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如何讓大數據成為處置突發應急事件的重要工具

發布時間:2021-12-31 16:04:11 來源:億速云 閱讀:191 作者:柒染 欄目:大數據

這篇文章將為大家詳細講解有關如何讓大數據成為處置突發應急事件的重要工具,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

近年來,突發應急事件頻繁發生,給經濟社會發展造成較大影響,突發應急事件的不確定性給突發應急管理帶來較大挑戰。大數據的出現為突發應急事件處置帶來新變化、新思路。突發應急事件處置與大數據結合顛覆了傳統的突發應急管理理念和思維,推動突發應急事件處置的數據化和技術化,增強了突發應急事件處置的主動性和預測性,極大地提高了政府的突發應急管理能力,為突發應急決策提供參考。

大數據在突發應急事件處置中的應用與價值

突發事件的演變與大數據的價值

突發事件,是指突然發生,造成或者可能造成嚴重社會危害,需要采取應急處置措施予以應對的自然災害、事故災難、公共衛生事件和社會安全事件。網絡和信息化時代,突發事件的發生、發展呈現出更加復雜多變的態勢。基本概念上,網絡突發應急事件不僅是突發應急事件在網絡中的延伸,更重要的是網絡空間擴大了突發應急事件的范圍,豐富了突發應急事件的含義。網絡安全事故、信息泄露、網絡突發輿情、網絡恐怖主義等本身就屬于突發應急事件的范疇,讓突發應急事件帶有更多的與網絡相關的特點。表現形式上,傳統媒體背景下的突發應急事件的發生、發展均具有一定的局限性,且具有較強的可控性和可塑性。但網絡背景下的突發應急事件具有更多的不確定性,網絡成為突發應急事件的誘發器和助推器,加快了突發事件的傳播和擴散,突發事件的影響力成倍增長,且難以有效預防、控制和預測。

大數據顧名思義是大量數據的集合,是一種具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產,需要使用先進的技術和工具來實現數據全鏈條處理,挖掘出有價值的信息,實現數據“增值”。大數據最重要的作用在于語義引擎、數據管理、數據挖掘、可視化分析、預測分析,彌補了傳統突發應急事件處置方法的不足與缺陷,建立了以數據為支撐的突發應急事件處置機制,為突發應急事件處置注入了活力,助力突發事件處置更加精準、高效,指導應急管理作出更加科學的決策。在此次疫情防控阻擊戰中,大數據在疫情態勢研判、防控部署、傳播路徑分析、人員流動監測和企業復工復產中都發揮了重要作用。

大數據創新應急管理理念和模式

信息通信技術和互聯網技術的發展,讓大數據技術和應用應運而生,帶來了一場信息和數據的變革,顛覆了突發應急事件處置的模式和方法,突發應急事件處置開始由被動轉為主動,由事后轉為預防。

首先,突發應急事件管理理念的變化。面對信息化時代各行各業、各領域、各事件產生的海量數據,依靠傳統的數據統計和分析方法顯然難以發現、跟蹤和應對突發應急事件。大數據技術為突發事件與應急管理之間搭建了橋梁,為政府部門應對突發事件,加強應急管理提供了全新的思路和理念。數據的客觀性、技術的普遍性為突發應急事件管理提供更深入的分析、更快速的預警、更準確的預判,依靠數據和技術決策正日益成為未來突發應急事件處置的主流。

其次,突發應急事件處置方式的轉變。大數據與應急管理相結合最重要的特點在于賦能突發應急事件處置。從歷史發展的脈絡中,從海量的數據中,借助大數據分析技術,發現事件發展的規律和苗頭傾向,從而捕捉到突發事件發生前的細微變化。這將極大地增強應急管理工作的可預見性,推動應急處置工作由“后置”轉為“前置”,增強事中事后處理的及時性、科學性,真正做到突發應急事件的提前感知、科學防控、趨勢預測,將危機最小化。

大數據拓寬應急管理的數據來源

信息化時代的典型特征是信息大爆炸,信息生產、數據傳輸發生了翻天覆地的變化。移動互聯網的發展、新媒體的廣泛應用、萬物互聯的到來、人工智能的日漸普及、生物信息技術的開發利用等讓數據量呈幾何級增長,極大擴展了突發應急事件的數據來源,拓寬了突發應急管理的邊界。IDC發布的報告顯示,2018年中國數據圈占全球數據圈的23.4%,達到7.6ZB,預計到2025年將占全球數據圈的27.8%,增至48.6ZB,成為全球最大的數據圈。

