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社会矛盾预警及其大数据分析云平台建设

  • 投稿鬼畜
  • 更新时间2015-09-22
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石森昌

摘要:推动社会矛盾预警机制建设,有助于实现社会矛盾的及早发现和及时化解,维护社会稳定。基于海因里希法则,社会矛盾预警以社会经济领域中发生的反映社会矛盾状况的各类社会事件为分析对象,通过信息挖掘揭示社会矛盾产生、发展和演化的规律,并据此建立社会矛盾预警体系。社会矛盾预警的技术支撑是大数据分析云平台,由基础服务层、数据分析层和终端发布层组成,基础服务层的主体是社会矛盾公共信息云平台。

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关键词 :社会矛盾预警 大数据云计算

[中图分类号] D616[文献标识码]A[文章编号]1672-4828(2015)04-0040-07

DOI: 10.3969/j.issn.1672-4828.2015.04.005

石森昌,天津社会科学院经济社会预测研究所副研究员(天津300000)。

党的十六届三中全会提出要加强社会预警分析,并且在之后的四、五、六中全会对此加以反复强调。十八届四中全会再次提出要建立健全社会预警机制,但与之前不同的是,这次会议强调的是“建立健全社会矛盾预警机制”,即强调突出社会矛盾预警机制建设。为什么要强调建立社会矛盾预警机制,社会矛盾预警的涵义是什么,以及如何建立社会矛盾预警体系?本文将对上述问题展开分析。文章首先回顾中央对建立社会预警机制问题的历次表述,分析建立社会矛盾预警机制的现实意义,并对社会矛盾预警的内涵做出界定。其次,基于海因里希法则提出进行社会矛盾预警的基本思路。最后,给出社会矛盾预警的大数据云平台分析框架。

一、社会矛盾预警提出及涵义

2003年10月,党的十六届三中全会首次提出:“建立健全各种预警和应急机制,提高政府应对突发事件和风险的能力。”2004年9月,党的十六届四中全会强调指出:“建立健全社会预警体系,形成统一指挥、功能齐全、反应灵敏、运转高效的应急机制,提高保障公共安全和处置突发事件的能力。”2005年10月,党的十六届五中全会再次强调社会预警机制建设,“建立健全社会预警体系和应急救援、社会动员机制,提高处置突发性事件能力。”2006年10月,党的十六届六中全会对社会预警问题的表述是,“按照预防与应急并重、常态与非常态结合的原则,建立统一高效的应急信息平台,……,实现社会预警、社会动员、快速反应、应急处置的整体联动。”2014年月,党的十八届四中全会提出:“构建对维护群众利益具有重大作用的制度体系,建立健全社会矛盾预警机制、利益表达机制、协商沟通机制、救济救助机制,畅通群众利益协调、权益保障法律渠道。”

比较不同时期对社会预警问题的论述可以发现,十八届四中全会提出的社会矛盾预警问题具有不同的意义。首先,十八届四中全会之前,社会预警机制建设通常是和应急机制建设相联系的,社会预警机制建设实际上是为政府的应急管理服务的,是从社会危机管理角度来认识和看待社会预警机制建设问题;十八届四中全会把社会预警机制建设看作是化解社会矛盾和纠纷的重要工作机制,是从社会治理角度来认识和看待社会预警机制建设。其次,十八届四中全会之前,推进社会预警机制建设的目的是提高政府应对突发事件和风险的能力;十八届四中全会指出,建立健全社会矛盾预警机制是构建对维护群众利益具有重大作用制度体系的重要组成部分。

显然,着眼于化解社会矛盾而不是提高政府应对社会危机能力来推动社会预警机制建设,这是我国推进社会预警机制建设中的一个重大思路转变。同时也意味着维护社会稳定工作思路的重大转变,即从重视政府应对突发事件和风险的能力建设转向更加重视社会矛盾和纠纷化解,实现从源头上预防社会风险的发生。社会预警机制建设的这一思路转变不仅更符合社会稳定的内在需求,也是对过于突出应急管理能力建设工作思路的纠偏。

