大數據背景下河南省群體性事件的處置研究

陳 明

河南警察學院，河南 鄭州 450046

大數據背景下河南省群體性事件的處置研究

陳 明

河南警察學院，河南 鄭州 450046

當前我國正處于改革與發展的轉型期，群體性事件頻頻發生，嚴重影響了社會治安秩序的穩定。大數據時代的到來，我們要革新技術、轉變思維方式，借助大數據分析的深度挖掘，提前預警群體性事件的發生，進而從容處置群體性事件。在大數據背景下尋求群體性事件解決的新路徑，是我們研究的重點。

群體性事件；大數據；預警；處置

近年來，隨著改革開放和市場經濟的不斷深入，由各種因素引發的群體性事件已日益增多，極大地影響了我國的政治穩定和社會安定，我們必須掌握群體性事件發生的原因及規律，做好事前的預警工作，妥善處置群體性事件。

一、群體性事件的含義及特點

群體性事件是一種非法集體活動，一種危機性社會事件，會對社會治安秩序造成惡劣影響。緣于某些利益要求相同或相近的民眾或團體、組織，在利益受損或不能得到滿足時，或非法集會、游行，集體上訪、靜坐請愿，或集體罷市、罷工，或圍攻沖擊黨政機關、企事業單位，或集體阻斷交通，或集體械斗甚至集體打、砸、燒、殺、搶。例如“湖北石首事件”、“貴州甕安事件”、“云南孟連事件”等。

群體性事件雖然是某群體表達利益訴求的一種途徑，但是由于沒有好的組織與紀律，往往會造成社會秩序的混亂與動蕩，嚴重影響公民正常的生產與生活。例如2014年河南省新鄉市的騰飛集團因資金鏈斷裂停止辦理各項業務，部分投資客戶擔心利益受損，煽動群眾圍堵市區干道、騰飛營業部。后又出現聚眾圍堵市委市政府、意圖阻斷鐵路交通等過激行為。

群體性事件一般都具有突發性、目的性、對抗性、聯動性、危害性等突出特點。

二、群體性事件產生的原因分析

據相關資料顯示，我國群體性事件的發生逐年增多，規模逐年不斷擴大，破壞程度不斷加劇，嚴重影響了公民的人身、財產安全和社會治安秩序的穩定。具體來講，群體性事件產生的原因主要有：

(一)社會轉型期利益分配不均衡導致矛盾沖突增多

目前我國正處在社會轉型時期，社會資源、利益格局發生大的變化，新問題、新矛盾也不斷增多。社會利益及資源的分配不均成為引發矛盾沖突的導火索。近幾年來，“富二代”、“官二代”、“窮二代”等詞語頻頻出現，特別是某些“官二代”、“富二代”等群體的一些不當行為，往往引發民眾的強烈不滿。這些社會現象的背后折射出的恰恰是階層利益沖突與階層矛盾。這是群體性事件頻發的原因之一。

(二)相關部門工作不到位導致矛盾沖突擴大

溫家寶總理曾指出：“有些地方發生的損害群眾利益問題，甚至群體性事件，很多與政府部門及其工作人員不依法辦事、不按政策辦事有關。”“城市合并搬遷”給市民生活帶來不便；“房屋改建拆遷”、“土地征用”給群眾補償款太低；“移民就業安置”等相關政策不落實等涉及到群眾切身利益的事情，如果不能及時給予妥善處置化解，都容易形成群體性事件隱患。總之，無論是什么情況，只要涉及到了群眾的切身利益，相關職能部門都應在第一時間前往現場，積極采取措施解決問題，避免矛盾進一步激化產生群體性事件。

(三)信息溝通不暢導致矛盾沖突加劇

2015年5月14日，河南省永城市實驗高中發生學生打砸食堂事件。民警到達現場后發現現場已聚集學生近千人，學校食堂大門被砸開，內部被砸毀，超市被搶空，貨架也被砸毀。隨后近600余名學生圍堵、打砸警車。該事件的起因是部分學生因飯菜問題與食堂人員發生沖突，在爭執過程中掀翻桌椅，損壞門窗。但民警到達現場后，現場聚集的大部分學生不了解情況，在盲從心理的支配下，“人云亦云”，打砸食堂，圍堵、破壞警車。群體性事件往往是突發的、緊急的，短時間內就可以聚集幾百、上千甚至上萬人圍觀，由于現場信息溝通不暢，外圍的人員往往不了解實情，且抱著“看熱鬧不嫌事大”、“法不責眾”的心理，這就導致了矛盾沖突加劇，事態升級，影響擴大。

(四)少數民眾法律意識淡薄

隨著社會經濟的快速發展，民眾的維權意識不斷提高，但法制觀念還相對落后。當普通民眾與政府之間、集體之間出現利益糾紛時，大部分人首先想到的不是通過合法途徑加以解決，而是慣用“胡攪蠻纏”，“一哭二鬧三上吊”的野蠻方式上訪鬧事，故意擴大事態，增強影響力，以期用對社會產生危害向政府施壓，最終達到爭取利益的目的。

