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摘 要：在城市公共安全治理中發挥大数据技术在作用已经获得了一定的效果。特别是中国的专家对于这方面的内容在研究中已经获得成果，当然其中依然存在缺憾，将大数据技术用于城市公共安全治理的研究中，没有系统化展开，多采用理论分析方法，很少诉诸实证研究。整体角度而言，由于没有应用大数据技术进行实证研究，导致理论与实践结合严重不足。本论文着重于研究大数据时代的公共安全治理。
关键词：大数据时代;公共安全;治理
引言
应用大数据技术进行公共安全治理研究已经获得的一定的成果，但是多停留在定性分析成层面，主要是对相关的理论进行剖析，没有引入实证案例，就会导致研究成果缺乏说服力[1]。本文对于城市公共安全治理中所存在的问题进行研究，明确应用大数据技术的优势以及应用策略，确保城市公共安全治理工作获得良好的效果。
一、城市安全治理工作中应用大数据技术需要解决的问题
城市安全治理工作中应用大数据技术需要明确大数据技术在处理信息方面所具备的特点，将安全风险集成治理方案制定出来，对于公共安全风险感知应用大数据技术能够有效解决，能够实时风险感知风险，甚至能够感知潜在的风险，而且这种感知有较高的准确性[2]。应用大数据技术可以有效连接公共安全风险的各个层次，实现安全风险的高度集成，采用的处理方式也可以衔接起来，保证顶层治理策略有一定的科学合理性。在中层治理工作中，要保证预案系统化展开;在底层治理中，要求所使用的模型要有较高的精确度。对于社会治安防控体系要立体化实施，使得治理决策的实施中具有较高的反应速度。
二、大数据时代下公共安全治理的有效策略
（一）公共安全治理中要感知既有风险和潜在风险
公共安全治理中，要对风险实时感知，就需要发挥大数据技术的作用。由于警源形式不同，将既有公共安全治理机制构建起来是非常必要的，应用大数据可以发挥其实时感知的作用，主要是对警源锁定，对报警人员以及其所在的位置自动锁定，对于警情进行分析处理，对于报警所属的类别能够自动识别。为了保证警情的准确性，还要做好核实工作，能够快速地判别报警信息的真实性。在处理警情的过程中，将快速处理信息的流程制定出来，在处理信息的时候要严格按照流程进行。
在城市公共安全治理中还需要重视潜在的风险，能够做到预先感知，这就需要发挥大数据技术的作用。应用大数据技术采集信息，并对信息进行处理。各种异构的数据源，诸如公众话题、网络舆情以及存储的历史数据等等都可以感知到并予以收集、分析和处理。在安全治理工作中，还要发挥灾害监测仪器的作用，对于风险数据信息进行采集，做好预处理工作，将有价值的信息挖掘出来[3]。另外，对于风险要做好分类工作，应用大数据技术进行风险聚类。比如，可以将城市安全风险划分为自然灾害类、公共卫生事件类以及事故灾难，还需要进一步细分为子类。揭示风险动力机制，将动力机制揭示出来。进入到风险识别环节，需要准确判断风险类型，明确可能性测度，对所属的风险等级做出评判。
（二）制定安全顶层治理方案
其一，对城市公共安全风险的性质进行判别的过程中，需要感知风险、依据历史信息，还要发挥评判信息的作用。
其二，安全顶层治理中需要按照治理原则实施。
其三，将各种类型的安全风险组合起来，明确不同类别风险所具备的特点，所属的等级，将参与主体组合策略制定出来，明确相互关系。
其四，对安全风险的规模以及所产生的影响要明确，对应急救援点予以界定。
其五，将投入评判风险治理要素的强度确定下来[4]。
（三）生成中层治理预案
其一，发挥联动网络的作用，从多个角度筛选参与主体，发挥组合策略的作用将主体之间的联动机制运作起来，抑制公共安全风险。在联动网络运行的过程中，各项资源整合，而且还优化了联动网络结构。
其二，在风险处置中要按照程序进行，各个环节之间实现无缝连接，包括信息报告与信息管理控制，信息的先期处置，调配应急物资，安全治理中的行政干预，现场监督控制，风险区域的隔离警戒以及人员疏散，风险处置中的申请增援，现场的清理工作以及事后对风险的评估工作等等都要做到位。
