CC BY
17ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОЛЛЕКТИВНЫХ ЗНАНИЙ ПРИ РЕАГИРОВАНИИ НА ЧРЕЗВЫЧАЙНЫЕ СИТУАЦИИ
А.В. Максимов, кандидат технических наук; А.В. Матвеев, кандидат технических наук, доцент. Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России
Представлен анализ возможностей применения коллективных знаний спасательными службами в процессе реагирования на возникающие чрезвычайные ситуации. Представлена общая структура системы управления в чрезвычайных ситуациях на основе коллективных знаний. Рассмотрены некоторые возможные примеры их применения.
Ключевые слова: коллективные знания, интеллектуальный анализ данных, информация, реагирование, чрезвычайные ситуации, безопасность
PERSPECTIVES ON THE USE OF COLLECTIVE KNOWLEDGE IN EMERGENCY RESPONSE
A.V. Maximov; A.V. Matveev.
Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia
The article presents an analysis of the possibilities of applying collective knowledge of emergency services in the process of responding to emergencies. The structure of the emergency management system based on collective knowledge is presented. Some possible examples of their application are considered.
Keywords: collective knowledge, data mining, information, response, emergencies, security
С проникновением интернета во все сферы человеческой жизни, развитием новых информационных и интерактивных технологий, ростом числа людей, подключенных к интернету, формируются условия для расширения возможностей использования информационных ресурсов при решении управленческих задач. Современные интернет-пользователи активно применяют социальные сети (Вконтакте, Twitter и др.), различные информационные системы и инфраструктурные решения, предназначенные для обеспечения безопасности регионов [1, 2]. Результаты, полученные на основе знаний группы людей, как правило, превышают возможности использования информационных ресурсов одного человека, что подтверждают многие исследования. Так, например, в работе [3] показано, что «группа лиц с определенными знаниями в своей предметной области наверняка даст полезный результат». Одним из ярких примеров применения «знаний толпы» является фондовый рынок, где трейдеры покупают и продают акции в соответствии с тем, что, по их мнению, имеет будущее для компании, с учетом имеющейся у них информации. На основе этого наблюдения были созданы некоторые решения, которые используют данный подход для получения информации и возможности прогнозирования. Примером объединения коллективных знаний также является Википедия, которая формируется интернет-пользователями, операционная система Linux (одна из самых известных систем с открытым исходным кодом).
Данный подход называется краудсорсингом, который предполагает предоставление решения задачи группе людей, а не выполнение ее отдельным экспертом, что еще не нашло в полной мере должного применения в сфере обеспечения безопасности в Российской Федерации. Например, разработка альтернативных решений для конкретной проблемы
может осуществляться экспертом, работающим в одиночку, или большим числом лиц, при наличии соответствующих инструментов. Поэтому интересным выглядит применение коллективных знаний группы людей (их потенциала, интеллекта) для управления в чрезвычайных ситуациях (ЧС). Это обусловлено тем, что ЧС затрагивают широкие слои населения, которые могут использовать свои знания и существующие инфраструктурные решения для обеспечения информацией и принятия управленческих решений в ЧС. Одним из примеров технологических решений применения коллективных знаний в борьбе с ЧС является ЕкеМавИ [4]. Это система оповещения о лесных пожарах в Австралии, цель которой заключается в том, что посредством раннего предупреждения можно предпринять соответствующие шаги для разрешения ситуации (например, эвакуации) до того, как случится ЧС. Самая полезная функция Е^еМавИ - возможность указать пользователям местоположение своих домов, а система сообщит им, когда пожар приблизиться к данному месту.
С одной стороны, при возникновении кризисной ситуации или ЧС важную роль играет готовность спасательных служб к их ликвидации, но при этом им необходима своевременная и адекватная информация, которая даёт возможность составлять соответствующие планы и действовать в условиях неблагоприятно складывающейся обстановки. Эта информация может быть сгенерирована людьми, в частности, при обращении к системе-112. При этом информация может носить неструктурированный и плохо формализуемый характер, что несет в себе сложность при ее обработке.
