原创 项栋梁 基本常识 2022-06-14 16:54 发表于广东

申请人:基本常识公众号
发明人:胆大包天村镇银行
地址:河南老家
申请时间:2022年6月14日

摘要:

本发明公开了一种基于健康码系统研发的,与居民身份信息绑定的高风险维权上访人员管理方法。

该方法包含高风险维权群体大数据精准识别、对高风险维权人员实时赋红码、人工智能解码三部分,可前瞻性发现潜在社会风险,及时预防群体性维权事件的发生,有望作为社会综合治安管理的常态化措施推广应用。

发明背景:

自智能手机普及以来,由金融机构跑路、地产公司爆雷、土地拆迁、环境污染等社会因素导致的群体性维权事件,一直是社会综合治安管理的难题。

群体性维权事件少则数十人,多则数千人,他们往往以受害者自居,并通过微信群、QQ群等方式串联,在特定地点聚集举标语、喊口号,甚至集体下跪,对社会治安与城市形象造成极大损害。

以往,地方主管部门应对群体性维权事件通常采用封禁微信群、对活跃分子单独施压、派出工作人员在交通枢纽拦截、在维权现场强行带离疏散等处理方式。

这些传统处理方式能够发挥一定的成效,但人力、财力耗费较高,处置精准度较低,且工作具有严重滞后性,不能防患于未然。相关维权人员还会通过多种方式对抗管理、逃避监控,令相关部门防不胜防。

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对于极少数恶意维权、反复维权的高风险人员,部分地区采取一对一甚至多对一的人工布控方案,防止相关人员离开所在地,并在必要时由临时外包人员采取约束人身自由、打断行走工具等无奈手段。虽然实现了维护稳定大局的目标,但也带来了较高的舆论风险。

随着短视频平台的普及,传统的以人工方式应对群体性维权、上访事件的方法很容易被拍摄传上网,引发新的舆情危机,风险越来越高,局限越来越明显,急需创新手段替代。

新颖性简介:

本发明的创新点主要体现在高效率、低成本、无接触、零漏网等四个方面,与传统的维权上访人员管理方法有本质区别。

高效率:只要通过肇事方拿到维权群体的名单与身份证号码信息,即可批量圈定高风险人群,无需再调查相关人员当前的联系方式、实际居住地等信息,不管人在哪里,不管换几个手机号,都能圈得住、跑不掉。

低成本:相关部门拿到名单后,只需要通过电子邮件方式转发给防疫部门,即可快速给高风险维权群体赋红码,无需工作人员差旅经费,也无需雇佣外包保安公司,几乎可以零成本实现,为国家节省大量财政支出。

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无接触:通过这种管控方式,管控人员与维权高风险人员可以不必有人身接触,甚至可以不必有电话联系,避免了管控人员不当行为被拍下形成舆论危机的风险。

零漏网:维权人员被赋予红码之后,其无法再乘坐任何公共交通工具,即便自驾也无法通过进城交通卡口的查验,即便步行跨省市,也无法入住宾馆酒店、无法进入聚集性维权场所。即便有万分之一的几率,维权人员出现在了不该出现的地方,也可以健康码红码为由,合理合法地对其进行强制隔离。

如此一来,就可以实现极低成本、极高效率、极少遗漏的三极管控目标,令维权高风险人员寸步难行、无处可逃,将聚集性维权的风险消弭于无形。

具体实施方式:

以河南省多家村镇银行储户集体性维权事件的管控为例,这些储户人数众多,且分散在全国各地,逐一布控几乎不可能实现。

相关部门采用本方法,从相关银行拿到储户身份信息,批量将这些取不出钱的储户划定为高风险维权上访群体,及时赋予红码,使得他们寸步难行,无法聚集维权。待相关储户回到原居住地,并承诺不再聚集性维权后,相关部门再通知防疫部门解除红码,避免对储户正常生活造成影响。

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如此一来,除了储户的钱受到一点点损失之外,事件相关的各个环节都非常省心省力,社会局面也保持了和谐稳定。

应用前景展望:

经河南省试点应用成功之后,该方法有望推广到全国其它地区,并拓展更多应用场景。

例如,本发明可考虑推广到网络有害信息治理领域,给在网上发表过不当言论的群体赋予红码;可考虑推广到电商企业良好商誉维护的领域,给在电商平台买到假货给差评的群体赋予红码;可考虑推广到促进人口结构优化增长的领域,给年过30尚未生育的群体赋予红码等等,应用前景十分广阔。

应用风险与应对

本发明具备众多无可比拟的优点,但也具备两个方面的风险。

第一种风险是政策风险。本方法基于防疫健康码系统开发,无法脱离防疫管控政策单独发挥作用,若国家防疫管控政策未来做出重大调整,或国家卫健委禁止利用健康码开展社会综合治安管理工作,则本方法将完全失效。

为应对这种风险,建议国家推动设立健康码系统之外的新型社会管理系统,并将公共交通工具和公共场所的亮码查验规则长期保持下去,如此一来,无论疫情是否存在,本发明都将大有用武之地。

第二种风险是经济风险。由于本方法的使用效果太好,很难阻止其应用于社会管理的其它方面。可以预期,将来因各种原因被赋红码的人群比例将越来越高,可能对国家宏观经济健康发展产生不利影响。

为应对这种风险,建议相关部门手动调节经济发展数据。

By editor

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