大數據與公共安全預警系統的建設

鄭永紅

摘 要 大數據技術的廣泛運用，有助于精準預測和科學防范風險，進而探索防范風險的規律，促進公共安全由“治療式管理”向“預防式治理”轉變。基于大數據的公共安全預警系統建設，要整合公安機關內部的各種資源，動員和融合社會各方面資源。把控數據生成源頭，保證大數據生態鏈的健康發展。實施系統動態建設和管理，健全和完善預警等級指標體系。既重視大城市風險預警系統的建設和發展，也要促進中、小城市的建設和發展。

關鍵詞 大數據 公共安全 預警 體系化

中圖分類號：D630.8 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2018.07.191

當前，我國社會正處于社會轉型期，經濟結構不斷調整，各種矛盾逐漸顯現，不同思想觀念相互碰撞，傳統和現代的風險同時匯聚，公共安全事件時有發生。如何運用大數據，健全和完善公共安全預警機制，進一步加強防范工作，是一個值得我們認真研究和探索的問題。

一、蓬勃興起的大數據技術

關于“大數據”的提法，最初是2008 年 9 月《自然》雜志推出了一個專輯，名為“Big Data”，首次提出“大數據”概念。2012 年 5 月，聯合國“全球脈沖” 計劃發布《大數據開發：機遇與挑戰》闡述了大數據帶來的機遇、主要挑戰和大數據應用。學術界認為，大數據具有海量化數據（Volume） 、多樣化結構（Variety） 、高速化處理（Velocity）和低密度價值（Value）的特征①。

（一）大數據技術風生水起

近年來，隨著網絡和信息技術的高速發展，大數據技術風生水起。大數據正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響②。2017年我國大數據產業規模為4700億元人民幣，同比增長30%③。

大數據提供了防范風險的嶄新視角，促進了思維方式和工作方式的改革。眾所周知，風險是“可能發生的危險”，或“遭受損失、傷害、不得或毀滅的可能性”。所謂風險事件“是所有可能結果的概率分布中變異和期望值的加權形組合”④。風險事件具有不確定性，是一種可能造成損失的事件。同時，風險事件又具有預期損害性。信息技術迅速發展一方面推動了社會的發展與進步，同時，也給公共安全預警提出了新的問題。在信息化背景下，違法犯罪活動越來越多地呈現出智能化、科技化的特點，新型社會風險經常凸顯，傳統公共安全預警模式已難適應時代的變化。

大數據的應用能夠讓人們掌握到前所未有的全面信息，并且揭示傳統技術方法難以發現的風險因子，探索各風險因子的關聯關系，有助于精準預測和科學防范風險。近年來，基于大數據的城市公共安全預警系統建設逐步健立，開始產生顯著的社會效益。

（二）創新立體化防控體系建設

在各級政府的大力推動下，一些地方突出大數據應用的優勢，創新立體化防控體系建設。如貴州省通過搭建大數據資源地，匯集公安內部各警種和外部安監、交通運輸、保險、廣電等社會資源，形成全省“天網工程”的基礎。依托云平臺的戶籍管理、人臉識別、車輛動態監控、軌跡跟蹤、違法自動抄告等功能，建立“企業應用為主體，交警、交通運輸、安監部門履行監管責任為核心，實現共同治理目標”的綜合監管機制。此外，還有些城市利用大數據技術實現了對危爆物品、郵件包裹、公共場所等基礎數據的分類采集、及時錄入，開展綜合分析，確定重點目標，實行主動性的風險源頭管控與治理。

二、基于大數據的公共安全預警系統建設任重道遠

基于大數據的公共安全預警系統的建立及運行，促進了預警力量體系化、預警數據系統化、預警情報精準化、前置評估科學化的發展進程。預警模式逐步從行政化、碎片式向集中統一、多元協同轉變，預警工作重心從確證“因果關系”向“相關關系”轉變。

（一）大數據技術促進預警力量科學整合，預警力量更加體系化

維護公共安全是全社會的共同責任，需要多方力量共同參與。在信息社會，數據來源主體多元，渠道眾多。除政府這一主要數據源外，各社會組織和企業及個人都擁有大量的數據。傳統的新聞媒介和各種新媒體，也是重要數據源。大數據技術的運用，能調動各方積極性，聚集各方資源，優勢互補，協同攻關，形成力量體系。

（二）大數據技術推動政府和社會事業數據開放共享，預警數據更加系統化

全面而系統的數據是預警的寶貴資源。科學預警的重要前提就是及時而全面地掌握可能造成風險的重要數據。在大數據環境下，數據由局部轉向全局，由零散變為系統。政府和社會事業數據開放共享，政府部門之間的信息流通和共享共治，促進數據融合和資源整合。

（三）大數據技術提高政府部門預警信息搜集研判能力，預警情報更加精準化

大數據的特點之一是多樣化結構，其優勢在于關聯性分析。數據以半結構化和非結構化為多數，而大數據技術正是以處理非結構化數據見長。通過對這些數據深度挖掘，對公共事件所涉人與物的各類數據進行安全風險關聯性比對分析，探知風險源點，并對可能發展的趨勢進行評估和預測，為源頭治理提供決策依據。基于大數據的風險事件預警系統的意義不僅僅在于它徹底改變傳統繁鎖耗時費力的人機交互的現狀，更重要的是由于數據具有全方位性、系統性，因而其有關防范風險的情報研判更具有科學性、全局性和預測性。

（四）大數據技術實施前置評估，對公共安全評估更加科學化

基于大數據實施前置評估，可以對城市、區域或特定場所的安全水平進行更加科學合理的評估。運用大數據技術，對針對直接關系民眾切身利益且涉及面廣的決策、事項、活動等實施風險評估，提前防范涉及公共安全、社會秩序、社會穩定等問題的風險。借助虛擬技術，從人、物、境和管理制度等方面，對大型活動可能產生的后果及影響進行模擬，評估和選擇最優處置預案。

