大数据时代群体性事件

1. 网络群体性事件的现象介绍

群体性事件不仅发生在现实世界中，在网络上同样会发生。而其中的一些负面“网络群体性事件”，可以在很短时间内造成很严重的影响。在网络上，一个普通人就可能做到“一呼百万应”，而且公轮漏码权力大、公益性强、公众关注度高的“三公部门”和其中的公职人员，极容易成为网络热点新闻炒作的焦点。
网络群体性事件，简称网群事件 ，指在互联网上发生的有较多网民参与讨论的事件。
如2008年11月的“干部出国旅游清单”事件，在网上搜索，仅“温州赴美考察团”一项，相关网页就高达八万多个。仅新浪网一条相关新闻的网页，网民评论就高达8098条。由此可见，这一事件的网上点击数至少是在百万人次以上”。如果出现与公职人员相关的负面新闻，并在互联网引起热议，那只有在相关部门对事件涉及干部作出免职等处分后，这一网络群体性事件才告一段落。
“百万级点击率”的“网络群体性事件”屡见不鲜。如“南京天价烟房产局长事件”、“张家港官太太团出国事件”、“贫困县县委书腊哪记戴52万元名表事件”、“云南躲猫猫事件”，等等。
但网络群体性事件不是只有负面影响，同样，另一情形“网络群体性事件”也同样是“一呼百万应”，比如汶川特大地震中，网民对参与救援干部的好评；中国向索马里派出护航舰队等事件中，在网上均引起了“百万级的点击”。
其中以“史上最牛”、“天价”等词搜索，就会发现“史上最牛的中部地区处级官员别墅群”、“史上最牛的官腔”、“史上最牛的官员语录”、“史上最牛服务通知”、“史上最牛公章”、“天价烟局长”、“天价薪酬高管”、“天价表县委书记”、“天价公款账单”等话题，无一例外都是网上热点。而且总是呈现为“滚动散发型”，过一段时间总能出现类似的一个帖子引发网民热议。
曾任上海市政府新闻办网络新闻管理处处长的张晓宇说，“史上最牛”加“三公部门”型的网络事件，溯其本源其实就是公共部门和公职人员“涉腐”、“涉富”、“涉权”等三类事件。在当前社会处于转型期背景下，人们对于公权力如何参与社会利益的调整非常搜昌敏感，因此才会对这些网络事件如此关注。

2. 大数据时代 的应急管理变革

大数据时代 的应急管理变革

当前，大数据浪潮汹涌澎湃。大数据所具有的大量(volume)、高速(ve locity)、多样(variety)和真实(ve racity)的特性正在推动原有社会生产生活模式的重大变革。在应急管理领域，大数据技术的发展至少带来两个方面的革命性变化。

一方面，大数据的出现改变了突发事件的发生、发展和演化的时空模式，加深了突发事件的不确定性。数据关联和信息联通扩大了传统突发事件的影响范围，数据的高速传输也可能使某些负面信息通过互联网瞬间引爆网络群体性事件。海量个性化数据的存储和传输过程中的安全问题则孕育了超乎想象的全新风险。

另一方面，大数据又为可测量、可追踪和精细化的应急管理提供基本信息和管理工具。大数据技术可将这些纷繁复杂的多源异构数据处理成具有决策价值的有效信息。传统管理模式下，应急决策大多是依据个人经验的直觉决策(heuristic decision)，而大数据技术的应用使得高度不确定性和高度时间压力下的分析决策(analytical decision)成为可能。

这两个方面的变化是相辅相成、具有逻辑关联的，前者是应急管理对象的变化，后者是应急管理方式的变化，正是由于大数据时代突发事件的形式和规律都在不断发生变化，因此适应大数据发展的应急管理方式变革势在必行。

综观世界各国应急管理的最新进展，大数据技术的应用大致体现在以下五个方面。

大数据技术在突发事件监测预警领域的应用。著名的大数据研究者迈尔·舍恩伯格和库克耶在其畅销著作《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中指出，“大数据的核心就是预测，是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性”。并描述了一个运用大数据技术预测突发公共卫生事件的经典案例：谷歌公司通过保存和分析人们的搜索指令准确地预测了2009年甲型h1N1流感的爆发，比美国疾病预防与控制中心(CDC)依靠传统方法的预测提前了两周，为有效控制流行病传播提供了宝贵时间。美国政府在国家安全战略中引入大数据技术，用于对恐怖主义活动、黑客攻击、公共卫生事件、舆情危机等进行监测和预警。

