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抗疫论⑫ | 这些问题不解决,大数据辅助决策未必真的精准……
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来源:上观新闻 作者:李帅 2020-04-25 06:31
摘要:如何打通不同主体间的数据共享渠道,如何以法律手段规制疫情防控中的大数据辅助决策行为,是当下值得进一步思考的问题。

【编者按】新冠肺炎疫情是对我国治理能力和治理水平的一次重要检验。针对疫情防治中呈现的一些新现象、新问题,社科理论界积极发声,贡献属于学人的智慧和力量。本着”思想温暖学术,学术关怀现实”的办刊理念,上海市社联《探索与争鸣》编辑部于今年1月28日在全国社科学术界,率先推出“国家治理现代化视野下的抗击新型肺炎”主题征文。此次征文获得学界积极关注和支持,截至3月12日,共收到论文1500多篇。为更全面呈现人文社科学者对抗疫过程的思考,《探索与争鸣》与解放日报·上观新闻“思想汇”合作,从征文中选取部分文章组成“抗疫论”专栏予以刊发,希望引发更多思考。


此次疫情期间,大数据辅助下的快速决策对有效防控疫情发挥了重要作用。然而,大数据虽然具备提前预警、辅助研判的功能,但信息主体多、来源渠道广、审核机制不完善、收集方式和分析标准不统一等问题,也在很大程度上影响着决策结果的合理性。如何打通不同主体间的数据共享渠道,如何以法律手段规制疫情防控中的大数据辅助决策行为,是当下值得进一步思考的问题。

疫情防控中大数据辅助决策的现存问题

此次疫情期间,大数据辅助下的决策相关行为不少,各类主体以大量数据为基础,设定算法、构建模型、预估疫情走势,辅助政府实施规制行为。但与此同时,大数据辅助决策仍存在以下三方面问题:

1. 疫情走势模型及预测结论的差异问题

疫情发生以来,一些医疗机构、科研院所、大数据公司或公民个人基于疫情前期暴发态势及传播特征,通过构建模型的方法展开预测,发布评估报告或研判结果;还有地方行政机关以前述主体研发的风险评估模型为依据,采取相应的疫情防控措施。

这些预测在一定程度上提升了公民对疫情发展态势的认知,有利于促进公众参与到防控工作中,通过调节自身行为促进社会治理效果的实现。但需要关注的是,上述模型作为推测未知风险的手段,其结论可能受到多种因素影响而表现出差异性,这些影响因素包括但不限于:设定模型依托的基础数据及数据的普遍性、广泛性,模型建构的学科背景,模型是否经过实践检验以及经过检验的次数等。这些因素的多维变动将可能在很大程度上影响预测结果,进而导致大数据辅助下的决策内容也呈现彼此相异的特征。

例如,有些地方在复工复产之后,基于某些预测模型中“疫情拐点已到来”的结论而放松对餐饮、购物、游园等人员聚集性活动的监管,这在疫情尚未完全控制的情况下并非适宜之举。可见,在大数据辅助行政机关特别是基层政府决策的过程中,决策主体应当意识到模型预测与实际情况之间可能的差异,要避免作出“一刀切”式的决策。此外,如何选择恰当的模型并依据其预测结果作出决策,如何及时更换不适宜模型,以及如何根据模型的修订调整决策内容等,都是构建法律制度时需要考虑的问题。

2. “健康码”及其算法如何进一步完善 

针对疫情期间返工、返学及返岗形势,一些地方启用“健康码”,以“个人自述、建库比对、空间筛查”为依据,通过大数据进行首次即时计算、每日定时计算、动态实时更新,自动生成个人健康码,对市民实施数字化管理。

据介绍,健康码主要依据三个标准赋分,依次是空间维度、时间维度和人际关系维度,即根据全国疫情风险程度,大数据公司可以将本地风险评级精确到乡镇或街道,并结合个人曾去过疫情严重地区的次数和停留时间,结合个人是否曾与患者或患者的密切接触人员接触,确定最终的健康码情况。然而有不少市民就健康码的生成依据及合理性提出质疑,例如有市民连续14天在家中未出门,时间跨度已满足国家认定的病毒潜伏周期,但申领到的健康码却显示为红色;也有市民发现一家人的活动轨迹完全相同,但健康码颜色却并不相同;还有的健康码在申领后三天内不断变换颜色,但市民本人在此期间却并未出门。

从技术角度来说,健康码的基础程序就是机器自动化决策系统,其运行主要依托算法对大量数据的分析,以及后续人工智能辅助下的机器学习。但在实际运行中,决策算法也可能存在问题:其一,算法的设计可能并未完全体现法律公平正义的精神,或者算法程序编写时没有充分考虑社会管理行为的特征;其二,原始数据、运算方法等内容均未向公众公开,使算法在科学性、合理性方面缺乏监督,可能影响实施后的社会效果。因此,要从完善立法的角度对大数据辅助决策加以规制,使决策既体现机器运算的科学性,又不失人类思维与情感的“智性”与“灵性”。

3. 信息申报平台之间的互通障碍问题

疫情期间,各地加强小区出入管理,要求居民进出登记个人信息。实践中很多住宅小区采用手机扫码、在线填写信息的方式收集住户及节后返回人员的信息,还有超市、药店以及公共交通工具采用扫码方式收集用户个人信息,以便必要时予以追溯。

