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公共卫生和公共卫生事件论文范文

大数据时代,随着“数据开放”、“数据共享”成为社会讨论热点,公众的信息需求也发生了变化.面对突发事件,公众不仅想知道应对处置状况、自我保护知识、国家相关政策等,还想获得权威可靠、详细全面、更新及时的数据.比如在新冠肺炎疫情期间,公众最关注的就是国家卫生健康委员会等相关部门每天公布的肺炎疫情数据,即各省、市、区（县）的确诊病例、疑似病例等等.在“开放是原则、不开放是例外”的社会环境下,围绕公众迫切、多元的信息需求,依托信息技术,采用科学的方法,在保证不危害国家安全、个人隐私等情况下开放突发事件档案数据,使公众不受限制地获取、再利用和再开发档案数据,实现档案数据供给侧与需求侧的直接对接,既能满足公众知情权,实现信息惠民,又能提升政府公信力,消除公众恐慌,维护社会稳定.同时,公众也可以根据自己的专业知识对开放数据进行深层次挖掘和利用,获得的研究成果反过来可以帮助政府解决一些问题,节省资金和人力资源.当前,档案部门需要及时建设突发事件档案数据库,提高突发事件应对能力,进一步推动档案开放,满足公众信息需求,从而提高档案公共服务水平.

三突发事件档案数据库的系统框架

当前,人们对大数据已经形成基本共识：大数据源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用以及信息技术的不断低成本化,具有海量性、多样性、时效性及可变性等特征,需要可伸缩的计算体系结构以支持其存储、处理和分析[10].大数据时代,突发事件档案数据价值的实现不再仅限于数据本身,而是扩展到数据组合;突发事件档案的收集从被动的数据收集变为主动的数据采集;突发事件档案的存储管理从记录管理变为海量数据集合存储管理;突发事件档案的提供利用服务从被动式满足用户查询需求变为主动式服务提供,服务内容从查询扩展到统计、建立平台等多项内容.基于大数据技术,笔者提出了突发事件档案数据库的系统框架,如图1所示.

1、档案数据采集层

大数据背景下,突发事件档案数据的内容逐渐多元化,颗粒度更细,来源渠道呈现出复合化特点.当前,数据采集是实现突发事件档案数据存储管理的基础.数据采集又称数据获取,是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程.数据采集技术包括数据源筛选与高质量数据采集、多源数据的有效识别和数据的详细解析、数据自动清洗与修复、数据演化和对数据的溯源管理、数据加载技术、数据传输技术等.从技术层面来看,电子档案的收集和对纸质档案的数字化处理是档案数据采集的主要途径.

突发事件档案资源不仅包括现代记录设备产生的数字资源,还有大量的纸质文献资源、实体资源以及存储于缩微胶片、磁带、录像带中的资源.前者的原始状态为数字形态,按照一定的标准规范进行数据采集即可.对于后者,需要先进行资源的数字化转型.一般而言,资源载体类型不同,数字化的方式也不一样.针对纸质文献资源,目前主要使用相应的扫描设备进行数字化,但对于著录项的标注采用的是手工录入的方式.对于实体资源可采用拍照、数字图像处理等方式进行数字化,譬如,手稿档案可利用类似于Carbo抓图处理软件的手写信息数字化采集及识别软件来进行数字化处理,图纸档案可采用图形处理软件以及工程制图软件（CAD制图）对图纸进行数字化处理[12].存储于缩微胶片、磁带、录像带中资源的数字化处理方式主要利用模数转换器等类似设备将模拟信号转换为数字信号.完成突发事件档案数字化工作后,即可按照预先设定的策略,选择数据采集工具,开展数据采集工作,对数据信息展开有目的的收集,整合与突发事件相关的数据,为数据分析和应用打下基础.

2、档案数据存储层

檔案数据存储是实施突发事件档案开发利用的首要条件.面对海量数据,突发事件档案存储需要解决容量扩充、容灾备份以及数据安全等问题.目前,档案数据存储可采用Hadoop HDFS实现.HDFS的设计思想是将大文件、大批量文件分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析.在大数据系统中可以为各类分布式运算框架提供数据存储服务.HDFS可提供高吞吐量访问应用程序的数据,适合突发事件档案大数据集的应用系统,支持大文件存储,同时满足文本信息以及图片、视频等媒体信息的存储需求[13].

为了加强对突发事件档案数据的安全存储,系统可采用MD5算法以及数据湖技术、数据加密技术等.MD5算法的典型应用是对一段信息产生信息摘要,以防止被篡改.采用MD5算法对采集的档案数据进行检测,生成唯一的数字摘要用于数据校验,保证存储的有效数据不被篡改.数据湖是一种新型的数据存储架构,通过原生格式对原始数据进行保存,能涵盖各类结构化数据以及非结构化数据,在数据需要被使用的情况下可对数据进行处理[14].数据加密技术可以将存储在数据库内的数据设立特定存储空间,通过安全套接层协议层将数据加密处理,保护数据库与其中的应用程序,既能实现突发事件档案数据的高效流通和移动,又能够保护所有隐私数据,为数据下载和上传带来防护功能,避免数据受到网络攻击[15].

3、档案数据应用层

突发事件档案数据库系统建立的目的就是检索利用档案数据.数据应用层包括数据挖掘、数据分析、数据可视化.数据挖掘技术可以从档案专题数据库中快速找到有用或者有价值的信息,在数据进行模糊表达或者数据呈现的含义不清时,还可以对数据进行深层次的剖析,以便完全掌握数据想要表达的内容.通俗的来讲数据挖掘就是从数据中发现知识,将非凡的、隐含地、事先未知的、具有潜在用途的人们感兴趣的模式或者知识从大规模的海量数据中抽取出来[16].突发事件档案资源具有内容复杂、类型多样的特点,正好符合数据挖掘技术的应用条件.

数据分析是整个数据流程最为核心的部分.“相关性”分析是大数据技术重要的思维模式,通过对数据彼此关联性的分析,能够更清楚地看到隐藏在背后的看似不相关的数据之间彼此的密切联系,使档案数据挖掘从常规分析向广度、深度分析转变[17].同时,用户在突发事件档案数据库系统查询检索所需档案时,利用“相关性”分析对档案检索情况、检索记录等进行分析,为档案部门提供科学、合理的分析报告和预测报告,可以为改进数据库系统的管理方法以及提高服务水平,提供前提条件和决策依据.

突发事件档案数据库系统中的数据呈现形式较为丰富多样,其中很多是可视化数据,比如视频、图片等等.因此在提供数据检索服务时,可以使用数据可视化工具,如WIDAS工具、Echarts2.0等,将检索结果通过可视化的形式展现出来,给用户提供更加全面、直观的检索结果,提高用户体验感.此外,在运用大数据进行数据检索过程中,数据库系统会自动对用户的检索行为进行追踪记录,其中必然会涉及一些用户的.因此就必须运用隐私保护技术,对一些数据进行筛选和处理,避免在检索结果中出现涉及用户隐私的信息.

参考文献：

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