基于大数据的公共信息预警机制探析

2015-05-13李艳萍广东农工商职业技术学院图书馆广东广州510507

图书馆学刊 2015年2期

李艳萍（广东农工商职业技术学院图书馆，广东广州510507）

基于大数据的公共信息预警机制探析

李艳萍
（广东农工商职业技术学院图书馆，广东广州510507）

[摘要]以大数据将对信息生命周期管理各阶段产生影响为理论基础，重点分析大数据对公共信息生命周期管理各阶段的影响。基于此理论对大数据环境下的公共预警机制进行重新构建并提出相应解决措施：注重民情反馈、大众传媒，拓宽采集渠道；提高对“盲数据”分析、处理能力；清除老化信息，及时分类更新预警信息；主动推送，拓宽传播渠道；培养大数据技术人才。

[关键词]预警信息大数据公共信息预警机制信息生命周期管理

[分类号]G203

2011年麦肯锡《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》的研究报告首次提出了“大数据”[1]，标志着大数据时代的来临。各种半结构化、非结构化数据占据了网络数据量的绝大部分，而且整个网络体系架构都在发生革命性改变。近年，从“非典”到H7N9，各种公共事件的爆发促使我国相关部门致力于公共信息预警机制的研究和建设。但我国目前的公共信息管理是一种针对突发的、较分散的、重救轻防的管理模式[2]，预警机制建设方面仍然处于起步阶段。尤其在大数据时代，信息数量、类型在不断发生变化，数据流传输速度快，价值也在不断提升，对我国公共信息预警机制提出了新的要求和挑战。

1大数据环境下政府部门和公共预警信息的关联分析

1.1公共预警信息的主要提供者——政府部门

公共预警信息属于公共信息资源，是政府和社会应对公共事件的重要信息资源，是针对公共事件信息作出的相对预警信息，它与民生问题息息相关，关系到公众的切身利益。公共事件具有突发性、针对性、污染性[3]，所以公共预警信息必须具备及时性和权威性，它处于公共事件管理的初步阶段，政府要在公共事件爆发之前做好相关公共信息预警工作，才能保证政府相关部门和公众及时作出反应和采取相应措施减少伤害与损失。

1.2大数据时代的政府管理思维创新

在政府2.0[4]的建设过程中，政府发现数据海量且复杂从而导致利用率不高，尤其是开源数据的利用，与此同时，公众对复杂数据的洞察力也相当不足。大数据对政府公共信息生命周期管理从收集到利用各个环节都产生了影响，政府管理思维得到了创新。大数据环境下政府采集信息的体量更大，信息的来源不仅是公共设施的监控和专业人士的采集，公众创建和反馈的信息以及大众传媒的信息成为大数据环境下政府攻克的难题。

大数据技术的兴起使得政府办公效率更高，通过对数据挖掘能力的提升，也进一步提高了预警信息的准确性和科学性。大数据推进政府信息资源深层次开放，一方面是不同部门的信息在统一平台开放，另一方面是政府信息资源最大限度开放，使得政府信息的价值不断被发掘、增值，增加公众参与度。奥巴马政府将大数据技术上升到国家科技战略并投资两亿美元启动“大数据研究和发展计划”[5]，表明政府对大数据的重视，希望借此增强海量数据的收集、分析能力。

1.3大数据对公共信息预警机制的影响

大数据环境下，基于大数据对信息生命周期管理的影响，公共信息预警机制模式随之发生变化。大数据环境下公共预警机制模式在体制、法律和管理层面都发生了变化，具体见表1。

表1　大数据环境下公共信息预警机制模式变化

2大数据环境下公共信息预警机制的构建

2.1大数据环境下公共信息预警机制的变化分析

2.1.1信息采集、存储体量更大

根据大数据改变信息生命周期的理论分析可以得知，信息创建的方式越来越多，信息采集的范围和渠道在大数据环境下都有所变化，采集范围更大，采集渠道更多。例如在公共环境的保护问题上，目前已经实现了信息化监控，除了GIS定位设备的位置、GPS追踪车辆的轨迹，还有在作业车、转运站和终端装上摄像头，实现视频监控，在整个过程中，各种信息采集技术的应用使得环保部门随时掌控垃圾处理作业情况，同时设置投诉和报警设备，公众参与监控并反馈其意见。

