大數據戰略下城市社會安全風險治理研究

張中陽　張璟垚

摘 要：當前我國城市面臨的社會安全風險具有群體性、突發性、破壞性等特點，這與城市所處的區域位置、全國地位以及全球地位息息相關。文章以上海地區為例，對社會安全風險治理的區域要素、難點、對策進行分析，并對以上內容進行總結提出相關思考，對我國其他地區城市社會安全治理提供思路。

關鍵詞：大數據;社會安全風險;治理;分析

1 上海市社會安全風險治理的區域要素分析

上海市作為全國一線城市，其經濟發展水平、社會服務水平以及社會治安狀況均位居全國前列。然而社會安全風險是一個廣泛的概念，它是可能影響社會不穩定、社會秩序紊亂的一系列潛在因素的統稱。從這個意義上來看，在安全事件的背后，往往有著人、事、物等多方面因素的相互作用以及相互聯系。因此從這個意義來說，上海市并不是絕對安全的“港灣”，它也或多或少地存在著社會安全風險的問題。在當前供給側改革的背景條件下，當前上海市主要矛盾體現為公民對于公共安全產品的需求與供給的不平衡與不充分之間的矛盾。根據上海市的區域要素，可以從以下幾個方面分析上海市當前面臨的社會安全風險治理的主要問題。

（1）城市各個要素集中，潛藏風險可能性較大。主要體現在：

人口眾多。2018年，上海市人口為2423.78萬人，其中戶籍人口1447.47萬，外來常住人口976.21萬。我國劃分城市等級的重要指標就是人口數量，人口基數越大，說明人口數量越多，對于公共安全服務的需求就越大。同時隨著人口的增加，一些個性化、特殊化的公共安全服務也會不斷增多，一些帶有犯罪傾向的人口也會不斷增多，社會安全風險就會增加。

建筑物眾多。高度密集的建筑群會給城市管理帶來很大的難度與壓力，這主要體現在三個方面：一是上海擁有眾多的大型城市商業綜合體，這些商業綜合體承載著餐飲、娛樂、辦公、服務等眾多功能，根據不同的功能劃分為不同的空間并且相互貫通，這樣一來就促進了人員的流動，但同時公共安全的風險也會隨之增加;二是上海有很多的老式居民住宅，這些居民住宅大多設施老化、空間結構較為狹窄，如果發生類似于火災等險情，往往會因為逃生通道堵塞、消防設施老化而造成不必要的傷亡;三是上海有客觀的超高層建筑，這些建筑安全措施良好，但是由于樓層過高，電梯承載能力也有限，因而當突發險情發生時，很難將人群疏散。

交通路線多、管道眾多。上海市的陸路、水路、鐵路呈現出點多線長的特點，與老百姓日常生活緊密相關的水、電、氣、網等，都靠全市的管線來傳輸，集成度高、關聯性強，一旦出現故障，輕則影響部分市民生活，重則可能造成全城癱瘓。如果處置不當，還可能引發更大的次生災害。

（2）利用網絡違法犯罪的隱患逐漸增多，手段逐漸多樣化。

首先，網絡人口基數龐大，不法分子能夠利用網絡進行違法犯罪。現代城市的運行越來越依賴于網絡的力量，在大數據時代，“互聯網+”已深入社會各領域。截止2019年底，中國網民規模達8.29億，手機網民規模達8.17億。網民普及率達59.6%。如此龐大的網絡基數使得一方面涉網犯罪形態多樣，黑客化、產業化、智能化特點突出，幾乎所有的傳統違法犯罪都已經在網上出現，網上網下一體化趨勢更加明顯，新型網絡犯罪形式也層出不窮。

其次，新興產業和朝陽產業并沒有得到良好的保護。當前，眾多新興產業和朝陽產業均以網絡為跳板，以科技創新為支撐，為市民提供公共服務，如共享單車、網絡預訂等產業。但是作為新興產業，幾乎所有行業領域新業態的興起與發展都遭遇了初期無序生長的窘境，網約車、共享單車、網上訂餐等無不如此，甚至出現民宿等只能無證無照經營的無奈，帶來不少社會安全隱患。如何對諸多隱患進行識別，并能否加以有效治理，這是當前城市治理亟待解決的重點課題。

最后，利用網絡進行的經濟犯罪也層出不窮，經濟犯罪與經濟活動相伴相生，經濟活動越活躍、經濟犯罪越多發。經濟金融領域犯罪一方面直接破壞正常經濟金融市場秩序，另一方面還容易成為引發其他風險的導火索，影響社會大局穩定。