其三，对于资源合理配置。将应急资源图谱编制出来，对于储备应急物资的规模合理设计，将结构方案和布局方案都制定出来，使得物资调用策略制定出来。
其四，公共安全治理工作完成后，还要做好善后处工作，对于风险因素进行调查并作出科学的评估，进行恢复重建，做好信息发工作，将处理机制制定出来。
（四）构建底层治理模型
其一，做好模型聚类工作，对于城市安全治理中的风险中所涉及到的模型聚类，使得建模质量和效率有所提高。
其二，应用大数据技术挖掘参数，将模型中所使用的不确定参数挖掘出来。
其三，建立模型，将应急物资调配模型建立起来，还要建立输送应急人员的模型，明确人员疏散的具体线路，这些都要模型化操作，还可以根据需要划分为几个小的模型，由此使得模型库形成[5]。
其四，应用模型求解。将用于求解的典型模型狗圈起来，明确求解的方法以及算法库。
结束语
通过上面的研究可以明确，城市安全治理中会存在一些问题，导致治理工作不到位，发挥大数据技术则可以获得良好的效果。处于大数据环境下，公共安全风险治理工作要系统化展开，就需要运行科学有效的管理机制，发挥大数据技术的偶用，从多个层面进行操作，多个角度执行，做好各方面的协调工作，并予以集成。发挥安全治理方案的指导作用，结合使用大数据技术，构建治理体系，使得公共安全风险治理工作全面展开，对于城市和谐稳定发展起到一定的促进作用。
参考文献：
[1]林海文.大数据时代城市公共安全治理创新——兼论“智慧治理”[J].湖北第二师范学院学报，2018，35（01）：45-51.
[2]刘志坚，郭秉贵.大数据时代公共安全保障与个人信息保护的冲突与协调[J].广州大学学报：社会科学版，2018，17（05）：75-80.
[3]浮永梅.大数据时代公共安全与风险治理存在的困境及对策研究[J].品牌研究，2018（01）：25-25.
[4]周芳检，何振.大数据时代城市公共安全应急管理面临的挑战与应对[J].云南民族大学学报（哲学社会科学版），2018（01）：117-123.
[5]瞿奕霏.大数据治理：城市社区公共安全治理的新视角[J].劳动保障世界，2018，519（35）：84-85.
关键词：大数据时代;公共安全;治理
引言
应用大数据技术进行公共安全治理研究已经获得的一定的成果，但是多停留在定性分析成层面，主要是对相关的理论进行剖析，没有引入实证案例，就会导致研究成果缺乏说服力[1]。本文对于城市公共安全治理中所存在的问题进行研究，明确应用大数据技术的优势以及应用策略，确保城市公共安全治理工作获得良好的效果。
一、城市安全治理工作中应用大数据技术需要解决的问题
城市安全治理工作中应用大数据技术需要明确大数据技术在处理信息方面所具备的特点，将安全风险集成治理方案制定出来，对于公共安全风险感知应用大数据技术能够有效解决，能够实时风险感知风险，甚至能够感知潜在的风险，而且这种感知有较高的准确性[2]。应用大数据技术可以有效连接公共安全风险的各个层次，实现安全风险的高度集成，采用的处理方式也可以衔接起来，保证顶层治理策略有一定的科学合理性。在中层治理工作中，要保证预案系统化展开;在底层治理中，要求所使用的模型要有较高的精确度。对于社会治安防控体系要立体化实施，使得治理决策的实施中具有较高的反应速度。
二、大数据时代下公共安全治理的有效策略
（一）公共安全治理中要感知既有风险和潜在风险
公共安全治理中，要对风险实时感知，就需要发挥大数据技术的作用。由于警源形式不同，将既有公共安全治理机制构建起来是非常必要的，应用大数据可以发挥其实时感知的作用，主要是对警源锁定，对报警人员以及其所在的位置自动锁定，对于警情进行分析处理，对于报警所属的类别能够自动识别。为了保证警情的准确性，还要做好核实工作，能够快速地判别报警信息的真实性。在处理警情的过程中，将快速处理信息的流程制定出来，在处理信息的时候要严格按照流程进行。
