大數據背景下的應急管理決策機制創新

【摘 要】 通過分析應急決策過程中所面臨的一系列現實挑戰，探討了利用大數據分析技術支持應急決策的優勢，使之更加科學化和理性化。同時，研究了美國LEHD項目的實踐經驗與效果，分析了數據如何創新決策過程。最后，還討論了未來的應急決策過程可能會面臨的幾類挑戰及相應對策。

【關鍵詞】 大數據；應急管理決策；機制創新

【作者簡介】 劉陽，廣西行政學院應急管理培訓部講師。研究方向：突發事件的準備與響應。

【中圖分類號】 D035.2 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 2095-5103（2015）09-0007-02

一、有限理性下的應急決策

1. 有限理性是決策過程的天然缺陷

在處理各類突發事件的過程中，如何正確、有效地做出決策是每個應急管理人員都應認真思考的問題。然而，在實踐過程中，我們不得不遺憾地承認，每一次應對和處置突發事件都不同程度地存在這樣或那樣的疏漏與不足。造成這種現象的原因是多方面的，美國管理學家西蒙在有限理性理論中提出，當個體在進行決策的時候，他們的理性水平受到他們所掌握的信息、他們的認知水平以及進行決策時所擁有時間的限制。同時，由于決策者往往缺乏足夠的能力與資源去實現最優方案，因此常常會選擇一個“令人滿意”的方案來達成目標。這也就是說，當我們在處理突發事件時，不得不憑借有限的理性作出決策。

2. 新常態下應急決策面臨的新挑戰

傳統的決策過程高度依賴決策者的個人經驗與直覺，擁有豐富經驗及較強綜合能力的領導干部自然成為決策者的首選。然而，在新形勢下，原有的應急決策過程面臨著更大的挑戰。

（1）復雜性增加。造成復雜性增加的原因之一是社會的多元化。隨著經濟社會的不斷發展，人們的人生觀、價值觀和世界觀都在不斷變化，社會階層也在不斷細分，人群在空間上的快速流動讓社會處于一種動態的、多元的平衡狀態。另一個原因則是個體之間的聯系更加多維。由于互聯網技術的不斷發展，人們能夠以前所未有的方式和速度與其他人進行互動，尤其是互聯網社交類應用的出現，對于費孝通所說的“熟人社會”的中國造成了更大的影響，讓國人間的互動跳出了熟人圈子，讓原本不可能認識的兩個人通過互聯網而發生交集。正是由于上述兩個原因，使得社會的復雜性大大增加。

（2）影響范圍增大。在網絡時代，突發事件的影響已經由事件本身造成的沖擊范圍擴散到更為廣闊的空間范圍和維度。傳統的突發事件能夠影響的范圍往往局限于事件發生地以及周邊不超過50公里的區域，而現在發生在一個地方的突發事件可能會在其他地方發生“習得效應”，最典型的例子就是廈門的PX項目事件引發的“鄰避運動”。另外，由于社會日趨多元化，不同的個體或組織對于同一事件有不同的認識和解讀，這種認識不僅影響了其他個體和組織的行為，還對其思想和態度造成影響，并最終影響人們之間的互動過程。

（3）對錯誤的容忍程度降低。隨著社會的不斷發展進步，現代人越來越追求精致與高效的生活方式，這就導致人們對于突發事件等意外的風險抗性降低，主要表現為個體和組織的脆弱性增加。伴隨著社會復雜性的增加，決策可能導致的后果難以在短期內窮盡，一旦決策不當就容易引發“次生災害”。另外，在網絡力量的推動下，突發事件產生的影響，傳播速度變快，使得錯誤決策所產生的影響也較之前的狀態下更為深遠，致使無論是個體或組織都難以承擔由于應急決策失誤而導致的一系列后果，表現為對于錯誤決策的容忍程度降低。