Одной из наиболее важных характеристик ЧС является непредсказуемость и невозможность полностью быть предвиденной сценариями ее развития.
Рассмотрим четыре этапа управления в ЧС (рис. 1), которые представляют собой замкнутый циклический процесс. Каждый этап подробно описан ниже.
Степень важности
Рис. 1. Этапы управления ЧС
Фаза предупреждения проводится до возникновения ЧС и повторяется после её завершения. Этот этап направлен, прежде всего, на минимизацию последствий будущих ЧС. Предупреждение включает в себя выявление и оценку возможных рисков, планирование и формирование комплекса мероприятий, направленных на предотвращение реализации негативных сценариев (например, строительство защитных сооружений, таких как дамбы или водостоки, разработка нормативно-правовых актов в сфере обеспечения безопасности и т.д.).
Фаза готовности предполагает проведение учений (межведомственных, на различных уровнях субъектов и т.п.), постоянное повышение навыков и квалификации личного состава, поддержание ресурсного потенциала на требуемом уровне [5], формирование планов действий в ЧС, проведение опытно-конструкторских разработок с возможным внедрением в практику при ликвидации ЧС. Кроме того, возможна организация работ с участием гражданского населения, например, формирование и обучение добровольных пожарных
дружин, поисково-спасательных отрядов, тестирование систем оповещения и проведение тренировок по эвакуации.
Фаза реагирования направлена на оказание помощи населению, снижение экономических потерь и предотвращение экологических проблем при возникновении ЧС. Наиболее важными характеристиками данного этапа является непредсказуемость, скорость развития событий, ограниченное время на принятие решений, неопределенность ситуации и количества людей, находящихся в зоне воздействия ЧС. Данный этап предполагает реализацию планов действий, которые были ранее разработаны на предыдущем этапе. Однако, поскольку каждая ЧС уникальна, то сформированные ранее планы зачастую требуют адаптации. Общие мероприятия на этом этапе определены на законодательном уровне постановлением Правительства Российской Федерации от 30 декабря 2003 г. № 794 [6].
Фаза восстановления начинается после того, как проведена локализация зоны ЧС, отсутствует возможность её дальнейшего распространения. Основной целью на этом этапе является восстановление жизнеобеспечения населения, на завершение которой могут потребоваться недели, месяцы или даже годы. Действия могут быть краткосрочными, направленными на восстановление условий существования для пострадавшего населения и оказания им психологической помощи или долгосрочными, включающими в себя восстановление инфраструктуры региона, оказавшегося в зоне ЧС. На данном этапе также открываются возможности принятия мер по снижению рисков и последствий других ЧС и катастроф, то есть происходит слияние с фазой предупреждение. Так, например события, произошедшие в г. Кемерово - пожар в ТЦ «Зимняя вишня», вызвали активный резонанс, который повлек за собой массовые проверки торгово-развлекательных центров на предмет обеспечения должного уровня безопасности [7].
Каждый из рассмотренных базовых этапов управления в ЧС предполагает использование определенных информационных ресурсов. Одной из задач, стоящих перед спасательными службами в случае стихийных бедствий, является сбор информации для принятия соответствующих решений. Спасательные службы не всегда имеют возможность для комплексного анализа объектов, которые подвержены риску ЧС как до этапа ее возникновения, так и для оценки динамики во время ее развития, а также оценки ущерба после их ликвидации. Сложность также заключается в том, что информация носит временной и пространственный характер. В особенности это касается крупных и динамично развивающихся городов, где требуется постоянный контроль развития их инфраструктуры.
Использование коллективных знаний для оказания помощи в случае стихийных бедствий и ЧС возможно на каждом из четырех этапов. Это предполагает рассмотрение информационных потребностей и возможностей коллективного участия на каждом из рассмотренных этапов, позволяя далее представить общую структуру системы коллективных знаний для управления в ЧС.