基于上述数据,信息收集主体可以掌握特定时间、空间范围内的公民信息,并依此实施后续决策行为。该设置虽然提高了行政管理效率,但也存在平台种类众多、信息填写重复、收集主体混乱等现象。此外,同一主体收集特定对象的基本信息是否需要通过不同平台多次进行,不同平台之间的信息为何不能顺利打通等问题,都应当纳入决策者的考量范围。

在运用法律规制大数据辅助决策行为时,应当坚持全局思路,综合考查各个阶段的行为,使技术辅助下的决策行为在法律规范的边界内运行,保障决策结果公平公正、科学合理。

构建大数据辅助决策的法律规制机制

基于上述问题,为了更好地发挥大数据在疫情防控乃至社会治理中的积极作用,建议从以下三个方面入手,着力构建大数据辅助决策的法律规制机制。

1. 划分决策主体类型

当前,借助大数据实施决策的主体已不限于传统社会管理中的行政机关,而是以政府及其职能部门为基础,向外拓展至企事业单位以及非政府组织、民间团体等。社会活动中,这些主体享有的权利本就存在区别,因而在管理社会公共事务时拥有的事权范围也有所差异。那么具体到决策这类关键性的公共行为时,就应当遵循类型化思路,分步探讨不同主体在实施数据辅助决策行为时的标准与限度,从而提出完善现行立法的合理化建议。

以疫情防控工作为例,首先,应当明确在这类事务中享有决策权的主体范围。具体而言,就是审查各级政府及卫生行政管理部门、医院、医疗卫生科研机构、从事相关研究的企业以及社会团体和个人等主体,是否依法享有或者应当享有一定的决策权。其次,在厘清主体身份的前提下,确定可以由相应主体实施决策的事项范围。最后,建议从立法角度为不同决策主体制定行为规范。具体到实践中,建议通过规范性文件在不同事项范围内规制决策主体的行为,并在必要时将其上升为部门规章,实现数字赋能与法律规制共同作用下的合理化决策体系。

2. 明确决策依据的筛选标准

大数据的主要特征在于多样性、高速性及易变性,那么在关乎社会公众生命健康的疫情防控工作中,如何筛选恰当的数据作为决策依据,是所有决策主体首要考虑的问题。此次疫情中,决策主体面对不同模型和结论应当如何选择,特别是行政机关应当以哪一种大数据为基准,作出具有外部效力的决策行为,是完善法律规制途径时必须考虑的问题。

结合数据技术的特征,建议将以下四方面内容作为判断决策依据是否合适的标准:第一,大数据在内容、属性上是否与待决策事项具有相关性,即待参考数据和待决策事项之间是否存在内在且必然的关联。第二,数据体量是否充足。作为决策依据的大数据应当满足海量性的特征,如果数据量偏小,则不适合用来支持重要决策的形成。第三,数据是否具备时效性。在突发公共事件特别是疫情等严重卫生事件中,信息的时效性对于防控工作而言具有重要意义。第四,数据提供者的身份属性。与前三项标准相比,数据提供者的身份属性在更多情况下发挥的是辅助判断的作用,即当对大数据本身的判定无法得出其是否可以作为决策依据时,可结合数据提供者的主体地位进行判断。这是社会治理多元化思路下判定决策行为合法性与合理性的有益尝试,收获较好的实践效果后可考虑通过规范性文件予以确定。

3. 规范数据收集、利用与共享全流程

在划分决策主体、明确数据筛选标准的基础上,还应对数据的收集、利用和共享进行全面规制,以防出现社会治理主体信息收集平台之间“数据孤岛”的现象。进一步来说,规范大数据辅助下的决策行为,不仅应当关注决策本身的合法性与合理性,还应当从全景化角度审视大数据的获取和分析环节,从而提升决策全流程的社会公众满意程度。

对此,建议针对决策前一阶段的数据行为加以调整,将接受规制的对象范围从决策主体延伸至提供数据的行政机关、企事业单位、社会团体以及个人。对于这些数据行为主体来说,规制的范畴应当主要包括:其一,确保数据来源具有广泛性和代表性。从数据能否反映普遍问题的角度来看,应当要求被收集数据的对象在年龄、性别、职业等基本范畴中具备广泛性和代表性,以保证基础样本是客观的。其二,确保数据的加工与利用过程客观无偏见。具体来说,建议通过工作规程的形式明确信息加工者的编程行为,即要求其在编写程序分析和预判数据变化时不得加入自身主观偏见的内容,同时还要保证后续机器学习环境的公正,从而使得相应的大数据结论公正无偏颇。其三,确保数据的共享与流转均获得明确授权。公共卫生大数据兼具公共性与隐私性,疫情防控工作也具备显著的社会公益色彩,因而在数据获取、共享与流转的全流程中都应当保障数据来源者知情并征得其同意。在此基础上,大数据辅助决策将实现全流程、全阶段的法律规制。

(作者单位:北京外国语大学法学院)


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(本文仅代表作者个人观点。栏目邮箱:shhgcsxh@163.com)

栏目主编:王珍 文字编辑:周丹旎 题图来源:视觉中国 图片编辑:项建英
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