（4）處置時間縮短。網絡時代的科技發展讓人們之間的連接日趨緊密，互動過程也更加頻繁和快速。這種快速而頻繁的互動令當今社會以極快的速度發展，但在意外來臨時也會讓突發事件以極快的速度發展以及演化，這就要求領導干部在進行決策的時候，必須要更快地進行反應，也意味著留給決策的時間將會更少。

這些新的同時也是更大的挑戰讓領導干部在進行決策時，越來越難以利用已有的經驗和直覺。因為個體經驗的局限性和人與人之間的溝通效率決定了無論是個體決策者還是群體決策小組，將會越來越難以利用已有的信息、數據、知識來應對未來可能發生的新的危機，而大數據技術則可能是破解這一困局的唯一辦法。

二、大數據改變決策機制

1. 決策過程與大數據分析

隨著經濟社會的不斷發展，海量的信息彌漫在社會的各個角落和不同領域，成為人們日常生活的一部分。這些信息，一部分隨著時間的流逝逐漸淡出人們的視線，而另一部分則成為各類數據，這些數據能夠在我們面對各類突發事件時，為決策提供支持和幫助。

（1）提供相關性的分析。突發事件發生時，人們無法在短時間內找出整個事件的因果邏輯，憑借大數據技術的協助，能夠在較短的時間內找到影響事件發展演化的關鍵性因素，并可以通過對這些因素進行干預和控制，實現對整個突發事件的有效應對，這一過程通常稱為應急處置過程中的決策核心。

（2）提供預測性的分析。大數據及其相關分析預測技術，為未來的應急管理決策提供了一種新的處理方式。應急管理的關鍵并不在于如何處置好各類突發事件，相反，應急管理的目的是預防和干預各種可能危害社會穩定的危機事件，使其不出現或少出現，開展預防與干預活動的關鍵就在于對可能發生的事件進行預測。但是，由于全球化與現代化的影響，新技術與新工具的使用，群體流動性加快，多元化程度加深，人們越來越難以憑借原有的、局部性的知識和經驗來分析和預測未來可能發生的危機事件，大數據分析技術的出現，為這種預測提供了可能。

（3）提供系統性的知識。在整個應急管理的生命周期當中，信息本身是非常難以利用的，比如說某地正在下大雨或某水庫的水很滿，這些信息本無意義，但是將這些信息數據化之后，例如目前每小時的降雨量是40毫米，或目前水庫的水位是65米，這些數據對于應急決策而言有意義但仍然不夠，只有掌握了相應的知識之后，數據才具有現實意義，如每小時降雨量超過30毫米之后，城市中的某個易澇點就會發生積水并影響交通，或某個水庫的水位超過70米之后就進入警戒水位，堤壩將面臨威脅等等。也就是說，僅僅只是形成數據還不能有效地協助決策者在面對突發事件時進行決策，只有將數據結構化并建立應急管理的全景式知識體系才能幫助我們更科學地做出決策。

2. LEHD項目與決策機制創新

“9·11”事件發生之前的美國，聯邦政府也面臨著公共數據分散在各聯邦、州立或是私人機構當中的困局。如，要對”白人人口“進行統計，需要整合分散在各處的人口數據，而根據美國現行的法律體系，聯邦政府無法強制獲取這些信息和數據，使得數據的整合困難重重。

“9·11”的悲劇讓工作單位與家庭住址縱向動態系統（LEHD）項目得以實現，把人口普查數據與全國的公司數據整合起來，成為一個真正的大數據項目。通過整合數據，LEHD項目實現了對雇員數量以及流動情況的追蹤，同時也能夠對某個具體的街道、社區的就業情況和人口構成進行查詢。另外，提供以時間為跨度的數據分析也是LEHD項目的一個重要功能，它能夠輕松地完成對某一地區、社區、街道的歷史就業變化情況分析等等。

