馮志遠(yuǎn)，馮文剛

(中國(guó)人民公安大學(xué)，北京 100038)

2019年9月25日，習(xí)近平總書記親自出席北京大興國(guó)際機(jī)場(chǎng)投運(yùn)儀式，提出以“平安、綠色、智慧、人文”為核心的四型機(jī)場(chǎng)(1)參見(jiàn)《中國(guó)民航四型機(jī)場(chǎng)建設(shè)行動(dòng)綱要(2020-2035年)》(民航發(fā)〔2020〕1號(hào))，載道客巴巴，https://www.doc88.com/p-3827369052372.html?r=1。最后訪問(wèn)時(shí)間：2022年5月6日。建設(shè)目標(biāo)，為新時(shí)代中國(guó)機(jī)場(chǎng)高質(zhì)量發(fā)展和民航強(qiáng)國(guó)建設(shè)指明了方向。

建設(shè)四型機(jī)場(chǎng)，要求堅(jiān)持穩(wěn)中求進(jìn)總基調(diào)，踐行新發(fā)展理念，完善和提升我國(guó)民用機(jī)場(chǎng)治理體系和治理能力，構(gòu)建現(xiàn)代化國(guó)家機(jī)場(chǎng)體系，滿足人民對(duì)民航運(yùn)輸?shù)男枰?，更需要全力推進(jìn)民航安保工作提質(zhì)增效，進(jìn)一步強(qiáng)化空防安全監(jiān)管工作，全面加強(qiáng)民航安保隊(duì)伍建設(shè)。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，民航業(yè)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用?！笆奈濉逼陂g我國(guó)民航強(qiáng)國(guó)建設(shè)進(jìn)入新階段，構(gòu)建具有中國(guó)特色的航空安全治理體系是推進(jìn)民航治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要內(nèi)容，空防安全成為推進(jìn)民航強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的根本基礎(chǔ)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于民航具有覆蓋面廣、流動(dòng)性大、開放性強(qiáng)等特點(diǎn)，近年來(lái)，這一領(lǐng)域也逐漸成為違法犯罪分子優(yōu)先選擇以發(fā)泄不滿、制造事端、擾亂社會(huì)秩序的目標(biāo)，民航業(yè)公共安全突發(fā)事件時(shí)有發(fā)生，嚴(yán)重影響民航運(yùn)營(yíng)秩序、飛行安全，危害人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全?；诿窈叫码A段的發(fā)展現(xiàn)狀與需求，從多方面構(gòu)建民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系已成為具有中國(guó)特色的航空安全治理體系構(gòu)建過(guò)程中亟待解決的重大課題。

一、我國(guó)預(yù)警領(lǐng)域研究現(xiàn)狀

以“犯罪預(yù)警”“人員預(yù)警”為關(guān)鍵詞在知網(wǎng)等學(xué)術(shù)網(wǎng)站進(jìn)行查詢，檢索到相關(guān)文獻(xiàn)從多角度對(duì)“人員預(yù)警”提出相關(guān)想法與思考。目前關(guān)于“人員預(yù)警”的研究中，多數(shù)專家學(xué)者從宏觀層面對(duì)犯罪預(yù)警進(jìn)行了分析，提出預(yù)警理論、目前存在的困難與對(duì)策建議：學(xué)者楊博涵[4]對(duì)大數(shù)據(jù)背景下人工智能犯罪預(yù)警機(jī)制提出了建議與相關(guān)想法；學(xué)者王雨萌[5]利用SWOT方法分析智慧警務(wù)中的犯罪預(yù)警發(fā)展；學(xué)者劉丹、王雷[6]提出“大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)犯罪預(yù)警”的相關(guān)想法；學(xué)者鄭永紅[7]采用文獻(xiàn)分析法，對(duì)近年來(lái)各類毒品犯罪案件規(guī)律進(jìn)行定量研究，提出毒品犯罪預(yù)測(cè)預(yù)警對(duì)策建議。

