基于ISM的应急管理与大数据相结合的影响因素研究

当前社会结构复杂,致灾因素众多,突发事件极易造成更深远的危害。为进一步推动应急管理大数据的应用,通过构建应急管理与大数据相结合的影响因素的解释结构模型,探讨了各主要影响因素之间的层次分布情况,并使用MICMAC分析矩阵呈现各影响因素的驱动力和依赖性,阐明各影响因素对应急管理与大数据相结合的影响程度。结果表明,15项影响因素中有两组因素具有强关联性,应将其各视为一个整体进行控制;应急管理主体、应急人员专业培训/应急人才培养,以及信息管理机制是最为关键的基础因素,对其他因素具有较强的作用;监管/效果评估是最表层的可控因素,具有最强的操作性,但是其影响效果相比其他因素要小。     

从“社会冲突正功能”观点看群体性事件的治理——以广东陆丰乌坎事件为例

目前我国正处于社会转型时期,社会的深刻变革既给社会发展带来了动力和活力,也带来了诸多问题和矛盾;社会冲突、群体性事件已经成为了社会的常态。解决好群体性事件,把社会冲突控制在适当的范围内,实现社会的稳定和谐发展,成为了当前的一个重大主题。政府应借鉴现代社会冲突理论及其"社会冲突正功能"观点,结合我国实际,找到缓解社会冲突的对策,进而推进社会和谐发展。广东陆丰乌坎事件是一个好案例,值得分析。