事实上,导致社会不稳定的群体性事件往往是由于社会矛盾不能得到及时疏导和化解而引致的。关于社会矛盾与社会稳定的关系,总书记(2004)曾对此进行过论述:“各级党委、政府高度重视和正确处理各类人民内部矛盾,以及由此引发的各类群体性事件,努力把维护稳定的各项工作抓实做细。”在他看来,各类群体性事件产生的主要原凶就在于未能正确处理各类人民内部矛盾,维护社会稳定的源头治理在于重视和正确处理各类人民内部矛盾。由于社会矛盾和纠纷化解对促进社会稳定具有重要意义,因此,通过强化社会矛盾纠纷预警预测工作,有助于推动社会矛盾的及早发现和及时化解,维护社会稳定。这就是推进社会矛盾预警机制建立的重要意义和价值所在。

关于社会矛盾预警问题,目前仅有极少数文献涉及(安然,2011;王林、吴贻龙,2013;王林、黄利芳,2014),但都没有对社会矛盾预警的内涵进行讨论。本文认为,社会矛盾预警是以社会经济领域中各种已存在和潜在的社会矛盾为研究对象,通过揭示各种社会矛盾产生、发展以及演变的规律,并建立用于观测各种社会矛盾发展演化状况的标准体系,通过对社会矛盾的产生和发展变化进行实时识别和跟踪预报,实现社会矛盾的及早发现和及时化解。

可以从几个方面加深对上述定义的理解。首先,社会矛盾预警是以各类社会矛盾为分析对象,对矛盾的产生和发展演化过程进行预警;而传统社会预警分析是以社会整体运行状况为分析对象,通过测度社会运行的风险水平进行预警。其次,社会矛盾预警的目的是为了实现社会矛盾的及早发现和及时化解;传统社会预警的目的是提高政府危机应对能力。第三,社会矛盾预警既与政府部门有关,也与社会各种机构和组织有关,因为正如总书记所指出的“努力化解社会矛盾,维护社会稳定,不仅是党委、政府的事,也是社会各界的事,人人都应关心,各种社会组织、各个部门都有责任。(,2004)”而传统社会稳定预警更多是为政府部门服务。第四,社会矛盾预警标准体系具有多样性,既有关于社会矛盾产生的预警体系,也有社会矛盾演化的预警体系,同时不同行业、领域也有不同的预警体系;而传统社会预警体系通常仅有一个用于对社会整体风险水平进行预警的体系。

二、海因里希法则和社会矛盾预警

社会矛盾预警以社会领域中各种社会矛盾为分析对象。由于社会领域巾每时每刻都产生新的社会矛盾,同时也有很多已发生的社会矛盾由于得到化解而消失,如何在海量的社会矛盾信息中展开预警分析,社会矛盾预警的基本思路和主要技术手段是什么?本部分将讨论社会矛盾预警的基本思路,第三部分将分析社会矛盾预警的主要技术手段。

安全管理领域经常引用一个术语叫做“海因里希事故法则”。该法则是美国人海因里希通过分析工伤事故的发生概率,为保险公司提出的经营法则。基于对大量数据的统计分析结果,海因里希指出,在一件重人安全事故的背后必有29件轻度事故的发牛,并同时存在300件潜在隐患(周兰胜,2013)。

“海因里希事故法则”反映了事故发生频率与事故发生后果之间的一般规律,即小事故损害小但发生频率高,大事故损害大但发生频率小。这一法则也表明,在大事故发生之前,一定已经发生一定数量的未遂事故和轻微事故,当导致这些未遂事故和轻微事故发生的原因未得到妥善处理,累积到一定程度时就会导致大事故的出现。凶此,从事故管理的角度来看,在未遂事故和轻微事故频繁发生之时,就应高度重视并探讨导致未遂事故和轻微事故产牛的原因及其发展演变规律,通过采取积极应对措施,消除事故原因、中断事故发展过程,达到控制和预防重大事故出现的目的。

尽管“海因里希事故法则”主要针对安全管理领域,但其对社会矛盾预警分析具有重要的启示意义。危害社会秩序和公共安全、影响社会稳定、干扰社会正常运行的社会安全事件发生,实质上是社会矛盾集中爆发的体现。与其他突发公共事件一样,社会安全事件也会经历孕育、激发、酝酿、爆发、升级以及减弱平息的演化过程(杨乙丹,2013)。孕育阶段就是社会矛盾的能量积聚过程。在这一过程,社会矛盾事实上已通过形形色色的社会事件表现出来,只是由于受到各种条件的限制而未能实现由社会事件转型为公共事件,并逐步发展壮大。当社会矛盾集聚的能量达到一定程度时,在合适的条件下,就会由某一具体的社会事件作为诱因事件引发社会风险爆发,其基本过程可以概括为:诱因事件发生一诱因事件获得公众和媒体的普遍关注而演化为公共事件一在政府应对不力+不真实信息传播+长期矛盾集聚等因素的共同作用下最终演变为严重的公共危机甚至是社会危机(汤志伟、杜斐,2013)。

