随着我国数字化转型的加速，应急管理工作面临着信息碎片化、预警不精准、决策支 持薄弱和信息化程度不足等问题，需向信息化、规范化、科学化转变。大数据分析为城市 人口规模、流动监测及预警提供了可能，助力提升应急管理的精准性和及时性，平台需充 分利用运营商实时位置数据、用户基本信息数据、地理位置数据等多种数据类别，最大化 利用人口数据资源，实现精准研判和预警。

融合网络舆情信息，加强对自媒体短视频信息的深度挖掘，可弥补生产安全违法行为、 突发事件的监测的滞后性，助力安全风险隐患精准智能监测，本案例解决的核心难点： 1. 多模数据泛化识别：信息传播日新月异，网络舆情复杂多源且即时有效。对大量信 息进行解析匹配，快速提炼出有价值应急信息，及时发现潜在危机和问题。 2. 数据融合组织管理：风险监测数据海量多源、异构动态，且有强地理属性。传统数 据查询整合存在实体对象空间位置的标识不统一的问题，对结构化与非结构化数据进行统 一组织管理存在重大障碍，制约数据资源效能的发挥。 3. 多模信息智能分析：面向不同监管对象及各不相同的目标特征属性，拓宽遥感数据 的认知分析能力，需要耗费大量人力物力。