CN111861284A - 一种社会治理单元风险评估及预警方法 - Google Patents

一种社会治理单元风险评估及预警方法 Download PDF

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CN111861284A CN202010782800.9A CN202010782800A CN111861284A CN 111861284 A CN111861284 A CN 111861284A CN 202010782800 A CN202010782800 A CN 202010782800A CN 111861284 A CN111861284 A CN 111861284A
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Abstract

本发明提供一种社会治理单元风险评估及预警方法，包括以下步骤：获取评估指标的原始数据，其中评估指标包括重点事件指标和治理要素指标；计算评估指标对应的难度系数，其中难度系数包括治理难度系数值和重点事件难度系数值；计算重点指标对应的重点事件的最终事件得分；采用评估模型计算该社会治理单元的风险评估综合指数；基于风险评估综合指数做出风险预警，全面分析社会矛盾风险的规律特点，从总体上把握现阶段主要的社会矛盾风险态势，将社会治理工作划分为不同的领域而形成市域统筹、协调一致、有机联系的整体。

Description

一种社会治理单元风险评估及预警方法
技术领域
本发明涉及社会治理领域，特别涉及一种社会治理单元风险评估及预警方法。
背景技术
目前，推进社会治理相关各部门要素数据化、数据标准化的需求已迫在眉睫，且在整理分析社会风险评估数据时也需要做好数据清洗核实,切实摸清社会治理相关数据底数，以更好地构建社会治理数据中台智能塔基，深化数据赋能应用，推动社会治理向数字化跃迁。
然而由于各地社会治理的复杂程度、投入资源、治理任务都参差不齐，造成治理成效不能一概而论，需要进一步优化评价评估机制，推行数据治理、数据决策、数据评估，实现社会精准治理还有很大挑战。
发明内容
本发明的目的在于提供一种社会单元风险评估及预警方法，其综合考虑科学性、真实性、实用性和可行性四大原则，全面分析社会矛盾风险的规律特点，遴选出了重点事件指标和治理要素指标体系这两大类与群众生活感受最密切、影响最直接的指标作为社会治理评估内容，对社会单元的风险进行评估和风险预警。
为实现以上目的，本技术方案提供一种社会治理单元风险评估方法，包括以下步骤：获取评估指标的原始数据，其中评估指标包括重点事件指标和治理要素指标；计算评估指标对应的难度系数，其中难度系数包括治理难度系数值和重点事件难度系数值；计算重点指标对应的重点事件的最终事件得分。
根据本发明的另一方面，提供一种社会治理单元风险评估方法，包括以下步骤：获取评估指标的原始数据，其中评估指标包括重点事件指标和治理要素指标；计算评估指标对应的难度系数，其中难度系数包括治理难度系数值和重点事件难度系数值；计算重点指标对应的重点事件的最终事件得分；采用评估模型计算该社会治理单元的风险评估综合指数。
根据本发明的另一方面，提供一种社会治理单元风险预警方法，包括以下步骤：获取评估指标的原始数据，其中评估指标包括重点事件指标和治理要素指标；计算评估指标对应的难度系数，其中难度系数包括治理难度系数值和重点事件难度系数值；计算重点指标对应的重点事件的最终事件得分；采用评估模型计算该社会治理单元的风险评估综合指数；基于风险评估综合指数做出风险预警。
相较现有技术，本技术方案具有以下的特点和有益效果：
1、本发明全面分析社会矛盾风险的规律特点，从总体上把握现阶段主要的社会矛盾风险态势，将社会治理工作划分为不同的领域而形成市域统筹、协调一致、有机联系的整体。
2、本发明社会治理单元风险评估体系的构建是对社会治理工作的客观反映，它的形成是社会治理理论和实践工作者对社会治理评估工作进行长期不懈的必然结果，也是社会治理评估工作走向科学化的标志。
3、本发明推进基层治理分层分类精细化治理，发挥其对于社会平安状况的监测功能、诊断功能和预警功能，实现社会治理工作对症下药、按图索骥。
附图说明
图1是根据本发明的第一实施例的社会治理单元风险评估方法的流程示意图。
图2是根据本发明的第二实施例的社会治理单元风险评估方法的流程示意图。
图3是根据本发明的第三实施例的社会治理单元风险预警方法的流程示意图。
