付艷　劉曉洋

如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代更加精確地收集和分析危機(jī)信息、預(yù)測(cè)和處置突發(fā)性事件，成為衡量政府管理能力的一項(xiàng)重要指標(biāo)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代深刻改變了人們的思維定式、商業(yè)模式和生活方式，并將革命性地影響公共管理的運(yùn)行模式。如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代更加精確地收集和分析危機(jī)信息、預(yù)測(cè)和處置突發(fā)性事件，成為衡量政府管理能力的一項(xiàng)重要指標(biāo)。

自然災(zāi)害事件預(yù)測(cè)

日本是自然災(zāi)害多發(fā)國(guó)，其國(guó)土面積僅占世界陸地面積的0.25%，但地震等自然災(zāi)害卻占世界災(zāi)害總量的20%，對(duì)災(zāi)害的預(yù)防和抗災(zāi)就顯得尤為重要。在2011年?yáng)|日本大地震中，由于受災(zāi)地區(qū)范圍較廣，日本政府無(wú)法及時(shí)準(zhǔn)確的掌握災(zāi)害信息，因此錯(cuò)失了許多及時(shí)救援工作的開(kāi)展。

為了減少自然災(zāi)害對(duì)城市造成的損害，很多國(guó)家也在盡力嘗試完善和提高自然災(zāi)害的預(yù)測(cè)和預(yù)警能力，從源頭上控制災(zāi)害帶來(lái)的危害。日本政府就打算同一些企業(yè)合作，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測(cè)自然災(zāi)害，通過(guò)電臺(tái)、電視臺(tái)和手機(jī)網(wǎng)絡(luò)等及早將預(yù)警和疏散等信息發(fā)送給地方政府和居民，一旦發(fā)生地震或海嘯，智能手機(jī)用戶就可以憑借手機(jī)定位功能，接收疏散路線和交通狀況等信息，從而降低自然災(zāi)害帶來(lái)的傷害。日本政府計(jì)劃在2016至2017年正式推出這項(xiàng)服務(wù)。

中國(guó)一直探索自然災(zāi)害其中的奧秘，現(xiàn)在也開(kāi)始嘗試在研究中引入大數(shù)據(jù)技術(shù)?！吨袊?guó)文化地理》的作者陳正祥，一個(gè)文化的地理學(xué)家，在香港中文大學(xué)任教的時(shí)候多次接到聯(lián)合國(guó)聯(lián)盟組織的邀請(qǐng)和要求，就中國(guó)的蝗蟲(chóng)災(zāi)害問(wèn)題使用大數(shù)據(jù)的方法去探討。他重新閱讀3000種所擁有的地方治理，發(fā)現(xiàn)一個(gè)就標(biāo)志個(gè)點(diǎn)，最后他點(diǎn)出了中國(guó)蝗災(zāi)分布圖，與歷史事實(shí)非常吻合，得到聯(lián)合國(guó)的高度評(píng)價(jià)。

從以上的例子可以很明白地看到，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)逐漸步入自然災(zāi)害治理的過(guò)程，并且在預(yù)測(cè)、防災(zāi)、抗災(zāi)等災(zāi)害治理過(guò)程中發(fā)揮著重要的作用。通過(guò)大量數(shù)據(jù)的分析，尋求災(zāi)害事件的相關(guān)性，得出事件發(fā)生的規(guī)律，以預(yù)測(cè)事件下一次的發(fā)生，大大增加了人們應(yīng)對(duì)災(zāi)害事件的時(shí)間限度，降低災(zāi)害帶來(lái)的傷害。

面對(duì)大自然，我們只能心懷敬畏，不可能阻止自然災(zāi)害的發(fā)生，重要的是要知道什么情況下災(zāi)害會(huì)發(fā)生，希望大數(shù)據(jù)在防災(zāi)減災(zāi)方面多做貢獻(xiàn)。

事故災(zāi)難事件概率分析

2014年8月2日，江蘇昆山市中榮金屬制品有限公司發(fā)生特別重大爆炸事故，至少造成75人死亡，185人受傷。事故調(diào)查組確定，粉塵濃度超標(biāo)，遇到火源發(fā)生爆炸，昆山爆炸是一起重大責(zé)任事故，當(dāng)?shù)卣I(lǐng)導(dǎo)責(zé)任和監(jiān)管責(zé)任落實(shí)不力。

