欧美一些国家已经开始把大数据运用到应急管理中，并取得一定成效，当前国内实务界和学术界虽然开始关注大数据的应用，但相关研究还比较缺乏。本文 根据大数据的内涵，归纳了大数据在应急管理中的应用方式和基本框架，总结了大数据在应急管理中的实践案例，期望对我国大数据在应急管理中的应用和研究有所 启示。
一、大数据的内涵和在应急管理中应用的基本框架
关于大数据的内涵并没有完全一致的理解，如按照麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)的定义，大数据指的是超出常规数据库软件工具所能捕获、存储、管理和分析的超大规模数据集。[1]也有的从数据集的特点入手，界定了 大数据的三个主要特点，即常用的3V界定：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。[2]舍恩伯格在《大数据时 代》中反复强调：大数据是人们获得新认知、创造新价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构以及政府与公民关系的方法[3]，强调以大数据技术为基础的新 思维和新方法。
由于对“大数据”的认识存在差别，综合不同的定义看，“大数据”在不同领域内包含三层含义，可以分别从现实和技术两方面加以阐释：第一层意义上 的“大数据”指的是数据的巨量化和多样化，现实方面指的是海量数据，技术方面指的是海量数据存储;第二层意义上的“大数据”指的是大数据技术，现实方面指 的是对已有或者新获取的大量数据进行分析和利用，技术方面是指云存储和云计算;第三层意义上的“大数据”指的是大数据思维或者大数据方法，现实方面指的是 把目标全体作为样本的研究方式、模糊化的思维方式、侧重相关性的思考方式等理念，技术方面是指利用海量数据进行分析、处理并用以辅助决策，或者直接进行机 器决策、半机器决策的全过程大数据方法，这种对大数据的认知方式涉及到“大数据项目”或“大数据技术应用”的认知，并由此可以延伸出大数据视角下的应急管 理方式。
大数据在应急管理中的应用方式分为两部分：大数据技术和大数据思维。大数据技术既包括诸如数据仓库、数据集市和数据可视化等旧技术，也包括云存 储和云计算等新技术;而大数据思维则是从海量数据中发现问题，用全样本的思维来思考问题，形成了模糊化、相关性和整体化的考虑方式。[4]大数据技术与思 维相互融合和作用，共同形成了大数据的应用，并对包括应急管理在内的很多公共管理领域产生了巨大影响。如英国皇家联合军种国防研究所2013年的报告提 出，大数据的应用包含四个特征：快速的收集、分析、决策和反应机制;在分析和结论方面有极高的可信度;无论是在个人还是群体的行为预测方面都应该更有预见 性和更高的准确度;重视数据和充分利用，最好是能够多次使用数据。[5]
按照突发事件发生的时间顺序，整个应急管理大致可以分为事前、事中和事后三个阶段，包括预防准备、监测预警、应急处置、善后恢复等多个环节。由 于当前大数据在应急管理中大多处于技术应用阶段，并没有针对应急管理中大数据的应用进行严格分类，因此本文根据应急管理最简单的时间序列划分法，探讨了大 数据在应急管理中事前、事中和事后应用的基本框架(见图1)。
当然，由于应急管理针对的事件类型不同，并非所有的应急管理领域都会涉及到大数据在三个过程中的应用。有时候可能并不需要进行数据的重新收集和 硬件系统的整合，而只需要进行管理模式和思维的变化，就可以形成新的大数据应用方式，这也是大数据在应急管理甚至是公共管理应用中不同于纯技术导向应用的 核心所在。
