大數據時代城市公共安全預警體系的構建

宋 潔

(河南工程學院 人文社會科學學院，河南 鄭州 451191)

大數據時代城市公共安全預警體系的構建

宋 潔

(河南工程學院 人文社會科學學院，河南 鄭州 451191)

大數據標志著“信息時代”的到來，政府正是當代信息流的樞紐。城市公共安全預警在這個時代也有了全新的含義。當前，城市公共安全預警要面對的是搜集海量數據、分析雜亂無章的數據、重視事件之間的相關性、判斷事物的宏觀發展方向，因此，傳統的管理模式已不合時宜。建立數據導向的公共安全預警體系，形成主動防御、積極聯動，是保障城市公共安全的必然之舉。

大數據；城市；安全預警；數據導向

隨著移動互聯網、云計算、物聯網等新技術興起，大數據正以前所未有的速度顛覆著人們探索世界的方法，引發社會各個領域的深刻變革。在這樣一個時代，傳統和非傳統的城市公共安全問題如影隨形，演變為可持續發展進程中的亂石險灘。因此，大數據時代，城市公共安全預警體系有了新的內涵，即以政府為核心，利用傳感技術、通信技術、數據處理技術、網絡技術、自動控制技術、視頻監測識別技術、信息發布技術和物聯網技術等，通過資源共享、協同運作、應急聯動，保障城市安全。

一、大數據對城市公共安全預警的新挑戰

麥肯錫在其研究報告Bigdata:Thenextfrontierforinnovation,competition,andproductivity中指出，大數據是指大小超過常規的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。[1]國際數據公司(IDC)從海量的數據規模、快速的數據流轉、動態的數據體系、多樣的數據類型、巨大的數據價值來定義大數據。大數據是一個寬泛的概念，見仁見智。未來的不確定性是人類產生恐懼的根源之一，大數據的核心就是預測，是一種學習的機器，是把數學運算運用到海量數據上來預測事件發生的可能性。通過大數據技術，可以預測自然天氣的變化，預測個體未來的行為，甚至預測某些事件的發生，這樣就可以提前預警、科學決策。2009年谷歌通過對美國幾十億條互聯網搜索記錄進行分析，成功地預測出甲型H1N1的爆發，而疾控中心要在其爆發一兩周后才能得知?？梢哉f，大數據通過增強對現象發生小概率的關聯研究，可以有效減少社會危機發生的不確定性，增強風險預警能力，降低社會危機帶來的危害。

大數據將成為全世界下一個創新、競爭和生產率提高的前沿。而政府正是當代信息流的樞紐。在此背景下，城市公共安全預警體系面臨著諸多挑戰。

一是由隨機采樣數據轉變為搜集海量數據。小數據時代，受傳統統計思想的影響，受數據處理技術及信息流通的限制，習慣采用隨機采樣的方式，把數據量縮減到最小，以便通過簡化的數據交流方式獲取最多的信息量。但是當前感應器、導航、各種網站點擊和視頻被動地收集了大量數據，同時數據處理技術也發生了翻天覆地的變化，計算機能輕而易舉地處理這些數據。因此，城市公共安全預警的數據分析盡量要使“樣本=數據”，以便深度挖掘，獲取細節?？梢哉f，在數字化時代，數據大量、多樣且處理高速，因此，要分析的是與之相關的所有數據，絕非少量樣本。

二是由追求數據的精確性轉變為接受混雜性?！白非缶_是信息缺乏時代和模擬時代的產物?！盵2]小數據時代，數據大多是結構化和半結構化的，要求臻于至善、保證質量。這不但耗費巨大，而且非常細微的錯誤也會被放大，甚至影響到最后結果的準確性。如今，數據庫越來越龐大，數據越來越參差不齊，比如，在電子商務、移動應用、社交網絡等領域存在大量的諸如圖片、視頻、音頻、地理位置等非結構化或半結構化數據，卻少有符合預先設定的數據分類。因此，當前城市公共安全預警要做的不再是期待數據的準確性，而是接受其混雜性，追求宏觀的洞察力和事物的發展方向。

