潘迎麗
(西安培華學(xué)院思政部,陜西 西安 710125)
突發(fā)社會(huì)安全事件嚴(yán)重影響社會(huì)穩(wěn)定,因其具有不確定性很難實(shí)現(xiàn)有效預(yù)防,但在應(yīng)對(duì)過程中如果可以根據(jù)已掌握的信息準(zhǔn)確預(yù)估后續(xù)風(fēng)險(xiǎn),也是一種可靠的規(guī)避災(zāi)難性后果的技術(shù)手段。建立科學(xué)合理的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警體系不僅在突發(fā)事件的應(yīng)對(duì)策略制定方面具有非常實(shí)用的指導(dǎo)意義,也為后續(xù)的安防優(yōu)化整改提供了數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)。
突發(fā)事件指的是發(fā)生時(shí)間不確定,會(huì)導(dǎo)致或者可能導(dǎo)致重大生命財(cái)產(chǎn)損失、嚴(yán)重社會(huì)危害等對(duì)公共安全有極大影響的緊急事件。包括自然災(zāi)害類、社會(huì)安全類、事故災(zāi)難類、公共衛(wèi)生類。其中社會(huì)安全類突發(fā)事件主要指人為引起的有目的性的嚴(yán)重影響社會(huì)治安的事件。
社會(huì)安全事件屬于突發(fā)事件中的一種,主要包括重大刑事案件、恐怖襲擊事件、大型群體事件、民族及宗教事件、涉外突發(fā)事件等[1]。
突發(fā)社會(huì)安全事件的特征既包括突發(fā)事件的特點(diǎn),也要結(jié)合社會(huì)安全屬性,主要體現(xiàn)如下。
(1)人為:由人為因素造成或人為因素起著關(guān)鍵作用,存在主觀故意特性。
(2)突發(fā):何時(shí)何地、涉及人員無法預(yù)估,雖然具有一定特征,還很難弄清所有細(xì)節(jié)。
(3)破壞:無論是對(duì)民眾心理、人身安全、財(cái)產(chǎn)安全、社會(huì)秩序都有極大的破壞性。
(4)敏感:很多事件受到政治因素影響,例如基礎(chǔ)機(jī)構(gòu)的不作為、腐敗現(xiàn)象、階層分化等。
(5)預(yù)謀:由于人為特性導(dǎo)致的事件發(fā)生是有組織、有謀劃、潛伏長、風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)累積的過程。
社會(huì)安全事件是持續(xù)變化的,應(yīng)對(duì)過程中需以動(dòng)態(tài)視角不斷發(fā)現(xiàn)新問題、制定對(duì)應(yīng)策略。整個(gè)過程的發(fā)展周期隨時(shí)間推移大體上可以概括為潛伏期、爆發(fā)期、蔓延期、恢復(fù)期。潛伏期各類信息比較雜亂,主要手段是評(píng)估預(yù)測發(fā)生概率,及時(shí)預(yù)警;爆發(fā)期已直接對(duì)社會(huì)安全造成了影響,側(cè)重點(diǎn)應(yīng)放在應(yīng)對(duì)和及時(shí)控制事態(tài)蔓延;蔓延期是控制失敗的結(jié)果,影響面已經(jīng)擴(kuò)散,必須調(diào)整應(yīng)對(duì)策略,修改控制方案;恢復(fù)期指的是得到有效控制后秩序有所恢復(fù),此時(shí)需徹查根本原因,歸納總結(jié),完善方案,為后續(xù)同類情況應(yīng)對(duì)提供參考[2]。
突發(fā)社會(huì)安全事件的預(yù)警主要通過爆發(fā)之前對(duì)可能因素進(jìn)行量變-質(zhì)變分析,以求最大限度降低損失。由于風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)因素眾多以及職能管控方面的不足,現(xiàn)階段信息搜集、預(yù)判等工作還存在很大欠缺。首先,隨著經(jīng)濟(jì)水平的提升,公眾的危機(jī)意識(shí)不強(qiáng),心里承受力弱。其次,安保工作涉及多個(gè)部門,由于職能分散、協(xié)同不暢等原因?qū)е聭?yīng)急能力差且效率低下;再次,相關(guān)法律法規(guī)并不健全,只是空話,缺乏可操作性。最后,預(yù)警機(jī)制欠缺,沒有有效的預(yù)警-實(shí)施聯(lián)動(dòng),響應(yīng)速度慢,容易錯(cuò)過最佳時(shí)機(jī)[3]。
社會(huì)安全事件的發(fā)生不是單一的某方面的異變,是風(fēng)險(xiǎn)源狀態(tài)、管控效果以及攻擊目標(biāo)脆弱性3個(gè)方面成效疊加、綜合作用的結(jié)果。首先,風(fēng)險(xiǎn)源狀態(tài)包括正常、異變;其次,管控效果包括有效、無效;最后,抵抗性包括可以抵抗、無法抵抗。形成過程如圖1所示。
圖1 風(fēng)險(xiǎn)形成過程示意圖
