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人道主义卫生工作者接种 rVSV-ZEBOV 疫苗预防埃博拉病毒病的可行性和安全性：一项观察性研究
背景和理由：日内瓦大学医院获得临时授权，在任务部署前为外籍人道主义前线工作人员 (FLW) 接种重组活水泡性口炎病毒 rVSV-ZEBOV（Ervebo ®）疫苗。目标：我们的目标是评估部署前 FLW 疫苗接种的可行性并报告不良事件 (AE)。方法：FLW 在日内瓦大学医院旅行医学诊所进行部署前体检时（第 0 天）注射了一针 rVSV-ZEBOV（> 7.2E7 斑块形成单位）。第 3 天和第 21 天通过电子邮件向 FLW 发送了有关潜在不良事件的安全性调查问卷。早期和延迟不良事件分别是指在接种疫苗后 3 天内或 21 天内开始出现的不良事件。结果：2019 年 8 月 1 日至 2020 年 6 月 30 日期间，124 名 FLW 接种了 rVSV-ZEBOV 疫苗。 86 名志愿者（86/124；69%）同时接种了疫苗。第 3 天和第 21 天的随访问卷回复率分别为 88% 和 55%。大多数受访者（105/109；96.3%）至少出现过一次不良反应，平均每人出现 3 次（± SD 1.75 次）。最常见的不良反应是注射部位疼痛，其次是发烧（53/109；48.6%）、疲劳（51/109；46.7%）和肌痛（49/109；44.9%）。大多数早期不良反应（360/377；95.4%）在 3 天内消退，反映了疫苗反应原性。 6/69 (7.2%) 受试者报告了延迟性不良反应，症状出现时间中位数为 11 天（范围：5 – 14 天）；其中一半是与关节相关的不良反应 (3/6)。观察到四起严重不良事件 (SAE)：两例高烧、一例皮疹和一例关节炎。观察到两例疑似意外严重不良反应：一例持续反复的短暂性头晕和疲劳，被认为与疫苗有关；一例被认为与疫苗无关的老花眼。结论：rVSV-ZEBOV 的不良反应很常见，但一般是短暂的，耐受性良好，在 FLW 部署前接种 rVSV-ZEBOV 疫苗是可行的，可以纳入任务前检查。
非人类人道主义：当“人工智能向善”时可能会造成伤害
摘要 人工智能 (AI) 应用已被引入人道主义行动，以帮助应对该领域面临的重大挑战。本文重点介绍聊天机器人，它被认为是一种有效的方法，可以改善与受影响社区的沟通并提高对受影响社区的责任感。聊天机器人与其他人道主义人工智能应用（如生物识别、卫星成像、预测模型和数据可视化）通常被理解为“人工智能造福社会”这一更广泛现象的一部分。本文对人道主义和批判算法研究进行了去殖民化批判，重点关注人道主义和人工智能背后的权力不对称。本文询问聊天机器人作为“人工智能造福社会”的典范，是否会在全球背景下重现不平等。基于一项包括对七组利益相关者进行访谈的混合方法研究，分析发现人道主义聊天机器人并不能满足“智能”等要求。然而，人工智能应用仍然会产生巨大的影响。除了与错误信息和数据保护相关的风险之外，聊天机器人还将沟通简化为最简单的工具形式，从而导致受影响社区与援助机构之间的脱节。从数据中提取价值和使用未经测试的技术进行实验加剧了这种脱节。通过反映设计者的价值观并在其程序化交互中主张欧洲中心主义价值观，聊天机器人再现了权力的殖民性。本文的结论是，“人工智能造福人类”是一种“技术魅力”，它重塑了人道主义的殖民遗产，同时也阻碍了权力动态的发挥。
美国救援计划 2021 年法案 人道主义救援
紧急食品和住所计划 (EFSP) 国家委员会（以下简称“国家委员会”）很高兴地宣布，为 2021 年美国救援计划法案 (ARPA) 人道主义救济提供资金指导。为了让机构有更多机会提交资金申请，将有多个开放申请期（参见关键计划日期）。第一个开放申请期将于 2021 年 4 月 19 日开始，适用于 2021 年 1 月 1 日至 2021 年 3 月 31 日期间发生的合格支出。此外，地方委员会和州预留 (SSA) 委员会将可以使用另一种称为特殊资金申请 (SFR) 的资助方法，以代表其社区的服务机构直接向国家委员会申请资金。SFR 资助方法门户现已开放，并将开放至另行通知（参见第 7 页）
国际人道主义法和共同法：非国家武装团体控制领土的疫苗接种