三、群體性事件處置中應用大數據的意義

近年來，黨和國家正在全力推行“互聯網+”行動計劃。中央政法委書記孟建柱同志講過：大數據開發了人類的“第三只眼”，通過對海量數據分析、處理、挖掘，可以讓我們深入洞察充滿未知的世界。實施國家大數據戰略的背景下，如何利用大數據技術，提前感知犯罪，預防犯罪，預防群體性事件的發生，已經成為我們必須要關注并研究的一項議題。

河南省副省長許甘露同志曾指出：“預防處置群體性事件貴在提前掌握，貴在處置在早”。結合河南省處置群體性事件的經驗來分析，最關鍵的就是預警要及時。風起于青萍之末，浪成于微瀾之間。任何事件的發生總會有蛛絲馬跡的體現，誰能最先掌握信息，誰就可能最有效地把握主動，處置群體性事件就是如此。“一分防范勝過十分打擊”，我們應當以“治未病”為目標，注重從社情民意中發現情報，注重通過布建耳目、特情發現相關信息，力求在群體性事件的萌芽期、動態發展期第一時間掌握最鮮活的情報信息，妥善化解處置群體性事件。

四、運用大數據處置群體性事件的途徑

大數據簡而言之就是通過收集和分析大量信息與數據獲取新認知，從復雜的數據中找到不容易昭示的規律，獲取巨大價值的產品、服務或洞察力，其最大的價值就是預測。

(一)重視相關信息與數據的收集、整合

如今，我國的公安信息系統涵蓋了很多方面的數據，為公安工作開展提供了便利條件。但就目前情況來看，群體性事件相關的信息與數據收集仍不完善，對事前信息的采集不全面，對相關重點人員管控不準確等。因此，在公安工作中，應特別重視數據的收集與整合，使大數據與群體性事件預警管控融合在一起。

“為之于未有，治之于未亂。”群體事件一般要經歷醞釀、萌芽、爆發、蔓延、消退等階段，俗稱“事前、事中、事后”。事件醞釀期和萌芽期，抓早、抓小，出手處置，投入的力量最少，付出的代價也最小。重視相關信息與數據的前期收集整合、注重事前化解、“早、小”處置，做到“功夫在事前，不戰而屈人之兵”。

我們以鄭州市“3·21出租車罷工事件”的處置為例進行說明。3月19日前后全國及省內多地出現策劃煽動21日出租車行業組織全國性罷運。鄭州市公安局重視事前的信息與數據收集，有的放矢，成功處置了該群體性事件：鄭州市公安局根據之前得到的相關信息，列控10個微信群、12個QQ群和16個出租車電臺頻道，24小時動態監控，搜集信息8600余條，在最早時刻消除隱患。通過對海量數據信息的比對、碰撞，最終確定了18名組織、策劃的骨干分子，將之列為一級重點人，由公安機關負責，固定證據，依法警告勸誡。

(二)拓寬相關信息與數據的收集途徑，加強信息共享

信息與數據的收集是一項非常繁雜的工作，也是一項整體工作。僅靠派出所和社區民警，遠遠達不到“大數據”的要求。這需要公安機關整體聯動，全面整合公安機關內部的信息，比如執法辦案部門、監所部門、信訪部門、國保反邪教部門、科技部門等等。另外，我們還需要全面整合社會外部信息。比如司法、民政、水電氣暖、小區智能門禁等外部信息，通過和公安大數據的多渠道、多層次、多角度的碰撞比對，幫助我們發現有用的信息與數據。

例如，鄭州市大數據情報體系獲取信息的途徑包含三個方面：情報力量網上監控、特情跟控、打入內部，獲取“內幕性”信息；警種部門街面執勤、游動巡查、定點盤問、入戶走訪，掌握“現實性”信息；網格力量發動社會資源，各部門參與、全民參與，搜集“苗頭性”信息。

(三)經驗、政治性決策方式向數據驅動決策方式轉變

大數據思維及其技術應用能夠支持應急行動籌劃、方案擬定和指令發布等，并依據實時應急需求，進行動態精確供給，促進應急決策指揮模式的轉變，確立高效率、科學性的決策指揮機制，實現數據驅動的智能化決策和處置，“基于數據驅動的決策方法，政府將更加有效率、更加開放、更加負責，引導政府前進的將是‘基于實證的事實’，而不是‘意識形態’，也不是利益集團在政府決策過程中施加的影響。”從而實現由經驗決策、政治性決策轉向數據驅動的決策，以更有效地應對上述諸多挑戰。

我們以鄭州市“6·6群體性事件”的處置為例進行說明。2016年6月1日前后網民煽動計劃于6月6日出租車聚集請愿，網約車“雙閃”游行。鄭州市公安局迅速啟動大數據情報體系，全方位、多層次搜集相關數據情報信息，做到“發現一條、甄別一條、落地一條、查處一條”，確保“敵動我知、未動先知”的效果。期間，先后搜集信息2700余條，落地核查235條，教育引導26人，消除煽動言論49條，從源頭上遏制了信息的蔓延，成功將“6·6事件”扼殺在了萌芽狀態。

由此可見，在大數據時代背景下，群體性事件的處置決策將更加科學的基于數據和分析做出，而不總是基于經驗。

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D631.43

A

2095-4379-(2017)31-0076-02

陳明(1987-)，女，河南禹州人，研究生，畢業于鄭州大學，河南警察學院，助教，研究方向：治安學。