图4是根据本发明的第三实施例的社会治理单元风险预警方法的效果示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种社会治理单元风险评估及预警方法，该社会治理单元风险评估方法可结合各项评估指标客观准确地对社会区域的多个分级管理区域进行风险评估，配套的预警方法可对存在高风险的分级管理区域做出预警行为，便于社会区域的管理人员对其进行重点管理。
本方案本着“用数据说话、用数据决策、用数据评估”的思想，全面分析社会治理风险的规律特点，从总体数据上把握现阶段主要的社会矛盾风险态势，基于社会治理单元风险评估建立社会治理单元风险评估体系，对社会治理工作进行客观反映，该评估体系的构建是社会治理理论和实践工作者对社会治理评估工作进行长期不懈的必然结果，也是社会治理评估工作走向科学化的标志。
该社会治理单元风险评估方法综合考虑科学性、真实性、实用性和可行性四大原则，聚焦社会治理突出问题源头，遴选出了重点事件指标和治理要素指标作为两大类评估指标，这两大类评估指标与群众生活感受最密切、影响最直接，可为客观、科学以及真实地反映社会治理水平。
另外，值得一提的是，本方案归集至少10个单位(公安局、规划局、民政局、市政法委、信访局、房管局、市场监督管理局、城管委、市妇联、市司法局)的重点事件指标以及各个分级管理区域的治理要素指标，数据来源真实可靠，且可对多方数据进行统一地分析管理，可推进社会治理相关各部门要素数据化、数据标准化，做好数据清洗核实,切实摸清社会治理相关数据底数，确保数据资源的实时、准确。
本社会治理单元风险评估方法首先构建指标体系，按照“暂住人口排名得分：企业数量排名得分：常住人口排名得分：房屋数量排名得分＝4：2：3：1”的方式得出该地域社会治理难易度，再次，按照基础得分/事件得分得出评估得分原值，对重点事件评估得分原值进行数据化线性算法和归一化算法处理，得出最终重点事件评估得分。对应的，社会治理单元风险预警方法基于最终的重点事件评估得分做出预警。
在第一实施例中，该社会治理单元风险评估方法，包括以下步骤：
获取评估指标的原始数据，其中评估指标包括重点事件指标和治理要素指标；
计算评估指标对应的难度系数，其中难度系数包括治理难度系数值和重点事件难度系数值；
计算重点指标对应的重点事件的最终事件得分。
其中评估指标包括重点事件指标和治理要素指标，其中重点事件指标包括电信诈骗事件、命案事件、119火警事件、信访事件、交通事故事件、纠纷类事件、黄赌毒类事件、偷盗类事件，其中治理要素指标包括该治理区域的暂住人口、常住人口、企业数据、地址数据。其中重点事件指标的原始数据至少包括特定区域内各个事件在设定时间段内的发生总数，其中治理要素指标的原始数据至少包括特定区域的暂住人口的总数，常住人口总数，企业数量以及企业地址。
在一些优选的实施例中，为了避免交通事故事件以及命案时间的随机性对评估结果带来的干扰影响，将交通事故事件总数定义为该特定区域的近三年的交通亡人事故人数总数，命案总数为该特定区域的近四年的命案事件数量总数。
另外，本方案的重点事件指标的原始数据可归集10个社会单位共同获取，其中社会单元包括公安局、规划局、民政局、市政法委、信访局、房管局、市场监督管理局、城管委、市妇联、市司法局，这样的方式也有利于各部门要素数据化、标准化。
其中难度系数的计算方法包括；
基于所有的评价指标构建社会治理数据原始矩阵：
其中社会治理数据原始矩阵A为m*n的矩阵：
Figure BDA0002620828860000051
其中m为社会治理单元的分级管理区域的个数，n为评估指标的个数。当然，若该社会治理单元仅仅包括一个分级管理区域，则m为1，此时该社会治理单元风险评估方法只针对一个区域进行评估。若该社会治理单元包括多个分级管理区域，则可同时对多个分级管理区域进行风险评估，aij则代表了第i个分级管理区域的第j个指标的评估指标的数据值，位于矩阵A的第i行、第j列，其中0<i≤n，0<j≤m。
其中n个评估指标中的前四个为治理要素指标，依次为暂住人口、常住人口、企业数据、地址数据，即，a1m为暂住人口数，a2m为常住人口数，a3m为企业数据，a4m为地址数据，除此之外的其他评估指标为重点事件指标。
归一化处理评价指标得到指标归一值，基于多个指标归一值得到归一值矩阵：
其中归一化处理评价指标得到指标归一值的方法为：
Figure BDA0002620828860000061
其中，bij为归一化之后的评估指标值，G为归一保底值，C为归一间距值， aij为第i个分级管理区域的第j个评估指标的数据值，max(A(:,j))为矩阵A中第j列的最大值，表示所有分级管理区域第j个指标的最大值；min(A(:,j))为矩阵A中第j列的最小值，表示所有分级管理区域第j个指标的最小值；
