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。