基于大数据技术构建的辅助决策系统。危机情景下的决策始终是应急管理领域的一个重大挑战，危机决策的挑战来自于信息不完备、时间压力大等客观条件的约束。大数据技术使得基于所有数据而不是样本数据的决策成为可能。以美国为代表的发达国家开始探索基于大数据技术的辅助决策系统。美国国土安全部从2012年开始运行了第一个跨部门大数据应用试点项目——“海王星”(Neptune)和“地狱犬”(Cerberus)，数据库以完全不同于国土安全部自2002年沿袭至今的方式进行了重新组织，计划将不同来源的未经分类的信息汇聚成一个“数据湖”，对海量数据的综合分析成为国家安全决策的重要参考。

大数据技术在城市管理和社会管理领域的运用。大数据将兴起于2008年的“智慧地球”和“智慧城市”建设推进到全新的阶段。城市管理的一个重要方面就是确保城市公共安全。“智慧城市”运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，城市系统的突发事件，特别是城市生命线、基础设施、重点地区的突发事件都在“智慧城市”系统的监测之中。而以“网格化管理”为特征的新型社会管理模式也通过监控录像、社区服务信息等途径不断积累大数据，这些数据对于掌握城市和社会的脆弱环节，控制和消除风险因素起到重要作用。

大数据技术对危机中个体行为模式的研究和应用。大数据时代中，由于人的各种行为都可以数据化，因此通过大数据技术分析危机中个体行为模式构筑了应急管理领域中的一个政策基础。大数据技术通过分析单个网民的传播模式研究了舆情热点事件的演化过程，大数据技术通过分析大量个体的言论和行为从而预测群体性事件发生的可能性，大数据技术通过分析人们接受各类灾害(如暴雨、飓风、地震等)的预警信息之后的行为反应以设计更加有效的风险沟通策略，大数据技术追踪个体在灾害中的逃生和自救行为，从而提升应急疏散和第一响应的能力。

大数据技术在应急资源配置中的管理。应急管理是在危机情景下组织应急人员、调配应急物资以缓解和消除危机负面影响的过程。借助于大数据技术，人员流动和物资流动都可以转化为各种形式的大数据，如通过通讯基站可以快速确定通过手机等通讯设备发出应急信号的人员位置，而急救车、消防车等应急设备的运动轨迹可以通过GPS进行定位和追踪。通过对这些数据集的分析可以针对灾害发生的时空规律对应急资源进行优化配置，对危机情景下应急物资的调运进行最优的线路设计。大数据技术使得应急资源的布局和运用更加精准、高效。