在“預(yù)警模型構(gòu)建”方面，研究者基于決策樹、向量機(jī)、積分卡等方式建構(gòu)相關(guān)模型。學(xué)者余發(fā)有、金敏[8]從現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)中分析犯罪大學(xué)生特征，從社會(huì)、學(xué)校、老師和同學(xué)等多方面出發(fā)，提出大學(xué)生犯罪預(yù)警模型；學(xué)者陳郝鶇，山丹，趙安曉宇[9]梳理全國(guó)電信詐騙案件案發(fā)規(guī)律特點(diǎn)，通過(guò)調(diào)研，提出電信網(wǎng)絡(luò)詐騙犯罪預(yù)警模型；學(xué)者周逸璇、李晶晶、徐津霞、劉紅杏[10]對(duì)社區(qū)矯正對(duì)象在矯正過(guò)程中產(chǎn)生的信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，建立了社區(qū)矯正對(duì)象再犯罪預(yù)警模型；學(xué)者王慎寒、王茹、湯曉偉[11]基于ANP模型提出網(wǎng)絡(luò)犯罪危險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)，分析我國(guó)西南邊境犯罪問(wèn)題；學(xué)者張蕾華、牛紅太、王仲妮、劉雪紅[12]使用隨機(jī)森林算法對(duì)前科人員基本屬性信息、劣跡信息、活動(dòng)軌跡等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建前科人員再次犯罪預(yù)測(cè)模型。

綜上所述，國(guó)內(nèi)對(duì)于識(shí)別預(yù)警的研究成果較為零散，且大多集中于某一特殊犯罪群體。對(duì)于公安機(jī)關(guān)如何利用預(yù)警指標(biāo)對(duì)民航突發(fā)事件進(jìn)行危險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)，從而對(duì)行為人進(jìn)行篩選和分類安保管理，完善安保方法的理論研究和應(yīng)用研究很少。本文針對(duì)民航突發(fā)事件特點(diǎn)，對(duì)民航大數(shù)據(jù)中心記錄的突發(fā)案事件信息進(jìn)行碰撞對(duì)比，通過(guò)對(duì)大量實(shí)際案例分析總結(jié)，參考支付寶芝麻信用評(píng)分系統(tǒng)，歸納得出具體識(shí)別指征，據(jù)此構(gòu)建民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系，以便相關(guān)人員出現(xiàn)在機(jī)場(chǎng)時(shí)，安保部門和人員能夠及時(shí)警覺(jué)甄別、快速反應(yīng)，為防止危害公共安全事件的發(fā)生提供理論參考。

二、民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建與分析

我國(guó)公安機(jī)關(guān)現(xiàn)有的情報(bào)分析系統(tǒng)都建立在“金盾工程”基礎(chǔ)上，依托全國(guó)人員信息庫(kù)等八大信息資源庫(kù)，為公安機(jī)關(guān)和相關(guān)安保部門提供信息支持。近年來(lái)，犯罪分子反偵查意識(shí)及手段不斷提高，依賴傳統(tǒng)的情報(bào)信息系統(tǒng)開展民航安保管理方式已難以真正有效地起到管控作用，很難對(duì)危害公共安全的行動(dòng)做到提前預(yù)防。例如，在民航安保工作中，傳統(tǒng)預(yù)警管理方法以“物”為中心，對(duì)于人員的檢查重點(diǎn)放在對(duì)違禁品、危險(xiǎn)品等管制物品的查處，忽視了借助大數(shù)據(jù)對(duì)乘機(jī)人本身的身份研判和預(yù)警分析，導(dǎo)致民航安保部門未能對(duì)其危害公共安全行為做到提前預(yù)防?；诂F(xiàn)有情報(bào)信息系統(tǒng)的傳統(tǒng)民航安保預(yù)警管理方法暴露出一定的缺陷。

本研究從行為人個(gè)人情況、工作、生活、社會(huì)等七個(gè)方面著手分析預(yù)警，構(gòu)建民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系，計(jì)算相關(guān)指征權(quán)重，以期為民航業(yè)發(fā)展新階段安保工作提供情報(bào)研判信息支撐。

(一)民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建

民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系通過(guò)參考支付寶芝麻信用評(píng)分系統(tǒng)，從自然狀況等七個(gè)方面數(shù)據(jù)入手進(jìn)行信息整合，對(duì)行為人個(gè)人狀況進(jìn)行多方位風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)線上監(jiān)測(cè)預(yù)警，線下靶向檢查，打破傳統(tǒng)預(yù)警方式的人力消耗，真正實(shí)現(xiàn)對(duì)犯罪的實(shí)時(shí)掌控。

