◆郭金鵬 李世豪 吳泰龍

（中國人民警察大學(xué)（廊坊） 河北 065000）

1 引言

德國學(xué)者烏爾里?！へ惪嗽?986年出版的《風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)》一書中提出了“風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)”概念，“風(fēng)險(xiǎn)”已成為當(dāng)前我國社會(huì)的主要特征之一。我國已經(jīng)進(jìn)入風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)，風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)愈發(fā)嚴(yán)峻、種類愈發(fā)多元。隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平的日益提高，各地承辦的大型活動(dòng)數(shù)量與日俱增，規(guī)模、規(guī)格也不斷提升，由于大型活動(dòng)的舉辦過程具有容易發(fā)生各類違法犯罪活動(dòng)、治安災(zāi)害事故和治安突發(fā)事件等特點(diǎn)，大型活動(dòng)的舉辦一直是公安機(jī)關(guān)治安風(fēng)險(xiǎn)防控的重點(diǎn)、難點(diǎn)、焦點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，大數(shù)據(jù)本身具有的特性以及與之配套發(fā)展的各類技術(shù)能夠精準(zhǔn)識(shí)別、動(dòng)態(tài)監(jiān)控和科學(xué)評(píng)估重大活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)，為大型活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)防控提供了有效工具和良好契機(jī)。

2 大型活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

大型活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)影響因素繁多，門類復(fù)雜、涉及廣泛，在列舉、并項(xiàng)、溯源的基礎(chǔ)上，可將大型活動(dòng)中可能存在的治安風(fēng)險(xiǎn)源劃分為如下幾類：

2.1 治安風(fēng)險(xiǎn)源

（1）人的因素。人群集合的固有特征中本身就帶有風(fēng)險(xiǎn)因素，大型活動(dòng)參與者涉及各個(gè)年齡段人群，受到個(gè)體素質(zhì)、教育程度等影響，安全意識(shí)程度和防范風(fēng)險(xiǎn)能力有較大差異。此外，參加活動(dòng)的人員成分復(fù)雜，不可避免混雜不法分子。重大活動(dòng)參與人數(shù)多，人流量大，活動(dòng)舉辦區(qū)域人群密度大，流動(dòng)性差，一旦發(fā)生突發(fā)情況，極易引起恐慌、失控，發(fā)生擁擠踩踏等治安風(fēng)險(xiǎn)。

（2）物的因素。主要包括場(chǎng)地設(shè)計(jì)缺陷、建筑設(shè)計(jì)質(zhì)量不達(dá)標(biāo)、臨時(shí)設(shè)施及安全設(shè)施放置不合理、技術(shù)設(shè)備因故障無法正常使用，危險(xiǎn)品存儲(chǔ)使用存在安全隱患等。

（3）環(huán)境因素。大型活動(dòng)的順利舉辦，有賴于客觀環(huán)境的影響。在大型活動(dòng)舉辦期間，自然環(huán)境如發(fā)生暴雨、地震等自然災(zāi)害；交通環(huán)境如交通堵塞、交通事故等；周邊環(huán)境如周邊治安、場(chǎng)地秩序等都可能引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致一系列安全問題。

（4）管理因素。管理缺失會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生，管理因素包括安全隱患管理、教育培訓(xùn)、人員安全檢查、應(yīng)急建設(shè)、安保工作等。除此之外，大型活動(dòng)安全投入的多少與風(fēng)險(xiǎn)后果的嚴(yán)重性密切相關(guān)。

2.2 治安風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)

（1）活動(dòng)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。大型活動(dòng)舉辦過程中可能出現(xiàn)超出人類控制范圍的如地震、惡劣天氣、洪水等自然災(zāi)害，也可能因?yàn)榛顒?dòng)場(chǎng)地建筑設(shè)施、技術(shù)設(shè)備、交通堵塞等活動(dòng)環(huán)境因素引發(fā)一系列突發(fā)情況，造成經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。

（2）違法犯罪風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。重大活動(dòng)人員密度大，其中參與人員構(gòu)成復(fù)雜，給違法犯罪分子實(shí)施不法侵害帶來可乘之機(jī)，如發(fā)生打架斗毆、偷竊、盜竊等違法行為，甚至?xí)斜┛址肿踊烊肫渲羞M(jìn)行恐怖襲擊等，給重大活動(dòng)治安防范帶來極大的風(fēng)險(xiǎn)。