基于指标归一值得到归一值矩阵B:
Figure BDA0002620828860000062
平滑化处理归一值矩阵，计算各个评估指标对应的归一阈值：
降序排序归一值矩阵中对应同一评估指标的多个值，得到对应每个评估指标的降序矩阵，利用归一阈值计算法得到该评估指标的归一阈值。
以第j个指标为代表，B(:,j)表示矩阵B中第j列，将B(:,j)进行降序排序，得到
Figure BDA0002620828860000071
矩阵BB和B(:,j)为一一对应关系，bij则对应到bbk，其中 0<k≤n。
计算平滑后的归一阈值R,其中
Figure BDA0002620828860000072
而
Figure BDA0002620828860000073
计算得出归一阈值R后，还可将其按照矩阵BB和B(:,j)的对应关系，转换为归一阈值矩阵RR：
Figure BDA0002620828860000074
为一个m×n的矩阵，m为该社会单元中的分级管理区域的个数，n为评估指标个数，rrij则代表了第i个分级管理区域的第j个指标的归一阈值，位于矩阵RR的第i行、第j列。
基于暂住人口归一阈值，常住人口归一阈值，企业数据归一阈值以及地址数据归一阈值，计算治理难度系数值。
其中治理难度系数值的获取公式如下：
Figure BDA0002620828860000075
其中pi为第i个分级管理区域的治理难度系数值，rri1为第i个分级管理区域的暂住人口归一阈值，rri2为第i个分级管理区域的常住人口归一阈值、rri3为第i个分级管理区域的企业数据归一阈值、rri4为第i个分级管理区域的地址数据归一阈值，G为归一保底值，C为归一间距值。在第一实施例中，只针对1 个区域进行评估，则i为1。
进一步的，计算各个重点事件的最终事件得分：
获取重点事件的指数原值
Figure BDA0002620828860000081
其中pi为第i个分级管理区域的治理难度系数值，rrij则代表了第i个分级管理区域的第j个重点事件指标的归一阈值。
基于各个重点事件的得分得到重点事件指数矩阵Y，
其中
Figure BDA0002620828860000082
为一个m×n的矩阵，m为该治理区域的分级管理区域的个数，n为评估指标个数；其中yij为第i个分级管理区域第j个重点事件指标的指数原值。
计算第i个分级管理区域的重点事件的最终事件得分：
Figure BDA0002620828860000083
其中wij为分级管理区域的重点事件的最终事件得分，其中max(Y(:,j))为矩阵Y中第j列的最大值，表示所有分级管理区域第j个重点事件指数原值的最大值；min(Y(:,j))为矩阵Y中第j列的最小值，表示所有分级管理区域第j个重点事件指数原值的最小值，以上为第i个分级管理区域的单个重点事件的最终事件得分，其中，当该分级管理区域的重点事件指标为命案事件或交通事故事件时，wij＝wij-3。
在第二实施例中，该社会治理单元风险评估方法，包括以下步骤：
获取评估指标的原始数据，其中评估指标包括重点事件指标和治理要素指标；
计算评估指标对应的难度系数，其中难度系数包括治理难度系数值和重点事件难度系数值；
计算重点指标对应的重点事件的最终事件得分；
采用评估模型计算该社会治理单元的风险评估综合指数。
在第一实施例的基础上，其中，计算第i个各个重点事件的难度系数及得分的社会治理综合指数算法如下：
该社会治理单元的风险评估综合指数：
Figure BDA0002620828860000091
其中ti为第i个分级管理区域的综合得分，rrij则代表了第i个分级管理区域的第j个指标的归一阈值，pi为第i个分级管理区域的各重点事件的难度系数，
该社会治理单元的风险评估综合指数
Figure BDA0002620828860000092
max(T(:,1))为矩阵T中的最大值，min(T(:,1))为矩阵T中的最小值，max(T(:,1))为矩阵T中的最大值。
在第三实施例，社会治理单元风险预警方法，包括以下步骤：
获取评估指标的原始数据，其中评估指标包括重点事件指标和治理要素指标；
计算评估指标对应的难度系数，其中难度系数包括治理难度系数值和重点事件难度系数值；
计算重点指标对应的重点事件的最终事件得分；
采用评估模型计算该社会治理单元的风险评估综合指数；
基于风险评估综合指数做出风险预警。