三是由探究原因轉變為熱衷尋找相關性。信息飛速增長，數據之間的簡單線性關系正向復雜的非線性關系轉變，很多曾經被忽視的聯系現在卻成為我們了解社會動態的必要技術。小數據時代我們長久以來的習慣是判斷因果關系并以此作為決策的指導，而建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心。城市公共安全出現問題，不會是瞬間的，而是慢慢地出現。如果可以預先捕捉到事物要出故障的信號，安全預警系統就可以把這些異常數據與正常情況進行對比，盡早發現異常，采取預警措施。大數據時代下，不再受限于各種假想，不再受制于“為什么”的邏輯，而是來源于數據顯示的純粹的相關關系。

二、當前城市公共安全預警體系面臨的問題

目前，國內很多城市制定了以市級總體預案為中心，以專項保障、部門預案和區縣預案為依托的體系，但預案在實際操作中責任往往難以落實，適用范圍有限。這是因為預案缺乏聯動，只是對主要負責單位劃分職責，而對協助單位沒有明確說明，不能有效及時地處理各種城市公共安全問題，存在“三多三少”現象：多應急處理，少應急預警；多單兵作戰，少綜合信息共享；多政府運作，少社會動員。

1.多應急處理，少應急預警

過去我國城市公共安全問題的處理一般是召開緊急會議，成立臨時領導工作機構，忽視預防、監控與評估，缺乏完整的體系和流程設計。預警意識淡薄，往往是在危機發生之后才出現應對危機的方案。憂患意識不強，思想準備、預案準備、組織準備和物資準備不足。比如，有關部門沒有對相關信息提前預防監測和事先決策，導致某些本可以有效預防的災害，最終卻演化為連鎖的社會危機，造成觸目驚心的損失，這都暴露出城市公共安全預警的被動性。

2.多單兵作戰，少綜合信息共享

目前，我國的城市公共安全管理很多時候是臨陣磨槍、倉促上陣、被動反應，應急管理各個過程不能有序納入應急管理的戰略目標、規劃和日常管理中。臨時指揮小組能力有限，各個部門缺乏溝通和協調，單兵作戰，缺少綜合應急，無法勝任現代安全預警以信息技術為基礎的智慧決策。這種分行業、分部門、以“條”為主的垂直系統和單災防御體系，各個部門的安全應急指揮系統、信息通信系統、應急救援設備等僅局限于各自領域，缺乏統一的信息標準和工作規范，資源整合不夠，信息孤島等現象仍然存在。此外，政府公共安全信息化在應對突發事件時所起的作用，僅僅停留在信息發布、數字報送、災情直觀展現、提供一些人際溝通上，所起的作用還是“行政”的成分居多。

3.多政府運作，少社會動員

在公共安全預警體系中，政府與非政府組織本應進行有益互動與合作，彌補彼此不足。但是，從城市公共安全預警的實踐來看，非政府組織、工商企業和個人力量的參與嚴重不足。當前，非政府組織經費嚴重不足，社會組織化資源極度匱乏，導致一些志愿者選擇單獨行動。例如，在很多危機處理中，全民抗擊是在從中央到地方的各級政府直接組織和領導下開展的，很少有非政府組織力量提供普及知識、募集資金、為患者和援救人員服務。盡管一些地方的志愿者參與熱情很高，但缺乏與政府的有效互動，所以其活動大都局限在較低層面。比如，汶川地震期間，很多非政府組織把救災物資運到災區之后堆積在救援現場，不知道如何處理，這在某種程度上干擾了政府的有效援助。

三、數據導向型城市公共安全預警體系的構建

管理就是計劃、組織、指揮、協調和控制。要借助大數據改變當前應急管理效率較低和成本高昂的尷尬局面，就要讓大數據貫穿于管理的各個環節，實現科學計劃、組織創新、高效指揮、全面協調和周密控制。政府是公共安全的主要責任人，應該確定城市公共安全管理的目標、結構和基本運作，積極提供各種支持條件等。同時，政府在信息資源方面的絕對優勢，決定了其要成為信息的溝通者，就要建立有效的信息獲取機制和發布機制，搭建高效的公共安全信息共享平臺，公開相關的數據信息等。