На фазе предупреждения требуется информация о потенциальных последствиях ЧС, использование которой позволит минимизировать возможные социально-экономические потери. Это предполагает оценку рисков и последствий для каждой из возможных ЧС, что необходимо для принятия соответствующих управленческих решений. Так же на данном этапе необходима информация о текущем состоянии внешней среды, её изменениях. Например, строительство инфраструктурных сооружений в окрестностях потенциально опасных объектов приводит к высоким рискам в случае возникновения происшествий на таких объектах.
Результатами этой фазы являются управленческие решения, направленные на мониторинг, повышение уровня безопасности и снижение риска, требующие существенного времени на их реализацию. Временные рамки на данном этапе не имеют существенных ограничений.
Фаза готовности предполагает подготовку к реагированию на возможные бедствия, включающую в себя обучение сотрудников, разработку планов действий в ЧС, сценарное
моделирование критических ситуаций. На данном этапе требуется информация о территориальных образованиях, в которых могут возникнуть ЧС, о ресурсах, доступных на данном уровне управления для их ликвидации. Следует отметить, что данный этап тесно связан с предыдущим. Так в случае появления каких-либо изменений внешней среды, нового источника аварийной ситуации необходимо будет проводить новый анализ, составлять новые планы действий по борьбе с потенциальными угрозами.
На этапе реагирования спасательные службы стремятся минимизировать последствия ЧС, действуя относительно складывающейся обстановки, пытаясь взять её под свой контроль. Отметим, что информация на данной фазе очень чувствительна ко времени и требует постоянного обновления. Результатами этого этапа являются действия, которые могут быть приняты немедленно с целью смягчения ЧС.
Фаза восстановления включает в себя ликвидацию последствий ЧС, а именно сбор информации о зоне воздействия ЧС, социально-экономическом ущербе с целью стабилизации ситуации. Наличие же адекватной, актуальной и полной информации может позволить спасательным службам наилучшим образом использовать свои ресурсы. Этот этап реализует приоритетные планы действий для восстановления и жизнеобеспечения территориального образования, в котором произошла ЧС.
Как уже отмечалось, управление в ЧС предполагает аккумулирование множества разнородной информации для принятия адекватных решений [8]. Основные характеристики каждого этапа приведены в таблице. Но, во-первых, формирование больших объемов информации может ухудшить процесс принятия решений, так как существует вероятность информационной перегрузки. Одним из способов решения этой проблемы является применение методов интеллектуального анализа данных и извлечения информации для ее структуризации и предварительной обработки этой информации перед ее представлением лицам, принимающим решения. А, во-вторых, возникает проблема оценки достоверности поступающей информации, так как получаемые данные в целом не проверяются каким-либо образом. В следствии чего существует потенциальная возможность дезинформации о складывающейся обстановке. Для проверки достоверности информации возможно использование каких-либо алгоритмов проверки.
Рассмотрим структуру системы сбора коллективных знаний в сценариях реагирования на ЧС, которая может аккумулировать большие объемы данных и предоставлять полезную обобщённую информацию лицам, принимающим решения, и спасательным службам.
На рис. 2 представлена структурная схема использования коллективных знаний в процессе информационного взаимодействия между различными адептами (население и эксперты) при ЧС. Система, основанная на коллективных знаниях, должна обеспечивать участие населения и спасательных служб в процессе принятия решений. В рамках такой системы спасательные службы могут выступать как потребителями, так и поставщиками информации, тогда как население выступает только в качестве поставщиков. Кроме того, предполагается возможность учета получения информации от внешних источников (камеры внешнего наблюдения, службы безопасности на объектах или другие официальные каналы).
Модуль коллективных знаний (КЗ) - это основной модуль, реализующий функции общей системы, включающий в себя следующие подмодули:
1. Интерфейс. В данном модуле применяются различные информационно-коммуникационные технологии (web, SMS, мобильные приложения и т.д.). Посредством этого модуля предоставляется возможность получения данных от населения о складывающейся обстановке.
