溫志強(qiáng) 李永俊

摘? 要： 社會轉(zhuǎn)型與大數(shù)據(jù)信息時代的社會背景下，不同領(lǐng)域的群體性矛盾問題相互交織、日顯復(fù)雜，公民利益信息傳播的爆發(fā)式、裂變式的特征進(jìn)一步衍生了新型社會風(fēng)險，影響了整體性社會安全。為防范群體性事件爆發(fā)及其衍生更多社會沖突風(fēng)險，要利用好大數(shù)據(jù)時代的知識和技術(shù)優(yōu)勢，從知技結(jié)合和整體安全治理兩個層面實(shí)現(xiàn)社會沖突風(fēng)險感知與管控。為此，要加快實(shí)現(xiàn)政府、社會、市場等多元主體協(xié)同治理的聯(lián)動機(jī)制，構(gòu)建全網(wǎng)數(shù)據(jù)共享、完善類別案例庫、探索知識預(yù)測研學(xué)、建立健全預(yù)測預(yù)警體系、營造清朗網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、探尋群體性事件感知預(yù)測預(yù)警技術(shù)與方法，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險感知的精準(zhǔn)預(yù)測與科學(xué)防范。

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù)環(huán)境;群體性事件;社會風(fēng)險;風(fēng)險預(yù)警

一、研究來源與價值

當(dāng)前，我國正處于社會轉(zhuǎn)型的攻堅(jiān)克難時期，勞資糾紛等群體性事件時有發(fā)生，不同領(lǐng)域的社會矛盾問題相互交織，日顯復(fù)雜，社會風(fēng)險管理難度不斷加大。同時，隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，社會公眾利益訴求表達(dá)更具有隨時性、便捷性、多樣性的特點(diǎn)，信息網(wǎng)絡(luò)的時效性與隱匿性促使信息傳播呈現(xiàn)出爆發(fā)式、裂變式的特征，人與人之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出“表面緊密，實(shí)質(zhì)疏離”的趨勢，這進(jìn)一步導(dǎo)致了整體性的社會安全風(fēng)險。信息技術(shù)與大數(shù)據(jù)的發(fā)展衍生了新型社會風(fēng)險，并使對社會安全存有威脅的各類不確定性風(fēng)險因素的感知和預(yù)警防范難度加大。

反觀而言，大數(shù)據(jù)本身所具有的特性也使其成為社會風(fēng)險管理的有效工具，也為社會風(fēng)險管理模式轉(zhuǎn)變提供了良好契機(jī)。一方面，與大數(shù)據(jù)配套發(fā)展起來的各類技術(shù)提升了人們決策和預(yù)測的理性程度，這是進(jìn)行科學(xué)的社會風(fēng)險管理的基本保障;另一方面，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，“社會群體性事件不再是由政府一元主體的預(yù)防和管控，而是由政府、社會、市場等多元主體協(xié)同治理，進(jìn)而向大數(shù)據(jù)環(huán)境下人員、組織、物資、技術(shù)、信息等全要素與全資源的整體治理轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)社會風(fēng)險‘智理”①。

依托大數(shù)據(jù)進(jìn)行社會沖突風(fēng)險的感知和預(yù)警，是有理論可循的。人工智能的發(fā)展與知識學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步開辟了“知技性”社會風(fēng)險感知與預(yù)警的新路徑，整體性治理理論對大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會沖突風(fēng)險的“全面性”感知和預(yù)警具有重要指導(dǎo)意義。因此，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，社會風(fēng)險管理的新趨勢與新挑戰(zhàn)亟須以此為支撐，重視知識與技能在社會風(fēng)險感知中的重要作用，逐步探索大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會風(fēng)險管理的整體性體制機(jī)制，在技術(shù)、技能與知識的共享和制度、環(huán)境的共建中，推進(jìn)社會群體性事件風(fēng)險感知預(yù)測更加智能化、科學(xué)化，在“全體動員、全線出擊、全域參與”的社會綜合治理格局中實(shí)現(xiàn)社會風(fēng)險的及時預(yù)測，為科學(xué)有效決策與應(yīng)對提供強(qiáng)力支撐。

二、 大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會沖突風(fēng)險與管控挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)是當(dāng)前社會公共治理的有力工具，大數(shù)據(jù)思維與治理思維在運(yùn)行邏輯上是同軌的，都是通過對象源頭的分析來探測事物發(fā)展的趨勢，開啟風(fēng)險社會公共安全治理的新視角，有助于實(shí)現(xiàn)治理體系的現(xiàn)代化和提升治理能力。但海量的數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的虛擬性、互動性、開放性等特點(diǎn)誘發(fā)各類社會沖突，給社會沖突風(fēng)險管控帶來了新的挑戰(zhàn)。

1.大數(shù)據(jù)信息交互加大了虛擬社會沖突風(fēng)險

大數(shù)據(jù)將社會治理帶入了新時代，大數(shù)據(jù)的發(fā)展為社會治理帶來諸多機(jī)遇的同時也帶來挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會沖突與風(fēng)險不斷增多，也使不同類別的風(fēng)險呈現(xiàn)各自特點(diǎn)，尤其互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使我國網(wǎng)民不斷增多，網(wǎng)絡(luò)參與主體的素質(zhì)參差不齊，網(wǎng)絡(luò)的虛擬性與隱蔽性加劇大數(shù)據(jù)環(huán)境下虛擬主體的社會風(fēng)險;部門的條塊分割，數(shù)字鴻溝，部門協(xié)同機(jī)制不健全加劇了制度風(fēng)險;網(wǎng)絡(luò)病毒、網(wǎng)絡(luò)黑客等技術(shù)風(fēng)險加大了大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會風(fēng)險感知與預(yù)警的難度;虛假信息、網(wǎng)絡(luò)謠言和個人隱私暴露催生了道德風(fēng)險;有限理性決策下的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險在一定程度上為沖突爆發(fā)提供了契機(jī)。因此，大數(shù)據(jù)環(huán)境下對社會沖突與風(fēng)險感知預(yù)警提出了新要求、新挑戰(zhàn)。