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3. 大数据驱动应急管理变应急“智”理

大数据驱动应急管理变应急“智”理
大数据是多样性的数据集合，除了那些普查数据、调研数据、实验数据、记录数据等结构化数据外，还包括了网上点击、搜索信息、图片、视频、传感器等非结构化数据，其中非结构化数据占到95%，而这些是传统数据库所不能分析利用的资源。它还通过快速创建、处理和分析数据来满足用户的实时需求。大数据致力于将那些看似没有任何价值的碎片化信息通过机器学习等方式进行挖掘、梳理，使其具有利用价值。大数据的这些特性给应急管理模式革新和能力提升带来了机遇。
新机遇
事前阶段，大数据辅助预测，提高监测预警能力。大数据的关键是从因果关系到相关关系的思维变革，大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测。危机预测要求监测风险点和危机源，然而它们正变得越来越不可控。除了自然灾害外，我国的社会转型造成社会公共危机事件频发。一是从农民变为市民的城市化进程，使流动人口问题和社会矛盾加剧；二是从市民变为网民的信息化进程，使网络舆情危机和网络信息安全危机增多；三是从国民变为世界公民的国际化进程，使文化冲突、特殊人群管控和国际卫生事件管理更困难。应急管理的情境如此繁杂多变，依靠经验决策、权力命令、信息压制等传统手段已无法满足要求。大数据对这些多源异构数据的搜集、分析和处理能够填补应急管理预警能力的不足，它可从海量的数据信息中筛理出那些关键的信息线索，进而监测风险点和危机源。
事中阶段，大数据辅助决策，提升应急处置能力。西蒙的有限理性理论告诉我们，信息掌握、认知水平和时间限制都将影响到决策者的行为，迫使他们选择“令人满意”的方案，而非最优方案。大数据不但可抓取多样式的数据，还可以通过总体分析而非样本分析获取总体信息，不再是随机样本量的控制，而是采用全体数据来统计分析，必然使决策更加科学。另外，在危机处理中，因果逻辑在短时间内不易查找，可以通过大数据的相关关系查找出危机事件影响的关键要素，进而干预和控制这些要素，对危机事件进行控制。其实，大数据处理应具有“要效率不要绝对精确”的理念，使应急决策信息的获取更为快捷，应急处置也会更为迅速。
事后阶段，大数据辅助配资，提升救援重建能力。在灾后救援过程中，亟需资源配置最优、资源整合最快、自组织能力更强的方案。例如在城市交通事故、群体性疫情的爆发、冰雪、暴雨等自然引发的城市洪涝等情况下，大数据可通过应急管理平台完成救援路线的设计、救援人员的安排、救援物资的配置，让危机后的损失达到最小化。另外，大数据技术可处理个性化的数据，追踪危机相关者的个性化需求，可以推送更有针对性的援助和服务。
总之，大数据驱动消极被动的应急管理变为积极主动的应急“智”理。在大数据的驱动下，应急管理正向应急治理和应急“智”理转变。应急管理是以政府为中心的一元主体思维模式，强调政府在应对公共危机中的预防和管控；应急治理是政府主导下的政府与社会各利益相关方等多元主体共同治理的思维模式，强调协同治理；而应急“智”理则是组织、人员、信息、资源等全要素共同治理的思维模式，构成了技术与组织制度的全景式知识体系，强调整体治理。
新挑战
大数据给应急管理变革带来众多机遇的同时也对当前应急管理模式提出了挑战，需要我们在大数据热潮中冷静地思考。
