隨著信息化與大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，信息的開源性、多樣性等特點(diǎn)使得不同利益群體間的交流、互動(dòng)、訴求的表達(dá)呈“井噴式”發(fā)展。利益訴求的表達(dá)與相關(guān)者的回應(yīng)的一致性、滿意度、利益分配的公平性是影響群體性事件的關(guān)鍵因素之一，也正是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)時(shí)代的發(fā)展和利益訴求的交織作用、群體的共性效應(yīng)激發(fā)社會(huì)群體性事件的發(fā)生。群體性事件的發(fā)生與潛在風(fēng)險(xiǎn)成為國(guó)家治理過程中亟待化解的問題，更是對(duì)國(guó)家治理體系現(xiàn)代化和國(guó)家治理能力的考驗(yàn)。

近些年，群體性事件高發(fā)，政府組織對(duì)群體性事件的治理不再局限于現(xiàn)實(shí)社會(huì)中集體行動(dòng)。群體性事件是社會(huì)公共安全的重要內(nèi)容，其形成機(jī)理不確定、演變過程非常規(guī)、影響后果特別嚴(yán)重，難以借助常規(guī)的管理方式識(shí)別、預(yù)防和應(yīng)對(duì)。因此，通過群體性突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及干預(yù)措施的模擬仿真關(guān)鍵技術(shù)、一體化的群體性突發(fā)事件動(dòng)態(tài)模擬仿真和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估軟件系統(tǒng)示范平臺(tái)的開發(fā)研究，構(gòu)筑基于大數(shù)據(jù)推演算法的群體性事件風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)，加強(qiáng)群體性事件預(yù)警研究和風(fēng)險(xiǎn)排查，依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建的虛擬空間察覺事件苗頭，維穩(wěn)關(guān)口不斷前移，關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)源進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與防范，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)群體性事件的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與智能預(yù)警，最大限度消弭不和諧隱患，提升治理效益。

1 大數(shù)據(jù)背景下群體性事件呈現(xiàn)出的新特征

（1）燃點(diǎn)低且傳播快。民工工資討要、城管執(zhí)法不當(dāng)、征地拆遷、醫(yī)患糾紛等是群體性事件的重要場(chǎng)域。很多情況下因部分群體的利益訴求的表達(dá)得到其他非利益相關(guān)者的認(rèn)同，往往對(duì)其事件或利益的評(píng)判以主觀感知來替代事件真相，爆發(fā)點(diǎn)極低。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多人通過網(wǎng)絡(luò)渠道來宣泄情緒，網(wǎng)絡(luò)媒介的發(fā)展加劇了信息的快速傳播，促使群體性事件爆發(fā)后受到更多人關(guān)注。

（2）利益涉眾化。近年來發(fā)生的群體性突發(fā)事件共同特點(diǎn)是利益涉及面廣，涉及范圍主要集中在勞資糾紛、城市征地拆遷補(bǔ)償和事故糾紛及非正常死亡等幾個(gè)方面，涉及人群包括在職和下崗職工、農(nóng)民工、個(gè)體業(yè)主、復(fù)轉(zhuǎn)軍人、教師等各階層人員，參與人員為實(shí)現(xiàn)共同的訴求目的，一拍即合，迅速聚集，增加了處置工作難度。

（3）組織化程度高。群體性事件通常因某個(gè)突發(fā)性事件而在短時(shí)間發(fā)生，或某個(gè)問題積累到一定程度而突然爆發(fā)。但是，近年來群體性突發(fā)事件的規(guī)模越來越大、影響越來越大，組織性也越來越強(qiáng)。

（4）炒作力度強(qiáng)。隨著互聯(lián)網(wǎng)和新聞媒體的發(fā)展，群體性突發(fā)事件發(fā)生后，一些利益群體或媒體的加入使得事件持續(xù)受到關(guān)注，或?yàn)橐鹑鐣?huì)的關(guān)注而采取特別手段進(jìn)行炒作，呈現(xiàn)出網(wǎng)上網(wǎng)下互相推動(dòng)、交集放大的趨勢(shì)。

（5）處置難度大。群體性突發(fā)事件反映的問題日趨復(fù)雜，往往涉及社會(huì)生活領(lǐng)域方方面面，而且新舊矛盾相互交織、相互作用，訴求群體相互串聯(lián)、相互影響，往往是多數(shù)人的合理要求與少數(shù)人的無理要求相交織，多數(shù)人的偏激行為與少數(shù)人的違法行為相交織，多數(shù)人要求解決問題和極少數(shù)人借機(jī)鬧事相交織，形成法不責(zé)眾局面，處置起來難以準(zhǔn)確判斷和作出決斷，難以采取措施果斷迅速予以處置。