城市公共安全預警關系到食品安全、環境安全、生產安全、社會安全、經濟安全等生活的方方面面，而且不同類型的安全事件之間，不同時間階段的安全事件之間，其他突發事件與安全事件之間等都存在密切的關系。因此，那種“九龍治水”安全管理模式在面對關聯性、復雜性、連帶性、無規則性、突發性、快速擴散性和傳導變異性的公共安全危機時往往顯得無力。數據導向的城市公共安全預警體系是對公共安全事件誘因和演化過程信息進行監測、判斷、預警、控制，能夠整合、完善、共享公共安全信息資源，規范預警信息的采集、存儲、處理、傳播、使用、回饋等程序，從而構建一種防御型的安全預警體系。

1.建立立體安全預警大數據收集網絡

今天的中國是人口大國、手機大國、互聯網大國，但不是數據大國。2011年麥肯錫公司以2010年度各國新增的存儲器為基準，對全世界大數據的分布做了一個研究和統計，結果顯示，中國2010年新增的數據量約為250拍*拍字節(PB)為2的50次方個字節。字節是計算機存儲信息的基本物理單位，存儲一個英文字母其大小就是一個字節。，日本的為400拍，歐洲的為2000拍，美國的為3500拍。[3]1940年羅斯福將民意調查引入美國聯邦政府的政策制定過程中，1962年美國啟動“海浪監測計劃”*1962年的“圣灰星期三”的風暴造成40人死亡，1000多人受傷，是美國20世紀最嚴重的十大風暴之一。由于損失嚴重，美國國會對救災防災召開了專門的聽證會，最后促成了“海浪監測計劃”：美國陸軍工程部和美國國家海洋與大氣管理局，共同建設一個傳感器監測系統，對海洋進行監測。，1973年美國衛生部引進最小數據集。我國2003年才開始著手制定醫療系統的最小數據集，2006年衛生部出臺了第一版中國醫院最小數據集的標準。2003年中國人民大學發起創建了第一個全國性的大型社會調查——中國綜合社會調查，并按照國際標準建立“中國社會調查開放數據庫”；2006年9月國家統計局成立了社情民意調查中心，這是我國第一個也是目前唯一一個專司社情民意調查的單位。至于環境數據采集更是在2010年之后才見到零星的報道。2010年，物聯網技術開始在交通部和鐵道部應用。[4]從歷史上看，我國數據收集工作起步較晚，但依據eMarketer的報告，我國互聯網用戶2013年已達到6.2億，是美國的兩倍多，[5]手機即時通信網民數為4.31億，手機搜索用戶數達3.65億[6]。我國有收集數據得天獨厚的基礎。政府首先要建立數據收集網絡，保障數據質量。

在城市公共安全預警數據收集網絡及組織建設中，政府應建立城市公共安全數據中心，成立數據治理委員會，統一協調數據治理工作。城市公共安全數據中心是政府數據存儲與交換中心，實現各級政府間、各個部門間、政府與公眾間的數據流通，從而進行數據挖掘，提供輔助決策。數據治理委員會首先要對不同系統之間的數據進行整合，統一“元數據”*元數據，即描述數據的數據，對數據及信息資源的描述性信息。的定義，制定各行各業的數據標準。數據治理委員會還要制定出階段性的數據規劃，估算數據價值等。

城市公共安全數據中心包括數據集成平臺和應用平臺，如圖1所示。過去不同部門都擁有自己的數據庫和信息系統，但是很多數據相互隔離，形成一個個信息孤島。該中心的建立就是要實現數據共享。當城市公共安全數據中心運轉時，負責安全管理的各政府機構定期或不定期向其提交本機構負責領域的基本信息。以與社會安全息息相關的人口信息為例，各個部門相互配合，完善相關人口數據資源，包括人口的基本信息、社保信息、勞動信息、民政信息、衛生信息、稅務信息、工商信息、計生信息等。