大数据改变信息生命周期的存储阶段，存储方式、存储介质都发生了相应变化。公共预警机制的存储方式将从统一存储向数据分层存储管理转变，存储介质从硬盘向云存储转变。同时特性数据库、基于MPP的分布式数据库、分布式文件系统等大数据存储技术的应用也将使公共预警存储机制存储体量更大。

2.1.2信息分析与预测更加科学

“大数据”时代，收集、管理和分析数据日渐成为网络信息技术研究的重中之重，以机器学习、数据挖掘为基础的高级数据分析技术，将促进数据向知识的转化、知识向行动的跨越。联合国“全球脉动”计划将数据的分析价值、数据与政策的相关性以及使用个人数据的隐私3个内容列为“大数据”时代可能面临的问题，由此可见数据分析的重要性和难度[6]。大数据时代各种信息分析工具的诞生与运用，如可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力等，将使政府对于公共信息预警机制搜集阶段的信息作出更准确的判断，形成预案报告，给公共事件的处理提供参考方案。

2.1.3信息传递与发布更加透明、开放

大数据环境下，公共信息预警机制的传递渠道、发布手段更加丰富。各级信息发布机构在已有的气象灾害预警发布手段的基础上予以扩充和改造，使其能够更加高效地发布预警信息，主要发布手段包括各种网站、广播电台、电视、电话、手机短信、农村大喇叭广播、电子显示屏、灾害预警处置终端等，使其适应突发公共事件的预警信息发布。大数据时代，信息传递速度更快，各级信息发布平台通过各种发布手段，使信息最终能在国家发布系统发布预警信息的较短时间内传达给公众。

大数据环境下，将建立国务院各部委和国务院应急指挥平台、各级地方政府和相关部门的预警信息传输流程，利用互联网、电话、邮件等方式实现对各类突发公共事件的接收、处理和及时发布，使突发公共事件预警信息实现面向各级政府领导、应急联动部门、应急责任人和社会媒体的100%覆盖，公众可在系统发出预警信息短时间内接收到预警信息。

2.1.4信息使用效率、价值更高

“大数据”时代，政府通过运用信息化工具，将数据挖掘采集到的新信息应用于支撑官方统计数据、调研数据和预警系统生成的信息，而且通过大数据技术进行精确分析，进行追踪，通过实时操作以上步骤，使信息与时间保持同步，提高信息的使用效率，价值也可能从细微的变化或差别中得以实现。

例如2011年美国联邦政府在客运大巴上装置传感器，这些传感器可沿路收集所有地点的温度、湿度等数据，并传回气象局的数据中心，每10秒采集一次，每天传感器要采集10万余次的数据，这些数据虽然是海量的，但实时的高精度数据使得天气预报不再是“预报”，而成为“实报”“精报”[3]。

2.2大数据环境下公共信息预警机制的构成分析

大数据环境下公共信息预警机制有5大构成要素，分别是经济因素、人力因素、技术因素、制度因素和环境因素。5大要素各执其能[7]：大数据环境下，一定的经济条件为物质基础，各种信息技术和互联网技术为保障，合理健全的制度为保证，由专业人才来运行实施，具体见图1。