在本方案中结合地图信息根据风险评估综合指数在地图上做出直观的预警，不同的风险评估综合指数对应不同的显示方式。在本方案中不同的风险评估显示为不同的颜色，不同的分值对应红、橙、黄、蓝、绿中的一种颜色，如果评估得分越高，则表示该地域治理难度越大，事件量越少，显示绿色，如果评估得分越低，即表示该地域治理难度越小，事件量越多，则社会治理评估指数值越低，显示红色。地图的渲染技术为常规技术手段，在此不做过多的说明。本方案的图4以“杭州版图”为例进行示意展示，仅起到展示作用。
用于实现本方案实施例方法的服务器的计算机系统包括中央处理单元CPU)，其可以根据存储在只读存储器(ROM)中的程序或者从存储部分加载到随机访问存储器(RAM)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口也连接至总线。以下部件连接至I/O接口：包括键盘、鼠标等的输入部分；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分；包括硬盘等的存储部分；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分。通信部分经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器也根据需要连接至I/O接口。可拆卸介质，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考描述的社会治理单元风险评估及预警方法过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行其上所述社会治理单元风险评估及预警方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)执行时，执行本发明提及的社会治理单元风险评估及预警方法限定的上述功能。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的模块也可以设置在处理器中。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备执行以上提及的社会治理单元风险评估及预警方法所对应的流程步骤。
本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种社会治理单元风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取评估指标的原始数据，其中评估指标包括重点事件指标和治理要素指标；
计算评估指标对应的难度系数，其中难度系数包括治理难度系数值和重点事件难度系数值；
计算重点指标对应的重点事件的最终事件得分。
2.根据权利要求1所述的社会治理单元风险评估方法，其特征在于，计算难度系数的方法包括：
构建社会治理数据原始矩阵，其中社会治理数据原始矩阵中的矩阵值aij表示第i个分级管理区域的第j个评估指标的数据值；
归一化处理评价指标得到指标归一值，基于多个指标归一值得到归一值矩阵；
降序排序归一值矩阵中对应同一评估指标的多个值，得到对应每个评估指标的降序矩阵，利用归一阈值计算法得到该评估指标的归一阈值。
3.根据权利要求2所述的社会治理单元风险评估方法，其特征在于，
归一化处理评价指标得到指标归一值的方法为：
Figure FDA0002620828850000011
其中，bij为归一化之后的评估指标值，G为归一保底值，C为归一间距值，aij为第i个分级管理区域的第j个评估指标的数据值，max(A(:,j))为社会治理数据原始矩阵中第j列的最大值，min(A(:,j))为矩阵A中第j列的最小值；
基于指标归一值得到归一值矩阵B:
Figure FDA0002620828850000021
以第j个指标为代表，B(:,j)表示矩阵B中第j列，将B(:,j)进行降序排序，得到
Figure FDA0002620828850000022
矩阵BB和B(:,j)为一一对应关系，bij则对应到bbk，其中0<k≤n，
计算平滑后的归一阈值R,其中
Figure FDA0002620828850000023
而
Figure FDA0002620828850000024
计算得出归一阈值R后，将其按照矩阵BB和B(:,j)的对应关系，转换为归一阈值矩阵RR：
Figure FDA0002620828850000025
