大数据对付公共安全问题有什么办法解决_大数据对付公共安全问题有什么办法

公共安全是人类社会秩序的重要标志，提高公共安全成为世界各国政府不断思考和研究的问题。随着我国经济文化的快速发展，如何营造更加和谐稳定的社会环境是一个重要的课题。

公共安全是人类社会秩序的重要标志，提高公共安全成为世界各国政府不断思考和研究的问题。随着我国经济文化的快速发展，如何营造更加和谐稳定的社会环境是一个重要的课题。

一、大数据与公共安全管理的关系

1.大数据融入生活

随着信息技术的发展，人们的日常工作和生活都会留下各种数据痕迹，比如上网、开车等行为都是以数据的形式记录下来的。可以说，有了发展，每个人的生活都可以数字化。同时，随着大数据分析技术的发展，各行各业都受到了数据分析的深刻影响。就交通管理而言，可以通过道路监控技术对道路交通进行监控和分析，通过科技手段解决道路拥堵问题，创造便捷高效的交通环境。

早在1996年，美国就已经建立了利用大数据的在线交通事故分析系统。人们可以通过该系统提前了解道路交通状况，起到预警作用。同时，交通管制员可以利用该系统灵活控制交通灯，以实现最大效率。

大数据技术最直接的是改变了人们的生活，但更深层次的是，大数据技术改变了思维方式和观念。政府拥有庞大的公共资源，整个社会生活已经成为一个具体的、立体的数据系统生活，所以政府必须树立大数据思维的理念，政府组织的工作流程和组织架构要由内而外的变革。

大数据的到来冲击了传统公共安全管理的思维。在大数据背景下，出现了更加动态、开放的公共安全管理思维，特别是人工智能、云计算等技术的创新发展，思维理论进一步付诸实践。对于公共安全管理而言，建立适应大数据时代的思维理念，将更有利于我国公共安全管理的转型。

2.大数据支撑公共安全管理。

当今时代，大数据可以说是公共安全管理的重要支撑。通过遍布全市的电子眼、先进的信息技术等数据采集手段，警方可以及时有效地了解当前的治安形势，同时大量的数据可以让警方更容易建立犯罪预测模型，更有效地遏制犯罪率的上升。通过数据分析，最终从源头上发现犯罪，更有效地保护社会稳定，提高公共安全管理能力。随着经济的发展，中国的城市化水平也在提高，城市人口与日俱增。在人口密集的城市，人们向往的未来生活，正在利用大数据技术逐步实现。其他地方的人可以通过网络看到家里的情况。手机轻轻一碰，家里的电源和天然气都会被关掉。通过软件可以随时随地查询出行路线，避开拥堵路段。

可以说，大数据时代，人们的生活越来越好，城市公共安全管理系统也通过大数据技术将曾经的愿景变成了现实。推进警务工作大数据建设，将更有利于开创警务管理新模式，解构传统公安管理架构，建立扁平化警务领导管理机制。在大数据技术支持下，精简管理机构，利用数据流优势，建立即时联动、快速反应的公安机关管理系统。

二、经典案例研究

公共安全管理是国内外都非常关注的问题。随着社会公共安全管理的不断建设，许多国家都建立了相对完善的解决方案

2013年4月15日美国波士顿举行的马拉松比赛发生剧烈爆炸，造成3人死亡，100多人受伤。事件发生后，美国波士顿成为世界的焦点。波士顿警方在巨大的舆论压力面前没有影响破案的节奏，并于4月19日逮捕了嫌疑人。波士顿警方快速成功破案，用实际行动回应了这一举世关注的突发事件。大数据技术在这起举世关注的案件的快速破获中发挥了重要作用，信息技术贯穿破案全过程。

2.启东“7.28”事件

2012年7月25日，启东网民通过网络发出“抵制日本王子纸海排放项目”的通知。网民担心污水系统会影响当地的水文环境，计划在7月28日举行示威。消息一出，在网上被疯狂转发，微信、微博等热门社交媒体上出现大量支持者。7月26日，启东市政府做出回应，通过广播、电视、网络说明情况，安抚民众情绪。

