社區公共安全治理探索：達觀輿情信息智能處理解決方案
改革開放30多年來,我國經濟高速發展,人民生活水平不斷提高,社會面貌也發生了翻天覆地的變化。但是隨著經濟社會的轉型,社會治理問題的嚴峻性逐漸凸顯。社區是最基層的社會單元，是社會治理的“基石”，是實現社會和諧穩定的基礎與保證，而社區公共安全治理則是社區治理系統中至關重要的一環。社區和諧的公共環境，是社區人民安居樂業的基礎。如何正確有效并及時處理和化解社區公共安全問題，是各地基層政府機構非常重視的工作內容。
輿情信息分析與處理工作是社區公共安全治理中至關重要的一環。目前輿情信息相關工作多為人工處理或者傳統信息系統處理，部分地區存在工作量大且人手不足的問題，為輿情信息分析與處理工作帶來了一定的挑戰與困難：1、信息來源渠道眾多，數量龐大，甄別困難；
2、人工篩查、分析比對、串并處理等工作耗時耗力，同時也可能存在遺漏、發現滯后等問題；
3、輿情信息分析與研判需要敏銳的眼光和豐富的工作經驗，對基層工作人員專業能力有較高要求。
二、基于達觀NLP自然語言處理技術的社區公共安全治理系統
自然語言處理技術（以下簡稱“NLP”）能實現人與計算機之間有效的通信，是人工智能技術（AI）領域重要的一條分支。達觀數據自研的NLP擁有多項專利技術，包含大量語料的數據庫和豐富的應用經驗，其價值在多個領域得到過實踐與證明。某社區基層政府單位通過運用達觀輿情信息智能處理系統，對輿情進行智能分析、提取、評估、預測，及時有效地處理基層風險事件輿情信息，并輔助相關業務部門完成輿情分析與研判工作。
通常情況下，社區的輿情信息來源于多個部門（如派出所、社事局、社區街道辦等），數據量大、維度多、數據質量不一。如何在紛雜的信息中提取有效數據，是對信息進行準確分析，提供輔助決策必不可少的前提。達觀輿情信息智能處理系統依托多年落地經驗，能夠從多來源、多維度社區信息中提取關于社區公共安全治理領域的信息，通過深度學習進行智能分類，然后對信息要素進行精準抽?。ㄈ纾喝?、事、地、物、組織、原因等），并通過語義分析技術，對提取內容進行糾錯，之后對抽取的結果進行數據格式處理與清洗，從而提高抽取信息與分類結果的準確性，為下一步的信息融合提供數據支持（見圖1所示）。
由于信息來源眾多，相關工作人員對信息進行研判分析時，可能存在遺漏或者發現滯后的問題，同時也可能存在同一個或者同一類信息多次上報，進行重復分析，導致了工作效率和準確度的降低?；谶_觀輿情信息智能處理系統，則可根據實際業務的事件關注方向，基于信息提取要素，按照組織機構、涉穩領域、根本原因等多個研判維度進行信息甄別，并融合成社區公共安全風險事件，極大地減少了重復信息對事件分析研判的影響（見圖2所示）。
一個風險事件的影響程度往往基于人工判斷，而基層工作人員對于風險事件的影響程度可能無法做出合理評估；同時，由于專業知識不足或工作考核等因素影響，也可能存在“大事小報”，“小事不報”的情況發生，導致事件未提前引起相關部門的有效關注，直至事件影響擴大后才匆忙處理。因此，基于相關業務場景研發的風險事件智能評估辦法，可智能、精準地評估風險事件的影響，從而提前、快速處置。風險事件智能評估辦法是基于達觀數據層次分析法（The analytic hierarchy process）打造，是解決多目標、復雜問題定性與定量相結合的決策分析方法。通過四個步驟：層次結構模型建立、判斷矩陣構造、層次排序及其一致性檢驗、評分體系方法構建，完成風險事件的風險影響評估（見圖3所示）。
三、人工智能技術助力社區公共安全治理工作智能化發展
達觀數據輿情信息智能處理系統實現了從多源海量數據中快速提取信息要素并高效完成智能分析；同時基于AI算法和專家經驗模型，對事件風險級別及時進行準確評估和預測，輿情信息處理工作也由原來的人工處理改變為機器的自動研判工作模式，極大的提高了工作效率，也避免了人為因素導致的研判不標準，真正做到客觀透明。目前，達觀輿情信息智能處理系統已應用在某城市多個行政區的相關政務系統中。雖然社區公共安全治理工作千頭萬緒、內容龐雜，各種挑戰層出不窮，但是相信在未來，通過借助大數據和人工智能技術賦能治理業務，進行不斷的探索，其價值將會在更多的場景使用，積極助力社區治理的數字化與智能化升級，為社區公共安全治理工作開辟新天地。
