大数据对防控与治理的作用

　　首先，我认为不能把大数据简单看成是一项信息技术，或者是海量的0和1，或者是复杂的数学模型。今天透过疫情，我们需要重新对大数据作一个定义。应该看到，大数据实际上体现的是一种全新的思维方式。说一个最简单的概念，一个叫先验，一个叫后验。
　　先有了理论，后面来验证它，先有因，后有果，这个叫作先验。今天的大数据，比如社会治理、企业经营管理，特别是旅游行业，是先有了结果、证据，然后进行原因分析与还原总结，类似于经验归纳，这是后验。比如社会治理与管理实践中有很多这样的情况，别人取得了成功，大家事后去分析原因。朋友圈里，我们有时候开玩笑说，这个叫心灵鸡汤。实际上是基于已有的证据，事后来分析它，希望得出规律、原理，指导未来的实践。
　　今天我们在疫情期间看到各种各样的数据与信息，实际上都属于一种后验。比如说我们看到了某一个地区的新增人数、确认人数等等。第一，尽管数据不一定准，但是会让我们有一种意识：我们原来可以通过数据来分析、还原已发生的疫情变化情况。第二，需要引发我们的深刻思考。一些数据的统计分析方式，有没有代表它的倾向？比如我们知道之前瑞士宣布不检验新冠病毒了，所以我们一度看到这个国家的新增数据为零，这不一定是真实的情况。网上的信息全不全？数据准不准？该公开的有没有公开？现在公开的数据的“温度”又如何？如果让我们做同样的工作，能否做得更好？我觉得这是我们需要具备的思维框架。
　　其实，这次疫情也是一次非常好的科普机会。疫情是一次“硬着陆”，不管你接受不接受，都要正视数据、信息技术对世界的正面、负面影响。在某些领域，比如高新技术开发、大数据分析的应用等可能发展速度较快，但是在人文社科领域，相对来讲还比较慢。这次疫情就像一次“硬着陆”，使得我们过去的三观都发生了变化。过去上课，我们习惯于在课堂中教学，开展课堂讨论，现在我们短期内被迫使用在线教学。对老师来讲，也要快速适应直播和录屏教学的方式。这就是“硬着陆”，让我们重新审视：如何适应这个时代？如何利用好现有的技术手段去改变未来？
　　刚才说的是大数据偏宏观的影响，如果从微观视角，大数据对于我们现实生活、工作都需要由内到外的系统性思考和快速的应用。我举个第一手案例，复旦大学最近在疫情期间做了很多规范性的工作来防止疫情的快速传播。从治理的角度，效果是很好的。但是从大数据的微观技术视角来看，我觉得我们的工作还有很多提升与改善的空间。我这两天偶尔还会去学校办公室。第一，学校要求所有的老师每天报备，开放的两个门都有体温监控，还要刷一下教师卡。第二，信息办在微信小程序上有一个“平安复旦”的签到功能，教工每日完成，而且必须要提供你的地理位置。第三，教务处提前收集了教师上报课程相关的信息Excel表格。第四，人事处最近下发了一个工作环境情况的统计，也是用Excel表格的形式供每位教师提交。第五，现在教师进出办公室都要刷教师卡。简单列一下，已经有了这么多的技术应用和数据汇总，从校门口的门禁到信息办“平安复旦”，到教务和人事的统计，再到进出办公室，已经有了五个数据来源。别忘了，现在学校还是不允许任何外卖进入的，所有人只能在食堂打饭。进入食堂打饭之前要做一次体温监控，打饭需要刷卡，至少六种数据来源！现在有这么多的数据资源，能不能借助这个机会使得大数据的分析与运用上升到一个更高的阶段，能够通过数据来驱动、来串联、来协调疫情中学校的资源分配，进一步用于未来返校后的校园工作？小到开放几个门，安排几个测温点，设立几个打饭窗口;大到教室合理安排，物资提前准备，预案提前制定。通过这次疫情的“硬着陆”，也许好过于我们过去一步步推进的“软着陆”。“软着陆”是由老师、同学提各种各样的合理化建议，学校进行持续性的、分阶段的、阶梯式的改进。这次的“硬着陆”，反而让我们能够换一个视角来审视，快速实施、高效实现。
　　还有一点十分重要，要从隐私和安全的视角去做好数据的使用与规范工作。疫情期间，有的地区会公布确诊、隔离的一些详细数据。公开的信息是否涉及隐私，数据公开的颗粒度又如何？公开的方式对不对？要不要打马赛克？要不要把街道小区的名称去掉？等等。原来可能仅仅是技术人员才会考虑的问题，现在疫情期间，让我们去真正面对这个问题。