基于模糊綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)民航突發(fā)事件行為人的自然狀況、職業(yè)情況、家庭情況、公共記錄、航行情況、社會(huì)關(guān)系和異常行為七個(gè)方面進(jìn)行分類分析，明確指標(biāo)間的層級(jí)、邏輯關(guān)系，建立了民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系(圖1)。將民航突發(fā)事件指標(biāo)劃分為3層，由上到下分別為目標(biāo)層、一級(jí)指征層、二級(jí)指征層。A層為一級(jí)指標(biāo)類別:A1自然狀況、A2職業(yè)情況、A3家庭情況、A4公共記錄、A5航行情況、A6社會(huì)關(guān)系、A7異常行為。B層為二級(jí)指標(biāo)類別，是一級(jí)指標(biāo)七大類別分別所含特征的集合：A1下含B1性別、B2年齡、B3婚姻狀況、B4宗教信仰、B5健康情況、B6政治面貌六個(gè)特征指標(biāo)子集，為自然狀況指標(biāo)層；A2下含B7單位性質(zhì)、B8工作穩(wěn)定性、B9職務(wù)職級(jí)、B10年收入四個(gè)特征指標(biāo)子集，為職業(yè)情況指標(biāo)層；A3下含B11家庭資產(chǎn)、B12供養(yǎng)人數(shù)、B13家庭健康情況、B14家庭債務(wù)情況四個(gè)特征子集，為家庭情況指標(biāo)層；A4下含B15不良信用記錄、B16貸款情況、B17刑事處罰記錄、B18行政處罰記錄、B19民事判決記錄五個(gè)特征指標(biāo)子集，為公共記錄指標(biāo)層；A5下含B20航班信息、B21年飛行次數(shù)、B22航班不文明記錄、B23保險(xiǎn)購(gòu)買情況、B24同行人員五個(gè)特征指標(biāo)子集，為航行情況指標(biāo)層；A6下含B25微博活躍度、B26微博粉絲數(shù)、B27微博影響力、B28社交圈信用程度四個(gè)特征指標(biāo)子集，為社會(huì)關(guān)系指標(biāo)層；A7下含B29網(wǎng)絡(luò)行為、B30交易行為、B31軌跡信息、B32現(xiàn)場(chǎng)異常行為四個(gè)特征指標(biāo)子集，為異常行為指標(biāo)層。綜上，各層級(jí)指標(biāo)共同構(gòu)成民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系。

圖1 民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系

(二)基于層次分析法的指標(biāo)權(quán)重確定

本研究采用層次分析法確定民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系中各指標(biāo)權(quán)重。首先，根據(jù)上述內(nèi)容建立如圖1所示的民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系的層次結(jié)構(gòu)，指標(biāo)體系分3層，由上到下分別為目標(biāo)層、一級(jí)指征層和二級(jí)指征層。在確定各特征指標(biāo)權(quán)重時(shí)，僅僅采取定性的結(jié)果往往不被人們所接受，故筆者選擇采用一致矩陣法，即不把所有因素放在一起比較，而是兩兩相互比較，使用數(shù)量化的相對(duì)權(quán)重aij描述第i個(gè)元素與第j個(gè)元素相對(duì)于上一層某指標(biāo)的重要性，按兩兩比較結(jié)果構(gòu)成矩陣(判斷矩陣)，對(duì)此采用相對(duì)尺度，盡可能減少性質(zhì)不同的諸因素相互比較的困難，以提高分析的準(zhǔn)確度。

為增強(qiáng)評(píng)判結(jié)果的客觀性與科學(xué)性，本研究進(jìn)行的突發(fā)事件主體特征分析邀請(qǐng)北京機(jī)場(chǎng)、重慶機(jī)場(chǎng)、廈門機(jī)場(chǎng)、深圳機(jī)場(chǎng)以及空警隊(duì)伍10名在職民警與其他5名專家學(xué)者參加調(diào)研，使用AHP層次分析法，采用表3的比例標(biāo)度對(duì)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，取其均值構(gòu)建判斷矩陣，對(duì)突發(fā)事件主體的7個(gè)影響因素(自然狀況、職業(yè)情況、家庭情況、公共記錄、航班情況、社會(huì)關(guān)系以及異常行為)32個(gè)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)(即專家評(píng)價(jià))，采用1-9分標(biāo)度法，最終構(gòu)建出判斷矩陣，使用SPSSAU18.0軟件進(jìn)行AHP層次分析。

表1 AHP層次分析結(jié)果

從表1可知，針對(duì)自然狀況、職業(yè)情況、家庭情況、公共記錄、航行情況、社會(huì)關(guān)系、異常行為總共7項(xiàng)構(gòu)建7階判斷矩陣進(jìn)行AHP層次法研究(計(jì)算方法為和積法)，分析得到特征向量為(0.649，0.331，0.248，1.110，1.716，0.928，2.019)，總共7項(xiàng)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值分別是9.273%、4.723%、3.542%、15.859%、24.509%、13.254%、28.840%。除此之外，結(jié)合特征向量可計(jì)算出最大特征根(7.766)，接著利用最大特征根值計(jì)算得到CI值(0.128)〔CI=(最大特征根-n)/(n-1)〕，CI值用于下述的一致性檢驗(yàn)使用。

