道路交通事故数据治理策略及路径

2018-12-22杨降勇胡鹏

现代计算机 2018年33期

杨降勇，胡鹏

（湖南警察学院交通管理系，长沙 410138）

0 引言

“预防交通事故，保障交通安全”是公安交警道路交通管理工作的核心任务之一。伴随着机动车保有量的持续增长，我国道路交通安全事故起数也有所上升，身处道路交通管理一线的交警部门正面临着巨大压力。如何根据已发道路交通事故特点，更加科学地进行事故预防和管理决策，在过去的几年里得到了相关部门研究者的持续关注[1]。进入本世纪来，服务于公安交通管理工作的综合应用平台、集成指挥平台、大数据分析研判平台等软、硬件建设工作相继取得重要进展，公安交通管理智能化、信息化水平不断提高，围绕着道路交通事故的各种数据正在不断被收集，道路交通事故大数据环境逐渐形成，研究者们逐渐开始尝试利用大数据技术分析、挖掘事故数据以获得更多的内在价值。遗憾的是，尽管这些海量的事故数据为道路交通事故的预防提供了新的思路，但因其数据质量、运算能力等方面的限制，使得对于数据的应用只能沿着传统事故预防决策思路进行，无法发挥出大数据应有的优势。因此，围绕着道路交通事故数据的治理问题，已经逐渐成为相关领域研究者、相关部门管理者以及有关企业所共同关注的热点问题。

1 大数据治理概述

与大数据获得广泛认可的“5V特征（Volume海量、Variety多样、Value低值、Velocity高速、Veracity低质）”不同，什么是大数据治理依然无法得到领域内研究者们的一致认同[2]。他们坚信，数据正在成为重要的战略资产，但针对这些数据的有效治理是数据资产形成的必要条件。为了科学界定“大数据治理”核心内涵，国内外研究者们在过去的几年里投入了大量的精力，他们从各自的视角，针对“什么是大数据治理”给出了自己的基本认识[3,4]。安小米等人则对近五年的大数据治理核心概念表述进行综述，并根据其内涵将当前大数据治理的认识分为三个层次：宏观层、中观层和微观层[5]。宏观层主张应综合考虑数据治理活动所涉及的要素及要素之间的关系，从多维度构建概念体系框架[6]；中观层管理机制、治理计划和数据部署为目标任务，侧重从单一维度解析数据治理的整体方案；微观层直接从单一要素的角度，来考虑具体应对策略、执行的程序、实际的行动等[7]。不难发现，上述三个不同层面的概念界定和体系构建，实质上覆盖了整个数据治理从动议到实践的整个过程，层次之间也呈现出相互融合与相互促进的关系。宏观层体现着顶层设计的思路，中观层为实施方案的制定提供规则，微观层为落地实践的规范提供行动指南[5]。所以，道路交通事故大数据治理框架体系的构建，不能继续沿用传统治理体系架构过程中局限于某一层面的研究模式，转向构建覆盖宏观、中观、微观三个层次的全面体系，才能针对道路交通事故大数据治理的工作既提供有效的理论指导，又提供可供参考的实践指南，如图1所示。

图1 道路交通事故大数据治理典型框架

2 道路交通事故大数据治理核心概念

无人机、视频图像处理、云计算等一系列新型电子信息技术在公安交通管理行业中的深度应用，使得道路交通事故相关数据的采集工作也越发详实、具体。除了公安交通事故基础统计中所采集数据外，道路、流量、建筑、车辆特征、驾驶人特征等更多更丰富的交通信息采集得以实现，道路交通事故大数据环境正逐渐形成。数据驱动背景下的交通事故预防决策成为可能，数据治理框架亟待构建。为了构建更为科学的治理框架，将从宏观、中观、微观三个层级探讨道路交通事故大数据治理体系的核心概念。

（1）宏观层面的概念体系与框架

宏观层面，道路交通事故大数据治理需要完成概念的界定和体系框架的构建两个任务。概念的界定需要总结归纳道路交通事故大数据治理的目标、权利层次、治理的对象和解决的实际问题4个关键方面。道路交通事故大数据治理目标可以归结为在最大限度降低风险的前提下实现事故数据价值的最大化，即通过事故数据的分析为事故预防、交通管理决策给出强有力的支撑。作为社会公众参与度最高的管理活动之一，事故大数据的收集离不开若干部门的积极参与。与此同时，大数据价值的实现还需要实现数据资产和权属属性的有效发挥。作为一种基础社会服务功能，道路交通事故大数据的占有、使用、收益和处分4个权属有必要在参与部门、企业之间形成有效的共享和流通。治理对象则包括了与交通事故形成有关的车辆、驾驶人、交通流、道路、时间、天气等一系列相对完整的数据信息，数据信息的种类涵盖了图像、数字、地址、视频、行驶轨迹等。为保证数据治理活动的正常开展，还需要建立起与治理对象相匹配的决策、监督、激励机制，以此来推动数据治理活动持续进行。宏观层面的道路交通事故大数据治理另一个任务是构建治理的体系框架。从实现功能的角度看，体系框架是围绕着数据治理过程需要所架构的一整套解决方案，其内将涵盖数据的管理、利用、评估、监督等治理过程的实施方案，而战略方针、组织架构、职责分工也是其必不可少的构成要素。张绍华等所提出的“6+4+1+1”体系为道路交通事故大数据治理体系的构建提供了良好的行动指南[8]。体系中的“6”为数据治理过程中所涉及到的六个关键领域，即战略、组织、数据质量、数据生命周期、数据安全隐私与合规、数据架构，这六个关键领域的行动是道路交通事故大数据治理体系构建过程中首先要解决的基本问题。“4”指四类利益相关者，参照通用的数据治理过程，包括数据利益相关者、数据治理委员会、数据管理者和数据专家。狭义上数据利益相关者主要包括了与道路交通管理、道路交通事故有关的政府部门如公安交通管理、市政、公路和有关企业如客货运公司、保险公司等。数据治理委员会的成立旨在解决数据治理过程中不同部门、不同行业之间存在的沟通、交流障碍等。道路交通事故数据的管理宜构建起以公安交通管理部门为核心，其他相关部门为辅助的数据管理机制。数据专家则为数据治理全过程提供技术指导和智力支撑。第一个“1”为一整套道路交通事故大数据治理决策的保障体系，具体包括了治理的战略方针、制度规范、组织架构、标准体系、执行流程等，依靠他们来解决治理行动中遇到的各种问题；最后一个“1”为一个数据治理最终目标，道路交通事故大数据治理最终目标即为事故预防提供具有强针对性的决策支撑和数据服务，实现社会和商业可持续的价值。