除了以上各類風(fēng)險，互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的開放性、互動性、隱匿性的特點(diǎn)還極易引發(fā)各領(lǐng)域因利益訴求的共鳴而引發(fā)的各類群體性事件，加劇了在風(fēng)險社會下社會沖突感知預(yù)警的管理難度。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下滋生了越來越多的沖突與風(fēng)險，加強(qiáng)風(fēng)險社會環(huán)境下風(fēng)險與沖突的感知預(yù)警意義重大。

2.大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會沖突風(fēng)險管控面臨新的挑戰(zhàn)

（1）社會沖突風(fēng)險管控各自為戰(zhàn)，推諉扯皮，預(yù)警效率打折扣

大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始深刻影響和改變著風(fēng)險社會下社會沖突的感知與預(yù)警，給社會危機(jī)治理提供了新的技術(shù)手段。但是，大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會沖突風(fēng)險感知與預(yù)警依然存在著大數(shù)據(jù)應(yīng)用與開發(fā)不足的問題?；诖髷?shù)據(jù)的預(yù)測與決策會越來越科學(xué)智能，但有效的執(zhí)行才是關(guān)鍵，“各自為戰(zhàn)”“扯皮推諉”只會導(dǎo)致群體性事件規(guī)模擴(kuò)大、烈度增加，影響政府良好形象，降低社會公信力與預(yù)測工作的準(zhǔn)確性，甚至對后續(xù)預(yù)測工作帶來長遠(yuǎn)的消極影響。

（2）社會沖突風(fēng)險管控?cái)?shù)據(jù)壁壘、條塊分割、部門合作不順暢

在實(shí)際工作中，多元主體的利益調(diào)控等方面仍存在對社會風(fēng)險預(yù)測與管控的認(rèn)識誤區(qū)，無法適應(yīng)當(dāng)前時代發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要，特別是各部門組織之間因自身利益等因素的數(shù)據(jù)獨(dú)占，做不到信息資源共享，存在各自為政的現(xiàn)象，導(dǎo)致數(shù)據(jù)壁壘下的條塊分割和數(shù)據(jù)鴻溝。

（3）社會沖突風(fēng)險管控技術(shù)不高，經(jīng)驗(yàn)不足，事前預(yù)警不及時

當(dāng)前的突發(fā)事件應(yīng)對往往是“事后應(yīng)對”，“事前預(yù)警感知”不及時，經(jīng)驗(yàn)不足導(dǎo)致危機(jī)風(fēng)險預(yù)警的效率低下。特別是在重大突發(fā)事件發(fā)生后，經(jīng)驗(yàn)決策的局限嚴(yán)重影響了大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會沖突風(fēng)險感知預(yù)警的科學(xué)性和及時性，危機(jī)應(yīng)急技術(shù)的不完善難以為風(fēng)險感知預(yù)警提供保障，加大了次生危害發(fā)生的概率。

以上社會沖突風(fēng)險面臨新挑戰(zhàn)的背后反映的深層次問題，是大數(shù)據(jù)環(huán)境下亟須全面性與知技性社會沖突風(fēng)險的感知與預(yù)警，充分將大數(shù)據(jù)的工具理性與全面預(yù)警、知識預(yù)警、技能預(yù)警有機(jī)統(tǒng)一，推進(jìn)社會沖突風(fēng)險實(shí)現(xiàn)智慧治理。

三、 大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會沖突風(fēng)險感知與預(yù)警的理論借鑒

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，知識技能和整體安全治理是實(shí)現(xiàn)社會沖突風(fēng)險感知與管控的有力抓手，充分的知識儲備和完善的技術(shù)能力是大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會沖突風(fēng)險感知預(yù)警的前提基礎(chǔ)，只有充分掌握知識與技能才能在突發(fā)風(fēng)險到來之前作出及時的感知與預(yù)警;整體性安全治理是實(shí)現(xiàn)總體國家安全的目的和目標(biāo)，對推進(jìn)國家治理能力和治理體系現(xiàn)代化具有重要意義。知技性與整體性社會沖突風(fēng)險治理方面已有的理論成果對現(xiàn)實(shí)實(shí)踐具有重要指導(dǎo)意義，對此，我們要充分借鑒。

1.人工智能與知識學(xué)習(xí)技術(shù)在風(fēng)險感知預(yù)警中的實(shí)踐價值

人工智能的發(fā)展充分實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)與知識智慧的有機(jī)結(jié)合，為知識學(xué)習(xí)、分享和技能完善、普及提供了絕佳機(jī)會。人工智能研究方法是從邏輯推理模型轉(zhuǎn)向知識工程模型，使得人工智能從理論探索走向初步應(yīng)用，人工智能建立了學(xué)習(xí)者與技術(shù)環(huán)境之間新的相互作用關(guān)系②。通過知識獲取、知識表示和推理解釋的過程來解決現(xiàn)實(shí)存在的問題，是人工智能與知識學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合的充分體現(xiàn)。人類正在通過經(jīng)驗(yàn)知識提升自己的認(rèn)知與學(xué)習(xí)能力，機(jī)器學(xué)習(xí)也是利用經(jīng)驗(yàn)來改善系統(tǒng)自身的性能。在大數(shù)據(jù)時代，依據(jù)自身知識，借助人工智能技術(shù)，通過對海量信息數(shù)據(jù)進(jìn)行深度加工和科學(xué)利用，進(jìn)而使得高效率地感知和預(yù)警社會風(fēng)險成為可能。人工智能與知識學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合開辟了社會沖突風(fēng)險感知與預(yù)警的新路徑。

