大數(shù)據(jù)環(huán)境下群體性事件的風險識別與智能預警

隨著信息化與大數(shù)據(jù)時代的到來，信息的開源性、多樣性等特點使得不同利益群體間的交流、互動、訴求的表達呈“井噴式”發(fā)展。利益訴求的表達與相關(guān)者的回應的一致性、滿意度、利益分配的公平性是影響群體性事件的關(guān)鍵因素之一，也正是因為網(wǎng)絡時代的發(fā)展和利益訴求的交織作用、群體的共性效應激發(fā)社會群體性事件的發(fā)生。群體性事件的發(fā)生與潛在風險成為國家治理過程中亟待化解的問題，更是對國家治理體系現(xiàn)代化和國家治理能力的考驗。

近些年，群體性事件高發(fā)，政府組織對群體性事件的治理不再局限于現(xiàn)實社會中集體行動。群體性事件是社會公共安全的重要內(nèi)容，其形成機理不確定、演變過程非常規(guī)、影響后果特別嚴重，難以借助常規(guī)的管理方式識別、預防和應對。因此，通過群體性突發(fā)事件風險評估及干預措施的模擬仿真關(guān)鍵技術(shù)、一體化的群體性突發(fā)事件動態(tài)模擬仿真和風險評估軟件系統(tǒng)示范平臺的開發(fā)研究，構(gòu)筑基于大數(shù)據(jù)推演算法的群體性事件風險智能預警系統(tǒng)，加強群體性事件預警研究和風險排查，依托互聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建的虛擬空間察覺事件苗頭，維穩(wěn)關(guān)口不斷前移，關(guān)注風險源進行風險識別與防范，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)群體性事件的風險識別與智能預警，最大限度消弭不和諧隱患，提升治理效益。

1 大數(shù)據(jù)背景下群體性事件呈現(xiàn)出的新特征

（1）燃點低且傳播快。民工工資討要、城管執(zhí)法不當、征地拆遷、醫(yī)患糾紛等是群體性事件的重要場域。很多情況下因部分群體的利益訴求的表達得到其他非利益相關(guān)者的認同，往往對其事件或利益的評判以主觀感知來替代事件真相，爆發(fā)點極低。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多人通過網(wǎng)絡渠道來宣泄情緒，網(wǎng)絡媒介的發(fā)展加劇了信息的快速傳播，促使群體性事件爆發(fā)后受到更多人關(guān)注。

（2）利益涉眾化。近年來發(fā)生的群體性突發(fā)事件共同特點是利益涉及面廣，涉及范圍主要集中在勞資糾紛、城市征地拆遷補償和事故糾紛及非正常死亡等幾個方面，涉及人群包括在職和下崗職工、農(nóng)民工、個體業(yè)主、復轉(zhuǎn)軍人、教師等各階層人員，參與人員為實現(xiàn)共同的訴求目的，一拍即合，迅速聚集，增加了處置工作難度。

（3）組織化程度高。群體性事件通常因某個突發(fā)性事件而在短時間發(fā)生，或某個問題積累到一定程度而突然爆發(fā)。但是，近年來群體性突發(fā)事件的規(guī)模越來越大、影響越來越大，組織性也越來越強。

（4）炒作力度強。隨著互聯(lián)網(wǎng)和新聞媒體的發(fā)展，群體性突發(fā)事件發(fā)生后，一些利益群體或媒體的加入使得事件持續(xù)受到關(guān)注，或為引起全社會的關(guān)注而采取特別手段進行炒作，呈現(xiàn)出網(wǎng)上網(wǎng)下互相推動、交集放大的趨勢。

（5）處置難度大。群體性突發(fā)事件反映的問題日趨復雜，往往涉及社會生活領(lǐng)域方方面面，而且新舊矛盾相互交織、相互作用，訴求群體相互串聯(lián)、相互影響，往往是多數(shù)人的合理要求與少數(shù)人的無理要求相交織，多數(shù)人的偏激行為與少數(shù)人的違法行為相交織，多數(shù)人要求解決問題和極少數(shù)人借機鬧事相交織，形成法不責眾局面，處置起來難以準確判斷和作出決斷，難以采取措施果斷迅速予以處置。

2 大數(shù)據(jù)背景下群體性事件潛在風險識別

大數(shù)據(jù)是當前社會公共治理的有力工具，有助于實現(xiàn)治理體系的現(xiàn)代化和提升治理能力。由于大數(shù)據(jù)環(huán)境信息的碎片化和事件的復雜化導致各類風險潛藏，認知風險、摩擦性風險、程序性風險等使群體性突發(fā)事件接連發(fā)生。

（1）社會各類群體價值認同與群體共情的潛在認知風險。群體性事件的發(fā)生往往由于各類群體的價值認同相似性，一部分人的的利益訴求通過信息傳播得到其他非利益相關(guān)者的同情和支持，在這種情況下群體不斷壯大，群體的價值認同與群體共情的作用會激發(fā)群體性事件的認知風險，只有群體在認知上相一致就會使其共情更強烈，一旦受外界的刺激就會誘使群體性事件的發(fā)生。

