1、 背景與目的數據采集與分析研究發(fā)現討論與調查結論與建議附錄 背景與目的新冠疫情暴發(fā)以來，我國各地政府部門通過多種渠道發(fā)布疫情信息，包括領導重要指示、政策文件通知、防控工作動態(tài)、自我防護知識等內容，這些信息有助于公眾獲知疫情的最新情況和相關知識，在一定程度上滿足了公眾的信息需求。中華人民共和國傳染病防治法第三十八條規(guī)定“公布傳染病疫情信息應當及時、準確。”2020 年 2 月 23 日，習近平總書記在統(tǒng)籌推進新冠肺炎疫情防控和經濟社會發(fā)展工作部署會議上要求，“要完善疫情信息發(fā)布，依法做到公開、透明、及時、準確”。進入大數據時代，公眾的信息需求也已發(fā)生了變化，除了以上這些疫情信息和知識，公眾還想獲

2、得一些更為具體的、詳細的、動態(tài)的數據。比如，有關一個地方疫情概況的最新數據，今天有多少疑似和確診病例？新增了多少？累計有多少？這些病人目前情況如何？有多少危重？有多少死亡或出院？又比如，有關病人個人的具體數據，多大年齡？去過哪里？從哪里來？坐什么交通工具來？住在哪里？接觸過什么人？在哪家醫(yī)院就診的？根據中華人民共和國傳染病防治法第三十八條“傳染病暴發(fā)、流行時，國務院衛(wèi)生行政部門負責向社會公布傳染病疫情信息，并可以授權省、自治區(qū)、直轄市人民政府衛(wèi)生行政部門向社會公布本行政區(qū)域的傳染病疫情信息。”因此，報告對我國 31 個省、自治區(qū)、直轄市（不含港澳臺地區(qū)，以下簡稱各省份）人民政府的衛(wèi)生健康委員會

3、在新冠疫情暴發(fā)后發(fā)布的疫情數據進行了系統(tǒng)的采集、分析和比較，包括其發(fā)布內容、發(fā)布形式和發(fā)布時間等方面，并總結規(guī)律 , 發(fā)現問題和提出建議。數據采集與分析本報告主要采集了以下數據并進行分析。首先，報告采集了我國各省級地方政府衛(wèi)生健康委員會官方網站上發(fā)布的疫情通報類信息，例如在標題中出現“疫情通報”“疫情情況”“病例”“個案信息”等字樣，并在內容中發(fā)布地方疫情的統(tǒng)計數據和病例個人情況的信息。數據采集時段為從疫情開始到 2020 年 2 月 10 日 24 時，這一時段基本覆蓋了各省份從疫情發(fā)生到疫情高峰的時期，是社會公眾對疫情數據的需求最大最迫切的時期，也是檢驗一個地方疫情數據發(fā)布水平最關鍵的時期

4、。報告對各地方政府疫情數據發(fā)布的整體分析框架見表 1，包括整體發(fā)布情況、疫情統(tǒng)計數據發(fā)布情況、病例個案信息發(fā)布情況等方面。然后，報告對各省份疫情通報中發(fā)布的疫情統(tǒng)計數據（截至 2020 年 2 月 10 日 24 時，共 891 條）和病例個案數據（截至 2020 年 2 月 5 日 24 時，共 921 例）進行了編碼與統(tǒng)計分析。表 1 整體分析框架其次，報告對當前互聯網上對疫情數據發(fā)布的觀點進行了采集與分析。以“病例信息公開”“病例軌跡公開”“病例行蹤公開”等作為關鍵詞句進行檢索，在人民日報、新華社等公眾媒體，微博、微信等社交媒體網絡平臺上，就“病例信息應該開放到多細”這一話題收集相關報道

5、與社會討論，數據采集時間截止到 2020 年 2 月 15 日。報告對采集到的數據進行了文本分析和梳理提煉，并選取了具有代表性的專家評論、媒體觀點、網友點評進行例舉。再次，針對“疫情數據應該發(fā)布到多細”這一問題，報告于 2020 年 2 月 16 日起通過“復旦 DMG”微信公眾號進行了初步的網絡調查（問卷見附錄）。截至 2020 年 2 月 29 日，共收到反饋問卷 576 份，報告對調查結果進行了統(tǒng)計分析。最后，基于以上各項分析，報告對我國政府的疫情數據發(fā)布提出政策建議。 研究發(fā)現整體發(fā)布情況發(fā)布疫情通報應及時、動態(tài)、便于公眾獲取和解讀。因此，報告首先從時效性、易得性、可讀性三個方面對各省

6、級政府疫情數據發(fā)布的整體情況進行了分析。時效性報告對各省份衛(wèi)健委發(fā)布疫情數據的時效性進行了研究，包括發(fā)布起始日期和平均每日發(fā)布次數兩個方面。各省份開始發(fā)布疫情數據的日期如圖 1 所示。上海、廣東開始日期最早（1 月 20 日）；西藏開始日期最晚（1 月 30 日）；其余省份開始發(fā)布疫情數據的日期都在 1 月 21 日至 1 月 24 日之間，其中，1 月 21 日有 11 個省份開始發(fā)布，包括湖北省。除湖北之外，絕大多數省份發(fā)布疫情數據的開始日期都基本與出現首個確診病例的日期同步。圖 1 疫情數據發(fā)布起始日期與省份數量各省份疫情數據平均每日發(fā)布的次數如圖2 所示。重慶平均每日發(fā)布次數最多（2.