为一个m×n的矩阵，m为该社会单元中的分级管理区域的个数，n为评估指标个数，rrij则代表了第i个分级管理区域的第j个指标的归一阈值，位于矩阵RR的第i行、第j列。
4.根据权利要求2所述的社会治理单元风险评估方法，其特征在于，社会治理数据原始矩阵中前四个评估指标为治理要素指标，依次为暂住人口、常住人口、企业数据、地址数据。
5.根据权利要求1所述的社会治理单元风险评估方法，其特征在于，治理难度系数值为治理要素指标依据设定比例关系计算得到，其中治理要素指标包括该治理区域的暂住人口、常住人口、企业数据、地址数据。
6.根据权利要求5所述的社会治理单元风险评估方法，其特征在于，治理难度系数值的获取公式如下：
Figure FDA0002620828850000031
其中pi为第i个分级管理区域的治理难度系数值，rri1为第i个分级管理区域的暂住人口归一阈值，rri2为第i个分级管理区域的常住人口归一阈值、rri3为第i个分级管理区域的企业数据归一阈值、rri4为第i个分级管理区域的地址数据归一阈值，G为归一保底值，C为归一间距值。
7.根据权利要求5所述的社会治理单元风险评估方法，其特征在于，计算各个重点事件的最终事件得分的方法包括：
获取重点事件的指数原值，其中指数原值为治理难度系数值与每个重点事件的重点事件难度系数值的比值再乘以特定比例的数值；
基于多个重点事件的指数原值得到重点事件指数矩阵；
基于重点事件指数矩阵计算重点事件的最终事件得分。
8.根据权利要求7所述的社会治理单元风险评估方法，其特征在于，
重点事件指数矩阵为：
Figure FDA0002620828850000032
其中其中yij为第i个分级管理区域第j个重点事件指标的指数原值，以以下公式计算重点事件的最终事件得分：
Figure FDA0002620828850000033
其中wij为分级管理区域的重要事件的最终事件得分，其中max(Y(:,j))为矩阵Y中第j列的最大值，表示所有分级管理区域第j个重点事件指数原值的最大值；min(Y(:,j))为矩阵Y中第j列的最小值，表示所有分级管理区域第j个重点事件指数原值的最小值。
9.一种社会治理单元风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取评估指标的原始数据，其中评估指标包括重点事件指标和治理要素指标；
计算评估指标对应的难度系数，其中难度系数包括治理难度系数值和重点事件难度系数值；
计算重点指标对应的重点事件的最终事件得分；
采用评估模型计算该社会治理单元的风险评估综合指数。
10.根据权利要求9所述的社会治理单元风险评估方法，其特征在于，计算该社会治理单元的风险评估综合指数的方法包括：
得到第i个分级管理区域的综合得分：
得到分级管理区域的分级管理区域矩阵；
计算该社会治理单元的风险评估综合指数。
11.根据权利要求10所述的社会治理单元风险评估方法，其特征在于，社会治理单元的风险评估综合指数：
Figure FDA0002620828850000041
其中ti为第i个分级管理区域的综合得分，rrij则代表了第i个分级管理区域的第j个指标的归一阈值，pi为第i个分级管理区域的治理难度系数值，
该社会治理单元的风险评估综合指数
Figure FDA0002620828850000051
max(T(:,1))为矩阵T中的最大值，min(T(:,1))为矩阵T中的最小值，max(T(:,1))为矩阵T中的最大值。
12.一种社会治理单元风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取评估指标的原始数据，其中评估指标包括重点事件指标和治理要素指标；
计算评估指标对应的难度系数，其中难度系数包括治理难度系数值和重点事件难度系数值；
计算重点指标对应的重点事件的最终事件得分；
采用评估模型计算该社会治理单元的风险评估综合指数；
基于风险评估综合指数做出风险预警。
13.根据权利要求12所述的社会治理单元风险预警方法，其特征在于，结合地图信息根据风险评估综合指数在地图上做出直观的预警，不同的风险评估综合指数对应不同的显示方式。
14.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1到9任一所述的方法。
15.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1到9任一所述的方法。
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