因此,从社会矛盾预警的角度来看,当社会领域中由社会矛盾引发的社会事件在不同领域内频繁出现时,即使单个事件对整个社会没有影响或者影响很小,作为社会管理者也应引起足够重视。因为当这些社会事件不是由孤立的原因导致而是由某些共同的原因导致时,如果这些共同的原因未得到妥善处理,当其演化到一定程度时就会导致公共危机或者社会危机的出现。

由此,“海因里希事故法则”实际上为社会矛盾预警分析提供了思路:社会矛盾预警分析首先应聚焦于社会经济系统不同领域中反映社会矛盾的各类社会事件,这是社会矛盾预警分析的逻辑起点。其次,围绕反映社会矛盾的每一个具体的社会事件,要尽可能地收集到所有与该事件相关的信息。第三,对收集到的信息采用合理的分析工具和手段进行统计分析,尤其足要对各种信息进行甄别和分类,如哪些因素是专门指向特定的社会事件,哪些因素是共性的、与多数社会事件都相关联的;哪些因素是短期的冲击,哪些因素是长期存在的等等。第四,对共性的、长期的因素进行研究,掌握其发展演化规律,并据此建立社会矛盾预测预警分析体系,依据这些因素的发展趋势向全社会发出有关社会矛盾的警示、警报信号。

基于海因里希事故法则的社会矛盾预警分析的基本过程可以概述如下,参见图1。

案例收集,即对社会经济领域中发生的各类反映社会矛盾状况的社会事件,最广泛地收集与每一个社会事件相关的信息,建立社会事件的信息资料库(也即社会事件案例库)。最终实现对每一个社会事件的数据化和信息化。

信息挖掘,即对社会事件信息资料库,采用科学的数据分析工具和方法,寻找到与社会矛盾预警相关的、有价值的信息。

体系构建,依据信息挖掘结果,建立社会矛盾预警体系。需要强调的是,这里的体系不一定就是指标体系,也可以是社会矛盾形成和爆发的某种模式。并且对不同领域的社会矛盾、不同发展阶段的社会矛盾都有相应的预警体系。

信息收集,依据社会稳定预警体系要求,收集形成社会矛盾预警信号所需要的最新信息。

信号形成及发布,由收集到的最新信息,依据社会稳定预警体系形成预警信号,对信号按照给定的标准进行分类,把预警信号向社会公布。

三、社会矛盾预警的大数据分析云平台

上述分析表明,社会矛盾预警分析主要以反映社会矛盾的具体社会事件为分析对象。由于社会各行各业每时每刻都会产生新的社会矛盾及社会事件,同时又有社会矛盾及社会事件由于得到化解而消失,因此,社会矛盾预警分析将要面对的是海量实时数据的分析,传统的数据分析工具和手段将难以满足需求,需要采用面向海量数据的分析工具和手段,即大数据分析和云计算。

(一)大数据与云计算

大数据与云计算是一个硬币的两面,云计算是大数据的IT基础,大数据是云计算最具发展潜力的应用。

1.大数据

大数据( Big Data)并非一个确切的概念,最初是源于自然科学领域,指需要处理的信息量过大,已经超过当时一般电脑在处理数据时所能使用的内存量。随着互联网和数据处理技术的快速发展,大数据已不再仅用来描述大量的数据,还包涵了处理数据的技术以及相关的应用及其对其他领域的影响。“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构,以及政府与公民关系的方法。(维克托·迈尔一舍恩伯格、肯尼思·库克耶,2013)”

大数据是数据、技术和应用三者的统一。(1)海量数据,是大数据发展的基础,具有三个主要特征:数据体量巨大,从TB(太字节)级别跃升到PB(拍子节)级别;数据类型繁多,包括网络日志、社会数据、互联网文本和文件、互联网搜索索引等;价值密度低,以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。(2)人数据处理技术,是以很经济的方式,以高速的捕获、发现和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值的分析手段和方法(胡雄伟、张宝林、李抵飞,2013)。大数据处理技术的典型特点是处理速度快,尤其是能够对大量的实时数据进行快速处理。(3)大数据应用,通过采用大数据分析技术,就可以实现对海量的、多样化的数据进行交换、整合和分析,从中发现新知识、创造新价值。应用范围广泛,如宏观经济预测、市场分析、气候预测、流行病传染分析、智能交通以及社会管理等方面。