7、9次），在報告觀測期內，每日根據疫情發(fā)展多次發(fā)布通報，靈活機動；寧夏的平均每日發(fā)布次數最少（低于 1 次）。在報告觀測期內，多數省份的平均每日發(fā)布次數分布在 1 次左右。圖 2 各省份疫情數據平均每日發(fā)布次數易得性報告對獲得各省份疫情數據的便利性進行了研究，主要觀察各省份衛(wèi)健委在官網首頁設置疫情防控專題、在專題下設置疫情通報專欄、以及疫情通報的標題形式等方面。疫情防控專題設置在報告觀測期內，90% 的省份都在首頁開通了與疫情防控相關的專題，對疫情發(fā)展情況、疫情防控工作動態(tài)、新聞報道、防控知識等內容進行專門發(fā)布，便于公眾訪問相關內容，如以下截圖。其余的省份尚未在首頁上開通相關專題，疫情通報數據通

8、常與其他新聞混雜在一起發(fā)布，不便于公眾獲取。圖 3 北京市衛(wèi)健委官網首頁截圖（截圖于 2020.1.28）各省份在衛(wèi)健委官網首頁設置疫情防控專題的情況如圖 4 所示，除江蘇、黑龍江和西藏外，其他省份都設置了專題。圖 4 各省份在衛(wèi)健委官網首頁設置疫情防控專題情況疫情通報專欄設置在報告觀測期內，61% 的省份還在疫情防控相關專題下開通了與疫情通報相關的專欄，集中發(fā)布疫情數據，便于公眾獲取（如以下截圖）。其余省份則多將疫情數據與防控工作動態(tài)、新聞通告等信息混雜在一起進行發(fā)布，不便于公眾訪問和獲取。圖 5 天津市衛(wèi)健委官網“疫情通報”專欄截圖（截圖于 2020.1.28）各省份在衛(wèi)健委官網首頁疫情防

9、控專題下設置疫情通報專欄的情況如圖 6 所示。圖 6 各省份在疫情防控專題下設置疫情通報專欄情況疫情通報標題形式發(fā)布疫情通報時使用的標題名稱也會影響公眾訪問和獲取相關數據的便利性。報告發(fā)現目前各省份發(fā)布疫情通報時主要使用兩種形式的標題名稱：一類是統(tǒng)一標準類，即每日統(tǒng)一以標準化的標題進行發(fā)布，例如重慶市衛(wèi)健委發(fā)布的疫情通報標題：“2020年 1 月 29 日重慶市新型冠狀病毒感染的肺炎疫情情況”。另一類是實時數據類，以在標題中直接呈現“確診病例”“累計病例”死亡病例”“出院病例”實時數據的方式來通報疫情，例如北京市衛(wèi)健委發(fā)布的疫情通報標題：“1 月 28 日 12 時至 29 日12 時，本市新

10、增 11 例新型冠狀病毒感染的肺炎病例”。總體上，統(tǒng)一標準類標題規(guī)范性強，便于用戶查找，但未能在標題中實時展現關鍵數據，動態(tài)性相對較弱；而實時數據類標題能在標題中直接呈現關鍵數據，時效性強，靈活機動，但缺乏統(tǒng)一規(guī)范，不便于用戶搜索查找。在報告觀測期內，各省份疫情通報標題形式的使用情況如圖 7 所示。16% 的省份只采用統(tǒng)一標準類標題；13% 的省份只采用實時數據類標題；其余 71% 的省份則兩類標題形式混合使用。圖 7 各省份疫情通報標題形式使用情況可讀性報告對各省份疫情數據的發(fā)布形式進行了分析。在報告觀測期內，各省份主要采用了文字、表格和可視化圖形等形式，給公眾帶來的閱讀體驗和解讀難度也各不

11、相同。目前，所有省份發(fā)布的疫情通報都存在“以文字夾雜數字”的形式，如以下截圖。圖 8 重慶市衛(wèi)健委官網疫情情況截圖（截圖于 2020.1.29）以這種形式發(fā)布疫情數據，還不夠清晰直觀，缺乏數據思維，不便于用戶理解和分析，如用戶想對這些數據進行進一步分析，需要先將數據從這些文字中提取和整理出來，做成數據表格。因此，為了方便公眾解讀和分析數據，19% 的省份在文字形式之外，開始增加了結構化的表格形式來呈現疫情數據，如以下截圖。圖 9 重慶市衛(wèi)健委發(fā)布的疫情數據截圖（截圖于 2020.2.9）還有 23% 的省份采用了可視化圖形的形式，通過統(tǒng)計圖表、數據地圖等方式來直觀清晰地展現疫情分布和發(fā)展趨勢等

