魯傳松

[摘 要]隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市的發(fā)展速度也越來越快，隨之而來的是頻發(fā)的城市危機(jī)事件。當(dāng)前研究城市公共危機(jī)案例庫(kù)系統(tǒng)中具有的機(jī)遇就是大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。在研究城市公共危機(jī)案例庫(kù)系統(tǒng)中，大數(shù)據(jù)有著重要的作用。本文對(duì)大數(shù)據(jù)視域下的城市公共危機(jī)案例庫(kù)建設(shè)進(jìn)行了具體研究。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)；城市公共危機(jī)；案例庫(kù)；建設(shè)

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.08.094

[中圖分類號(hào)]D63 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0194（2017）08-0-02

許多學(xué)者已經(jīng)研究了多年的城市公共危機(jī)管理，并得出了一些理論基礎(chǔ)。進(jìn)入大數(shù)據(jù)的背景是在人、機(jī)、物三元世界的融合下，引起的高度復(fù)雜化的數(shù)據(jù)模式和爆炸式增長(zhǎng)的公共危機(jī)案例。對(duì)于公共危機(jī)管理問題的處理，僅僅靠傳統(tǒng)案例處理模式和聯(lián)動(dòng)模式是無(wú)法完成的。大數(shù)據(jù)中的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)以及科研都具有巨大的社會(huì)價(jià)值，因此各行各業(yè)都應(yīng)對(duì)其引起廣泛關(guān)注。

1 大數(shù)據(jù)基本論述

規(guī)模性、多樣性以及高速性是大數(shù)據(jù)所具有的三個(gè)代表性的特點(diǎn)，由于大數(shù)據(jù)多元化的思維，研究者所研究的側(cè)重點(diǎn)便有所不同，這就產(chǎn)生了不同的思維方式。大數(shù)據(jù)思維主要包括定量思維、相關(guān)思維以及實(shí)驗(yàn)思維等。

在城市構(gòu)建中，根據(jù)大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，相關(guān)人員建立了一系列研究大數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)，如北京大學(xué)智慧城市研究與規(guī)劃中心，智慧城市理論以及技術(shù)攻關(guān)是其研究的中心內(nèi)容。

當(dāng)前，在大數(shù)據(jù)思維模式下的城市公共危機(jī)案例庫(kù)建設(shè)是一個(gè)比較薄弱的存在，因此要利用大數(shù)據(jù)思維，逐漸建立起城市公共危機(jī)案例庫(kù)，創(chuàng)新新的信息壁壘，在城市公共危機(jī)案例管理智能化的過程中，大數(shù)據(jù)思維發(fā)揮著重要的作用。

2 設(shè)計(jì)城市公共危機(jī)案例庫(kù)的功能

2.1 對(duì)危機(jī)案例數(shù)據(jù)的采集

建設(shè)城市公共危機(jī)案例庫(kù)的基礎(chǔ)以及對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的前提是采集城市危機(jī)案例。而在有限的技術(shù)條件下，只能采用樣本分析法分析數(shù)據(jù)，但大數(shù)據(jù)的總體數(shù)據(jù)思想與人機(jī)交互是共同實(shí)現(xiàn)的。

城市本身就是一個(gè)大系統(tǒng)，其具有多因素性、多層次性以及多功能性，采集案例庫(kù)中的城市信息數(shù)據(jù)不只是將信息任務(wù)上傳就可以的，采集的也不都是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)性和隱性也是數(shù)據(jù)信息的特點(diǎn)，因此，城市公共危機(jī)案例研究的基礎(chǔ)是采集城市中所有的技術(shù)數(shù)據(jù)信息。在大數(shù)據(jù)的總體思維下，利用人工采集全方位的城市基本數(shù)據(jù)信息。

在實(shí)際的社會(huì)中，嚴(yán)重威脅社會(huì)系統(tǒng)的價(jià)值和行為的事件就是危機(jī)。突發(fā)性、不可預(yù)測(cè)性、公共性與災(zāi)難性并存等特征是危機(jī)具有的特性。采集危機(jī)案例數(shù)據(jù)功能項(xiàng)的重點(diǎn)是對(duì)半結(jié)構(gòu)化進(jìn)行解決以及采集非結(jié)構(gòu)性的信息數(shù)據(jù)，這是由人工和計(jì)算機(jī)智能存儲(chǔ)來完成的。