2.云计算

云计算( Cloud Computing)足一种基于互联网的超级汁算模式,利用互联网的高速传输能力,将数据的处理过程从个人计算机或服务器移到互联网上的计算机集群中,在这种计算模式下,计算业务将不再局限于个人的计算机和企业计算中心,而是由一个大型的数据处理中心管理,数据中心按客户的需要分配计算资源,用户感觉自己就是在直接使用超级计算机,提供资源的网络就是“云”(陈涛,2009)。在云计算环境下,计算服务或者信息服务就如水、电等资源一样,可以实现随时获取,按需使用,按使用付费。

云计算具有如下特点:超大规模,Google云计算已经拥有一百多万台服务器,企业私有云一般拥有数百上千台服务器;虚拟化,云计算不仅支持应用软件服务,而且支持硬件服务,用户可以由“云”获得虚拟化的储存器、计算中心以及网络设备等;高可靠性,“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性;通用性,即“云”可以支持不同的应用请求,如学术研究、家庭娱乐、公司财务分析、政府社会管理等所有可能的应用;按需服务,向“云”购买服务就如购买水、电、煤气一样实行按需购买和使用(李永宏,2013)。

(二)社会矛盾预警的大数据分析云平台架构

社会矛盾预警的大数据分析云平台是以云计算作为IT架构、以大数据分析作为主要技术分析手段智能化的社会矛盾预警综合管理信息系统。

1.社会矛盾预警的大数据分析云平台整体架构

社会矛盾预警的大数据分析云平台由基础服务层、数据分析层和终端发布层组成,如图2所示②。

(1)基础服务层

基础服务层的主体是社会矛盾公共信息云计算平台,其主要功能包括两方面:一是把发生在各个领域、各个部门以及各个行业的社会矛盾及其相关信息进行汇总、整合,并把收集到的社会矛盾信息传输到数据分析层,供社会矛盾预警大数据分析平台进行分析;二是接收数据分析层形成的结论或者结果,并把这些结论作为经验或者知识供各个领域、各个部门及各个行业的相关人员学习和借鉴,以提升化解社会矛盾和纠纷的能力。

由于既要全面及时地汇集各个领域、部门和行业的社会矛盾信息并进行整合,同时还要与数据分析层保持良好的数据沟通,这不仅要求社会矛盾公共信息云计算平台的数据处理能力强,而且系统的安全性、稳定性以及数据的准确性也至关重要。

(2)数据分析层

数据分析层的主体是社会矛盾预警大数据分析平台,其重要功能包括三方面:一是把基础服务层提供的社会矛盾信息进行数据化,利用大数据分析技术和方法,产牛能够对认识和化解社会矛盾提供有效支持的信息,并把这些反映社会矛盾状况的信息集中存储,形成知识库;二是依据社会需求,把反映当前社会矛盾发展状况的社会矛盾预警信号通过信息发布平台对外发布,为相关主体或部门进行决策和判断提供支持;三是把解决社会矛盾的成功经验和模式作为知识传输到基础服务层,供相关部门和人员学习和借鉴。

社会矛盾预警大数据分析平台需要具备数据的准确性、分析的实时性和功能的多样性等特性。数据的准确性要求进行大数据分析所采用的模型必须经过充分和严格地验证,并且要定期进行模型稳定性评估;分析的实时性要求平台能够反映社会矛盾发展演变的最新态势,以便相关主体能够做出有效决策和判断;功能的多样性要求平台具有多维度的分析能力,如时间上可以反映每天、每周、每月的状态,在受众上可以满足政府、机构和公众的需求,在数据模型上既可以反映现状也可以进行趋势预测等。

(3)终端发布层

终端发布层的主体包括两部分,一是社会矛盾状况信息存储平台,一是社会矛盾预警信号平台。社会矛盾状况信息存储平台是把大数据分析平台得到的反映社会矛盾状况的信息和知识进行存储,一方面可以为研究人员开展社会矛盾研究提供信息资料;另一方面作为大数据分析平台的知识储备。社会矛盾预警信号平台将数据分析层产生的结果,依据不同的需求,提供和展示不同的社会矛盾发展演变状况信号。

