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用事故樹探析順風車風險防控策略

2019-12-26   來源:中國道路運輸  打印 字號:T|T
  近幾年,隨著互聯網信息技術的發展,順風車業務在各大出行平臺的推動下得到了迅速發展,但一系列惡性犯罪事件的發生,暴露了順風車發展的致命軟肋——用戶安全。
 
  據報道,僅占日訂單總量8%的滴滴順風車業務,2017年實現凈利潤9億元,已達到滴滴總利潤的90%,2018年計劃盈利翻一番。但一切都在2018年的兩起順風車惡性犯罪事件后戛然而止。一年多來,滴滴雖不斷發布“all in 安全”的整改進度及安全措施,其諸項安全功能如同補丁不斷疊加,重重驗證、環環設防,其便利性將大大降低,滴滴也自稱“可能在做一款最難用的順風車產品”。因此,如何確保順風車產品安全,在盡量不降低用戶體驗的情況下,找準并契入風險防控的關鍵環節,最大程度減少產品風險或提升風險防控水平,成為整個出行行業甚至政府監管部門亟待解決的問題。
 
  本文結合系統安全分析方法,將事故樹分析引入到順風車風險防控研究中,以滴滴兩起惡性犯罪事件為例,通過事故樹定性和定量分析,找到風險防控的主要方向,討論并提出重點風險防控策略。
 
  ◇事故樹的原理和編制
 
  事故樹分析(Fault tree analysis,FTA)也稱故障樹分析,是安全系統工程中的重要方法之一,主要用于系統危險性的辨識和評價,不僅能分析得出事故的直接致因,而且能深入地揭示出事故的潛在致因。
 
  事故樹分析法是一種演繹推理分析方法,即從結果分析原因的方法。該方法從一個可能發生的事故(頂事件)開始,自上而下、層層深入地尋找頂事件的直接原因事件和間接原因事件,直到基本原因事件(基本事件)為止,并用邏輯門符號把這些事件之間的邏輯關系表達出來,形成一倒掛的樹形圖,稱為事故樹(Fault tree,Fr)。根據該事故樹結構求解其最小割集或最小徑集,同時確定出各基本事件的結構重要度,可以制定預防事故的安全保障措施;然后依據引發事故的各基本事件的概率,確定頂事件的發生概率和各基本事件的概率重要度及關鍵重要度,進而對于事故可能造成的危害進行風險分析,以確定安全管理方向,達到預測與預防事故發生的目的。
 
  以2018年5月鄭州“空姐遇害案”、8月樂清“趙某遇害案”兩起典型事件為例,確定事故樹的頂上事件為“順風車主惡性侵犯乘客事件”,用符號“T”表示。
 
  事件的選取原則:以犯罪構成理論、信息來源合規、典型案例、簡化計算做為選取中間事件和基本事件的原則。根據犯罪構成理論,犯罪構成的共同要件應為犯罪主體、客體、客觀方面、主觀方面,此四方面作為中間事件的主事件;以車主、乘客注冊認證信息及訂單、行程與風險相關信息為輔事件。參考典型案例,將具有一定代表性和風險性的信息,如女性乘客、單身、路線偏移、異常停留等作為基本事件。
 
  選取中間事件和基本事件:
 
  Ⅰ級中間事件:風險行程、危險車主、受侵害風險的乘客、防護措施失效,分別編號M1、M2、M3、M4;
 
  Ⅱ級中間事件:行程異常、風險時段、風險起訖點,車主年齡、戶籍、經濟條件、風險投訴,乘客年齡,平臺未及時介入干預,分別對應Ⅰ級中間事件,分別編號M5、M6、M7、M8、M9、M10、M11、M12、M13。
 
  結合兩起典型案例中風險因素,選取路線偏移、異常停留等重點風險信息作為基本事件,共24個基本事件,分別編號X1、X2、X3、…X23、X24。
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責任編輯:畢丹   

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