大數據與公共安全治理

信息和互聯網技術不斷發展促進了社會進步與發展，但也使威脅公共安全的各類信息日趨增多，維護公共安全面臨著全新的挑戰。犯罪活動產生的海量信息，數據量大而分散、構成複雜、有效信息提取困難，使傳統滯后的公共安全管理模式難堪重負。大數據時代下日益複雜多變的公共安全形勢為維護國家公共安全提出了更高的要求。面對以上形勢，積極探討、深入研究利用大數據技術推動公共安全治理，對維護公共安全環境具有十分重要的意義。

當前公共安全形勢及面臨的挑戰

複雜多變的公共安全形勢

隨著改革開放的不斷深入，社會各項事業日益繁榮，經濟社會發生了翻天覆地的變化，人民生活水平得到普遍提高。但是，各種安全隱患不斷顯現，給人民群眾的生命財產安全造成了巨大侵害，嚴重阻礙了經濟社會的健康發展。

一是傳統安全事故呈多發態勢。

二是非傳統安全威脅日益凸顯。

三是公共衛生安全事件威脅著人民群眾的生命和健康。

四是公共安全與國家安全交織。

維護公共安全受到高度重視

安全如人們生活中的陽光和空氣，「受益而不覺，失之則難存」，維護公共安全，為社會和百姓創造安定有序的生活環境，是黨和政府的重要職責。只有國家安全和社會穩定，改革發展才能不斷推進」。公共安全連著千家萬戶，確保公共安全事關人民群眾生命財產安全，事關改革發展穩定大局。要牢固樹立安全發展理念，自覺把維護公共安全放在維護最廣大人民根本利益中來認識，紮實做好公共安全工作，努力為人民安居樂業、社會安定有序、國家長治久安編織全方位、立體化的公共安全網。當前，公共安全事件易發多發，維護公共安全任務繁重。

維護公共安全面臨的巨大挑戰

當前，公共安全形勢複雜多變，政治、經濟、社會、文化、生態協調發展的問題突出，維護公共安全面臨巨大挑戰。

一是隨著城鎮化、城市現代化、工業化和信息化的快速發展，人員流動性強，信息傳播速度快，公共安全管理對象日益複雜，傳統的安全應急管理模式已不能適應實際需要，導致高風險的城市和不設防的農村並存。

二是在不斷推進深化改革的過程中，受經濟體制深刻變革、社會結構深刻變動、利益格局深刻調整、人們的思想觀念深刻變化以及民族宗教問題的影響，不穩定、不確定、不安全因素增加。

三是由於經濟發展的無序性，導致的資源能源的匱乏、水體土壤空氣的污染、生態環境的破壞以及糧食種質基因的滅失等，均給人類和動植物生存條件造成嚴重的安全危機。

四是其他各類安全隱患不斷顯現，如農業與食品安全、生命與人居安全、公共衛生與醫療安全、自然生態安全、社會安全、生產安全、交通安全、信息安全、環境安全、資源與能源安全、教育與科技安全以及政治、經濟、文化、軍事等國家戰略安全等，其潛在不安全要素的廣度和深度前所未有。

大數據時代的公共安全治理創新探討

大數據驅動公共安全治理的現實狀況

維護公共安全面臨安全事件大數據化的威脅，解鈴還須繫鈴人，積極開發相應的大數據處理技術是不二選擇。

美國是最早使用數據進行預防突發事件研究的國家。1931年，美國著名安全工程師海因里希（Heinrich）在他的著作《一個科學的方法》中，通過分析55萬起公共安全事件的發生概率，提出了著名的「海因里希法則」。這是最早利用大樣本數據統計分析安全事件發生規律並實施隱患預測的案例。

美國「9·11事件」專項調查委員會調查結論指出：安全部門之間協調不到位是未能有效阻止「9·11事件」發生的一個重要原因。此後，美國通過建設大數據平台，在不同部門之間及時分享情報資源，把大數據研究提高到國家戰略層面，提升應對危機的反應速度。此外，基於大數據，美國有關公司就追蹤流行性疾病、農戶個性化保險服務、公眾的災難行為模式進行了研究和科學的預判。

總體來說，在公共安全應用方面使用大數據技術還處於理論探索階段，真正發揮大數據強大功能的實際應用案例還不多。

大數據與公共安全治理面臨的困境

管理部門條塊分割，數據整合難

政府部門目前都已建成比較完備的信息化平台，但相關數據因為條塊分割而缺少了跨部門的信息整合。「數據孤島」和「數據割據」的存在使數據互通的環節繁瑣緩慢，信息共享缺乏實時性。政府部門中不同的機構組織保存著大量的數據信息，如公安、交通、安檢、海關、財政、稅務、審計、電力、統計、檔案等政府部門及國企，都擁有自己的資料庫，但缺乏統一有效的共享機制。部門之間往往缺乏信息共享的動力，導致不同部門之間數據互通整合困難，大數據的關聯性計算、預測預判功能不能很好地發揮作用。

專業人才匱乏，數據分析難

雖然政府已經掌握了豐富的數據資源，但數據價值的實現取決於高水平的數據分析人員以及較強的數據挖掘技術。數據人才的缺乏是阻礙大數據發展的重要因素。大數據處理技術要求較高，在大數據技術的應用方面還處於初級階段，大數據技術開發過程中容易急於求成，數據分析還較多地停留在傳統的因果關係分析上。真正發揮大數據功能的相關關係分析技術還嚴重不足，一些先進的數據信息處理技術仍在研發階段。這導致已經擁有的海量數據不能發揮最大的效益。