（3）群體性事件風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。由于社會(huì)矛盾的影響或其他利益訴求的交織作用，在別有用心者煽動(dòng)利用下，群眾情緒持續(xù)發(fā)酵，特定群體可能在重大活動(dòng)舉辦過程中采取過激行為表達(dá)訴求、發(fā)泄不滿或因活動(dòng)取消、推遲等，引發(fā)人員騷亂現(xiàn)象，存在發(fā)生群體性事件的風(fēng)險(xiǎn)。

（4）人身傷亡風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。大型活動(dòng)區(qū)人流量大，人群密度大，一旦受到突發(fā)情況影響，極易發(fā)生人員傷亡的風(fēng)險(xiǎn)，如由于火災(zāi)、觸電、擁擠踩踏、滑跌墜落、淹溺等情況導(dǎo)致人身傷亡。如在2014上海外灘發(fā)生的擁擠踩踏事件中，就釀成了36人死亡、49人受傷的慘劇。

（5）輿情風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)、智能手機(jī)等在給人們交流帶來便利的同時(shí)，也為輿情風(fēng)險(xiǎn)的防控帶來了挑戰(zhàn)。在重大活動(dòng)舉辦過程中，一旦發(fā)生突發(fā)情況或涉及社會(huì)敏感因素，一些局部性、地區(qū)性、一般性個(gè)案，或者一個(gè)報(bào)道、一條微博， 在輿情持續(xù)聚焦放大作用下不斷異化升級(jí)， 均可能引發(fā)輿情風(fēng)險(xiǎn)，制造輿情困局。

3 大型活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)防控對(duì)策

大數(shù)據(jù)背景下，公安機(jī)關(guān)作為重大活動(dòng)治安防范的“神經(jīng)中樞”，可以利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)功能，從重大活動(dòng)的“感、知、行”出發(fā)，實(shí)時(shí)處理全量多元、超大規(guī)模的數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，全面協(xié)同多元防范主體制定最優(yōu)策略，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)計(jì)算、實(shí)現(xiàn)治安風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、評(píng)價(jià)、預(yù)警、處置的閉環(huán)，從而實(shí)現(xiàn)重大活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)防范常態(tài)化管理和應(yīng)急處置。

3.1 建立標(biāo)準(zhǔn)化公安大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

一要建立公安大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的情報(bào)數(shù)據(jù)系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足現(xiàn)實(shí)需要，公安機(jī)關(guān)需要充分利用現(xiàn)有公安信息化建設(shè)成果，構(gòu)建公安大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。公安機(jī)關(guān)要對(duì)現(xiàn)有的各類公安數(shù)據(jù)庫、情報(bào)系統(tǒng)等進(jìn)行梳理和整合，統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口，抽取共性需求，統(tǒng)一規(guī)劃和設(shè)計(jì)，建立公安大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)核心應(yīng)用就是對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘、研判。針對(duì)各類治安風(fēng)險(xiǎn)，經(jīng)數(shù)據(jù)治理后形成治安風(fēng)險(xiǎn)專題庫，將其中具有共性的數(shù)據(jù)按照風(fēng)險(xiǎn)源進(jìn)行分類匯總，依托大數(shù)據(jù)平臺(tái)自動(dòng)化監(jiān)測(cè)、評(píng)估和預(yù)警，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的融合，為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)可視化支撐。同時(shí)，建設(shè)起治安數(shù)據(jù)資源服務(wù)，實(shí)現(xiàn)各類治安數(shù)據(jù)平臺(tái)在橫向和縱向上的關(guān)聯(lián)，構(gòu)建數(shù)據(jù)經(jīng)緯網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)、線、面全方位覆蓋。

二要規(guī)范數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。整合各數(shù)據(jù)庫接口，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、社會(huì)數(shù)據(jù)、政府?dāng)?shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的整合，入庫數(shù)據(jù)進(jìn)行全面治理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源有效分流融合，從而最大化集約利用數(shù)據(jù)價(jià)值。

三要?jiǎng)?chuàng)新算法模型應(yīng)用。在公安大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，要基于系統(tǒng)數(shù)據(jù)和各類已有公安數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)，建立統(tǒng)一應(yīng)用登錄、數(shù)據(jù)目錄、統(tǒng)一API目錄，綜合應(yīng)用知識(shí)圖譜、智能識(shí)別、智能分析、軌跡分析、自動(dòng)聚類等算法，建立智能預(yù)警、態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)、研判分析等模型，為各類治安風(fēng)險(xiǎn)防控業(yè)務(wù)應(yīng)用提供基礎(chǔ)技術(shù)支撐。