图1　大数据环境下公共信息预警机制的5大要素

大数据环境下公共信息预警机制构成包括5大系统：公共预警信息搜集系统、信息分析和处理系统、公共预警信息评估系统、公共预警方案制定系统、公共预警信息传播系统。

2.2.1公共预警信息搜集系统

公共预警信息搜集是公共信息预警机制的首要工作，是公共信息预警工作的关键。专业信息收集人员制定信息收集计划，全面收集政府内外部信息，做好记录。专业人员主要搜集可能引起公共事件的异常现象和潜在信息，建立相应的信息搜集渠道，使得可能引发公共事件的信息及时准确地被发现，并进行相应的监测，及时搜集相关信息，把握公共事件发展变化。一些信息可以通过统计信息来获得，而有些信息无法从统计资料或者是公布的资料中获得，因此信息收集渠道的建立针对这方面的要求。根据信息的来源和中国的国情，目前的公共预警信息搜集渠道主要分为制度性渠道和非制度性渠道[8]。制度性渠道主要包括政府部门报告、举报、公文等，非制度渠道主要有机构渠道、媒体渠道、文献渠道、交流渠道等。机构渠道包括信访机构、政策研究机构等。同时利用现代化的技术手段，建立了各方面的信息搜集基础设施，为公共信息预警工作提供信息支持。

2.2.2公共预警信息分析和处理系统

搜集的信息数量大而且结构不单一，最主要的是大量的信息对公共信息预警不一定有作用，因此要对收集到的信息进行数据分析，整理分类，去伪存真，对不必要的信息进行删除，使搜集到的信息成为公共信息预警机制真实有效的信息。公共信息预警机制分析和处理系统的工作主要是对搜集到的信息进行分类，明确预警对象，对可能发生的公共事件的动态发展进行跟踪，重点分析异常现象。公共信息预警机制的分析工作中要保证预警信息的真实可靠，对可能发生的公共事件的发展动向和严重程度进行评判。通过科学的分析与监测，及时识别不利因素，及早预防，避免公共事件向不利方向发生和发展。

2.2.3公共预警信息评估和预案制定系统

将搜集到的信息进行分析后，对分析结果按照公共预警信息指标体系进行信息评估，并对公共事件的发展进行预测。首先在信息分析之后，把数据录入数据库，针对异常数据，与案例库中的案例进行对比，如果有相似案例，则进行对比分析，将分析结果递交给预警专家，预警专家找出案例的异同点，并进行判断，若相同则采取相同应对措施，若不同再反馈给信息分析人员，其继续进行跟踪，依据预警指标对信息进行评估，形成预测结果，并形成新的预案[9]，为之后出现的突发状况提供参考。评估系统还需要对预警指标进行定期维护和修改以适应社会的发展。

2.2.4公共预警信息传播和发布系统

公共信息预警机制信息传播和发布系统及时将预警信息传递给各级政府、媒体、企业和公众[10]。《“十一五”期间国家突发公共事件应急体系建设规划》提出的10个重点建设项目，其中之一就是国家突发公共事件预警信息发布系统，此系统是国务院应急平台唯一的突发公共事件预警信息权威发布系统，是政府应急部门和社会公众及时获取预警信息的主要渠道。国家公共信息预警机制建设国家、省、地市、县4级信息发布平台，各级相关应急指挥平台实现连接，多部门的预警信息实现统一收集、管理和发布。据统计，全国将共建1个国家级预警信息发布管理平台、31个省级预警信息发布管理平台、342个地市级预警信息发布管理平台和2379个县级预警信息发布管理终端。

预警信息的发布手段也形式多样，最主要的为各级信息发布机构已有的预警信息发布手段，以及随着互联网技术的发展，网络传播逐渐成为主流，辅之以电视、广播、手机等各种媒介传播。公共预警信息的及时准确传递，确保有关部门和社会公众在较短的时间内接收到预警信息，从而更有效应对各类公共事件的发生，达到政府的战略性管理，创造公共利益[11]。