12、信息，使公眾一目了然（如圖 10）。圖 10 廣東省衛(wèi)健委發(fā)布的疫情數據截圖（截圖于 2020.2.5）在報告觀測期內，各省份采用文字、表格和可視化圖形發(fā)布疫情數據的情況如圖 11 所示。圖 11 各省份文字、表格、可視化圖形采用情況疫情統(tǒng)計數據發(fā)布情況面對疫情，公眾希望獲知有關一個地方疫情概況的統(tǒng)計數據：比如各個省市今天累計有多少疑似、確診、危重、出院或死亡病例？今天又新增或減少了多少？面對以上需求，報告發(fā)現各省份早期發(fā)布的主要是本地的疫情統(tǒng)計數據，包括疑似病例、確診病例、密切接觸者、病情平穩(wěn)者病例、重癥危重者病例、死亡病例、出院病例等數據（如下圖）。圖 12 上海市衛(wèi)健委官網疫情情況截圖（

13、截圖于 2020.2.3）全面性目前，各省份公布的各類疫情統(tǒng)計數據基本上覆蓋了疫情發(fā)展的全周期，包括了一個病患從疑似、確診（或被排除）、經治療后病情平穩(wěn)到出院（或是轉為重癥、危重或不幸死亡）的各個環(huán)節(jié)；同時還包括了對確診病人的密切接觸者進行醫(yī)療觀察，以及確診（或解除觀察）的過程，各個環(huán)節(jié)之間的順序和關系如圖 13 所示。報告基于圖 13 中的各個環(huán)節(jié)，對各省份衛(wèi)健委官網上發(fā)布的疫情統(tǒng)計數據的全面性進行了分析。分析發(fā)現，各省份發(fā)布疫情統(tǒng)計數據的全面程度并不一致，有些數據在大多數省份都公布過，而有些數據只在個別省份公布過。圖 13 中標注了各項數據在所有省份的整體公布比例（只要某個省份在 1 月

14、20 日到 2 月 10 日報告觀測期內公布過一次該項數據，即視為曾經公布過）。 1713圖疫情統(tǒng)計數據發(fā)布的全面性從圖中可見，在報告觀測期內，新增確診病例、累計確診病例、重癥/ 危重病例、接受醫(yī)學觀察者數量、出院病例這五項數據所有省份都發(fā)布過，比例達到 100%；其次是解除醫(yī)學觀察數量、病情平穩(wěn)病例、死亡病例、累計疑似病例、新增疑似病例等數據，都有超過 50% 的省份發(fā)布過；而排除疑似病例數、重癥轉為普通型病例這兩項數據只在不到 30% 的省份發(fā)布過。圖 14 具體展示了各省份發(fā)布的疫情統(tǒng)計數據的全面性（在報告觀測期內，只要該省份公布過一次該項數據即被視作曾經公布過）。從圖中可見，在報告觀測

15、期內，重慶、吉林與山西發(fā)布疫情統(tǒng)計數據的全面性最高，覆蓋了所有 14 項主要數據；其次是廣西，發(fā)布了 13 項數據；而江西與新疆只發(fā)布了 7 項數據。圖 14 各省份疫情統(tǒng)計數據發(fā)布的全面性持續(xù)性各項疫情統(tǒng)計數據應當在疫情期間持續(xù)發(fā)布。然而，在報告觀測期內，沒有一個省份連續(xù)發(fā)布了每項統(tǒng)計數據，有些省份曾發(fā)布過某項數據，但之后不再發(fā)布，或只是斷斷續(xù)續(xù)發(fā)布；有些省份則從未發(fā)布過某項數據。各省份發(fā)布某項數據的天數各不相同，還沒有統(tǒng)一的標準和規(guī)范。圖 15 是 1 月 20 日到 2 月 10 日報告觀測期內，各項疫情統(tǒng)計數據每日在所有省份的發(fā)布比例，顏色越深代表當天有更高比例的省份發(fā)布了相應的數據。

16、例如，1 月 30 日有 97% 的省份發(fā)布了“累計確診病例”這項數據。從圖中可以發(fā)現，在報告觀測期內，隨著疫情的發(fā)展，全國各省份發(fā)布的疫情統(tǒng)計數據不斷豐富全面，其中累計確診病例、新增確診病例、正在接受醫(yī)學觀察者、累計重癥 / 危重病例等數據每日在全國各省份發(fā)布的比例最高，而排除疑似病例與重癥轉普通型病例兩項數據的比例最低。圖 15 疫情統(tǒng)計數據在所有省份的每日發(fā)布比例報告還進一步分析了各省份發(fā)布各項數據的持續(xù)性，以如下方式計算：某地發(fā)布該項數據的持續(xù)性 = 累計發(fā)布該項數據的天數 / 觀測總天數圖 16 展示了各省份發(fā)布各項統(tǒng)計數據的持續(xù)性，圖中某個方框的顏色越深，比例數值越高，則表明該省份