2 大數(shù)據(jù)背景下群體性事件潛在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

大數(shù)據(jù)是當(dāng)前社會(huì)公共治理的有力工具，有助于實(shí)現(xiàn)治理體系的現(xiàn)代化和提升治理能力。由于大數(shù)據(jù)環(huán)境信息的碎片化和事件的復(fù)雜化導(dǎo)致各類風(fēng)險(xiǎn)潛藏，認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)、摩擦性風(fēng)險(xiǎn)、程序性風(fēng)險(xiǎn)等使群體性突發(fā)事件接連發(fā)生。

（1）社會(huì)各類群體價(jià)值認(rèn)同與群體共情的潛在認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)。群體性事件的發(fā)生往往由于各類群體的價(jià)值認(rèn)同相似性，一部分人的的利益訴求通過信息傳播得到其他非利益相關(guān)者的同情和支持，在這種情況下群體不斷壯大，群體的價(jià)值認(rèn)同與群體共情的作用會(huì)激發(fā)群體性事件的認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)，只有群體在認(rèn)知上相一致就會(huì)使其共情更強(qiáng)烈，一旦受外界的刺激就會(huì)誘使群體性事件的發(fā)生。

（2）利益群體訴求表達(dá)多元化，摩擦性風(fēng)險(xiǎn)不斷增多。社會(huì)轉(zhuǎn)型期，我國(guó)在勞資糾紛、醫(yī)患關(guān)系、征地拆遷、城管治安亂執(zhí)法過程中伴隨著各種利益關(guān)系的深刻調(diào)整，同時(shí)各種沖突和矛盾相對(duì)集中呈現(xiàn)。信息時(shí)代的發(fā)展為利益群體訴求的表達(dá)提供了網(wǎng)上發(fā)聲的多元渠道，通過發(fā)表言論向?qū)α⒎绞┘訅毫?，從而?shí)現(xiàn)自身的利益訴求，在此情況下導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)訴求與非經(jīng)濟(jì)訴求的摩擦性風(fēng)險(xiǎn)逐步加大。

（3）利益訴求與回應(yīng)措施供需矛盾加劇，程序性風(fēng)險(xiǎn)加大。具有共同利益的群體開展群體性事件旨在通過眾人意愿來引起社會(huì)的關(guān)注，由此來向政府部門乃至向?qū)Ψ綄で罄嬖V求的回應(yīng)。但在群體事件發(fā)生后因拖延、回避、置之不理等行為造成事件“負(fù)面化”發(fā)展，利益訴求與回應(yīng)措施供需矛盾進(jìn)一步惡化，激發(fā)潛在訴求回應(yīng)和應(yīng)對(duì)措施的程序性風(fēng)險(xiǎn)。

（4）網(wǎng)絡(luò)時(shí)代群體性事件情緒孵化加大，催生輿情風(fēng)險(xiǎn)。近年來，依托網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過微信、微博、公眾號(hào)等社交媒體來表達(dá)利益訴求的行為逐漸增多，以此引起社會(huì)各類群體的關(guān)注，依靠網(wǎng)絡(luò)力量實(shí)現(xiàn)線上與線下、現(xiàn)實(shí)與虛擬的共同認(rèn)同。一旦部分群體的不滿情緒出現(xiàn)，可通過網(wǎng)絡(luò)渠道宣泄與傳播，使部分群體不滿情緒逐漸孵化，引發(fā)輿論輿情的風(fēng)險(xiǎn)。

3 大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與智能預(yù)警的必然性

為了更有效、更及時(shí)地預(yù)警群體性事件，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)先研判，使其在發(fā)生破壞性沖擊之前能夠得以控制，需依托大數(shù)據(jù)進(jìn)行群體性風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與智能預(yù)警。

（1）大數(shù)據(jù)破解信息表面性、片面性、滯后性特征，通過數(shù)據(jù)技術(shù)及時(shí)抓取信息，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)研判。大數(shù)據(jù)信息化的發(fā)展為群體性事件風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與智能預(yù)警提供源動(dòng)力，依托開源的信息數(shù)據(jù)能夠?qū)Ξ?dāng)前網(wǎng)絡(luò)時(shí)代各利益訴求表達(dá)渠道、內(nèi)容、具體聚點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)的抽取，如對(duì)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)擊量、熱點(diǎn)話題的檢索與回應(yīng)進(jìn)行技術(shù)整合，關(guān)注碎片化信息的深層次挖掘，技術(shù)人員通過設(shè)定相應(yīng)的敏感詞和篩選條件，能對(duì)形形色色的信息進(jìn)行過濾，通過詞頻指標(biāo)的設(shè)定來尋找事件導(dǎo)火索與潛在風(fēng)險(xiǎn)因子。

