基于社交媒體大數(shù)據的智慧城市突發(fā)事件情報感知模型研究

楊謹鋮，馬 龍，張立紅，馮曉陽，黃 鑫

(中國人民警察大學，河北 廊坊 065000)

1 現(xiàn)狀分析

當前，我國正處于社會制度、經濟結構發(fā)展和轉型的關鍵時期，社會矛盾相對集中，各種自然和人為的突發(fā)事件呈現(xiàn)多發(fā)態(tài)勢，如2008年“5·12汶川地震”、2014年“5·22烏魯木齊恐怖襲擊案”、2014年“12·31上海外灘踩踏事件”、2013年H7N9傳染病等不同類型的突發(fā)事件頻繁發(fā)生。突發(fā)事件的發(fā)生一方面對社會及群眾的生命安全和財產造成損失，另一方面會引發(fā)群眾恐慌，影響社會秩序。《中華人民共和國突發(fā)事件應對法》將突發(fā)事件分為自然災害、事故災難、公共衛(wèi)生事件和社會安全事件[1]，并將突發(fā)事件的預防與應急準備、監(jiān)測與預警、應急處置與救援、事后恢復與重建的工作分工進行明確，確定了各級政府、各個部門的法律職責，凸顯了情報在突發(fā)事件中的戰(zhàn)略地位。2018年成立的應急管理部將相關應急管理職能進行整合，有助于高效處置突發(fā)事件任務。

我國人工智能技術發(fā)展迅速，城市發(fā)展思路已由之前的立體城市轉變?yōu)橹腔鄢鞘?。在智慧城市中街面、房屋、自然地貌等區(qū)域均布置有各種豐富的傳感器以實時監(jiān)測城市動態(tài)，為情報感知工作獲取數(shù)據信息，同時，由智慧城市生活的居民在使用社交媒體產生的信息也能極大的幫助情報感知工作。近年來我國互聯(lián)網社交媒體發(fā)展迅速，根據艾瑞mUserTracker數(shù)據顯示，2017年5月中國移動社交APP的月度獨立設備數(shù)接近5.9億，移動端用戶規(guī)模持續(xù)上升，6.6億手機網民使用頻率中，即時通信使用率最高，達91.8%[2]。大量的網民在社交媒體與世界各地的網友交流，獲取資訊，社交媒體已成為當前民眾的重要發(fā)聲口，同時也是政府采集信息的有效途徑。

事實上，雖然我國的智慧城市進展迅速，但相比于IBM提出六個核心智能系統(tǒng)(組織(人)、業(yè)務/政務、交通、通信、水和能源)仍有一定差距。智慧城市的建設不光需要硬件建設，更需要各類收集、分析、決策系統(tǒng)的軟件建設。情報工作在處置事件起到“耳目、尖兵和參謀”的作用，但是，當前程式化的情報工作使得“耳目”效用大打折扣，使得對信息敏感性不夠、判斷不足、反饋功能喪失，造成情報感知工作幾乎沒有開展，被動的開展突發(fā)事件情報工作，難以對發(fā)生的突發(fā)事件做出快速響應。因此在突發(fā)事件中加強情報探知能力、情報反饋功能，進一步獲取社交媒體中的有效情報進行先期分析研判，以指導情報工作和輔助決策部門決策。本文基于社交媒體大數(shù)據建立指揮城市突發(fā)事件感知的模型，嘗試在傳統(tǒng)智慧城市突發(fā)事件情報工作中強化社交媒體大數(shù)據的情報感知意義，探究突發(fā)事件中“被動變主動”模式的情報感知工作模型。

當前國內外學者對智慧城市中突發(fā)事件的研究較多，但情報感知領域由于是新興領域，研究成果較少。國內外對智慧城市中突發(fā)事件的研究視角主要集中在以下幾個方面：(1)智慧城市突發(fā)事件應急管理方面，通過大數(shù)據物聯(lián)網、云計算技術對城市智能化數(shù)據進行整合，增強聯(lián)動能力，健全城市公共安全管理體系[3-7]。(2)智慧城市突發(fā)事件情報體系構建方面，通過強化突發(fā)事件情報需求，有效融合智慧城市突發(fā)事件平臺、相關技術與情報體系，為智慧城市應急實踐提供指導[8-11]。(3)智慧城市突發(fā)事件應急管理平臺方面，運用眾包模式，提供大量數(shù)據源，實現(xiàn)對數(shù)據交換與共享的功能，并將突發(fā)事件處置任務需求和城市資源信息進行聚合，為應急管理平臺建設提供借鑒[12-15]。(4)智慧城市突發(fā)事件監(jiān)測與防控方面，立足于智慧城市大數(shù)據背景，挖掘數(shù)據間關聯(lián)性，建立突發(fā)事件完整的應急預警事件鏈，加強對突發(fā)事件的感知能力[16-18]。