17、持續(xù)發(fā)布該項數據的天數越多，中斷天數越少。比較發(fā)現，在報告觀測期內，上海和山東發(fā)布各項數據的整體持續(xù)性最高，分別為 62% 和 58%；其次是福建、貴州、黑龍江等地，都在 55% 左右；相對而言，西藏、寧夏、內蒙古等地的持續(xù)性最低。數據發(fā)布的持續(xù)性也反映了一個省份數據發(fā)布的規(guī)范性。例如，上海在當天并無重癥病例出現的情況下，仍然堅持發(fā)布該項數據，只是將該數據的數值標為“無”，體現了數據發(fā)布的規(guī)范性和持續(xù)性。而有些省份未能每天持續(xù)發(fā)布該項數據，使公眾無法區(qū)分當天到底是數據缺失，即沒有發(fā)布該項數據，還是當天該項數據的數值為 0。 圖 16 各省份發(fā)布疫情統(tǒng)計數據的持續(xù)性比例覆蓋層級報告發(fā)現，有些省份

18、的衛(wèi)健委平臺只發(fā)布了省一級的數據，而有些省份則同時發(fā)布了下轄各市（區(qū)）的數據。報告以公眾最為關注的新增確診病例和累計確診病例數據為例，分析了 1 月 20 日到 2 月 10 日報告觀測期內各省份發(fā)布這兩項數據時覆蓋到省級和市級（或區(qū)級）的比例。分析結果如圖 17 所示，圖中某個方框的顏色越深，則表示當天有更高比例的省份發(fā)布了該項數據。例如，1 月 21 日有 16% 的省份發(fā)布了“新增確診病例（各市 / 區(qū)）”這項數據。總體上，報告觀測期內，隨著時間的推移，各省份發(fā)布的疫情統(tǒng)計數據覆蓋其下轄各市（區(qū)）數據的比例越來越高，但整體上發(fā)布下轄各市（區(qū)）數據的比例低于發(fā)布省級數據的比例。 圖 17

19、省市兩級數據在所有省份的每日發(fā)布比例圖 18 展示了各省份發(fā)布省級和市級（或區(qū)級）新增和累計確診病例數據的持續(xù)性，方框顏色越深，比例數值越高，則表示該省份持續(xù)發(fā)布該項數據的天數越多，中斷天數越少。從圖中可見，報告觀測期內，海南與山東發(fā)布省市兩級數據的比例最高（100%），其次為江蘇、安徽、浙江和重慶，都 98% 以上。 圖 18 各省份發(fā)布省市兩級數據的持續(xù)性比例病例個案信息發(fā)布情況除了關于某個地方疫情整體概況的統(tǒng)計數據，公眾還想獲知一些更為具體的、有關病人個體情況的數據，比如這些病人多大年齡？去過哪里？從哪里來？坐什么交通工具來？之前接觸過什么人？有哪些病癥？在哪家醫(yī)院就診？目前病情如何？和

20、他接觸過的人現在情況怎樣？基于這些信息需求，一些省份開始發(fā)布更為詳細的、有關確診病例的個案信息（如以下截圖）。圖 19 天津市衛(wèi)健委官網發(fā)布的病例個案信息截圖（截圖于 2020.1.29）公開率公開率是指各省份公布的確診病例個案信息數占當地確診病例總數的比例（公開率 = 確診病例公布個案信息數 / 確診病例總數），也就是在說，在該省份已確診的病例中，有多少比例的病例個案信息已經公布。圖 20 展示了各省份公布病例個案信息的公開率。陜西和西藏公布了所有確診病例的個案信息，達到 100%；貴州、吉林和天津公布了九成以上確診病例的個案信息；而安徽、廣東、湖北和江西公布確診病例個案信息的比例最低（不足

21、 0.5%）。圖 20 各省份確診病例個案信息的公開率精細度精細度是指各省份發(fā)布的確診病例個案信息的精細和具體程度。報告對各省份發(fā)布確診病例個案信息的精細度進行了分析，包括基本信息、行為描述和診療情況三個方面，具體包含的信息內容、說明和舉例見下表。表 2 確診病例個案信息發(fā)布內容 圖 21 展示了各省份發(fā)布確診病例個案信息的精細度，顏色越深的方框表示該省份在其發(fā)布的確診病例個案信息中包含了該項內容的比例越高。總體上，在報告觀測期內，大部分省份發(fā)布的確診病例個案信息內容很少，從各省份的平均比例來看，發(fā)布確診病例個案的性別和年齡這兩項內容的比例相對較高，其次為發(fā)布當前狀況的比例，而發(fā)病期間活動場所