2. Сбор данных. Задача модуля заключается в получении и хранении необработанных данных, сформированных населением.
3. Преобразование данных. Реализация данного модуля обусловлена ожидаемым объемом данных, сгенерированным населением. Система должна обеспечить возможность обобщения полученных данных при использовании различных алгоритмов (агрегирование, обобщение однородных, оценка достоверности полученных данных и т.п.), прежде чем
адресовать ее лицам, принимающим решения, и спасательным службам. В контексте управления знаниями данный модуль решает задачи извлечения информации из полученных данных.
Таблица. Основные характеристики этапов управления
Этап Необходимая информация Мероприятия и действия Результаты Временная зависимость
Предупреждение Вероятность возникновения каждой ЧС; оценка их потенциального социально-экономического ущерба Мониторинг, моделирование, оценка риска Изменение инфраструктуры территориального образования; снижение потенциального риска; требования по повышению уровня безопасности Очень низкая
Готовность Паспорт территории; ресурсный потенциал спасательных служб; маршруты и планы эвакуации; места размещения убежищ; схема возможной обстановки при возникновении ЧС Командно-штабные учения, подготовка сил и средств к ликвидации ЧС, оценка альтернатив, принятие решений Планы ликвидации ЧС Низкая
Реагирование Места нахождения и количество людей, находящихся в зоне воздействия ЧС; информация об опасных факторах, воздействующих на людей; размещение сил и средств, их состояние; организационно-управленческая деятельность Решающие направления при проведении аварийно-спасательных и других неотложных работ на месте ЧС Уменьшение возможного ущерба от ЧС Высокая
Восстановление Информация о погибших и пострадавших людях, межведомственном взаимодействии Планирование основных мероприятий при ликвидации ЧС, решение председателя комиссии по ЧС Действия и планы по обеспечению жизнедеятельности инфраструктурному восстановлению территорий от последствий ЧС Средняя
Рис. 2. Структурная схема использования КЗ при реагировании на ЧС
В модуль поддержки принятия решений поступает информация из модуля КЗ, при этом добавляются данные из внешних источников, экспертные знания, происходит ее обработка после чего предоставляется спасательным службам в интересах принятия решений. Дополнительная информация из внешних источников, а также данные от экспертов необходимы для более точной оценки складывающейся обстановки и организации процесса принятия решений. На данном этапе происходит преобразование полученной информации в знания. Данный модуль включает в себя следующие подмодули:
1. Фильтрация. Аккумулированные данные необходимо отфильтровать, прежде чем они могут быть переданы спасательным подразделениям. Фильтрация является функцией целей и запросов, которые могут меняться в зависимости от складывающейся обстановки.
2. Визуализация. Кроме фильтрации для представления информации можно применять методы визуализации, чтобы подчеркнуть различные варианты развития ЧС. Визуализация информации активно используется в центрах управления в кризисных ситуациях.
3. Моделирование. Цель подмодуля заключается в помощи спасательным службам при принятии решений во время ЧС с применением различных методов ситуационного моделирования, дерева решений, методов анализа иерархии [9].
Рассмотрим возможную реализацию применения КЗ при управлении в ЧС. Например, при поступлении сообщений о пожаре спасательные службы, выдвигаясь к месту возгорания, могут сталкнуться с такой проблемой, как отсутствие информации о наличии пожарного гидранта (111) или его точного местонахождения, что является важным фактором при ликвидации пожара. Поэтому, не обладая достаточными знаниями для принятия решений, руководителям тушения пожара приходится терять время, отправляя в разведку спасателей для поиска П1 .
Одним из решений этой задачи может быть использование краудсорсинга при поиске пожарных гидрантов, что предполагает создание базы данных, на которую пожарная служба могла бы опираться при реагировании на пожар. Техническая реализация заключается в создании инструмента, с помощью которого население сможет предоставлять данные
о местонахождении гидрантов в их районах проживания через подмодуль сбора данных, что позволит решить рассмотренную задачу на втором этапе управления в ЧС (готовность).