宏觀層面,政府、行業、機構、組織等在應對突發應急事件時獲取的數據和信息不再局限于電視、廣播、新聞媒體和政府內部數據。我們通過社交平臺、短視頻、數據中心等途徑以及信息感知、關聯聚合等大數據技術,可以從多層面、大范圍進行信息采集和數據分析,形成突發應急事件的數據繪描和畫像,對事件發生、發展及未來變化進行精準定位和趨勢預測,為突發應急事件提供規范化的、系統化、體系化的處置機制。

微觀層面,個體行為也是突發事件處置關注的重點,相關數據和信息是突發應急事件處置數據收集的對象。信息化時代,個體行為或群體行為可以被數據化,通過對個體及群體行為模式的分析,可以探究突發事件背后的個體特征和作用,以及由眾多觀點相同或相似的個體組成的群體的行為,從而預測可能爆發的群體性事件。事實上,在不少突發事件中,意見領袖都發揮了發聲、引領、形成氣候的關鍵作用。此外,對個體和群體的大數據分析,還能為突發事件應對提供幫助和指導。例如,在地震、洪澇等災害事件中,眾多個體和群體的呼聲就是應急工作的關注重點,收集匯總的相關數據無疑為事件處置提供了巨大的幫助。

突發應急事件涉及領域眾多,牽扯對象繁雜,沒有大量數據和信息支撐難以有效開展相關應對、處置和預測工作。數量來源的增加、數據量的增長都為突發應急管理和決策提供了更廣的視野和發揮的空間,助力突發事件的決策分析和應急處置。例如,在新冠肺炎爆發期間,通過收集、分析群體的移動定位數據,精準發現和預測人員流動情況,為疫情防控提供了技術支撐,減少了由于信息缺乏造成的決策失誤。

大數據提高突發事件的預警能力

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》中提出:“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。”谷歌曾通過大數據分析,成功預測了甲型H1N1流感的爆發。新冠肺炎疫情期間,大數據技術被廣泛應用于人員流動、行程查詢、疫情地圖、數據統計、資源配置等過程中,成為疫情防控的一大亮點,為政府科學決策提供了巨大的幫助。大數據技術在突發事件預測中的作用已經得到廣泛認可,并逐步應用到自然災害、事故災難、公共衛生事件和社會安全事件中。

在以往的突發事件的預測中,由于缺乏對大量數據進行計算和分析的能力,人們只能依靠知識總結、試驗觀察和經驗預判,結果具有較大的隨意性和個體差異性。大數據技術可以有效實現歷史數據、實時數據的全量聚合,從時間、屬性、情感等多方維度對數據進行綜合分析,找尋數據背后的關聯性,挖掘數據的潛在價值,從而得出事件發展的趨勢。大數據在突發事件預警監測中的作用主要體現在兩個方面。主觀方面,利用大數據對過往突發事件的發生、發展進行歸納總結,發現規律,同時與即時數據進行對比分析,判定突發事件發生的概率和方向,以增強突發事件的預見性和處置性,提高政府突發應急事件的處置能力。客觀方面,大數據技術能夠克服突發事件危機情景下的高緊張度、高強度以及時間壓力等不利因素,作出不以個人意志和經驗判斷為轉移的客觀分析和預測。

大數據在突發應急事件處置中存在的問題

大數據運用思維欠缺,數據孤島現象待破解

突發事件的發生是多種因素的結果,具有高度的突發性、緊急性和不確定性,產生較大的社會影響。近年來發生的工廠爆燃、交通事故、地面塌陷以及公共衛生和安全事件等暴露出我國應急管理事前預防不足、事中處置不利的短板和缺陷。

目前來看,大數據在突發事件處置中的應用還沒有得到普及和足夠的重視。舊的“依靠人力”的思維慣勢和一些制度性障礙仍然存在,大數據觀念還沒有成為主流。首先,政府在突發應急事件的處置中,對數據和信息的收集和運用能力還有待提高,“重結果、輕預測”“重應對、輕分析”的現象普遍存在,使得大數據在突發事件處置中的作用沒有得到充分挖掘和展現。其次,我國各部門在突發應急事件處置中各司其職,在數據互通和信息共享方面做得還不夠到位,滋生了“信息壁壘”和“數據孤島”,即各部門間數據不能流通,缺乏大數據基礎,難以進行有效的分析和預判,從而無法作出科學的決策。