情報感知方面，王延飛等對情報感知的意涵、歷史淵源及其研究對象進行陳述，認為情報感知工作應聚焦于感知認識、感知準備和感知實施，探尋情報感知能力的提升路徑[19]。陳美華等對情報感知支撐條件從機構、方法、人員三個角度進行分析，并強調了情報跨機構、跨領域協(xié)作融合的重要性[20]。趙柯然等對情報感知中感知方法進行探索，將情報工作描述為“三個環(huán)節(jié)、兩個機制”，細化了情報感知的工作過程，并將情報感知工作具體為態(tài)勢感知、情景感知、數(shù)據感知。為情報感知具體工作提供理論指導[21]。

2 社交媒體大數(shù)據對智慧城市突發(fā)事件情報感知的影響

2.1 大數(shù)據的概念及特點

大數(shù)據在近幾年成為學術界乃至商界極為熱門的研究以及應用領域，但其大數(shù)據概念本身并不是一個全新的概念。美國小說家阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》中對信息時代里人們新的生活方式以及數(shù)據的爆發(fā)引起文明結構的改變進行了詳細描述，將大量可捕捉的數(shù)據稱為“第三次浪潮中的華美樂章”[22]。雖然對大數(shù)據以及其應用學界已有大量文獻產出，但目前對于大數(shù)據的概念在學術界并未形成統(tǒng)一的觀點。其中較有代表性的是從大數(shù)據特征出發(fā)，通過特征歸納總結的3V定義、4V定義、5V定義。3V[23]定義指的是大數(shù)據需要滿足以下特點：(1)規(guī)模性(volume)，收集、分析的數(shù)據量非常大，數(shù)據量突破了GB、TB的級別，躍升至PB級別；(2)多樣性(variety)，大數(shù)據數(shù)據源來源豐富，數(shù)據種類繁多，數(shù)量龐雜，簡單的地址信息就包括地理位置、視頻、音頻、圖片、文字以及聯(lián)系信息；(3)高速性(velocity)，大數(shù)據的收集和分析以及分析產品的呈報需要在較短的時間完成更新，以制成情報產品供決策部門使用。4V[24]定義在原來3V基礎上增加了真實性(veracity)，即大數(shù)據中必須保持數(shù)據的真實性，數(shù)據的真實性決定情報產品準確度，有效輔助決策的實施。5V[25]在4V的基礎上增加了價值性(value)，大數(shù)據中單個數(shù)據的價值并不如傳統(tǒng)小規(guī)模數(shù)據的價值高，大數(shù)據的價值在于“樣本=總體”，使得大數(shù)據可以無需繁雜的統(tǒng)計計算和回歸驗證即可得出有價值的情報產品。

相比于通過特征定義大數(shù)據概念，維基百科將大數(shù)據定義為：傳統(tǒng)數(shù)據處理應用軟件不足以處理它們的大或復雜的數(shù)據集合[26]。本文較為認可維基百科對大數(shù)據的概念界定。

2.2 社交媒體大數(shù)據對智慧城市突發(fā)事件情報感知的影響

2.2.1 情報感知時間的即時化

大數(shù)據時代，居民單單是在社交媒體中交流產生的數(shù)據量就已經達到了前所未有的程度，數(shù)據信息隨時都會更新。紛繁復雜的數(shù)據是情報感知工作的基礎，即時有效的信息可增強情報感知工作的指導性，因此，智慧城市中突發(fā)事件的社交媒體大數(shù)據情報感知工作必須實現(xiàn)即時化。由于大數(shù)據相較于小體量數(shù)據，突發(fā)事件情報信息分散程度更高，數(shù)據的提取分析工作耗時更多，數(shù)據之間的相互關聯(lián)程度更加難以察覺。這要求智慧城市突發(fā)事件中對社交媒體大數(shù)據的情報感知工作必須實現(xiàn)系統(tǒng)化、高效化，應用合理科學的方法對數(shù)據信息進行更加系統(tǒng)全面的分析研究，以深入挖掘數(shù)據之間的情報感知點。