表2 隨機(jī)一致性RI表格

本次研究構(gòu)建出7階判斷矩陣，對(duì)應(yīng)著上表可以查詢得到隨機(jī)一致性RI值為1.360，RI值用于下述一致性檢驗(yàn)計(jì)算使用。

表3 一致性檢驗(yàn)結(jié)果匯總

本次針對(duì)7階判斷矩陣計(jì)算得到CI值為0.128，針對(duì)RI值查表為1.360，因此計(jì)算得到CR值為0.094<0.1，意味著本次研究判斷矩陣滿足一致性檢驗(yàn)，計(jì)算所得權(quán)重具有一致性。其次，根據(jù)層次分析法的基本原理，二級(jí)指標(biāo)對(duì)于目標(biāo)層的權(quán)重等于該指標(biāo)對(duì)于一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重乘以其所屬一級(jí)指標(biāo)對(duì)于目標(biāo)層的權(quán)重，由此可得二級(jí)指標(biāo)對(duì)于目標(biāo)層的權(quán)重，如表4所示。

表4 民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)權(quán)重

(三)民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系分析

通過(guò)分析準(zhǔn)則層權(quán)重W=(9.273%、4.723%、3.542%、15.859%、24.509%、13.254%、28.840%)，可以得出民航旅客現(xiàn)場(chǎng)異常行為是評(píng)估旅客風(fēng)險(xiǎn)的首要因素，其次是航行情況、公共記錄、社會(huì)關(guān)系、自然狀況、職業(yè)情況，家庭情況對(duì)民航旅客風(fēng)險(xiǎn)的影響最小，這符合民用航空因職能需要導(dǎo)致人員流動(dòng)性大的特點(diǎn)。機(jī)場(chǎng)航站樓等場(chǎng)所人員流動(dòng)性與民航突發(fā)事件預(yù)警準(zhǔn)度與強(qiáng)度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，主要原因在于民航突發(fā)事件具有較強(qiáng)的復(fù)雜性。一是成因復(fù)雜?？赡転檎涡砸蛩亍⑸鐣?huì)性因素與人為失誤因素等多種因素的干擾，甚至是多種因素共同造成。二是種類復(fù)雜。機(jī)場(chǎng)占地面積大、重要位置多，每個(gè)位置都有可能發(fā)生突發(fā)事件，存在較大的安全隱患。三是影響復(fù)雜。進(jìn)入信息化時(shí)代后信息的交流傳播變得更加方便，機(jī)場(chǎng)人流量大，人員身份復(fù)雜，一旦發(fā)生突發(fā)事件，相關(guān)信息通過(guò)微信、微博等即時(shí)通訊軟件能夠迅速傳播，造成大范圍的不良社會(huì)影響。

根據(jù)分析指標(biāo)體系二層指標(biāo)層中各指標(biāo)對(duì)于目標(biāo)層權(quán)重，可以得出“現(xiàn)場(chǎng)異常行為”的權(quán)重最高為0.173，是民航突發(fā)事件預(yù)警的重要指標(biāo)；“民航不文明記錄”的權(quán)重為0.099，居第二位；家庭供養(yǎng)人戶權(quán)重最小僅為0.003，其對(duì)民航突發(fā)事件的預(yù)警影響最小。民航場(chǎng)所設(shè)備精密、安保嚴(yán)格，在這樣的環(huán)境中實(shí)施犯罪活動(dòng)，容易導(dǎo)致行為人心理高度緊張，出現(xiàn)語(yǔ)音不自然停頓、語(yǔ)速加快的狀況。民航一線民警及空警隊(duì)伍專業(yè)人才根據(jù)豐富的安保經(jīng)驗(yàn)，依托行為識(shí)別分析技術(shù)的應(yīng)用，可以快速甄別表現(xiàn)出上述狀況的行為人，并將相關(guān)信息轉(zhuǎn)換為已打好標(biāo)簽的行為數(shù)據(jù)集，對(duì)其乘機(jī)記錄進(jìn)行審查，進(jìn)而對(duì)存在不文明記錄的行為人予以重點(diǎn)關(guān)注，以預(yù)防和及時(shí)制止突發(fā)事件的發(fā)生。通過(guò)對(duì)行為人相關(guān)方面指標(biāo)信息收集轉(zhuǎn)換進(jìn)行突發(fā)事件預(yù)警的民航安保模式，避免了以“人”為主導(dǎo)的傳統(tǒng)預(yù)警機(jī)制模式存在的缺陷，采用了以“大數(shù)據(jù)”為主導(dǎo)的信息收集模式多維度進(jìn)行突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，為民航業(yè)發(fā)展新階段安保工作提供情報(bào)研判信息支撐。