2.整體性治理理論在社會沖突風(fēng)險感知預(yù)警中的現(xiàn)實(shí)價值

在西方，整體性治理理論已經(jīng)成為政府改革的新理念與實(shí)踐模式，具備科學(xué)性與可行性。整體性理論倡導(dǎo)以公民需求為治理導(dǎo)向，以信息技術(shù)為治理手段，突破單一中心的思維模式，實(shí)現(xiàn)各級政府、機(jī)構(gòu)、部門的有機(jī)整合，實(shí)現(xiàn)由碎片化到整體性的治理理念③。整體性治理理論對大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會沖突風(fēng)險的全面性感知預(yù)警具有重要的理論指導(dǎo)意義。在我國突發(fā)事件時有發(fā)生、聯(lián)動性觸發(fā)強(qiáng)的背景下，原有的以政府主導(dǎo)的各部門分級應(yīng)對突發(fā)事件的碎片化管理模式降低了社會風(fēng)險感知和預(yù)警的效率，應(yīng)急管理部的成立實(shí)現(xiàn)了多個政府部門協(xié)同合作，有利于減少部門之間相互協(xié)作的難度，提升應(yīng)急管理的協(xié)同績效，也為全面性風(fēng)險感知與預(yù)警模式建立和發(fā)展提供契機(jī)。只有充分借鑒整體性治理理論，實(shí)現(xiàn)各部門相互協(xié)調(diào)、充分合作，才能實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會沖突風(fēng)險的整體性感知與預(yù)警。

四、以大數(shù)據(jù)為依托開展社會沖突風(fēng)險知技性感知

在風(fēng)險社會，通過不斷學(xué)習(xí)來改革組織自身，學(xué)習(xí)的結(jié)果不僅導(dǎo)致知識、信念、行為的變化，還增強(qiáng)組織的成長和創(chuàng)新能力，只有通過不斷地知識與技能的學(xué)習(xí)才能及時鏟除發(fā)展中的阻礙。需要通過知識技能的全過程學(xué)習(xí)來突破有限理性決策的阻礙;持續(xù)的互動溝通打破部門的條塊分割，實(shí)現(xiàn)部門組織的信息共享;持續(xù)的技術(shù)與知識學(xué)習(xí)提高團(tuán)體成員整體搭配能力，形成良性的互相依賴、互相促進(jìn)，增強(qiáng)組織的凝聚力，提高沖突風(fēng)險的預(yù)測預(yù)警、應(yīng)對各類風(fēng)險的能力，從而實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下知技性社會沖突風(fēng)險感知與預(yù)警。

1.構(gòu)建預(yù)測知識研學(xué)模式，提升預(yù)測技巧，完成基礎(chǔ)技能儲備

在案例庫的基礎(chǔ)上，可以初步構(gòu)建有效的預(yù)測知識研學(xué)模式，通過開展內(nèi)部學(xué)習(xí)培訓(xùn)，提升預(yù)測團(tuán)隊(duì)的預(yù)測技巧，初步完成預(yù)測技能的儲備工作，能夠?qū)ι鐣后w性事件進(jìn)行基本的判定和預(yù)測。

（1）開展機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，初步實(shí)現(xiàn)智能分析預(yù)測

利用主體人群、涉及地區(qū)、訴求意愿、目標(biāo)指向、沖突性質(zhì)、影響因素、情緒變化、圍觀人群、發(fā)展趨勢、相互關(guān)聯(lián)度等各類因子，構(gòu)建群體性事件風(fēng)險感知預(yù)測數(shù)據(jù)模型，設(shè)計(jì)相應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)。在海量數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的前提下，不斷對機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練，初步實(shí)現(xiàn)智能判斷和預(yù)測，快速做出事態(tài)分析和走勢研判。依托大數(shù)據(jù)支持，可以更敏銳地發(fā)現(xiàn)事件苗頭，及時采取事前控制措施，實(shí)現(xiàn)群體性事件的精準(zhǔn)預(yù)測、干預(yù)評估和動態(tài)調(diào)整。

（2）知識共享同步進(jìn)行，提升基本預(yù)測素養(yǎng)

科技知識和信息技術(shù)是政府應(yīng)急管理和應(yīng)急決策的重要工具和手段。學(xué)習(xí)預(yù)測相關(guān)知識和預(yù)測成功案例有助于推進(jìn)快速、高效的預(yù)測工作。在群體性事件風(fēng)險感知預(yù)測活動中，讓每一位參與其中的工作人員都擁有基本的理論知識和行動技巧，就理應(yīng)同步開展實(shí)習(xí)共享和技能培訓(xùn)。積極開展專題講座、應(yīng)急管理培訓(xùn)課程以提升應(yīng)急管理人員的專業(yè)理論能力與知識共享技巧。通過技能培訓(xùn)、課程學(xué)習(xí)加強(qiáng)對突發(fā)群體性事件的應(yīng)對經(jīng)驗(yàn)與方法的掌握，提升預(yù)警預(yù)測素養(yǎng)，降低群體性事件發(fā)生概率，實(shí)現(xiàn)社會風(fēng)險感知與應(yīng)對。

