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作者：华东师范大学传播学院　陈虹、潘玉随着城市规模渐渐不断扩大、城市人口日益多元简单，城市社会风险也随之激化。不过，大数据时代的来临，使得城市灾害风险管理模式未来将会经常出现根本性变革。

根据过去再次发生的灾害风险来分析做到现在、未来沦为有可能，也为密码传统城市灾害风险管理的事后型、粗放式等难题获取了契机。提早预警风险大数据风险管理过程还包括风险识别、风险预警、风险分析、风险评估和风险决策五个阶段。

大数据技术的日益成熟期，为基于多维度、多层次、多群体、多因素的巨型数据分析获取了有可能。例如，借助大数据技术的分析、预判功能，管理主体可以运用大数据、云计算等现代技术平台，充份搜集目标信息，并通过对海量数据展开综合分析，挖出和筛选潜在风险，辨识城市风险管理中的重点人群与重点区域，从而提早预见即将再次发生的危机和风险、及时制定预案不予消弭。创建风险预警指标体系，成立风险预警红线，需要在数据分析与监测中动态预警作出反应，延长城市灾害风险管理中的时间差，减少风险再次发生概率。此前，四川长宁再次发生6.0级地震，当地应急管理部门利用电视、手机、专用地震预警终端等提早向宜宾、乐山、成都等地的居民收到预警提醒，相当大程度上增加了人员伤亡，超过了较好的灾害风险预警效果。

大数据与人工智能技术的融合，有助提高风险预警的精确性和准确性。尤其是，利用专业化技术手段，可以自动识别受灾地区图像，提高公共建筑与设施、交通、人群密集度等要素的监测能力，进而最大限度地挽回生命、增加损失。近年来，在不少台风登岸之前，涉及政府机构和部门不会对登岸时间和路径展开，并及时部署防治和应付措施。背后就与气象部门通过使用大数据、云计算、人工智能等技术，创建天气预报专家系统、智能天气信息采集系统等具有密切关系。

通过在天气预报中应用于人工神经网络等，依据机器学习的办法，台风预报与常规天气的精准概率比纯人工操作者提升了最少20%。及时精准辟谣大数据技术的应用于某种程度反映在预警与灾害风险方面，而且在减灾救灾、灾后修复、受灾地区疾病防治等方面日益扮演着最重要角色。

2017年8月8日21时19分，四川九寨沟再次发生7.0级地震。21时37分15秒，中国地震台网新闻机器人就自动撰写已完成了有关新闻报道。比起同时段的其他媒体，这则新闻内容更加非常丰富、详细，并备有地震参数图、地形图等科学可视化信息，让人对灾害有更佳的感官与解读。此外，在自然环境劣、交通阻塞等有利情况下，利用无人机与卫通系统等技术手段，可以提供受灾地区、人群等图像传至应急指挥与决策部门，进而提升灾后救济、找到险情、救治生命、现场指挥官的工作效率。

通过算法引荐系统，还可及时成立专门的救灾平台，通过多元媒体渠道，及时发布有关灾情信息，如寻人启事、救灾物资表达意见、救援服务等，进而提高灾情信息的公开性与透明性，助力灾害风险交流和救助救援。在灾害风险信息核实方面，还能增进灾情信息的自动化事实核查与精准辟谣。2017年，国内某家APP尝试通过机器算法+用户对系统，高效辨识欺诈信息，准确率超过60%，融合人工审核可更进一步提高至90%。

例如，在台风山竹登岸深圳后，网络平台上经常出现了山竹时速堪比高铁、山竹中心呈圆形水果山竹剥开后的样子、港珠澳大桥扛不住台风、美国太空总署摄制到世纪最弱太平洋恶魔风暴山竹等谣言，引起一些人的忧虑和混乱。面临不实信息，有关方面及时辨识、核查、辟谣并解释真凶，安抚社会情绪。助力灾后救援大数据技术可以构建灾害信息的自动化辨识与核查，并在灾情信息沟通分享和协同服务中充分发挥最重要起到，进而有针对性地协助灾后精准救援工作。

同时，通过对灾害前后社会情绪和情感的监测，建立相应的指标体系与评价模型，可以对灾区人群的情感和利益表达意见展开动态监测，对灾后社会心态展开评估与纾缓。在决策方面，相结合海量信息聚成系统平台，加之通过历史灾害的经验总结，可以创建城市灾害事件数据库和城市灾害风险决策支持系统。

针对不易灾情区域的风险重点评估与预警，还可实现灾前灾中灾后风险的全方位动态做到、仅有要素风险管理。总之，规模可观、类型多样、改版频密、价值极大的大数据，为城市风险管理获取了新的有可能。面临海量数据，如何系统统合、综合分析，将大数据技术与科学决策有效地交会，沦为城市社会管理的新机遇和新的挑战。

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