基于量大的大數(shù)據(jù)，要利用引擎對(duì)城市危機(jī)案例數(shù)據(jù)信息進(jìn)行全面采集，大網(wǎng)站以及博客等都是數(shù)據(jù)的來源渠道；文字、圖片和視頻等都是其包括的內(nèi)容。人工智能采集逐漸被引擎所替代。

2.2 對(duì)危機(jī)案例數(shù)據(jù)的處理

由于利用大數(shù)據(jù)處理的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這就使其流程也有了相應(yīng)的改變。采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析以及挖掘數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的四個(gè)流程。因此，可以借鑒大數(shù)據(jù)的處理流程對(duì)危機(jī)案例庫(kù)進(jìn)行處理。

利用數(shù)據(jù)導(dǎo)入和分布案例獲取危機(jī)案例的數(shù)據(jù)模塊。簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)的處理要利用專業(yè)化的信息處理工具，分析和匯總存儲(chǔ)集群中的大數(shù)據(jù)，這樣城市危機(jī)案例庫(kù)就在一步步中逐漸形成。例如，排除非城市公共危機(jī)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，分析和匯總一系列的自然災(zāi)害危機(jī)、公共衛(wèi)生危機(jī)以及意外事故危機(jī)等。

在危機(jī)案例庫(kù)中不僅要體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)思維，更要體現(xiàn)出智能化的重要性，因此要加大對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用力度，在更深一步挖掘數(shù)據(jù)中大力運(yùn)用大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)思維以及智能思維等。發(fā)散性是挖掘數(shù)據(jù)中最主要的特點(diǎn)，其不同的簡(jiǎn)單的清洗和分析數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種不同的計(jì)算是其主要內(nèi)容，它能使數(shù)據(jù)分析的需求得到更好的滿足。

2.2.1 挖掘關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)

在小數(shù)據(jù)時(shí)代，城市公共危機(jī)案例的因果關(guān)系是人們所關(guān)注的焦點(diǎn)，經(jīng)?？偨Y(jié)和分析樣本案例的原理，但在這些原理樣本數(shù)據(jù)中，案例數(shù)據(jù)中的關(guān)系并不能全面的反映出來。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)下危機(jī)案例之間的隱性關(guān)系被顯現(xiàn)出來，這就可以顯示出更多的隱性數(shù)據(jù)，而決策者獲取和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)是由顯性數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)的，這樣可以使決策推理更加準(zhǔn)確。案例庫(kù)用戶的案例檢索和檢索決策等都可以利用挖掘關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。

2.2.2 挖掘容錯(cuò)數(shù)據(jù)

在小時(shí)代的數(shù)據(jù)下，人們只能取得較少的危機(jī)案例樣本量，因此對(duì)其結(jié)構(gòu)化和精確化更加重視。但在大數(shù)據(jù)背景下，可以在容錯(cuò)思維的基礎(chǔ)上將一定層面上的精確性進(jìn)行忽略，使一定程度上的錯(cuò)誤和混雜被接受，隱性數(shù)據(jù)的顯性化更多的是在數(shù)據(jù)的宏觀層面得到的，從而對(duì)決策者的獲取和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)有一定的幫助。案例庫(kù)中用戶進(jìn)行的推理決策和向用戶推送的信息，可以利用大數(shù)據(jù)處理模塊中的容錯(cuò)挖掘技術(shù)。

2.2.3 挖掘智能數(shù)據(jù)

在數(shù)據(jù)庫(kù)處理數(shù)據(jù)的過程中，智能思維逐漸代替線性等簡(jiǎn)單思維，這是大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展的必然要求和處理大數(shù)據(jù)過程中的核心內(nèi)容和重要特征。在大數(shù)據(jù)時(shí)代環(huán)境中，邏輯分析和智能判斷城市公共危機(jī)案例數(shù)據(jù)都是由智能思維來完成的，在處理大數(shù)據(jù)模塊中，由于智能挖掘技術(shù)的引入，危機(jī)案例庫(kù)中的數(shù)據(jù)處理功能便有了更強(qiáng)大的技術(shù)支撐，從而可以使各項(xiàng)功能的協(xié)調(diào)進(jìn)行更好的運(yùn)行。