2.2.2 情報感知方式的直接化

智慧城市中布置的各類數(shù)據傳感器可實時獲取城市數(shù)據類型、地圖與興趣點數(shù)據、GPS數(shù)據、客流數(shù)據、手機數(shù)據、LBS位置數(shù)據、視頻監(jiān)控數(shù)據、環(huán)境與氣象數(shù)據以及社會活動數(shù)據等，突發(fā)事件發(fā)生后社交媒體產生的數(shù)據相較于智慧城市物理監(jiān)控器收集的數(shù)據則有著數(shù)據表現(xiàn)直觀的特點。社交媒體所承載的信息多是居民直接通過自己的感知所得出的，這些信息無需數(shù)學算法進行分析，因此情報工作中的感知速度快，分析流程簡化，配合突發(fā)事件當?shù)氐男畔鞲衅骺梢栽谳^短時間內完成情報產品的制作，為決策部門提供情報支持。突發(fā)事件社交媒體情報信息一方面具有直觀化的特點，另一方面，社交媒體平臺數(shù)據雖多由事件當事人發(fā)布，但還有很多數(shù)據是部分人員所傳播的謠言。在情報感知之前應做好信息篩選工作，防止數(shù)據中“李鬼當李逵”的事件發(fā)生，影響相關部門決策。

2.2.3 情報信息的復雜化和智能化

社交媒體大數(shù)據是社會大數(shù)據的組成部分，同樣具備5V特點。5V中規(guī)模性(volume)雖然體現(xiàn)的是大數(shù)據的規(guī)模海量，但在實際工作中大數(shù)據由其數(shù)據海量化特征呈現(xiàn)出復雜的特點。第一、數(shù)據類型的復雜性(結構化數(shù)據、半結構化數(shù)據、非結構化數(shù)據、交互數(shù)據等)；第二、信息載體(文字、圖片、音頻、視頻等)；第三、傳播渠道(微信、微博、QQ、貼吧、論壇等)；第四、情感表現(xiàn)(正面、負面、中性)。突發(fā)事件發(fā)生后，不同的數(shù)據來源，以及碎片化的信息必然使得情報信息呈現(xiàn)復雜性。突發(fā)事件傳統(tǒng)的情報信息收集更多是偏重情報工作人員的經驗與之前的固定情報收集關鍵信息點，情報分析手段單一，靈活性不高。通過運用社交媒體大數(shù)據分析工具，可以實現(xiàn)對每個發(fā)生的突發(fā)事件監(jiān)控設施的快速調動、風險態(tài)勢分析、文本挖掘，進而從社交媒體中發(fā)現(xiàn)情報信息的潛在規(guī)律和聯(lián)系，智能化的改進情報感知工作，進而進一步指導情報后續(xù)工作，高效完成突發(fā)事件的決策支持服務。

3 傳統(tǒng)智慧城市突發(fā)事件情報工作流程

當前我國智慧城市配套軟件建設速度距硬件設施有一定差距，情報工作流程并無太大變化。情報工作流程通常是：第一步由情報需求指導，進行情報工作策劃，明確情報對象、情報收集方式、時間進度安排等，并向具體負責部門分配情報任務、明確具體分工；第二步是情報收集，情報收集機構依據情報任務類型的不同展開情報收集；第三步是情報信息的標準化，收集到的情報信息類型并不統(tǒng)一，將收集到的不同情報進行標準化處理有助于后續(xù)情報工作流程的高效進行；第四步是情報核查工作，就是將虛假情報進行篩選，提取真實情報，同時鎖定集中的虛假消息發(fā)布源，依法展開處置工作；第五步是情報分析，情報分析人員對已獲取的情報信息進行匯總，運用定性和定量分析方法，對情報信息進行細化處理，理清事件脈絡，預判事件發(fā)展趨勢，并對事件的重要性、突發(fā)性、真實性進行評估；第六步是情報編寫人員遵循如實、完整、及時、準確、簡潔的原則將先期情報工作以情報產品的方式體現(xiàn)出來，依據不同部門的情報需求編寫不同角度的情報產品分發(fā)給情報用戶，如圖1所示。