Отправление сообщений об обнаружении гидрантов с их местоположением (например, автоматически полученная геолокация с помощью телефона, поддерживающего современные системы навигации GPS, ГЛОНАСС и др.) может реализовываться через интерфейс (например, mashup-платформы) [10] модуля КЗ с возможной визуализацией в различных картографических сервисах Яндекс.Карты, Google Maps и др., как показано на рис. 3. Полученные данные могут храниться в базе данных для дальнейшего применения.
При поступлении данных об одном и том же гидранте на закрепленной территории информация кластеризуется, позволяя тем самым определить наиболее точные координаты. Добавим, что определение местоположения может быть так же рассчитано на основе числа полученных данных, поступивших с определенного радиуса окрестности, где расположен ПГ. В результате реализация данного механизма может позволить повысить оперативность этапа реагирования.
Рис. 3. Визуализация карты с ПГ
Для расширения функциональных возможностей применения данного инструмента спасательным службам также должен быть обеспечен доступ к информации, которая хранится в базе данных, при выполнении определённых запросов в случае возникновения пожаров. С помощью визуализации на основе карт может реализовываться возможность получения дополнительной информации спасательными службами, например, число ПГ в каждом районе, потенциальное количество людей, подверженных воздействию пожара и т.д. Пример реализации такого механизма представлен на рис. 4.
Насление
Технологии КЗ
_ данные координат
интерфейс на основе карт
-данные -
кластеризация; усреднение координат; машинное обучение
Данные КЗ
Поддержка принятия решений
определение местоположения
Информация
визуализация на карте
Спасательные службы
Рис. 4. Упрощенная схема реализации карты ПГ в соответствии со структурой КЗ
Постепенно и крупные IT-компании реализуют свои инициативы в направлении обеспечения безопасности путем краудсорсинга. Например, Microsoft Vine [11] объединяет людей в общую сеть при ЧС, предоставляя интерфейс, похожий на чат, но с расширенными возможностями определения их местоположения, обновления нужной информации о ЧС через новостные сети и каналы. Аналогично, Google People Finder и Google Resource Finder применялись в некоторых ЧС. Данные приложения позволяют людям искать родственников, медицинские пункты, размещать информацию о своем местонахождении, чтобы другие могли знать, что с ними все в порядке. Google People Finder и Google Resource Finder являются частью программы Google Crisis Response [12], целью которой является содействие в разработке механизмов управления в ЧС с использованием инструментов Google. Каждое из данных приложений больше ориентировано на население, чем на спасательные службы, но ключевым является то, что данные приложения могут оказаться полезными спасательным службам в управлении ЧС.
В последние годы стихийные бедствия и другие виды ЧС затрагивают множество людей, которые при наступлении такого рода событий обмениваются информацией посредством различных социальных сетей, выкладывая текстовые, фото и видео материалы. В работе были рассмотрены перспективы и возможности применения подходов в использовании КЗ в процессе принятия управленческих решений при реагировании на ЧС.
Литература
1. Безопасный Санкт-Петербург: Мобильное приложение. URL: http://spb112.ru/static/ gmc/mobileapp/ (дата обращения: 11.09.2019).
2. О телекоммуникационной инфраструктуре комплекса «Безопасный город» / М.А. Шнепс-Шнеппе [и др.] // International Journal of Open Information Technologies. 2016. Т. 4. № 6. С. 17-31.
3. Surowiecky J. The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations // Random House Large Print. 2004. 607 p.
4. Early warning system. URL: http://www.bushfirecrc.com/news/media-release/early-warning-system (дата обращения: 11.09.2019).
5. Матвеев А.В., Максимов А.В. Ресурсный потенциал и его использование в системе Государственной противопожарной службы МЧС России // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2015. № 1. С. 62-68.
