京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 的应急管理变革
当前,大数据浪潮汹涌澎湃。大数据所具有的大量(volume)、高速(ve locity)、多样(variety)和真实(ve racity)的特性正在推动原有社会生产生活模式的重大变革。在应急管理领域,大数据技术的发展至少带来两个方面的革命性变化。
一方面,大数据的出现改变了突发事件的发生、发展和演化的时空模式,加深了突发事件的不确定性。数据关联和信息联通扩大了传统突发事件的影响范围,数据的高速传输也可能使某些负面信息通过互联网瞬间引爆网络群体性事件。海量个性化数据的存储和传输过程中的安全问题则孕育了超乎想象的全新风险。
另一方面,大数据又为可测量、可追踪和精细化的应急管理提供基本信息和管理工具。大数据技术可将这些纷繁复杂的多源异构数据处理成具有决策价值的有效信息。传统管理模式下,应急决策大多是依据个人经验的直觉决策(heuristic decision),而大数据技术的应用使得高度不确定性和高度时间压力下的分析决策(analytical decision)成为可能。
这两个方面的变化是相辅相成、具有逻辑关联的,前者是应急管理对象的变化,后者是应急管理方式的变化,正是由于大数据时代突发事件的形式和规律都在不断发生变化,因此适应大数据发展的应急管理方式变革势在必行。
综观世界各国应急管理的最新进展,大数据技术的应用大致体现在以下五个方面。
大数据技术在突发事件监测预警领域的应用。著名的大数据研究者迈尔·舍恩伯格和库克耶在其畅销著作《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》中指出,“大数据的核心就是预测,是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性”。并描述了一个运用大数据技术预测突发公共卫生事件的经典案例:谷歌公司通过保存和分析人们的搜索指令准确地预测了2009年甲型h1N1流感的爆发,比美国疾病预防与控制中心(CDC)依靠传统方法的预测提前了两周,为有效控制流行病传播提供了宝贵时间。美国政府在国家安全战略中引入大数据技术,用于对恐怖主义活动、黑客攻击、公共卫生事件、舆情危机等进行监测和预警。
基于大数据技术构建的辅助决策系统。危机情景下的决策始终是应急管理领域的一个重大挑战,危机决策的挑战来自于信息不完备、时间压力大等客观条件的约束。大数据技术使得基于所有数据而不是样本数据的决策成为可能。以美国为代表的发达国家开始探索基于大数据技术的辅助决策系统。美国国土安全部从2012年开始运行了第一个跨部门大数据应用试点项目——“海王星”(Neptune)和“地狱犬”(Cerberus),数据库以完全不同于国土安全部自2002年沿袭至今的方式进行了重新组织,计划将不同来源的未经分类的信息汇聚成一个“数据湖”,对海量数据的综合分析成为国家安全决策的重要参考。
大数据技术在城市管理和社会管理领域的运用。大数据将兴起于2008年的“智慧地球”和“智慧城市”建设推进到全新的阶段。城市管理的一个重要方面就是确保城市公共安全。“智慧城市”运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,城市系统的突发事件,特别是城市生命线、基础设施、重点地区的突发事件都在“智慧城市”系统的监测之中。而以“网格化管理”为特征的新型社会管理模式也通过监控录像、社区服务信息等途径不断积累大数据,这些数据对于掌握城市和社会的脆弱环节,控制和消除风险因素起到重要作用。
大数据技术对危机中个体行为模式的研究和应用。大数据时代中,由于人的各种行为都可以数据化,因此通过大数据技术分析危机中个体行为模式构筑了应急管理领域中的一个政策基础。大数据技术通过分析单个网民的传播模式研究了舆情热点事件的演化过程,大数据技术通过分析大量个体的言论和行为从而预测群体性事件发生的可能性,大数据技术通过分析人们接受各类灾害(如暴雨、飓风、地震等)的预警信息之后的行为反应以设计更加有效的风险沟通策略,大数据技术追踪个体在灾害中的逃生和自救行为,从而提升应急疏散和第一响应的能力。
大数据技术在应急资源配置中的管理。应急管理是在危机情景下组织应急人员、调配应急物资以缓解和消除危机负面影响的过程。借助于大数据技术,人员流动和物资流动都可以转化为各种形式的大数据,如通过通讯基站可以快速确定通过手机等通讯设备发出应急信号的人员位置,而急救车、消防车等应急设备的运动轨迹可以通过GPS进行定位和追踪。通过对这些数据集的分析可以针对灾害发生的时空规律对应急资源进行优化配置,对危机情景下应急物资的调运进行最优的线路设计。大数据技术使得应急资源的布局和运用更加精准、高效。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21