信息时代之利基于大数据的都市公共安全对策建议

信息时代大数据公共安全

徐若凡 | 2016-02-18 15:24

【数据猿导读】一个城市必须在保证自由、安全的条件下,为每个人提供最好的发展机会,这是人类城市的一个目标。城市安全是一个永恒的话题,如今已进入了信息智能时代，披上大数据的外衣，都市公共安全又将如何发展

一、智慧之城：纽约

纽约市，世界最大的城市，亦是数据之城、智慧之城。数据桥(Data Bridge)，整合管理市政大数据，挖掘价值，完善城市服务。

1990年代开始，纽约城市管理部门已经前瞻性地布局“数据驱动”管理模式;2002年，布隆伯格(Bloomberg)上任后即开始利用数据技术推动政府行为透明化等改革;2013年，基于数据之桥(Data Bridge)的数据分析市长办公室(MODA)正式成立——与传统办公室不同，这是一支汇聚整合全纽约公共部门数据资源，利用大数据分析技术，预测预防城市隐患的数据分析团队。

大数据与治安

早在1994年，为了控制不断恶化的社会治安问题，纽约警察局采用全新的数据驱动型治安信息管理系统——CompStat。这是一个以地图为基础的数据统计分析系统，通过汇聚相关犯罪数据，为警方提供针对性的行动方案。这套系统开创了“情报引导警务”的先河，并逐步推广到其他城市。随着不断演进，CompStat现已成为一种特指的警务管理模式，基于该系统的衍生进化版更是不胜枚举。

大数据与消防

自2013年开始，纽约数据分析市长办公室(MODA)与纽约消防局(FDNY)通力合作：前者提供数据支持和分析能力，后者以丰富的消防实践给予指导，共同开发出大数据火灾分析预测算法模型——火灾风险监测系统(RBIS)。

在应用此算法模型后，消防巡检效率显著提高：通过巡检火灾风险等级前25%的建筑楼宇，提前发现火灾隐患建筑的比例由最初的21%提升至70%，极大降低了城市火灾风险。

二、基于大数据的城市公共安全管理

智慧之城，一般而言，指通过智能计算技术的应用，使得城市管理、教育、医疗、房地产、交通运输、公用事业和公众安全等城市关键基础设施组件和服务模块更互联、高效和智能。

纵使“智慧”二字给予我们无限美好的憧憬，一旦脱离了构建更加安全、更加和谐的城市环境的基本前提，智慧则将“智而不慧”。由此“智慧安全”应运而生。究其本质，在于运用基于大数据的思维理念和技术手段，将传统的视频、图像、传感器监测监控等技术，与物联网、云计算、大数据等新兴信息技术结合，实现全面感知和分析城市运行状态，将安全管理的触角延伸至社会每一个角落。

传统管理之痛

目前我国处于经济中高速增长期和社会转型期，公共安全形势总体非常严峻。近五年来，我国公共安全支出连创新高，2014年高达8357.23亿元，占总财政支出比重达5.5%。公共安全管理的关键在于预判预警，根据“海恩法则”(每一次严重事故发生之前都会有29次轻微事故、300起未遂先兆及1000处事故隐患)及“墨菲定律”(事情如有变坏的可能，不管这种可能性有多小，它总会发生)，公共安全事件的前期隐患越早被识别，处理就可以越及时，损失自然越小;反之，抱着侥幸心理，对细微隐患视而不见，往往将面临更大的灾难。然而在提前识别日益复杂的公共安全隐患时，传统管理方法愈发力不从心：

多事后应急，少事前预警——以往我国城市公共安全问题的处理，一般是召开紧急会议，成立临时应急指挥中心，组织抢险救灾。受限于技术能力和传统管理模式，缺乏完整的事前事中事后管理体系和流程设计;事前的预防、监控与评估习惯性被忽视;预警意识淡薄，在危机发生之后才出现应对方案。常规“剧本”往往是：没有对隐患做出预防监测和事先决策，导致某些本可以有效预防的灾害，演化为连锁的社会危机，造成触目惊心的损失。城市公共安全预警的被动性暴露无遗。

多各自为政，少信息共享——传统的安全管理中，各部门孤军奋战，缺乏信息互通、综合应急的能力，亦无法胜任以信息技术为基础的智慧决策和现代化安全预警。传统的分行业、分部门、以“条”为主的垂直系统和单灾防御体系下，各部门的安全巡检指挥系统、信息通信系统、应急救援系统等均局限于各自领域，不越雷池一步，缺乏统一的信息标准和工作规范，资源无法有效整合，形成大量信息孤岛。

多政府统管，少社会参与——从实践来看，政府主导下的应急体系在事后处理时，可以及时有效地组织资源投入到抢险救灾。但对于事前预测预警，仅依靠人工手段和传统信息处理技术，政府部门难以做到快速反应与科学决策，仍需吸纳具有主动性和创造性的社会力量，共同建立预测预警体系。

