大数据战略下城市社会安全风险治理研究

张中阳　张璟垚

摘 要：当前我国城市面临的社会安全风险具有群体性、突发性、破坏性等特點，这与城市所处的区域位置、全国地位以及全球地位息息相关。文章以上海地区为例，对社会安全风险治理的区域要素、难点、对策进行分析，并对以上内容进行总结提出相关思考，对我国其他地区城市社会安全治理提供思路。

关键词：大数据;社会安全风险;治理;分析

1 上海市社会安全风险治理的区域要素分析

上海市作为全国一线城市，其经济发展水平、社会服务水平以及社会治安状况均位居全国前列。然而社会安全风险是一个广泛的概念，它是可能影响社会不稳定、社会秩序紊乱的一系列潜在因素的统称。从这个意义上来看，在安全事件的背后，往往有着人、事、物等多方面因素的相互作用以及相互联系。因此从这个意义来说，上海市并不是绝对安全的“港湾”，它也或多或少地存在着社会安全风险的问题。在当前供给侧改革的背景条件下，当前上海市主要矛盾体现为公民对于公共安全产品的需求与供给的不平衡与不充分之间的矛盾。根据上海市的区域要素，可以从以下几个方面分析上海市当前面临的社会安全风险治理的主要问题。

（1）城市各个要素集中，潜藏风险可能性较大。主要体现在：

人口众多。2018年，上海市人口为2423.78万人，其中户籍人口1447.47万，外来常住人口976.21万。我国划分城市等级的重要指标就是人口数量，人口基数越大，说明人口数量越多，对于公共安全服务的需求就越大。同时随着人口的增加，一些个性化、特殊化的公共安全服务也会不断增多，一些带有犯罪倾向的人口也会不断增多，社会安全风险就会增加。

建筑物众多。高度密集的建筑群会给城市管理带来很大的难度与压力，这主要体现在三个方面：一是上海拥有众多的大型城市商业综合体，这些商业综合体承载着餐饮、娱乐、办公、服务等众多功能，根据不同的功能划分为不同的空间并且相互贯通，这样一来就促进了人员的流动，但同时公共安全的风险也会随之增加;二是上海有很多的老式居民住宅，这些居民住宅大多设施老化、空间结构较为狭窄，如果发生类似于火灾等险情，往往会因为逃生通道堵塞、消防设施老化而造成不必要的伤亡;三是上海有客观的超高层建筑，这些建筑安全措施良好，但是由于楼层过高，电梯承载能力也有限，因而当突发险情发生时，很难将人群疏散。

交通路线多、管道众多。上海市的陆路、水路、铁路呈现出点多线长的特点，与老百姓日常生活紧密相关的水、电、气、网等，都靠全市的管线来传输，集成度高、关联性强，一旦出现故障，轻则影响部分市民生活，重则可能造成全城瘫痪。如果处置不当，还可能引发更大的次生灾害。

（2）利用网络违法犯罪的隐患逐渐增多，手段逐渐多样化。

首先，网络人口基数庞大，不法分子能够利用网络进行违法犯罪。现代城市的运行越来越依赖于网络的力量，在大数据时代，“互联网+”已深入社会各领域。截止2019年底，中国网民规模达8.29亿，手机网民规模达8.17亿。网民普及率达59.6%。如此庞大的网络基数使得一方面涉网犯罪形态多样，黑客化、产业化、智能化特点突出，几乎所有的传统违法犯罪都已经在网上出现，网上网下一体化趋势更加明显，新型网络犯罪形式也层出不穷。

其次，新兴产业和朝阳产业并没有得到良好的保护。当前，众多新兴产业和朝阳产业均以网络为跳板，以科技创新为支撑，为市民提供公共服务，如共享单车、网络预订等产业。但是作为新兴产业，几乎所有行业领域新业态的兴起与发展都遭遇了初期无序生长的窘境，网约车、共享单车、网上订餐等无不如此，甚至出现民宿等只能无证无照经营的无奈，带来不少社会安全隐患。如何对诸多隐患进行识别，并能否加以有效治理，这是当前城市治理亟待解决的重点课题。

最后，利用网络进行的经济犯罪也层出不穷，经济犯罪与经济活动相伴相生，经济活动越活跃、经济犯罪越多发。经济金融领域犯罪一方面直接破坏正常经济金融市场秩序，另一方面还容易成为引发其他风险的导火索，影响社会大局稳定。

根据上海市的社会安全风险治理的区域要素，我们可以认为，在新形势下，一些长期隐藏的社会矛盾会爆发，随着经济的发展，一些诸如贫富差距、人口老龄化等社会问题也会逐渐凸显出来。城市规模越大，诱发城市安全风险的问题也就越多，预防和处置突发事件难度也越大，往往是“牵一发而动全身”。由此表明，城市社会安全风险的特点相当明显，不再存在单个社会安全事件，取而代之的是一种社会安全状态，这也是大数据时代所面临的社会生态环境。

