论文总字数：24461字

摘 要

突发公共卫生安全事件具有传播速度快、范围广、危害性大的特点。近年来突发公共卫生事件对我国经济、社会带来了巨大的影响，尤其是2019年爆发的新冠肺炎，对武汉乃至全国带来了巨大的考验，严重地影响了人民群众的生产和生活，对经济社会带来了巨大的伤害。因此，充分利用大数据工具，开展公共卫生安全事件进行前瞻性研究，对于防范和化解公共卫生安全危机有着重要的理论和现实意义。

本文旨在通过文献研究及案例分析，探索大数据环境下政府公共卫生安全事件应对面临的机遇和挑战，并针对目前存在的问题探索性地提出对策与建议，以期有效提升政府在大数据视野下的公共卫生安全事件应对能力。同时，结合传染病SIR模型与大数据分析工具，在网络中模拟真实情境下的传染路径、疫情发展趋势及关键节点的抓取，从而对疫情进行整体的把控，减少经济损失及人员伤害。总的来说，政府在监测和防范突发公共卫生安全事件，减少其带来的社会损失时，通过综合利用大数据分析等技术对公共卫生安全事件监测和防控，可以提升政府的数字化治理及应对能力。

关键词：2019新冠肺炎；突发公共卫生安全事件；大数据分析；SIR模型

Abstract

Public health emergencies are characterized by rapid, widespread and dangerous spread. In recent years, public security emergencies have had a huge impact on China's economy and society. In particular, the outbreak of COVID-19 has brought a huge test to Wuhan and even the whole country, seriously affecting people's production and life, and causing great harm to the economy and society.So, by using big data for promising health and safety research has important theoretical and practical significance for the prevention and resolution of health crisis.

This paper aims to explore the opportunities and challenges faced by government public health security incidents in the context of big data Through literature research and case studies, as well as exploratory responses and recommendations to existing problems, the government's ability to deal with large-scale public health accidents has been successfully improved. At the same time, combining SIR model of infectious disease and big data analysis tools, the network is used to simulate the infection path, epidemic development trend and capture of key nodes in real situations, so as to control the epidemic situation as a whole and reduce economic losses and human injuries. In general, when the government monitors and prevents public health security emergencies and reduces social losses,We will use technologies such as big data analysis and monitoring of public health events to improve the ability of digital government to manage and respond to public health problems.

Key Words：COVID-19; Emergent events of public health ; Big data analysis ;SIR model

目录

第1章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2 国内外研究综述 2

1.3研究内容、方法及技术路线 4

第2章 相关概念及基本理论 6

2.1大数据概念及其特征 6

2.2 2019突发公共卫生事件及特征 6

2.3公共卫生安全事件防控方法 7

第3章 大数据提升疫情防控能力作用分析 9

3.1大数据在医疗资源调度中的作用 9

3.2大数据在疫情防范管制中的应用 10

3.3大数据在人员流动监控中的应用 10

3.4大数据在生活物资调动中的应用 11

3.5 大数据在危机恢复中的作用 11

第4章 基于大数据的疫情防控模型 13

4.1 疫情传播一般模型 13

4.2疫情传播模型选择 13

4.3 人群接触网络中的SIR疫情模拟 14

第5章 政府应对公共卫生安全事件案例分析 21

5.1 事件概论 21

5.2 事件分析 22

5.3 应对点评 25

第6章 结论 28

参考文献 29

致 谢 31

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

在一些党的重要会议上，相关领导人强调，必须特别注意使用人工智能、互联网、大数据等现代信息技术，以提高现代化管理效率。自2019年12月以来，多例不明原因肺炎病例在武汉市几家医院被发现，均判定其与华南海鲜市场开放有关。在此之后，肺炎迅速蔓延至全国及世界各地区。COVID-19流行病是对一个国家公共事业管理领域内治理体系及其治理能力一次重大考验。城市治理作为国家治理体系和治理能力现代化的重要内容，在面对此次大考时，暴露出诸多问题，如何更有效运用大数据、人工智能等数字技术，提升城市治理效能和水平，成为各级城市面对的共同“答卷”^[1]。

新冠疫情是公共卫生和安全领域的一个尤其严重的事件，它构成了一个广泛而复杂的危险网，一个处理危险的综合系统。因此从根本上来说，特大公共卫生安全事件不仅是对人体的健康有害，也对于社会的稳定，经济的发展，民众的情绪有着极大影响，因此，除了提高公共部门应对突发公共卫生安全事件的能力，在如今的社会，更应该从技术层面（大数据应用，数字城市建设）去做到科学防控，综合治理，这样方能及时有效的进行疫情监测、分析及应对。

1.1.2研究目的

在此次疫情防控中,浙江省展露出了大数据强省的优势，其疫情防范措施值得借鉴。浙江省在新冠肺炎的防控当中，实例运用了如大数据疫情地图，疫情助手、线上问诊等借助大数据的防控手段^[2]，可见，大数据起到了举足轻重的作用，但同时，也暴露出我国在大数据开发应用方面的一些不足，如信息的收集采集方面及跨地域的应用方面。总的来说，本文的研究目的在于通过相关案例分析以及对相关大数据分析技术的学习应用，充分了解大数据在疫情防控中的优势，提高大数据工具在公共事业管理中的应用。

1.1.3理论意义

建立完善的疫情防控机制并非轻而易举，疫情防控是涉及多个学科领域的交叉性、综合性工作，又要适应快速发展的网络社会的变化，还未形成较科学的、成熟的、完整的防控理论和方法体系。大数据不仅是改善疾病控制的一种方法，也必然带来整个突发公共卫生事件管理领域的变革。“大数据技术”为流行病管理提供了技术支持和优势，使其能够更快、更准确、更全面地监控和反应。通过大数据分析、预测，可以使政府在疫情管理中更加精准决策^[3]。然而，国内外政府网络疫情管控领域与大数据背景结合的的文献研究较少，因此本文旨在通过本论文的研究，推动疫情防控与大数据分析相关领域理论的交叉，促使我国疫情防控的视角更加多元化和精确化，推动疫情防控理论研究工作发展。

1.1.4现实意义

疫情爆发后，数据作为要素资源，在数字化城市的运营决策、指挥调度和基层管理中发挥着积极的推动作用，例如大数据在封城决策、防疫物资生产、物资调拨、医疗资源、医护人员驰援；蔬菜物资调度、应急物资、引导人员流动、复工复产、居家隔离、安全防控（如绿码），等等活动中均有应用，因此，可以看到此次大数据在疫情防控工作中举足轻重的作用。

但在实际运用过程中，也发现了我国目前大数据的应用仍然存在一些问题，例如存在“数据墙”，“数据睡眠”等情况。因此，期望通过本篇论文的研究，能从此次新冠肺炎中，更好的反思目前国家及各级城市在城市化治理当中，存在的弊端及不足，也从此次疫情中，找到避免“数据墙”“数据睡眠”等现象的措施，一定程度上，在实施城市治理时可以做到心中有“数”^[4]。

1.2 国内外研究综述

1.2.1国内研究现状

（1）对于大数据的研究

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