類似事故災(zāi)難突發(fā)事件時(shí)有發(fā)生。在事件發(fā)生前，如何做出預(yù)測(cè)，從而有效防止事故的發(fā)生？事件發(fā)生后，如何搞清事故的來(lái)龍去脈，從而清晰地界定責(zé)任？對(duì)于政府來(lái)說(shuō)，這是很大的挑戰(zhàn)，而大數(shù)據(jù)在這方面大有可為。

曼哈頓有大約51000個(gè)沙井蓋和服務(wù)設(shè)施，因沙井蓋內(nèi)部失火，紐約每年有很多沙井蓋會(huì)發(fā)生爆炸。重達(dá)300磅的沙井蓋在轟然塌在地上之前可以沖出幾層樓高。為紐約提供電力支持的愛(ài)迪生電力公司，每年都會(huì)對(duì)沙井蓋進(jìn)行常規(guī)檢查和維修。但在過(guò)去，這完全看運(yùn)氣。

聯(lián)合愛(ài)迪生電力公司向哥倫比亞大學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)家求助，希望他們通過(guò)對(duì)一些歷史數(shù)據(jù)的研究，比如說(shuō)通過(guò)研究以前出現(xiàn)過(guò)的問(wèn)題、基礎(chǔ)設(shè)施之間的聯(lián)系，進(jìn)而預(yù)測(cè)出可能會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題并且需要維修的沙井蓋。如此一來(lái)，他們就只要把人力物力集中在這些沙井蓋上。

哥倫比亞大學(xué)將雜亂的數(shù)據(jù)整理好給機(jī)器處理，發(fā)現(xiàn)了大型沙井蓋爆炸的106中預(yù)警情況。在布朗克斯的電網(wǎng)測(cè)試中，他們對(duì)2008年中期之前的數(shù)據(jù)都進(jìn)行了分析，利用這些數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)了2009年會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題的沙井蓋。預(yù)測(cè)效果非常好，在他們列出的前10%的高危沙井蓋名單里，有44%的沙井蓋都發(fā)生了嚴(yán)重的事故。

其實(shí)早在1931年，美國(guó)的安全工程師海因里希就提出了著名的“事故金字塔”理論，通過(guò)分析55萬(wàn)起工傷事件的發(fā)生概率，得出了事故前后發(fā)生的相關(guān)性，可以很好地用來(lái)預(yù)測(cè)事故的下一次發(fā)生，也證明了大數(shù)據(jù)技術(shù)在事故災(zāi)害中的應(yīng)用可以減少或者消除不安全的狀況，對(duì)現(xiàn)代很多事故災(zāi)害的治理有著啟發(fā)性作用。

同樣，在美國(guó)也有大數(shù)據(jù)技術(shù)介入事故災(zāi)害的案例：美國(guó)礦難追責(zé)。2010年美國(guó)西弗吉尼亞州發(fā)生29人死亡的礦難，在確認(rèn)究竟是煤礦安全健康局還是出事煤礦所屬公司去承擔(dān)主要責(zé)任時(shí)出現(xiàn)爭(zhēng)議。事故煤礦所屬公司在追責(zé)過(guò)程中被爆“岌岌可?！保S時(shí)都有“引爆”的可能。這個(gè)說(shuō)法的依據(jù)來(lái)源就是海量的安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)。正是因?yàn)橛馇l監(jiān)管記錄的完整保存，為事故的追責(zé)提供了重要的證據(jù)，最終確認(rèn)煤礦安全健康局無(wú)監(jiān)管失職問(wèn)題。由此可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)的保存在事故災(zāi)害追責(zé)中的重要性。

通過(guò)建立計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)模型，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的多個(gè)參數(shù)進(jìn)行分析比較，從而找到事故發(fā)生的規(guī)律、預(yù)測(cè)未來(lái)，有效地對(duì)事故的傷害降低至最小，甚至能有效防止事故的發(fā)生。但我們也應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，大數(shù)據(jù)的來(lái)源必須要有保證，才能保證追責(zé)有充足的證據(jù)。

大數(shù)據(jù)在事故災(zāi)害處理中可以提供高技術(shù)的支持，充足的數(shù)據(jù)讓事故的來(lái)龍去脈清晰地呈現(xiàn)在人們眼前，讓人們更有把握去面對(duì)事故災(zāi)害。

