大數據驅動的突發公共事件應急決策價值、困境與路徑探析

□陳玲玲

（貴州省社會科學院，貴州 貴陽 550002）

當前，隨著社會的發展和復雜化程度的提高，各種各樣的突發公共事件呈多點、高頻發生態勢。突發公共事件的爆發，不僅嚴重影響了社會生產生活以及人民群眾的健康和生命安全，對相關區域的社會穩定和輿情態勢帶來負面影響，也對傳統的突發公共事件應急決策模式提出了新的、嚴峻的挑戰。大數據等新一代信息技術的融合發展，使突發公共事件應急決策面臨的外部環境發生了新的變化。大數據的廣泛滲透一方面改變了風險傳播、衍生和擴散的機理，凸顯了傳統危機管理方式的局限性，另一方面也為優化公共安全治理帶來了新思維和新技術。

作為一種新的數據處理技術與認知思維，大數據對社會、經濟和人們的生活方式產生了巨大影響，也對管理決策和價值創造的方式產生沖擊和重塑作用［1］。在社會治理和公共管理領域，大數據技術廣泛運用于情報研判、風險預警、輿情管控、災害救助等方面，在數據集中與共享、協同治理、平臺建設等方面展現了獨特優勢。傳統的應急管理思維和方法正因為大數據驅動而發生了根本性變革，為突發公共事件應急決策提供了全新的研究范式和研究方法。運用大數據驅動的突發公共事件應急決策，對于提升突發公共事件預警能力和應急響應的協同性，改善應急溝通的精確性和交互性，促進應急決策的科學化具有重要而深遠的意義。

一、大數據驅動的突發公共事件應急決策的價值

突發公共事件具有緊急性、高度不確定性、環境多變性、嚴重危害性等多重屬性。突發公共事件應急決策是基于緊急復雜情境下作出的多目標優化過程，是對突發公共事件快速反應的核心環節。突發公共事件應急決策對決策事件信息掌握的全面性和及時性、決策方法的科學性和有效性、決策主體的參與度和配合度、決策系統的開放度和整合度都有較高的要求。傳統的應急決策主要是基于樣本數據分析和案例庫比對的思維，在情報搜集的全面性和及時性、情景要素的提取和建模方面缺乏有效的方法支撐，容易造成大面積的數據遺漏，由此帶來決策失誤、預警失效、響應失靈、處置失當等一系列不良后果，這也為大數據在應急決策中的應用提供了機會。大數據驅動的應急決策是基于大數據的4V①特征以及大數據思維和方法，即把目標全體作為樣本的研究方式、模糊化的思維方式、側重相關性的思考方式［2］136，為決策信息的多維度采集、大容量存儲、深度挖掘和智能分析提供了手段。

（一）拓展突發公共事件應急決策數據資源

在傳統環境下，信息稀缺是應急決策面臨的根本困境，也是影響決策者行為選擇的關鍵因素之一，如信息采集不全面、傳遞不及時、信息內容不真實等。在大數據時代，整個社會被“數字鏡像化”，物理世界、社會空間和心理行為的變化都被轉化為數字化表現形式，積累了體量巨大、形態各異的數據。在現有“應急中國”平臺上，建立健全不同層級的突發事件應急系統［3］，實時采集、整合各種災情數據、救援數據、決策反饋數據以及業務管理數據、地理空間數據、網絡行為數據、社會參與數據等，全面占有突發公共事件應急決策所需的各方面信息。通過對這些大規模和多樣性數據的采集、抽取、清洗、轉換、集成分析，為應急決策提供全面、客觀、實時的數據，為全景式決策奠定了基礎。有研究表明，被廣泛運用于災害管理中的社交媒體數據不僅可用于應急管理，還具有風險預警潛力。該研究進一步指出，社交媒體大數據可以擴大危機溝通的覆蓋面，提高災害評估內容的有效性［4］31。運用大數據技術，實現海量多源數據的匯聚和融合，挖掘突發事件中隱含的價值，減少信息錯誤，降低數據冗余，提高決策信息的真實度，有助于決策主體動態感知突發公共事件風險傳播的路徑，幫助決策者突破“有限信息”和“有限理性”給決策帶來的困擾。大數據驅動的應急決策改變了傳統應急數據的收集方式，拓寬了數據的種類并優化了數據分析的方法，實現了從傳統的單一、封閉、“金字塔式”的層層匯集方式，向多元、開放、自下而上、多點分散的方式轉變，從對結構化數據的分析向對各種結構化、半結構化和非結構化數據的分析轉變，從因果分析向關聯與融合分析轉變。這一變化趨勢有效滿足了突發公共事件應急決策所需的信息流動迅速、時效性強、可得性高的特點，極大拓展了應急決策的數據資源，拓寬了決策者的視野和風險感知能力。