云计算对疫情的作用

　　提到大数据，云计算也是不能忽视的存在。那么云计算在这次疫情中能起到什么作用呢？我曾开玩笑地说，云计算最大的效果就是让我们“云里雾里”，实际上既是优点也是缺点。所谓的“云里雾里”，对于文科同学来讲，不了解云计算到底是怎么编程实现，又如何落地运作的，让我们感到云里雾里，这是它的缺点，老觉得被“忽悠”。但是好处又是什么？它就像一个黑箱（blackbox），我们根本无须了解它，更多地是去运用。在应用层面，我们不关注它的技术实现过程，我们只需关注云计算在我们社会生活层面给我们提供什么样的支持。正是这种让我们没有任何感受的“无存在感”技术，我觉得是最大的优点。

　　大数据分析技术已经在历史学科广泛应用了，从海量的文献数据库中，慢慢提取有价值的数据线索，把所有的线索穿在一起，给出判断，但是这个应用向大众推进的节奏相对较慢，主要集中在专业学术研究领域。

　　云计算最核心的特点，可以把它概括为五个化。第一个叫作分布化。云计算从技术的本质来看就是分布的。它是利用网络技术，将各种各样有盈余的计算资源实现按需调配与使用，实际的硬件，甚至软件都是分布在各个不同地方，根据需要来协调、匹配。第二个就是标准化。今天的计算资源使用是公开、透明的，使用者无须关注我是安卓系统还是IOS系统，都可以使用百度网盘云存储应用，从架构上看是标准化的，这个优势也帮助云计算应用突飞猛进地发展。第三个是细分化。我们最常见的划分方式是将云计算分为三个不同的维度，第一个叫作PaaS，平台即服务;第二个叫作LaaS，基础设施即服务;第三个叫作SaaS，软件即服务。比如说我们微信中用的小程序，实际上就是一种SaaS服务。我们经常用的网盘，比如复旦云，对使用者来说，可以看成是一种广义的软件即服务;对管理者来说，可能是一种基础设施即服务，因为并不是把所有的硬盘都汇总在一个物理机房中，而是通过网络分布化存储并依靠统一的格式来管理。这就是云计算细分化给我们带来的好处。可以说，疫情期间让大家安心“宅”在家中，云計算的细分化特色功不可没。第四个叫作灾备化。云计算其实给商业世界提供了很多应对灾难的备份方案。最简单的例子，我们旅游学系有个教授，人在武汉，疫情最严重的地区，她回家并没有带相关的教学材料，也没有办法回到学校给大家上课。利用云计算的支持，通过在线视频，通过在线存储各种各样的教学资料，她同样可以完成正常的教学活动。现在国际主要的金融市场，核心的数据都是利用云计算技术进行灾备管理的。疫情期间有一家公司的核心服务代码被恶意删除，过往可能公司所有的服务彻底瘫痪。但好在是云计算时代，哪怕直接从公司核心数据库中删去所有代码资料，还是有可能利用灾备方案恢复到过往某个阶段，至少减少了一部分损失，这也是今天利用云计算技术改变社会运作模式的一种解决方案。第五个是普遍化。一百年前，GE公司还会设置首席电力官来负责电力供应，对此我们可能会哑然失笑。我相信在不远的未来，我们的企业如果还需要专门安排一个副总裁级别的管理者来负责信息技术，就像刚才看到首席电力官的感受一样。在社会生活中，大家会变得越来越对云计算技术习以为常，就像用电力、水利、铁路一样的普遍化。
　　编辑：夏春晖