7月27日启东示威开始，7月28日示威逐渐达到高潮。尤其是经过媒体宣传后，在网上持续发酵，参与示威的人数巨大，最后甚至占领了政府大楼。此事件虽未造成严重后果，但已成为我国政府在公共安全管理方面研究和探讨的典型案例。

大数据时代，发达的网络和新兴媒体崛起，人与人之间的距离拉近，一定程度上增加了全球事件扩大化的概率。一些不实之词会被互联网的快速传播无限放大。有些人不知道内情，却因为从众心理不自觉地接受了这些信息，最终产生负面情绪，并在群体的影响下继续放大。可以说，大数据给公共管理带来了便利和巨大的威力，而大数据的不当使用也会极大地威胁社会公共安全。

三、大数据时代公共安全管理发展战略

1.树立共同安全管理的新理念。

大数据意识是大数据时代的思想产物，是人们在大数据技术发展中容易产生的意识。在公共安全管理中，大数据意识要求公共安全管理者以数据为核心，打破传统的组织管理思想。大数据意识是我国公共安全管理者应该树立的思维意识。大数据意识体现在公共安全管理的方方面面。在大数据技术的支持下，全新的警务工作要结合源源不断的新数据，这就要求警务人员具备大数据思维的意识。

大数据思维意识体现在三点：危机意识、集合意识、判断意识。

首先要树立危机感。大数据技术是公共安全管理的重要战斗力。从大的方面看，大数据资源对中国社会发展影响深远。全球化和信息化进程不断推进，改变着我国人民的生活和生产方式，同时也推动着我国公共安全社会管理的改革。

在此背景下，中国的公共安全管理也面临着更加严峻的考验。随着科技的飞速发展，公共安全管理者必须转变观念，摒弃过时的观念，与时俱进，打破观念的束缚。特别是在公共安全信息化加速发展的背景下，我们必须更加充分地认识到大数据时代的特点，以便更好地适应时代的发展。树立危机意识，不断加强和提高自身能力，转变观念。

其次，树立资料收集意识。大数据的价值不仅仅在于其数量巨大，更在于能够被网络利用的数据才能被称为大数据，能够在公共安全管理中发挥作用的数据才是公共安全管理所需要的数据。

进入大数据时代，采集数据是警务数据来源的重要途径，而树立大数据采集意识是构建现代化警务数据挖掘的重要途径

采集数据是建立数字化公共安全管理的基础，要加大投入，做好基础工作，使公共安全管理工作稳步向前。在大数据建设过程中，数据采集必须深入基层工作，干警之间要相互配合，探索创新数据采集方式，做好大数据应用基础工作。

最后，树立判断力。大数据时代，人们的行为受到各种法律的制约，以至于人类的很多行为都是可预测的。大数据的分析判断是预判行为的关键，公共安全管理在正确的决策下会发挥最大的价值。然而，正确的决策需要准确的数据分析和判断作为基础来产生。

在警务工作中，只有对海量数据进行提取和仔细分析，才能获得有价值的数据。提升大数据警务云计算能力，将在公共安全管理中发挥重要作用。完善数据研判环节，提高数据研判能力，才能为公安实际工作提供强大力量。通过数据警务云，可以对反恐维稳工作中的反恐形式有更全面准确的判断，从而提前采取措施，消除安全隐患。

此外，要建立数据研究平台，将数据研究平台与不同警务平台对接，深化合作，将大数据的力量深化到实战工作中，充分发挥大数据的有效价值。

2.整合警务数据资源

公共安全管理的发展一直在向信息化和数据化的方向推进，这就对当前公安部门在数据整合和共享方面提出了更高的要求，以实现进一步的发展。各级公安部门要实现各级垂直数据整合，做好各级数据网格化，进而构建公安大数据平台。

同时，整合横向警务数据系统，建设好各警种数据系统，进一步实现警务资源共享水平。建设大数据警务云，需要实现系统集成和资源共享。将公安机关内部的各类数据进行整理归类，汇总各警种、各部门的数据后，就可以创建一个“警务数据超市”，供各警种机关随时使用，将数据的力量运用到防控工作中。

