投资于数据可以拯救生命

纽约—2020年3月，新冠疫情爆发伊始，阿富汗只有 300台呼吸机 和 两个重症监护室。早期流行病学模型预测，到夏季开始时，这个人口约3 800万的国家将经历每天多达52万的病例数和3 900的死亡数高峰。面对几个月内发生1000万病例的前景，救护人员和政府官员为一场公共卫生灾难做好了准备。

为了帮助决策者了解如何聚焦有限的资源，联合国人道主义事务协调厅（人道协调厅）和洛克菲勒基金会利用阿富汗的实际数据，包括新冠感染率和医疗设施区位分布，预测四周时长的病例数、住院人数和死亡人数。这种更现实的预测帮助官员们为病例和死亡人数的高峰做好准备，事后证明，病例和死亡比其他模型预测的更平更晚。准确预测需求能够更有效地进行人道主义反应。

但是模型再好，数据不行也是白搭。而为了为下一次危机做好准备，世界需要获得和分享更好的数据。

我们与约翰霍普金斯大学应用物理实验室合作开发的模型背后的指导原则是支持人道主义危机中的短期行动决策，保护和拯救更多生命。除阿富汗，我们还在刚果（金）、伊拉克、索马里、南苏丹和苏丹采用了这一模式。我们纳入针对少报而调整的新冠相关数据，以及关于人员流动模式、医疗基础设施，以及因粮食不安全或糖尿病等基础性疾病造成的人口潜在脆弱性的数据。

我们建立预测模型的经验，以及这些国家公共卫生官员的对于模型的使用，表明这种方法 可带来更好的人道主义成果。但它也提醒我们，重大的数据挑战，包括差距和质量方面的挑战，限制了这些模型在世界上最脆弱的国家的可行性和准确性。例如，在几个较贫穷的国家，心血管疾病发生率的数据是4-7年前的，而苏丹和南苏丹根本没有这些数据。

全球而言，我们仍然缺少在经历人道主义紧急情况的国家有效应对所需的大约50%的数据。人道协调厅和洛克菲勒基金会正在合作，在新冠疫情期间和之后为危机提供早期洞察。但是，实现我们办法的全部潜力取决于其他人的贡献。

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因此，当政府、开发银行和主要人道主义和开发机构反思疫情应对的第一年，以及最近世界银行春季会议的讨论时，它们必须认识到，数据在这场危机的恢复以及防止未来危机方面将发挥的关键作用。填补关键数据的空白应是所有人道主义和开发行动方的头等大事。

因此，政府、人道主义组织和区域开发银行必须投资于数据收集、数据共享基础设施以及这些进程的管理者。同样，这些利益相关者必须更加善于通过开放数据平台负责任地共享数据，并保持严格的互操作性标准。

在没有数据的情况下，私营部门应通过创新方法开发新的信息来源，例如使用匿名化的社交媒体数据或调用记录来了解人口流动模式。当然，数据共享取决于信任。因此，世界必须听从世界银行最近的呼吁， 在共同社会和经济价值关、公平利益的基础上订立新的数据社会契约，并培养人们对于数据不会被收集者滥用的信心。

全球人道主义系统非常有效，但今天的需要是前所未有的。预计今年全世界将需要人道主义援助和保护的人数达到创纪录的2.35亿，比2020年增长近40%。饥饿正在上升， 国内流浪 达到几十年来的最高水平，恶劣天气事件变得常见，疾病暴发也在增加。与此同时，人道主义需求与可及资金之间的缺口越来越大。

高质量的数据使面临危机的政策制定者能够将有限的资源与最大的需求相协调，而新冠疫情突出了对更多资源的需求。世界必须把这一教训放在心上，投资于应对危机、预测未来需求和更早触发应对所需的数据基础设施和人力能力。拯救生命的回报将是巨大的。