大數據時代的應急管理變革_數據分析師

當前，大數據浪潮洶涌澎湃。大數據所具有的大量（volume）、高速（ve locity）、多樣（variety）和真實（ve racity）的特性正在推動原有社會生產生活模式的重大變革。在應急管理領域，大數據技術的發展至少帶來兩個方面的革命性變化。

　　一方面，大數據的出現改變了突發事件的發生、發展和演化的時空模式，加深了突發事件的不確定性。數據關聯和信息聯通擴大了傳統突發事件的影響范圍，數據的高速傳輸也可能使某些負面信息通過互聯網瞬間引爆網絡群體性事件。海量個性化數據的存儲和傳輸過程中的安全問題則孕育了超乎想象的全新風險。

　　另一方面，大數據又為可測量、可追蹤和精細化的應急管理提供基本信息和管理工具。大數據技術可將這些紛繁復雜的多源異構數據處理成具有決策價值的有效信息。傳統管理模式下，應急決策大多是依據個人經驗的直覺決策（heuristic decision），而大數據技術的應用使得高度不確定性和高度時間壓力下的分析決策（analytical decision）成為可能。

　　這兩個方面的變化是相輔相成、具有邏輯關聯的，前者是應急管理對象的變化，后者是應急管理方式的變化，正是由于大數據時代突發事件的形式和規律都在不斷發生變化，因此適應大數據發展的應急管理方式變革勢在必行。

　　綜觀世界各國應急管理的最新進展，大數據技術的應用大致體現在以下五個方面。

　　大數據技術在突發事件監測預警領域的應用。著名的大數據研究者邁爾·舍恩伯格和庫克耶在其暢銷著作《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中指出，“大數據的核心就是預測，是把數學算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性”。并描述了一個運用大數據技術預測突發公共衛生事件的經典案例：谷歌公司通過保存和分析人們的搜索指令準確地預測了2009年甲型H1N1流感的爆發，比美國疾病預防與控制中心（CDC）依靠傳統方法的預測提前了兩周，為有效控制流行病傳播提供了寶貴時間。美國政府在國家安全戰略中引入大數據技術，用于對恐怖主義活動、黑客攻擊、公共衛生事件、輿情危機等進行監測和預警。

　　基于大數據技術構建的輔助決策系統。危機情景下的決策始終是應急管理領域的一個重大挑戰，危機決策的挑戰來自于信息不完備、時間壓力大等客觀條件的約束。大數據技術使得基于所有數據而不是樣本數據的決策成為可能。以美國為代表的發達國家開始探索基于大數據技術的輔助決策系統。美國國土安全部從2012年開始運行了第一個跨部門大數據應用試點項目——“海王星”（Neptune）和“地獄犬”（Cerberus），數據庫以完全不同于國土安全部自2002年沿襲至今的方式進行了重新組織，計劃將不同來源的未經分類的信息匯聚成一個“數據湖”，對海量數據的綜合分析成為國家安全決策的重要參考。

　　大數據技術在城市管理和社會管理領域的運用。大數據將興起于2008年的“智慧地球”和“智慧城市”建設推進到全新的階段。城市管理的一個重要方面就是確保城市公共安全?！爸腔鄢鞘小边\用信息和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵信息，城市系統的突發事件，特別是城市生命線、基礎設施、重點地區的突發事件都在“智慧城市”系統的監測之中。而以“網格化管理”為特征的新型社會管理模式也通過監控錄像、社區服務信息等途徑不斷積累大數據，這些數據對于掌握城市和社會的脆弱環節，控制和消除風險因素起到重要作用。

　　大數據技術對危機中個體行為模式的研究和應用。大數據時代中，由于人的各種行為都可以數據化，因此通過大數據技術分析危機中個體行為模式構筑了應急管理領域中的一個政策基礎。大數據技術通過分析單個網民的傳播模式研究了輿情熱點事件的演化過程，大數據技術通過分析大量個體的言論和行為從而預測群體性事件發生的可能性，大數據技術通過分析人們接受各類災害（如暴雨、颶風、地震等）的預警信息之后的行為反應以設計更加有效的風險溝通策略，大數據技術追蹤個體在災害中的逃生和自救行為，從而提升應急疏散和第一響應的能力。

　　大數據技術在應急資源配置中的管理。應急管理是在危機情景下組織應急人員、調配應急物資以緩解和消除危機負面影響的過程。借助于大數據技術，人員流動和物資流動都可以轉化為各種形式的大數據，如通過通訊基站可以快速確定通過手機等通訊設備發出應急信號的人員位置，而急救車、消防車等應急設備的運動軌跡可以通過GPS進行定位和追蹤。通過對這些數據集的分析可以針對災害發生的時空規律對應急資源進行優化配置，對危機情景下應急物資的調運進行最優的線路設計。大數據技術使得應急資源的布局和運用更加精準、高效。