由此可以看出，大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)主要是由關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘、容錯(cuò)數(shù)據(jù)挖掘以及智能數(shù)據(jù)挖掘來實(shí)現(xiàn)的，城市危機(jī)智能案例庫(kù)也是由這三個(gè)組成的，用戶案例的檢索和決策推理等功能也是由這三部分支撐的。

2.3 檢索危機(jī)案例與支持決策

在用戶的檢索需求和決策推理需求這一過程主要是由危機(jī)案例檢索與決策支持模塊來實(shí)現(xiàn)的。其組成模塊主要有城市危機(jī)智能案例庫(kù)中的案例數(shù)據(jù)庫(kù)、決策推理以及決策數(shù)據(jù)庫(kù)等。檢索與決策推理中的設(shè)計(jì)功能主要是由數(shù)據(jù)庫(kù)和功能模塊一同來實(shí)現(xiàn)的，決策數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的來源主要是智能決策推理過程中形成的新的決策方案，獲取案例庫(kù)中的數(shù)據(jù)以及處理大數(shù)據(jù)都是由用戶的檢索效果和決策推理效果來反映的。

3 構(gòu)建城市公共崗位及案例庫(kù)系統(tǒng)

3.1 案例庫(kù)的系統(tǒng)構(gòu)架

系統(tǒng)的構(gòu)架是在城市公共危機(jī)案例庫(kù)系統(tǒng)功能中的構(gòu)建和研究背景下所形成的。各種不同的連接器將案例庫(kù)系統(tǒng)連接起來，然后再采集各類數(shù)據(jù)庫(kù)以及第三方應(yīng)用的數(shù)據(jù)等；案例數(shù)據(jù)索引的形成主要是案例庫(kù)系統(tǒng)清洗和處理等采集的案例數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立以及挖掘大數(shù)據(jù)技術(shù)功能，都是利用案例庫(kù)系統(tǒng)中分布式系統(tǒng)來完成的；數(shù)據(jù)應(yīng)用層各類的數(shù)據(jù)接口將數(shù)據(jù)服務(wù)層放在上層。用戶的權(quán)限系統(tǒng)進(jìn)入各個(gè)層面的數(shù)據(jù)層。

3.2 案例庫(kù)系統(tǒng)的交互環(huán)境

案例庫(kù)系統(tǒng)交互環(huán)境中的案例檢索的功能，是在研究案例庫(kù)系統(tǒng)功能和系統(tǒng)構(gòu)架的前提下實(shí)現(xiàn)的?？焖贆z索和高級(jí)檢索等功能，是在案例檢索的交互界面中設(shè)置的。在檢索的過程中先輸入相應(yīng)的關(guān)鍵詞，然后將危機(jī)屬性、描述、相關(guān)利益以及分析案例等功能連接在檢索界面的左側(cè)查詢。例如2015天津的大爆炸，天津爆炸的時(shí)間、地點(diǎn)、主要影響、危機(jī)屬于的行業(yè)、危機(jī)的類型以及造成的危害的這些數(shù)據(jù)便構(gòu)成了危機(jī)屬性；天津爆炸案例的前兆、持續(xù)過程和結(jié)果等這些階段中數(shù)據(jù)的具體分析就是對(duì)危機(jī)的描述；具體分析——危機(jī)利益相關(guān)的數(shù)據(jù)就是利益相關(guān)；對(duì)數(shù)據(jù)案例進(jìn)行對(duì)比分析、統(tǒng)計(jì)分析和智能判斷等這些大數(shù)據(jù)的處理結(jié)果進(jìn)行展示等就是案例分析，例如對(duì)港口爆炸案例數(shù)據(jù)分析等。

4 結(jié) 語(yǔ)

雖然城市危機(jī)管理的減緩工作中有了新技術(shù)的支持，但在系統(tǒng)方面還面臨著許多的問題，例如負(fù)載均衡大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)職能算法實(shí)現(xiàn)等，因此，在以后的研究過程中，要對(duì)功能模塊中的系統(tǒng)性、效用性以及精確性，工作流程的規(guī)則性和邏輯性，實(shí)現(xiàn)案例庫(kù)系統(tǒng)的創(chuàng)新性和實(shí)用性進(jìn)行進(jìn)一步研究，從而使大數(shù)據(jù)視域下的城市公共危機(jī)不斷減少。

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