22、的比例最低。在確診病例個案信息發(fā)布內容的精細度上，天津和陜西整體比例最高（分別為 52% 和 50%）。圖 21 各省份發(fā)布確診病例個案信息的精細度圖 22 展示了各省份發(fā)布的確診病例個案信息的分布情況，圖中方塊越大，顏色愈深，表示該省份發(fā)布的確診病例個案信息中包含了該項內容的比例越高。總體上，報告觀測期內，各省份發(fā)布確診病例的基本信息和診療情況的比例高于發(fā)布行為描述的比例。圖 22 各省份發(fā)布確診病例個案信息的分布情況居住區(qū)域 / 小區(qū)信息報告發(fā)現，關于確診病例的居住地點，有些省份在發(fā)布的確診病例個案信息中包括了病例所居住的行政區(qū)域（省、市、區(qū)縣等），而有些省份則發(fā)布了更為具體的病例所居住的

23、小區(qū)或村等信息。圖 23 展示了各省份在其發(fā)布的確診病例個案信息中包含了居住區(qū)域和居住小區(qū)信息的比例。在報告觀測期內，天津發(fā)布了近九成確診病例的居住區(qū)域信息（88.4%），吉林發(fā)布了八成以上確診病例的居住區(qū)域信息（81.5%）；但僅有吉林發(fā)布了超過七成確診病例的居住小區(qū)信息（75.9%）。圖 23 病例個案信息中包含居住區(qū)域 / 居住小區(qū)的比例重點地區(qū)接觸史 / 其他密切接觸史信息接觸史信息包括重點地區(qū)接觸史和其他密切接觸史信息。重點地區(qū)接觸史信息是指病例曾在疫情重點地區(qū)生活、暫居或途經過；其他密切接觸史信息是指病例與已確診病例有過密切接觸而感染。圖 24 展示了各省份發(fā)布確診病例接觸史信息的

24、比例。報告觀測期內，青海發(fā)布了七成病例的重點地區(qū)接觸史信息和兩成以上病例的其他密切接觸史信息（70.6% 和 23.5%），陜西發(fā)布了五成病例的重點地區(qū)接觸史信息和四成以上病例的其他密切接觸史信息（分別為 50.0% 和 43.4%）。圖 24 病例個案信息中包含重點地區(qū) / 其他密切接觸史信息的比例有些確診病例與其他已確診病例之間存在親屬關系，部分省份也發(fā)布了該類別信息，例如在病例情況中提到“該病例為病例 1 的母親”等。圖 25 展示了各省份發(fā)布的確診病例與其他已確診病例親屬關系信息的比例。報告觀測期內，青海和天津在所發(fā)布的病例中包含了與其他病例親屬關系信息的比例相對最高（分別為 41.2

25、% 和 36.2%）。 圖 25 病例個案信息中包含與其他病例親屬關系信息的比例交通工具概述 / 交通工具具體信息關于確診病例在發(fā)病期間乘坐過的交通工具，有些省份在發(fā)布的病例個案信息中對交通工具進行了概述，例如乘坐高鐵、飛機、公交車等；而有些省份還發(fā)布了交通工具的具體信息，即飛機航班、高鐵車次、公交車車牌等。圖 26 展示了各省份在確診病例個案信息中發(fā)布了交通工具概述 / 交通工具具體信息的比例。報告觀測期內，吉林發(fā)布了近六成確診病例（59.3%）的交通工具概述和近五成確診病例（48.1%）的交通工具具體信息，海南公布了近五成確診病例（46.7%）的交通工具概述和超過四成確診病例（41.3%）

26、的交通工具具體信息。圖 26 病例個案信息中包含交通工具概述 / 具體信息的比例發(fā)病期間活動場所信息關于確診病例的發(fā)病期間活動場所，有些省份在病例個案信息中發(fā)布了具體的確診病例在發(fā)病期間曾逗留過的餐廳、酒店和公園名稱等信息。圖 27 展示了各省份在確診病例個案信息中發(fā)布病例活動場所信息的比例。報告觀測期內，僅有海南、吉林、天津、內蒙古發(fā)布過部分確診病例發(fā)病期間的活動場所信息，且發(fā)布比例均不足一成。圖 27 病例個案信息中包含發(fā)病期間活動場所信息的比例就診醫(yī)院模糊名稱 / 就診醫(yī)院具體名稱關于確診病例的就診醫(yī)院，有些省份在病例個案信息中發(fā)布了模糊的就診醫(yī)院名稱，例如“定點醫(yī)院”“發(fā)熱門診”“醫(yī)療

27、機構”“救治中心”等；而有些省份還發(fā)布了具體的就診醫(yī)院名稱。圖 28 展示了各省份在確診病例個案信息中發(fā)布了就診醫(yī)院模糊名稱 / 具體名稱的發(fā)布比例。在報告觀測期內，陜西公布了所有確診病例就診醫(yī)院的具體名稱，天津和貴州公布了近九成確診病例就診醫(yī)院的具體名稱（分別為 89.9% 和 87.5%）。圖 28 病例個案信息中包含就診醫(yī)院模糊名稱 / 具體名稱的比例隱私保護報告也發(fā)現有少數省份發(fā)布了過于詳細的、可直接鎖定到個人的數據，如病例的私家車車牌號等。還有些省份同時發(fā)布了某個患者的姓氏、性別、年齡、居住的街鎮(zhèn)和就診醫(yī)院等信息，這些數據如分別發(fā)布，風險相對可控，但同時發(fā)布且可關聯到同一個患者時，很

