大数据－全文略读：根据现有的技术，对比上述人群聚集风险预警系统，通过移动终端运营商基站获取人流数据采集性价比最高。通过这些人流数据的时时追踪和本区域的历时性数据进行综合分析研判，对管理决策具有重要价值。在此过程中，需要各横向、垂直管理部门的有效协调，实现信息实时共享...
行进中，发现慌乱的人群朝自己的方向拥过来，应快速到一旁，或者蹲在附近的墙角下，等人群过去后，再离开。
如果身不由己被人群拥着前进，要用一只手紧握另一手腕，双肘撑开，平放于胸前，要微微向前弯腰，形成一定的空间，呼吸顺畅，以免拥挤时造成窒息晕倒。同时护好双脚，以免脚趾被踩伤。
如果自己被人推倒在地上，这时一定不要惊慌，应设法让身体靠近墙根或其他支撑物，把身子蜷缩成球状，双手紧扣置于颈后，护住后脑和颈部；两肘向前，护住双侧太阳穴。
防踩踏以下五条救命秘诀
1当发觉人群朝自己行走的方向拥来时，应该马上避到一旁，或者躲到附近的商店、咖啡馆等一些可以暂避的地方，等待人流通过。提示：时不要奔跑，以免摔倒。
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若不慎陷入人群中，一定要先稳住双脚。千万不要采用体位前倾或者低重心的姿势；也千万不要逆流而行，这样非常容易被推倒在地。
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不要贸然弯腰系鞋带，即便鞋子被踩掉也不要弯腰去捡。自己的贵重物品被人群挤掉时，也不要弯腰拾起或低头寻找，这些动作都会使自己非常容易被推倒，以致被踩踏。
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注意观察四周，远离一切可能到自己的物品，比如玻璃、利器、滚烫的液体等等。
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如果有可能，抓住一样坚固牢靠的东西，例如灯柱、电线杆、大树等等，待人群过去后，迅速而镇静地离开现场。
国外防踩踏经验
■英国伦敦有25万人到泰晤士河边观看了2013年的新年焰火表演。在议会广场等人流集中区域，有专人负责统计人数。如果人数达到各区块所能承载人数上限，将停止放行。
■地标勃兰登堡门前举办迎新活动已多年。活动现场共7个出入口，一旦人数超过设定上限，警方便会关闭入口。2012年12月31日21时现场人数接近饱和，23时左右升至百万，所有入口均被关闭。
■在美国纽约有“世界十字口”之称的时报广场，水晶球“从天而降”的倒计时跨年活动是百万人参与的超大狂欢派对。为安全，纽约警方将时报广场分成若干区域，用障碍物隔开，游客一旦进入一个区域，便不能随便出入。
■在2013年悉尼跨年庆典烟花汇演中，现场观众达150万。为安全，警方提前两周通过传媒向普及安全知识，并告知人们届时将扩大无饮酒区域及警方将采取的措施等。这些举措让心中有数，增强自律。
国际上对大型聚集活动近年来在风险控制方面有些特别的措施：
二是分隔，把人群分成若干个区域，不能在一个区域，比如一个观景平台，要分为若干个区域，设置栅栏，由安全人员。
三是大型活动的入场出场等人群流动，必须是单向分流，次第前进。如果从a区流向b区，首先是要动员b区的人员流出。最的就是无序运动。
四是每个区域内必须有人负责引导，严格控制，相当于分成若干责任田。
五是所有易发生群众踩踏事件的高危地点，比如台阶、复杂地形、装有玻璃的建筑物等附近，都应当设立警示牌，必要时设专人值守。
大学公共管理学院中国应急管理研究主任彭超教授认为，现代城市应急管理是一个复杂的系统，既需要预案、机制等政策构建完善，也需要充分利用大数据进行科学管理。
专家观点
建立人群聚集风险预警系统