（二）創新突發公共事件應急決策分析模式

突發公共事件一旦發生，便會帶來大量的數據釋放和復雜多變的情境，需要決策者迅速對事態作出準確判斷，果斷采取各種應急處置措施。大數據驅動的突發公共事件應急決策注重數據之間的模糊性、相關性和整體性，聚焦大數據支撐下的信息集成、情景融合與多邊協同，構建面向大數據和開源信息的開放式信息系統，形成以數據為基礎的突發公共事件應急決策模式。在政府之間、政府與企業之間、個人之間搭建數據共享的一體化平臺。基于大數據技術，構建一個與物理世界相互映射的數字孿生世界，透過對數字孿生世界的數字化模擬，將物質世界的資源與計算世界的智慧連接起來。通過粒度縮放、跨界關聯與全局視圖，實現了對突發公共事件復雜情境下整體畫像及危機演進趨勢的把控，提高了決策者對現實世界風險防范、災害應對、危機管理的能力。一方面，決策主體可以在數字世界中不斷優化決策流程和軌跡，實時監控現實世界決策實施過程，找準決策實施的最佳時間節點和條件，提升決策及時應變能力，幫助決策者及時調整決策目標，更新應急預案，縮短決策信息反饋時間，從而提高決策質量。這一分析模式有助于決策者從整體上把握災情演變趨勢，識別風險、事件、危機之間演化的潛在規律，實現對突發公共事件的超時空預判，提高決策主體對突發事件的態勢感知力、決策洞察力和流程優化力，并可以對決策實施的效果進行有效的反饋、評估、問責和改進。另一方面，運用數據驅動形成的問題清單，獲得受災群體的精準畫像，可同時兼顧突發公共事件涉及不同群體的多元利益、動態需求、現實困境，并采取有效的應對措施，為其提供可靠的逃生路徑、充足的物力資源、有力的犯罪打擊手段、及時的導航信息等，提高決策主體對群體風險的差異化感知力、風險溝通力以及應急資源的匹配供給力。在有限的時間、資源和人力等約束條件下最大限度減少人員傷亡和財產損失、控制費用支出、減少次生災害、幫助恢復重建等。可見，大數據驅動的突發公共事件應急決策拓展了決策試錯的空間，降低了決策失靈的代價，提升了決策的預見性以及決策行為與應急資源的整合度。