数据科学家和数据管理人才匮乏。按照IDC（国际数据公司）的分析，“到2020年，全球数据总量中有22%将来自中国”。数据量的急剧膨胀，一方面提供了知识财富，另一方面又考验着数据处理能力。在大数据时代，依靠传统经验、知识推理立足的论断都将受到技术的挑战，因此城市应急管理专家的地位将受到威胁，取而代之的将是数据科学家。詹姆斯·格雷认为科学研究正迈入第四范式“数据科学”，前三个科学研究领域为实验科学、理论科学和计算科学。在我国还没有相应地建立起完备的信息技术人才培养体系时，大数据相关人才的匮乏将成为关键性矛盾。
传统应急管理体制面临困境。我国现行应急管理体制重视“一案三制”建设，2007年颁布的《突发事件应对法》确立了“统一领导、综合协调、分类管理、分级负责、属地管理为主”的应急管理体制。这一体制强调等级制的命令指挥链，由党政领导来发挥权力作用。强调权力手段的同时，忽视了数据工具的作用，两者间发生了严重的不对称。应急管理情境要求数据抓取全面、数据传输快捷、数据分析准确、数据共享再利用，但是我国当前的应急管理体系中这几个方面严重不足。除技术因素外，其中也不乏应急管理体制的梗阻。
政府危机公关能力受到挑战。在应急管理过程中，政府要借用公关手段进行危机处理，如控制事态、引导舆论、维持关系、重塑形象等。面对网络媒介快速传播的特征，依靠传统的“管制论”和“封堵论”来应对网络舆论危机将比较困难，应该实事求是，平等沟通。如果危机公关不当，则可能会引发更严重的公关危机。
新应对
应对以上挑战，需要借助大数据的发展和应用来驱动应急管理的深层次变革，主要应做好以下工作。
在技术与人的协作中，应更重视人的地位。大数据仅能提供相关性，而人要提供必要的因果追求。大数据分析是工具理性，人体现的是价值理性，为数据分析指明了方向。另外，大数据提供的是参考答案，而不是最终答案。如果过度依赖大数据技术进行决策，将有决策失灵的风险，因此应避免出现技术决定论的状态。只有人和技术的密切协作才能够体现应急管理的科学性和合理性。
增量上进行数据化处理，存量上进行数据开放。尽管我们面临海量数据处理的压力，但是目前仍有信息数据化不足的问题，如有些纸质文件并没有形成电子文件。因此，要尽可能地完成信息数据化、数据结构化、结构标准化的工作。另外，数据只有流动才更有价值，所以国家应尽快出台数据开放的法律制度，推动非涉密数据的开放。重视应急部门协作、应急数据的共享和再利用，避免再次发生同样的危机事件。
成立大数据管理机构并培养大数据管理人员。成立有足够权威性的大数据管理机构，打破官僚体制的梗阻，以协调不同部门之间的数据资源整合与共享。另外，在CIO（首席执行官）制度建设中适当增设大数据管理人员岗位，并做好他们的培训工作。当然也要警惕技术官僚利用大数据管理之便为自己谋私利的情况发生。
重视电子政务功能的开发和拓展。电子政务正步入第三个发展阶段——智慧政务阶段。“自动化政务”应用自动化技术重在辅助基层工作者处理日常服务事务；“网络政务”应用互联网技术重在辅助中层管理者处理沟通协调事务；“智慧政务”应用大数据技术重在辅助高层领导者处理决策控制事务。大数据时代的电子政务不仅要承担政府网站的信息公开、在线办事和公众参与功能，还应该积极运用大数据技术为应急管理开辟平台，从而提供数据分析、预案响应、资源配置和辅助决策等功能。
重视线上线下的互动与协作。数据、信息与知识是大数据时代的生产资料。社会上也将会出现占有生产资料的阶层和不占有生产资料的阶层的分化。因为大数据抓取的是数据化的信息，因此它仅体现了占有生产资料的一部分人的声音和诉求。那些没有计算机或无使用网络能力的弱势群体的诉求在大数据应急管理过程往往被忽略了。因此，为了使应急管理更有效，应该重视线上线下的互动与协作。