（2）利益群體訴求表達多元化，摩擦性風險不斷增多。社會轉(zhuǎn)型期，我國在勞資糾紛、醫(yī)患關(guān)系、征地拆遷、城管治安亂執(zhí)法過程中伴隨著各種利益關(guān)系的深刻調(diào)整，同時各種沖突和矛盾相對集中呈現(xiàn)。信息時代的發(fā)展為利益群體訴求的表達提供了網(wǎng)上發(fā)聲的多元渠道，通過發(fā)表言論向?qū)α⒎绞┘訅毫?，從而實現(xiàn)自身的利益訴求，在此情況下導致經(jīng)濟訴求與非經(jīng)濟訴求的摩擦性風險逐步加大。

（3）利益訴求與回應措施供需矛盾加劇，程序性風險加大。具有共同利益的群體開展群體性事件旨在通過眾人意愿來引起社會的關(guān)注，由此來向政府部門乃至向?qū)Ψ綄で罄嬖V求的回應。但在群體事件發(fā)生后因拖延、回避、置之不理等行為造成事件“負面化”發(fā)展，利益訴求與回應措施供需矛盾進一步惡化，激發(fā)潛在訴求回應和應對措施的程序性風險。

（4）網(wǎng)絡時代群體性事件情緒孵化加大，催生輿情風險。近年來，依托網(wǎng)絡技術(shù)，通過微信、微博、公眾號等社交媒體來表達利益訴求的行為逐漸增多，以此引起社會各類群體的關(guān)注，依靠網(wǎng)絡力量實現(xiàn)線上與線下、現(xiàn)實與虛擬的共同認同。一旦部分群體的不滿情緒出現(xiàn)，可通過網(wǎng)絡渠道宣泄與傳播，使部分群體不滿情緒逐漸孵化，引發(fā)輿論輿情的風險。

3 大數(shù)據(jù)風險識別與智能預警的必然性

為了更有效、更及時地預警群體性事件，進行風險預先研判，使其在發(fā)生破壞性沖擊之前能夠得以控制，需依托大數(shù)據(jù)進行群體性風險識別與智能預警。

（1）大數(shù)據(jù)破解信息表面性、片面性、滯后性特征，通過數(shù)據(jù)技術(shù)及時抓取信息，實現(xiàn)風險研判。大數(shù)據(jù)信息化的發(fā)展為群體性事件風險識別與智能預警提供源動力，依托開源的信息數(shù)據(jù)能夠?qū)Ξ斍熬W(wǎng)絡時代各利益訴求表達渠道、內(nèi)容、具體聚點進行數(shù)據(jù)的抽取，如對網(wǎng)絡點擊量、熱點話題的檢索與回應進行技術(shù)整合，關(guān)注碎片化信息的深層次挖掘，技術(shù)人員通過設(shè)定相應的敏感詞和篩選條件，能對形形色色的信息進行過濾，通過詞頻指標的設(shè)定來尋找事件導火索與潛在風險因子。

（2）大數(shù)據(jù)能夠依托廣泛數(shù)據(jù)建立潛在風險因子數(shù)據(jù)模擬分析庫，提高群體性事件的風險感知與預警。海量的元數(shù)據(jù)能夠為群體性事件潛在風險因子提供數(shù)據(jù)資源，依托風險因子數(shù)據(jù)建立風險年模擬分析庫，對以往群體性事件誘發(fā)的潛在風險因子產(chǎn)生原因、導致的結(jié)果進行數(shù)據(jù)庫分析，一旦探尋潛在風險可通過風險數(shù)據(jù)模擬分析庫檢索相類似的群體性事件以及其潛在的其他風險因素，及時做好風險的防范和管控，降低群體性事件造成的危害。

（3）大數(shù)據(jù)的分析與動態(tài)監(jiān)測，提升群體性事件風險識別與智能預警的實時動態(tài)性與精準度。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)碎片化數(shù)據(jù)的實時動態(tài)收集與信息統(tǒng)計，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的量化分析，通過動態(tài)的數(shù)據(jù)監(jiān)測來實現(xiàn)全數(shù)據(jù)預警模式，能有效避免傳統(tǒng)模式中樣本數(shù)據(jù)的時間滯后和樣本誤差，保證對群體性事件風險的及時把控，提升風險識別的精準度與及時性，實現(xiàn)群體性事件的動態(tài)智能預警。