根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的形成過程,社會(huì)安全事件的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需要綜合考慮上述3方面的影響,將風(fēng)險(xiǎn)源、管控效果、攻擊目標(biāo)作為標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)的因子,記作F=S×C×V,其中,F表示社會(huì)安全事件突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)值;S表示風(fēng)險(xiǎn)源異變概率;C表示風(fēng)險(xiǎn)管控有效性;V表示攻擊目標(biāo)脆弱性。
評(píng)估指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)主要包括準(zhǔn)備、確定結(jié)構(gòu)層級(jí)、篩選構(gòu)成因素、構(gòu)建整體體系4個(gè)步驟。首先通過查閱歷史文獻(xiàn)整理涉及的全量指標(biāo)集,然后遵從合理、可操作以及科學(xué)性原則設(shè)計(jì)指標(biāo)層級(jí)結(jié)構(gòu),鑒于社會(huì)安全事件的性質(zhì)多樣并且存在動(dòng)態(tài)特征,選擇指標(biāo)時(shí)應(yīng)結(jié)合實(shí)際場景情況,提取最直接、最關(guān)鍵、最具有代表性的反映風(fēng)險(xiǎn)水平的因素,而且指標(biāo)必須具備迅速收集、實(shí)時(shí)更新的特性,指標(biāo)之間互相獨(dú)立,易理解、易接受,盡量選取穩(wěn)定性好的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。因此本研究根據(jù)上一章節(jié)分析的風(fēng)險(xiǎn)影響因子,結(jié)合因子之間的層次及隸屬關(guān)系,根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征,設(shè)計(jì)了“風(fēng)險(xiǎn)源-管控效果-攻擊目標(biāo)”3個(gè)層面的評(píng)估體系,具體指標(biāo)構(gòu)成如圖2所示。
圖2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Networks,BN)常用于推理分析,是計(jì)算變量之間依賴關(guān)系的模型。核心思想是在A缺少直接證明的時(shí)候,通過B與A的關(guān)系利用已知的B的數(shù)據(jù)推導(dǎo)A的概率[4]。主要包括如下。
(1)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):對(duì)BN網(wǎng)絡(luò)的定性分析,由節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)之間的邊組成“目標(biāo)節(jié)點(diǎn)-中間節(jié)點(diǎn)-證據(jù)節(jié)點(diǎn)”的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
(2)條件概率分布表:對(duì)BN網(wǎng)絡(luò)的定量分析,包括所有節(jié)點(diǎn)的條件概率。
根據(jù)BN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理包括2種方式。
(1)正向推理:是根據(jù)證據(jù)節(jié)點(diǎn)概率,更新BN網(wǎng)絡(luò),獲取所有節(jié)點(diǎn)的條件概率后計(jì)算得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)概率的過程。
(2)逆向推理:先將目標(biāo)節(jié)點(diǎn)其中一種狀態(tài)的發(fā)生概率置為100%,更新BN網(wǎng)絡(luò)獲取所有節(jié)點(diǎn)的條件概率后,得到證據(jù)節(jié)點(diǎn)的概率,以概率較大的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行整改優(yōu)化。
3.3.1 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
根據(jù)上文構(gòu)建的社會(huì)安全突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系以及BN網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建層次,將一級(jí)指標(biāo)作為目標(biāo)節(jié)點(diǎn),二級(jí)指標(biāo)作為中間節(jié)點(diǎn),三級(jí)指標(biāo)作為證據(jù)節(jié)點(diǎn),整體包括1個(gè)目標(biāo)、3個(gè)中間節(jié)點(diǎn)、19個(gè)證據(jù)節(jié)點(diǎn),組合構(gòu)成23節(jié)點(diǎn)的非循環(huán)有向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。節(jié)點(diǎn)狀態(tài)初始為0和1,不同狀態(tài)概率初始為0.5。
3.3.2 三角模糊數(shù)求解