在城市公共安全治理中还需要重视潜在的风险，能够做到预先感知，这就需要发挥大数据技术的作用。应用大数据技术采集信息，并对信息进行处理。各种异构的数据源，诸如公众话题、网络舆情以及存储的历史数据等等都可以感知到并予以收集、分析和处理。在安全治理工作中，还要发挥灾害监测仪器的作用，对于风险数据信息进行采集，做好预处理工作，将有价值的信息挖掘出来[3]。另外，对于风险要做好分类工作，应用大数据技术进行风险聚类。比如，可以将城市安全风险划分为自然灾害类、公共卫生事件类以及事故灾难，还需要进一步细分为子类。揭示风险动力机制，将动力机制揭示出来。进入到风险识别环节，需要准确判断风险类型，明确可能性测度，对所属的风险等级做出评判。
（二）制定安全顶层治理方案
其一，对城市公共安全风险的性质进行判别的过程中，需要感知风险、依据历史信息，还要发挥评判信息的作用。
其二，安全顶层治理中需要按照治理原则实施。
其三，将各种类型的安全风险组合起来，明确不同类别风险所具备的特点，所属的等级，将参与主体组合策略制定出来，明确相互关系。
其四，对安全风险的规模以及所产生的影响要明确，对应急救援点予以界定。
其五，将投入评判风险治理要素的强度确定下来[4]。
（三）生成中层治理预案
其一，发挥联动网络的作用，从多个角度筛选参与主体，发挥组合策略的作用将主体之间的联动机制运作起来，抑制公共安全风险。在联动网络运行的过程中，各项资源整合，而且还优化了联动网络结构。
其二，在风险处置中要按照程序进行，各个环节之间实现无缝连接，包括信息报告与信息管理控制，信息的先期处置，调配应急物资，安全治理中的行政干预，现场监督控制，风险区域的隔离警戒以及人员疏散，风险处置中的申请增援，现场的清理工作以及事后对风险的评估工作等等都要做到位。
其三，对于资源合理配置。将应急资源图谱编制出来，对于储备应急物资的规模合理设计，将结构方案和布局方案都制定出来，使得物资调用策略制定出来。
其四，公共安全治理工作完成后，还要做好善后处工作，对于风险因素进行调查并作出科学的评估，进行恢复重建，做好信息发工作，将处理机制制定出来。
（四）构建底层治理模型
其一，做好模型聚类工作，对于城市安全治理中的风险中所涉及到的模型聚类，使得建模质量和效率有所提高。
其二，应用大数据技术挖掘参数，将模型中所使用的不确定参数挖掘出来。
其三，建立模型，将应急物资调配模型建立起来，还要建立输送应急人员的模型，明确人员疏散的具体线路，这些都要模型化操作，还可以根据需要划分为几个小的模型，由此使得模型库形成[5]。
其四，应用模型求解。将用于求解的典型模型狗圈起来，明确求解的方法以及算法库。
结束语
通过上面的研究可以明确，城市安全治理中会存在一些问题，导致治理工作不到位，发挥大数据技术则可以获得良好的效果。处于大数据环境下，公共安全风险治理工作要系统化展开，就需要运行科学有效的管理机制，发挥大数据技术的偶用，从多个层面进行操作，多个角度执行，做好各方面的协调工作，并予以集成。发挥安全治理方案的指导作用，结合使用大数据技术，构建治理体系，使得公共安全风险治理工作全面展开，对于城市和谐稳定发展起到一定的促进作用。
参考文献：
[1]林海文.大数据时代城市公共安全治理创新——兼论“智慧治理”[J].湖北第二师范学院学报，2018，35（01）：45-51.
[2]刘志坚，郭秉贵.大数据时代公共安全保障与个人信息保护的冲突与协调[J].广州大学学报：社会科学版，2018，17（05）：75-80.
[3]浮永梅.大数据时代公共安全与风险治理存在的困境及对策研究[J].品牌研究，2018（01）：25-25.
[4]周芳检，何振.大数据时代城市公共安全应急管理面临的挑战与应对[J].云南民族大学学报（哲学社会科学版），2018（01）：117-123.
[5]瞿奕霏.大数据治理：城市社区公共安全治理的新视角[J].劳动保障世界，2018，519（35）：84-85.