大数据在应急管理中的应用

运用大数据分析提升应急响应的效率。在实践中，应急响应通常包括十余项子功能。其中，指挥与协调、信息发布、损失评估、救灾物资发放监督与审计等对信息高度敏感，都可以通过大数据分析来加以改进。例如，通过对物资储备大数据和资源需求大数据的关联分析，提升指挥与协调的精度；通过对预警信息扩散机制的大数据分析，提升信息发布的效率；通过对网络舆情的大数据分析，改进指挥与协调、信息发布，对救灾物资发放进行监督等。

运用大数据分析促进恢复。无论是自然灾害，还是安全生产事故，恢复的核心都是从中学习。在这方面，网络舆情大数据的作用至关重要。例如，通过网络舆情大数据的情感分析、“词云”分析，可以有效挖掘公众对应急管理的态度倾向和议题焦点，为改进应急管理提供精准支持。

建立应急管理大数据集成平台

从政策规划的角度来看，通过大数据分析来提升应急管理的适应能力，至少需要解决以下问题。

数据来源与构成。应急管理的大数据从何而来？如果将应急管理视为复杂适应系统，凡是能促进应急管理行动主体适应能力的信息，都属于应急管理大数据的范围。在我国，应急管理的行动主体大致可以分为五大类。一是政府部门。应急管理部整合了13个部门的职责，这些部门掌握的数据都属于应急管理大数据的范围。此外，交通运输部、自然资源部、国家气象局、国家能源局也都负有一定的应急管理职责，它们的数据也都属于应急管理大数据的范围。二是国有企业，主要指掌握了通信保障、电力供应、供水供气等与应急管理相关的关键基础设施和公共安全专业装备数据的单位，例如，中国电信、国家电网等。三是事业单位，主要指掌握了医疗、教育、科研等与应急管理相关的专业人力资源数据的单位，例如医院、高校和科研院所等。四是私营企业，主要指掌握了互联网和社交媒体数据的单位，例如百度、新浪、腾讯等。五是社会组织，主要指掌握了志愿者数据的单位，例如中国红十字会、中国扶贫基金会、壹基金等。

数据分类与采集。与应急管理适应能力相关的数据大致可以分为五大类：环境类数据，包括人口特征、地理空间、气象条件等；对象类数据，包括地质灾害隐患点分布、危险源分布等；资源类数据，包括人员队伍、物资、设施、装备等；行为大数据，包括疏散轨迹、信息搜集记录等；评价类数据，包括情绪、态度、观点等。不同类型的数据，采集的方式也不同。例如，资源类数据需要人工登记，行为类数据则需要用信息技术手段来进行监测，评价类数据则需要依托热线电话、社交媒体等平台才能进行采集。

数据汇聚与扩散。上述行动主体的五大类数据汇聚在一起，就构成了应急管理大数据。这就需要建立应急管理大数据集成平台，以实现多源异构数据的汇聚。在这一过程中，数据之间的相互关联以涌现的方式呈现。依托应急管理大数据平台开展大数据分析，提取有价值的信息后，还需要将这些信息扩散出去。如此，才能使不同的行动主体及时适应环境的变化并相互适应。

数据的开发与利用。应急管理大数据还可以进行深度的开发和利用，以发挥市场的力量和社会的智慧。这就需要探索数据开放机制，发展外包服务机制，激发创新的力量。

数据的维护与管理。应急管理大数据的质量取决于分类数据的质量，因此，需要对数据的质量进行维护和管理。此外，数据安全也需要引起重视。

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（编辑：温州站长网）

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