基于大数据的公共安全治理模式探析(3)

　　在介入大数据之后，数据挖掘技术使得恐怖活动也有迹可寻。不同于普通人，恐怖分子由于有着特定的行动目标，其所有行为都是趋向目标而实现的。事先的踩点、活动设备材料的准备、资金的筹划、成员之间的联络，总之，从犯罪准备到犯罪实施，再到犯罪之后的逃逸，无所不在的“数据”必定在海量的交易空间中出现并留下痕迹。循迹而动就是数据挖掘技术的触角指向，最终发现锁定嫌疑对象。由此，在事先确定异常值域的前提下，凭借对大量产生的数据进行比对分析，并通过实时监控发现异常，以此掌握地区治安局势的规律和趋势，然后向决策部门提供预测分析材料。正是通过对海量数据的挖掘，可实现与恐怖袭击行动相关关系的确认。
　　
　　（三）大数据参与：实现公共安全的多元协同治理
　　
　　“预防式”公共安全治理打破了以往以公安机关为单一主体的模式，强调治理主体的多元化。即当公共安全事件发生时，形成以公安机关为主，其他政府部门、组织、企业、个人协同合作的治理网络。2013年4月15日美国波士顿马拉松赛现场爆炸案侦破中大数据的参与就是实现这一治理模式的典范。
　　
　　在这起被定性为恐怖袭击的爆炸案发生之后，美国警方立即启动了对嫌疑对象线索数据排摸采用“众包”的手段，以尽快尽可能多地获取了现场的数据。这一手段主要包括：一是调取爆炸发生地科普利广场上的监控摄像头提供的视频数据；二是收集事发地点附近街区居民拍摄的各种现场私人录像、照片；三是大量收集社交媒体上出现的相关相片、录像等；四是专门设立了一个网站供民众上传图片、视频等线索，并很快收到了数千份由观赛者摄于不同角度和不同时间的照片和视频数据。正是根据这些海量的、种类极其丰富的、极富时效性的数据，调查人员按时间顺序将其排列开来，拼凑出当时的场景，并利用图像处理工具来进行聚焦，最终选定可疑人物。显然，单靠警方自身的力量是无法完成所有数据资源的收集。这就是典型的通过大数据参与实现公共安全的多元协同治理，并保证了最后决策的科学性和时效性。
　　
　　显而易见，通过多种方式的数据发布，将会吸引一批公众有意无意地参与到公共事务的处置中，更多的问题被发现，更深的细节被关注，更有效的方案被激发，直至在长时间、大范围内产生复制和连锁效应，这是大数据参与公共安全多元协同治理的最佳效果。
　　
　　（四）大数据决策：实现公共安全事件的实时化解决
　　
　　大数据的参与并不一定带来精准无误的结果，相反，海量错综复杂，甚至冗余错误的数据往往参插其中。若要依靠大数据的实时应用使得数据实时采集、处理、处置成为可能，就需要找寻某种技术手段与能力，并依靠这种手段与能力对参与数据的准确性、有效性、完整性等进行检验，唯有如此，方能为提高快速应急反应能力提供有力的数据支撑。这种技术手段与能力的运用折射的就是大数据的决策功能。
　　
　　大数据决策的基本操作模式即是通过数据统计技术，对前期检测到的异常进行比对、分析，必要时进行多次重复处理，形成符合要求的数据，最终实现大数据的决策功能。这种决策功能对于预防公共安全事件的产生尤为有效。公共安全事件表面看似具有突发性，但其实可以通过大数据的监测来采取行动决策。试想，倘若在事件发生之前，能首先依托大数据平台，充分研究人流量在静态和动态环境下对应于一般流量、大流量、超大流量的标准参数；同时，借助互联网、移动终端等技术的应急系统，实时不间断地捕获现场中心区域及周边地区相关的数据，实现动态监控，从而有效提高现场感知和快速反应能力，如一旦发觉中心区域的手机数量过了预警线，立即通过短信、微信等方式提前预警，则可有效降低风险。这种智能研判决策即是通过大数据实现了公共安全事件的实时化处置，显然是最科学高效的处置策略。