后补偿和国家援助。最后，以上的所有信息，包括重大疫情评估报告经过区块链技术剥离个人隐私后，“上链”添加到平台上进行共享，同时为未来可能的疫情提供参考。

5 结论与展望

本文立足于疫情防控和疫情信息管理的中国情景，对比了重大疫情信息管理实践的不同路径和面临的困境，提出了面向大数据时代的重大疫情信息管理核心目标和化解困境所需的“DITP”理论框架，并运用该框架构建了国家重大疫情信息管理平台系统模型。通过对上述内容进行总结，得出以下几点基本结论：

第一，通过对新冠肺炎疫情中公共部门和私人部门信息管理实践的比较，发现二者的差异主要表现在信息管理目的和数据运用两个方面。信息管理目的上，公共部门意在管控人员和控制疫情;市场利益和公共价值分别是不同私营部门的最终目的。信息与数据运用上，公共部门依赖的是部门“小数据”，而一些大型私营部门，如互联网公司可以获得“大数据”。

第二，从政治制度、社会治理和技术运用三个层面反观当前我国疫情信息管理实践活动认为，疫情信息管理分散化和碎片化、技术治理有限性、个人隐私面临泄露风险、疫情信息管理与疫情防控相互“割裂”是面临的主要困境。为化解上述困境，大数据时代下，我国重大疫情信息管理需要形成信息共享的整体性信息管理机制，建成高效便捷的疫情信息服务供给平台，并健全疫情信息管理的个人隐私保护体系。

第三，本文以跨学科理论综合性地提出了促成疫情信息管理核心目标实现的“DITP”理论框架。该框架包含了“疫情治理部门系统（Department）”“疫情信息数据库体系（Information）”“疫情信息管理技术（Technology）”和“疫情信息管理过程（Process）”的4个核心要素。其中，要素之间相互促进和互相补充，共同构成了一个有机整体。

第四，基于“DITP”框架构建的国家重大疫情信息管理平台运用区块链等技术将疫情信息管理的相关机制和不同要素进行了有机组合。该信息管理平台能够有效推进信息发布与共享的透明化，促进疫情信息的互联共通、实时更新、开放获取，有效保护个人隐私，抵制谣言和虚假信息发布，实现信息管理与疫情防控治理的无缝对接。

本文的理论贡献可能在于：其一，深入讨论政治运行和社会治理等中国情景与疫情信息管理之间的深层逻辑关系，为研究疫情应急信息管理提供了新的理论视角。其二，注重从案例实证和跨学科的视角出发寻求化解重大疫情信息管理困境的综合性方案，为研究疫情应急信息管理提供了与以往研究不同的思考路径。现实政策涵义上，本文构建的国家重大疫情信息管理平台对完善我国重大疫情信息管理机制，缓解重大疫情影响和提升国家疫情信息管理体系与能力具有一定的参考价值。当下突发事件应急信息管理理论与实践之间存在比较严重的脱节现象。有鉴于此，本文将研究起点定为中国情景之下的重大疫情信息管理研究，更多考虑将疫情信息管理放到当下的政治运行和社会治理背景中考虑，试图为问题的解决寻找合适的方案。但基于“DITP”框架应用的国家重大疫情信息管理平台是否符合实际应用的需要，仍需进一步检验。未来，与之相关的研究可以从中国情景出发引入定性、定量的实证研究方法，为拓展重大疫情信息管理理论研究提供新的解释方案，这同时不失为避免理论和实践脱节的可循路径。

参考文献

[1]新华网.完善重大疫情防控体制机制 健全国家公共卫生应急管理体系[EB/OL].http：//www.xinhuanet.com//politics/2020-02/14/c_1125575616.htm，2020-06-01.

[2]李进华.大数据时代公共危机决策：演进趋势、决策困境与可能出路[J].改革与战略，2020，36（2）：39-49.

[3]夏寒，夏天，徐建时.基于区域卫生信息平台的疾病预防控制业务应用与数据共享[J].中国卫生统计，2014，31（6）：1087-1089.

[4]吕红.医疗卫生信息公开政策的基本研究框架与制定协同动力模型构建[J].现代情报，2018，38（2）：36-40，177.

[5]沈剑峰，汪崴，杜平，等.基于卫生信息平台的电子病历信息共享研究和实现[J].中国生物医学工程学报，2013，32（4）：504-507.

[6]Inokuchi R，Sato H，Nakamura K.Healthcare Information Systems and Clinical Decision Support for Emergency Departments：History and Development in the United States[J].Journal of the National Institute of Public Health，2013，62：88-97.

[7]王青兰，王喆，曲强.新型国家公共卫生信息系统建设：提高系统韧性的思考[J].改革，2020，（4）：17-27.

[8]Angell I O，Smithson S.Managing Information Technology：A Crisis of Confidence？[J].European Management Journal，1990，8（1）：27-36.

[9]Benali M，Ghomari A R.Information and Knowledge Driven Collaborative Crisis Management：A Literature Review[C]//2016 3rd International Conference on Information and Communication Technologies for Disaster Management（ICT-DM）.IEEE，2016：1-3.

[10]李昊青，夏一雪，蘭月新，等.我国公共危机信息管理研究的可视化分析（2006-2015）[J].现代情报，2016，36（5）：138-143，157.