圖1 傳統(tǒng)智慧城市突發(fā)事件情報工作流程

通過對各省市突發(fā)事件應急管理組織機構進行研究分析，發(fā)現(xiàn)機構設置與情報流程契合度較高。以深圳市為例，深圳市突發(fā)事件應急管理組織機構分為市級和區(qū)縣級，每一級別分別有領導機構、辦事機構和工作機構(如圖2所示)，這種設置雖然分工明確，有利于處置工作的開展，但各個部門之間多突出行政職責，信息壁壘較高，這就導致情報的流動性不足，情報無法進行充分整合，情報感知工作自然也無從談起。

圖2 深圳市突發(fā)事件應急管理組織機構

4 基于社交媒體大數(shù)據的智慧城市突發(fā)事件情報感知模型構成要素

基于社交媒體大數(shù)據的智慧城市情報感知模型以情報感知為中心，目標為提高突發(fā)事件應對策略的速度和質量而不斷改進情報工作。本文將該情報感知模型進行解構，得出數(shù)據要素、技術要素、機構要素三個基本要素，如圖3所示。

圖3 情報感知要素關系圖

4.1 數(shù)據要素

在該模型中對智慧城市中突發(fā)事件處置的前提是獲取海量的社交媒體應用數(shù)據。數(shù)據要素指的是我國各大社交軟件、媒體平臺的網民交流信息等，數(shù)據要素將智慧城市社交媒體信息數(shù)字化、標準化，并將各個信息串聯(lián)起來，形成一個全面的智慧城市信息網，通過信息網感知整個城市的動態(tài)，在發(fā)現(xiàn)異常時及時調用事發(fā)地及其附近的監(jiān)控器和傳感器了解詳細信息，為情報機構進一步分析和預測提供數(shù)據支撐。

4.2 技術要素

大數(shù)據環(huán)境下，數(shù)據體量大、類型多樣、單個數(shù)據的信息價值降低，傳統(tǒng)情報分析方法已無法很好的適應當前現(xiàn)狀，需要綜合運用多種數(shù)據分析方法和技術：社會網絡分析方法、數(shù)據云存儲技術、數(shù)據挖掘技術、語義分析技術、地理信息定位技術、信息可視化技術、大數(shù)據情報分析技術等。社會網絡分析將個體人的信息歸納至社會關系網絡中，分析智慧城市的整體社會屬性；數(shù)據云存儲技術通過集群應用、網絡技術或分布式文件系統(tǒng)等功能，將智慧城市辦公網絡中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟件集合起來協(xié)同工作，通過諸如NoSQL技術、MongoDB技術等適應大數(shù)據時代龐大的數(shù)據體量以及24小時全天候監(jiān)控的工作需求；數(shù)據挖掘方法可對收集到的信息進行分析，識別有用或潛在有用的數(shù)據，具體可通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)等諸多方法來實現(xiàn)；語義分析技術可對社交媒體中網民所表達的各種類型的信息進行分解，包括語義消歧、語義表示和學習、淺層語義分析、深層語義分析、人工智能語義分析等方法；地理信息定位技術是在語義分析、電子設備定位的基礎上進行突發(fā)事件信息定位匹配、地理信息標注、地理信息分析；信息可視化技術通過將社交媒體中獲取的信息進行不同要素的拆分，以圖表的形式展示突發(fā)事件的各項信息，為情報信息的使用者提供更加直觀清晰的結果；大數(shù)據情報分析技術注重整體數(shù)據的聯(lián)系和變化，更加簡單直接的對突發(fā)事件進行分析，相對于傳統(tǒng)情報數(shù)據分析理念，其發(fā)生了三個轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果[27]。