2014年底，国家旅游局正式启动国家智慧旅游公共服务平台建设，该平台将于明年正式上线并试运行，将担负景区游客承载量统计与预警、国家旅游大数据集成分析等功能。大数据支撑智慧旅游、人群安全预警的作用将逐步得到发挥。
事实上，从2010年开始，西单、大栅栏商业区、什刹海风景区、广场等区域已经逐步开始使用“人群聚集风险预警系统”，对流动人群进行实时并为管理者提供决策参考。彭超介绍，该系统不仅可提前30分钟实现重点区域人群安全容量预警，更可预测未来1天甚至1周的人群总量和峰值时段。同时，根据人群流动密度进行实时监测：当区域预测人流超过最高流量的60%、80%和100%时分别显示蓝色、和红色预警，管理人员会根据具体情况采取疏导、限流等措施，从而避免人群密度过高产生的踩踏等风险。
通过大数据手段汇集而来的客流监测信息不应该只停留在监测系统内，而应及时“流动”起来，通过各种形式到达该场所聚集的人群中。人群能够实时了解该场所的人流密集情况，科学合理安排行程，做到分时错峰出行，起到自发疏导的作用。
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以数据挖掘实现人群密集风险预测
目前，很多热门景区和商业区都能做到人流数据的统计，但这仅仅是应急管理系统的第一步，更重要的是数据的挖掘处理和分析。在上海外滩踩踏事件中，当晚20点至事件发生时，外滩风景区人员流量变化呈上升趋势，黄浦指挥中心未严格落实上海市指挥中心每半小时人员流量监测情况的工作要求，也未能及时向黄浦区委区总值班室报告。信息不畅直接影响了区的预警、执行等控制事态的措施，最终导致踩踏伤亡事件。
彭超指出，信息的逐级符合我国当前的管理体制，但在突发事件中如果措施失灵，上级将对现场失去有效的指挥，从而导致重大损失。大数据技术通过数据、挖掘和分析可以一定程度上进行直接预测和，从而降低制信息报告的失灵风险。通过百度数据分析，2014年12月25日至31日，外滩地图搜索请求和人群汇聚情况两者趋势基本一致，但是在2014年12月31日，两者都达到顶峰。根据数据发现，相关地点的请求数据和实际到达该地点人群数量具有极高的相关性，相关系数超过0.9（越接近1，说明越相关）；通过大量历史数据也发现，相关地点的地图搜索请求峰值早于人群密度高峰几十分钟出现。这意味着根据地图相关地点搜索的请求量，至少可能提前几十分钟预测人流量峰值的到来。通过这种数据的和挖掘，实现事前预防，这对城市应急管理具有重要的作用，因此，全国主要城市和地区在春节及其他节假日期间适度使用地址网络搜索量这一大数据监测方式，加强对人群密集场所的早期预警与有效管理。
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以数据分析研判来辅助决策
随着智能手机的普及，“人手一机”已成为现实，也应逐渐将移动通信数据纳入数据采集端。大学公共管理学院中国应急管理研究博士后刘新传指出，上述的“人群聚集风险预警系统”主要依赖于现场摄像头大量图像采集和视频智能对人流密度、分布、流量等要素的分析。但是由于现场实际情况的遮挡、采集和分析的噪点等原因存在一定的盲区，因此需要发挥“全体数据”的优势，即除了图像采集的分析，还可以通过运营商基站的手机定位数据进行估算并预测出未来一段时间的人流密度。一些瓶颈区域，如通道突发变窄、上下坡、进出通道合并等，极易造流密度剧增，进而导致踩踏发生，这些地区需要进行重点、分析和预判。
在城市人群聚集场所，人流数据是风险评估的主要指标。根据现有的技术，对比上述人群聚集风险预警系统，通过移动终端运营商基站获取人流数据采集性价比最高。通过这些人流数据的时时追踪和本区域的历时性数据进行综合分析研判，对管理决策具有重要价值。在此过程中，需要各横向、垂直管理部门的有效协调，实现信息实时共享和分析。
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