三、民航突發(fā)事件情報(bào)案例分析

(一)情報(bào)案例選取

案例一(2)參見(jiàn)鐘全：《深圳航空機(jī)組成功處置機(jī)上縱火事件獲表彰：記集體一等功 獎(jiǎng)勵(lì)250萬(wàn)》，載《廣東交通》2015年第4期，第1頁(yè)。：2015年7月26日凌晨左右，SZ航空某航班在班機(jī)準(zhǔn)備降落機(jī)場(chǎng)時(shí)，一名乘客從班機(jī)經(jīng)濟(jì)艙兩度走到頭等艙，用汽油及打火機(jī)縱火，并持刀威脅其他乘客，后被機(jī)組人員和其他乘客制服。此次事件嚴(yán)重危及飛行安全，共造成2人輕傷。據(jù)報(bào)道，本次縱火事件的涉案嫌犯翟某某，事發(fā)時(shí)49歲，已婚并育有一子一女，在當(dāng)?shù)亻_了一家鋁合金加工店，專門定制門窗，其妻子開店賣鞋子。翟某某曾因刑事犯罪被判刑，近年還欠下七八十萬(wàn)元人民幣的債務(wù)。

案例二(3)參見(jiàn)《美國(guó)大陸航空11號(hào)班機(jī)空難》，載維基百科，https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BE%8E%E5%9C%8B%E5%A4%A7%E9%99%B8%E8%88%AA%E7%A9%BA11%E8%99%9F%E7%8F%AD%E6%A9%9F%E7%A9%BA%E9%9B%A3。最后訪問(wèn)時(shí)間：2022年3月5日。：發(fā)生于1962年5月22日的美國(guó)大陸航空11號(hào)班機(jī)空難是一起炸彈爆炸事件。被炸毀的是一架注冊(cè)編號(hào)N70775，由芝加哥飛往堪薩斯城的波音707型客機(jī)，機(jī)上45人在空難中全部死亡。該事件的原因是一名乘客為騙保在機(jī)上實(shí)施自殺式炸彈襲擊，從而炸毀飛機(jī)。聯(lián)邦調(diào)查局官員在調(diào)查此事時(shí)發(fā)現(xiàn)，乘客中一名名為托馬斯的已婚男子事發(fā)前購(gòu)買了價(jià)值150000美元的壽險(xiǎn)，他本人死亡后，其家人會(huì)獲得大額死亡撫恤金及保險(xiǎn)；另外，托馬斯本人在此前因持械搶劫被逮捕，正在接受審查。調(diào)查人員發(fā)現(xiàn)，案發(fā)前托馬斯曾購(gòu)買大量硝酸甘油炸藥。工作人員推測(cè)，其將炸藥放置于飛機(jī)后方洗手間內(nèi)引爆從而引發(fā)空難。

(二)案例的預(yù)警評(píng)估

對(duì)案例一中行為人翟某某進(jìn)行突發(fā)事件預(yù)警分析。關(guān)于自然狀況，翟某某本人男性，49歲，已婚；關(guān)于職業(yè)情況，其從事門窗出售生意，收入來(lái)源具有不穩(wěn)定性；關(guān)于家庭情況，其負(fù)債七八十萬(wàn)，且有妻子、子女等多人需要撫養(yǎng)，生活困難；關(guān)于航行情況，翟某某選擇乘坐凌晨降落航班，以避免引起他人警覺(jué)；從公共記錄來(lái)看，其本人曾有受到刑事處罰記錄；關(guān)于異常行為，翟某某兩度從經(jīng)濟(jì)艙走向頭等艙且攜帶汽油以及打火機(jī)等飛行管制物品，危險(xiǎn)度高；社會(huì)關(guān)系的相關(guān)信息根據(jù)公開資料顯示無(wú)法獲取。

