千亿球友会近年来，我国现代化进程明显加快并取得了举世瞩目的成就，但各种困扰我国现代化治理体系和治理能力建设的痼疾依然考验着中国智慧。其中，重大突发事件具有高度的复杂性和不确定性，往往给党和政府尤其是地方政府的应急管理带来巨大挑战。

　　随着大数据时代到来，重大突发事件应急决策的做出越来越取决于数据的搜集、分析，特别是数据互联、信息共享、知识关联和智慧应用。当前我国地方政府的应急决策能力与大数据时代的要求还存在一定差距，突出表现在风险信息获取与分析、事态感知与风险识别、危机判断与决策应变、决策评估与反思学习等方面的能力有待提升。其部分原因在于，许多地方还没有真正建立起完善的突发事件监测预警网络，地方政府决策者也缺乏一定的从数据中挖掘有价值信息的能力，难以提前感知事态与识别风险。同时，我国有待建立统一的“纵向到底、横向到边”的应急平台，现有应急信息分散在不同的部门，形成了“信息孤岛”，使得地方政府危机判断与决策应变能力大打折扣；此外，一些应急决策者缺乏对历史事件的反思学习，难以应对日益增多的危机事件。

　　在大数据时代，人工智能、区块链、云计算、大数据等新一代信息技术融合发展，深刻地改变了政府的决策方式，并逐渐形成了一种融合数据驱动和模型驱动的新型决策范式，即大数据驱动的“数据—智慧”决策模式。该模式是一种以大数据系统为支撑，经人工智能、机器学习、大数据建模、大数据分析等实现自动决策和人机协同决策的一种模式。基于“数据—智慧”的应急决策，地方政府应急管理可借助于新一代信息技术，如对多源异构的大数据资源的全样本采集、动态感知、关联分析、即时呈现等。基于“数据—智慧”的应急决策具有如下特点与趋势：应急数据的分析更加注重集成与挖掘，应急信息的流向愈发趋向于交互与共享，应急知识的管理日益侧重于关联与融合，应急智慧的生成体现出更多的自学习、自适应过程，从而使新型突发事件决策范式呈现出大数据驱动的全景式特点。大数据赋能的智慧应急决策，通过揭示数据之间蕴含的信息、知识和智慧，能够优化决策流程和决策体系，辅助决策者更好地预测突发事件发展趋势，从而较大程度提升地方政府决策者的风险全面感知、危机精准研判、决策自动实施和即时应变能力。

　　第一，用大数据提升风险全面感知能力。在大数据时代，随着大数据、云计算、物联网、移动互联网技术的飞速发展，各种结构化、半结构化和非结构化数据呈指数级增长，这为重大突发事件的风险全面感知提供了丰富的数据来源。在现有国家应急管理平台系统基础上，建立健全全国—省（自治区、直辖市）—地级市—区（县）四级国家突发事件应急平台，并且实时采集、融合下列数据：一是应急、公安、民政、公共卫生、交通、环保等各级政府业务管理数据；二是与应急相关的企事业单位的生产、储运和销售数据；三是百度、阿里云、联通大数据、中国移动等大数据公司拥有的用户信息、位置信息等业务数据；四是红十字会、中心血站等社会组织的应急物资数据等。除此之外，重大突发事件发生前或发生初期，网络媒体舆情大数据真实记录下了异常言论，以及与事件相关的搜索日志，个人微信、微博转发承载的第一现场真实的应急场景。各种社交网络、传感器、智能终端的广泛使用，数据的采集实现完全的自动化和智能化，分散在现实与虚拟世界中的各种现象、思想和行为都被全程记录下来，形成了所谓的“全数据模式”。多源异构信息的汇聚与融合，拓宽了决策者视野，提升了决策者的风险感知能力。

　　第二，用大数据提升危机精准研判能力。在全面感知风险源的基础上，跟踪捕捉警兆信息，提取警情特征。运用基于人工智能、机器学习的智能模型进行数据挖掘、分词技术、语义分析、自动图像识别等大数据技术处理，挖掘出其中所蕴含的有价值信息。结合专家系统，开展大规模建模、大数据分析、模型求解，快速完成对危机事件缘起、扩散和发展趋势与后果的人机协同决策过程。不过，重大突发事件，特别是新发事件发生初期，警兆特征可能并不明显，在线数据也比较缺乏，这时还需要结合相关领域的专家意见，预研警情。值得注意的是，重大突发事件治理是一个系统性的工程，不仅需要深入挖掘应急管理领域的数据，而且可能还要加强与公安、交通、气象、工商、民政、林草等其他部门的数据收集和关联分析，加强实时突发事件数据与历史应急数据，以及空间位置数据的关联，提升风险研判的精准性。大数据驱动的重大突发事件风险研判，建立在大规模跨域信息的集成、关联、挖掘和综合运用基础上，从而能够实现对突发事件风险的精准研判和全景式预测。

　　第三，用大数据提升决策自动实施能力。风险的精准识别为决策方案的实施奠定了基础。基于大数据的“数据—智能”决策模型具有强大的实时海量数据分析能力，并且在警情达到触发阈值时，能够自动为应急决策者提供即时应对方案，从而自动完成高度复杂性的突发事件决策。而由应急决策者、数据分析师、领域专家构成的多元决策主体通过人机智能接口协同决策，将应急决策与重大突发事件应急情境有机融合并以可视化方式呈现，则进一步突破了单一领域决策者“理性有限”的缺陷，提升了决策的智能化和科学化水平。人工智能自动决策或人机协同决策自动生成智能化决策方案的同时，还会动态加载应急所需基础数据和服务。主要包括重大突发事件防控的指挥协调方案，应对中的组织机构、人员队伍、物资经费、技术装备的规划和统筹调配，人员疏散、现场处置、财产保护的措施等，并且配置通信、图像接入、地理信息系统（简称GIS）、外部系统接口等各种服务。例如，基于空间可视化和空间数据挖掘的流向地图，对人口迁徙、交通、通信、物流等融合数据进行可视化分析，绘制出一条完整的自起点至终点位置的矢量图，为危机应对提供快速决策方案。

　　第四，用大数据提升决策即时应变能力。面对高度不确定性的突发事件情境，决策者需要根据事态的发展即时调整业已付诸实施的决策方案。基于大数据的“数据—智能”决策模型通过对不同应急部门、环境空间数据的实时采集、快速分析、即时传输和直观呈现，能够极大地缩短决策信息反馈的时滞，避免其在反馈回路中的信息失真。特别是在当前融媒体时代，各种智能终端、社交平台上的真实意见表达和社会利益关切能够直接被决策者捕获，从而能够动态、即时判断决策方案实施可能带来的效果和影响，形成良好的即时反馈机制。换句话说，在大数据时代，决策者不必等待突发事件决策实施完成后才开展决策方案的调整，而是能够几乎以同步的方式实现决策的动态调整。重大突发事件应急决策的应变能力，就是体现在决策方案的动态调整过程中。在此过程中，决策者需要密切关注决策实施和反馈的效果，坚持以服务公众需求为导向，以遵循法律和应急标准为底线，以大数据人机协同决策平台为支撑，根据事态发展实时调整人员、物资、技术、财力等因素，有针对性地调整决策方案的实施重点和方向。由此可见，危机决策过程是一个自调整、自学习、自适应的持续改进过程，在此过程中决策者的即时应变能力能够得到锻炼和逐步培养。

　　（本文系国家社科基金一般项目“大数据时代城市公共危机跨部门协同治理研究”(17BGL178)阶段性成果）