根據上海市的社會安全風險治理的區域要素，我們可以認為，在新形勢下，一些長期隱藏的社會矛盾會爆發，隨著經濟的發展，一些諸如貧富差距、人口老齡化等社會問題也會逐漸凸顯出來。城市規模越大，誘發城市安全風險的問題也就越多，預防和處置突發事件難度也越大，往往是“牽一發而動全身”。由此表明，城市社會安全風險的特點相當明顯，不再存在單個社會安全事件，取而代之的是一種社會安全狀態，這也是大數據時代所面臨的社會生態環境。

2 大數據時代社會安全風險治理難點分析

在大數據的背景下，社會進程會逐漸加快，同時引發很多問題。社會風險理論認為，一個國家的經濟體制處于轉型期時，其風險往往較大，在此轉型期，相比于經濟的快速發展，國家的社會管理能力往往相對滯后，再加上個人的利益一旦發生重大變化，則極易產生心理不平衡而引發對社會的不滿。大數據時代社會安全風險治理難點主要表現在兩個方面：

（1）從理念上看，存在著理念偏差和認知偏差，造成了治理成果與公民期望之間的巨大落差。

我國目前處于經濟轉型時期，傳統威脅與非傳統威脅并存，因此，為了保證大數據時代各項事務的完美運行，政府、社會、公民都需要樹立總體安全意識。大數據時代的來臨，讓政府有責任去不斷滿足公民與社會的安全問題的訴求，提供良好的公共安全服務與供給。然而現實的狀況是，一些地方政府仍留有保守思維，并沒有將大數據看作是一種解決實際問題的方法。所以在掌握數據之后，沒有認識到其重要作用并且加以分析。這樣一來數據量再大也不能產生治理風險應有的作用，并不能實現大數據治理。這容易造成顯著的“兩極分化”：一方面關于社會安全治理的大數據越累積越多，而另一方面，解決大數據的方法和思路卻跟不上。這就沒有創造大數據應有的價值，最終結果就是風險治理目標實現的程度與人民群眾的期望之間產生較大差距。

（2）從技術上看，社會安全風險治理的相關技術并未健全，人才也較為缺乏。目前我國的大數據運行機制主要是由云計算、互聯網和物聯網三者協同運轉的。其運轉模式為：互聯網作為信息平臺提供可供參考的數據，然后經過云計算這一新型處理模式，才能使這些原始數據轉化為海量的信息資源。

但當前技術方面的問題主要存在于物聯網這一層面，從整體來看，該技術的軟硬件目前還缺乏統一或者相對統一的標準，而且很難靠一家技術公司來完成多家設備或系統的對接與整合。具體而言，物物相連所需要的接口不統一，技術參數不一致，數據交換的標準規范不明確，功能模塊也各不相同，成為部門協同的最大障礙，也嚴重制約了部分已共享數據的應用實效。

除此之外，能夠對大數據進行收集、清洗、儲存、檢索、共享、分析等治理措施的具有大數據思維和專業知識的專業化人才隊伍目前尚未建立。而且，社會安全風險治理領域還涉及一些公安專業化的手段與措施，這就對一般的大數據人才又提出了更高的要求。總體而言，社會安全風險治理的相關人才是較為缺乏的。

（3）從共享狀況來看，存在著較為嚴重的“數據壁壘”，孤立數據較多，造成資源浪費。

在大數據時代，每個部門都擁有屬于自己的數據系統，且數量眾多，能夠滿足組織整體的管理和分析需求。但是由于有些部門官員存在著官本位的思想，會將數據看作是自身部門的“私人物品”，拒絕與其他部門分享，造成了大數據的“條塊分割”。此外，部門還根據自己的情況而不是全局的情況對數據進行解釋和分析，造成對數據的獨立解讀，無疑加大了部門之間的溝通成本。這樣一來，數據間缺乏關聯性，數據庫彼此無法兼容，這很大程度上導致數據資源浪費，風險治理效率低下，治理成本高，且無法準確把握社會安全風險治理領域運行的客觀規律，最終導致社會安全風險的增加。

3 對于社會安全風險治理的對策分析

數據治理是一個收集、篩選、處理、分析、反饋的循環過程。將數據治理運用到社會安全風險治理時，既要有宏觀思維的把握，也要有具體的行動手段。社會安全風險治理的對策主要有以下三個方面：

（1）從思維來看，要樹立大數據理念，并以此指導具體行動。

樹立大數據觀念是指，及時將數據信息進行整合并歸類，解決目前管理體制的碎片化現象。在進行社會安全風險治理的過程中，要保證解決問題與維護穩定同時開展，加大風險治理的宣傳力度。同時，要多吸收專家以及社會組織的意見和建議，加強與其的溝通和合作，對新興領域進行動態追蹤和及時評估，把握其發展動向，預測其風險發生的可能性，及時解決問題。