大数据整合必须建立完善的数据库。做好大数据基础设施建设，是公安信息化的前提。公共安全管理的物质基础建设需要做好公安云数据中心建设，建设公安无线和有线通信网络，建设公安警务数据采集平台、数据综合应用平台和数据分析研判平台。一句话，就是“一个中心、两个网络、三个平台”。数据是我国公共安全管理数据采集的重要基础，逐步构建完善的数据结构体系为公共安全管理决策提供更有力的支持。

3.培养数据管理和分析人才。

拥有专业数据管理和分析人才的团队，往往更容易发挥大数据的力量，取得成果。建立完善的大数据平台运营管理机构，可以更有效地吸引和培养大数据专业人才。合理的结构体系才能使人各司其职，团队不仅要有管理数据和硬件设施的岗位，还需要能结合实际情况有效分析数据的人。

警务大数据机构建设和人才管理必须设立专门的公共安全数据管理机构，而在此之前，必须建立科学的公共安全数据建设体系，以团结不同级别的警力。不仅数据可以共享，人才队伍也要分工明确，实现全警统一协作。

大数据研究人才的培养是团队后续实力的保障。首先，要提高全警的教育培训水平，其中数据研判人员需求很大，需要加大培训力度，满足需求。在公安大数据平台的日常工作中，聚焦

其次，注重全警大数据意识的培养，鼓励干警以数据为出发点，在工作中更多地运用数据。这不是形式主义，而是通过这种行为模式，让警察意识到大数据的重要性，牢固树立大数据的观念，让大数据成为公共安全管理的法宝。

最后，在警务工作中，要加大数据采集分析的专业能力竞赛，鼓励警务人员提高大数据研判的专业能力。

警务大数据专业人才不仅需要单一学科的能力，更需要多学科交叉的形成。由于我国公安院校的建制等原因，大数据专业人才的培养还存在一些问题。因此，解决专业大数据人才缺口成为我国公共安全管理大数据的制约因素。

警务部门可根据实际情况，采取特殊措施引进或聘用符合条件的专业人员或高素质技术人员，以满足警务部门的人才缺口。人才的引进不仅限于信息技术相关的工程师、程序员，还应尽量引进熟悉公安业务、具备犯罪管理等相关能力的综合性人才。

4.建立全警大数据平台。

云计算技术、数据挖掘技术等大数据技术是警务大数据平台的技术支撑。警务平台应具备海量数据处理和分析能力，平台业务功能应具备动态监控、智能分析、预测报警等功能。数据平台不仅公安机关可以使用，社会组织和普通公民也可以使用。

警务大数据平台的组织架构分为五层：第一层是数据源。数据源是公安工作数据的原始来源，来源于公安机关和各行各业的各类业务管理系统数据；

第二层是数据采集平台。这一层会对原始数据进行收集和筛选，通过加工的多个环节将有效的数据资源转入数据资源库；

第三层是数据中心库。数据中心库将对大量数据源进行分类整合，建立合理的数据体系，充分发挥数据资源的作用，为数据的利用奠定基础；

第四层是数据判断平台。该层将对获取的数据进行量化评估等处理，达到分层次梳理警务动态数据的目的，筛选出各级警务单位关注的数据，实现警务活动与实时数据的对接；

第五层是业务应用。用户的需求会在这个层面实现，比如监测预警、辅助决策、数据订阅等等。

警务大数据平台服务于全警。为了提高服务质量和工作效率，平台的工作流程应不断优化。在平台上建立更多的相关数据，利用平台的连接性将不同种类的海量数据连接起来，以警务数据平台为中心，创建数据外延，将数据平面构建成多维数据立方体，更有利于挖掘数据之间的潜在关系。

建立相关数据后，可以通过决策树技术处理相关问题。这项技术可以建立各种数据之间的内在联系，并根据数据建立模型，可以预测当前公共事件的趋势，从而为公安部门提前做好防范工作。