[11]Wang G H，He Y Z，Cui Z.Research on Emergency Resource Scheduling Decision-Making Based on Dynamic Information[J].Journal of Investment & Management，2017，6（2）：60-65.

[12]肖花，刘春年，尹小莉.应急资源信息建模与数据建模：方法与范式[J].图书馆学研究，2015，（2）：54-59.

[13]张梦航，陈凌.地域范围内公共危机决策的信息联动机制研究[J].图书馆学研究，2016，（20）：2-7.

[14]刘建准，唐霈雯，石密，等.突发事件应急管理中情报介入与融合模型研究[J].图书情报工作，2019，63（18）：78-86.

[15]郭春侠，张静.突发事件应急决策的快速响应情报体系构建研究[J].情报理论与实践，2016，39（5）：53-57，68.

[16]陈祖琴，蒋勋.基于情报流程优化的应急决策生成与优化研究[J].情报理论与实践，2018，41（12）：133-138.

[17]曹振祥，储节旺，郭春侠.基于重大疫情防控的应急情报服务模式研究——以新冠肺炎疫情防控为例[J].现代情报，2020，40（6）：19-26.

[18]Lei Y，Zhou X，Xie L.Emergency Monitoring and Disposal Decision Support System for Sudden Pollution Accidents Based on Multimedia Information System[J].Multimedia Tools & Applications，2019，78（8）：11047-11071.

[19]高山，刘小舟，凌双.突发环境事件中地方政府信息公开行为研究——基于上级政府干预的视角[J].情报杂志，2019，38（5）：161-168.

[20]柏中强，王卷乐，杨雅萍，等.基于乡镇尺度的中国25省区人口分布特征及影响因素[J].地理学报，2015，70（8）：1229-1242.

[21]（美）简·E.芳汀.构建虚拟政府：信息技术与制度创新[M].邵国松，译.北京：中国人民大学出版社，2004：1.

[22]欧阳静.论基层运动型治理——兼与周雪光等商榷[J].开放时代，2014，（6）：180-190，9.

[23]杨龙.府际关系调整在国家治理体系中的作用[J].南开学报：哲学社会科学版，2015，（6）：37-48.

[24]孙宗锋，孙悦.组织分析视角下基层政策执行多重逻辑探析——以精准扶贫中的“表海”现象为例[J].公共管理学报，2019，16（3）：16-26，168-169.

[25]陈兵.抗击新冠肺炎疫情中个人信息保护的法治慎思[J].社会科学辑刊，2020，（2）：23-32.

[26]王学辉，赵昕.隐私权之公私法整合保护探索——以“大数据时代”个人信息隐私为分析视点[J].河北法学，2015，33（5）：63-71.

[27]杨巧云，姚乐野.基于协调理论的应急情报部门跨组织工作流程研究[J].情报理论与实践，2015，38（8）：75-78，84.

[28]周毅，吉顺权.公共信息服务社会共治模式构建研究[J].中国图书馆学报，2015，41（5）：111-124.

[29]关辉.组织·动力·成果：我国大学跨学科演进的三重维度与协同逻辑[J].教育发展研究，2015，35（3）：11-15.

[30]姚春凤，谭兆营，沈雅.探讨设计突发事件公共卫生风险沟通的框架体系及其核心要素诠释[J].中国健康教育，2017，33（9）：859-863.

[31]沙勇忠，李文娟.公共危机信息管理EPMFS分析框架[J].图书与情报，2012，（6）：81-90.

[32]王传清，毕强.政府危机信息管理联动系统模型构建[J].图书情报工作，2012，56（17）：31-36，97.

[33]苏新宁，朱晓峰，崔露方.基于生命周期的应急情报体系理论模型构建[J].情报学报，2017，36（10）：989-997.

[34]彭宗超，黄昊，吴洪涛，等.新冠肺炎疫情前期应急防控的“五情”大数据分析[J].治理研究，2020，（2）：7-19.

[35]谢微，张锐昕.整体性治理的理论基础及其实现策略[J].上海行政学院学报，2017，18（6）：31-37.

[36]尚虎平，韩清颖.我国“无缝隙政府”建设的成就与未来——以无缝隙政府工具为标准的评估[J].中国行政管理，2014，（9）：75-80.

[37]樊博，刘若玄.应急情报联动的协同管理理论研究[J].信息资源管理学报，2019，9（4）：10-17.

[38]陈晓红.利用大数据等信息技术完善公共安全应急体系[J].科技导报，2020，38（4）：1.

[39]杜军，李从东.应急网络组织中的应急情报来源、传递与共享机制研究[J].情报理论与实践，2017，40（9）：37-42.

[40]瞿志凯，兰月新，夏一雪，等.大数据背景下突发事件情报分析模型构建研究[J].现代情报，2017，37（1）：45-50.

[41]Huang C，Wang Y，Li X，et al.Clinical Features of Patients Infected with 2019 Novel Coronavirus in Wuhan，China[J].The Lancet，2020，24（1）.

[42]Chan J F W，Yuan S，Kok K H，et al.A Familial Cluster of Pneumonia Associated with the 2019 Novel Coronavirus Indicating Person-to-Person Transmission：A Study of a Family Cluster[J].The Lancet，2020，24（1）.

（責任编辑：陈 媛）