（3）鼓勵開展預(yù)測研究，為實(shí)踐提供理論指導(dǎo)

組織相關(guān)實(shí)操專家和業(yè)界學(xué)者，開展社會群體性事件的預(yù)測研究工作，并及時將研究成果進(jìn)行分享和轉(zhuǎn)化。制定相應(yīng)的政策，鼓勵更多力量參與到群體性事件研學(xué)中來。當(dāng)前，針對群體性事件風(fēng)險預(yù)測管理領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，國外研究重點(diǎn)主要集中在群體性事件網(wǎng)絡(luò)信息風(fēng)險的管理，更關(guān)注危機(jī)信息傳播以及網(wǎng)民通過網(wǎng)絡(luò)尋求援助而引發(fā)的群體性事件;注重分析網(wǎng)絡(luò)社交平臺中風(fēng)險與危機(jī)的動態(tài)與演化過程;關(guān)注依托大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情信息的傳播途徑、變化趨勢等監(jiān)控與分析。在我國基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的群體性事件研究主要集中在監(jiān)測監(jiān)控、預(yù)測預(yù)警機(jī)制、決策應(yīng)對機(jī)制以及網(wǎng)絡(luò)輿情引發(fā)的研究。

顯而易見，在已有的研究中越來越關(guān)注大數(shù)據(jù)技術(shù)在群體事件中的預(yù)警預(yù)測與風(fēng)險感知，這些研究無疑為一線實(shí)踐、技術(shù)開發(fā)、預(yù)測方法提供有力的指引，甚至能夠在研究探索中尋找更優(yōu)的預(yù)測手段。

（4）技術(shù)手段日益重要，技能儲備成為必然要求

技術(shù)預(yù)警是大數(shù)據(jù)時代群體性事件預(yù)警的重要工具?；诨ヂ?lián)網(wǎng)的信息收集技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、趨勢研判技術(shù)、情報(bào)追蹤技術(shù)、案例搜索技術(shù)、決策輔助技術(shù)等是群體性事件預(yù)警的基本技術(shù)。技術(shù)學(xué)習(xí)與共享對于順利預(yù)警群體性事件十分關(guān)鍵，自覺接受常態(tài)化培訓(xùn)，掌握相關(guān)技術(shù)，是未來進(jìn)行群體性事件預(yù)測工作的基本要求。

2.構(gòu)建分級別類型案例庫，輔助研判決策，促進(jìn)預(yù)警科學(xué)智能

無論是機(jī)器學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，還是預(yù)測團(tuán)隊(duì)的構(gòu)建，都需要在案例庫合理建構(gòu)的基礎(chǔ)上開展群體性事件風(fēng)險感知預(yù)測的工作。互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)環(huán)境和技術(shù)可以利用技術(shù)數(shù)據(jù)，對群體性事件開展信息篩選、精準(zhǔn)預(yù)警和趨勢研判。當(dāng)然只依賴數(shù)據(jù)顯然不夠，還需要一雙能夠看透這些數(shù)據(jù)背后信息的“眼睛”，而這才是預(yù)測最重要的環(huán)節(jié)。當(dāng)數(shù)據(jù)都已提示群體性事件風(fēng)險走勢時，相應(yīng)的響應(yīng)機(jī)制必須快速跟上，而在此前，需要明了“數(shù)據(jù)”背后的風(fēng)險層級。

（1）收集歷史事件案例，分門別類進(jìn)行常態(tài)整理

什么是有效的預(yù)測措施，哪些措施是低成本且高效率的，這些可通過汲取過往案例來分享經(jīng)驗(yàn)與總結(jié)教訓(xùn)。案例庫的建設(shè)是以大數(shù)據(jù)技術(shù)為依托，基于案例庫查找過往發(fā)生相同或類似案例進(jìn)行推理，從中汲取經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)教訓(xùn)進(jìn)而解決當(dāng)前問題④。分析歷史事件案例爆發(fā)的原因與應(yīng)對措施，能夠從中汲取經(jīng)驗(yàn)與總結(jié)教訓(xùn);收集歷史上群體性事件治理的案例或案例群，利于建立分領(lǐng)域、分類型、分級別的案例庫。通過案例庫相關(guān)案例檢索，能夠?qū)崿F(xiàn)對事件爆發(fā)潛在因素、產(chǎn)生后果、應(yīng)對措施的對比，提升相類似群體性事件風(fēng)險應(yīng)對的能力，為實(shí)現(xiàn)知識向力量的轉(zhuǎn)變、向?qū)嶋H效益的轉(zhuǎn)變提供平臺和渠道。

（2）分拆重點(diǎn)案例數(shù)據(jù)，建立智能決策模型系統(tǒng)

案例庫的構(gòu)建是開展機(jī)器學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，進(jìn)行智能預(yù)測的基礎(chǔ)。對重點(diǎn)案例進(jìn)行分拆，設(shè)置相應(yīng)的關(guān)鍵詞或者開展初步的語義分析，為技術(shù)預(yù)測提供高效的語料庫和關(guān)鍵詞庫。同時，基于案例庫標(biāo)簽，建立數(shù)據(jù)決策過程性模型和智能決策系統(tǒng)，以輔助群體性事件個例的預(yù)測。