3.2 治安風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)識(shí)別，科學(xué)評(píng)估

治安風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是做好治安風(fēng)險(xiǎn)防控的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)具有存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)挖掘能力，可以有效識(shí)別大型活動(dòng)中存在的治安風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估給大型活動(dòng)增加了安全保障，更是防范化解風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。大數(shù)據(jù)背景下，我們需要將大型活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估制度化、規(guī)范化、科學(xué)化以及專業(yè)化。

一是要實(shí)現(xiàn)治安風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)識(shí)別。通過將關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫以及動(dòng)態(tài)搜集的風(fēng)險(xiǎn)源信息數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，分析，將所有如現(xiàn)場(chǎng)人流量、天氣環(huán)境、人的動(dòng)態(tài)行為等信息進(jìn)行采集，在運(yùn)用專業(yè)化、智能化的技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)施清洗篩查過后，進(jìn)行全面、綜合、深層的關(guān)聯(lián)分析，從而識(shí)別出潛在的治安風(fēng)險(xiǎn)源。

二是要組建專業(yè)大型活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估團(tuán)隊(duì)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需要海量的數(shù)據(jù)支持，只依靠公安機(jī)關(guān)的數(shù)據(jù)庫難以滿足評(píng)估需要，這就要求公安機(jī)關(guān)加強(qiáng)與安保公司、大數(shù)據(jù)公司、企業(yè)以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專家等的協(xié)作交流，組建專業(yè)化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估團(tuán)隊(duì)，為重大活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)防范出謀劃策。

三是要建立大型活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。評(píng)價(jià)模型具有精準(zhǔn)識(shí)別以及科學(xué)評(píng)估的能力。大數(shù)據(jù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗及關(guān)聯(lián)分析后，在對(duì)治安風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的基礎(chǔ)上，通過利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立大型活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，對(duì)大型活動(dòng)承辦者的資質(zhì)、活動(dòng)性質(zhì)、場(chǎng)所情況、設(shè)施設(shè)備及安全保衛(wèi)、天氣、交通情況等進(jìn)行初步評(píng)估，在此基礎(chǔ)上對(duì)治安風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率和程度進(jìn)行評(píng)估。通過海量數(shù)據(jù)的分析評(píng)估以及對(duì)治安風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，將動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)納入前期建立的治安風(fēng)險(xiǎn)專題庫，并進(jìn)行數(shù)據(jù)研判。通過算法及模型，感知風(fēng)險(xiǎn)源，智能運(yùn)用定性、定量和矩陣風(fēng)險(xiǎn)分析等評(píng)估方法識(shí)別大型活動(dòng)潛在風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)潛在危害及影響，并借助數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將評(píng)估結(jié)果進(jìn)行展示，得出科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)判定等級(jí)和解釋說明，方便評(píng)估主體作出科學(xué)決策。

3.3 風(fēng)險(xiǎn)源動(dòng)態(tài)預(yù)警

海量數(shù)據(jù)是大型活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)在預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)方面有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，通過對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、搜集的數(shù)據(jù)挖掘分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)事態(tài)發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)科學(xué)預(yù)警。在大型活動(dòng)進(jìn)行過程中，通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用，對(duì)可能引發(fā)治安風(fēng)險(xiǎn)的各種要素，如車流量、人流密度等進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，可以嚴(yán)密掌握大型活動(dòng)發(fā)展動(dòng)態(tài)，及時(shí)把握可能引起治安風(fēng)險(xiǎn)的各種因素，提升對(duì)治安風(fēng)險(xiǎn)感知能力和識(shí)別能力。另外也要對(duì)各類前端風(fēng)險(xiǎn)源動(dòng)態(tài)管控，在站點(diǎn)、安檢點(diǎn)重點(diǎn)部位設(shè)置動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別、車輛識(shí)別等前端感知設(shè)備，實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)人口精準(zhǔn)識(shí)別、觸圈預(yù)警。