4 大數(shù)據(jù)背景下群體性事件風險識別與智能預警體系構(gòu)建

（1）早期感知與體系化風險征兆識別輿情指標體系構(gòu)建。風險征兆識別輿情指標旨在利用新信息技術(shù)革命，特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對我國群體性突發(fā)事件的復雜進行事件本身和外部環(huán)境的全面解構(gòu)，從不同維度、不同層面提出風險征兆識別輿情指標，構(gòu)建風險識別指標體系。首先，明確指標體系的構(gòu)建原則和指導理念。其次，以基礎(chǔ)理論內(nèi)容為出發(fā)，將其進行條理化分析和指標化設(shè)計。再次，通過走出去展開實際調(diào)研，了解群體性事件發(fā)生的背后原因和階段特點，探索群體性事件升級或化解的內(nèi)在機理?；谶@些基本信息了解群體性事件的因變量、自變量和控制變量，探討每個指標的設(shè)置原因、作用與影響范圍，明確重點指標、關(guān)鍵指標、邊緣指標的分類，運用層次分析法確定該指標體系中各指標的權(quán)重，確定量化研究的數(shù)值方法。從背景值、事件值2個維度，重點指標、關(guān)鍵指標、邊緣指標3個類型，監(jiān)測、評估、預測、報警和對策選擇5個層次初步建立“兩維三類五層次”的群體性事件早期感知與體系化風險征兆識別輿情指標體系。最后，采用專家調(diào)查法咨詢領(lǐng)域內(nèi)專家，對已有的預警指標體系進行完善。

（2）加強風險評估實時動態(tài)模擬仿真和干預推演。信息時代的信息開放性、傳播及時性使過剩的網(wǎng)絡表達和利益與網(wǎng)絡抗爭之間的矛盾不斷激化，利益訴求難以滿足導致群體性事件頻發(fā)。智能化是干預推演系統(tǒng)的發(fā)展方向之一，注重群體性事件風險苗頭，依托大數(shù)據(jù)的開源性特點，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源碰撞，針對不同領(lǐng)域或者類型的群體性事件的風險實時性的動態(tài)化仿真模擬，以預判誘發(fā)群體性事件的潛在風險。加強風險預判，推演干預行動對群體性突發(fā)事件發(fā)展，實現(xiàn)由靜態(tài)化的群體性突發(fā)事件的治理向動態(tài)化的群體性突發(fā)事件風險評估和預防預警的轉(zhuǎn)變，在模型中進行模擬，以觀行動效果，調(diào)整行動方案，推演出較為滿意的行動方案，并歸納入庫。

（3）基于智慧安全平臺群體性突發(fā)事件智慧預警體系構(gòu)建。廣泛的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與技術(shù)研發(fā)為群體性事件智慧預警體系的構(gòu)建提供基礎(chǔ)。智慧安全平臺將動態(tài)化的群體性事件風險評估和預警管理各類指標因素集中于此，并以系統(tǒng)化的協(xié)調(diào)運行為條件展開群體性突發(fā)事件的智慧預警。智慧安全平臺將事件的相關(guān)信息、危害程度、存在風險進行量化，事件的發(fā)展趨勢模型化，從而全面分析事件的發(fā)起潛在風險因子、傳播渠道、事態(tài)發(fā)展、網(wǎng)民思維傾向、點擊數(shù)量等相關(guān)數(shù)據(jù)，迅速判斷出該事件風險方向、嚴重程度，掌握解決風險的切入點，依據(jù)風險因子對事發(fā)的風險及產(chǎn)生的連帶系列風險進行智能預警。因此，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，掌握全方位相關(guān)聯(lián)的風險數(shù)據(jù)，運用強大的“相關(guān)統(tǒng)計和分析”能力搭建網(wǎng)絡信息風險數(shù)據(jù)的立方體，通過將網(wǎng)上和現(xiàn)實生活中各個方面的數(shù)據(jù)進行整理分析，探索輿情走向，把握網(wǎng)民情緒波動態(tài)勢，挖掘隱藏在現(xiàn)實社會背后的深層關(guān)系，切斷網(wǎng)絡輿情的“軟風險”向“硬風險”轉(zhuǎn)化的渠道，實現(xiàn)群體性事件風險識別與智能預警，及時管控群體性事件的爆發(fā)。

（4）大數(shù)據(jù)環(huán)境下群體性突發(fā)事件體系化治理規(guī)制與示范。新生事物需要在示范運行中不斷完備制度環(huán)境，制度規(guī)范在利用大數(shù)據(jù)進行群體性事件風險體系化治理中具有重要意義。在以開源數(shù)據(jù)為新工具進行群體性事件體系化治理示范過程中探索制度邊界，尋找規(guī)范尺度。在示范實踐中建規(guī)立制，有助于破除技術(shù)迷信或政府全能的單向度認知，完備政府治理技能，有利于政府在穩(wěn)定制度環(huán)境中更新治理工具，促進治理要素的體系化運行和功能性發(fā)揮，提升治理效率和治理能力，實現(xiàn)群體性事件風險預警制度完備與工具更新的雙重目標。基于開源數(shù)據(jù)的群體性事件風險智慧預警體系是重視大數(shù)據(jù)分析，利用信息技術(shù)整合多方資源，統(tǒng)籌頂層設(shè)計，打破部門阻隔，建立職能部門、技術(shù)運用相結(jié)合的工作方法，在技術(shù)融合和部門合作中實現(xiàn)安全預警信息共享與風險體系的規(guī)制與示范。