公共衛(wèi)生災(zāi)害趨勢(shì)圖

有數(shù)據(jù)顯示，隨著全球人口不斷增長(zhǎng)和城市化進(jìn)程的日益加快，疾病隨著人口的增長(zhǎng)以及人們頻繁的區(qū)域流動(dòng)而傳播著。特別是中國(guó)正處轉(zhuǎn)型發(fā)展時(shí)期，大量人員的流動(dòng)加劇了流行病發(fā)生、傳播、蔓延的幾率及傳播速度。公共衛(wèi)生災(zāi)害對(duì)城市的發(fā)展有著巨大的制約作用，對(duì)民眾的身心健康造成了巨大的威脅，公共衛(wèi)生災(zāi)害的治理迫在眉睫。

不僅是中國(guó)，世界很多國(guó)家包括美國(guó)，都承認(rèn)基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的流行病監(jiān)測(cè)就變得非常重要且非常緊迫。美國(guó)管理咨詢公司麥肯錫全球研究院（MGI）就預(yù)測(cè)：如果美國(guó)的醫(yī)療行業(yè)能夠有效利用不斷增長(zhǎng)的大數(shù)據(jù)來(lái)提高效率和質(zhì)量，那么每年可創(chuàng)造超過(guò)3000億美元額外價(jià)值，可以挽救無(wú)數(shù)本可不應(yīng)該失去的生命。

人們一直在用大數(shù)據(jù)探索病毒流傳的“秘密”，以求找到應(yīng)對(duì)病毒來(lái)襲的“秘笈”。在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》就記載了谷歌是如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)病毒爆發(fā)的，谷歌的工程師們想到了從大數(shù)據(jù)的篩選來(lái)預(yù)測(cè)流感，這個(gè)篩選過(guò)程異常復(fù)雜，畢竟谷歌是全球最大的搜索引擎，每時(shí)每刻都有上百萬(wàn)用戶在使用谷歌提供的搜索服務(wù)，其中搜索健康信息的人不在少數(shù)。

2008年谷歌就推出了“谷歌流感趨勢(shì)”（GFT），這個(gè)工具根據(jù)匯總的谷歌搜索數(shù)據(jù)，近乎實(shí)時(shí)地對(duì)全球當(dāng)前的流感疫情進(jìn)行估測(cè)，但當(dāng)時(shí)并沒(méi)有引起太多人的關(guān)注。直到2009年H1N1爆發(fā)的前幾周，谷歌公司的工程師們重新介紹了GFT，并成功預(yù)測(cè)了H1N1在全美范圍的傳播，甚至具體到特定的地區(qū)和州，而且判斷非常及時(shí)，與官方數(shù)據(jù)的“滯后性”形成鮮明的對(duì)比，讓大數(shù)據(jù)發(fā)揮了巨大的優(yōu)勢(shì)作用。

現(xiàn)今，大數(shù)據(jù)技術(shù)在公共衛(wèi)生災(zāi)害方面的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，日本京都大學(xué)的荒牧研究室也運(yùn)營(yíng)了一個(gè)名叫“流感君”的網(wǎng)站，它通過(guò)對(duì)感冒信息的檢索來(lái)預(yù)測(cè)到流感發(fā)生的具體狀況。此外，日本國(guó)立感染癥研究所將會(huì)對(duì)來(lái)自全國(guó)約5000 個(gè)醫(yī)療診所的流感患者的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、研究、統(tǒng)計(jì)并發(fā)布預(yù)測(cè)結(jié)果。

利用大數(shù)據(jù)所特有的功能可以有效地預(yù)測(cè)流感等公共衛(wèi)生災(zāi)害事件的發(fā)生，就如在流感最嚴(yán)重的時(shí)候，每天會(huì)有成千上萬(wàn)條相關(guān)信息流出，通過(guò)對(duì)這些大量相關(guān)數(shù)據(jù)的分析也能保證分析結(jié)果的精準(zhǔn)度。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的介入可以進(jìn)一步改善公共衛(wèi)生狀況，幫助公共衛(wèi)生部門對(duì)重大流行疾病等災(zāi)害作出及時(shí)響應(yīng)，快速地檢測(cè)出新的傳染病和疫情。并通過(guò)提供準(zhǔn)確和及時(shí)的公眾健康回應(yīng)，不斷提高公眾健康風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，降低傳染病感染風(fēng)險(xiǎn)。

