基于綜合集成研討廳的公共安全風險感知平臺構建

張博涵，唐 超，李 志

中國人民警察大學 a.研究生院； b.智慧警務學院，河北 廊坊 065000

在國家標準文件中，風險被定義為不確定性對目標的影響[1]。公共安全風險是不確定性對公共安全秩序的影響，有效防范、化解公共安全風險需要及時、準確認知風險，其中，風險感知是應對公共安全風險的重要環節。風險感知的相關研究可以追溯到20世紀60年代，Starr認為風險本身的客觀評測不是風險可接受度的唯一標準，人們的主觀尺度對其同樣重要[2]。在本文中，公共安全風險感知是風險防控主體及利益相關者基于特定的標準、原則、規范，綜合利用各種知識，對公共安全風險的特征、潛在危害對象作出的理解和判斷。

為應對日益復雜和嚴峻的公共安全風險形勢，需要以風險感知為理論基礎，構建系統化、工程化的綜合集成平臺，實現“以人為主、人機交互、定量定性相結合”的風險感知。

一、公共安全風險具備復雜巨系統特征

經歷了巨系統、復雜巨系統等若干發展階段，1990年錢學森等人最終提出了“開放的復雜巨系統”(OCGS)的概念[3]。隨著當前社會政治、經濟等領域的飛速發展，我國社會正在進行巨大的行業重塑與領域融合，在這個階段，獨立、單一的公共安全問題逐漸隱匿，取而代之的是具有高度不確定性的風險碰撞與交織，公共安全風險表現出“開放的復雜巨系統”的若干特征。其中，對風險感知方式方法選取最具有參考性的是公共安全風險的開放性、涌現性和巨大性。

(一)公共安全風險的邊界開放

公共安全風險的開放性是指社會的運行與外部環境之間存在著密集的風險交互、信息傳遞，社會外部環境的任何改變都會對社會內部的公共安全產生影響。公共安全風險的開放性是互聯網生態發展的必然結果，個體風險感知的局限性和風險的不確定性成為公共安全風險開放性的主要表現形式。(1)個體風險感知的局限性。當自然災害、突發安全事故、恐怖主義等傳統的公共安全事件發生時，其他領域的社會主體會認為該公共安全事件不會對自身產生影響。事實上，公共安全風險的開放性會將單一事件輻射至眾多領域，帶來不可預知的后果。(2)風險的不確定性。有研究者將“不確定性”表述為：系統高度開放，邊界難以界定；系統變量之間相互作用的機理模糊，關聯強度和關聯概率難以精確描述和計量，很難找到系統的核心變量并統計其分布；很難預測系統的產出。這種不確定性就源于系統的高度開放性。

(二)公共安全風險的體量巨大

公共安全風險的巨大性是指社會公共安全系統中基本單元或子系統數目極其巨大，達到成千上萬甚至數以億計的規模。在社會公共安全系統中，社會公民是最小的系統單元，基于此構建出社會家庭、社會組織等無可計數的上級子系統。在風險放大相關理論研究中，研究者認為，對于風險事件的直接體驗或者特別巨大事故的聽聞，都會使人們對危險的記憶認知、發散想象不斷擴大，從而強化風險認知[5]。由于社會公民對相關利益訴求的表達呈現多元化、碎片化、及時性等諸多特點，通過新媒體等媒體的便捷介入和放大，作為最小系統單元的社會公民傳遞出復雜的風險信號，這種風險信號是非傳統的、影響廣泛的。“新風險”理論認為，新形式的、影響更大的風險導致了風險社會的產生[6]。在新冠肺炎疫情中，由于現代社會風險的全球性和關聯性、強擴散性和高危害性、難預測性和難控制性，突發公共衛生事件帶來的不僅僅是衛生安全方面的風險，而是使總體的國家安全都陷入一定的危機之中[7]。當前引發或影響公共安全風險的因素已不再是傳統風險的范疇，影響公共安全風險的潛在因素不斷增多并逐漸超出人們的認知范疇，并且可能在已知風險基礎上衍生出一系列新的公共安全風險。