數據收集與個人隱私之間的矛盾

在信息化、大數據化時代，瀏覽網頁、就醫、乘車、使用網銀和網游等個人活動會留下越來越多的信息數據記錄，同時，政府機構、企業等都會留存個人相關信息。分散的數據並不會構成太大的威脅，但一旦這些信息被惡意利用大數據自動化技術進行整合，個人的一舉一動將完全暴露，無處躲藏。稍有不慎，如一些系統漏洞和黑客攻擊，將會導致公民信息泄露，威脅到個人的隱私安全。在公共安全領域中，安全保障的公共性與公眾隱私個性之間的界限更是難以清晰界定。

大數據與公共安全治理探討

大數據的迅速發展帶來生產生活、工作學習、教育思維等諸多方面的大變革，人類在認識世界和量化認知上進入新的階段。同時，大數據的迅速發展也給公共安全治理帶來能力、領域、手段和思維方式的變革，推動安全治理體制機制的不斷創新。

依託大數據推動公共安全治理能力

大數據時代，公共安全治理急需在數據整合和數據處理兩個方面的能力上積極創新。人們日常生活中每時每刻都在產生大量的數據，這是維護公共安全需要面對的海量數據，比如車輛駕駛人管理、道路監控、城鄉流動人口管理、視頻監控的平台維護、偵查破案信息的摸排比對等。涉及公共安全的各類數據呈指數級增長，在這種情況下，維護公共安全首先需要有相應的數據整合能力，將不同部門、不同來源、不同結構的數據高效整合，打破數據藩籬，建立統一的國家數據平台進行收集和存儲，以便高效地調用和計算。同時，積極加強對分析、統計、應用等數據處理能力的培養，否則只能是一個龐大的數據而已。由大數據引發的真正革命在於如何運用數據，這種處理數據能力成為公共安全治理創新的重要推動力。

依託大數據提升公共安全治理技術手段

大數據時代，公共安全治理急需在技術手段上進行創新。

一是改變數據採集技術，變被動為主動。改變等待數據上門的做法，要積極主動地尋找不同事件間的關聯關係，深入挖掘網路信息資源，比如實施輿情監測、高風險場所人員實時監控等，要積極尋找隱含的關聯關係，加密監測頻率，精準定位風險點，實時報警，及時發現隱患，並提供決策參考。

二是提升數據處理、提取、分析和反饋技術水平。海量數據的信息形態異常複雜，且變化迅速，要不斷改進數據處理技術手段，實現對非結構化或半結構化數據的快速處理和有效信息提取，科學快速地提供決策支撐。

三是不斷創新大數據存儲技術。要統一標準規範體系，實現對各類數據的有效融合和存儲，做到數據資源的高效調用。

依託大數據轉變公共安全治理思維方式

大數據時代，急需改變落後的公共安全治理觀念，創新公共安全思維方式。

一是公共安全部門決策過程將更多地基於大數據分析結論，實現由被動處置到主動預測預判的轉變。基於大數據強大的趨勢預測功能，提前預測預判高風險事件發生概率，提前處理，將風險消滅在萌芽狀態。公共安全決策過程將由危機事件發生后的「應對」轉變為危機事件發生前的「預測」。比如，駕駛員安全提醒會收集駕駛員駕齡、駕駛習慣、身體狀態、道路環境狀況和氣象條件等信息，預判駕駛員當時狀態是否適宜駕車，並及時預警反饋，從而減少交通事故的發生。

二是由傳統的因果思維到關聯思維的轉變。大數據產生之前，公共安全治理傳統的思維習慣是對事物進行因果關係的思考，在傳統的「小」數據時代，這是一種可信且可行的思維方式。但面對海量的大數據，人們難以凡事尋因。大數據的特徵就在於相互關聯，而且這些關聯性是客觀存在的。公共安全治理需要更多地關注事物之間的關聯，也就是說，對公共安全影響因子的考量，不僅僅需要知道為什麼，更需要知道是什麼，從而進一步預測未來的發展趨勢。

依託大數據公共安全治理進入新領域

大數據時代，公共安全治理將不得不隨著數據覆蓋面的無限擴張進入新的領域。隨著大數據時代的到來，網民、新媒體、網購一族、滴滴司機、網路社區等各種新的社會階層和社會組織出現，社會人口、物資等社會資源流動頻率加大，線上與線下交織，虛擬與現實融合，開放與封閉共存，使得公安機關履職面對的客體呈現出多元性、流動性、不確定性等特徵，遇到很多「看不見的敵人」。大數據手段的運用，使得除了傳統的公共安全責任機關公安部門之外，更多的部門以及廣大人民群眾參與公共安全治理，共同履行公共安全治理職能。

結束語

公共安全形勢總體是好的，但在邁向全面建成小康社會新的旅程中，人民群眾對公共安全的期盼比以往更加強烈。人們更加關注食品藥品、交通安全、生態環境、社區環境以及衣食住行、生產生活等各個方面的公共安全問題。面對人民群眾日益增長的公共安全需求，公共安全治理體系亟待創新。大數據綜合分析、精準挖掘技術的深入研究，為實現以上目標提供了可行的路徑。並且，通過大數據技術與公共安全需求之間的不斷對接和碰撞，推動技術進步和公共安全治理創新。要強調的是，大數據時代，維護公共安全並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的稟賦依然無法被機器完全替代，大數據提供的不是最終答案，只是智慧的參考，大數據提供的幫助是暫時的，更好的思想、方法和技術路徑將不斷創新。

除非特別註明，本站所載內容來源於互聯網、微信公眾號等公開渠道，不代表本站觀點，僅供參考、交流之目的。轉載的稿件版權歸原作者或機構所有，如有侵權，請聯繫刪除。