2010年后，LEHD項目通過整合颶風、熱帶風暴、暴雨、洪水、暴雪、火山運動等自然災害以及人為災害的大量實時數據，推出了以公共應急為目的的數據應用。當大范圍的公共危機發生后，LEHD能夠快速地分析受災人口數量及特征，從而為下一步的撤離、補償、重建等應急處置措施提供決策依據。2012年“桑迪”颶風襲擊美國東海岸，由于LEHD項目的支持，特拉華州對海岸沿線近5萬名居民發布了強制疏散令，有效減少了人員傷亡。據美國國家颶風中心估計，“桑迪”颶風造成的經濟損失高達500億美元，在史上襲擊過美國的颶風中排名第六，但在“桑迪”颶風中死亡的人數僅為132人，較“卡特里娜”颶風的1833人有了大幅降低。可見，僅僅通過對數據的整合與梳理，就能更有針對性地進行突發事件的處置和決策，從根本上減少災害帶來的損失，這種創新不僅令處置過程更有針對性，同時也降低了整個應急管理生命周期的運行成本。通過分析受災現場的實時數據，了解災害帶來的實際損失，從而部署相應的救援力量，而非不計成本地提供可能的資源，最終避免了由于資源管理缺陷而帶來的資源浪費，從根本上提高了應急管理的效率。

三、未來應急決策過程中的挑戰

大數據分析技術不僅是技術和工具上的大變革，同時也是信息化時代的生產力革命，這種飛躍讓我們能夠更加精準地進行資源配置，從而更加務實與高效，從根本上改變了應急決策機制，由傳統的在有限的時間內獲取盡可能多的信息并進行決策轉變為對大量同時涌入的信息和數據進行梳理、分析并找出相關關系再進行決策。但是，由于現實條件的限制，應急管理部門在迎接大數據變革時也面臨著巨大的挑戰。

1. 大數據抓取整合能力不足

大數據的出現，使人們不得不面對（下轉第13頁）（上接第8頁）一個極大的挑戰，那就是如何將這些數據整合起來并加以分析，因為這些基礎性數據來源不同，數據的結構與表現也形式不同，換而言之，就是這些數據之間沒有明顯關聯。因此，如何將這些數據進行整合是開展應急管理大數據分析的首要目標，當我們能夠將這些數據放入數據倉庫（Data Warehouse）之后，還面臨著如何對這些數據進行分析使之成為對我們有用的資源和工具的問題，正如美國LEHD項目所實現的那些技術應用一樣。

2. 大數據關聯分析能力不足

就行業大數據而言，各職能部門都有專業人員對這些數據進行整理、分析和預測。然而，對于跨行業、跨部門數據的交叉多維分析，卻沒有一個機構或部門能夠完成，大量的原始數據仍然被重重的部門壁壘阻擋、隔斷而無法將其進行整合、存儲、分析，造成了巨大的浪費。2014年10月，安徽萬畝農田發生稻瘟病，安徽省農委組織專家進行了田間現場鑒定，結論為：田間出現異常系稻瘟病所致，主要原因是由于孕、抽穗期間低溫連陰雨，品種本身高感稻瘟病，加上預防措施不到位，導致該病暴發。隆平高科回應稱：50年來的最低氣溫引發稻瘟病，導致安徽水稻大面積絕收。表面上看是由于極端天氣的出現導致糧食減產甚至絕收，這直接威脅我國的糧食安全。從另一個角度看，這就是由于數據壁壘造成的信息斷層。氣象部門擁有氣象信息，農業局掌握稻瘟病的相關知識，種子公司知道種植的具體情況。可這三方彼此并不掌握對方的信息，因此無法對可能出現的水稻絕收情況進行預警和預防。

綜上所述，大數據分析技術的出現，深刻地改變了人類對于世界的認識，使我們能夠在極短的時間內獲得海量的信息與知識，幫助人們完成之前不可能完成的任務，例如實時的災害損失情況、影響范圍甚至受影響群體的心理變化情況都可以在極短的時間內反饋到應急管理部門。這種變革要求政府部門進一步創新應急管理的決策機制，使之能夠適應新形勢下的經濟社會發展需要，真正為老百姓服務。

參考文獻：

[1] [美]赫伯特·A·西蒙.管理決策新科學[M].李柱流等，譯.北京：中國社會科學出版社，1982.