在数字化浪潮下，如何通过数据精准识别社会风险、提前预警并支撑科学决策，已成为社会治理现代化的核心课题。
一、数据整合：风险研判的基石
社会稳定风险的复杂性要求多维度数据的深度融合。实践中，需从以下三方面构建数据底座：
1. 多源数据采集与治理
跨部门数据共享：整合公安、信访、应急、市场监管等16个以上部门的数据，覆盖社会治安、公共安全、民生诉求等关键领域（如哈尔滨“平安平房”平台通过16个部门数据联动构建风险指标）。
动态数据更新：利用物联网、政务云等技术实时采集交通、舆情、经济等动态数据，确保信息的时效性。
数据清洗与标准化：通过去重、空值校验、格式统一等步骤，将分散数据转化为规则化数据集。例如，采用“空值识别+超期检测”方法过滤无效信息。
2. 指标体系构建
建立分级分类的评估框架，例如：
一级指标：政治安全、社会治安、社会矛盾等五大核心领域。
二、三级指标：细化至85项具体指标，如频率、网络舆情热度、重点人群活动轨迹等。
二、智能预警：从“事后应对”到“事前防控”
数据驱动的预警机制需实现“风险可量化、趋势可预测、处置可前置”。
1. 风险监测模型
实时监测：通过BI可视化大屏展示风险热力图，例如对季节性火灾、交通事故高发区域进行颜色分级预警。
动态评估：利用算法分析历史数据规律，预测、劳资纠纷等风险的演化路径。例如，基于社会网络分析技术识别重点人员的聚集行为。
反馈优化：建立模型自学习机制，通过历史数据迭代提升预测精度。
2. 分级响应策略
高风险：启动应急预案，如向责任部门发送提示函、列管重点区域。
中低风险：加强日常巡查与矛盾调解，防止风险升级。
三、决策支撑：从数据到行动的闭环
1. 科学决策工具
智能报告生成：通过数据建模自动生成研判报告，将人工数日工作量压缩至数小时完成（如“平安平房”平台效率提升90%以上）。
场景化方案推荐：针对不同风险类型（如劳资纠纷、环境）提供差异化应对策略库。
2. 协同治理网络
跨部门联动：建立“牵头+多部门协同”机制，打破信息孤岛。例如，江苏淮安通过党政齐抓共管提升风险评估效率。
社会力量参与：引入第三方机构、专家团队提供独立评估，增强公信力（如上海探索第三方机构参与风险评估）。
四、实践案例：数据赋能风险治理的典型场景
1. 社会治安防控
哈尔滨“平安平房”平台通过整合多部门数据，精准识别4个街道的治安隐患，2022年提出60条治理建议，推动区域治安水平提升。
2. 重点人群管理
东南大学研发的犯罪风险监控模型，基于网吧、旅馆等实名制数据，通过活跃度与聚集度分析锁定潜在风险人员，辅助公安部门精准布控。
3. 重大决策评估
江苏淮安将社会稳定风险评估纳入干部考核，通过“合法性、合理性、可行性、安全性”四维评估框架，避免因政策出台引发群体矛盾。
五、实用建议：优化风险研判的四大路径
1. 强化数据共享机制
政策推动：出台数据共享法规，明确部门责任与数据开放边界。
技术保障：采用区块链技术确保数据流转的可信性与安全性。
2. 提升模型解释性
避免“黑箱算法”，通过可视化工具向决策者展示风险判定逻辑，增强决策信心。
3. 培育专业人才
建立“数据分析师+社会治理专家”复合团队，定期开展跨领域培训。
4. 完善评估体系
建立动态指标库，根据社会热点（如人工智能风险、新型经济纠纷）及时更新评估维度。
数据驱动的风险研判不仅是技术革新，更是治理思维的转型。通过构建“数据整合—智能预警—决策支撑”的全链条体系，社会治理将从被动应对转向主动防控，为高质量发展筑牢安全底线。未来，随着5G、AI技术的深化应用，风险研判的精准性与响应速度将进一步提升，为社会稳定注入更强“数字韧性”。
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