数据亦需“淘洗”
■章宜
在信息化智能化战争中，数据是支撑指挥决策的核心要素。然而，战场数据海量庞杂、真伪交织，包含了大量“杂质”。如果对数据不加以“淘洗”，不仅难以支撑决策，甚至可能干扰判断、迟滞行动。同时，现代战争的指挥决策越来越呈现出精细化特征，对数据的层次性、精准性要求越来越高。这就决定了数据“淘洗”不能笼而统之、大而化之，必须分类施策、精准发力，在去伪存真、去粗取精中实现数据价值的最大化释放。
“淘洗”辨真伪。数据的真实性是一切作战决策的逻辑起点，虚假数据比没有数据更危险。在现代战争中，虚假数据的来源多种多样，比如，敌方刻意释放的迷惑性数据、自然环境产生的噪声数据、装备故障生成的异常数据等，共同构成了数据真伪交织的复杂图景。在这种情况下，要更好实现指挥决策的科学性、有效性，就不能不对数据的真伪进行分类甄别，否则，就极有可能导致决策依据失真、作战判断失误。在实践层面，要建立多维度真伪甄别指标体系，对数据进行初筛分级。对高度可信数据，最大限度保留原始信息；对存疑数据，通过多源比对剔除矛盾信息等；对明确虚假数据彻底清除，严防其混入决策链路。
“淘洗”鉴时效。数据价值具有鲜明的时效属性，同一数据在不同时间节点的作战意义截然不同。信息化智能化战争的作战节奏不断加快、战场态势瞬息万变，数据的有效窗口期急剧压缩，过时的数据不仅会失去参考价值，还可能误导指挥员对当前态势的判断。因此，数据“淘洗”必须充分考虑时间维度，让数据在有效的时间内发挥正确的作用。为此，可以建立数据时效分级标准，将数据划分为实时数据、短时数据、长时数据三个层级。对实时数据，快速剔除其中的无效信息、虚假信息，尽可能地简化流程、压缩时延，确保其第一时间进入指挥链路；对短时数据，要深度过滤，在保证时效的前提下提升数据精度，使其更好服务于战术层面的决策；对长时数据，进行深度挖掘和规律提炼，为战略层面的态势研判提供支撑。
“淘洗”看关联。现代战争是体系与体系的对抗，同时，交叉验证始终是信息去伪存真的重要方法。这意味着，单一数据的价值是有限的，而数据之间的内在关联，则是过滤无效信息、揭示战场规律、预判敌方行动的关键。因此，数据“淘洗”要从体系视角审视数据之间的关联关系，通过分类梳理，让看似分散、无用的数据形成有机整体。一方面，对同要素数据，实施横向比对式“淘洗”，消除同一要素不同来源数据之间的冲突与矛盾。另一方面，对同链路数据，实施纵向贯通式“淘洗”，去掉作战链路各节点间因数据壁垒产生的数据“杂质”，确保数据始终与作战体系同频共振。
