大数据给危机响应与突发事件处置提供了丰富的线索和宝贵的数据支持。如何分析并利用大数据开展应急情报研究，成为情报学、公共管理学、传播学等学科共同关心的热点问题。7月16日，武汉大学信息资源研究中心、武汉大学信息管理学院、国际信息科学与技术学会、国际知识组织学会共同主办的“数据分析与应急情报”2021系列学术活动在线上举行。

　　提高应急处置前瞻性

　　当今社会，人们需要在海量数据中寻找情报。真假混杂的信息迷雾影响决策，而理解情报“任务有异、理法相通”，则能够“守正创新、迷雾可察”。

　　北京大学信息管理系教授王延飞从应急管理和情报响应之间的关系入手，分析了目前情报应急响应工作需要思考的问题。在他看来，情报工作的核心使命是解决决策过程中信息不完备的问题。情报应急响应的价值体现在减少意外和应对不确定性问题，其基本任务包括信息服务、信息共享和情报感知，其业务评价的四个标准是资源谱系的广度、扫描监测的频度、洞悉感知的力度和刻画响应的适度，其特色核心方法是“全谱扫描、极致洞察、关联感知、刻画表达”。积极适应时代发展，立足数据基础建设，以情报感知为抓手，加快理论与实践探索，是新时代应急情报研究的重要任务。

　　随着移动互联网的迅速发展，社交媒体成为网民传播情绪的聚集地。南京理工大学经济管理学院副院长吴鹏选取了7个事件的14万条相关数据进行模型训练，对三类事件的情感表达进行分析，并对情感状态转移规则进行初始化，验证仿真模型的有效性，对仿真实验结果进行分析。吴鹏表示，在实证研究中，可以通过分析网民情感状态转移现象建立相应模型，探索网民情感转移状态的机制。

　　武汉大学信息管理学院教授安璐建议，政府应开展面向预警与预案的信息收集与分析，提高应急处置的前瞻性；建立灵敏探测异常信息的快速响应机制，利用信息发送方式，智慧调控民众出行；利用优质信息，引导民众保持健康情绪。

　　上海交通大学国际与公共事务学院副院长樊博以上海市“一网统管”应急管理系统的应用实例展开分析，介绍了基于网格化的城市管理，强调管理系统需要实现“一屏观天下、一网管全城、一键全调度”的功能。在他看来，大数据驱动的应急资源布局过程包括：基于指标计算和数据挖掘的两种应急风险网格划分方法；实现“行政区划—静态布局”和“空间聚类—动态布局”相结合的应急资源规划布局；通过运筹学中最佳订货点和最佳订货量等方法完成应急资源需求计算，以及应急资源储备补给的业务流程。他建议，构建跨部门、政企、政民之间的应急资源数据库，实现一图全调度，构建政府治理格局下的应急资源补给体系。

　　指标体系研究有待完善

　　大数据时代，数据成为一种战略资源和生产要素，一系列法律法规的出台显示了数据的重要性。兰州大学副校长沙勇忠提出，数据在线开放与规范管理是获取大数据价值的前提，这本质上是数据治理问题。数据治理任务既面临组织架构与部门隔阂带来的协同挑战、用户隐私与安全挑战等因“人”而起的挑战，也面临技术设施差异带来的硬件基础上的挑战以及数据处理技术等因“技术”而起的挑战。公共安全数据来源于“物理—社会—信息”三元空间。公共安全数据协同治理是政府数据治理概念与实践面向专题决策领域的延伸与扩展，其定位是以大数据驱动公共安全治理为导向、以数据资源为对象的公共事务治理活动，主要目的在于明确以政府为主导的治理主体应该承担的职责、决策权与角色分配、管理任务等，促进多元数据主体协同合作，保证数据资产的完整性、准确性、可访问性和可利用性，共同实现公共安全数据重用与增值。

　　建立国家安全风险评估指标对于政府部门进行国家安全事件风险的监测预警、超前治理具有重要意义。清华大学公共管理学院教授彭宗超认为，目前，国家安全风险评估指标体系研究仍然存在许多困难，如难以识别具有全局性的关键风险指标等。在后续研究中，将继续对有关指标体系进行研究论证与完善，选择效果较好的指标遴选方法，构建相关数据库，进行风险指标间的关联耦合分析。

　　构建大安全情报学的学科体系，将安全情报子系统纳入大安全情报体系，汇合构成安全情报有机复合整体。中南大学安全理论创新与促进研究中心副主任王秉表示，安全情报学是以解决“安全管理过程中的安全情报缺失”问题为出发点和归宿点，以安全情报为研究对象，以安全情报的本质、功能、结构、产生、传递和利用规律为主要研究内容，以期为安全管理工作提供有效安全情报服务的一门新兴交叉应用型科学。未来，应在大安全观与大安全情报观指导下，面向安全管理全过程，包括常态安全管理与非常态安全管理（即应急管理），综合统一各类安全情报，提炼安全情报学共性问题、理论和方法，在更加宽阔的视野下统一各安全相关学科领域的分歧，构建科学、系统、统一且具有实践性的安全情报学理论体系。