（三）構建突發公共事件應急決策參與平臺

應急決策不僅涉及不同地區的政府部門，還涉及政府體系外的其他各類組織，往往需要集中和動員國家與社會的各種力量與資源，建立強有力的應急指揮體系，實現跨地區、跨部門、甚至跨國的合作互助［5］。這就需要構建突發公共事件應急決策參與平臺，并充分發揮平臺的廣泛性、耦合性和內聚性特征，實現多元主體的有效溝通。傳統的應急決策由于信息采集、傳輸、分析方式和決策思維的局限性，普通民眾和社會組織參與決策的平臺缺乏、渠道不暢，難以有效吸納和整合社會力量與資源，影響了決策的民主性和科學性。大數據驅動的應急決策依托海量數據信息、高效的計算能力、快速的數據傳輸能力以及操作簡單的可視化平臺，為政府與其他主體平等參與決策提供了機遇和條件。通過拓展、整合、發揮政府信息系統外部資源優勢，對信息進行共享利用和分工協作，有利于對決策事項進行全過程管控、全方位監測、全景式預警。大數據驅動的突發公共事件應急決策強調政社協同、扁平化和賦權社會的特征，強化政社間、區域間、部門間的多邊協同與網絡耦合，實現了多元主體的一體化決策，轉變了傳統高位推動的等級運行模式［6］，有利于建立協同機制、信任機制、信息溝通機制及數據共享機制，真正實現多元主體協同決策模式［7］。在突發公共事件的事前、事中和事后不同階段，依據不同信息源掌握者的專業程度、相關程度以及與政府的合作程度，依托大數據融合技術分階段分層次選擇參與方進行信息互動溝通與協商協同，做好監測預警、監管執法、輔助決策、救援實踐以及成效反饋的互動治理工作。大數據驅動下的應急決策旨在貫通不同層級、不同部門、不同專業之間信息流、業務流、管理流，實現技術支撐基礎上的深度融合與廣泛協作，維護日常業務之間的連續性與應急處置之間的平衡，改變傳統的決策主體結構，重塑多元決策主體的參與路徑和參與地位，為決策主體參與應急決策提供了更加透明、廣泛的新渠道，也為政府感知突發事件演進趨勢，研判和化解社會風險提供了作用機制，極大降低了應急處置成本，提升了決策效率。

二、大數據驅動的突發公共事件應急決策面臨的困境

（一）大數據思維有待提升

我國政府個別管理人員用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新的大數據思維有待提升。一方面，應急管理機構人員受傳統觀念的影響，數據治理意識不強，數據運用能力有待提升，難以從分析數據的角度對危機事件作出及時準確的預判和分析。另一方面，決策者缺乏將應急工作與大數據結合的意識，決策思維仍停留“強政府、弱社會”的階段。在突發公共事件發生后，只重視從政府單一渠道獲取的信息，對來源于其他渠道的信息重視不夠、挖掘分析不夠，大數據與應急決策融合不夠。大數據驅動的應急決策的前提是大數據思維的普及，如果決策人員缺乏大數據思維，容易形成碎片化看問題的方式并依靠經驗進行決策，往往會出現對數據重視、開發和應用不足等問題，這將給基于大數據的應急決策帶來一定的負面影響，相關資源整合、數據公開和技術創新也無法得到拓展和應用。

（二）大數據技術發展滯后

近年來，我國在大數據存儲和應用方面發展加快，但數據挖掘技術發展滯后，大數據技術創新不足，使得從數據采集到數據價值實現的過程，從海量數據轉化為可反復利用、不斷增值的數據的過程面臨不少技術難題，這也是大數據驅動的突發公共事件應急決策面臨的最直接的困境。突發公共事件應急決策面對的數據往往具有類型多樣性、空間多維性、時間周期性、關系復雜性以及價值低密度性等特點，傳統的數據庫技術、數據清洗技術在數據分析上已力不從心，處理小規模數據問題的檢驗工具已經無法適應大數據環境下的檢驗和識別任務［8］，由此造成的數據噪音、信息失真會對真正有用的信息形成干擾，導致不確定性和系統性偏差的產生，進而影響數據分析和決策的可靠性。此外，大數據技術的滯后也在一定程度上影響了開放性應急管理機構中大數據和開源信息的作用發揮，制約了大數據開源框架、應急管理信息系統、高速通信網絡、物聯感知、信息安全防護等基礎軟硬件設施的建設［9］。