28、容易被用來鎖定到患者本人，暴露病人的隱私（如以下截圖）。圖 29 貴州省衛(wèi)健委官網發(fā)布的病例個案信息截圖（截圖于 2020.2.4）圖 30 吉林省衛(wèi)健委官網發(fā)布的病例個案信息截圖（截圖于 2020.1.29）表 3 展示了報告觀測期內所發(fā)現的存在病例隱私泄漏風險的省份、病例數量及相關的信息內容。表 3 病例個案信息發(fā)布中的隱私泄露風險情況 討論與調查報告還針對疫情數據發(fā)布的透明和細致程度，從互聯網上采集了專家評論、媒體觀點和網友點評，并進行分析和梳理，以下列舉了其中具有代表性的觀點。數據發(fā)布應公開、及時、詳細的理由保障公眾知情權，提升政府公信力“政府有關部門公布這些信息也是履行政府及時、準確

29、和全面公布疫情信息的政府職責，是落實民眾知情權的具體手段。”（法學專家觀點）“現在是一個高度信息化的時代，人人都有麥克風，人人都是自媒體。信息不公開或者遲公開，只會助長各種小道消息滿天飛，自然也會摻雜一些不實信息和謠言，從而對政府的公信力造成傷害。”（媒體觀點）“某些地區(qū)公布疫情確診病例信息含糊，僅公布所在城區(qū)，未公布接觸重點地區(qū)人員的詳細時間軌跡以及返回當地后至確診期間的詳細行動軌跡，各種民間消息真真假假群眾難以分辨，政府公信力岌岌可危。”（網友觀點）消除坊間謠言，減少社會恐慌情緒“基于公開透明的原則，回應近日廣大網民普遍提出的一些疑問和困惑，以減少不必要的社會恐慌。”（政府部門觀點）“及時

30、、公開、詳細的信息，滿足了公眾的知情權，也消弭了滋生謠言的空間。”（專家觀點）“發(fā)布詳細的病例信息，也能體現政府有所作為，已經做了詳細的疫情調查工作，越詳細的數據發(fā)布越能讓大家安心。”（網友觀點）“與其道聽途說，讓民眾猜猜猜，不如公開信息，讓大家坦然面對，做好防護，克服恐慌。”（網友觀點）“公開不太會導致恐慌，反而因為能采取應對措施，感覺更安心了。”（網友觀點） “面對一場充滿諸多不確定性的嚴重疫情，公眾難免會感到焦慮，甚至恐慌。而消除公眾焦慮和恐慌的最有效辦法，就是把公眾最想知道的信息及時公布出來。”（媒體觀點）“官方版本替代坊間流傳版本，讓市民獲知可靠的信息。”（媒體觀點）助力精準防控，確

31、定重點區(qū)域與人群“越是最緊要的時候，越要讓防控更加精準、更加科學、更加有力。最大限度地公開疫情信息，就是精準防控的關鍵。”（媒體觀點）“一方面有利于所有人準確獲悉、采取針對性的防范措施，另一方面，便于社區(qū)、民眾有針對性地開展防控工作，做好源頭防控，遏制疫情擴散蔓延。”（媒體觀點） “患者軌跡是流行病學調查中的一個重要環(huán)節(jié)，因地制宜、因人而異地公布這些 信息可以讓社區(qū)、普通民眾確定疾病傳播的高風險區(qū)域，進行更有針對性的防控。”（學者觀點）“因為精確到分鐘、人員關系清晰，既有利于紓解恐慌情緒，又方便找到密切接觸者，天津官方公開的確診病例行動軌跡近來一直備受好評。” （媒體觀點）“有了真實詳盡的疫情

32、圖，更多的市民心中有數，就能更加有效地配合政府防控工作。”（媒體觀點）提高風險意識，引導市民加強自我防護“公布新確診病人在出現病征期間曾經逗留的場所和活動軌跡，某種程度上就是一種強力安全提示，以幫助居民進一步消除麻痹大意心理。”（媒體觀點）“在基于保護隱私的前提下公開更多的信息，有助于公眾知情并自我防范。”（政府相關部門負責人觀點）“市民不滿足于知道有多少確診病例、疑似病例，不滿足于一個個枯燥的數字，還想知道他們發(fā)病前的活動軌跡等更詳盡的信息，以便采取更合理的應對措施。”（媒體觀點）便于居民自查，提醒個人隔離觀察“人們急于知道，自己究竟是否曾經跟確診者身處同一空間，是否是潛在的接觸者，是否有被

