大数据与公共安全预警系统的建设

郑永红

摘 要 大数据技术的广泛运用，有助于精准预测和科学防范风险，进而探索防范风险的规律，促进公共安全由“治疗式管理”向“预防式治理”转变。基于大数据的公共安全预警系统建设，要整合公安机关内部的各种资源，动员和融合社会各方面资源。把控数据生成源头，保证大数据生态链的健康发展。实施系统动态建设和管理，健全和完善预警等级指标体系。既重视大城市风险预警系统的建设和发展，也要促进中、小城市的建设和发展。

关键词 大数据 公共安全 预警 体系化

中图分类号：D630.8                                                        文献标识码：A                        DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2018.07.191

当前，我国社会正处于社会转型期，经济结构不断调整，各种矛盾逐渐显现，不同思想观念相互碰撞，传统和現代的风险同时汇聚，公共安全事件时有发生。如何运用大数据，健全和完善公共安全预警机制，进一步加强防范工作，是一个值得我们认真研究和探索的问题。

一、蓬勃兴起的大数据技术

关于“大数据”的提法，最初是2008 年 9 月《自然》杂志推出了一个专辑，名为“Big Data”，首次提出“大数据”概念。2012 年 5 月，联合国“全球脉冲” 计划发布《大数据开发：机遇与挑战》阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。学术界认为，大数据具有海量化数据（Volume） 、多样化结构（Variety） 、高速化处理（Velocity）和低密度价值（Value）的特征①。

（一）大数据技术风生水起

近年来，随着网络和信息技术的高速发展，大数据技术风生水起。大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响②。2017年我国大数据产业规模为4700亿元人民币，同比增长30%③。

大数据提供了防范风险的崭新视角，促进了思维方式和工作方式的改革。众所周知，风险是“可能发生的危险”，或“遭受损失、伤害、不得或毁灭的可能性”。所谓风险事件“是所有可能结果的概率分布中变异和期望值的加权形组合”④。风险事件具有不确定性，是一种可能造成损失的事件。同时，风险事件又具有预期损害性。信息技术迅速发展一方面推动了社会的发展与进步，同时，也给公共安全预警提出了新的问题。在信息化背景下，违法犯罪活动越来越多地呈现出智能化、科技化的特点，新型社会风险经常凸显，传统公共安全预警模式已难适应时代的变化。

大数据的应用能够让人们掌握到前所未有的全面信息，并且揭示传统技术方法难以发现的风险因子，探索各风险因子的关联关系，有助于精准预测和科学防范风险。近年来，基于大数据的城市公共安全预警系统建设逐步健立，开始产生显著的社会效益。

（二）创新立体化防控体系建设

在各级政府的大力推动下，一些地方突出大数据应用的优势，创新立体化防控体系建设。如贵州省通过搭建大数据资源地，汇集公安内部各警种和外部安监、交通运输、保险、广电等社会资源，形成全省“天网工程”的基础。依托云平台的户籍管理、人脸识别、车辆动态监控、轨迹跟踪、违法自动抄告等功能，建立“企业应用为主体，交警、交通运输、安监部门履行监管责任为核心，实现共同治理目标”的综合监管机制。此外，还有些城市利用大数据技术实现了对危爆物品、邮件包裹、公共场所等基础数据的分类采集、及时录入，开展综合分析，确定重点目标，实行主动性的风险源头管控与治理。

二、基于大数据的公共安全预警系统建设任重道远

基于大数据的公共安全预警系统的建立及运行，促进了预警力量体系化、预警数据系统化、预警情报精准化、前置评估科学化的发展进程。预警模式逐步从行政化、碎片式向集中统一、多元协同转变，预警工作重心从确证“因果关系”向“相关关系”转变。

（一）大数据技术促进预警力量科学整合，预警力量更加体系化

维护公共安全是全社会的共同责任，需要多方力量共同参与。在信息社会，数据来源主体多元，渠道众多。除政府这一主要数据源外，各社会组织和企业及个人都拥有大量的数据。传统的新闻媒介和各种新媒体，也是重要数据源。大数据技术的运用，能调动各方积极性，聚集各方资源，优势互补，协同攻关，形成力量体系。

（二）大数据技术推动政府和社会事业数据开放共享，预警数据更加系统化

全面而系统的数据是预警的宝贵资源。科学预警的重要前提就是及时而全面地掌握可能造成风险的重要数据。在大数据环境下，数据由局部转向全局，由零散变为系统。政府和社会事业数据开放共享，政府部门之间的信息流通和共享共治，促进数据融合和资源整合。

（三）大数据技术提高政府部门预警信息搜集研判能力，预警情报更加精准化

大数据的特点之一是多样化结构，其优势在于关联性分析。数据以半结构化和非结构化为多数，而大数据技术正是以处理非结构化数据见长。通过对这些数据深度挖掘，对公共事件所涉人与物的各类数据进行安全风险关联性比对分析，探知风险源点，并对可能发展的趋势进行评估和预测，为源头治理提供决策依据。基于大数据的风险事件预警系统的意义不仅仅在于它彻底改变传统繁锁耗时费力的人机交互的现状，更重要的是由于数据具有全方位性、系统性，因而其有关防范风险的情报研判更具有科学性、全局性和预测性。

（四）大数据技术实施前置评估，对公共安全评估更加科学化

基于大数据实施前置评估，可以对城市、区域或特定场所的安全水平进行更加科学合理的评估。运用大数据技术，对针对直接关系民众切身利益且涉及面广的决策、事项、活动等实施风险评估，提前防范涉及公共安全、社会秩序、社会稳定等问题的风险。借助虚拟技术，从人、物、境和管理制度等方面，对大型活动可能产生的后果及影响进行模拟，评估和选择最优处置预案。