對(duì)案例二中行為人托馬斯進(jìn)行突發(fā)事件預(yù)警分析。關(guān)于自然狀況，托馬斯男性，已婚；關(guān)于公共記錄，其本人曾因持械搶劫被逮捕；關(guān)于異常行為，其購(gòu)買多份大額人身意外保險(xiǎn)且購(gòu)買硝酸甘油炸藥等管制物品；職業(yè)情況、家庭情況與社會(huì)信息根據(jù)公開資料顯示無(wú)法獲取。

以案例一為例，根據(jù)以上識(shí)別結(jié)果，將指標(biāo)體系中的指標(biāo)看作是相互獨(dú)立的信息源，使用M(·，⊕)型算子對(duì)該行為人進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。首先，建立認(rèn)知框架即評(píng)價(jià)集Θ={x1(十分危險(xiǎn))，x2(危險(xiǎn))，x3(一般)，x4(安全)}。之后，邀請(qǐng)專家團(tuán)隊(duì)中的10位專家通過(guò)打分表，對(duì)預(yù)警評(píng)估指標(biāo)體系中各因素相對(duì)于評(píng)價(jià)集中各因素的模糊隸屬度進(jìn)行打分得到二級(jí)指征層隸屬度，見(jiàn)表5。

表5 二級(jí)指標(biāo)層隸屬度

計(jì)算民航突發(fā)事件預(yù)警一級(jí)模糊評(píng)估。進(jìn)行歸一化處理，采用M(·，⊕)型算子計(jì)算得民航突發(fā)事件預(yù)警一級(jí)模糊評(píng)估，結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 一級(jí)指標(biāo)層隸屬度

將民航突發(fā)事件預(yù)警評(píng)估評(píng)語(yǔ)集X={X1(Ⅰ級(jí))、X2(Ⅱ級(jí))、X3(Ⅲ級(jí))、X4(Ⅳ級(jí))}四個(gè)等級(jí)量化為X={100、75、50、25}，用加權(quán)平均算子計(jì)算案例一預(yù)警評(píng)估綜合得分為72.02，表明翟某某的危險(xiǎn)度是Ⅱ級(jí)危險(xiǎn)，可能存在實(shí)施違法犯罪可能性；同理，計(jì)算案例二的預(yù)警評(píng)估綜合得分為67.68，表明托馬斯的危險(xiǎn)度同樣屬于Ⅱ級(jí)危險(xiǎn)，公安機(jī)關(guān)與機(jī)組人員應(yīng)予以重點(diǎn)關(guān)注，及時(shí)采取措施。利用此指標(biāo)體系可對(duì)此類民航案事件進(jìn)行分析，均可得出有效結(jié)論。

四、結(jié)語(yǔ)

本研究著眼于民航突發(fā)事件預(yù)警，構(gòu)建涵蓋7個(gè)一級(jí)指標(biāo)下的32個(gè)二級(jí)指標(biāo)的民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系并確定各指標(biāo)的權(quán)重，在此基礎(chǔ)上，對(duì)指標(biāo)體系各項(xiàng)指征進(jìn)行分析。突發(fā)事件預(yù)警是避免和減少民航突發(fā)事件發(fā)生的重要手段，通過(guò)構(gòu)建民航突發(fā)事件預(yù)警指標(biāo)體系，對(duì)民航預(yù)警系統(tǒng)的進(jìn)一步完善具有一定意義。但與此同時(shí)，公民個(gè)人隱私泄露，人工智能犯罪預(yù)警機(jī)制面臨社會(huì)倫理和法律規(guī)范的雙重考量。因此，保護(hù)個(gè)人信息安全，推進(jìn)“差別隱私”技術(shù)創(chuàng)新是非常必要的。

“SHEL理論”(4)1972年，愛(ài)德華教授首次提出了安全工作中“人”所處的特定系統(tǒng)界面的原理，組成這個(gè)界面的元素包括：軟件(Software)、硬件(Hardware)、環(huán)境(Environment)和人(Liveware)，分別用其首字母S、H、E、L來(lái)代表，這四個(gè)元素組成的模型即是SHEL模型。將“人”放在了重要的位置。深入推進(jìn)“四型機(jī)場(chǎng)”建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，需要進(jìn)一步明確“人”的作用，“敬畏生命，敬畏規(guī)章，敬畏職責(zé)”三個(gè)敬畏正是人的因素在民航安全管理中的真實(shí)寫照。緊緊圍繞人的因素，建立健全各方面規(guī)章制度，實(shí)現(xiàn)資源共享，妥善利用各項(xiàng)信息技術(shù)是確保航空安全，妥善處置民航突發(fā)事件的重要抓手。