2 大数据时代社会安全风险治理难点分析

在大数据的背景下，社会进程会逐渐加快，同时引发很多问题。社会风险理论认为，一个国家的经济体制处于转型期时，其风险往往较大，在此转型期，相比于经济的快速发展，国家的社会管理能力往往相对滞后，再加上个人的利益一旦发生重大变化，则极易产生心理不平衡而引发对社会的不满。大数据时代社会安全风险治理难点主要表现在两个方面：

（1）从理念上看，存在着理念偏差和认知偏差，造成了治理成果与公民期望之间的巨大落差。

我国目前处于经济转型时期，传统威胁与非传统威胁并存，因此，为了保证大数据时代各项事务的完美运行，政府、社会、公民都需要树立总体安全意识。大数据时代的来临，让政府有责任去不断满足公民与社会的安全问题的诉求，提供良好的公共安全服务与供给。然而现实的状况是，一些地方政府仍留有保守思维，并没有将大数据看作是一种解决实际问题的方法。所以在掌握数据之后，没有认识到其重要作用并且加以分析。这样一来数据量再大也不能产生治理风险应有的作用，并不能实现大数据治理。这容易造成显著的“两极分化”：一方面关于社会安全治理的大数据越累积越多，而另一方面，解决大数据的方法和思路却跟不上。这就没有创造大数据应有的价值，最终结果就是风险治理目标实现的程度与人民群众的期望之间产生较大差距。

（2）从技术上看，社会安全风险治理的相关技术并未健全，人才也较为缺乏。目前我国的大数据运行机制主要是由云计算、互联网和物联网三者协同运转的。其运转模式为：互联网作为信息平台提供可供参考的数据，然后经过云计算这一新型处理模式，才能使这些原始数据转化为海量的信息资源。

但当前技术方面的问题主要存在于物联网这一层面，从整体来看，该技术的软硬件目前还缺乏统一或者相对统一的标准，而且很难靠一家技术公司来完成多家设备或系统的对接与整合。具体而言，物物相连所需要的接口不统一，技术参数不一致，数据交换的标准规范不明确，功能模块也各不相同，成为部门协同的最大障碍，也严重制约了部分已共享数据的应用实效。

除此之外，能够对大数据进行收集、清洗、储存、检索、共享、分析等治理措施的具有大数据思维和专业知识的专业化人才队伍目前尚未建立。而且，社会安全风险治理领域还涉及一些公安专业化的手段与措施，这就对一般的大数据人才又提出了更高的要求。总体而言，社会安全风险治理的相关人才是较为缺乏的。

（3）从共享状况来看，存在着较为严重的“数据壁垒”，孤立数据较多，造成资源浪费。

在大数据时代，每个部门都拥有属于自己的数据系统，且数量众多，能够满足组织整体的管理和分析需求。但是由于有些部门官员存在着官本位的思想，会将数据看作是自身部门的“私人物品”，拒绝与其他部门分享，造成了大数据的“条块分割”。此外，部门还根据自己的情况而不是全局的情况对数据进行解释和分析，造成对数据的独立解读，无疑加大了部门之间的沟通成本。这样一来，数据间缺乏关联性，数据库彼此无法兼容，这很大程度上导致数据资源浪费，风险治理效率低下，治理成本高，且无法准确把握社会安全风险治理领域运行的客观规律，最终导致社会安全风险的增加。

3 对于社会安全风险治理的对策分析

数据治理是一个收集、筛选、处理、分析、反馈的循环过程。将数据治理运用到社会安全风险治理时，既要有宏观思维的把握，也要有具体的行动手段。社会安全风险治理的对策主要有以下三个方面：

（1）从思维来看，要树立大数据理念，并以此指导具体行动。

树立大数据观念是指，及时将数据信息进行整合并归类，解决目前管理体制的碎片化现象。在进行社会安全风险治理的过程中，要保证解决问题与维护稳定同时开展，加大风险治理的宣传力度。同时，要多吸收专家以及社会组织的意见和建议，加强与其的沟通和合作，对新兴领域进行动态追踪和及时评估，把握其发展动向，预测其风险发生的可能性，及时解决问题。

（2）从实践来看，要将大数据理念贯彻到社会安全风险治理的全过程。

大数据风险治理过程包括四个阶段，即风险识别、风险分析、风险评价和风险决策。大数据思维的重点在于“预测”。这种思维方式主张由事物存在的现状预测事物发展的可能，即在事情有结果之前预判该结果是否会产生，产生的概率有多少，现有的资源是否足够应对等未来的趋势。由于上海在2010年11月发生过一次高层火灾，伤亡较重，因此以高层建筑火灾为例。在风险识别阶段，运用大数据思维于火灾的风险治理就是在火灾事故产生之前，根据建筑本身的结构、现有的消防设施、安全检查情况等“微”数据所搭建的风险数据库，识别出可能存在什么样的火灾隐患。在风险分析阶段，重点对所有数据之间、数据与可能结果之间的关联进行智能化分析，实现数据由无序向有序、隐性向显性、静态向动态、不可视向可视的转化。风险评价阶段则是在建构出风险信息提取与反馈机制的基础上，所有关联分析的结果直接提示各利益相关方需要采取的协同治理风险的具体措施。风险决策阶段的任务就是最终在火灾事故产生之前预先制定出科学的决策，以达到防灾减灾的目的。