(三)公共安全風險的交互復雜

霍蘭認為，在復雜系統環境中，涌現性的產生是因為適應性主體之間的差異不斷擴大，進而產生相互干擾[8]。也就是說，在復雜系統最活躍的混沌邊緣，有序和無序相互作用，整體系統的復雜性必然會呈現自下而上的“涌現”。社會作為一個復雜整體，其混沌邊緣是伴隨科技、人口、社會制度等變化發展而愈加活躍的，社會公共安全風險也在有序與無序的相互作用中走向復雜。公共衛生事件風險、突發事故風險、自然生態風險、政治風險等傳統風險組件通過多種交互模式，風險的類型與狀態、風險之間的交互以及公共安全系統隨時間不斷改變，經過一定的時間之后在整體上演化出新的性質，產生如跨境人口流動風險、數字與信息風險、跨文化沖突、數據失竊與個人隱私泄露等新興風險。這也就意味著，單一的風險防控措施已不足以應對當前公共安全風險的涌現性特征，如不將社會公共安全作為一個完整的復雜系統予以治理，可能會導致更多的應對失誤、人員死傷和財產損失，并且更易引發社會恐慌。

二、綜合集成研討廳對風險感知平臺構建的方法論意義

20世紀80年代前后，錢學森先生最早提出綜合集成研討廳的技術路線，用以解決復雜巨系統問題。隨著傳統社會向復雜化、整體化不斷轉型，我們發現當前社會公共安全問題已經超出某一單獨領域的局限，具備了“復雜巨系統”的諸多特征，傳統的單向問題解決模式已不能應對社會公共安全風險現狀，“綜合集成研討廳”為當前我國社會的風險感知、防控與預警提供了借鑒思路與理論支撐。

(一)定量定性結合設計公共安全風險感知平臺

綜合集成研討廳包含了一個從定性到定量的過程，表現為將專家的定性認識通過信息化技術與機器計算，進行綜合、建模與反復修改，最終上升為對全局的定量認識。風險的主觀性是區別社會公共安全風險與危險的重要特征之一，但是，依靠傳統經驗、主觀感受得出的定性結論遠不足以支撐社會公共安全風險防控決策。面對日益復雜的社會安全形勢，基于個體經驗的社會風險態勢感知具有局限性，以此為根據的決策判斷可能會對人民群眾的生命財產安全造成不可估計的巨大損失。只有充分發揮傳統型經驗假設的優勢，通過嚴謹的科學方法對其加以證明，經過定量計算、反復對比，才能得出具有科學性、嚴謹性、專業性的可靠結論，最終輔助決策。隨著當前科技的飛速發展，大數據與人工智能等技術為“定性到定量”的綜合集成研討廳提供了良好的軟硬件平臺，更為社會公共安全風險防控提供了前所未有的機遇。

(二)基于人機交互提升公共安全風險感知能力

人機結合的基本觀點是：人是構成系統的組成部分之一，人與機器根據各自特長與優勢進行功能與過程的分工。在公共安全風險系統中，“人”的要素對社會風險的感知、認識、判斷至關重要。通過引導政府機構、社會團體、行業專家、群眾組織、線上電商等涵蓋政治、經濟、文化、科技、生態各領域的主體對本領域內的安全風險進行多元感知，利用主體人群、涉及地區、目標指向、沖突性質、影響因素、發展趨勢、相互關聯度等各類風險影響因子，借助數據計算、情報信息挖掘、模型構建、場景模擬等，將心智與智能、感性與理性、定性與定量等人機各自優勢進行互補協作的新體系，構成人機智能系統。

三、公共安全風險感知平臺模型的構建與運行

公共安全風險感知平臺作為一個整體系統，可劃分為不同的層次體系。這些層次體系作為整體系統的子系統，遵循自下而上、循環往復的規則，保證整體平臺的運行與實施。基本模塊作為架構平臺的子集，根據模塊功能組成平臺的不同層次體系，保證層次體系的架構穩定。

(一)風險感知平臺的基本模塊

1.專家庫模塊

專家庫模塊是將專家群體置于集成的框架中，使某一領域的專家可以對風險弱信號進行初步解析，隨后將信息輸送至綜合集成研討廳內進行集體研討，通過匯集和整合其他行業專家的經驗知識，實現結論的不斷收斂和精確。專家庫模塊中的專家是在社會某一領域中具有專門技能或專業知識全面的人。專家的篩選與推薦可以不局限于風險領域，但必須為風險問題的分析解決帶來一種專業能力與知識。政治、經濟、文化或其他領域的專家對本領域的風險信號接收更為敏感，但對風險信號的具體影響認知有限。