4.3 機構要素

參與到社交媒體大數(shù)據智慧城市突發(fā)事件情報感知的機構包括：社交媒體、情報機構、處置機構、決策機構。社交媒體機構為本市社交媒體平臺提供企業(yè)，這些企業(yè)通過緊密配合政府工作，主動提交本市異常社交數(shù)據、開放數(shù)據平臺以供情報工作人員收集信息，篩選有用情報；情報機構通過初期情報感知，對突發(fā)事件進行分類并有針對性的收集，迅速制成情報產品呈送政府處置機構，為決策機構了解事件發(fā)展脈絡、選擇處置措施、調動處置機構提供情報參考；決策機構依據情報對突發(fā)事件進行處置，并將事態(tài)變化及時反饋至情報機構，使情報機構調整情報工作策略，保證情報工作的高效進行；處置機構在得到決策機構整體調度命令介入突發(fā)事件處置工作后，不斷接收事件現(xiàn)場信息發(fā)展，及時傳遞至情報機構有助于情報工作的調整，制定新的決策輔助建議，防止事件失控。

5 基于社交媒體大數(shù)據的智慧城市突發(fā)事件情報感知模型

5.1 情報感知流程

傳統(tǒng)突發(fā)事件情報工作流程是相對固定的，各個環(huán)節(jié)彼此孤立工作，聯(lián)系性較少，信息的流動性感知功能薄弱。而社交媒體大數(shù)據中對突發(fā)事件的情報感知并不是簡單地程式化分析，而是一個動態(tài)流動的工作過程，所有情報工作部門、事件決策部門、事件處置部門等必須參與其中，建立一種以目標為中心，情報感知為驅動的實時交流共享情報感知網，如圖4所示?；谏缃幻襟w大數(shù)據的智慧城市突發(fā)事件情報感知是一個復雜的系統(tǒng)，圍繞目標中情報感知分為數(shù)據感知、情境感知、態(tài)勢感知，對目標進行全面分析之后，依據具體的情報用戶展開情報分析，在充分的情報感知工作以及了解情報用戶需求之后，展開情報收集工作、情報分析工作，最后將情報產品遞送至決策部門以供參考。同時，在每個情報環(huán)節(jié)、以及與情報有關的部門都可以隨時反饋，調整情報感知工作細節(jié)，完善情報工作。大數(shù)據環(huán)境下，面對海量的社交媒體數(shù)據信息，通過充分的情報感知工作，才能通過情報需求清晰準確地完成情報工作，避免陷入海量的信息陷阱中。情報感知模型打破了僵化的情報工作方式，實現(xiàn)了實時的交流方式，增強了情報工作的靈敏度，使情報工作更加具有針對性，實時且高效。

圖4 情報感知流程圖

5.2 情報感知模型

基于社交媒體大數(shù)據的智慧城市情報感知模型的構建，以調整突發(fā)事件情報策略為目標、社交媒體大數(shù)據為信息來源基礎、突發(fā)事件情報需求為驅動，綜合運用各類技術方法，對海量的數(shù)據信息進行數(shù)據挖掘、分析，以實現(xiàn)智慧城市中突發(fā)事件的情報優(yōu)化工作，針對不同突發(fā)事件為不同決策部門量身定制適合的情報策略，高效且準確地完成情報工作，并為決策部門提供可靠及時的情報產品。基于社交媒體大數(shù)據的智慧城市突發(fā)事件的情報感知模型包含情報收集、情報篩選、情報匹配、情報分析、情報評估、情報感知反饋以及用戶地理感知、用戶背景感知、周邊資源感知，情報感知工作模塊之間互相通聯(lián)，形成有機整體，如圖5所示。

圖5 情報感知模型

5.2.1 情報收集

大數(shù)據環(huán)境下有關突發(fā)事件的社交媒體數(shù)據體量空前龐大，信息表現(xiàn)形式多樣，因此，突發(fā)事件社交媒體大數(shù)據不僅要求收集平臺要全，還要求收集方式廣，在已有的社交媒體情報源的基礎上盡可能的實現(xiàn)情報源的拓展，同時加強對現(xiàn)有數(shù)據挖掘技術的識別，使識別技術不僅在純文本領域中，還可擴展至圖片、音頻、視頻中，實現(xiàn)對社交媒體中突發(fā)事件信息的及時全面情報獲取。