2.3大数据环境下公共信息预警机制流程模型

大数据环境下的主要流程模块有信息搜集、信息分析、信息预测和信息发布，在大数据环境公共预警机制构成基础上，构建公共信息预警流程模型，如图2所示。

图2　大数据环境下公共信息预警机制流程模型

①公共预警信息搜集系统：信息搜集人员制定搜集计划，搜集政府内外部信息，利用数据分析工具对其进行初步整理和分类；

②信息分析和处理系统：信息处理专员利用各种信息处理技术对搜集的信息进行分析，重点关注异常信息，参考案例库，观察是否有可参考案例以便下一步信息预测；

③公共预警信息评估和预案制定系统：若无可参考案例，则依照预警指标对信息进行评估，形成预测结果，并制定新的预案；

④公共预警信息传播和发布系统：将预测结果传播给受众，受众反馈，进行下一轮的信息搜集。

3大数据环境下公共信息预警机制改进对策

3.1注重民情反馈、大众传媒，拓宽采集渠道

大数据环境下，信息产生量达到PB级，因此增加了公共预警信息搜集的难度。面对海量数据，多样化的信息搜集渠道是当务之急。要拓宽信息采集渠道，尤其是非结构化信息的采集，增加对公共环境进行信息化监管，如GIS、GPS、视频监控等手段的应用，从而使公共预警信息的采集更加高效，且实时采集也提高了信息采集的准确性。除了专业部门、专业监测以外，还要注重民情反馈，公众通过媒体和政府表达自己的诉求，提出意见。大众传媒如电视、广播、杂志等受众广、信息量大，是信息采集的主要渠道。政府要建立专门的公众信息采集渠道，如加快对农村的通信基础设施建设，使农民更好地表达自己的需求或建议。

3.2提高对“盲数据”分析、处理能力

对于公共信息预警，政府掌握着大量的、关键的数据，是数据财富拥有者，但目前政府掌握的数据很多都处于休眠状态，往往会忽略一些信息的效用，导致预警延迟，从而引起公共事件的发生。因此，信息分析人员要运用大数据技术，提高数据分析、处理能力，挖掘信息价值。但要明确一点，首先，分析的首要前提是让看起来不相关的数据真正地关联起来；其次，让“盲数据”[6]活起来。如何让这些“盲数据”发挥出活力，是“大数据”时代政府制定预警信息面临的一个难题。

3.3清除老化信息，及时分类更新预警信息

一是公共信息预警机制在大数据环境下信息来源广泛，而且往往以动态数据流的形式产生，搜集的数据中常常包含有不同形态的噪声数据[12]，必须采用相应的技术降低噪声、消除冗余，这是提高数据质量、降低数据存储成本的基础。另一方面在于信息清除。针对老化过时的信息，政府要及时删除，政府的官方网站发布的预警信息已经过时但没有及时删除，导致有些公众搜集信息时仍能搜集到，在没有关注发布时间的情况下，会造成公众的恐慌。再者就是及时更新网站预警信息，很多网站不注重分类，把信息一起发布，不分轻重，让民众产生混乱。

3.4主动推送，拓宽传播渠道

公共信息预警机制关系公众利益，政府作为社会管理者和公共服务提供者，在大数据环境下，应采取多方协作的方式让民众积极地参与政府工作，要从“被索取”向“主动推送”转变，通过利用合理的技术工具和方法，实现政府部门间和层级间的全面协作，实现与非营利组织、企业和个人的协作，并要广泛征求公众的反馈意见，以评估协作的效果。目前的信息发布系统都比较专业，有的并不适合公众接受信息，政府应该开设针对公众的传播渠道，同时定期调查民情民意，对可能引起的公共事件及时处理，将危机消灭在萌芽状态。同时政府应该将预警信息及时传播，并多渠道传播，使受众范围尽可能最大。

3.5培养大数据技术人才

大数据的概念形成较早，但对其技术的研发还是近几年才发展起来的，能够熟练应用大数据技术的人才凤毛麟角，将大数据技术在公共信息预警机制合理运用一定能提高预警能力。目前大数据技术主要涵盖的领域有可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎等。国家应注重培养大数据技术方面的人才，使他们有能力应对大数据带来的挑战，并能够提供更准确的预警信息。

参考文献：

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[5]吕海霞.大数据时代需要加快布局[N].中国计算机报，2012-05-07（2）.

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