（三）數據共享不充分

大數據驅動的突發公共事件應急決策的基礎在于數據安全采集基礎上的數據共享，確保決策數據信息的完整性、連續性和高效性。由于數據要素市場體系不健全，數據的資源產權、交易流通、安全使用等制度、法規、標準的不完善，多源數據尚未打通，跨地域、跨層級、跨系統、跨部門的數據鏈多有斷裂，政府和企業內部沉淀的大部分數據處于分散和“休眠狀態”，數據之間的交織融合、互通共享難以實現，數據碎片化現象突出，數據共享不充分。數據安全采集、使用和管理的法律規定不完善，其間存在的大量模糊地帶，在引發數據使用糾紛的同時，也衍生出一系列安全問題，如公民隱私保護、網絡安全及犯罪等，進一步增加了數據共建共享的難度。由于缺乏統一布局，政府各部門雖建有服務于本部門業務的數據庫，但數據庫重復建設、數據重復采集問題突出，業務數據標準格式不統一，系統異構、數據異構等現象在一定程度上存在，使得政府在數據管理過程中面臨著數據割據、數據利用度低等問題，人為增加了數據共享的障礙，對應急決策信息的收集和流通產生消極影響。

（四）大數據人才缺乏

由于我國應急管理部門的大數據建設起步較晚，大數據相關人才較為缺乏。無論是應急決策數據分析人才、大數據應急管理人才還是信息采集人員都嚴重不足，特別是既熟練掌握數據挖掘技術又深刻理解應急決策流程以及地方政府運行規律的復合型人才更是匱乏，嚴重制約了大數據在突發公共事件應急決策中的應用。在公共管理領域，雖然許多管理人員掌握了一些諸如描述統計、空白表格程序模型等基本分析技術，但他們在應用如數據挖掘技術等更先進的分析工具時卻顯得力不從心［10］。在美國、英國等大數據布局較早的國家，數據人才儲備比較豐富。在管理層面，設立有諸如首席信息官、大數據監督官、大數據指揮官、大數據分析官等多種職位，負責指導、監督、落實大數據相關工作，為政府大數據應用提供了管理和人才準備［2］137。隨著大數據技術創新的更新迭代以及信息與通信技術在公共管理領域的發展，對大數據應急決策專業技術人才和管理人才以及跨界人才的需求將不斷擴大，公共管理領域大數據人才缺乏的現象將越來越明顯。

三、大數據驅動的突發公共事件應急決策優化路徑

（一）強化大數據思維在應急決策中的應用

面對傳統應急決策的局限性，我們必須以大數據技術為基礎，樹立大數據觀念，培養大數據思維。強化大數據思維在應急決策中的應用，就是需要應急決策的多元主體在決策中始終堅持系統性、整體性、全局性、關聯性、參與式的思維方式，破除經驗式、粗放式的決策方式。一是加大對大數據理論知識的宣傳、普及和培訓，提升全社會大數據認知水平和獲取數據、分析數據、運用數據的能力，增強運用數據驅動決策的本領，堅持數據共建共享的理念，實現危機事件管控過程的精細化和高效率。二是建立基于大數據的突發公共事件應急決策新機制。不斷優化危機事件的風險識別、評估、預警、處置、反饋、問責的流程機制，真正做到及時發現、科學評估、靈敏預警和有序處置等善后工作，實現組織變革和管理變革。重視大數據在風險動態感知、模型建構、協同治理、即時呈現等方面的應用，以數據驅動應急決策目標的確定、預案的選擇、資源的優化調動，實現決策的科學化、民主化，推動應急決策的范式轉換和效能提升。