4. 大数据时代带来的弊端

1、社会安全问题。
中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。
2、个人隐私。

人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。在网络空间里，身份越来越虚拟，隐私也越来越重要。根据哈佛大学近期发布的一项研究报告，只要有一个人的年龄、性别和邮编，就能从公开的数据当中搜索到这个人约87%的个人信息。

3、对于国民经济的威胁。

堪称智能交通、智慧电网的国民经济运行和智能社会发展高度依赖信息基础，这些重要的信息基础设施、网络化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。

4、国家安全利益。

网络空间信息安全、问题严重性、迫切性在很大程度上已经远远超过其他的传统安全，当今主权国家所面临的所有非传统安全威胁总是面临着沧海一粟的困境，政府要找的那根针往往沉没在浩瀚的大海中。

5、秘密保护。

美国国家安全局以及网络巨头的关系正是计算能力和海量数据的结合，因此全球大部分的数据都掌握在他们手中，他们大量的数据在网上是没有保护的。

5. 大数据引领经济浪潮 成为国家战略

大数据引领经济浪潮 成为国家战略
在信息社会，随着社交网站、微博、微信等互联网应用不断加快，海量数据正在行政管理、生产经营、商务活动等众多领域不断产生、积累、变化和发展，大数据由此也从概念走向实践。数据资源正和土地、劳动力、资本等生产要素一样，成为促进经济增长的基本要素。
大数据引领新经济革命浪潮大数据即将带来一场颠覆性的革命，它将推动社会生产取得全面进步，助推医疗、零售业、制造业、金融、能源等各行各业产生根本性变革。大数据在临床诊断、研发、付款和定价、新运营模式等方面发挥了显著效果；零售行业中，在市场分析、销售规划、运营以及供应链等方面利用大数据进行分析优化；制造业中，大数据可以有助于了解客户的需求，全面提升产品设计、研发和销售等；金融行业(行情 股吧 买卖点)中，大数据发挥处理海量数据时快速、准确的优势，在较短的时间内构建准确的、实时的、贴切市场需求的模型；能源行业(行情 股吧 买卖点)中，随着传感器的广泛引入，大数据对传感器创造的海量数据进行快速、及时地分析。中国发展大数据的现实意义1.大数据有助于破解中国社会转型中的难题。中国经济已进入转型期，社会进入矛盾凸显期，改革进入攻坚期，增长进入换档期。宏观经济形势错综复杂、各种社会改革盘根错节、群体性事件频发等突出问题，仅仅依靠现有的管理手段与方法已明显落后。大数据能高效处理瞬息万变的海量信息，能有效破解转型中的社会难题。比如，2008年马云利用淘宝网的海量数据早半年成功地预测到了金融危机，大数据可以提高宏观经济预测的准确性。大数据同样能及时处理和分析海量交通信息，及时转化成出行指南，缓解交通拥堵。大数据更能及时处理瞬息万变的空气质量变化情况，准确判断污染源。例如位于亚特兰大的通用电气(GE)能源监测和诊断中心，每周7x24小时实时收集全球50多个国家约1550台燃气轮机的数据。2.大数据催生新产业，带来经济增长新空间。随着大数据在商业企业、政府公共事业、国防军事等领域应用，大数据日益形成一个新产业。大数据是一个事关国家社会发展全局的产业。《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》提出支持海量数据存储、处理技术的研发与产业化。围绕产业链上下游，大数据必将带动智能终端的普及应用、物联网、云计算等产业的蓬勃发展，高性能服务器产业的发展和信息技术服务业等产业的发展。3.大数据能有效减少社会运行成本，提高经济与社会运行效率。医疗卫生行业，能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗，从而降低系统成本、提高工作效率，改进和提升治疗质量。