2.模型庫模塊

模型庫模塊以基于模型的系統工程為核心，通過建立系統性的分析模型，從政治、經濟、社會、文化、生態、國防等不同角度提供不同的風險感知與評估模型，形成針對不同專題和不同層面的分析、規劃與評價模型集，面向風險感知系統的復雜性，實現風險仿真推演與實時預測的功能。該模塊包括：(1)場景模型，根據某一風險的后果大小、影響范圍、時間長短等，智能生成不同場景下引發不同風險的結果；(2)關聯模型，通過大數據與人工智能篩選對比，自動生成某一領域風險可能關聯的其他領域網狀關系圖；(3)預測模型，以客觀數據庫中曾發生的風險事件信息為基礎，智能預測潛在風險事件可能引發的系列后果和事件走向等。

在模型庫模塊中，模型的搭建、儲存不僅僅局限于某一領域，而是包括公共治安、社會輿情、生態治理、經濟預測、國防軍事等多個領域，通過模型自動化推演與優化，不斷嘗試構建新的交叉領域模型，完成不同場景的數字化模擬與迭代更新。

3.數據情報模塊

數據情報模塊是風險感知平臺感知外部環境變化的數據采集系統。數據情報模塊可充分整合社會各行業客觀數據庫，如治安、戶籍、交通、社區、高校、企業等領域的數據平臺，以及基于公開信息加工形成的專用信息資源。通過大數據與人工智能技術對客觀數據庫進行深度挖掘，構建完整的情報生命周期循環體系，支撐實現平臺的實施。數據情報模塊在堅持“人機結合、人網結合、以人為主、數據驅動”的基本原則下，形成“從數據到決策”的全生命周期情報服務，包括風險知識發現、風險數據獲取、風險推演分析等，最終為實施決策服務。情報庫體系平臺的構建，需要依托海量基礎數據的信息庫，主要應包括：發現及捕捉重要風險信息，對風險信息的深度融合進行初步引導；以真實有效為標準進行數據篩選與清洗；借助成熟的情報搜集與分析技術，逐步實現風險情報分析自動化。

數據情報模塊自下而上經過數據抓取、融合引導、數據篩選與清洗、自動化情報分析，面向平臺內部主體輸出輔助決策的若干信息，并結合人工智能與模型庫模塊資源，自主構建風險情報信息收集系統、風險信息資源服務系統、專業知識服務系統、群決策知識服務查詢與推送系統，實現從數據到信息、再到知識的轉變。

4.機器平臺模塊

風險感知平臺的有效運行需要以機器平臺為依托、以人員為核心的實施環境。機器平臺模塊的職能是為風險感知平臺提供數據存儲、技術實施、人機交互等軟硬件條件，通過創造模擬交互的現實交互條件，彌補平臺運行中人力的缺陷。同時，各個模塊與層次體系的科學組織與管理也需要運用系統工程方法進行有效控制，在系統運行過程中，人的參與需要以指揮控制的方式進行。在指揮運行維度與機器實現維度互相支撐的前提下，機器平臺模塊為風險數據采集、傳輸、專家介入、綜合研討、決策等全流程的平臺運行提供基礎[8]，從而滿足平臺內各個子系統運行的不同需求。

(二)風險感知平臺的層次體系

1.多源感知體系

多源感知體系是通過充分發揮政府機構、人民群眾、社會團體等廣大主體的主觀能動性，開放風險感知途徑，廣泛接收風險弱信號，并將其輸入專家庫模塊與機器平臺模塊，最終形成多途徑風險感知與研判的層次體系。在當前時代，情報工作將從目前以人員分析為主要內容的信息情報，利用自動化和智能化技術，特別是知識自動化技術，過渡到自動情報，進而邁向智能情報時代[9]。多源感知和智能感知是公共安全風險感知的重要趨勢。不論是可能引發社會動蕩的風險強信號，還是類似簡單網絡評語等容易被忽視的風險弱信號，都應借助智能化技術對風險進行多源感知。

多源感知體系是平臺運行過程中的信息起始點：一方面，專家庫模塊與機器平臺模塊通過各種途徑被動接收公共安全風險信號；另一方面，專家庫模塊與機器平臺模塊也要通過定性或定量的方式主動抓取公共安全風險信號。在擴大風險感知途徑的同時，專家庫模塊與機器平臺模塊要對風險信號進行深層次的動態研討，對多方感知結果進行上升式評估研判，將已收集的結構化或非結構化數據輸入研討體系中。借由專家、群眾、政府機構、社會團體等主體多元化的特點，拓寬風險感知途徑，針對不同群體的風險感知特點，搜集原始風險數據，并形成具有穩定性、持續性的風險感知數據收集模式，建立常態化風險感知源，為風險感知平臺的綜合集成研討、決策支持體系等提供不間斷輸入。

