政府如何使用大數據改善人民面臨的問題？

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 近年來除了疫情資訊之外，相信大家聽到最多的新聞就有關洪災和少年犯罪的新聞。據水利部，截至2020年6月22日，全國16個省區198條河流發生超警以上洪水，多于常年同期；而少年犯罪率起近年來是在逐漸降低的，但是我們仍然需要注意的一點是，犯罪率是在降低，但是犯罪年齡也在降低，有專家表明，犯罪年齡的降低和現在網上五花八門的資訊還是有一定的關系的，那么這兩大問題如何改善呢？本來就將會介紹兩種政府用來改善這兩大問題的方式。

對少年犯的早期干預

近年來，中小學生圍毆、虐待同學、犯罪殺人的新聞頻現，一份中國青少年犯罪統計資料顯示，青少年犯罪總數已占到了全國刑事犯罪的7成以上，對此，國家已要求教育部會同相關方面多措并舉，完善法律法規、加強法制教育。有專家認為，校園暴力頻發，簡單降低刑事責任年齡的做法并不可取，要建立專業少年司法隊伍、引入社工組織對青少年犯罪進行司法處理。除此之外，西南政法大學的研究人員劉定朋、梁坤把新的科技手段歸納為新的“犯罪渠道”。利用大數據對這些新的犯罪渠道進行分析并預測，可以達到有效預防犯罪的作用。

比如，國外某自治市政府在Qlik建立的數據可視化平臺上合并來自多個機構的數據，以引導處于危險中的年輕人遠離危險行為。他們啟動了一個叫AXIS的項目，該項目旨在“通過使用智能，創新的分析方法來識別，干預，預防和破壞年輕人的行動，使其免受犯罪剝削的侵害”。然后，早期監察小組可以將高優先級案件舉報給相關機構，這些機構可以為處于危險中的年輕人提供支持。

 AXIS項目背后的團隊研究來自各個組織的數據，例如警察，醫院的急診部門，學校和青年服務機構，以識別高危人群，他們查看兩種數據。除其他因素外，“硬數據”包括他們所居住的社區的犯罪率及其犯罪率。第二種是“軟數據”，包括年輕人在社交媒體上使用的語言。例如，“'waps'是指槍支，而'hit the strips'是指毒品。監察人員知道要注意這種詞匯，這可能是犯罪的跡象。

事實證明，將多個組織中的數據集組合起來對于預防少年犯犯罪是成功的。該項目已經確定并幫助了175名面臨犯罪風險的年輕人。

洪水應急計劃

利用了大數據技術作為支撐，國家已經建立了一種叫“大數據洪水預警”的數據可視化模型，無需建站就能獲取任意地點的降雨量。在大數據天眼面前，昔日盲區都變得清晰可見，預測這些盲區的洪水成為可能。

 2017年7月8日至9日，貴州長順遭受罕見的特大暴雨襲擊，該系統在8日13點就向防汛部門上報了預報成果，提出“貴州省中部、南部、東部未來24小時，局部地區小流域會有小洪水發生，其中黔南州、遵義地區部分地區小流域會有中洪水發生，長順縣有較大洪水。”貴州省防汛指揮部門及時轉發全省各級防汛部門，指導當地防汛工作；2018年，發出預警信息21次，發出預警短信700余萬條，助力成功應對6.19大洪水等11次暴雨洪水過程。

盡管想要達到預防每次洪災還存在困難，但是這已經是很大的進步了，相信不久的將來“大數據洪水預警”預測范圍會越來越廣。

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