广州市政协教科文卫体委员会
内容摘要：大数据带来了数据与信息处理方式的根本性变革，为公共安全治理走向“智慧治理”模式提供了条件。大数据时代的最大改变在于，公共安全决策的流程将由危机事件发生后的“应对”转变为危机事件发生前的“预测”。意见建议：一是建立立体公共安全大数据收集网络形成城市公共安全数据中心。要实现数据共享，建立公共安全大数据管理云平台，加强网格化管理，完善各网格区域内的数据采集体系。二是建立安全预警中心，进行大数据挖掘形成主动防御型预警机制。三是建立完善统一指挥的快速联动行动机制。四是建立精细、精准的安全预警关联机制。
国务院《促进大数据发展行动纲要》提出推动大数据发展和应用在未来5—10年逐步实现几个目标，其中之一就是“打造精准治理、多方协作的社会治理新模式。将大数据作为提升政府治理能力的重要手段，通过高效采集、有效整合、深化应用政府数据和社会数据，提升政府决策和风险防范水平，提高社会治理的精准性和有效性。”运用大数据可提升我市公共安全治理水平。
一、问题提出
广州是一个汇集人流、物流、信息流的“大港口”。
广州市常住人口1350.11万人，越秀区常住人口密度达到34225人/平方公里；全年客运量106082万人次，平均每天客运量290.64万人次；白云国际机场旅客吞吐量5521万人次，平均每天旅客吞吐量15.13万人次；市区公共交通客运量563237万人次，平均每天在市区有1543.12万人次流动，其中地铁平均每天客流量为659.43万人次；城市每天接待过夜旅游者人次数15.50万人次；全社会从业人员数达810.99万人。
广州全年国内货运量100124万吨，平均每天为374.31万吨；港口货物吞吐量52096万吨，平均每天为142.73万吨。
广州本地电话用户467.64万户，移动电话用户3219万户，国际互联网用户数539.26万户。（以上数据来自2016年统计年鉴）
2016年在市公安局备案，超过5000人以上活动有900多件；据市来穗人员服务管理局数据，截至2015年6月登记的出租屋466.09万套。
数据说明广州突发公共事件的可能性随时都存在，都有可能发生，特别是随着高度发展的信息化和社会结构人际关系复杂化，恐怖主义、极端主义、敌对分子、犯罪分子的行为特征向非理性、目标分散、难以预测、快速蔓延等方向发展。
无法准确感知这个城市，就会常常陷入危险和恐慌之中！大数据带来了数据与信息处理方式的根本性变革，大数据表示的是过去，但表达的却是未来，为公共安全治理走向“智慧治理”模式提供了条件。一是依据大数据信息对公共安全风险进行监测预警。不仅能动态监测而且还能深度分析挖掘网络舆情和危机事件的动态，提高政府的危机预警能力和应对能力；二是利用大数据技术全面分析公众的公共安全需求。政府应急管理部门对积累的海量数据进行挖掘利用，以提供更多的应急管理服务；三是利用大数据技术对公众的灾难行为模式进行分析和挖掘。通过进行建模、预测和模拟，对社会各方提供面临危机时的有效指导。
作为一种治理理念，智慧治理理念贯彻于公共安全治理的全过程之中，实现公共安全治理机构的重构。公共安全治理机制主要包括危机预警机制、危机决策机制、指挥协调机制、资源动员机制、信息发布机制、应急救援机制、善后恢复机制等等，它们分别对应于公共安全治理过程的每一个阶段中。从数据（信息）流动的角度看，公共安全治理的过程又是一个数据搜集、数据整合、数据提炼、数据挖掘、安全分析、安全情势判断、安全监测、发现危机（风险）的过程。相较于传统时期的公共安全治理机制与治理流程，大数据时代的最大改变在于，公共安全决策的流程将由危机事件发生后的“应对”转变为危机事件发生前的“预测”，具体来说，应对式决策是一种“逆向”思维，体现为“事件突发—逻辑分析—寻找因果关系—进行突发事件应急决策”的流程；预测式决策则是一种“正向”思维，体现为“挖掘数据—量化分析—寻找相互关系—进行突发事件预测决策”的流程。将数据思维贯彻于公共安全治理的全程中，由“（客观）事实驱动”的决策取代“（主观）经验驱动”的决策，将成为大数据时代智慧治理过程的关键特征。
二、意见建议
（一）建立立体公共安全大数据收集网络，形成城市公共安全数据中心
图1暋城市公共安全数据中心
市政府首先要建立数据收集网络，保障数据质量。在公共安全预警数据收集网络及组织建设中，政府应建立市公共安全数据中心，并建立数据治理委员会，统一协调数据治理工作。图1城市公共安全数据中心市公共安全数据中心是政府数据存储与交换中心，实现各级政府间、各个部门间、政府与公众间的数据流通，从而进行数据挖掘，提供辅助决策。数据治理委员会首先要对不同系统之间的数据进行整合，统一“元数据”（即描述数据的数据，对数据及信息资源的描述性信息）的定义，制定各行各业的数据标准。数据治理委员会要制定出阶段性的数据规划，估算数据价值等。