信息时代之利

伴随着信息技术的普及和发展，利用互联和移动互联平台的大数据资源，对传统行业进行升级换代已经具备条件。大数据提供了足够的数据基础和科学的分析方法，为预测预警提供有力支撑：

传统的安全管理数据来源较为单一、零散，在有限的技术能力下，大量的非结构化信息数据或无法采集，无法存储，无法互通，无法分析，与“大”数据相去甚远;而信息时代下，与大数据相关的各类感知技术、物联网技术、云计算技术、移动网络技术等，可快速将公共安全相关数据进行全方位采集并及时传输，使公共安全治理得以基于完整的数据图谱，而非单一、零散的数据源。

传统安全管理的分析方法主要是统计数据的简单描述，以获得总体管理水平的大致情况，但无法做到对可能的隐患进行定位，对潜在事件进行评估和预测——即使集中专业人士的群体智慧，也无法做到准确的预测预警;而在大数据时代，借助元数据提取、语义分析、自然语言处理、自动图像识别等大数据技术，城市运行中所产生的大量碎片式、原生态的非结构化数据，得以采集、清洗、整合、分析。利用大数据分析研判将大大提高对风险隐患的评估合理性和预测准确率，真正做到有的放矢，切实提升预测监管效率。

三、上海：积极补短板的对策建议

城市的本质是集聚，集聚的前提是稳定，稳定的基础是安全。上海这座中国最大城市，高度重视公共安全。

早在2015年初，杨雄市长在政府工作报告会中明确指出，城市管理将要依靠技术而非经验，并坚持“始终把安全作为一切工作的底线，切实增强安全意识，全力保障城市安全”;

2月份在《提高应对危机与风险的能力》专题辅导报告中，韩正书记总结指出：在公共安全和应急管理过程中，要把握规律、抓住关键环节，始终坚持预防为本、法治思维、科学方法等以切实提高城市应对危机与风险的能力;

5月份上海率先出台国内首个地方性防灾减灾建设标准《城镇社区防灾减灾指南》，而后在“5·12”防灾减灾日以“科学减灾、依法应对”为主题，着重强调发挥科学技术对防灾减灾的重要支撑作用;

2015年年末至2016年年初，杨雄市长多次在会议中强调，“城市安全是底线、是头等大事”，“始终把安全作为一切工作的底线”;

2016年1月，在上海“两会”的政府工作报告中，杨雄市长再次重申“十三五”开局之年仍要继续强化城市安全，“突出重点场所、重点行业、重点领域，从严从细落实安全责任，深入开展安全隐患排查整改，严防重特大安全事故发生”。

随着时代的发展、科技的进步，新时代下城市安全管理也应有新的内涵、新的方式和新的理念：在扬弃传承传统管理模式的同时，应当积极利用大数据的技术手段形成“基础数据信息化”+“风险研判模型”+“业务协同”的完整闭环，实现“预警预测先行、精准精确研判、众志众心共建”的城市公共安全管理新模式。

国外先进大都市的成功案例，值得我们深入研究，结合市情，进行本地化调教和完善，形成科学合理的本地化城市安全管理体系。基于补短板的精神，笔者提出如下建议：

1、成立分析部门，管理城市数据：现代城市安全管理离不开大数据分析技术的支持。借鉴纽约，有必要专设类似于“数据分析市长办公室”的城市管理数据分析部门，统一数据管理平台、整合数据分析平台，实现数据分析和安全管理由业内专业人士各司其职、通力合作;

2、设立专项资金，资助研发团队：城市安全管理的预测预警机制依赖于研判模型的研发，而研发创新的源泉来自于整个社会，设立专项研发基金既可以激励动员全社会为大数据城市安全管理献计献策，也为研究团队提供了研发投入初期的资金支持;

3、促进数据开放，鼓励双向“渗透”：城市安全管理离不开数据支撑，政府相关部门在建立统一的市政数据管理平台过程中，应当主动协调数据链条的相关各方，促进彼此数据信息互通共享，逐步开放自有数据，鼓励并牵头开办基于大数据分析技术的研讨会、沙龙等交流沟通活动，以交流促合作、以研讨促进步。同时，一方面，政府管理部门应积极吸收引进“互联网+”的先进理念和技术手段，主动向数据分析型管理部门的方向转型;另一方面，应动员具有分析研究实力的NGO和企业，加入数据驱动型城市安全管理模式的探索中，实现政企双向“渗透”，共建城市安全命运共同体;

4、推进应急产业，助力快速发展：城市应急产业在国内尚未发展成熟，未来发展空间广阔。2014年，国务院印发的《关于加快应急产业发展的意见》中明确提出，“到2020年应急产业规模显著扩大，应急产业体系基本形成，为防范和处置突发事件提供有力支撑，成为推动经济社会发展的重要动力。”应急产业涵盖监测预警、预防防护、救援处置和应急服务等多项内容，应将事前预测预警、事中及时反馈、事后应急响应有机结合在一起，才能真正实现城市安全管理的实时高效、全面有效。

来源：前滩综研

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