圖1 城市公共安全數據中心

2.深入挖掘相關性，形成主動防御型預警機制

預警的本質就是利用知識和技術，在危機事件發生之前，通過對事物歷史規律的總結，分析現狀，預測事物發展變化的趨勢，在此基礎上進行預告和應急準備。大數據分析可以幫助分析歷史事件，發現事物發展的趨勢，找出共同點和相似性，通過深入挖掘數據，甚至能夠預測出各種事件發生的概率。比如，警方可以通過IBM公司提供的軟件，分析城市數據源、社交網絡數據和其他數據，進行數據的集中整合、可視化和分析，發現犯罪特點，預測犯罪發生的概率，從而實現不同部門的協同工作，提前預防犯罪。

進行大數據挖掘可以形成主動防御型預警機制。2014年12月31日上海外灘的踩踏事故再次凸顯出城市公共安全預警能力的脆弱性。對跨年活動參與人員、場所的容納力、交通狀況等因素缺乏相關性分析，沒有預測出活動的安全系數，沒有預先采取預警措施，應急準備工作嚴重不足。而洛杉磯警方通過測算未來24小時內最有可能發生犯罪的區域安排巡邏，以提升城市安全。紐約警方通過分析案件與發薪日、體育賽事、天氣變化、假日等變量的相關性，預測最可能發生罪案的“熱點”地區，并預先在這些地區部署警力。通過對過去和現在的數據進行分析，能夠精確預測未來；通過對組織內部和外部數據的整合，能夠洞察事物之間的相關關系；通過對海量數據的挖掘，能夠代替人腦，承擔管理決策的職責。

安全預警中心根據數據中心給予的數據分析幫助，識別、診斷、評價危害公共安全的征兆，確認監測指標所處的狀態。當指標正常，則繼續監測；當指標位于正常的上限，處于低度危機層面，則高度警戒，安全預警中心提出防控方案，防止事態嚴重；當指標處于危機層面，安全預警中心則迅速啟動緊急應急管理程序，成立應急管理小組，聯合其他相關部門制定應急處理方案并迅速落實到位，直至公共安全恢復。

3.完善基于數據共享、統一指揮的快速聯動行動機制

城市公共安全事件一旦發生，需要多個部門共同協調多方物資。因此，在由相互關聯或相互作用的眾多要素所構成的城市公共安全預警體系中，要完善基于數據共享、統一指揮的快速聯動行動。一元指揮是指要設立常設領導指揮機構，負責長期規劃、指揮協調、統一調配。整體聯動是指在進入應急狀態后不同部門或機構必須保持相互聯絡與相互協調。由此，公安、交通、通信、急救、電力、水利、地震、人民防控、城市管理等政府部門將被納入一個統一的指揮調度系統，共同處理特殊、突發、緊急事件，向公眾提供社會緊急救助，實現跨區域、跨部門、跨警種的統一指揮，快速反應、統一應急、聯合行動。

迅速的聯動應急行動必須建立在對相關信息充分了解和掌握的基礎上。城市公共安全數據中心首先要保障必要的信息在不同部門之間最大程度的共享，為管理者和決策者提供科學決策依據，為各個執行部門的救援行為提供必要的指導。2010年1月12日的海地7.0級大地震，造成22.25萬人死亡。[7]海地地區通信較為落后，很多救援機構無法準確判斷、找到需要救援的人員。來自東非肯尼亞的一個開放數據平臺通過海地災民對手機短信緊急求助號碼的回復數據，準確定位出“危機地圖”，救援小組通過實時變化的搜救位置圖，實施針對性極強的營救計劃。

應急聯動機制(以市級單位為例)，一是要實現市、區、街鎮、各專項應急指揮部及相關部門之間信息的快速傳遞和應急響應，匯總來自現場、其他多渠道、多載體的各種信息，實現標準化分類和自動化智能化處理。二是全面統籌各個專項應急指揮部、各街鎮現有應急物資、救援隊伍等應急資源，整合共享全區域視頻、地理信息、公安、交通、消防、市政、衛生、民政、水務、電力、通信等數據信息。三是將全部應急資源實現圖層化管理，全部納入數據資源共享應用平臺，建成資源共享體系，實現應急資源的精細化管理。

