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大数据这个名词和概念越来越火爆，除了在互联网创业领域外，社会管理和民生领域相关应用也越来越频繁，比如深圳的大梅沙景区就采用了大数据安全监控，保障人流控制在合理安全范围内。英美等发达国家如何利用大数据来管理社会呢？

一般而言，社会危机主要包括经济风险、自然风险、公共健康风险（食品和药品安全）、技术风险（核泄露、疫情传播）和社会群体危机等几大类，利用大数据技术可以增强对经济风险、自然风险发生可能的预见性；可以有效追踪食品与药品从生产到流通的各个环节，将隐患消除在源头。

2008年，奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域，大数据技术在社会管理层面的应用为政府更高效的管理，以及为民众带来更多的福祉起到了其他技术不可比拟的功效。

2009年，美国联邦政府发布《开放政府指令》（The
Open Government
Directive），作为大数据的前奏推出了Data.gov公共数据开放网站。2012年3月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》（Big
Data Research and
DevelopmentInitiative），正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（Digital
Government
Strategy），致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。

举例而言，美国政府推出的“一站式”产品召回网站——（http://www.recalls.gov/），该网站就是利用大数据来有效的减少社会危机、增强风险预警能力的一款应用。为了便于公众查找召回产品信息以及对行业监管，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）、食品药品管理局（FDA）、海岸警卫队、农业部（USDA）、环保署等六个联邦政府部门联合不同管辖区共建了Recalls.gov
“一站式”产品召回网站，向公众集中提供消费者产品、机动车、食物、药品、化妆品和环保产品等七大类产品的召回信息。

在该网站中，公众可以查到最及时的召回信息，大到汽车、药品，小到汽车安全坐垫、超市猪肉质量等，同时公众也可以在该平台向有关部门提交不安全产品信息，形成查询、举报一体化平台。该网站的作用决不止于此，政府部门可以通过该网站浏览量监测到近期不合格产品出现的频度、领域等，近而加强对有关行业和企业的监管，最终实现联合执法和管理。

除此之外，一些巨头公司也会应用一些大数据技术来维护民众的基本权益，保障民众的生命财产安全。例如谷歌将无数搜索和人群活动数据加工为一个流行病指数，为医疗机构提供及时的预防消息；或者纽约将大量建筑和火灾相关数据浓缩为一个火灾危险指数等都体现了这一思路。

随着数据化、信息化时代的到来，社会治安已经不仅仅是由街头警察负责的工作，互联网上的个人信息安全同样重要。例如，美国早些年的布什政府通过司法程序，将“星风”监视计划拆分为由国家安全局执行的4个监视计划——“棱镜”、“主干道”、“码头”和“核子”。其中“棱镜”主要用于监视互联网个人信息，记录个人信用数据、犯罪记录和人口统计等数据，然后下放给各大银行和警局，方便其对人员进行监控和管理。尤其是对于服刑满期的社会人员，大数据技术会为其打上特别的标签，方便各大机构识别，并对重大事件犯罪人员提高二次警惕。

再举个例子，洛杉矶警局与加州大学洛杉矶分校合作，采集分析了80年来1300万起犯罪案件，用于进行犯罪行为的大型研究，通过算法预测成功将相关区域的犯罪率降低了36个百分点。可见，算法不仅仅可以帮助运营人从用户数据挖掘中获得灵感，同样，如果不是简单地分析以往的犯罪规律，而是采用预测式警务的做法，分析人员就可以利用之前犯罪行为表现出来的规律，全神贯注地分析下一个可能发生犯罪行为的地点并重点干预。

英国牛津大学曾成立了运用大数据技术的医疗卫生科研中心，该中心当初投资达9000万英镑，主要通过搜集、存储和分析大量的医疗信息，确定新药物的研发方向，减少药物开发成本，同时记录民众常发疾病，并为发现新的治疗手段提供线索。

通过利用每年的体检和医院的病人资料线上统计，该中心能够获得一手的资料并且为预防疾病提供最佳方案，并且对于需要政府资助的特困人群提供人力、物力和财力的支持，最大程度的降低传染病等严重疾病感染的几率，从而降低社会医疗风险，节省政府开支。大数据技术创造价值的能力已经显现出来。一份行业报告显示，英国政府通过高效使用公共大数据技术，每年可节省约330亿英镑，相当于英国每人每年节省约500英镑。

英国最大的连锁超市——特易购已经开始运用大数据技术来采集并分析其客户行为信息数据集，以此来制定有针对性的促销计划，并调整商品价格。具体说来，特易购首先在大数据系统内给每个顾客确定一个编号，然后通过每位顾客的刷卡消费、填写调查问卷、打客服电话等行为采集他们的相关数据，再用计算机系统建立特定模型，对每位顾客的海量数据进行分析，得出特定顾客的消费习惯、近期可能的消费需求等结论。

对于特易购来说，这些技术的运用不仅提高了营销效率，还有助于整个集团其他业务的发展，并创造全新的商业模式。比如，在对每位顾客信用程度和相关风险进行准确评估的基础上，特易购推出了自己的信用卡等金融服务，扩展了自己的盈利链条。 

纽约州立大学布法罗分校的一个研究项目已经可以通过手机来精确描绘塞内加尔的贫困分布地图。传统的贫困地图的获取方法效率低下，它需要密集的实地调查且只能每3年更新一次。而随着手机的普及，现在获取贫困地图成本低且结果精确，贫困地图可以实时更新并且与当地决策者共享，从而达到精准扶贫的目的。

而Data-Pop联盟就是其中一个全球联盟，其专注于使用大数据作为全球发展的工具。在与卡塔尔计算研究所合作中，Data-Pop联盟分析数以百万计的推文从而收集埃及的贫困和一般经济状况的实地情报。

从这些国家大数据应用的情况可以看出，对不同来源的数据，进行分析和管理、创造，是一种新的差异竞争形式。中国互联网企业在各个领域，进行尝试进行差异化竞争，例如阿里巴巴在电商和金融上的大数据应用和布局，更好的发掘网购人群的消费和金融潜力。专注车联网的DataEye。通过挖掘数千万台车辆大数据，产生个性化推荐、车辆风险评估、车辆质量评估、人群画像等多个数据应用，最后提供给保险公司、二手车交易和广告平台使用。这样的汽车大数据的一个新的商业应用，让二手车市场信息更加对称，从而达到精准估值。

但是最终，无论是政府主导的还是商业应用的大数据项目，需要时间周期去逐渐推进，同时取决于他们整合和分析信息的能力，开发支持系统（如大数据控制系统）和分析支持决策制定的能力。

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