隨著城市規(guī)模逐漸擴(kuò)大、城市人口日益多元復(fù)雜，城市社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)也隨之加劇。不過(guò)，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，使得城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)治理模式有望出現(xiàn)重大變革。根據(jù)過(guò)去發(fā)生的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)來(lái)分析把握現(xiàn)在、預(yù)測(cè)未來(lái)成為可能，也為破解傳統(tǒng)城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)治理的事后型、粗放式等難題提供了契機(jī)。

提前預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)

大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)治理過(guò)程包括風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)決策五個(gè)階段。大數(shù)據(jù)技術(shù)的日趨成熟，為基于多維度、多層次、多群體、多因素的巨型數(shù)據(jù)分析提供了可能。

例如，借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、預(yù)判功能，治理主體可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等現(xiàn)代技術(shù)平臺(tái)，充分收集目標(biāo)信息，并通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，挖掘和甄別潛在風(fēng)險(xiǎn)，識(shí)別城市風(fēng)險(xiǎn)管理中的重點(diǎn)人群與重點(diǎn)區(qū)域，從而提前預(yù)知將要發(fā)生的危機(jī)和風(fēng)險(xiǎn)、及時(shí)制訂預(yù)案予以化解。

建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警紅線，能夠在數(shù)據(jù)分析與監(jiān)測(cè)中實(shí)時(shí)預(yù)警做出反應(yīng)，縮短城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)治理中的時(shí)間差，降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率。此前，四川長(zhǎng)寧發(fā)生6.0級(jí)地震，當(dāng)?shù)貞?yīng)急管理部門(mén)利用電視、手機(jī)、專用地震預(yù)警終端等提前向宜賓、樂(lè)山、成都等地的居民發(fā)出預(yù)警提示，很大程度上減少了人員傷亡，達(dá)到了良好的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警效果。

大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合，有助于提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的精確性和準(zhǔn)確性。特別是，利用專業(yè)化技術(shù)手段，可以自動(dòng)識(shí)別受災(zāi)地區(qū)圖像，提升公共建筑與設(shè)施、交通、人群密集度等要素的監(jiān)測(cè)能力，進(jìn)而最大限度地挽救生命、減少損失。

近年來(lái)，在不少臺(tái)風(fēng)登陸之前，相關(guān)政府機(jī)構(gòu)和部門(mén)會(huì)對(duì)登陸時(shí)間和路徑進(jìn)行預(yù)測(cè)，并及時(shí)部署預(yù)防和應(yīng)對(duì)措施。背后就與氣象部門(mén)通過(guò)采用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)，建立天氣預(yù)報(bào)專家系統(tǒng)、智能天氣信息采集系統(tǒng)等有著緊密關(guān)系。通過(guò)在天氣預(yù)報(bào)中應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，依據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的辦法，臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)與常規(guī)天氣預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)概率比純?nèi)斯げ僮魈岣吡酥辽?0%。

及時(shí)精準(zhǔn)辟謠

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用不僅僅體現(xiàn)在預(yù)警與預(yù)測(cè)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)方面，而且在減災(zāi)救災(zāi)、災(zāi)后重建、受災(zāi)地區(qū)疾病預(yù)防等方面日益扮演重要角色。

2017年8月8日21時(shí)19分，四川九寨溝發(fā)生7.0級(jí)地震。21時(shí)37分15秒，中國(guó)地震臺(tái)網(wǎng)新聞機(jī)器人就自動(dòng)編寫(xiě)完成了有關(guān)新聞報(bào)道。相比同時(shí)段的其他媒體，這則新聞內(nèi)容更為豐富、詳盡，并配有地震參數(shù)圖、地形圖等科學(xué)可視化信息，讓人對(duì)災(zāi)害有更好的感知與理解。

此外，在自然環(huán)境差、交通阻塞等不利情況下，利用無(wú)人機(jī)與衛(wèi)通系統(tǒng)等技術(shù)手段，可以獲取受災(zāi)地區(qū)、人群等圖像傳至應(yīng)急指揮與決策部門(mén)，進(jìn)而提高災(zāi)后救濟(jì)、發(fā)現(xiàn)險(xiǎn)情、搶救生命、現(xiàn)場(chǎng)指揮的工作效率。

通過(guò)算法推薦系統(tǒng)，還可及時(shí)設(shè)立專門(mén)的救災(zāi)平臺(tái)，通過(guò)多元媒體渠道，及時(shí)公布有關(guān)災(zāi)情信息，如尋人啟事、救災(zāi)物資訴求、救援服務(wù)等，進(jìn)而提升災(zāi)情信息的公開(kāi)性與透明性，助力災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)溝通和救助救援。

在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)信息核實(shí)方面，還能促進(jìn)災(zāi)情信息的"自動(dòng)化事實(shí)核查"與"精準(zhǔn)辟謠"。2017年，國(guó)內(nèi)某家APP嘗試通過(guò)"機(jī)器算法+用戶反饋"，高效識(shí)別虛假信息，準(zhǔn)確率達(dá)到60%，結(jié)合人工復(fù)審可進(jìn)一步提升至90%。

例如，在臺(tái)風(fēng)"山竹"登陸深圳后，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上出現(xiàn)了"山竹"時(shí)速堪比高鐵、"山竹"中心呈水果山竹剝開(kāi)后的樣子、港珠澳大橋扛不住臺(tái)風(fēng)、美國(guó)太空總署拍攝到"世紀(jì)最強(qiáng)太平洋惡魔風(fēng)暴山竹"等謠言，引發(fā)一些人的擔(dān)憂和恐慌。面對(duì)不實(shí)信息，有關(guān)方面及時(shí)識(shí)別、核查、辟謠并說(shuō)明真相，安撫社會(huì)情緒。

助力災(zāi)后救援

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)災(zāi)害信息的自動(dòng)化識(shí)別與核查，并在災(zāi)情信息溝通共享和協(xié)同服務(wù)中發(fā)揮重要作用，進(jìn)而有針對(duì)性地幫助災(zāi)后精準(zhǔn)救援工作。

同時(shí)，通過(guò)對(duì)災(zāi)害前后社會(huì)情緒和情感的監(jiān)測(cè)，建立相應(yīng)的指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)模型，可以對(duì)災(zāi)區(qū)人群的情感和利益訴求進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)災(zāi)后社會(huì)心態(tài)進(jìn)行評(píng)估與疏導(dǎo)。

在決策方面，依托海量信息聚成系統(tǒng)平臺(tái)，加之通過(guò)歷史災(zāi)害的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，可以建立"城市災(zāi)害事件數(shù)據(jù)庫(kù)"和"城市災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)決策支持系統(tǒng)"。針對(duì)易受災(zāi)區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)重點(diǎn)評(píng)估與預(yù)警，還可實(shí)現(xiàn)"災(zāi)前—災(zāi)中—災(zāi)后"風(fēng)險(xiǎn)的全方位實(shí)時(shí)把握、全要素風(fēng)險(xiǎn)治理。

總之，規(guī)模龐大、類型多樣、更新頻繁、價(jià)值巨大的大數(shù)據(jù)，為城市風(fēng)險(xiǎn)治理提供了新的可能。面對(duì)海量數(shù)據(jù)，如何系統(tǒng)整合、綜合分析，將大數(shù)據(jù)技術(shù)與科學(xué)決策有效銜接，成為城市社會(huì)治理的新機(jī)遇和新挑戰(zhàn)。

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