2.決策支持體系

決策支持體系是依據風險感知分析與評估結果作出最終決策，并為多源感知層次提供環境保障的主體集合。在傳統的社會風險評估中，往往由決策者提出需求，分析評估主體根據決策者的主觀需求對社會某領域風險進行研判，這樣的體系運轉模式存在一定局限性。在風險感知平臺中，決策層不僅包括作出行政決策的政府機構，利益相關者及發揮實質性影響的行為主體均可納入決策層的范圍。決策支持體系為研討集體提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的良好環境，靈活調配基礎數據分析與挖掘等科技工具，鼓勵國內外各界學者充分發言，為社會各個領域、各個環節、各條戰線提供穩定的行政條件或行業環境，調用各種風險信息資源和分析工具，幫助研討集體提高研討水平和決策水平。同時，積極完善社會公眾參與表達機制，通過網上問政、市長信箱、信訪等表達渠道，讓公眾、社區、企業等線下力量都參與風險信號表達。

在接收多元風險感知體系輸出的風險評估報告與總結后，各個模塊對風險評估報告與總結進行綜合集成和迭代優化，進而形成不同應對方案。隨后，對方案的實施環境和效果進行預測，并給出方案的滿意優略性結果，將上述方案集反饋給研討集體，最終做到層次體系間的良性循環。

3.網絡信息化體系

網絡信息化體系的作用在于將風險弱信號、關聯數據等基礎信息進行系統化整理歸類，最終實現信息流的通暢運轉。同時，網絡信息化體系可以使風險目標相互關聯，通過準確映射物理對象到數字化空間，實現風險信息的傳遞、共享和收集，最大限度做到信息融合，為風險感知平臺的集成研討提供信息化支撐。

網絡信息化體系的構建需以數據情報模塊作為數字基礎，并借助輿情動態分析網絡、移動通信網絡、不同部門的數據分析網絡等條件而完成。以構建風險數據信息化共享平臺為載體的網絡信息化體系，為風險數據情報體系的數據采集提供傳輸通道，將互聯網和物聯網空間進行融合，為風險感知平臺打造連接萬物的能力，同時為專家庫模塊的接入提供通道，使風險感知平臺具有智慧動態獲取能力。

(三)風險感知平臺的運行流程

1.風險感知平臺的內部運行模式

風險感知平臺由四個主要模塊相輔構成，以此搭建形成三個層次體系，在相互作用、相互輔助、相互補充中構架有機的系統平臺主體。四個主要模塊的功能結構和相互作用關系如圖1所示。

圖1 公共安全風險感知平臺主要組成模塊與相互作用關系

數據情報模塊作為系統平臺的基礎支撐部分，要承載主動識別社會公共安全風險弱信號的功能，并利用人工智能技術對多元異構數據進行自動獲取、動態分析，實現對公共安全情報的一手抓取。在此基礎上，深入數據挖掘，引導跨區域、跨行業、跨部門的數據融合，捕捉遴選各領域內真實有效的情報數據，在遵從情報生態周期的原則下進行情報信息的初步風險分析與評估，為專家庫模塊與機器平臺模塊提供數據情報的有效支撐。

專家庫模塊以衛生、政治、經濟、社會、文化、生態等多領域的專家學者為分析實施主體，發揮跨學科、跨地域、跨系統的大規模專家集群優勢，有效挖掘專家集群的學術理論、傳統經驗資源。要充分利用機器平臺分析的準確性、快速性，同機器平臺進行高頻次信息流交互，在由定性到定量、定量到定性的反復結合中，對數據情報進行公共安全風險的螺旋上升式感知、評估與理論研判，最終將研判結果輸入機器平臺模塊。機器平臺模塊在收到專家庫模塊“由面到線、由線到點”的收斂結果后，要在數據情報模塊的支撐下對收斂結果進行有效儲存并分類計算，保證計算結果同專家庫模塊實時交互。機器平臺模塊通過對數據的監測，完成數據情報的動態二次分析，利用模型庫模塊搭建智能風險數值預警系統，將不同領域的風險數據進行深度融合，為專家集群提供定量社會風險數據，并通過專家庫模塊對定量數據進行上升式收斂，為定量和定性的結合提供軟硬件支撐。