（2）從實踐來看，要將大數據理念貫徹到社會安全風險治理的全過程。

大數據風險治理過程包括四個階段，即風險識別、風險分析、風險評價和風險決策。大數據思維的重點在于“預測”。這種思維方式主張由事物存在的現狀預測事物發展的可能，即在事情有結果之前預判該結果是否會產生，產生的概率有多少，現有的資源是否足夠應對等未來的趨勢。由于上海在2010年11月發生過一次高層火災，傷亡較重，因此以高層建筑火災為例。在風險識別階段，運用大數據思維于火災的風險治理就是在火災事故產生之前，根據建筑本身的結構、現有的消防設施、安全檢查情況等“微”數據所搭建的風險數據庫，識別出可能存在什么樣的火災隱患。在風險分析階段，重點對所有數據之間、數據與可能結果之間的關聯進行智能化分析，實現數據由無序向有序、隱性向顯性、靜態向動態、不可視向可視的轉化。風險評價階段則是在建構出風險信息提取與反饋機制的基礎上，所有關聯分析的結果直接提示各利益相關方需要采取的協同治理風險的具體措施。風險決策階段的任務就是最終在火災事故產生之前預先制定出科學的決策，以達到防災減災的目的。

（3）從技術上看，將大數據技術作為行動方針，從而提升社會安全風險治理的準確性。2014年上海發生了元旦踩踏事件，這一事件發生的條件之一是人員的密集。從大數據角度看，大量個體在特定區域的活動構成了群體的聚合狀態，一旦這種聚合超過安全空間所能承載的人員數量，則處于危險狀態，這也是最大的風險源。應用大數據技術對風險源進行監測預警，及時發現并采取疏導人流的措施，通過這一風險治理的精準性來有效預防群體性踩踏事件發生。首先，采集圖像、紅外、移動通信、無線、射頻等數據，并將數據進行去冗、歸類處理，以供實時分析。其次，對視頻、音頻、位置等數據進行智能分析，判斷出實時人流聚集指標，如密度、分布等具體狀態，并預測未來一段時間內人群聚集的態勢變化。再次，及時將大數據分析結果告知決策部門，并向社會公布可能存在的風險。根據閾值判斷，若實時或預期人流聚集指標超出閾值，即超出臨界值，則立即根據處理策略向社會公眾及現場人群發送預警信息，并由管理部門迅速執行預警措施。

4 對于社會安全風險治理的思考

社會安全風險治理關乎到整個社會以及每一位公民，因此在利用大數據技術的同時，應該對其進行一些思考，樹立辯證思維。

（1）正對待科技與人的關系

利用大數據進行社會安全風險治理，需要準確把握科技與人的關系。大數據技術是現代化的產物，通過信息化、網絡化的手段服務于社會，因此在利用大數據的過程中要注重其系統性，促進社會健康發展。同時要關注到人的作用，技術的發展是為了迎合人的需要的，因此在利用大數據技術的同時，要貫徹以人為本的理念，注重人的感受，考慮人的想法。在決策中不能忽視和摒棄人文因素，否則會適得其反。

（2）在治理風險的過程中謹慎新的風險的產生

在風險治理過程中，倘若沒有正確的運用大數據技術，則可能產生“雙刃劍效應”——產生新的治理風險。首先，在政府與公民的各種手段抗衡中，政府由于其擁有的眾多資源而處于天然的強勢地位，倘若不能正確對待這兩種地位之間的差距，則很可能以維護公共安全之名全面收集公民個人信息，甚至包括徹底監控公民個人的行為，強勢政府的產生將完全可能。大數據的特征之一是價值密度低，這就意味著，如果盲目迷信、過度崇拜數據，則容易導致治理者容易在大量的數據中失去自己的價值判斷。大數據是客觀存在的，但對于大數據的運用則不可能完全避開人的主觀因素，這就有可能陷入各種數據陷阱。

5 總結

當前我國城市面臨的社會安全風險具有群體性、突發性、破壞性等特點，維護我國社會穩定以及正常運轉應當未雨綢繆，從識別社會安全風險入手。在這一過程中，需要以全面處理大量數據為依托，樹立數據共享與協同治理的理念，將大數據思維、大數據技術自覺運用于社會安全風險治理的全過程;同時還要對大數據進行思考，既要考慮科技發展，也要考慮人自身，同時避免由此造成新的衍生的風險。

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