提升数据素养助推处置突发事件能力

提升数据素养助推处置突发事件能力

梁海珍

武警指挥学院，天津 300250

摘要：大数据时代的到来，对处置突发事件能力提出了更高的要求，只有顺应形势需要，不断强化数据素养、提高数据处理能力，才能提升应对处置突发事件的能力，对可能发生事件或可能发生的危机进行预测，并做出有效应对。

关键词：数据素养；处置突发事件

信息技术的飞速发展，使得数据处理方式发生了较大的变化，人工智能算法不断创新与推动了大数据处理方法的发展，由以传统的以随机采样和样本分析为主的数据处理方法逐步向以大数据处理为主的处理方法转变，大数据的收集、传输、存储、挖掘在处置突发事件中得到了广泛应用，基于数据并结合经验做出更加科学的决策。面对数据密集型的环境，只有提高数据意识、树立数据思维理念，培养良好的数据处理能力才能在顺应时代要求，进一步提高处置突发事件能力。

一、强化数据意识、树立数据思维理念

大数据时代的到来，运用大数据等现代技术，基于数据并结合经验做出决策，提高决策的科学性和准确性，将成为重要的思维模式之一。大数据可以用“4V”来概括其特征：数据量大、数据类型和来源多、数据输入和输出速度快、数据潜在价值大。从内容角度来看，大数据就是海量信息。随着信息技术的迅猛发展，数据的价值从量变上升到质变，有助于提高决策的科学性、准确性。从技术角度看，大数据就是对海量数据的采集、存储、分析、整合、控制。因此，大数据就是内容和技术的完善融合。

大数据蕴藏着重要的情报信息，实施从数据到决策，将从数据共享转向数据管控、从数据获取转向数据分析融合、从数据辅助转向数据主导，发挥数据在科学决策的重要作用，从而提高处置突发事件能力。传统的思维模式一般是以经验和智慧为主。而在大数据时代，仅靠经验和智慧进行分析决策已经越来越难以适应形势发展的需要，必须把抽象思维、定性分析和定量分析相结合，从公开和隐秘的海量数据中挖掘出有效信息，系统综合分析各种因素、各个阶段，才能达到科学决策的目的。

在新形势下，不仅要有站在全局的高度统筹谋划的意识，而且还要有数据意识，要理解大数据概念并利用大数据技术为管理与处置行动提供有效的决策支持。这就需要转变旧观念，从依靠经验为主的观念中跳出来，转变到利用挖掘的大数据从系统、整体的角度分析事件之间存在的联系的观念上来。善于灵活运用定量与定性相结合的综合分析方法，在基于数据的分析中灵活运用经验、将经验与数据分析相结合的这一思维方式潜移默化、真正融入到工作中，在科学决策中发挥重要作用。

二、提升数据处理能力

（一）提高数据获取能力

由于突发事件的特点决策了进行处置行动时所需要获取的数据是多样性的。这些数据除了相关的地理、交通、天候、民情、社情、经济、宗教等基本信息，还要时刻实时关注社会发展情况、事件发展趋势等其它相关信息。这就要求在潜意识里要有处处留心皆学问的观念，关注时政要闻等相关信息并不断积累。

只有提高数据获取能力，才能收集到有效的、高质量的数据，为后续数据分析提供有力的数据来源。突发事件现场有关数据除了结合实际情况进行快速及时收集外，对各种地方媒体、网络等多种渠道的信息也要时刻关注，保证数据的时效性，尤其是互联网及移动网络的快速发展和普及，以微博、微信、博客等为代表的即时性高的自媒体已逐渐占据了舆情和传播的制高点，在各类突发事件中发挥着不可替代的作用。总之，要利用一切传统和现代技术手段、随时随地进行数据搜集。获取了数据除了供后续数据分析所用之外，还要将新获取数据存入信息数据库，要有长远、系统的数据收集意识和良好的数据存储意识。只有不断更新补充数据，扩大数据量，增大信息密度，才能使数据分析更有可信度，为大数据应用的良性循环提供有力的数据源支撑。

（二）提高数据分析能力

搜集到的大量数据往往是分散的，可能存在语义模糊、数据不真实、数据重复等情况，使得数据利用非常困难，这就需要对数据进行分析，甄别出大量数据中蕴含的真实、有效的信息为信息融合和决策提供有效保证。突发事件一旦出现，在网络上实时涌现的发现、观点、评论、主张等信息内容，虽然来源分散、表达随意，但包含并出突发事件各个侧面的不同情况，同时隐含了社会群体的心理变化。这就需要对动态过程中的数据进行分析，正确理解数据背后的特征、逻辑及事件之间的联系，揭示事件演化态势，并通过态势的实时分析与跟踪，进而对其进行干预和消解。

随着技术的不断发展和算法的不断提出，可以利用的数据分析手段不仅有结构化数据传统的计算方法，还有对视频、图片等非结构化数据的处理方法，利用数据挖掘通过特定的算法对大量数据进行自动分析，从而揭示数据当中隐藏的规律和趋势，为决策者提供参考；机器学习则是可以通过计算次数的增多，自动调整算法参数，通过学习逐步自我改善、提高，使挖掘和预测更为准确。对于系统无法分析处理的数据要通过人工自主分析，因此，除了熟练使用信息化系统功能这外，还要对数据分析方法原理有一定了解。自主分析数据首先要有定量和定性分析相结合的观念，灵活运用传统和现代的多种数据处理方法，要善于挖掘数据背后隐藏的信息，还要善于从全局的角度分析数据之间可能存在的联系。

（三）提高数据融合能力

处置突发事件中，决策时需要考虑的因素是多方面的，有国内外局势、事件信息、地理气候条件、社会情况等诸多因素。而这些数据是由多个部门、通过多个途径获取的，获取的数据是多源的，需要进行融合才能为决策提供科学依据。在突发事件中，时效性要求非常高，干预越及时，效果越显著，数据的使用价值随着时间流逝会急剧降低，这就要求数据处理、融合要快速及时。要根据态势变化等需求将实时数据及时融合，实时快速更新现场综合态势。对于重大突发性事件要采用综合多渠道信息的方法，把涉及同一事件的相关报道综合起来进行分析，利用关联检测技术将分布在不同平台中的信息加以关联，把不同角度的信息融合起来，真正反映出事件发展趋势。通过融合，使事件得到透彻的分析，提炼出具有代表性的、有深度的观点，及时准确地反映事件的动态，对可能发生事件或可能发生的危机进行预测，并报送相关负责部门，辅助制定相应的预警方案，以便提前采取相应的准备工作，对事件进行及时控制或引导其朝着有利于事件顺利解决的方向发展。

三、利用数据决策时应注意的问题

（一）注意数据安全和保护

随着网络、移动终端和传感器等技术的发展，在线数据越来越多，数据价值也越来越大，大数据时代的数据安全防护是至关重要的，因此在基于大数据进行决策的同时，也要注意数据的安全和保护，并采取相应的数据保护措施。

（二）正确看待数据和经验的关系

基于数据进行决策时，需要收集大量数据并进行数据处理，但不能完全盲目依靠大数据的应用上。这就要求在进行数据分析时不仅要充分考虑到数据可能存在的不客观性、采集到的数据当时所处的背景或约束条件，而且数据要和以往所总结的经验相结合来使用，而不是单纯依靠数据进行决策。经验是在实际行动中总结出来的行之有效的方法，而数据是在特定的某个条件下获取的信息，所以仅仅套用经验或仅仅靠数据进行决策都是不全面、不科学、不符合实际的，而应该基于数据并结合经验进行科学决策来提高决策水平和管理水平。