基于ISM的应急管理大数据应用影响因素研究——以江苏省应急管理为例

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一直以来,各种类型的突发事件始终与人类的生产、生活活动相伴而生。在世界范围内,灾难性突发事件正呈现出单一类型灾害频发、多类型灾害并发、交织扩散以及影响渐趋复杂等特点。自然灾害、事故灾难、社会安全事件以及公共卫生事件四大类型的突发事件每年都会对我国的经济社会发展与人民群众生命财产安全造成巨大损失。众所周知,应急管理是国家治理体系的重要组成部分,已经发展成为了一个复杂的系统工程。江苏作为经济发达、人口密集的东部沿海省份,在应急管理方面面临着严峻的挑战,尤其是应对事故灾难方面压力巨大。如何切实有效地利用大数据等新一代信息技术,夯实全省应急管理的根基,建立起具有系统化、立体化、智能化和人性化特征的现代应急管理体系是江苏应急管理发展的当务之急。为更好地促进江苏应急管理大数据平台的建设和大数据资源的应用,亟需对影响应急管理大数据应用的因素做系统研究,以期能对其实践发展提供决策支持和理论参考。
  基于此背景,本文首先对应急管理、大数据应用及ISM相关理论进行了探讨,并分析了国内外应急管理中大数据应用的研究现状,在对其发展经验总结的基础上阐述应急管理与大数据的作用关系,引出应急管理大数据的概念与内涵;紧接着,综合采用文献分析法、专家访谈法和PEST分析法从应急管理四个阶段的大数据应用中识别与筛选出对应急管理大数据的应用具有重要作用的20项影响因素;然后,通过构建影响因素的ISM模型,探讨20项影响因素之间的层次分布以及相互作用关系,并以图形的方式直观地呈现出影响因素之间的递阶层级;接下来,使用MICMAC分析构造出驱动力-依赖性矩阵,并对影响因素进行集群分析划分类别,以展示各影响因素的驱动力和依赖性,并阐明各影响因素对应急管理大数据发展与应用的作用程度;最后,分析深层次开发与应用江苏省应急管理大数据的必要性和可行性以及应用现状中所存在的问题,综合本文研究结果,提出了进一步促进江苏省应急管理大数据发展与应用、驱动江苏省应急管理信息化建设深层次变革的管理启示。
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