5.2.2 情報篩選

情報篩選通過對數(shù)據進行信息標準化處理，可以使收集的信息變成便于進一步分析的統(tǒng)一格式，提高信息的可用性。數(shù)據篩選通過諸如分類分析、聚類分析、關聯(lián)分析、時空分析、回歸分析等方法，對信息進行優(yōu)化整理。分類分析是指通過對信息進行關鍵要素剝離，將信息快速多維度分類。聚類分析是繼分類分析的后續(xù)分析工作，利用分詞軟件進行信息分類后，再利用語義分析軟件將語義相同或相似的信息聚合在一起，得到信息的共同點，收集信息共同特征，并得到信息的話題中心點。聚類分析可對信息進行關鍵點有序抽離并有序整理，方便情報分析人員的信息認知。關聯(lián)分析可用來表示兩事物之間的相互聯(lián)系性，可對大數(shù)據中海量的信息找到其中有意義的聯(lián)系，利用關聯(lián)分析中多維、多層規(guī)則，對數(shù)據進行可視化處理，便于情報工作人員以各個切入點分析社交媒體數(shù)據。時空分析是社交媒體信息中智慧城市突發(fā)事件發(fā)生的具體時間與具體空間的分析方法，通過對信息偏差進行處理，有助于監(jiān)控設備的針對性監(jiān)控以及處突工作人員的先期處理；回歸分析是用來確定兩種或者兩種以上相互依賴的變量之間的數(shù)學統(tǒng)計分析方法，通過簡單回歸分析以及多重回歸分析，分析信息之間的因果關系，找尋信息的內在規(guī)律，并對未來將要發(fā)生的事件進行預測。

5.2.3 情報匹配

智慧城市中政府部門建立了多種多層次的數(shù)據庫，在情報匹配工作環(huán)節(jié)中，突發(fā)事件情報經過情報收集、情報篩選工作，已成為標準制式信息格式，可由情報分析人員對信息庫進行匹配，輔助情報分析人員決策。突發(fā)事件案例庫可對收集到的突發(fā)事件信息進行匹配，尋找相似突發(fā)事件案例，為突發(fā)事件的發(fā)展預測提供參考。地理信息庫可對社交媒體中突發(fā)事件地點進行地理信息的匹配，地理信息的匹配并不是簡單的突發(fā)事件定位，而是對突發(fā)事件的周邊環(huán)境、地質資源、交通狀況、實時天氣情況等諸多地理天氣情報進行匹配，使情報人員全方位了解事發(fā)地客觀情況。居民個人信息庫可對社交媒體用戶信息進行匹配，前期可通過該庫對社交媒體使用者開展言論可信度分析，后期可通過該庫對事發(fā)當?shù)氐木用裥畔顩r預估突發(fā)事件波及人群范圍，為處置工作力量的部署提供數(shù)據支撐。突發(fā)事件處置預案庫是將各個成功以及失敗案例分析、匯總并形成處置預案的一個案例數(shù)據庫，通過匹配突發(fā)事件尋找?guī)熘蓄愃仆话l(fā)事件處置案例，并通過突發(fā)事件對預案進行個性化處置調整，優(yōu)化處置措施，提高處置效率，減少群眾生命財產損失。情感分詞庫運用分詞技術將收集到的情報信息進行處理，并對突發(fā)事件中的情感走向進行梳理，有助于應急宣傳部門了解網民情感變化，有針對性地開展宣傳工作。突發(fā)事件輿情案例庫是處置突發(fā)事件伴生輿情事件的重要數(shù)據庫，通過該庫可迅速匹配相似輿情案例，對現(xiàn)有輿情事件進行分析，并依據已有成功案例進行輿情處置，減輕處突部門的工作壓力。

5.2.4 用戶地理感知

用戶地理感知模塊是情報感知工作的基礎工作之一，通過收集社交媒體用戶的地理位置、突發(fā)事件周邊地理環(huán)境、地質結構、事發(fā)地的交通情況、公路等級以及天氣狀況等信息，對地理的潛在危險進行分析，并將分析結果及時上報至決策部門。

5.2.5 用戶背景感知

用戶背景感知模塊是針對社交媒體用戶的個人信息進行情報感知工作，通過篩選出的可用情報對情報源用戶進行用戶背景審查，同時可對突發(fā)事件事發(fā)地進行關聯(lián)追蹤，掌握用戶的個人基本信息、行為特點、用戶習慣、知識層次、喜好、信用、聯(lián)系方式以及社會關系網絡，以了解突發(fā)事件情況，加快處置突發(fā)事件進度，為突發(fā)事件處置爭取時間。