城市公共安全應急聯動體系(見圖2)是圍繞市政府突發事件應急預案體系建設，以搭建區政府應急聯動平臺為樞紐，以各專項應急指揮分平臺和街道應急指揮分平臺為應用節點，互聯互通、信息共享、互為支撐、安全通暢的應急聯動體系。這個系統是獲取各個單位應急指揮信息的總渠道，也是應急管理共享交換的智能總樞紐。

根據數據實時獲取、預測預警、智能消息、信息共享應急聯動和輔助決策的需求，提出政府應急聯動平臺總體框架(見圖2)，即應急聯動平臺、各專項指揮分平臺、街道應急指揮分平臺，以實現公共安全日常管理和應急管理的有機結合。應急聯動平臺是獲取各個單位、機構應急指揮信息的總渠道，是安全應急部門開展信息交換的總樞紐，實現各類應急信息的規范接入、有效整合，支撐跨區域、跨部門的資源共享，為政府全面掌控公共安全提供情報服務，為科學決策提供依據。

城市公共安全應急聯動系統運行起來時，應急值守工作人員接到公安、交通、消防、衛生、街鎮分中心等部門的事件信息后，將應急事件轉入應急聯動平臺處置，將一般事件轉入非緊急救助系統處置。應急聯動平臺根據應急預案管理辦法進行預處理。智能消息中心根據事件需要進行通信手段智能組合和通知對象智能編組。智能消息中心可同時將處理指令發布到手機短信系統，應急值守系統，網頁提醒、電話呼叫系統，網絡傳真系統等各種媒體渠道。智能消息中心具有消息傳達監控功能，應急指令發布之后，智能消息中心提供對各個部門接收信息的監控功能，同時，還具有消息響應監控功能，提供對任務指令的接收監督功能，按照完成時間、提醒周期提前通知，可根據緊急程度，提供催辦提醒、催辦通知、催辦反饋功能。

圖2 城市公共安全應急聯動體系

4.建立精細、精準的安全預警關聯機制

數據背后隱藏著巨大的價值，其價值具有“稀疏性”“不確定性”“多元化”等特點，我們無法判斷哪些數據有用、哪些無用。根據不同的使用目的，可以把相同的數據生產出不同的產品或服務。大數據好比整整齊齊的稻草，而數據的價值就如同散落在稻草中的一個個縫衣針。[8]數據價值的這種低密度、稀疏性，需要我們用統計分析、主題性挖掘技術才能呈現。美國紐約的警察通過分析交通擁堵與犯罪發生地點的關系，有效改進治安。紐約的交通部門從交通違規和事故的統計數據中發現規律，改進道路設計。MIT的Reality Mining項目，通過對10萬多人手機的通話、短信和空間位置等信息進行處理，提取人們行為的時空規則性和重復性，進行流行病預警和犯罪預測。[9]

當前，轉型期出現的各種城市公共危機充分反映出社會主體——政府、企業、非政府組織、公眾共同參與處理危機的程度很低，而實際上多元主體的共同參與會降低危機發生的概率，更加有力地促進社會穩定。因此，與公共安全預警關聯性最大的就是構建正確的輿論導向，拓寬公眾參與渠道，加強安全意識的科普宣傳。

首先，輿論引導要規范、真實。輿論引導以大量鮮活的視頻、照片、錄音等素材為論據，讓更多的公眾愿意傾聽和相信政府的聲音。輿論的引導也要有公眾的積極互動參與，通過邀請利益相關者、非利益相關者、支持方代表與反對方代表參與公開辯論、實地考察和現場試驗等活動，讓各方代表判斷是與非。如果是專業性較強的問題，應該邀請威信高、獨立的第三方積極參與，對專業性問題進行客觀、公平的評判，消除公眾對政府的不信任。此外，要鼓勵社會組織主動參與公共輿論引導工作，積極提供各種新聞素材，從而達到事半功倍的效果。

