大数据”告诉你:假日安全是可以预测的

火车站、地铁里、热门景点，达到多少人需要预警？人流量何时达到峰值？在记者采访的不少大数据专家看来，当数据积累足够、分析模型强大，“大数据”就能实现：它不仅知道发生了什么，还能预测将发生什么。

有了大数据，危险可以被预测

如果明知人数已经超过极限，你还会去热门景区吗？如果管理者发现超过阈值了，还会继续让人进景区吗？答案都是否定的。假日来临，景区爆棚、春运拥挤等现象如约而至，在拥挤的城市我们如何保证节日安全？

越来越多的现象说明，危险是可以预测的：１月２６日开始，纽约等美国东北部地区遭遇一场罕见的暴风雪，由于提前预测，多州宣布进入紧急状态，最终大幅减少了灾害的损失。

“我国人口众多，重大文体活动、节假日集会等活动中，容易出现因人群过度拥挤而引发的危险乃至事故”。百度研究院大数据实验室一位专家表示，通过大数据对人流量的定位数据、搜索数据进行深度挖掘发现，根据地图上相关地点搜索的请求量，至少可能提前几十分钟预测人流量峰值的到来，并采取预防措施。

上海交通大学大数据工程技术研究中心副主任金之俭说，数据模型可判断出实时人流状态，并可同时预测未来５至１０分钟该区域内人群密度的变化趋势。一旦人流密集度超出预警标准，系统将立即发出报警，并根据事态成因、人群行为分析和周边通道状况建立应急疏散模型，从中优化选择最佳方案，供指挥中心发出客流疏导指令。

大数据对于“天灾”救援也有用武之地。上海交通大学大数据工程技术研究中心研究发现，一旦发生自然灾害，通过大数据技术建立海量遥感数据获取、储存与分析体系，将为“理性救灾”指明道路。

例如在地震发生后的第一时间，依靠卫星或航空遥感技术，远程获取灾区现场数据，评估和预测灾区受损情况，明确物资需求，规划救援道路，可以制定合理的救援计划，最大程度减小灾害影响。

割裂的大数据是“闲置数据”

然而现实却是，大数据的分析能力还有待提高。数据存储量不够、数据共享度不高、数据分析力不强、数据传播能力薄弱等问题，正制约着大数据应用于社会治理。

首先，数“不足”。上海交通信息中心主任何承告诉记者，尽管上海交通信息中心掌握的交通方面信息并不少，但是不少数据还是很缺乏。例如，由于公交车乘客下车不用刷卡，所以从技术上就很难知道公交站点实时人流量。

其次，数“割裂”。记者采访发现，目前各个部门拥“数”自重的情况还很严重。一位内部人士表示，这些数据对于部门不仅涉及到安全，甚至与利益直接挂钩。例如公交公司此前就不乐意共享客流数据，因为客流数据能反映企业真实的经营情况，这可能会影响政府相关补贴。

“数据割裂的状况下是无法完成大数据治理的。”中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋说。例如，交通部门及运营商能掌握人流聚集情况，而百度、腾讯等公司能通过用户搜索知道聚集原因，综合这些信息才能对人群走向及规模会做出完整的判断。

第三，“不懂”数。何承说，大数据可以提出预警，但是预警值还需要专业部门提出。这个“预警阈值”还需要靠专业人士给出，光靠技术人员是无法提供的。

“就算我们拿到了大量的数据，也不一定知道怎么使用。”金之俭说，我们的模型还不够强大、处理手段还比较单一，多维数据传递了很多信息，而我们只能不断过滤，最终只会让预测的风险出现更多误差。“这就好比三维空间的人无法理解四维空间的信息一样，到了阈值再做预警就晚了。”

用大数据打造智慧的城市

专家认为，首先应利用手机或移动终端，建立“大数据”模型分析并预测风险，发挥其对公共安全危机的重要预警作用，避免大数据成为闲置的“大量数据”。

其次，应加快基于数据资源体系的公共安全数据资源管理平台建设，对城市运行中有关公共安全的相关数据进行采集、整合、加工，梳理城市运行体征，为城市运行安全监测、综合分析、预警预测、辅助决策等提供服务。

“政府需要搭建开放平台，这是大数据治理的基础。”赵国栋认为，无论是数据汇集还是数据挖掘，光靠政府是无法充分体现价值的。

同时，政府可以利用购买服务等方式整合多方数据，共同挖掘数据价值。不少互联网企业掌握了大量搜索、地图等实时信息，但是这些数据如何用于社会治理，还需政府主动作为、提出需求。

专家介绍，通讯运营商手中掌握了大量有价值数据，但这些数据远没有被充分利用。如果运营商数据利用得当，不仅可以预测人流量，预警公共事件，而且可以辅助城市规划、确定公交线路等，这也将提升城市治理水平。

此外，大数据治理还需完善相关法律法规。百度研究院专家告诉记者，一些公司虽然掌握了大量数据，但是其中也涉及用户的个人隐私，怎样使用才算合法现在还不明确。如果要和政府展开合作，也需要在合法合规的前提下，因此期待相关法律进一步明确。