社會(huì)安全事件數(shù)據(jù)模型

據(jù)中國(guó)《社會(huì)藍(lán)皮書(shū)》不完全統(tǒng)計(jì)，近年來(lái)，每年因各種社會(huì)矛盾而發(fā)生的群體性事件多達(dá)數(shù)萬(wàn)。群體性事件的爆發(fā)能夠點(diǎn)燃民眾郁積的不滿情緒，并對(duì)社會(huì)的穩(wěn)定和發(fā)展造成沖擊，影響巨大。

伴隨大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)及飛速發(fā)展，信息的傳播速度更快、更敏捷，因此，在信息時(shí)代的危機(jī)處理中有其特有的復(fù)雜性，必須引起政府的高度注意。如何有效地抑制信息失控與危機(jī)升級(jí)，對(duì)政府的危機(jī)管理提出了重要的挑戰(zhàn)。

2009年，中國(guó)科學(xué)院建立以GIS系統(tǒng)為基礎(chǔ)的群體性事件數(shù)據(jù)庫(kù)，不僅能夠選取、管理、整理大量的群體性事件數(shù)據(jù)，而且能夠?qū)⒎N類繁多的數(shù)據(jù)資料加以整合，實(shí)現(xiàn)在紛繁復(fù)雜，看似孤立的群體性事件中，挖掘和尋找到其內(nèi)部規(guī)律性，以達(dá)到群體性事件研究的目的。群體性事件數(shù)據(jù)庫(kù)是建立在GIS平臺(tái)之上，有效地針對(duì)群體性事件的時(shí)間屬性、空間屬性和專題屬性加以整合、分析，符合當(dāng)前國(guó)內(nèi)外社會(huì)科學(xué)發(fā)展的最新趨勢(shì)。

“911事件”之后，恐怖襲擊的陰影彌漫全球。根據(jù)全球恐怖主義數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)，2000-2012年，全世界發(fā)生的恐怖襲擊事件共計(jì)達(dá)到25903起，平均每年發(fā)生2000起左右，每天發(fā)生5余起。因此，提高和掌握應(yīng)對(duì)恐怖事件的科學(xué)方法勢(shì)在必行。大數(shù)據(jù)技術(shù)的介入或許能給社會(huì)突發(fā)事件災(zāi)害的處理提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持，促進(jìn)災(zāi)害事件的快速高效解決。

在2013年4月15日的美國(guó)波士頓馬拉松賽中，兩場(chǎng)爆炸造成3人死亡，數(shù)十人受傷，在這之后不到24小時(shí)里，美國(guó)聯(lián)邦調(diào)查局就搜集到了少量的手機(jī)基站日志，短信，社交媒體數(shù)據(jù)，照片和視頻監(jiān)控錄像，試圖通過(guò)數(shù)據(jù)分析快速找出嫌疑人。這種基于大數(shù)據(jù)挖掘的辦案思路已經(jīng)逐步在世界范圍內(nèi)傳播開(kāi)來(lái)。

隨著電子眼、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)搜集渠道的豐富，一方面，讓警方能及時(shí)掌握社會(huì)治安動(dòng)態(tài)；另一方面，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)將加入犯罪預(yù)測(cè)模型，幫助警方在如何影響犯罪率這一問(wèn)題上得到更準(zhǔn)確的結(jié)論，有助于更具針對(duì)性地鎖定犯罪易發(fā)點(diǎn)，高效打擊犯罪。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在社會(huì)突發(fā)災(zāi)害事件治理過(guò)程中關(guān)鍵是建立起相關(guān)模型，但在實(shí)踐中還需要加入數(shù)量行為模型，要考慮很多外界因素的影響作用。對(duì)恐怖事件的大數(shù)據(jù)分析也是要先建立起特定模型，再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，最后將對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)代入特定模型中，進(jìn)而得出分析結(jié)果。比如，可以利用大量的數(shù)據(jù)來(lái)分析對(duì)方的背景、勢(shì)力支持、組織依靠等情況，然后以點(diǎn)帶面，得到其他勢(shì)力的相關(guān)信息，對(duì)打擊恐怖犯罪有巨大的幫助作用。

（作者單位：廣州大學(xué)公共管理學(xué)院）