隨著城市規(guī)模逐漸擴(kuò)大,、城市人口日益多元復(fù)雜,，城市社會風(fēng)險也隨之加劇,。不過，大數(shù)據(jù)時代的到來,，使得城市災(zāi)害風(fēng)險治理模式有望出現(xiàn)重大變革,。根據(jù)過去發(fā)生的災(zāi)害風(fēng)險來分析把握現(xiàn)在、預(yù)測未來成為可能,，也為破解傳統(tǒng)城市災(zāi)害風(fēng)險治理的事后型,、粗放式等難題提供了契機(jī),。

提前預(yù)警風(fēng)險

大數(shù)據(jù)風(fēng)險治理過程包括風(fēng)險辨識、風(fēng)險預(yù)警,、風(fēng)險分析,、風(fēng)險評估和風(fēng)險決策五個階段。大數(shù)據(jù)技術(shù)的日趨成熟,，為基于多維度、多層次,、多群體,、多因素的巨型數(shù)據(jù)分析提供了可能。

例如,，借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析,、預(yù)判功能，治理主體可以運(yùn)用大數(shù)據(jù),、云計算等現(xiàn)代技術(shù)平臺,，充分收集目標(biāo)信息，并通過對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,，挖掘和甄別潛在風(fēng)險,，識別城市風(fēng)險管理中的重點(diǎn)人群與重點(diǎn)區(qū)域，從而提前預(yù)知將要發(fā)生的危機(jī)和風(fēng)險,、及時制訂預(yù)案予以化解,。

建立風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系，設(shè)立風(fēng)險預(yù)警紅線,，能夠在數(shù)據(jù)分析與監(jiān)測中實(shí)時預(yù)警做出反應(yīng),，縮短城市災(zāi)害風(fēng)險治理中的時間差，降低風(fēng)險發(fā)生概率,。此前,，四川長寧發(fā)生6.0級地震，當(dāng)?shù)貞?yīng)急管理部門利用電視,、手機(jī),、專用地震預(yù)警終端等提前向宜賓、樂山,、成都等地的居民發(fā)出預(yù)警提示,，很大程度上減少了人員傷亡，達(dá)到了良好的災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警效果,。

大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合,，有助于提升風(fēng)險預(yù)警的精確性和準(zhǔn)確性。特別是,，利用專業(yè)化技術(shù)手段,，可以自動識別受災(zāi)地區(qū)圖像,，提升公共建筑與設(shè)施、交通,、人群密集度等要素的監(jiān)測能力,，進(jìn)而最大限度地挽救生命、減少損失,。

近年來,，在不少臺風(fēng)登陸之前，相關(guān)政府機(jī)構(gòu)和部門會對登陸時間和路徑進(jìn)行預(yù)測,，并及時部署預(yù)防和應(yīng)對措施,。背后就與氣象部門通過采用大數(shù)據(jù)、云計算,、人工智能等技術(shù),，建立天氣預(yù)報專家系統(tǒng)、智能天氣信息采集系統(tǒng)等有著緊密關(guān)系,。通過在天氣預(yù)報中應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,，依據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的辦法，臺風(fēng)預(yù)報與常規(guī)天氣預(yù)測的精準(zhǔn)概率比純?nèi)斯げ僮魈岣吡酥辽?0%,。

及時精準(zhǔn)辟謠

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用不僅僅體現(xiàn)在預(yù)警與預(yù)測災(zāi)害風(fēng)險方面,，而且在減災(zāi)救災(zāi)、災(zāi)后重建,、受災(zāi)地區(qū)疾病預(yù)防等方面日益扮演重要角色,。

2017年8月8日21時19分，四川九寨溝發(fā)生7.0級地震,。21時37分15秒,，中國地震臺網(wǎng)新聞機(jī)器人就自動編寫完成了有關(guān)新聞報道。相比同時段的其他媒體,，這則新聞內(nèi)容更為豐富,、詳盡，并配有地震參數(shù)圖,、地形圖等科學(xué)可視化信息,，讓人對災(zāi)害有更好的感知與理解。

此外,，在自然環(huán)境差,、交通阻塞等不利情況下，利用無人機(jī)與衛(wèi)通系統(tǒng)等技術(shù)手段,，可以獲取受災(zāi)地區(qū),、人群等圖像傳至應(yīng)急指揮與決策部門，進(jìn)而提高災(zāi)后救濟(jì)、發(fā)現(xiàn)險情,、搶救生命,、現(xiàn)場指揮的工作效率。

通過算法推薦系統(tǒng),，還可及時設(shè)立專門的救災(zāi)平臺,，通過多元媒體渠道，及時公布有關(guān)災(zāi)情信息,，如尋人啟事,、救災(zāi)物資訴求、救援服務(wù)等,，進(jìn)而提升災(zāi)情信息的公開性與透明性,，助力災(zāi)害風(fēng)險溝通和救助救援。

在災(zāi)害風(fēng)險信息核實(shí)方面,，還能促進(jìn)災(zāi)情信息的"自動化事實(shí)核查"與"精準(zhǔn)辟謠"。2017年,，國內(nèi)某家APP嘗試通過"機(jī)器算法+用戶反饋",，高效識別虛假信息，準(zhǔn)確率達(dá)到60%,，結(jié)合人工復(fù)審可進(jìn)一步提升至90%,。

例如，在臺風(fēng)"山竹"登陸深圳后,，網(wǎng)絡(luò)平臺上出現(xiàn)了"山竹"時速堪比高鐵,、"山竹"中心呈水果山竹剝開后的樣子、港珠澳大橋扛不住臺風(fēng),、美國太空總署拍攝到"世紀(jì)最強(qiáng)太平洋惡魔風(fēng)暴山竹"等謠言,，引發(fā)一些人的擔(dān)憂和恐慌。面對不實(shí)信息,，有關(guān)方面及時識別,、核查、辟謠并說明真相,，安撫社會情緒,。

助力災(zāi)后救援

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)災(zāi)害信息的自動化識別與核查，并在災(zāi)情信息溝通共享和協(xié)同服務(wù)中發(fā)揮重要作用,，進(jìn)而有針對性地幫助災(zāi)后精準(zhǔn)救援工作,。

同時，通過對災(zāi)害前后社會情緒和情感的監(jiān)測,，建立相應(yīng)的指標(biāo)體系與評價模型,，可以對災(zāi)區(qū)人群的情感和利益訴求進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，對災(zāi)后社會心態(tài)進(jìn)行評估與疏導(dǎo)。

在決策方面,，依托海量信息聚成系統(tǒng)平臺,，加之通過歷史災(zāi)害的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，可以建立"城市災(zāi)害事件數(shù)據(jù)庫"和"城市災(zāi)害風(fēng)險決策支持系統(tǒng)",。針對易受災(zāi)區(qū)域的風(fēng)險重點(diǎn)評估與預(yù)警,，還可實(shí)現(xiàn)"災(zāi)前—災(zāi)中—災(zāi)后"風(fēng)險的全方位實(shí)時把握、全要素風(fēng)險治理,。

總之,，規(guī)模龐大、類型多樣,、更新頻繁,、價值巨大的大數(shù)據(jù)，為城市風(fēng)險治理提供了新的可能,。面對海量數(shù)據(jù),，如何系統(tǒng)整合、綜合分析,，將大數(shù)據(jù)技術(shù)與科學(xué)決策有效銜接,，成為城市社會治理的新機(jī)遇和新挑戰(zhàn)。

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