终端发布层需要能够提供多样化的输出结果,提供给科研人员用于科学研究的信息应该讲求完整性和专业性,提供给公众用的信息应该通俗易懂和强调有用性,提供给政府部门的信息应该偏向宏观性等。

社会矛盾预警的大数据分析云平台具体的技术实现思路是,采用大数据分析技术处理和存储社会矛盾数据,结合大数据与云计算技术,利用专家模型库对海量社会矛盾数据进行多维度的分析和挖掘,并通过云平台发布服务,将分析结果传达至各类平台和应用终端,提高对社会矛盾发展演变状况的实时感知能力,使相关主体能及时完成对社会矛盾的评估和决策,推动社会矛盾和纠纷的智能化处置。

2.社会矛盾公共信息云平台的逻辑结构

社会矛盾公共信息云平台在基础设施和最终用户之间分为三层,即基础设施服务层、平台服务支持层以及应用软件服务层,参见图3。

物理基础设施即支持整个平台运行的各种信息设备,如机房、电源、服务器、网络设备以及各种终端等。

基础设施服务层通过虚拟化技术,以服务的形式,为整个社会矛盾公共信息云平台提供各种硬件、服务器、网络设备、通信设备、数据库和操作系统服务。换言之,在建立社会矛盾预警的大数据分析云平台过程中,各个具体部门既不用单独额外配置计算机、网络设备等硬件,也不用额外购买数据库和操作系统等软件,只需在原有网络基础上获得进入社会矛盾预警大数据分析云平台的权限即可,再通过必要的系统使用培训,就可以使用该平台。

平台服务支持层主要是为应用软件服务层提供平台支持系统和平台开发功能。平台支持包括认证管理服务、权限管理服务、用户管理服务、日志管理服务、注册管理服务、目录管理服务、邮件管理服务和消息管理服务等软硬件功能。平台开发功能包括根据不同职能部门的需求,设计不同的社会矛盾应用软件,以及为跨部门的社会矛盾信息交换提供支持等。

应用软件服务层为各个具体部门提供基于本部门职能的分析和化解社会矛盾所需要的各种应用系统和软件服务,并提供各个部门进入平台的界面。在社会矛盾预警云计算平台下,与处置社会矛盾相关的所有职能部门如法院、派出所、居委会、民事纠纷调解中心等都不用自己开发与处置社会矛盾相关的应用软件,利用个人电脑、移动终端就可以进入社会矛盾预警云平台,一方面把本部门正在处置的社会矛盾相关信息输入系统中,另一方面可以由平台中获得如何处置社会矛盾相关的信息和知识。

在社会矛盾公共信息云平台的逻辑结构中,上层可以调用其直接或间接的下层所有功能,同层次各个模块之间也可以相互调用其各自的数据信息。

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参考文献]

[1]安然,2011,《社会治理创新视角下内蒙古社会矛盾预警机制的建立》,内蒙古大学硕士学位论文。

[2]陈涛,2009,《云计算理论及技术研究》,《重庆交通大学学报(社科版)》第4期。

[3]胡雄伟、张宝林、李抵飞,2013,《大数据研究与应用综述(上)》,《标准科学》第9期。

[4]李永宏,2013,《大数据与云计算》,《统计与管理》第6期。

[5]汤志伟、杜斐,2013,《群体性事件演化轨迹的定性模拟研究》,《社会科学研究》第4期。

[6]王林、吴贻龙,2013,《社会矛盾预警的运行机制》,《社会科学家》第4期。

[7]王林、黄利芳,2014,《基于因果倒逼的宏观社会矛盾预警指标体系构建》,《上海大学学报(社会科学版)》第5期。

[8][英]维克托·迈尔一舍恩伯格、肯尼思·库克耶著,《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》,盛杨燕、周涛译,2013杭州:浙江人民出版社。

[9],2004,《妥善化解社会矛盾全力维护社会稳定》,《求是》第3期。

[10]杨乙丹,2013,《群体性事件的链式演化与断链防控治理》,《甘肃社会科学》第5期。

[11]周兰胜,2013,《海因里希安全理论与校园安全管理》,《高校后勤研究》第1期。

编辑/陈建平