【公共安全】大数据为城市公共安全治理输出全新的解决方式

在智慧城市时代,信息技术和智能技术无疑是建立科学的公共安全应对机制的主要手段,而在各类智慧技术中,大数据技术具有预测力强等特点,对于加强城市安全治理具有极为重要的作用。

从数据信息流动的角度看,公共安全治理的过程是一个数据搜集、数据整合、数据提炼、数据挖掘、安全分析、安全情势判断、安全监测、发现风险的过程。因此,公共安全治理问题常常表现信息问题,尤其是对一些突发性公共安全事件,能够及时准确地获得信息、甄别信息、分析信息并快速作出决策,对于正确应对突发事件处理至关重要。

【公共安全】大数据为城市公共安全治理输出全新的解决方式

然而,依靠人工手段和传统信息处理技术,政府部门很难做到快速反应与正确决策。大数据技术的出现与发展有助于政府和社会及时准确地掌握相关信息,事先能消除隐患,事件发生后也能快速作出正确反应,更加有效地应对事故和灾难。具体而言其作用体现在以下方面:

提供更加强大的数据基础

传统的公共安全治理中,数据来源比较单一和零散。同时限制于技术和能力,大量与安全事件有关的数据信息或无法获取、或不及传输、或难以识别,不能够在安全事件处置中发挥作用。因此在传统决策之中,管理者常常将大量时间花费在“发生了什么”、“为什么会发生”这样的事实发现环节上,从而延误了真正需要决策的事项——“怎么做”,但在各类公共安全事件处置中,留给决策者的时间通常都十分紧迫,于是决策者只能在未充分掌握事实的情况下仓促决策,严重影响了决策的质量。

与大数据相关各类感知技术、物联网技术、云计算技术、移动网络技术等,可以快速将与公共安全相关的各类数据进行全方位采集和快速传输,使得公共安全治理得以基于完整的数据图谱而不是单一、零散的数据源,从而保障了危机决策与应对的科学性和有效性。

提供新的数据处理方法

公共安全事件中危机处理的一个难点是如何对数量巨大、类型各异的数据进行快速处理,特别是对于一些来自网络、媒体、监测设备的非结构化数据,包括文字、交互信息、图像、声音、视频等。在传统技术条件下,对这些数据只能依赖人工来进行分析和处理,严重延滞了事件应对的时机。例如国内某地曾发生过一起刑事案件,公安人员为了解犯罪嫌疑人行踪,动用3000名警察翻看监控视频录像带,前前后后花了两个月时间,而实际上犯罪嫌疑人就一直住在公安局附近并经常外出活动。

借助元数据自动提取、语义分析、自然语言处理、自动图像识别等大数据技术,人们可以从公共事件发生时产生的大量鲜活的、碎片化的、原生态的非结构化数据中,快速挖掘出事件的原因、规律、趋势、后果,并采取相应对策。

提供更为有效的预测手段

传统公共安全治理的一大难题是无法对可能的风险点进行定位,对潜在事件进行预测。实际上,人类行为看上去具有很大的偶然性和随意性,但只要群体够大、数据够多,仍可以被有效预测。全球复杂网络权威巴拉巴西认为,93%的人类行为是可以预测的。

利用大数据技术,政府可以对城市运行中有关公共安全的相关数据进行采集、整合、处理、加工,梳理城市运行体征,为城市运行安全监测、综合分析、预警预测、辅助决策等提供服务,充分发挥数据潜在价值,以提高城市公共安全管理水平。

在突发事件防范领域,政府利用大数据可以监测人群活动、车辆流动、设施运转状况,在危险发生的临界点前进行预警和事先处置,从而避免事故的发生。如在上海的踩踏事件中,如政府部门能借助大数据、互联网技术,很容易实现智慧城市预警管理,当外滩手机数量过了预警线,通过短信、微信等方式提前预警,并组织相关力量进行现场处置,完全可以避免踩踏事件的发生。

在疾病防范领域,人们可以利用大数据对疾病的发生和传播状况进行及时跟踪,防止疾病传播失控。谷歌公司曾对5000余万条最频繁的检索词条数据进行测试,总共处理了4.5亿个不同的数学模型,并与美国疾病控制和预防中心的报告对比,追踪流行性疾病的准确率达到97%。

提供新的风险评估手段

风险评估是公共安全治理的重要手段。通过事先的风险评估,人们可以知道各个区域、各个机构以及各个对象发生安全事故的可能性,这对于人们合理配置力量、加强重点布防无疑是非常有价值的。但在实际中,影响公共安全的因素十分复杂,大致包括人、物、自然环境和管理制度四个方面。对公共安全事件发生的原因和后果,理论上有多种阐释。

基于大数据,政府部门可以对城市、区域或特定场所的安全水平进行更加科学合理的评估。同时借助于各项虚拟技术,政府部门可以在大数据基础上,对公共安全事件发生可能产生的后果、各类处置方案的有效性以及社会可能的反应进行模拟,在模拟的基础上对各种处置预案进行评估和优化。

大数据为社会治理拓展了巨大的空间,也提供了无限的可能,只有真正建立起大数据公共安全理念,让公共安全工作插上大数据的翅膀,平安建设工作才能更好地适应时代的需要,满足人民的要求。

 

原创文章,作者:ItWorker,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/tech/aiops/55038.html

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