党的二十大报告指出：“深入贯彻以人民为中心的发展思想……人民群众获得感、幸福感、安全感更加充实、更有保障、更可持续。”在突发性公共安全事件发生时，公众安全感的缺失比实际安全的不足更易引发公共安全危机。公众安全感可被解读为一种社会群体成员所共有的安全感，是人民美好生活的重要组成部分。在网络时代，中国公民越来越深刻地体验到了突发性公共安全事件所带来的公众安全感问题，这对我们在社会治理实践方面提出新要求。
突发性公共安全事件的新变化
突发性公共安全事件包括自然灾害、生产事故、公共卫生事件及社会安全事件。进入网络时代，社会中频繁出现多种类型公共安全事件同时或接连发生，甚至相互转化的情况，形成了较为复杂的公共安全事件多重叠加的情境，且相较单一公共安全事件造成更加广泛的社会影响。从排列组合的角度来看，四种公共安全事件类型的各种组合是十分多样的，如果再考虑到相互转化的情况，将会变得非常复杂。
因此，无论是对于研究者还是社会治理主体而言，都需要借助科学手段综合分析、考量和推演出中国社会最有可能发生的公共安全事件及其组合类型。首先，需要对跨时空状态下公共安全事件的媒介议程及网络舆论的演化机制进行整体规律性的把握；其次，在掌握这些公共安全事件分布规律的前提下，需要进一步探寻公共安全事件多重叠加的共现与交互机制。由此，应充分运用归纳和推断的论证方式，在网络经验数据的归纳基础上通过多主体建模等方法，推断公共安全事件的分类组合和彼此间转化情况。
网络时代的公众安全感
中国社会进入互联网时代之后，公众安全感及其表达都呈现出新的时代特征。在互联网空间中的人际互动越来越成为当代中国社会人际互动重要，甚至是主要组成部分。这种与传统线下人际互动不同的新互动模式也带来互联网时代公众安全感的新特征，即公众安全感的内涵和突生机制发生了改变。而安全感在从个体层面向群体层面转化的过程中，也会受到现实社会及网络社会不同程度的影响。社会群体的情绪和心理感受均可借由网络和新媒体即时传播和放大；突发性的公共安全事件变得很容易引发网络热议，并更加迅速地促生群体性焦虑、恐慌、愤怒等情绪，从而赋予了公众心理更加极化的可能，成为影响社会稳定的风险因素。
因此，在对公共安全事件的各种组合、类别和相应特征进行充分剖析的基础上，我们也需要仔细探究在不同的公共安全事件同时或伴随发生时公众安全感的状况，并运用多来源数据，探讨公众安全感的突生性和分布演化规律，使之成为针对性公共安全治理的基础，并实现真正的善治良性循环。
以公众安全感为基础的公共安全治理新策略
当前中国面临深化转型和互联网环境下各种公共安全事件交叠发生的现实，把握公众安全感产生和发展规律，在充分进行风险沟通以及增强社会连接的基础上探索良性的社会治理策略，是提升国家和社会治理现代化水平的必然要求。
增强公众安全感的风险沟通策略。政府在实施风险沟通的过程中，应充分考虑民众的归属感、控制感和身心安全感。当公共安全事件发生时，风险沟通的及时性与有效性是对公众安全感的最有力保障。在当下，风险沟通是十分重要的风险应对策略，也是促进公众理性形成和应对群体恐慌的重要渠道。
互联网时代的到来，使得公众的安全感与不安全感更易产生和蔓延，且形成了与前互联网时代形态迥异的传播路径。在互联网、自媒体、人工智能已普及化的新时代，人与人之间的互动场域发生了根本性变化。这使得政府在应对公共安全事件所带来的公众不安全感议题时，采用与当代互联网社会特征相适应的风险沟通显得更加关键。通过积极而富有成效的风险沟通，政府能够在公共安全事件发生时实现风险轨迹的改变，也能够有效防止由公众不安全感而引发的社会危机。
增强社会连接以减少公众不安全感。从社会心理学的角度来看，群体发生恐慌的情形源于在突发事件发生时群体成员间联系的断裂与崩溃。在这种情况下，社会中的个体便不再认为自己是某个社会群体中的一份子了，他需要独自面对危险，而此时往往会夸大危险的程度，便产生了恐慌。当社会连接程度较高时，社会就呈现出整合状态，社会群体的“归属感”和“有援感”就越强，从而减少公众不安全感。由于互联网的普及应用，存在于网络空间的社会连接可能比线下的社会连接更容易对人们的行为及心理感受产生影响。
所以，以社会连接为核心表达的社会结构性因素对公众安全感至关重要，社会连接及其背后的社会结构因素成为公众安全感形成和维系的一个重要来源。当社会中拥有紧密且多样化的社会连接时，社会力量的积极作用便能够被充分发挥出来，从而起到在公共安全事件发生时，形成强有力的社会支持网络、缓解社会公众心理焦虑及不安全感的作用。
公共安全治理新技术与新路径
互联网时代对公共安全治理提出了新要求，同时，大数据和人工智能的发展，也为治理主体开展更加聚焦于公众安全感的精细化治理提供了新视角与新技术，为公共安全治理提供了全新的路径。
打造公众安全感数据平台。大数据时代，对海量数据的收集和分析，提高了治理主体对数据的掌控能力和速度，特别是数字化叠加智能化，使得数据的即时动态成为可能，极大地释放了数据价值，提高了整体社会治理和服务效率。在大数据及人工智能技术的支撑下，与公众安全感相关的数据更容易被完整而系统地收集起来，这也便于形成对公众安全感更加立体、客观和全面的了解和认知。
从公共安全治理的角度而言，治理主体可建立公众安全感的多类型、多维度数据库并基于此形成知识图谱。相较已有相关研究碎片化、零散化的数据来源，多类型、多维度以及涉及多事件的综合性数据将更加利于我们对中国社会群体的公众安全感进行全方位立体式描绘分析，从而为各类与公众安全感相关的决策提供基础数据。同时，可基于多维度数据形成公共安全治理的数据平台，更有效地实现服务国家治理、社会治理现代化的目标。
形成公共安全事件下公众安全感监测及应对系统。大数据及人工智能技术的发展突破了传统社会科学不擅长预测的瓶颈，能够实现真正意义上的范式突破：社会预测。基于前述提及的公众安全感知识图谱及数据平台，采用前沿的机器学习技术，治理主体将能够实现如下目标：（1）在特定公共安全事件（及其组合）发生时，针对可能出现的公众不安全感采用哪种治理方案可达到最佳效果——最大程度保证公众安全感；（2）对当下公众安全感进行评估、预测以及网络空间预警（空间中如出现可引发公众不安全感的状况便触发预警）；（3）对遭到预警的状况进行有针对性的干预。
综合我国面临的公共安全事件的实际状况，可在“社会预测”的基础上形成体系化的公共安全治理策略和流程。制定出一套成熟的、公众可预期的公众安全感监测及应对系统，为党和政府在制定危机管理计划时提供对公众安全感的全景关照范本。
（作者系南京大学社会学院教授、博导）