（2）大數(shù)據(jù)能夠依托廣泛數(shù)據(jù)建立潛在風(fēng)險(xiǎn)因子數(shù)據(jù)模擬分析庫，提高群體性事件的風(fēng)險(xiǎn)感知與預(yù)警。海量的元數(shù)據(jù)能夠?yàn)槿后w性事件潛在風(fēng)險(xiǎn)因子提供數(shù)據(jù)資源，依托風(fēng)險(xiǎn)因子數(shù)據(jù)建立風(fēng)險(xiǎn)年模擬分析庫，對(duì)以往群體性事件誘發(fā)的潛在風(fēng)險(xiǎn)因子產(chǎn)生原因、導(dǎo)致的結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)庫分析，一旦探尋潛在風(fēng)險(xiǎn)可通過風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)模擬分析庫檢索相類似的群體性事件以及其潛在的其他風(fēng)險(xiǎn)因素，及時(shí)做好風(fēng)險(xiǎn)的防范和管控，降低群體性事件造成的危害。

（3）大數(shù)據(jù)的分析與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，提升群體性事件風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與智能預(yù)警的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)性與精準(zhǔn)度。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)碎片化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)收集與信息統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的量化分析，通過動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)來實(shí)現(xiàn)全數(shù)據(jù)預(yù)警模式，能有效避免傳統(tǒng)模式中樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間滯后和樣本誤差，保證對(duì)群體性事件風(fēng)險(xiǎn)的及時(shí)把控，提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的精準(zhǔn)度與及時(shí)性，實(shí)現(xiàn)群體性事件的動(dòng)態(tài)智能預(yù)警。

4 大數(shù)據(jù)背景下群體性事件風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與智能預(yù)警體系構(gòu)建

（1）早期感知與體系化風(fēng)險(xiǎn)征兆識(shí)別輿情指標(biāo)體系構(gòu)建。風(fēng)險(xiǎn)征兆識(shí)別輿情指標(biāo)旨在利用新信息技術(shù)革命，特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)我國(guó)群體性突發(fā)事件的復(fù)雜進(jìn)行事件本身和外部環(huán)境的全面解構(gòu)，從不同維度、不同層面提出風(fēng)險(xiǎn)征兆識(shí)別輿情指標(biāo)，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)體系。首先，明確指標(biāo)體系的構(gòu)建原則和指導(dǎo)理念。其次，以基礎(chǔ)理論內(nèi)容為出發(fā)，將其進(jìn)行條理化分析和指標(biāo)化設(shè)計(jì)。再次，通過走出去展開實(shí)際調(diào)研，了解群體性事件發(fā)生的背后原因和階段特點(diǎn)，探索群體性事件升級(jí)或化解的內(nèi)在機(jī)理?；谶@些基本信息了解群體性事件的因變量、自變量和控制變量，探討每個(gè)指標(biāo)的設(shè)置原因、作用與影響范圍，明確重點(diǎn)指標(biāo)、關(guān)鍵指標(biāo)、邊緣指標(biāo)的分類，運(yùn)用層次分析法確定該指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重，確定量化研究的數(shù)值方法。從背景值、事件值2個(gè)維度，重點(diǎn)指標(biāo)、關(guān)鍵指標(biāo)、邊緣指標(biāo)3個(gè)類型，監(jiān)測(cè)、評(píng)估、預(yù)測(cè)、報(bào)警和對(duì)策選擇5個(gè)層次初步建立“兩維三類五層次”的群體性事件早期感知與體系化風(fēng)險(xiǎn)征兆識(shí)別輿情指標(biāo)體系。最后，采用專家調(diào)查法咨詢領(lǐng)域內(nèi)專家，對(duì)已有的預(yù)警指標(biāo)體系進(jìn)行完善。