33、傳染的可能，是否需要主動居家隔離 14 天。”（網友觀點）“公布軌跡的意義，就是清楚明白地提醒公眾，哪里曾有危險、是否去過，若去過就多注意監(jiān)測和隔離。”（媒體觀點）“ 詳細的軌跡公布，能更好更細致地找到相關人員。如果市民與公布的確診病例活動軌跡有實際交叉，就可以注意早期診斷，早期隔離。一方面主動上報，一方面居家隔離，同時檢測體溫并做記錄。”（專家觀點）“提醒可能有過交集或可能會有交集的自動在家隔離，才是務實防控。”（網友觀點）數據發(fā)布應謹慎、適度、有用的理由泄露患者隱私，影響其正常生活“患者信息公布得越詳細，對其身份的認定就越容易，從而造成其個人隱私的泄露，對他們的生活造成不良影響。”（媒體觀

34、點）“民眾對于數據信息的要求是無止境的，公布了病例軌跡，接下來就要求公布病例活動的具體時間，還要求公布病例的住址、病例的密切接觸者等信息，這會讓患者隱私保護變得越來越困難。”（媒體觀點）引發(fā)無端猜測，加劇社會恐慌“信息公開過多會引發(fā)很多無端猜測，網上有人發(fā)熱居家隔離后被視作瘟神遭到各式騷擾，還有些與確診患者同小區(qū)的居民外出辦事時，也被當成可疑人物對待。”（網友觀點）“公布涉及區(qū)域和場所，對尋找密切接觸者的意義很大，但對于非密切接觸者，也可能會引發(fā)無端的猜測。”（專家觀點）“如果把確診患者所有活動過的地點，都對大家進行公示的話，在某些省份、某些場合可能會引起一定的恐慌。”（專家觀點）缺乏實際效用

35、，部分公共場合無法避免“一些公共場所無法避免，信息公開沒有必要。公布信息中不乏有某地鐵站等公眾場所，但最主要還是主管部門做好全面的消毒工作，每位市民都要做好個人防護。”（專家觀點） “軌跡公布的有些公共場合是難以避免要去的，相關部門已經做好了防疫措施，不明白公布這些省份的意義何在？”（網友觀點）造成麻痹思想，降低居民防范意識“很多人居然想著活動區(qū)域不在名單上，與公布的病例軌跡沒有交集，就可以出去逛了。”（網友觀點）調查結果：數據應該發(fā)布到多細？針對“疫情數據應該發(fā)布到多細”這一問題，報告進行了初步的網絡調查，共收到反饋問卷 576 份，調查結果如下。發(fā)布病例個案數據整體上，關于是否應該發(fā)布每一

36、個病例的基本情況和行蹤軌跡，但不公布其姓名等個人信息，選擇支持的比例高達 93%（如圖 31）。7%是93%否圖 31 關于發(fā)布病例個案數據發(fā)布病人的居住地點具體而言，關于病人的居住地點應該發(fā)布到多細？調查結果如圖 32 所示，當要求發(fā)布的數據越來越接近病人隱私的時候，選擇反對的比例逐漸增高。對于是否應該發(fā)布病人居住的小區(qū)名稱，選擇支持的比例高達 97%；對于是否應該發(fā)布病人居住的小區(qū)名稱和樓號，選擇支持的比例降到了64%；而對于是否應該發(fā)布病人居住的小區(qū)名稱、具體樓號和室號時，選擇支持的比例僅為 19%。 圖 32 關于發(fā)布病人的居住地點發(fā)布病人乘坐過的交通工具數據關于發(fā)布病人乘坐的交通工具

37、的數據應該多細？調查結果同樣顯示（如圖 33），當要求發(fā)布的數據越容易泄漏病人隱私時，選擇反對的比例越高。對于是否應該發(fā)布病人乘坐過的飛機航班（火車車次）和日期，選擇支持的比例 98%；對于是否應該發(fā)布病人乘坐過的飛機航班（火車車次）、日期和座位號，選擇支持的比例降到了 70%；而對于是否應該發(fā)布病人自駕車的車牌號這樣的隱私數據，選擇支持的比例僅為 15%。圖 33 關于發(fā)布病人乘坐過的交通工具發(fā)布病人的活動場所關于病人的活動場所應該發(fā)布到多細？調查結果如圖 34 所示，對于是否應該發(fā)布病人去過或來源的城市名稱，選擇支持的比例為 98%；對于是否應該發(fā)布病人住過的酒店、吃過飯的餐廳、去過的商場