其次，拓寬社會組織及公眾參與城市公共危機處理的渠道。政府作為公共事務的管理主體，在公共安全管理中必然扮演主角，起主導作用。但同時我們也應該看到，政府對公共安全的管理也有其固有的局限性，加之現代公共危機的突發性、復雜性和廣泛性等特點，僅憑政府的有限力量已遠遠不夠，還需要其他社會力量積極有效的參與，才能夠成功應對危機的挑戰。社會組織與政府配合，高效化、組織化地參與處理城市公共危機，進而形成一個權責分享、優勢互補、風險共擔的動態組織系統， 可以緩解伴隨危機產生的恐懼，消除流言蜚語，穩定公共秩序，同時也可以降低政府治理危機的成本。我國有龐大的基層組織和眾多的社團組織，政府應該把它們整合到公共安全救助的系統中來，形成一個緊急救助協會，由工、農、醫療、衛生、教育、交通、環境等各行業和社區、街道、居委會等組織的人員組成。該協會平時負責信息的收集與反饋，一旦發生公共危機，就直接參與緊急救助的管理活動。眾所周知，公共危機發生時社區往往成為事故的第一現場，因此，社區可以成立一些自救組織來直接參與公共危機救助的一系列活動，成為事故發生后的第一救援組織。

再次，不斷加強安全預警科普宣傳，培育 “預防文化”。政府作為公共安全的第一責任人應該利用各種渠道,宣傳危機應急知識、培養公眾的安全危機意識、演練自救互救技能，以提高公眾的公共安全預警自我管理能力。堅持“面向基層、面對社會公眾”的方針，企業以群團組織、文化教育設施為依托，城市以建設安全社區為載體，開展群眾性的安全文化建設活動，使廣大群眾了解各種自然、社會突發事件的特點，掌握預防、避險、逃生、自救、互救等基本手段和措施。同時，政府聯合志愿者組織、非政府組織、大眾媒體和教育機構等建立面向基層社區仿真應急演練系統，定期開展專業仿真教育活動，全真模擬演練突發事件應對技能和應急處置技巧，如針對地震、人防、洪水、火災、反恐怖活動甚至是多災并發的突發事件進行救災反應演習等。

[1]MANYIKA J,CHUI M,BROWN B,et al.Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity[R].USA:The Mckinsey Global Insitute,2011.

[2]〔英〕維克托·邁爾-舍恩伯格.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013：45.

[3] 〔美〕桑尼爾·索雷斯.大數據治理[M].匡斌,譯.北京：清華大學出版社，2014：26.

[4] 涂子沛.大數據：正在到來的數據革命，以及它如何改變政府、商業與我們的生活[M].桂林：廣西師范大學出版社，2012：327.

[5] eMarketer：明年全球互聯網用戶突破30億[DB/OL].[2015-06-20].http://tech.ifeng.com/a/20141121/40875827_0.shtml.

[6]中國互聯網絡信息中心.2014年第33次中國互聯網絡發展狀況統計報告[DB/OL].[2015-06-20].http://www.199it.com/archives/187771.html.

[7]〔美〕伊恩·艾瑞斯.大數據思維與決策[M].宮相真,譯.北京：人民郵電出版社，2014：145.

[8]〔美〕瑪麗·米克爾.2012互聯網趨勢分析報告[DB/OL].[2015-06-20].http://webstartup.cn/346.html.

[9]仇保興.中國智慧城市發展報告[M].北京：中國建筑工業出版社，2013：209.

Abstract:Big data represents the "information age" and the government is the hub of the contemporary information flow. In this era, city public safety warning has a new meaning. Currently, city public safety warning must face collecting huge amount of data, analyzing the chaotic data, valuing correlation between events, judging the macro direction of things. So, traditional management model has been outdated. Building data-orientation management of public safety warning system, and forming active defense and active linkage are the inevitable trend to protect the city′s public security.

Key words:big data; city; safety warning; data orientation

Construction of City Public Safety Warning System at Age of Big Data

SONG Jie

(SchoolofHumanitiesandSocialSciences,HenanInstituteofEngineering,Zhengzhou451191,China)

2015-04-28

宋 潔(1981-)，女，河南鄭州人，河南工程學院人文社會科學學院講師，管理學博士，研究方向為政策與組織理論。

D630.8

A

1674-3318(2015)04-0031-06