（2）中观层面的实施规则

在中观层，道路交通事故大数据治理重点关注信息治理计划的制定。为了更好应对道路交通事故数据海量、高维、非结构化等特点，信息治理计划有必要重点关注在保证数据安全的前提下对大量的、包含隐私信息的结构化、非结构化数据价值的快速挖掘。这就要求道路交通事故大数据治理计划在制定时，适当考虑新兴的管理方法和技术，通过流程上的优化和实践，保证数据收集存储、分析运行过程中的安全性、有效性和快速性。除此之外，中观层面还需要针对数据本身的全面管理进行有效部署。具体指标包括道路交通事故数据的可获得性、可复用性、完整性、安全性等进行综合部署，特别要注意数据在使用、共享过程中的安全性、完整性的保护。

（3）微观层面的实践规范

微观层面的事故大数据治理概念重在提供治理落地实践的规范，一般关注三个方面的具体问题。第一个方面为数据生命期的管理。通常来说，数据生命期越长更有利于数据价值的挖掘，但同时也意味着更多的存储、运算消耗。所以针对数据生命期的管理，有必要通过微观层面提供组织结构和操作及其相关的实践。组织结构上必须明确道路交通事故数据的拥有者、提供者各自的角色和责任；在此基础上明确执行治理活动的具体手段，以及政策有效性的改善。

第二方面的问题主要是数据质量评价标准的建立。当前数据治理过程中依然采用传统的数据质量评价标准来度量道路交通事故数据质量和数据的可用性，这些评价标准包括了数据的精确性、完整性、一致性、实效性、单值性等。新的数据评价标准的应用与创新，也应该纳入到数据治理过程中来。微观层面所必须关注的第三个方面为具体的技术工具应用的治理行为。包括以人为本的数据治理理念、以公安交通管理部门为主体的治理主体、以多种多样的数据为客体的治理客体、以相关法律、法规和计算机软硬件平台为主体的治理工具、以道路交通事故数据价值挖掘为核心的治理目标。

3 道路交通事故大数据治理策略及实现路径

如前所述，科学、完整的大数据治理工作不仅需要从宏观层面制定治理的原则、制度和机制，也需要站在中观层面对治理的规则、数据资产的权利、治理组织结构、个体责任等进行界定。与此同时，数据使用过程中的安全保证、数据集成过程中异构数据的融合、针对数据的可信治理模型也应纳入这一层面。微观层面中程序、规范、工具等具体的措施，对于数据治理的实施落地又是关键基础。所以道路交通事故大数据治理工作有必要从上述三个层面入手，遵循科学治理策略，构建可行的实现路径。

宏观层面，道路交通事故大数据的治理首先需要明确规则、制度和流程，建立各方均能遵守的数据治理规则、数据治理制度和科学的治理流程，围绕着数据治理活动的开展，配套制定相应决策机制、激励与约束机制。在上述三个要素得以明确的前提下，进一步制定战略方针，正如文章开头提到的，道路交通事故大数据治理战略即为事故预防提供有效的决策支撑。在组织架构的建立上，建议以道路交通安全委员会的名义组建道路交通事故大数据治理委员会，以公安交警部门为主体，交通、安监、规划、市政、公交、教育等多部门参与。以道路交通事故处理系统数据库为核心，建构道路交通事故大数据平台。对于大数据治理过程中的权属问题，建议构建起以谁采集、谁受益的基本原则明确数据平台中不同类型数据的占有、使用、收益和处分权力，但必须强调数据处理过程中的信息共享。同时，数据采集的制度规范、标准体系及执行流程、激励-约束机制也需同步建立。

在中观层面，道路交通事故数据治理委员会有必要站在数据治理组织的角度，对数据治理过程中的元数据、主数据标准进行规范和统一，为数据的规范化管理打下基础。在此基础上，制定可行的道路交通事故信息治理计划。对有成本的结构化、非结构化数据，进行快速的数据挖掘与价值发现。最后，数据治理委员会还需要站在技术的角度对道路交通事故相关数据的可获性、可用性、完整性、生命周期等具体规则予以明确。

在微观层面。道路交通事故大数据治理工作必须明确治理规范、治理程序、治理工具等方面，围绕着事故数据再用的许可、数据的进一步丰富及完善、数据质量的综合提升和数据风险隐患的技术防范等具体操作实现将更为具体。通用的治理策略及实现途径如表1所示。