在設(shè)定關(guān)鍵條件和重要因子的基礎(chǔ)上展開數(shù)據(jù)運(yùn)算、模型演繹、仿真推理和效果評估，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)下的臨機(jī)決策，量化決策模型，以求得當(dāng)前個案的最佳預(yù)測策略，有效避免人工決策中的主觀經(jīng)驗(yàn)論斷，促進(jìn)群體性事件預(yù)警的科學(xué)性。同時可以利用技術(shù)手段開展決策動態(tài)調(diào)適，實(shí)現(xiàn)決策動態(tài)跟蹤，提高智能預(yù)警決策的效率。

（3）構(gòu)建案例技術(shù)系統(tǒng)，讓案例能夠初步“動起來”

科學(xué)智能化的預(yù)測系統(tǒng)，需要人工智能等前沿技術(shù)參與，在目前的技術(shù)儲備下，可以先初步構(gòu)建案例檢索系統(tǒng)，基于關(guān)鍵詞匹配來快速準(zhǔn)確地找到相似案例及案例群，分析已發(fā)生群體性事件的預(yù)警措施和實(shí)施效果，讓案例先“動起來”。

五、 在大數(shù)據(jù)框架下開展社會沖突風(fēng)險整體性預(yù)警

目前，我國正處于社會轉(zhuǎn)型的重要時期、改革攻堅(jiān)的關(guān)鍵期，世界多極化、經(jīng)濟(jì)全球化深入發(fā)展，社會信息化、文化多樣化持續(xù)推進(jìn)，各種風(fēng)險層出不窮。如何在深刻變化的時代中洞悉風(fēng)險，贏得主動，就需要以總體國家安全觀為指導(dǎo)，以戰(zhàn)略性、整體性思維開展社會沖突風(fēng)險感知預(yù)警。

1.構(gòu)建全線出擊聯(lián)動機(jī)制，做好頂層設(shè)計(jì)，理順參與各方關(guān)系

大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會群體性事件涉及面十分廣泛，在經(jīng)濟(jì)全球化不斷深入、信息化不斷發(fā)展、利益格局深刻調(diào)整的今天，社會風(fēng)險感知管控工作已經(jīng)涉及各個領(lǐng)域、各條戰(zhàn)線、各個環(huán)節(jié)，具有綜合性、立體性、全方位性的特征。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，必須牢固樹立社會群體性事件風(fēng)險感知預(yù)測工作整體推進(jìn)的理念，堅(jiān)持做到全體動員、全線出擊，各條戰(zhàn)線、各個部門積極參與，密切配合，構(gòu)建全方位、多層次、寬領(lǐng)域的風(fēng)險感知預(yù)測工作網(wǎng)絡(luò)體系，形成推進(jìn)社會風(fēng)險感知預(yù)測與管控的強(qiáng)大合力。

（1）鼓勵網(wǎng)民理性表達(dá)，及時響應(yīng)合理訴求

建立完善的民眾網(wǎng)絡(luò)參與制度，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)的理性、規(guī)范。群體性事件本身及相關(guān)輿情消息構(gòu)成閉環(huán)循環(huán)的信息源，社會公眾利益訴求與矛盾深化是引發(fā)群體性事件的助燃劑，群體性事件預(yù)警要關(guān)注的是民意信息與數(shù)據(jù)⑤。網(wǎng)絡(luò)空間的自由表達(dá)和參與在環(huán)境的影響下使非理性情緒迅速膨脹，群體性事件內(nèi)部各要素與外部環(huán)境催化加劇群體性事件發(fā)生，民意表達(dá)與信息數(shù)據(jù)是群體性事件應(yīng)急處置的前提，是應(yīng)急管理決策的基礎(chǔ)。公眾基于利益訴求或情緒宣泄的網(wǎng)絡(luò)表達(dá)是網(wǎng)絡(luò)群體性事件發(fā)生的前提條件，網(wǎng)民通過點(diǎn)擊量、轉(zhuǎn)載、跟帖等方式表達(dá)訴求或宣泄情緒，利益訴求的表達(dá)與關(guān)注是緩解乃至消除群體性事件的關(guān)鍵。網(wǎng)絡(luò)訴求表達(dá)的渠道通暢，能實(shí)現(xiàn)有效溝通，宣泄不良情緒，也有助于問題得到解決，削弱群體性事件爆發(fā)的動能。

（2）經(jīng)常上網(wǎng)體察民情，實(shí)現(xiàn)線上線下聯(lián)動

要學(xué)會走網(wǎng)上群眾路線，經(jīng)常上網(wǎng)察民情，認(rèn)真開展“網(wǎng)絡(luò)問政”，接受群眾網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督。社會公眾利益訴求難以表達(dá)、不滿情緒難以宣泄等問題導(dǎo)致集體上訪等各種群體性事件的發(fā)生，關(guān)注民情利益訴求的表達(dá)是有效防范社會群體性事件的基礎(chǔ)。因此，要善于采用“網(wǎng)上網(wǎng)下、線上線下”綜合立體的工作方法，將有效的傳統(tǒng)工作方法與新的現(xiàn)代工作方法緊密結(jié)合，推動形成多元立體的工作方法體系。完善社會公眾參與表達(dá)機(jī)制，通過網(wǎng)上問政、市長信箱、信訪等表達(dá)渠道讓民眾、社區(qū)、企業(yè)等線下力量都參與利益表達(dá)，及時發(fā)現(xiàn)線下不良苗頭，實(shí)現(xiàn)群防群治。