（二）深化應急管理領域大數據的開發利用

大數據驅動的突發公共事件應急決策的基礎是高質量的數據，不斷深化應急管理領域大數據的開發應用，依托專業分析方法和穩定的應急管理決策系統，為大數據驅動應急決策提供優質的數據環境和可靠的數據來源。一是加強對大數據在應急管理領域的基礎軟硬件設施建設、關鍵核心技術的研發投入，補齊行業短板，提升基礎能力。二是構建安全生產監測感知網絡，提升突發公共事件現場數據獲取能力，建設并完善突發公共事件普查、監測預警應急管理大數據庫，切實發揮大數據在監測預警、監管執法、輔助決策、救援實踐和社會動員等方面的作用，推廣數據監管、數據防災、數據核災等智能化應用。三是加快大數據技術創新，推動機器建模、內容建模等大數據分析技術的迭代升級，重視情景耕耘、模式識別等人工智能技術的開發運用，為大數據驅動的突發事件應急決策提供技術支撐和智慧支持［4］34。

（三）完善數據共享和安全使用的法律規章

相關部門應盡早出臺有關數據產權界定和合法權利保護的法律規章制度，推動數據集中共享和安全合規使用。一是加強統籌布局，防止數據庫的重復建設和數據的重復采集，破除部門數據壁壘，打破“信息孤島”，實現各層級、各部門、各行業之間數據的自由流通，最大限度激發數據價值，推進數據的共建共享。二是推動數據的分類分級管理、制定重要數據保護目錄，對重要數據進行備案管理、定期評估與重點保護，確保數據安全基礎上的共建共享。三是有效規范政府部門和非政府部門對個人信息的采集、存儲和分析，防止大規模侵犯隱私事件的發生，實現維護好公共安全與保護好個人隱私之間的平衡。四是完善獲取和使用數據資源、交易或共享數據的法律依據，為防止并遏制虛假信息、恐慌信息的擴散提供制度保障。

（四）加快培養應急管理領域大數據人才

突發公共事件應急決策的快速發展，需要越來越多既懂技術又會管理的大數據人才。應加大人才培養力度，建立健全多途徑、多層次、多類型的大數據人才培養體系。一是鼓勵普通高校優化大數據學科專業設置、課程體系和培養模式，加大大數據專業建設力度，推動計算機、統計、數學等專業與大數據專業的結合，借鑒國際經驗，重點培養首席數據官、數據分析師、初級數據技能人才等，為應急管理各階段的大數據應用提供人才支撐。二是推進產教合作、校企合作和政企合作，以實踐教學、專業共建、產業學院等形式進行聯合培養，整合高校和科研院所的技術研發實力、企業的數據資產管理能力和行業的管理服務經驗，培養具有數據分析能力和應急管理經驗的跨界復合型人才。三是搭建合適的學習平臺和內容，助力高校、政府和產業培養專業人才。將實驗、教學、管理和科研創新的相關資源和環境集中到平臺上，既能為政府管理人員提供培訓和學習的基地，為高校提供教學實驗需要的課程和資源，也能為產業發展提供有力的技術支持。

四、結語

大數據的快速發展，不僅改變了傳統社會的風險分配邏輯，也重塑了現代政府的風險治理邏輯。在公共管理領域，大數據獲得了理論界和實務界的廣泛推崇，在輔助決策和提高決策的科學性方面展現了獨特的價值和應用前景。本文認為，大數據驅動的突發公共事件可為突發公共事件應急決策拓展數據資源、創新決策模式和構建參與平臺，但也面臨著大數據思維、技術、法律和人才等要素不足的困境，這也成為制約大數據驅動的突發公共事件應急決策大規模運用的主要障礙。本文研究的不足在于，主要運用定性研究方法從理論層面探討大數據驅動的突發公共事件應急決策問題，對于其在實踐層面的具體運用缺乏研究。下一步將結合理論模型和定量分析進行深入探討，推動大數據驅動的突發公共事件應急決策從理論建構走向實踐應用，為優化突發公共事件應急決策提供參考借鑒。

注釋：

①4V 是指：Volume，規模性即數據體量巨大；Variety，多樣性即數據類型多樣；Velocity，高速性即數據增長及處理速度超快；Value，價值性即數據價值低密度。