应急决策的特点(大数据背景下应急决策模式创新路径)

转型的挑战与机遇随着中国进入改革的深入，各种突发事件具有复杂性、频繁发生性和广泛影响性的特点。不管我们喜不喜欢，这一特性正在大数据背景下全方位检验传统应急决策模型的概念、思想、方法和技术。传统的应急决策模式面临着严峻的挑战和重要的战略转型机遇。

一方面，在大数据时代，传统的应急决策“金字塔”决策模式面临挑战。大数据通常是指数据集的大小超过了普通软件工具在可接受的运行时间内获取、存储、管理和处理的数据。[1]随着智能终端的爆炸式增长，“自媒体”的出现大大增加了应急决策数据源的多样性和复杂性。信息传递不再受传统决策权力核心自上而下的控制，也不再依赖于“金字塔式”的逐层收集、分步收敛和严格过程的方式，而是同时具有自下而上和多点分散的传递路径。同时，应急管理本质上是一个复杂的多目标优化问题。[2]应急决策是一个多主体、多阶段、多层次的适应性动态演化过程。[3]应急决策是非常规的、多目标的、紧急的、有限的、实时的和动态的。对应急决策的体制、制度、机制和流程提出了新的要求。另一方面，大数据技术也为传统应急决策模式的战略转型提供了机遇。鉴于对，的数据种类繁多，传统的“经验驱动”应急决策模型的科学性、及时性和有效性受到了很大影响。大数据的“4V”特征(容量、多样性、速度、价值)及其衍生的各种大数据分析和挖掘技术为相关决策信息的深度挖掘和定量分析提供了手段，为向“数据驱动”的科学决策转变提供了重要的战略机遇。海量数据和大数据的完整性为应急决策中的数据完整性和大容量存储提供了可能。各种类型的品种在海量多样的数据中找到它们的内在联系，为多种类型决策数据的应急决策分析提供了依据；大数据处理速度快的速度特性保证了决策的及时性。具有很强洞察力和预测价值的价值特征可以利用大数据挖掘和分析技术，将各种信号作为数据，并将数据划分为各种相关信息，从而提高非常规突发事件的科学预测能力，增强应急管理的预警和决策功能。大数据的四大战略特征为预警、准备、响应和恢复等不同阶段的应急管理决策增加了及时性、准确性和科学性。

国内外不同学科的学者对对，对应急管理的决策系统、方法和技术做了大量有价值的研究。然而，由于大数据概念的引入较晚，对对大数据背景下应急管理决策模型的研究才刚刚起步。通过对知网，中国，对，的检索统计可以发现，中国大数据背景下的应急管理研究始于2012年；另一方面，在应急管理决策模式的研究中，不同学科对应急管理决策技术、方法、模型、系统、系统、机制、过程和组织进行了综合研究。在技术领域，主要集中在对；应急决策支持系统、信息系统和指挥系统的研究[4][5]在公共管理领域，高小平，闪淳昌，薛澜等学者从理论和实践两个方面对对应急管理系统、系统和机制的整体性和全局性问题进行了深入研究。[6][7][8]然而，作为应急管理的核心，对应急决策模式的专门研究缺乏更系统的分析视角。本文在现有研究成果的基础上，从应急决策的信息、枢纽和咨询子系统的角度，分析和探讨了大数据背景下传统应急决策模式存在的问题和困境，为基于决策系统优化的应急决策模式创新提供了新的路径。

二，应急决策系统的组成和特点(1)应急决策系统的组成

应急决策是一个有机系统，主要由三个子系统组成：应急决策中心系统、信息系统和咨询系统。从系统的角度来看，应急管理决策模式是应急管理决策各子系统的组成、功能和相互关系的制度化设计。科学、民主、合理的应急管理决策是基于决策中心系统、信息系统和咨询系统三个子系统的合理构成和有效运行。