（3）从技术上看，将大数据技术作为行动方针，从而提升社会安全风险治理的准确性。2014年上海发生了元旦踩踏事件，这一事件发生的条件之一是人员的密集。从大数据角度看，大量个体在特定区域的活动构成了群体的聚合状态，一旦这种聚合超过安全空间所能承载的人员数量，则处于危险状态，这也是最大的风险源。应用大数据技术对风险源进行监测预警，及时发现并采取疏导人流的措施，通过这一风险治理的精准性来有效预防群体性踩踏事件发生。首先，采集图像、红外、移动通信、无线、射频等数据，并将数据进行去冗、归类处理，以供实时分析。其次，对视频、音频、位置等数据进行智能分析，判断出实时人流聚集指标，如密度、分布等具体状态，并预测未来一段时间内人群聚集的态势变化。再次，及时将大数据分析结果告知决策部门，并向社会公布可能存在的風险。根据阈值判断，若实时或预期人流聚集指标超出阈值，即超出临界值，则立即根据处理策略向社会公众及现场人群发送预警信息，并由管理部门迅速执行预警措施。

4 对于社会安全风险治理的思考

社会安全风险治理关乎到整个社会以及每一位公民，因此在利用大数据技术的同时，应该对其进行一些思考，树立辩证思维。

（1）正对待科技与人的关系

利用大数据进行社会安全风险治理，需要准确把握科技与人的关系。大数据技术是现代化的产物，通过信息化、网络化的手段服务于社会，因此在利用大数据的过程中要注重其系统性，促进社会健康发展。同时要关注到人的作用，技术的发展是为了迎合人的需要的，因此在利用大数据技术的同时，要贯彻以人为本的理念，注重人的感受，考虑人的想法。在决策中不能忽视和摒弃人文因素，否则会适得其反。

（2）在治理风险的过程中谨慎新的风险的产生

在风险治理过程中，倘若没有正确的运用大数据技术，则可能产生“双刃剑效应”——产生新的治理风险。首先，在政府与公民的各种手段抗衡中，政府由于其拥有的众多资源而处于天然的强势地位，倘若不能正确对待这两种地位之间的差距，则很可能以维护公共安全之名全面收集公民个人信息，甚至包括彻底监控公民个人的行为，强势政府的产生将完全可能。大数据的特征之一是价值密度低，这就意味着，如果盲目迷信、过度崇拜数据，则容易导致治理者容易在大量的数据中失去自己的价值判断。大数据是客观存在的，但对于大数据的运用则不可能完全避开人的主观因素，这就有可能陷入各种数据陷阱。

5 总结

当前我国城市面临的社会安全风险具有群体性、突发性、破坏性等特点，维护我国社会稳定以及正常运转应当未雨绸缪，从识别社会安全风险入手。在这一过程中，需要以全面处理大量数据为依托，树立数据共享与协同治理的理念，将大数据思维、大数据技术自觉运用于社会安全风险治理的全过程;同时还要对大数据进行思考，既要考虑科技发展，也要考虑人自身，同时避免由此造成新的衍生的风险。

参考文献

[1]台运启，刘艺.解读社会治安风险评估[J].现代世界警察，2016，（04）：13-15.

[2]CNNIC发布第43次《中国互联网络发展状况统计报告》.http：//www.199it.com/archives/839693.html.

[3]刘铁民.危机型突发事件应对与挑战[J].中国安全生产科学技术，2010，6（01）：8-12.

[4]苑敏.物联网与云计算的融合——物联网云的构建[J].中国新通信，2013，15（03）：10-11

[5]杜天旭，谢林柏，徐颖秦.物联网的关键技术及需解决的主要问题[J].微计算机信息，2011，27（05）：152-154.

[6]周利敏.迈向大数据时代的城市风险治理——基于多案例的研究[J].西南民族大学学报（人文社科版），2016，37（09）：91-98.

[7]王修珏.认定重大责任事故罪与失火罪的界限：以上海“11·15”特别重大火灾事故为背景[J].中国公共安全（学术版），2011，（01）：119-122.

[8]钟开斌.逆向变更风险管理——“12·31”外滩陈毅广场拥挤踩踏事件案例研究[J].西南民族大学学报（人文社科版），2018，39（06）：26-32.