如何用大数据防止“踩踏事件”发生|爱游戏体育app

复旦大学博士后朱春霞火了。因为众多媒体争相传送这样一条信息：在2004年的毕业论文中，朱春霞曾融合中外冲撞事故研究认为：景点室内超过1㎡/人、室外超过0.75㎡/人，即要立刻启动应急预案。在2014年午夜，上海外滩陈毅广场及周边辞旧迎新的群众，挤迫程度早已相比之下多达0.75㎡/人，而即使他们已显著感官到挤迫冲撞事故的危险性，但根本无法离开了有可能夺走生命的危险性地带。

　　上次去云南公干，我在飞机上偶遇一位国家地震局的专家，她此次回国云南的任务，就是与运营商交流：通信网络产生的数据能否给地震救援获取协助。据她讲解，地震局找到：地震导致的损失情况产于，与地震震级、烈度等数据分布并不几乎相符；但与运营商基站退服的数据完全一致。

因此地震局期望与运营商合力积极开展大数据研究，能否利用运营商的网络管理数据，对震后救援工作获取信息承托和协助。　　大数据是当今炙手可热的话题。移动互联网的发展产生了海量数据，理论上利用这些数据可以做到很多事情。可是，当各行各业都热衷自身数据的提供、收集、存储，花上巨资竣工一个又一个的海量数据中心和云计算平台的时候，业内人士必需有精神状态的了解：这就是传说中的大数据么？　　现代化的IT技术和手段虽然可以减少构建成本，可以做到很多以前很多不有可能已完成的技术处置；但是仅有数据是过于的。

数据必须运营才能反映价值，而这决不只是IT的工作，必须诸如城市管理的运营团队与IT系统协作，才能产生效果。　　如何让数据反映价值？无论是传统的数据处理还是时髦的大数据，都有成熟期的模式和范例：　　模式之一，是通过静态数据的动态汇总统计资料，协助运营团队构成对事件和实际状况的精确展现出。比如前面说到的地震局案例中，运营商的网络建设与经济发展、人口产于等关联度更高，因此基站退服信息可能会更加精准地反映地震的破坏性。

如果将类似于这样的数据及时地汇总在一起，有助救援人员对灾情作出准确的辨别和应付，就是数据的价值。　　模式之二，是通过对历史数据的建模分析，将简单而无法分析的多种数据，人组计算出来沦为非常简单的指标。

这还包括体现路况的道理交通堵塞指数、体现天气的穿衣指数，也还包括前面提及的人员挤迫程度。室内1㎡/人、室外0.75㎡/人，这些数值是用生命为代价换得的，是历次冲撞事故的统计资料结果，几乎可以沦为城市管理者和活动组织者的高压线。而大数据的价值，就是能否不必代价这么大的代价，也能分析出有从常态到质量的阈值。　　模式之三，是统合上述两组模式，把收集到的数据与事前定义的阈值展开动态核对，当出现异常或者产生异化时，自动监测并启动应急措施。

对于大数据的运营团队来说，要能及时应付变化，不仅要有数据做到基础，更加最重要的是：事前要由涉及单位制订应付各种异常情况的预案和措施。只有不具备这些条件，当系统自动再次发生监测时，各单位才能根据预案展开及时的应付和准确的处置。　　没数据的时候，我们必须建构IT的提供能力和存储能力，因为数据是基础。

在智慧城市等项目的研发建设中，城市应急预案系统被提高到最重要地位，为此，我们做到了很多基础建设。而今，经过几年的技术演变和累积，无论是IDC、云计算、大数据，还是高清视频监控、移动互联网等数据采集手段，各类技术方案的应用环境日益成熟期。现在我们知道要回答了：这些花大价钱辟一起的IT能力，花大力气累积一起的数据，又产生了哪些价值？　　建设大数据，我们不仅必须的是IT能力，更加必须的是运营能力。

轻建设重运营，轻金钱重内涵，轻眼前重将来，教训就在眼前，就再次发生在全国城市管理水平最差的城市里！　　期望血色的0.75㎡/人，能让我们明白大数据的确实价值，能让我们懂数据运营的本质。

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