公共卫生中的数据可视化 | 朱杰专栏

大数据时代，催生了公众对数据的狂热，也给了古老的数据可视化技术老树开新花的机会。从领导爱看的可视化大屏幕，到年底各种APP默默推送的年度足迹报告，从股市面跳动的K线到电子表格里面日渐丰富的交互图表，可视化铺天盖地而来。

这种泛滥，或许会让人不禁对数据可视化的真正价值产生了怀疑：俯首皆是的可视化会不会仅仅是预算充裕的甲方在大数据项目上的门面工程呢？可能有些项目确实是如此，据说有些城市大脑的交通可视化，已经卷到了“你用三维建模画大楼，我就用无人机三维扫描画大楼”的地步。耗费这样的算力取得的可视化效果，可能会让轻车简行、历久弥新的K线图暗自发笑吧。

南丁格尔用图表显示在战争中由于疾病、创伤和其他原因造成的死亡。图源：Wikimedia Commons

从“提灯女神”南丁格尔的玫瑰图，到终结1854年伦敦霍乱的约翰-斯诺地图，在卫生领域，数据可视化是比酒精消毒还要古老的技术。

在疾控工作的这些天，笔者发现，人类的大脑在处理纷繁复杂的疫情数据的时候，表现出两个极端：或者在对线性叙事，文风简洁、逻辑曲折的流调报告阅读中，凭借大脑构建出一个细致入微的患者全景；或者在包含了地理信息、人群信息的分布图、关系图、轨迹图面前，对全局了然于胸。

两种情况下，大脑都能徜徉在数据的河流之中，快速形成概念，与人侃侃而谈，即便遇到争论也能聚焦问题快速收敛。反而在计算机钟情的结构化数据面前，面对一页页的表格数据，受众很容易陷入阅读和理解的流沙中，或者纠缠在细节中或者迷失在数据关联逻辑里一筹莫展。

人员的活动轨迹和风险场所数据，写在文档里是一连串枯燥无味的数据项，但是画在地图上就是错落有致的热力点，惊鸿一瞥间也能看出关键所在；人员传播关系图，要是写出来10人以上的传播代际关系，简直就是刘姥姥进了大观园眼花缭乱，但是用层级图结合颜色、字体和布局元素，大量的信息要素罗列处理来竟然有序，那些飘落在外个别关联待定（溯源未完成）的病例越是在上百人的大图中越是显得鹤立鸡群，无可遁形。

图源：北京市疾病预防控制中心

用对了地方的数据可视化，终于不再是倚门卖俏的花拳绣腿，而是实打实的生产力工具。一个真正进入到决策环节的数据可视化工具，不但是数据的消费者和展示平台，而且会成为数据的需求方和拉动平台。

电影《大决战》里面表现林彪军事思维缜密计划周详，就是让演员在一幅巨大的地图前分析讲解研判敌情。最后，讲解速度甚至超过了参谋展开地图的速度，林彪在一处空白墙面上指出了双方交战的位置，紧跟着展开的地图揭示了交战地点的地名。军事家对战场态势了然于胸的才能，被表现得入木三分。

疫情研判决策中，对封控区域的边界确认、核酸检测点的选址展开、甚至储备物资的运送存放，严重依赖一张信息完整的电子地图。

长期以来依托导航服务和消费服务发展起来的互联网地图服务，围绕道路为主干，商家这样的兴趣点（POI）为枝叶构建了自己的底层数据。但是在防疫应用中，互联网地图提供不了一个小区有多少居民需要管控，一个写字楼有多少出入口需要封闭，一个商场人流最大的通道在哪里这样的基础信息。

也许未来新一期的街乡服务网格化管理深入之后，现有的地图系统会在主干和枝叶之外，拥有更发达的根系，将上述居民、建筑、空间、流向数据也纳入地图提供的底层数据，并能够通过某种IOT手段完成这些数据的自动采集和更新，实现真正的数字孪生。笔者以为，这样的数字地图系统，比准确地还原一栋大楼的三维外形更有意义。

公共卫生领域的数据可视化，既有南丁格尔玫瑰的一丝柔情，也有约翰-斯诺地图的冷静理性，更有IOT加持下的耳聪目明，无论如何都不该也不能停留在浮华绚烂的层面。哪怕只是一个简约的图层，甚至来自数据分析人员的手绘图表，能够直指人心，数据就完成了自己的使命。

本文作者朱杰，2002年北大光华毕业，20年医疗信息化工作经验，10年马拉松跑者，6年医疗大数据工作新手。