38、或其他場所，以及是否應該發(fā)布病人去就診過的醫(yī)院，選擇支持的比例略降到 93%。圖 34 關于發(fā)布病人的活動場所 結論與建議總體情況在整體發(fā)布情況上，各省份在數據發(fā)布的時效性、易得性、可讀性等方面表現參差不齊。在當地疫情統(tǒng)計數據的發(fā)布上，沒有一個省份連續(xù)發(fā)布了每項數據，各省份發(fā)布的數據或是不全面，或是不連續(xù)。在病例個案信息的發(fā)布上，各省份發(fā)布的個案數量和信息內容各有差異，沒有一個省份發(fā)布了所有確診病例個案的每項信息。報告發(fā)現，各省份疫情統(tǒng)計數據的發(fā)布水平整體高于病例個案信息的發(fā)布水平。并且，隨著時間的推移，各省份發(fā)布疫情數據的水平也在不斷提升和完善，數據的全面、持續(xù)和細致程度逐步提高。但總體上，

39、公眾對于疫情數據的需求尚未得到數據供給的充分滿足。在各個維度上疫情數據發(fā)布水平相對領先的省份的分布情況如圖 35 和表 4 所示。在圖中，某個省份的顏色越深，代表該省份發(fā)布水平領先的維度越多，例如吉林、陜西、天津、上海、山東、重慶等省份，都在兩到三個維度上相對領先。然而，作為國內最先發(fā)現病例，疫情也最嚴重的省份，湖北省衛(wèi)健委官網直到 1月 21 日才開始發(fā)布疫情數據，報告觀測期內，幾乎在發(fā)布內容和發(fā)布方式的各個維度上都處于靠后位置。同時，其他新冠肺炎累計確診人數較多的省份，如廣東、河南、浙江、湖南、安徽、江西等省份也都未進入疫情數據發(fā)布水平相對領先的名單。一個地方的疫情嚴重程度與疫情數據發(fā)布水

40、平之間是否存在相關關系或因果關系？還有待進一步開展研究。個維度領先個維度領先個維度領先圖 35 各維度上數據發(fā)布水平相對領先的省份 表 4 各維度上數據發(fā)布水平相對領先的省份 問題與建議報告發(fā)現，雖然我國有關傳染病防治和突發(fā)公共衛(wèi)生事件應急的法律法規(guī)對發(fā)布疫情信息已提出了“及時、全面、準確”的要求，但從目前各地實際發(fā)布水平參差不齊、缺乏規(guī)范的現狀來看，我國還需要進一步完善相關法律法規(guī)，并制定更為具體的、具有可操作性的實施細則和數據標準，從而使疫情數據開放工作更加依法合規(guī)和統(tǒng)一有序。具體而言，可從以下幾方面對疫情數據發(fā)布的內容和形式作出規(guī)定。發(fā)布時效：及時和持續(xù)在移動互聯和社交媒體時代，信息傳播

41、的速度和廣度都遠超以往，政府如未能在第一時間發(fā)布權威真實的疫情數據，各種真真假假的小道消息將會迅速傳播，增加社會恐慌情緒。同時，缺少必要的提醒和警示，也會降低公眾的自我防護意識，造成疫情擴散。因此，在疫情期間，政府部門應充分保障公眾知情權，及時、持續(xù)、充分地發(fā)布疫情數據，這將有助于壓縮謠言空間，消除社會恐慌情緒，提高公眾的自我防護意識，防止疫情大規(guī)模擴散，并提升政府公信力。發(fā)布內容 : 全面和精細進入大數據時代，公眾在疫情期間的信息需求也出現了新的變化，他們不僅需要獲得有關疫情的政策文件、工作動態(tài)和防護知識等信息，還希望能獲得真實的、全面的、詳細的數據。面對這一需求，政府首先需要發(fā)布有關疫情真

42、實發(fā)展情況的統(tǒng)計數據，覆蓋疫情防控和治療的全周期，包括接受觀察、疑似、排除觀察、確診、病情平穩(wěn)、重癥、危重、出院、死亡等各個關鍵環(huán)節(jié)。然而，統(tǒng)計數據是對原始數據進行加工歸總后形成的結果，數據的利用價值有限。例如，面對這樣一條統(tǒng)計數據，“已發(fā)現確診病例326 例。確診病例中，男性168 例，女性 158 例；年齡最大 88 歲，最小 7 月齡”，我們無法得出在 7 個月到 88 歲這個年齡區(qū)內，病人主要集中在哪幾個年齡段？在某一個年齡段內是男性多還是女性多？要回答這些問題，就需要政府發(fā)布更為詳細的有關病例個案的信息，包括基本信息、行為描述信息和診療情況信息等。這些一手的、未經加工歸總的、更為原始和精細的數據，比統(tǒng)計數據具有更大的信息量和利用潛力。此外，省級網站除了發(fā)布省本級的疫情數據外，還應發(fā)布下轄各地級行政區(qū)域的數據，便于公眾在一個平臺上集中便捷地獲取整個省份的疫情數據；與此同時，也應允許和鼓勵下轄的地級政府在本地平臺上發(fā)布疫情數據，使公眾有更多渠道獲知與自己居住地區(qū)相關的疫情數據。發(fā)布標準：規(guī)范和完整報告發(fā)現，不同省份在數據名稱的表述上略有差異。例如，有的省份將“病情平穩(wěn)”作