（3）切實(shí)保障數(shù)據(jù)共享，完善多部門協(xié)作機(jī)制

海量數(shù)據(jù)收集、案例汲取經(jīng)驗(yàn)、知識技術(shù)運(yùn)用是大數(shù)據(jù)背景下預(yù)警感知群體性事件的前提。在大數(shù)據(jù)時代應(yīng)基于信息數(shù)據(jù)共享提升風(fēng)險感知與防范，從源頭降低群體性事件發(fā)生的概率，為此需要建立健全大數(shù)據(jù)共享制度，依托數(shù)據(jù)共享打破信息壁壘，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域、跨行業(yè)、跨部門、跨數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同。通過資源共享、多部門協(xié)作來實(shí)現(xiàn)群體性事件風(fēng)險的全面感知，及時作出風(fēng)險管控與應(yīng)對。

（4）構(gòu)建有力執(zhí)行體系，保障決策穩(wěn)妥落地

各方力量既要參與社會風(fēng)險感知預(yù)測，更要積極配合構(gòu)建有力執(zhí)行體系，并且在執(zhí)行過程中及時反饋信息，為動態(tài)科學(xué)決策提供有力的參考。因此，要構(gòu)建有力執(zhí)行體系，建立統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)、各級負(fù)責(zé)、反應(yīng)迅速、協(xié)同配合的聯(lián)動機(jī)制，開展全局性、系統(tǒng)性的風(fēng)險應(yīng)對與管控工作⑥。 實(shí)現(xiàn)應(yīng)急決策穩(wěn)妥落地，降低社會群體性事件給社會和諧穩(wěn)定帶來的危害，打造社會和諧發(fā)展格局。

2.構(gòu)建全網(wǎng)數(shù)據(jù)收集體系，打破領(lǐng)域壁壘，實(shí)現(xiàn)信息充分共享

在頂層設(shè)計(jì)構(gòu)建完成后，基于大數(shù)據(jù)開展的群體性事件風(fēng)險感知預(yù)測，最核心的工作無疑就是構(gòu)建全網(wǎng)數(shù)據(jù)收集體系，徹底打破領(lǐng)域壁壘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息共享。

（1）海量數(shù)據(jù)收集分析，預(yù)測才能更加精準(zhǔn)有效

感知風(fēng)險，盡早發(fā)現(xiàn)群體性事件苗頭，積極開展應(yīng)對措施需要依托全面的信息數(shù)據(jù)分析，要依托大數(shù)據(jù)收集和處理技術(shù)，智能預(yù)警模式會對全網(wǎng)數(shù)據(jù)展開捕捉，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的量化分析，讓數(shù)據(jù)來說話。掌握信息主動權(quán)是實(shí)現(xiàn)風(fēng)險感知的內(nèi)動力，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)的時間滯后和樣本誤差，保證對群體性事件信息的及時把控，分析潛在風(fēng)險，抓住有效的預(yù)警時機(jī)。

（2）監(jiān)測實(shí)現(xiàn)全域覆蓋，全面把握感知社會態(tài)勢

運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)對社會各個領(lǐng)域的實(shí)時信息監(jiān)測，無論是文本信息，還是圖片、視頻、音頻，從宏觀領(lǐng)域到微觀層面，從整體態(tài)勢到局部狀態(tài)，從群體形勢到事件個案，實(shí)現(xiàn)對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的全面把握。充分依托物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)監(jiān)測全域覆蓋，利用技術(shù)實(shí)現(xiàn)視頻信息的采集、編碼、存貯和實(shí)時傳輸。利用網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控加強(qiáng)人像聚集密度監(jiān)測，通過提取圖像中的人員位置信息，采用核密度空間聚類算法，對人群聚集的空間和運(yùn)動特征實(shí)現(xiàn)實(shí)時監(jiān)測、預(yù)警，提升群體性事件風(fēng)險感知預(yù)警準(zhǔn)確率，全面把握社會動態(tài)⑦。

（3）及時實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，密切關(guān)注潛在風(fēng)險因子

社會群體性事件種類繁多、數(shù)據(jù)量大，要想全面動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)潛在風(fēng)險因子，就要以數(shù)據(jù)共享為依托，加強(qiáng)對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的處理，同時基于群體性事件預(yù)警的關(guān)鍵字、指標(biāo)設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)算法對信息進(jìn)行甄選，打通內(nèi)部共享渠道和路徑，快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共通共享，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，密切關(guān)注潛在風(fēng)險因子。不同領(lǐng)域的相關(guān)組織機(jī)構(gòu)緊密追蹤有可能促成群體性事件的熱點(diǎn)信息，加強(qiáng)社交網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)熱詞的預(yù)測和研判，充分關(guān)注網(wǎng)絡(luò)跟帖和轉(zhuǎn)載熱點(diǎn)話題的來源、傳播速度、發(fā)展趨勢，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)的被動風(fēng)險管理向積極預(yù)警研判的轉(zhuǎn)變，提升社會群體性事件應(yīng)對與管控的能力。

3.構(gòu)建預(yù)警機(jī)制制度體系，及時感知風(fēng)險，實(shí)現(xiàn)全方位預(yù)警

群體性事件的長效預(yù)警機(jī)制是實(shí)現(xiàn)全方位風(fēng)險感知的保障，預(yù)警制度和預(yù)警機(jī)制體系的完善實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險預(yù)防關(guān)口前移，增強(qiáng)群體性事件應(yīng)對的及時性與科學(xué)性。