6. О единой государственной системе предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций: постановление Правительства Рос. Федерации от 30 дек. 2003 г. № 794. Доступ из справ. -правовой системы «КонсультантПлюс».
7. Домаков В.В., Матвеев А.В., Матвеев В.В. Правовые предпосылки национальной трагедии в торгово-развлекательном центре «Зимняя вишня» г. Кемерово // Национальная безопасность и стратегическое планирование. 2018. № 1 (21). С. 48-63.
8. Иванов А.Ю., Максимов А.В. О сетецентрической модели операций по предупреждению и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций // Проблемы управления рисками в техносфере. 2013. № 2 (26). С. 83-87.
9. Матвеев А.В., Максимов А.В. Теоретические основы моделирования безопасности социально-экономических систем // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты). 2014. № 4 (12). С. 46-53.
10. Wainer G., Wang S. Mams: mashup architecture with modeling and simulation as a service // Journal of Computational Science. 2017. Т. 21. С. 113-131.
11. Microsoft's Vine: Emergency Social Networking. URL: https://www.pcworld.com/ article/163974/microsoft_vine.html (дата обращения: 12.10.2019).
12. Helping those affected by crises through our products, our people, and our partners. URL: https://crisisresponse.google/ (дата обращения: 12.10.2019).
References
1. Bezopasnyj Sankt-Peterburg: Mobil'noe prilozhenie. URL: http://spb112.ru/static/ gmc/mobileapp/ (data obrashcheniya: 11.09.2019).
2. O telekommunikacionnoj infrastrukture kompleksa «Bezopasnyj gorod» / M.A. Shneps-Shneppe [i dr.] // International Journal of Open Information Technologies. 2016. T. 4. № 6. S. 17-31.
3. Surowiecky J. The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations // Random House Large Print. 2004. 607 p.
4. Early warning system. URL: http://www.bushfirecrc.com/news/media-release/early-warning-system (data obrashcheniya: 11.09.2019).
5. Matveev A.V., Maksimov A.V. Resursnyj potencial i ego ispol'zovanie v sisteme Gosudarstvennoj protivopozharnoj sluzhby MCHS Rossii // Nauch.-analit. zhurn. «Vestnik S.-Peterb. un-ta GPS MCHS Rossii». 2015. № 1. S. 62-68.
6. O edinoj gosudarstvennoj sisteme preduprezhdeniya i likvidacii chrezvychajnyh situacij: postanovlenie Pravitel'stva Ros. Federacii ot 30 dek. 2003 g. № 794. Dostup iz sprav.-pravovoj sistemy «Konsul'tantPlyus».
7. Domakov V.V., Matveev A.V., Matveev V.V. Pravovye predposylki nacional'noj tragedii v torgovo-razvlekatel'nom centre «Zimnyaya vishnya» g. Kemerovo // Nacional'naya bezopasnost' i strategicheskoe planirovanie. 2018. № 1 (21). S. 48-63.
8. Ivanov A.Yu., Maksimov A.V. O setecentricheskoj modeli operacij po preduprezhdeniyu i likvidacii posledstvij chrezvychajnyh situacij // Problemy upravleniya riskami v tekhnosfere. 2013. № 2 (26). S. 83-87.
9. Matveev A.V., Maksimov A.V. Teoreticheskie osnovy modelirovaniya bezopasnosti social'no-ekonomicheskih sistem // Prirodnye i tekhnogennye riski (fiziko-matematicheskie i prikladnye aspekty). 2014. № 4 (12). S. 46-53.
10. Wainer G., Wang S. Mams: mashup architecture with modeling and simulation as a service // Journal of Computational Science. 2017. T. 21. S. 113-131.
11. Microsoft's Vine: Emergency Social Networking. URL: https://www.pcworld.com/ article/163974/microsoft_vine.html (data obrashcheniya: 12.10.2019).
12. Helping those affected by crises through our products, our people, and our partners. URL: https://crisisresponse.google/ (data obrashcheniya: 12.10.2019).