麦肯锡报告估计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值超过3000亿美元，能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%。公共管理领域，能够利用大数据有效推动税收工作开展，提高教育部门和就业部门的服务效率；零售业领域，通过在供应链和业务方面使用大数据，能够改善和提高整个行业的效率，充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。4.大数据带来精准营销，改变传统商业模式。大数据能有效改善企业的数据资源利用能力，提高从数据到信息的转化率，让企业的决策更为准确，从而提高整体运营效率。网络通过大数据实现精准营销。阿里巴巴通过对淘宝网客户交易记录进行分析，能够以极低的成本准确评定每个商户的信用等级，阿里巴巴2010年开展的淘宝网中小企业无抵押贷款，至今累计坏账率也仅有1.94%，而且盈利可观。5.大数据推动政府开放，提高公共决策的预见性和响应性。为了响应大数据战略，政府开展逐步公开已有数据，如美国推出了政府数据在线网站(data.gov)，英国推出了政府数据公开网站(data.gov.uk)，数据开放推动政府不断开放。发达国家已上升为国家战略全球发达国家已经充分认识到大数据时代的发展趋势，纷纷将大数据上升为国家战略。哪些个人信息是可以获取的，怎样使用，以及个人是否允许这种使用，这都需要立法界定五项建议我们已经进入大数据时代，面对大数据革命浪潮，中国应着力做好以下几方面的工作：1.将发展大数据上升为国家战略。政府应顺应信息技术发展趋势，抓住大数据带来的生产效率提升和经济社会运行成本降低的战略机遇，研究大数据发展趋势，评估大数据对中国政府、经济与社会运行所带来革命性影响，制定未来五年或更长时间发展主要目标、重点任务、行动计划和保障措施，将大数据战略上升为国家战略，通过体制机制创新，盘活政府及社会的数据资源，将数据资源转化为生产力。2.加快政务数据资源开放。随着中国电子政务的深入发展，信息系统基本覆盖了中国政府的核心业务。政务在日常行政审批和为民提供公共服务时产生了大量业务数据。包括个人的户籍、卫生医疗保障、教育、就业等方面的数据，企业的工商、税务和基本法人信息，自然资源的气象、地震、土地、矿产资源、环境资源、海洋等部门的信息，还包括知识产权、进出口、出入境等相关政务数据。在这些数据中，有很多属于非敏感信息，政务应根据中国信息公开法，主动开放政府掌握的非敏感信息，提高信息资源的社会开放度，积极迎接大数据革命浪潮。3.营造大数据产业发展的市场环境。大数据是一个前景十分广阔的新兴产业，但当前仍然存在很多制约产业发展的因素。加快制定大数据标准和指南，鼓励重要领域关键技术研发。政府应充分发挥市场机制的作用，鼓励企业创新，保护知识产权，防止出现数据资源垄断，营造大数据产业发展的市场环境。出台鼓励大数据产业发展的财税政策，重点支持大数据的核心技术和推广应用。政府部门在气象、统计、医疗卫生等领域实施大数据重大应用示范工程，积极探索大数据在政府部门中的应用，在全社会形成推广示范效应。4.加快数据安全立法。大数据时代的安全与传统安全相比更为复杂。一方面大量的数据汇总，涉及到企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的详细记录，对数据的合法抓取和使用需要法律保障。另一方面，中国关于信息产权不清晰，缺乏对信息的所有权、使用权和收益权的规定，这就导致了无法形成一个健全的信息资源市场，无法真正发挥市场在信息资源方面的优化配置作用，这就需要通过法律手段，对信息资源产权进行界定，以便公众理解哪些个人信息是可以获取的，怎样使用，以及个人是否允许这种使用。
5.加快大数据专业人才引进与培养。掣肘全球大数据产业发展的瓶颈之一就是人才短缺。政府可以采取培养和引进人才相结合策略。一方面加快高水平大数据人才的引进，另一方面重点培育数据挖掘、机器学习等方面的专业人才。政府应该出台激励措施并对企业管理者进行数据分析技术培训，提高大型企业管理人员的数据分析能力