模型庫模塊在專家庫模塊與機器平臺模塊的交互過程中，要為雙方的運行實施提供仿真推演與實時監測能力，包括數字化感知風險、情報信息深度融合與共享、有效集群研討、自動模型推演與優化等多方面的系統分析模型，涵蓋包括公共治安、網絡輿情、生態治理、軍事國防等有關社會公共安全的各個領域。在自我優化和升級的基礎上，為專家庫模塊和機器平臺模塊提供推演預測能力，并主動根據仿真推演與監測的結果，接受專家庫模塊和機器平臺模塊的“動態反哺”，以技術為支撐，不斷整合各類社會安全信息，實現信息化的有效配置。

2.風險感知平臺運行的體系實現模式

在風險感知平臺的運行過程中，要充分擴展社會各界向綜合集成研討廳輸入風險感知信號的途徑。強勢政府與邊緣化的社會組織之間難以形成良性互動關系，過度分層的組織結構設置加劇了部門間隔閡，影響了信息傳遞質量和處置反應[10]。因此，要對各類風險弱信號的輸入進行正向引導與激勵，提高各行業風險信號的主動輸入功效，不能僅局限于單個模塊的內部運轉。為了達到公共安全風險原始信息流入的良性循環，實現信息流不斷良性擴大的飛輪效應，要在各模塊內部良好運轉的前提下保障風險感知平臺的體系性實現，如圖2所示。

圖2 公共安全風險感知平臺運行的體系實現模式

風險感知平臺在充分感知外部風險信號的基礎上，以多源感知體系為平臺運轉實施核心，將涉及社會公共安全風險的內容進行專家群研討研判，完成初步定性分析環節。在發散式研討、深度研討和專家意見集成形成的過程之后，將定性分析結果輸入機器平臺進行定量分析。同時需要注意，由于公共安全風險是切實存在于社會各界的綜合性、復雜性風險的總和，因此，不能忽視跨行業、跨領域之間的相互作用關系。如，在對經濟領域風險信號進行定性和定量研判的過程中，要利用模型庫中的成熟模型進行跨行業、跨領域、跨地域的多維分析，嘗試發掘風險的放大規則，最終實現研判結果的多維度涌現。

多源感知體系以專家庫模塊和機器平臺模塊為支撐，完成定量與定性的結合工作；以模型庫模塊為依托，廣泛感知社會風險信號。多源感知體系的軟硬件和數據情報支撐由網絡信息化體系提供。數據情報模塊構成網絡信息化體系的主要組成部分，可以協助專家庫模塊進行知識發現、知識關聯，并為多源感知與研判環節提供全方位的信息通信網絡，為平臺運行過程中的各個部分提供互連接口，是實現平臺多維全景信息流轉、指揮交互、系統層次遞增的基礎。在前兩個層次體系完成社會公共安全風險信號研判、生成分析報告與總結評價之后，需將結果遞交到決策部門，以此作為決策執行的參考依據，并附相關數據用以支撐結論。決策部門對分析報告與總結評價進行研究后，要向作為研討廳核心的專家集群發送評估反饋，再次形成決策支持體系和上一層次體系的有效交互、良性循環。

整個風險感知平臺的運行過程中各環節間信息流不斷交互，研判結果螺旋式上升并不斷收斂，直至通過系統各要素的反復作用、協調配合，形成具有科學性、集中性、時效性的綜合風險研判結論。最終實現對社會某一領域傳遞出風險信號的綜合集成研討，得出其對社會多領域影響結果的成效，以達到維護社會公共安全、及時應對社會安全風險、快速響應不良風險信號的目的。

四、結語

隨著我國當前政治、經濟、文化等各領域的不斷融合發展，影響社會公共安全風險的因素不再傳統而單一，造成的不良后果同樣復雜多樣，因此，社會公共安全風險防控已成為我國社會必須面臨的現實課題。面對全新的社會發展形勢，不能再著眼于具有局限性、單一性的傳統風險防控方法，而應主動適應社會多元主體的特點，進行多元響應、多維研判。結合這一思路，將社會整體作為綜合系統進行風險感知、風險識別和情報研判，彌補了傳統風險防控工作中以決策部門為單一出發點的缺陷，為社會公共安全風險防控與感知工作提供了新思路和新方法。