5.2.6 周邊資源感知

周邊資源感知模塊通過對用戶地理、背景感知工作積累的資料，對周邊應急處突工作資源進行綜合匯總，將周邊應急力量部署、周邊應急資源信息、周邊安全區(qū)域進行可視化處理，為決策部門調動應急力量、運用應急資源以及疏散突發(fā)事件地群眾提供參考。

5.2.7 情報分析

基于社交媒體大數(shù)據的智慧城市突發(fā)事件的情報分析是實現(xiàn)突發(fā)事件預測和管控的重要部分，通過對數(shù)據的細化處理，為突發(fā)事件處置提供分析支持。智慧城市中情報感知工作分為突發(fā)事件階段分析、要素分析、應急支援分析、應急保障分析、輿情分析等。突發(fā)事件階段分析是指通過對突發(fā)事件案例庫進行匹配，提取事件發(fā)展要素，分析事件發(fā)展階段，為突發(fā)事件的處置工作提供參考。突發(fā)事件要素分析是將突發(fā)事件信息聚合之后，形成完整的突發(fā)事件發(fā)展時間線，再次拆分成各個事件發(fā)展要素，為突發(fā)事件的具體處置部門提供行動指南。突發(fā)事件應急支援分析是對處突單位職能部署以及人員數(shù)量情況進行綜合研判之后，針對突發(fā)事件具體情況分析處突力量的需求種類以及強度，方便決策人員精準調動處突部門，增強處突效率。突發(fā)事件應急保障分析是對物資保障工作進行分析，可細化為交通道路狀況分析、物資種類分析、物資磨損分析等。突發(fā)事件輿情分析是對社交媒體中網民關于此次事件所產生的輿情開展分析，分析網民情感，確定輿情性質，并對輿情應對部門提供參考建議。

5.2.8 情報評估

基于社交媒體大數(shù)據的智慧城市突發(fā)事件的情報評估可將不同的情報分析產品在應用至工作實踐中對事件各個要素以及對情報感知工作整理并評估、尋找不足。突發(fā)事件中情報評估工作分為兩個層面，(1)收集突發(fā)事件層面，包括突發(fā)事件風險評估、事件緊急性評估、應急力量評估、應急資源評估、輿情等級評估、突發(fā)事件周邊交通承載力評估。(2)情報感知工作評估層面，包括情報收集評估、情報篩選評估、情報匹配評估、情報分析評估。兩個層面的情報評估工作將突發(fā)事件情報感知工作的重點和細節(jié)全面覆蓋，將缺陷造成的危害和影響降到最低。

5.2.9 情報感知反饋

基于社交媒體大數(shù)據的智慧城市突發(fā)事件的情報感知反饋是情報感知工作中最后一個環(huán)節(jié)，同時也是最重要的一個環(huán)節(jié)，通過在上一個環(huán)節(jié)情報評估得出的評估材料，對情報感知工作各個環(huán)節(jié)進行策略調整，并將其策略調整情況反饋至情報感知工作的各個環(huán)節(jié)中，優(yōu)化情報感知工作結構，增強后續(xù)情報工作效率，強化情報產品的可用性。

6 結束語

當前我國社會發(fā)展迅速，智慧城市已從學術界走入實際生活，大數(shù)據環(huán)境下突發(fā)事件情報感知工作的變革正在發(fā)生，本文以社交媒體大數(shù)據為指引，通過深入分析社交媒體大數(shù)據對突發(fā)事件的影響，結合大數(shù)據背景下突發(fā)事件情報感知工作流程，構建基于社交媒體大數(shù)據的智慧城市突發(fā)事件的情報感知模型，以期實現(xiàn)社交媒體大數(shù)據與智慧城市突發(fā)事件情報感知工作的深層次融合，為突發(fā)事件情報感知工作提供高效、系統(tǒng)的應用模型。本文主要從宏觀角度對大數(shù)據背景下突發(fā)事案情報分析模型進行研究，并對各環(huán)節(jié)工作相互關系進行了論述。今后的研究中將對各個情報感知工作環(huán)節(jié)內部要素及其相互關系進行深入探究。