市公共安全数据中心包括数据集成平台和应用平台（如图1所示）要实现数据共享，解决不同部门都拥有自己的数据库和信息系统，解决信息孤岛问题。用云计算技术，建立公共安全大数据管理云平台，将与公共安全相关的各类数据进行集中式管理，有效带动公共安全信息在各部门之间、政府与公众之间依职能、按需求进行交换与共享。当市公共安全数据中心运转时，负责安全管理的各政府机构定期或不定期向其提交本机构负责领域的基本信息。各个部门相互配合，完善相关人口数据资源，包括人口的基本信息、社保信息、劳动信息、民政信息、卫生信息、税务信息、工商信息、计生信息等。同时要对城市中重要的商业圈、产业圈、生活圈等人口或设施密度高、安全隐患大的区域进行梳理，加强网格化管理，完善各网格区域内的数据采集体系，使全市安全监控网络的触角能延伸到任何一个风险点，防止出现盲区，从而夯实城市公共安全治理的大数据基础。
（二）建立安全预警中心，形成主动防御型预警机制
大数据分析可以帮助分析历史事件，发现事物发展的趋势，找出共同点和相似性，预测出各种事件发生的概率。
进行大数据挖掘形成主动防御型预警机制。安全预警中心根据数据中心给予的数据分析帮助，识别、诊断、评价危害公共安全的征兆，确认监测指标所处的状态。当指标正常，则继续监测;当指标位于正常的上限，处于低度危机层面，则高度警戒，安全预警中心提出防控方案，防止事态严重;当指标处于危机层面，安全预警中心则迅速启动紧急应急管理程序，成立应急管理小组，联合其他相关部门制定应急处理方案并迅速落实到位，直至公共安全恢复。
（三）建立完善统一指挥的快速联动行动机制
根据数据实时获取、预测预警、智能消息、信息共享应急联动和辅助决策的需求，提出政府应急联动平台总体框架(见图2)，即应急联动平台、各专项指挥分平台、街道应急指挥分平台，以实现公共安全日常管理和应急管理的有机结合。
图2暋城市公共安全应急联动体系
图2城市公共安全应急联动体系设立常设领导指挥机构实行一元指挥，负责长期规划、指挥协调、统一调配。在进入应急状态后不同部门或机构必须保持相互联络与相互协调，形成整体联动。公安、交通、通信、急救、电力、水利、地震、民防、城市管理等政府部门纳入一个统一的指挥调度系统，共同处理特殊、突发、紧急事件，向公众提供社会紧急救助，实现跨区域、跨部门、跨警种的统一指挥，快速反应、统一应急、联合行动。
在对相关信息充分了解和掌握的基础上迅速的联动应急行动。市公共安全数据中心首先要保障必要的信息在不同部门之间最大程度的共享，为管理者和决策者提供科学决策依据，为各个执行部门的救援行为提供必要的指导。
围绕市政府突发事件应急预案，以搭建区政府应急联动平台为枢纽，以各专项应急指挥分平台和街道应急指挥分平台为应用节点，互联互通、信息共享、互为支撑、安全通畅的应急联动体系。成为应急管理共享交换的智能总枢纽。根据数据实时获取、预测预警、智能消息、信息共享应急联动和辅助决策的需求，实现各类应急信息的规范接入、有效整合，支撑跨区域、跨部门的资源共享，为政府全面掌控公共安全提供情报服务，为科学决策提供依据。
公共安全应急联动系统运行起来时，应急值守工作人员接到公安、交通、消防、卫生、街镇分中心等部门的事件信息后，将应急事件转入应急联动平台处置，将一般事件转入非紧急救助系统处置。应急联动平台根据应急预案管理办法进行预处理。智能消息中心根据事件需要进行通信手段智能组合和通知对象智能编组，并发挥消息传达监控、消息响应监控功能、接收监督等功能作用，按照完成时间、提醒周期提前通知，可根据紧急程度，提供催办提醒、催办通知、催办反馈功能。
（四）建立精细、精准的安全预警关联机制
数据背后隐藏着巨大的价值，其价值具有“稀疏性”“不确定性”“多元化”等特点，我们无法判断哪些数据有用、哪些无用。数据价值的这种低密度、稀疏性，需要我们用统计分析、主题性挖掘技术才能呈现。例如：我们可以通过分析交通拥堵与犯罪发生地点的关系，有效改进治安。也可以从交通违规和事故的统计数据中发现规律，改进道路设计。可以通过对一定数量的手机（例如10万人）的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规则性和重复性，进行流行病预警和犯罪预测。
当前，转型期出现的各种城市公共危机反映社会主体——政府、企业、非政府组织、公众共同参与处理危机的程度很低，而实际上多元主体的共同参与会降低危机发生的概率，更加有力地促进社会稳定。因此，与公共安全预警关联性最大的就是构建正确的舆论导向，拓宽公众参与渠道，加强安全意识的科普宣传。
数据导向的城市公共安全治理体系是对公共安全事件诱因和演化过程信息进行监测、判断、预警、控制，能够整合、完善、共享公共安全信息资源，规范公共安全治理信息的采集、存储、处理、传播、使用、回馈等程序，从而构建一种防御型的公共安全治理体系。