（五）安全預警系統建設剛剛起步，發展還不夠平衡

客觀地說，由于受科技水平及人才等方面的制約，基于大數據的公共安全預警系統建設尚處于起步階段，發展還不夠平衡。一般來說，省會中心城市，人才比較多，安全預警數據系統建設的資金比較容易得到保證。而一些中、小城市，由于人才、技術、資金等方面的限制，基于大數據的預警系統建設發展相對比較緩慢。

在公共安全預警系統運行過程中，還不同程度地存在著數據質量不夠高、共享比較困難、對數據的深度挖掘和綜合利用不夠充分的問題。由于種種原因，有些部門和單位搜集的原始數據代表性不強，準確性不夠，時效性不足。有的地方因人力或技術所限，數據采集過程組織不夠嚴密，搜集代表“概率分布中變異”的數據不多。有些地方領導出于地方利益保護主義，選擇性隱瞞影響公共安全的數據，原始數據“失真”，相關數據漏報、少報的情況時有發生。

數據共享比較困難。公共安全數據系統，涉及面廣，有的城市缺乏總體規劃和統一的整合管理機制，各領域、部門建設的信息化系統，都有各具特點的管理方法和技術，不同程度存在縱向數據開放度低，橫向數據流通性差，交互應用能力力弱，視頻圖像數據整合難等缺陷。傳統的數據存儲模式，不具有良好的擴展性。

對數據的深度挖掘和綜合利用不充分。在基層單位，公共安全預警專業的人才奇缺，難以實現“專業人干專業事”的局面，這是工作發展的瓶頸所在。在工作中，多數人還停留在簡單的搜索、查詢應用階段。甚至有些數據還依賴人工處理。在城市各主要地段，收集數據的端口很多，但是缺乏對數據場景分析能力的人才。此外，具有宏觀推廣價值的大數據預警指標體系尚未建立，也在很大程度上制約了預警工作正常運行。

三、統籌規劃，注重質量建設

我們必須適應新的形勢發展需要，健全和完善黨委統一領導的公共安全預警機制，運用大數據技術，將各部門、單位和企業等資源要素重新整合，通過數據平臺實現互動，構建多層次、多維度的公共安全預警系統。

（一）多主體參與、共享共治

健全和完善在黨的領導下，多主體參與、共享共治的公共安全綜合預警體制，是實現公共安全科學治理的關鍵。要加強黨的集中統一領導，搞好頂層設計，統籌規劃。切實將各方面力量科學融合起來、工作協調起來。除公安部門外，政府的其它部門、涉及維護公共安全工作的相關單位，都是安全預警的主體，都有搜集整合、開放共享數據的義務，都有維護公共安全的責任。堅持整體推進，重點突破，補齊短板，擴大覆蓋面。既重視大城市風險預警系統的建設和發展，也要促進中、小城市的建設和發展。

（二）動員和整合社會各方面資源

基于大數據的風險預警系統以公安信息系統為基礎，并整合社會其它重要安全數據，進行以人、地、事、物、組織等要素的關聯分析。預警系統包括風險監測、風險評估識別、風險預報、風險處理和問責等子系統。有效擴大數據渠道，提高預警準確度和及時性。將基層群眾人力信息搜集渠道同信息技術數據搜集方式融為一體，進一步發揮基層群防群治防控體系的優勢。

（三）提高數據質量質效

把控數據生成源頭，保持數據“原生態”，保證整個大數據生態鏈的健康發展。準確搜集數據，真實反映社情、民情。重視搜集以前未曾了解到或者其它渠道未能體現的涉及公共安全的數據和群眾意見的數據。

實行動態建設和動態管理。大數據支持的公共安全預警系統建立在高新技術的廣泛運用基礎之上，動態建設和動態管理是其發展的必由之路。針對風險新源頭、風險新動態、風險新影響等，實時研判與動態定級，適時調整“風險清單”，確保風險在可控之中。

健全和完善預警等級指標體系，適時調整指標構成、指標層次、指標值評價準則、指標等級等。重視對風險評估全過程的測評，完善處理和問責系統，使得預警信息“來源可查、去向可追、責任可究及規律可循”。

（四）在預警實踐中錘煉大數據人才

政府部門與高校、研究機構、企業等緊密合作，積極培育大數據技術應用創新型人才。舉辦短期培訓班，開展大數據專業技能培訓。定期開展大數據預警建模觀摩和競賽活動，發現典型，總結經驗，及時推廣，不斷提升工作人員大數據預警的知識儲備和操作技能。

（五）將健全法律制度和嚴格日常管理緊密結合

采取監管與自律同時推進策略。加強重要基礎設施和關鍵領域的法律監管，在國家《網絡安全法》的基礎上，進一步健全和完善數據安全保護的規章制度，明確數據在搜集、使用、處理、共享等各環節的安全要求，提升數據保護能力和水平。加強網絡安全宣傳教育，提升網絡安全意識和防護技能，推動形成重視數據安全的良好氛圍。

注釋：

①劉葉婷、唐斯斯.大數據對政府治理的影響及挑戰.電子政務.2014（6）.

②國務院印發促進大數據發展行動綱要.（2015-09-05）.http：//politics.people.com.cn/n/2015/0905/c1001-27545655.html.

③《大數據白皮書（2018年）》發布.（2018-04-21）.http：//www.sohu.com/a/229017900_ 204078.

④秦啟文.突發事件的預防與應對.北京：新華出版社.2008.9.