（2）加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)模擬仿真和干預(yù)推演。信息時(shí)代的信息開放性、傳播及時(shí)性使過剩的網(wǎng)絡(luò)表達(dá)和利益與網(wǎng)絡(luò)抗?fàn)幹g的矛盾不斷激化，利益訴求難以滿足導(dǎo)致群體性事件頻發(fā)。智能化是干預(yù)推演系統(tǒng)的發(fā)展方向之一，注重群體性事件風(fēng)險(xiǎn)苗頭，依托大數(shù)據(jù)的開源性特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源碰撞，針對(duì)不同領(lǐng)域或者類型的群體性事件的風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)性的動(dòng)態(tài)化仿真模擬，以預(yù)判誘發(fā)群體性事件的潛在風(fēng)險(xiǎn)。加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判，推演干預(yù)行動(dòng)對(duì)群體性突發(fā)事件發(fā)展，實(shí)現(xiàn)由靜態(tài)化的群體性突發(fā)事件的治理向動(dòng)態(tài)化的群體性突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)防預(yù)警的轉(zhuǎn)變，在模型中進(jìn)行模擬，以觀行動(dòng)效果，調(diào)整行動(dòng)方案，推演出較為滿意的行動(dòng)方案，并歸納入庫。

（3）基于智慧安全平臺(tái)群體性突發(fā)事件智慧預(yù)警體系構(gòu)建。廣泛的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與技術(shù)研發(fā)為群體性事件智慧預(yù)警體系的構(gòu)建提供基礎(chǔ)。智慧安全平臺(tái)將動(dòng)態(tài)化的群體性事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警管理各類指標(biāo)因素集中于此，并以系統(tǒng)化的協(xié)調(diào)運(yùn)行為條件展開群體性突發(fā)事件的智慧預(yù)警。智慧安全平臺(tái)將事件的相關(guān)信息、危害程度、存在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化，事件的發(fā)展趨勢(shì)模型化，從而全面分析事件的發(fā)起潛在風(fēng)險(xiǎn)因子、傳播渠道、事態(tài)發(fā)展、網(wǎng)民思維傾向、點(diǎn)擊數(shù)量等相關(guān)數(shù)據(jù)，迅速判斷出該事件風(fēng)險(xiǎn)方向、嚴(yán)重程度，掌握解決風(fēng)險(xiǎn)的切入點(diǎn)，依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子對(duì)事發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)及產(chǎn)生的連帶系列風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行智能預(yù)警。因此，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，掌握全方位相關(guān)聯(lián)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用強(qiáng)大的“相關(guān)統(tǒng)計(jì)和分析”能力搭建網(wǎng)絡(luò)信息風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的立方體，通過將網(wǎng)上和現(xiàn)實(shí)生活中各個(gè)方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，探索輿情走向，把握網(wǎng)民情緒波動(dòng)態(tài)勢(shì)，挖掘隱藏在現(xiàn)實(shí)社會(huì)背后的深層關(guān)系，切斷網(wǎng)絡(luò)輿情的“軟風(fēng)險(xiǎn)”向“硬風(fēng)險(xiǎn)”轉(zhuǎn)化的渠道，實(shí)現(xiàn)群體性事件風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與智能預(yù)警，及時(shí)管控群體性事件的爆發(fā)。

（4）大數(shù)據(jù)環(huán)境下群體性突發(fā)事件體系化治理規(guī)制與示范。新生事物需要在示范運(yùn)行中不斷完備制度環(huán)境，制度規(guī)范在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行群體性事件風(fēng)險(xiǎn)體系化治理中具有重要意義。在以開源數(shù)據(jù)為新工具進(jìn)行群體性事件體系化治理示范過程中探索制度邊界，尋找規(guī)范尺度。在示范實(shí)踐中建規(guī)立制，有助于破除技術(shù)迷信或政府全能的單向度認(rèn)知，完備政府治理技能，有利于政府在穩(wěn)定制度環(huán)境中更新治理工具，促進(jìn)治理要素的體系化運(yùn)行和功能性發(fā)揮，提升治理效率和治理能力，實(shí)現(xiàn)群體性事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警制度完備與工具更新的雙重目標(biāo)?；陂_源數(shù)據(jù)的群體性事件風(fēng)險(xiǎn)智慧預(yù)警體系是重視大數(shù)據(jù)分析，利用信息技術(shù)整合多方資源，統(tǒng)籌頂層設(shè)計(jì)，打破部門阻隔，建立職能部門、技術(shù)運(yùn)用相結(jié)合的工作方法，在技術(shù)融合和部門合作中實(shí)現(xiàn)安全預(yù)警信息共享與風(fēng)險(xiǎn)體系的規(guī)制與示范。