大數據基礎尚不完善,數據庫建設任重道遠

雖然突發應急事件的類型不斷增加,范圍不斷擴大,但突發事件背后仍有規律可循,歷史數據和現有數據就是最好的例證。要想做好突發應急事件的預測和預防工作,必須掌握各行業、各領域突發事件的數據,形成突發事件數據庫,為突發事件處置和應急管理提供科學支撐。但我國在突發事件的大數據開發和建設方面還處于起步階段,突發事件數據庫亟待推進。

首先,歷史數據是突發事件管理和預測的重要依據,缺乏歷史數據分析,不可能對某一類型或某一領域的突發事件作出較為全面的歸納總結,更無法建立預測模型進行推演。特別是在重大生產安全事故、群體性事件方面,部分應急管理工作忽視對歷史數據的分析、研究,導致類似事件時有發生,屢陷被動局面。

其次,突發應急事件數據庫建設面臨兩大難題。一方面,不管是歷史數據還是現有數據,數據的收集、匯總是一項長期性和持續性的工程,需要較大的投入。另一方面,數據庫開發、建設缺乏統一的技術標準、數據標準、接口標準,導致部門間系統不能有效對接,數據互聯互通大打折扣。

非結構化數據成難題,數據存儲分析遇挑戰

大數據包括結構化、半結構化、非結構化數據。非結構化數據是指數據結構不規則或不完整的一類數據,包含各種辦公文檔、音視頻、圖片、機器數據等,占數據總量的80%以上。相對于結構化數據,非結構化數據具有格式多樣、存儲占比高、處理難度大的特點。

隨著互聯網技術的發展,傳統的關系型、結構化數據已經不再是主流,非結構化數據所占的比例將會越來越大。突發事件的傳播正日益網絡化、視頻化,產生的大量非結構化數據充斥網絡,基于大數據分析的突發應急事件分析、預警正面臨非結構化數據處理的難題。首先,大量的非結構化數據的存儲耗費大量資源,數據存儲將成為挑戰。其次,處理這些“笨重”的非結構化數據并非易事,我們仍無法快速、準確地識別圖片信息,對視頻信息的提取也沒有有效的手段。

面對蘊藏著大量價值的非結構化數據,如何擴大存儲量和提高存儲效率,將“非機構化數據”進行“結構化處理”,清晰地構建突發事件的基本要素,建立分析和預測模型輔助決策,考驗大數據時代的應急管理。

新技術新業務帶來新變化,多技術融合勢在必行

隨著新技術、新業務不斷涌現,突發事件處置和應急管理也面臨數據收集和處理等更多問題和挑戰。

一是數據種類紛繁復雜。自媒體、社交媒體為代表的新媒體產生的數據紛繁復雜,種類和格式各異,結構化、非結構化數據混雜其中。部分數據看起來雜亂無章,經過篩選、過濾和清洗之后才能顯示出價值,對數據收集歸類、分析處理帶來較大的困難。

二是數據的封閉和加密。微信、QQ、知乎等圈群類等即時通信工具已經成為信息傳播、輿論發源的重要渠道,發布的時效性和傳播效率遠高于傳統新聞媒體的發布渠道,很多突發應急事件第一時間在這些平臺上傳播擴散,引發全網關注。隨著社會公眾對隱私保護的日益重視,加密數據或非公開數據在未來將成為主流,越來越難以獲取。各種加密聊天工具,如電報、Bridgefy、Firechat等在香港反修例風波中被廣泛應用,是信息互通有無、聯絡串通的主要方式,對應急管理提出較大挑戰。

三是“暗網”數據黑暗無邊。分析顯示,與“明網”相對,“暗網”的數據量占整個網絡比例超過90%,是名副其實的大數據庫。但“暗網”藏污納垢,是網絡犯罪、毒品交易、兒童色情、暗殺活動、出賣國家情報和不正當金融服務等的“天堂”,突發應急處置難以觸及的黑暗場所。未來,突發應急事件處置或需多技術協同助力。

完善突發應急事件處置大數據分析機制的建議

勇敢擁抱大數據,創新突發應急事件處置思維

習近平總書記強調,要運用大數據提升國家治理現代化水平。要建立健全大數據輔助科學決策和社會治理的機制,推進政府管理和社會治理模式創新,實現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化。大數據時代,突發事件處置將越來越依靠大量的有效數據。數據掌握得越多、越全面,數據挖掘得越深、分析得越透徹,越能把握突發事件的規律,發現突發事件的苗頭,做出準確的預判,提升應急管理效率。