（1）健全矛盾糾紛排查調(diào)解機(jī)制，降低事件發(fā)生風(fēng)險

社會公眾利益沖突與矛盾糾紛是社會群體性事件產(chǎn)生的根源，社會利益調(diào)和與矛盾糾紛的排查是有效降低群體性事件發(fā)生的方式之一，因此建立健全矛盾排查調(diào)解機(jī)制，要充分發(fā)揮人民調(diào)解與司法調(diào)解的重要作用。要積極發(fā)揮基層社區(qū)、工會、社會糾紛調(diào)解機(jī)構(gòu)的作用，對矛盾糾紛進(jìn)行全方位排查并分類管理。建立矛盾調(diào)解排查臺賬，針對同類糾紛集中處理，健全矛盾糾紛調(diào)解機(jī)制，對利益群體間矛盾進(jìn)行調(diào)解，減少因糾紛升級引發(fā)的社會群體性事件的發(fā)生，降低社會治理風(fēng)險。

（2）健全社會公眾表達(dá)參與機(jī)制，拓展民意訴求表達(dá)渠道

群體性事件的發(fā)生源于社會環(huán)境與利益訴求表達(dá)渠道阻滯的相互影響，矛盾積累越多越大，就極易形成群體性事件，只有社會公眾利益訴求充分表達(dá)才能實(shí)現(xiàn)利益矛盾的調(diào)和。因此，健全社會公眾表達(dá)參與機(jī)制，拓展訴求表達(dá)渠道是提升社會風(fēng)險預(yù)警感知的關(guān)鍵。要建立良好的互動機(jī)制，通過信訪、社會聽證會、網(wǎng)上問政、網(wǎng)上監(jiān)督投訴平臺、群眾熱線等加強(qiáng)社會公眾參與表達(dá)。

（3）健全法治教育宣傳機(jī)制，增強(qiáng)群眾法律觀念

社會群體性事件常常伴有缺乏法律觀念的問題，往往非理性情感膨脹或是法不責(zé)眾易引發(fā)盲目從眾。因此，要健全法治宣傳教育機(jī)制，拓展宣傳形式與渠道，提升群眾法律觀念。通過法律講座、報(bào)紙、廣播、專題片等方式加強(qiáng)法律知識的普及，通過小品、歌舞、朗誦等大眾喜聞樂見的形式增強(qiáng)法律教育影響力。扎實(shí)推進(jìn)法治宣傳進(jìn)校園、進(jìn)社區(qū)、進(jìn)企業(yè)、進(jìn)家庭，提升全面法治觀念意識，減少非理性群體性事件的發(fā)生。

4.構(gòu)建風(fēng)清氣正網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，管控不良示范，積極紓解負(fù)面情緒

當(dāng)今世界，互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)的發(fā)展，拓展了人類交流生活的空間，引領(lǐng)了社會變革，優(yōu)化了國家治理新方式，極大地提高了人類認(rèn)識世界、改造世界的能力⑧。然而，任何事物都有兩面性，互聯(lián)網(wǎng)也概莫能外。對于社會群體性事件而言，互聯(lián)網(wǎng)在群體性事件產(chǎn)生、發(fā)展的過程中無疑起到了推波助瀾的作用。網(wǎng)絡(luò)空間作為億萬民眾共同的精神家園，必須是健康有序、風(fēng)清氣正的，否則，就可能帶來更多的社會治理危機(jī)。

（1）提防網(wǎng)絡(luò)刻意煽動，適當(dāng)管控不良信息刺激

信息流動過程中產(chǎn)生的噪音無疑給網(wǎng)絡(luò)秩序的維護(hù)帶來巨大干擾，特別是別有用心者的“煽風(fēng)點(diǎn)火”，有時為了形成破壞力甚至不惜造謠誹謗。這些負(fù)面信息最容易在風(fēng)險集中區(qū)域產(chǎn)生，并借助互聯(lián)網(wǎng)迅速放大和傳播。群體性事件作為社會風(fēng)險集聚、社會矛盾聚集的重要表現(xiàn)形式，以此為中心極易產(chǎn)生有意識或者無意識的干擾性信息，并在人們的自我保護(hù)心理之下迅速傳播。這些信息對人們的事實(shí)判斷、情緒反映和行動選擇產(chǎn)生影響，引發(fā)群體性事件發(fā)生。因此，治理群體性事件刻意煽動、網(wǎng)絡(luò)謠言、不良信心等問題需要重視互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的社會團(tuán)體力量⑨。習(xí)近平同志指出，“互聯(lián)網(wǎng)的治理必須從單向管理轉(zhuǎn)向雙向互動，從線下轉(zhuǎn)向線上線下融合，從單純的政府監(jiān)管向更加注重社會協(xié)同治理轉(zhuǎn)變”⑩。逐步改變刪帖等傳統(tǒng)管理方式，實(shí)現(xiàn)政府與網(wǎng)絡(luò)社會團(tuán)體合作治理，發(fā)揮政府和網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)各自優(yōu)勢，形成官方輿論場和民間輿論場，逐步實(shí)現(xiàn)政府、團(tuán)體、個人、線上線下的聯(lián)合辟謠態(tài)勢。

（2）凈化網(wǎng)絡(luò)生態(tài)環(huán)境，規(guī)避負(fù)面信息不良引導(dǎo)

加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信息規(guī)約，凈化網(wǎng)絡(luò)生態(tài)環(huán)境，減少網(wǎng)絡(luò)謠言和煽動性信息對社會民眾的負(fù)面刺激，規(guī)避負(fù)面信息的不良引導(dǎo)和示范，搭建一個理性表達(dá)、中立判斷、客觀評析、正面引導(dǎo)的信任型網(wǎng)絡(luò)空間環(huán)境，及時紓解消極負(fù)面情緒，逐步壓縮不良信息的生存空間。同時做好宣傳思想工作，實(shí)現(xiàn)“強(qiáng)信心、聚民心、暖人心、筑同心”，解決民眾亟待解決的實(shí)際問題，且在解決問題的過程中，努力解決好思想問題，讓網(wǎng)絡(luò)空間的正能量充沛起來。政府部門不僅要辦好事，還要守正創(chuàng)新，用好宣傳手段，貼近群眾、凝聚民心。使網(wǎng)民既不被負(fù)能量誤導(dǎo)，又獲得正能量引領(lǐng)，自然不會輕易受到錯誤言論的煽動和蠱惑，這樣，群體性事件的動員力和破壞力自然會消解，社會風(fēng)險也就能得到有效管控。