公平接种疫苗是克服COVID-19大流行的最重要步骤之一。有一个共同的理解，即只有通过广泛的疫苗接种才能实现对感染的有效保护。要有效，疫苗必须到达社会的各个地方，包括有被忽视或排除在国家疫苗接种计划之外的人群，例如被拘留者，流离失所者，居住在非国家武装团体控制下的人以及其他边缘化社区。红十字会国际委员会（ICRC）估计，在非州武装团体的独家控制下，有6000万至8000万人生活在非国家武装团体经营的地区。在非国际武装冲突中，国际人道主义法（IHL）是国际法律框架的基石，旨在保护受这类冲突影响的人们。本文档总结了红十字国际委员会对IHL的一些主要规定的观点，这些规定可能与在人权法律的补充中与居住在非国家武装团体控制下的人们接种疫苗有关。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
社论人道主义紧急情况下的疫苗可预防疾病和免疫：东地中海的挑战和经验教训
过去几年，世卫组织东地中海区域遭受了多场战争和冲突，导致了前所未有的人道主义紧急情况。除了造成大量生命损失和影响之外，冲突还严重影响了提供医疗服务所需的基础设施 ( 1 )。约有 3000 万人逃离自己的国家；约旦的难民人口增加了一倍，黎巴嫩的难民人口增加了两倍 ( 2 )。人口流离失所和重新安置、过度拥挤、贫困、卫生条件差以及由于粮食短缺而导致的营养不良，增加了各种疾病（特别是传染病）的发病率和死亡率。由于需要持续实施和监测，对疫苗可预防疾病 (VPD) 的控制尤其容易受到卫生保健系统中断的影响 ( 3 )。在当前冲突爆发之前，叙利亚阿拉伯共和国的免疫计划非常完善，90% 以上的儿童定期接种疫苗，最后一次脊髓灰质炎病例报告于 1999 年。然而，该国的白喉-破伤风-百日咳 (DTP3) 疫苗覆盖率在 2015 年下降到 41%；2013 年，即冲突爆发后不到两年，该国爆发了脊髓灰质炎疫情，导致 35 名儿童瘫痪。为了控制疫情，该国接种了超过 2500 万剂口服脊髓灰质炎疫苗。
人道主义行动中的数据保护手册
• 匿名化包括可用于确保载有个人数据的数据集完全且不可逆地匿名化的技术，以使它们与已识别或可识别的自然人无关，或者数据主体无法或不再可识别。 • 生物特征识别或生物特征识别是指基于个人的生物学和行为特征自动识别个人。 • 现金转移计划或规划、现金援助干预和现金援助是人道主义领域的术语，用来描述以代金券或现金形式提供的人道主义援助。 • CERT – 计算机应急响应小组 • CISO – 首席安全信息官 • 同意是指数据主体自愿、具体和知情地表明其意愿，数据主体借此表示同意处理与其有关的个人数据。 • CSIRT – 计算机安全事件响应小组 • CSO – 首席安全官 • CTO – 首席技术官 • 数据分析是指将大量不同来源的信息（大数据）结合起来，并使用复杂的算法对其进行分析，以提供决策依据的做法。 • 数据控制者是指单独或与他人共同决定处理个人数据的目的和方法的个人或组织。 • 数据处理者是指代表数据控制者处理个人数据的个人或组织。 • 数据保护影响评估或 DPIA 是指识别、评估和解决项目、政策、方案或其他举措对个人数据产生的风险的评估。 • 数据主体是指可直接或间接识别的自然人（即个人），尤其是通过个人数据。 • 本《手册》中的 DPO 是指人道主义组织的内部数据保护办公室或数据保护官。 • 无人机是远程控制或自主操作的小型空中或非空中单位。它们也被称为无人驾驶飞行器 (UAV) 或遥控飞机系统 (RPAS)。 • 进一步处理是指对个人数据的额外处理，其范围超出了收集数据时最初指定的目的。 • 健康数据是指与个人身体或精神健康有关的数据，这些数据可揭示有关其健康状况的信息。 • 人道主义行动是指为应对人道主义紧急情况而以公正的方式开展援助、救济和保护行动的任何活动。人道主义行动可能包括“人道主义援助”、“人道主义救助”和“保护”。 • 人道主义紧急情况是指对社区或其他大型群体的健康、安全、保障或福祉构成严重威胁的事件或一系列事件（特别是由武装冲突或自然灾害引起的事件）。通常覆盖广阔的区域。• 人道主义组织是指根据其职责和/或使命，在人道主义紧急情况下提供援助以减轻人类苦难、保护生命和健康并维护人类尊严的组织。• IaaS – 基础设施即服务
人道主义行动中的数据保护手册
• SaaS – 软件即服务 • 敏感数据是指个人数据，如果披露，可能会导致对相关个人的歧视或压制。通常，与健康、种族或民族、宗教/政治/武装团体隶属关系或基因和生物特征数据有关的数据被视为敏感数据。所有敏感数据都需要加强保护，尽管属于敏感数据范围的不同类型的数据（例如不同类型的生物特征数据）可能具有不同的敏感程度。鉴于人道主义组织工作的具体情况以及某些数据元素可能导致歧视的可能性，列出人道主义行动中敏感数据类别的明确清单毫无意义。数据的敏感性以及适当的保障措施（例如技术和组织安全措施）必须根据具体情况进行考虑。