运用新媒体大数据提升基层社会精细化治理水平
发布时间：2022-10-13 12:25:17 所属栏目：大数据 来源：
导读： 社会治理是一项极为复杂的“超级工程”。近年来，云计算、大数据等新型技术快速普及，为社会治理的智能化提供了有力支撑，提高了从问题发现到应急响应的速度，提升了社会治理的效率。然而，随着大数据
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社会治理是一项极为复杂的“超级工程”。近年来，云计算、大数据等新型技术快速普及，为社会治理的智能化提供了有力支撑，提高了从问题发现到应急响应的速度，提升了社会治理的效率。然而，随着大数据在社会治理中的推广应用，一些问题也随之而来。譬如，以智能设备为基础产生的各类客观数据可以用来对城市居民客观行为进行分析，以便实现资源的合理分配。然而，居民对基层社会治理效果的“获得感”却无法感知。从而，使得社会治理无法形成“感知—预测—应对—效果评估”系统的闭环管理。当前，通过大数据技术和手段可以实现及时监督管理公共设施的建设、配置、维护等行为。然而，老百姓在基层社会治理中的“幸福感”“获得感”等“隐性知识”或“意会型知识”却很难获取。当前，基层社会治理的相关信息更多依赖基层社区、政府服务热线等渠道进行收集和整理，存在无法实现社会成员全覆盖、信息传递不及时、表达不规范不准确等问题，导致很难在第一时间感知基层社区中不同民众的诉求，为社会治理留下了潜在的矛盾和风险。 新媒体大数据通过对公开的社交媒体、政务微博、公众号、论坛、贴吧、短视频等全媒体数据进行汇总和整理，能够帮助各级政府部门倾听民情、民意，实现基层社会治理问题的实时感知，快速应对，并且能够对应对效果进行即时评估的精细化管理。然而，新媒体大数据在基层社会治理中的作用仍然有限，主要表现在以下几个方面。一是多数情况下，仅仅关注已经引发一定舆论关注度的重大事件的发生发展，忽略了民众日常生活中的矛盾和诉求。二是对于突发事件往往依赖于关键词方案进行监测，存在易遗漏信息、发现突发事件不及时等问题。三是新媒体大数据没有与社会治理信息系统进行整合，未能服务不同政府部门，建立“感知—预测—应对—效果评估”系统的闭环管理。 新媒体大数据需要在基层社会治理中扮演更重要的角色，以能够反映民情、民意的新媒体大数据为基础，融合人工智能技术和区域治理评价指标体系，设计突发事件感知系统、风险感知防范系统、重大事件传播追踪系统等子系统，对突发事件进行事前预警、事发感知和事中追踪，通过政府内部数据与新媒体大数据的良好融合，为数字治理的更多场景赋能。具体应用包含以下几个方面。 首先是事前预警。能否通过全媒体的信息态势感知，在民众遇到问题的初期就感知到民众的关切，使其在演变成危机事件之前就把问题提前解决，是社会治理中的一个重要问题。事实上，各级政府机构可以通过全媒体数据提前感知民众集中关注的问题，发现潜在的社会治理风险，进而进行及时干预，提前化解和消除诸多的潜在社会矛盾。 基层社会治理的第一步是将民众诉求信息发掘出来，通过大数据分析与挖掘技术进行信息自动聚合，识别突发事件涉事相关主体，并且对事件的演化动态进行预测和推演。在这一环节，一些能够解决的问题直接流转到相关政府部门进行处置。第二步是从发现的所有细小问题里去寻找事件的规律。通过分析区域的分布、问题所在领域的分布、部门分布、热度分布等，从中找到矛盾最集中的点、民众反映最强烈的问题。第三步是将互联网上民众的情绪分布与这些事件进行叠加，叠加之后的整个计算结果用来分析潜在风险存在的情况。 其次是事态感知。目前，由于移动互联网的高度普及，大多数突发事件的事发现场，只要有网民在，就会被第一时间拍照或录视频传到互联网上。这一类信息在突发事件感知中可以作为政府内部报警、投诉热线等信息来源的一个良好补充。基于此，需要研发突发事件感知，与之前通过关键词监测在庞大的信息流中用人工挑选的方式不同大数据运用，该系统基于人工智能技术，能够自动、主动地发现事件，以微博、论坛、贴吧等媒体平台的实时信息为依托，基于各种类型的突发事件数据模型，并结合时间信息和地理定位信息进行时空运算，从而在第一时间精准捕捉到某区域内突发事件。该系统能够快速发现不同城市地区具有潜在风险的问题，并且通过热度观察迅速判断问题所处阶段并做出预警，目前已支持对消防、民生、教育、医疗、灾害、交通、市政等方面突发事件的感知。 最后是事中追踪。事前预警、事发感知能够帮助政府部门在基层社会治理突发事件发生之前，更好地发现问题、解决问题，并在突发事件发生时进行应急处置。在突发事件发生后，解决问题时关键的一点是“解决人的问题”，如事发现场的现状、求助、公众对突发事件认知等问题都是不可忽视的。所以，突发事件跟踪分析系统可以帮助相关部门更加细致精准地施策。 （编辑：均轻资讯网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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