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「公共安全」大数据与社会公共安全源头治理( 三 )


最后 ， 从策略手段看 。 实践证明 ， 从决策模式和文化观念来看社会公共安全的源头治理还是不够的 ， 其落实还需要依靠技术层面、管理层面与参与等具体而有效的策略与手段 ， “策略又是与人们制定策略时所在的结构条件联系在一起的”[13] 。 大数据为这种源头治理的实现提供了结构性条件 。 具体而言 ， 大数据技术能够根据相关安全情势和已发生的安全危机事件、地理信息等数据 ， 为社会风险的预防和预警提供技术策略 。 近年来 ， 全国各地纷纷通过大数据技术构建社会公共安全网 ， 如福建、重庆等地建立了社会稳定指数信息系统对各类社会矛盾风险进行预警 ， 准确判别社会公共安全利益相关主体的真实需求 ， 并根据民众差异化需求来提供更有针对性的社会公共安全服务和精细化回应 ， 为实现源头治理提供可行的依据和方案 ， 降低社会公共安全重大风险发生几率 。 大数据技术立足于互联网、物联网、云计算等技术 ， 对社会公共安全相关的数据进行汇集、传输、处理 ， 便于社会公共安全风险的动态管理 ， 为社会公共安全源头治理的实现提供完整的信息支撑 ， 优化了源头治理的风险信息管理系统 。 同时大数据促进了政府与民众各类互动平台的全面升级 ， 使得政府“积极响应社会诉求(民意) ， 善于应对各类社会风险成为社会治理的重要面向”[14] ， 充分调动起民众参与社会公共安全治理的积极性 。
三、社会公共安全源头治理的大数据路径
要实现社会公共安全的源头治理 ， 大数据已经成为不可或缺的手段之一 。 中国特色社会主义进入新时代 ， 人民群众对社会公共安全的需求日渐多样化和个性化 。 这种情形下 ， 为了更好回应人民群众对于社会公共安全治理的新要求 ， 就需要完善社会公共安全源头治理的大数据路径 ， 即通过优化决策结构、完善文化观念、改进策略手段等方面来促进源头治理的实现 。
一是优化决策结构 。 随着大数据在社会公共安全中的广泛应用 ， 政府可以通过对海量社会公共安全网络数据的挖掘 ， 来获得不同地域跨职业群体的真实民情与民意 ， 并对这些数据进行数据解析、关联关系挖掘以及可视化展示 ， 实现从较为封闭的决策体制向开放式的决策框架转变 。 定期监测和评估可能发生的社会公共安全风险状况 ， 并根据随时可能变化的情况 ， 在确保大数据平台稳定性和有效性的前提下进行不断的校正 ， 形成有效的政府社会公共安全感知辅助系统 ， 为政府从源头上进行科学决策提供有力支撑 。 同时 ， 对于各种类型决策主体 ， 也要不断加强培训和教育 ， 提高其对大数据的掌控能力 。 政府应通过大数据决策分析的实际演练 ， 学会运用大数据手段来回应社会公共安全事件 ， 自觉将大数据嵌入社会公共安全决策的全过程 ， 在准确识别社会公众的社会公共安全需求的基础上 ， 进行精准而有效的政策回应 ， 增强政府与民众的信任关系 ， “以便弥合不同利益相关者的社会风险认知差异 ， 促进社会风险诱发主体和化解主体的协商对话”[15] ， 提升决策的效率 ， 保证决策的科学性 ， 避免政府对社会公共安全事件回应的无序化 ， 促进源头治理的实现 。
二是完善文化观念 。 良好的风险文化观念是整个社会有序运转的重要条件 ， 也是社会公共安全源头治理实现的文化基础 。 完善社会风险文化观 ， 首先要提升人们认识风险的自觉意识 。 通过大数据技术 ， 实现社会风险源信息的互联互通以及资源共享 ， 使人们在社会安全风险发生前树立防控意识 ， 在风险发生时临危不乱 。 政府相关部门可以通过大数据技术 ， 在信息统一平台发布风险防范知识 ， 并开展经常性的社会公共安全风险意识教育活动 ， 有效建构现代风险价值体系 ， 在全社会形成普遍的文化自觉意识 ， 使社会风险文化观念渗透到公共安全治理的全过程 ， 在信息对称的前提下形成社会大众的风险认知 。 同时也要加强对网络、电视等传播载体的监督和风险责任的伦理教育 ， 强调社会公共安全风险责任伦理 ， 强化这些主体的风险意识和责任意识 。 政府在保证相关数据安全的基础上最大程度进行数据信息公开 ， 避免造成因舆论错误引导而造成的社会恐慌 ， 减少社会治理的成本 ， 从源头上化解可能引发的社会情绪或心态的不稳定 。


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