（五）安全预警系统建设刚刚起步，发展还不够平衡

客观地说，由于受科技水平及人才等方面的制约，基于大数据的公共安全预警系统建设尚处于起步阶段，发展还不够平衡。一般来说，省会中心城市，人才比较多，安全预警数据系统建设的资金比较容易得到保证。而一些中、小城市，由于人才、技术、资金等方面的限制，基于大数据的预警系统建设发展相对比较缓慢。

在公共安全预警系统运行过程中，还不同程度地存在着数据质量不够高、共享比较困难、对数据的深度挖掘和综合利用不够充分的问题。由于种种原因，有些部门和单位搜集的原始数据代表性不强，准确性不够，时效性不足。有的地方因人力或技术所限，数据采集过程组织不够严密，搜集代表“概率分布中变异”的数据不多。有些地方领导出于地方利益保护主义，选择性隐瞒影响公共安全的数据，原始数据“失真”，相关数据漏报、少报的情况时有发生。

数据共享比较困难。公共安全数据系统，涉及面广，有的城市缺乏总体规划和统一的整合管理机制，各领域、部门建设的信息化系统，都有各具特点的管理方法和技术，不同程度存在纵向数据开放度低，横向数据流通性差，交互应用能力力弱，视频图像数据整合难等缺陷。传统的数据存储模式，不具有良好的扩展性。

对数据的深度挖掘和综合利用不充分。在基层单位，公共安全预警专业的人才奇缺，难以实现“专业人干专业事”的局面，这是工作发展的瓶颈所在。在工作中，多数人还停留在简单的搜索、查询应用阶段。甚至有些数据还依赖人工处理。在城市各主要地段，收集数据的端口很多，但是缺乏对数据场景分析能力的人才。此外，具有宏观推广价值的大数据预警指标体系尚未建立，也在很大程度上制约了预警工作正常运行。

三、统筹规划，注重质量建设

我们必须适应新的形势发展需要，健全和完善党委统一领导的公共安全预警机制，运用大数据技术，将各部门、单位和企业等资源要素重新整合，通过数据平台实现互动，构建多层次、多维度的公共安全预警系统。

（一）多主体参与、共享共治

健全和完善在党的领导下，多主体参与、共享共治的公共安全综合预警体制，是实现公共安全科学治理的关键。要加强党的集中统一领导，搞好顶层设计，统筹规划。切实将各方面力量科学融合起来、工作协调起来。除公安部门外，政府的其它部门、涉及维护公共安全工作的相关单位，都是安全预警的主体，都有搜集整合、开放共享数据的义务，都有维护公共安全的责任。坚持整体推进，重点突破，补齐短板，扩大覆盖面。既重视大城市风险预警系统的建设和发展，也要促进中、小城市的建设和发展。

（二）动员和整合社会各方面资源

基于大数据的风险预警系统以公安信息系统为基础，并整合社会其它重要安全数据，进行以人、地、事、物、组织等要素的关联分析。预警系统包括风险监测、风险评估识别、风险预报、风险处理和问责等子系统。有效扩大数据渠道，提高预警准确度和及时性。将基层群众人力信息搜集渠道同信息技术数据搜集方式融为一体，进一步发挥基层群防群治防控体系的优势。

（三）提高数据质量质效

把控数据生成源头，保持数据“原生态”，保证整个大数据生态链的健康发展。准确搜集数据，真实反映社情、民情。重视搜集以前未曾了解到或者其它渠道未能体现的涉及公共安全的数据和群众意见的数据。

实行动态建设和动态管理。大数据支持的公共安全预警系统建立在高新技术的广泛运用基础之上，动态建设和动态管理是其发展的必由之路。针对风险新源头、风险新动态、风险新影响等，实时研判与动态定级，适时调整“风险清单”，确保风险在可控之中。

健全和完善预警等级指标体系，适时调整指标构成、指标层次、指标值评价准则、指标等级等。重视对风险评估全过程的测评，完善处理和问责系统，使得预警信息“来源可查、去向可追、责任可究及规律可循”。

（四）在预警实践中锤炼大数据人才

政府部门与高校、研究机构、企业等紧密合作，积极培育大数据技术应用创新型人才。举办短期培训班，开展大数据专业技能培训。定期开展大数据预警建模观摩和竞赛活动，发现典型，总结经验，及时推广，不断提升工作人员大数据预警的知识储备和操作技能。

（五）将健全法律制度和严格日常管理紧密结合

采取监管与自律同时推进策略。加强重要基础设施和关键领域的法律监管，在国家《网络安全法》的基础上，进一步健全和完善数据安全保护的规章制度，明确数据在搜集、使用、处理、共享等各环节的安全要求，提升数据保护能力和水平。加强网络安全宣传教育，提升网络安全意识和防护技能，推动形成重视数据安全的良好氛围。

注釋：

①刘叶婷、唐斯斯.大数据对政府治理的影响及挑战.电子政务.2014（6）.

②国务院印发促进大数据发展行动纲要.（2015-09-05）.http：//politics.people.com.cn/n/2015/0905/c1001-27545655.html.

③《大数据白皮书（2018年）》发布.（2018-04-21）.http：//www.sohu.com/a/229017900_ 204078.

④秦启文.突发事件的预防与应对.北京：新华出版社.2008.9.