(1)
其中,a≤m≤b,b-a的值越大則模糊程度越大。
3.3.3 定義結(jié)果等級(jí)
基于模糊描述理論,將風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)與三角模糊數(shù)對(duì)應(yīng)起來,便于后續(xù)推理[5]。對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示。
表1 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)對(duì)應(yīng)關(guān)系
3.3.4 計(jì)算條件概率
基于獲得的三角模糊數(shù),通過處理獲取各個(gè)證據(jù)節(jié)點(diǎn)的概率,步驟如下。
(4)代入BN網(wǎng)絡(luò)利用軟件進(jìn)行推理計(jì)算,state1為發(fā)生,state0為不發(fā)生。
由于社會(huì)安全事件很難進(jìn)行仿真分析,因此為了驗(yàn)證本研究構(gòu)建模型是否科學(xué)與準(zhǔn)確,采用已發(fā)生事件的實(shí)例數(shù)據(jù)進(jìn)行推理驗(yàn)證,本研究選擇國內(nèi)2018年10月6日某地惡意聚集事件進(jìn)行實(shí)證分析,將事件發(fā)生前一天即10月5日收集的數(shù)據(jù)代入評(píng)估預(yù)警模型,以正反向推理方式基于BN網(wǎng)絡(luò)計(jì)算評(píng)估體系中各指標(biāo)的概率[6]。
通過7名專家對(duì)指標(biāo)體系的三級(jí)節(jié)點(diǎn)即BN網(wǎng)絡(luò)的證據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行模糊等級(jí)評(píng)判,結(jié)果如表2所示。
基于表2的專家評(píng)價(jià)結(jié)果,將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的等級(jí)代入模型進(jìn)行算數(shù)均值計(jì)算、解模糊、歸一化處理,與三角模糊數(shù)對(duì)應(yīng)得到所有證據(jù)節(jié)點(diǎn)的條件概率如表3所示。
表2 專家模糊評(píng)判結(jié)果
表3 節(jié)點(diǎn)條件概率結(jié)果表
根據(jù)表3的結(jié)果可以看出,專家模糊評(píng)判后節(jié)點(diǎn)發(fā)生概率最高的前5位為Pd6、Pd2、Pd19、Pd1、Pd7,即通訊行為、群體危險(xiǎn)屬性、攻擊目標(biāo)脆弱性、個(gè)體危險(xiǎn)屬性以及網(wǎng)絡(luò)行為。
根據(jù)模型計(jì)算得到的各個(gè)節(jié)點(diǎn)的條件概率,分別進(jìn)行正反向推理,更新BN網(wǎng)絡(luò),得到正向推理結(jié)果如圖3所示。將狀態(tài)T的概率置為100%,反向推理結(jié)果如圖4所示。
圖3 正向推理結(jié)果
圖4 反向推理結(jié)果
針對(duì)得出的推理結(jié)果,可以從以下2方面進(jìn)行分析。
(1)根據(jù)正向推理結(jié)果,在此時(shí)間節(jié)點(diǎn)發(fā)生突發(fā)社會(huì)安全事件的概率為83%,預(yù)判結(jié)果與實(shí)際情況比較符合,模型可以有效實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。
(2)根據(jù)反向推理結(jié)果,節(jié)點(diǎn)概率TOP5的指標(biāo)包括:群體危險(xiǎn)屬性、極端行為、技術(shù)保障、攻擊目標(biāo)敏感性、個(gè)體危險(xiǎn)屬性。
基于以上分析,根據(jù)正向分析的結(jié)果,首先需要鎖定嫌疑者,疏散人群,其次及時(shí)與公眾溝通,制定緊急預(yù)案,消除不滿情緒。在事件平復(fù)之后,針對(duì)反向分析概率大的指標(biāo),建立監(jiān)測機(jī)制、加強(qiáng)各部門間信息共享、提升人、地、物各方面管理水平、提升信息化技術(shù)水平、根據(jù)攻擊目標(biāo)的敏感性制定安保等級(jí)[7]。
本研究分析了突發(fā)社會(huì)安全事件的特征與發(fā)展周期,根據(jù)突發(fā)事件的處理原則結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)形成影響因子構(gòu)建了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系,并基于BN網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了預(yù)警模型,實(shí)例數(shù)據(jù)證明具有較好的實(shí)用性。但由于風(fēng)險(xiǎn)影響因素比較復(fù)雜,提煉的指標(biāo)體系并不完善,且條件概率的準(zhǔn)確度也需更多樣本集進(jìn)行優(yōu)化確認(rèn),在繁雜信息搜集、輿情影響、應(yīng)急方案制定、后續(xù)完善建議方面還需深入研究。