6. 数据新闻的功能与优势

目前，在大数据新闻制作上已经积累了经验的国际媒体有《卫报》《纽约时报》《华盛顿邮报》等，但它们也处于探索阶段。通过对国内外代表性媒体的大数据新闻实践进行研究，可以总结出大数据新闻的四个功能，即描述、判断、预测、信息定制。
《卫报》网页2012年1月5日发布了一个有关“阿拉伯之春”的大数据新闻报道。报道利用动态图表，以时间轴为主线描述了自2010年12月一突尼斯男子自焚至2011年12月的一年间，17个阿拉伯国家发生的一场政治运动。网民可以通过这个四维动态的报道，清楚地从宏观到微观，全面了解阿拉伯之春在不同国家的不同表现形式。图表上方设置了时间的推拉按钮，网民推拉到自己想观看的时间点，可以清楚地看到相同时间点上不同国家发生的相关事件。画面的下方是各个国家的标签，网民也可以通过国家标记，来关注某个具体国家在纵向时间轴上的政治演变进程。不同的政治事件用不同颜色来标示：绿色为群众性抗议活动，浅蓝色为国际上的相关反应，黄色为政治事件，红色为政权更替。如果网民想了解某个事件的具体内容，点击不同颜色的标示，随即获取深度报道的链接。这种新闻报道方式，将涉及十几个国家、时间跨度长达一年的复杂的“阿拉伯之春”，以明晰的动态方式呈现出来，纯文字报道难以达到这样的传播效果。
大数据新闻还能够描述那些看不见的短期过程，比如流言如何在社交网络上传播。《卫报》通过追踪分析260万份推特内容，利用可视化动态图表描述了从流言开始传播到辟谣结束的整个过程。它也是以时间为轴，利用圆圈大小、颜色变化来描述整个过程，绿色的圈代表散布流言的推文，红色的圈代表更正这个流言的推文，灰色的是中立的评价推文，黄色的是对流言持怀疑态度的推文。圈的大小代表了推文的影响程度，圈越大影响程度越大。如果想了解具体的内容，点到哪个圈，屏幕旁边即刻呈现这个圈所代表的推文的发布者、发布日期、转推人数等等信息。通过这个动态的演进过程，人们可以清楚地看到，社交网络并不像一般想象的那样，是一味扩散虚假消息的场所。其实在假消息出现不久，社交网络上各种辟谣的消息就已经出现了。
从这两个例子可以看出，大数据新闻的报道方式能够在宏观上对某个事件看得更加清楚与全面，事件复杂的演进过程以及这个过程中的各个方面，都能描述得直观且有趣。 2011年8月，一个黑人穆斯林男子乘出租车在伦敦街头遭到警方拦截，双方发生枪战，该男子当街死亡。两天后，约300人聚集在伦敦市中心的警察局进行抗议，后来演变成持续多天的骚乱事件，抗议者引燃了汽车、商店和公交车。当天夜里，伦敦其他地区也发生了类似袭警、抢劫、纵火等事件。一些媒体评论指出，这与贫富差距有关。英国首相卡梅伦接受采访时，声称骚乱事件与贫富差距无关。
英国《卫报》记者利用大数据的分析结果，做了关于这一事件的系列报道，其中的一个报道主题，便是骚乱与贫困有没有关联。记者利用谷歌融合图表，在伦敦地区地图上标记出骚乱分子的居住地信息（黄色点）、实际发生骚乱的地点（灰色点），以及贫困地区分布（越偏红色表示越贫穷）。根据这张伦敦市中心的图，网民可以将图扩展到整个大伦敦地区来看，也可以聚焦到具体的街区放大来看，观察每个被标记的骚乱点的人流从哪里来，到哪儿去，从而清楚地看到贫苦与骚乱之间存在的某种关联。这种关系的表达，比起单纯的文字报道来，表现清晰，说服力强。 2013年“十一”长假期间，九寨沟发生游客大量滞留现象并引发群体性事件。如果新闻媒体或旅游当局能够在此前运用中国的局部大数据进行预测性报道，完全可以避免这样的群体性事件发生。因为传媒可以根据这方面的大数据，提前报道在哪个具体时间段内，有多少人从哪些地方前往九寨沟，其中男人、女人、老人、儿童各有多少等等。
这只是一个小例子，大数据能够预测社会和人们日常生活中的各个方面。通过挖掘大数据，传媒在技术上可以制作出可视化、交互式的图表，告知很多事项。微观的如流行疾病来袭、交通拥堵情况；宏观的如经济指数变动、某种社会危机的来临等等。网络开辟了“网络预测”网页，以“大数据，知天下”的口号推出，预测的产品有高考、世界杯、电影票房等等。它们后期准备上线的产品扩展到了更广的领域，比如金融预测、房地产预测等等。 利用大数据的分析结果，满足网民的信息个性化要求，是国外媒体的最新尝试。例如Five thirty eight数据博客，在2014年5月23日新辟读者来信专栏“亲爱的莫娜”。其第一期开篇语阐释的目的是：“我开这个专栏是为了帮助读者回答一些生活中重要的或者严肃的问题，比如我是不是很正常、我处在世界的哪个地位层面等等，目的不是为了给读者答疑解惑，不是告诉读者应该做什么和不应该做什么。恰恰相反，我提供数据来解释、描述你的经历。”
综观这个专栏，读者的提问五花八门，比较严肃的如：“美国有多少人从来没有喝过一滴酒？”“美国有多少男性空乘人员？”也有比较私人的如：“我该多久换一次袜子？”“婚前同居会不会导致离婚”等等。专栏作者利用美国范围内的大数据，即刻将分析结果告知当事人，但避免给出指导性意见，仅告知各种数据的分析结果，让网民自己依照分析结果来处理自己面临的问题。这个专栏与传统的纸媒读者来信专栏不同，不是通过星座、血型、生辰八字或伪装成阅历丰富的专家，来提供些心灵鸡汤式的回答，只用数据来说话。
这种尝试在媒体中并不少见。2011年，BBC广播公司曾根据2012年政府的财政预算联合毕马威会计师事务所做了一个预算计算器，用户只需要输入一些日常信息，例如买多少啤酒，用多少汽油等，就能够算出新的预算会让你付多少税，明年生活会不会更好。
根据用户需求提供个性化的大数据服务，是未来的发展趋势。这些报道有一个共性，媒体都致力于以用户的需求为中心，利用大数据诠释宏观社会现象对用户的影响，或者回答用户困惑的问题。媒体可以精准定位，经过后台计算，按照用户的接收习惯、工作习惯和生活习惯将服务推送到用户眼前。

7. 大数据彻底将群体性事件化解在萌芽状态是对的吗

大数据是看你自己怎么对待，其实世界所有事物都处在规律当中，而大数据就是总结这些规律发现这些规律，从而做出提前预判。大数据就是囊括了这所有的一切。

群体本身是愚昧的无知的不理性的，你可以去看看《乌合之众》一部反应群体性质的书
大数据囊括了群体中的每个个体，从而对每个个体做出预判，而做出决策。
但是在群体中没有人事理性的，他们都会受群体的影响。
所以说大数据能否彻底化解群体事件最少在现在是不可能的。