注釋：

①夏一雪，蘭月新：《大數(shù)據(jù)環(huán)境下群體性事件輿情信息風(fēng)險管理研究》，《電子政務(wù)》2016年第11期。

②梁迎麗，梁英豪：《人工智能時代的智慧學(xué)習(xí)：原理、進(jìn)展與趨勢》，《中國電化教育》2019年第2期。

③ 豐云，蔡嵐：《國內(nèi)整體性治理的現(xiàn)狀、反思與展望》，《領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)》2015年第6期。

④ 張雙獅，蘭月新，劉冰月，夏一雪，張鵬：《基于案例推理的群體性事件智能決策支持WEB系統(tǒng)研究》，《情報(bào)雜志》2017年第4期。

⑤劉英杰：《突發(fā)性群體事件中網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)治理路徑研究》，《法制與經(jīng)濟(jì)》2018年第2期。

⑥王傳雄：《新時期有效預(yù)防和處置群體性事件的思考》，《前進(jìn)》2018年第5期。

⑦邵荃，唐志星，孫海燕，周航：《基于視頻圖像分析的旅客群體性事件預(yù)警方法》，《解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》2013年第5期。

⑧程晨：《網(wǎng)絡(luò)空間不是“法外之地” 依法加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)空間治理——習(xí)近平網(wǎng)絡(luò)空間治理法治化思想初探》，《社會治理法治前沿年刊》2016年。

⑨歐陽果華：《治理網(wǎng)絡(luò)謠言：政府與網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)的合作模式探析》，《中國行政管理》2018年第4期。

⑩習(xí)近平：《加快推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)自主創(chuàng)新 朝著建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國目標(biāo)不懈努力》，《中國信息安全》2016年第10期。

參考文獻(xiàn)：

[1]夏一雪，蘭月新.大數(shù)據(jù)環(huán)境下群體性事件輿情信息風(fēng)險管理研究[J].電子政務(wù)，2016，（11）：31-39.

[2]劉英杰.突發(fā)性群體事件中網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)治理路徑研究[J].法制與經(jīng)濟(jì)，2018，（02）：167-168+171.

[3]王傳雄.新時期有效預(yù)防和處置群體性事件的思考[J].前進(jìn)，2018，（05）：41-42.

[4]梁迎麗，梁英豪.人工智能時代的智慧學(xué)習(xí)：原理、進(jìn)展與趨勢[J].中國電化教育，2019，（02）：16-21.

[5]溫志強(qiáng)，郝雅立.大數(shù)據(jù)環(huán)境下群體性事件的智能預(yù)警[J].上海行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2018，19（02）：80-87.

[6] 豐云，蔡嵐.國內(nèi)整體性治理的現(xiàn)狀、反思與展望[J].領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)，2015，（6） ： 27.

[7]彼得·圣吉.第五項(xiàng)修煉[M].三聯(lián)書店，1999.

[8]邵荃，唐志星，孫海燕，周航.基于視頻圖像分析的旅客群體性事件預(yù)警方法[J].解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013，14（05）：501-506.

[9]張雙獅，蘭月新，劉冰月，夏一雪，張鵬.基于案例推理的群體性事件智能決策支持WEB系統(tǒng)研究[J].情報(bào)雜志，2017，36（04）：106-111+145.

[10]程晨.網(wǎng)絡(luò)空間不是“法外之地” 依法加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)空間治理——習(xí)近平網(wǎng)絡(luò)空間治理法治化思想初探[J].社會治理法治前沿年刊，2016：113-124.

[11]歐陽果華.治理網(wǎng)絡(luò)謠言：政府與網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)的合作模式探析[J].中國行政管理，2018，（04）：84-90.

[12]習(xí)近平.加快推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)自主創(chuàng)新 朝著建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國目標(biāo)不懈努力[J].中國信息安全，2016，（10）：23.

[13]張愛軍，劉姝紅.大數(shù)據(jù)與風(fēng)險社會的三維預(yù)警[J].自然辯證法研究，2017，33（05）：98-102.

Risk Perception and Early Warning of Social Conflicts

in Big Data Environment

Wen Zhiqiang / Li Yongjun

Abstract： Under the dual social background of social transformation and big data information era， the group contradictions in different fields are intertwined and complicated， the explosive and fissile characteristics of citizen interest information dissemination further derivate new social risks and affect overall social security. In order to reduce the risks of social conflicts caused by the outbreak of mass incidents， we must make good use of the knowledge and technological advantages of the era of big data， to realize the risk perception and control of social conflicts from the two aspects of knowledge-skills and overall security governance. To this end， we must accelerate the linkage mechanism for the coordinated management of multi-agents such as government， society， and market， build data sharing across the entire network， improve the category case database， explore knowledge forecasting research， establish a sound forecasting and early warning system， create a clear network environment， and explore community. Event-aware prediction and early warning techniques and methods to achieve accurate prediction and scientific prevention of risk perception.

Key words： Big Data Environment; Group Events; Social Risk; Risk Warning