政府應急管理和處置應該主動擁抱大數據,貫徹大數據治理理念,樹立大數據分析思維,加強大數據應用實踐,切實發揮大數據在突發應急處置中的作用和效能。要轉變應急管理思路,多學、多用,活學、活用數據,用大數據指導突發事件處置工作。努力提高大數據的運用能力,掌握大數據基本概念和分析方法,加強突發事件的監測和預警能力,做到“從大數據中看未來”。

推進共享與合作,提高突發應急事件處置能力

突發應急事件處置重在多方參與、信息聯動,數據流通與共享至關重要。首先要打破數據壁壘,實現數據共享融合。近年來,我國高度重視突發應急管理系統的建設,各部門紛紛建立應急管理平臺,但數據縱向與橫向流通卻因為部門利益及技術標準等因素受到阻礙,導致數據利用率不高,難以發揮大數據助力應急管理的作用。打破信息壁壘,暢通數據流通渠道是提高突發事件處置能力的關鍵之道。要防止政務數據、社會數據等成為“僵尸數據”,著力解決數據“不愿共享”“不敢共享”“不能共享”難題,從思想、管理、制度、法律等多個層面,推動數據共享增值和融合應用,將大數據在突發應急事件處置中的作用最大化。例如,疫情期間各地推行的健康碼就是數據共享,服務融合的很好的證明。

其次要強化政企合作,形成多方參與格局。信息化時代,突發應急事件處置的主體不應僅僅局限于政府管理者,而應該更多地調動企業、機構、組織的積極性,形成數據合力,為突發事件處置提供參謀。這就要求政企數據能夠實現有效對接,充分發揮企業在技術支撐和數據分析等方面的優勢,為應急決策提供參考。可以引進第三方技術支撐單位,采購大數據服務,廣泛開展大數據合作,建立政企突發應急事件的大數據分析的長效機制。例如,中央網絡安全和信息化委員會辦公室2020年2月4日發布《關于做好個人信息保護利用大數據支撐聯防聯控工作的通知》,鼓勵有能力的企業在有關部門的指導下,積極利用大數據,分析預測確診者、疑似者、密切接觸者等重點人群的流動情況,為聯防聯控工作提供大數據支持。

建立大數據中心,統籌突發應急事件處置管理

隨著突發事件越來越多,數據流動日益頻繁,突發事件跨地域聯動趨勢越來越明顯,數據關聯性越來越強。某地發生的一件小的突發事件可能最早是在與其相距甚遠的其他地方被首次曝光,轉瞬傳遍網絡和全國各地,演變成區域性甚至全國性事件。為更好地應對突發應事件,加強突發應急管理,必須打破數據的地域邊界,通過建立大數據中心或大數據平臺,統籌數據管理。

大數據中心或數據平臺建設應該滿足兩個基本要求。一是能夠對不同區域、不同部門的數據進行分類和處理,形成全國性或區域性的“數據湖”。要強化數據的集約化處理,以實現數據跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的流通、調用和分析、處理,提高對突發應急事件的感知、預測和防范能力。二是能夠允許數據面向社會大眾開放,在確保數據可公開的前提下,保障民眾的信息獲取權,助力突發應急事件處置。特別是在重大突發應急事件中,實現信息公開更能夠穩定社會情緒,調動民眾參與的積極性,提高應急管理的靈活性,根據事態發展進行更加精準的調控。在新冠肺炎疫情防控中,新華網的“新冠肺炎疫情最新數據查詢及服務權威平臺”,丁香園的“全球新冠病毒最新實時疫情地圖”等各類數據中心和信息共享平臺的數據公開,為社會各界提供了高效、及時的信息,發揮了大數據抗疫的關鍵作用。

綜合運用新技術,破解突發應急事件處置難題

新技術、新業務的發展必將帶來數據變革,突發應急事件處置可獲取的有效數據將受到影響,僅靠大數據技術難以滿足未來突發應急處置的要求。習近平總書記在《求是》雜志發表重要文章《全面提高依法防控依法治理能力,健全國家公共衛生應急管理體系》指出,要改革完善重大疫情防控救治體系。鼓勵運用大數據、人工智能、云計算等數字技術,在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面更好發揮支撐作用。因此,突發應急事件處置應緊跟時代和技術發展變化,不斷改革完善應急管理和處置體系,在大數據分析機制的基礎上,綜合利用現代信息技術,化解相關難題和挑戰,提高應急管理的科學化、專業化、智能化、精細化水平,推進應急管理治理體系和治理能力現代化,使我國成為應急管理科技強國。

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