（1）客流量、人流量預(yù)警

人流量和客流量是導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的最核心的要素，利用大數(shù)據(jù)客流、人流識(shí)別檢測(cè)預(yù)警，從而做出應(yīng)急反應(yīng)，能夠有效提升對(duì)治安風(fēng)險(xiǎn)防控能力。通過公安大數(shù)據(jù)平臺(tái)接入客運(yùn)商數(shù)據(jù)平臺(tái)，獲取周邊地鐵、公交運(yùn)營、站點(diǎn)的票據(jù)系統(tǒng)客流數(shù)據(jù)；接入電信通訊商通信手段獲取用戶位置、流量數(shù)據(jù)；接入活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)人員、車輛數(shù)據(jù)采集與核查庫，掌握現(xiàn)場(chǎng)客流、人流情況。通過公安大數(shù)據(jù)系統(tǒng)融合客流數(shù)據(jù)及通訊數(shù)據(jù)，采用通訊基站、AI算法等進(jìn)行融合定位，集合通信用戶的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、通信數(shù)據(jù)等形成以用戶定位為核心的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能力，構(gòu)建大數(shù)據(jù)智能化人流管控系統(tǒng)，對(duì)人流高峰進(jìn)行預(yù)警、定級(jí)，并且根據(jù)預(yù)警等級(jí)采取相應(yīng)措施，對(duì)人流量進(jìn)行分流、引流和疏散。

（2）治安風(fēng)險(xiǎn)重點(diǎn)人員預(yù)警

建立治安風(fēng)險(xiǎn)重點(diǎn)人口數(shù)據(jù)庫，包括在逃人員、刑滿釋放人員、容易肇事肇禍精神病人、涉恐涉暴涉毒人員、非正常上訪人員等。通過大數(shù)據(jù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，人臉識(shí)別技術(shù)，大數(shù)據(jù)人車查驗(yàn)信息等實(shí)現(xiàn)對(duì)重大活動(dòng)中的治安風(fēng)險(xiǎn)重點(diǎn)人員實(shí)時(shí)定位、活動(dòng)軌跡可視化。強(qiáng)化動(dòng)態(tài)管控，建立異常行為預(yù)警模型，對(duì)治安風(fēng)險(xiǎn)重點(diǎn)人員的購票數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、出入行業(yè)場(chǎng)所數(shù)據(jù)、通話數(shù)據(jù)等進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，一旦發(fā)現(xiàn)異常行為，及時(shí)預(yù)警。

（3）網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警

建立大數(shù)據(jù)輿情預(yù)警機(jī)制，對(duì)微信、微博等互聯(lián)網(wǎng)、新媒體網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，應(yīng)用聚類分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)敏感信息、詞匯實(shí)時(shí)記錄和抓取，分析研判可能產(chǎn)生的輿情及已發(fā)生輿情的態(tài)勢(shì)趨勢(shì)、傳播擴(kuò)散等情況，并實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)監(jiān)控，及時(shí)預(yù)警。

3.4 多元主體協(xié)同參與

大數(shù)據(jù)背景下，面對(duì)復(fù)雜的重大活動(dòng)治安形勢(shì)，傳統(tǒng)公安“一家獨(dú)大”的治安防控模式已無法適應(yīng)新形勢(shì)的需要，新的對(duì)策亟待提出，必須重塑治安風(fēng)險(xiǎn)防控理念，推動(dòng)多元主體協(xié)同參與治安風(fēng)險(xiǎn)防控。面對(duì)多樣化的治安風(fēng)險(xiǎn)，公安機(jī)關(guān)需要加強(qiáng)與政府、企業(yè)、社會(huì)機(jī)構(gòu)、公民等多元主體的協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)感知交流、協(xié)同合作，發(fā)揮各主體優(yōu)勢(shì)專長，形成重大活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)防控網(wǎng)絡(luò)。必須指出的是，多元主體參與防范，并非各司其職的配合式參與模式，而是在平等參與基礎(chǔ)上的各方協(xié)同一致，充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)多元主體的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，促進(jìn)治安風(fēng)險(xiǎn)防范效能逐步優(yōu)化和最大化。

4 結(jié)語

本文探討了大數(shù)據(jù)背景下大型活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)防控對(duì)策。首先對(duì)大型活動(dòng)舉辦過程中的人、物、環(huán)境、管理四個(gè)治安風(fēng)險(xiǎn)要素及對(duì)活動(dòng)環(huán)境、違法犯罪、群體性事件、人身傷害、輿情等五個(gè)治安風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)進(jìn)行分析、識(shí)別，并立足大數(shù)據(jù)系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)、治安風(fēng)險(xiǎn)智能評(píng)價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)源動(dòng)態(tài)預(yù)警、多元主體協(xié)同參與等四個(gè)方面提出防控對(duì)策，推動(dòng)大型活動(dòng)治安風(fēng)險(xiǎn)防控的科學(xué)化和精準(zhǔn)化。