用事故树探析顺风车风险防控策略

　　近几年，随着互联网信息技术的发展，顺风车业务在各大出行平台的推动下得到了迅速发展，但一系列恶性犯罪事件的发生，暴露了顺风车发展的致命软肋——用户安全。

 

　　据报道，仅占日订单总量8%的滴滴顺风车业务，2017年实现净利润9亿元，已达到滴滴总利润的90%，2018年计划盈利翻一番。但一切都在2018年的两起顺风车恶性犯罪事件后戛然而止。一年多来，滴滴虽不断发布“all in 安全”的整改进度及安全措施，其诸项安全功能如同补丁不断叠加，重重验证、环环设防，其便利性将大大降低，滴滴也自称“可能在做一款最难用的顺风车产品”。因此，如何确保顺风车产品安全，在尽量不降低用户体验的情况下，找准并契入风险防控的关键环节，最大程度减少产品风险或提升风险防控水平，成为整个出行行业甚至政府监管部门亟待解决的问题。

 

　　本文结合系统安全分析方法，将事故树分析引入到顺风车风险防控研究中，以滴滴两起恶性犯罪事件为例，通过事故树定性和定量分析，找到风险防控的主要方向，讨论并提出重点风险防控策略。

 

　　◇事故树的原理和编制

 

　　事故树分析(Fault tree analysis，FTA)也称故障树分析，是安全系统工程中的重要方法之一，主要用于系统危险性的辨识和评价，不仅能分析得出事故的直接致因，而且能深入地揭示出事故的潜在致因。

 

　　事故树分析法是一种演绎推理分析方法，即从结果分析原因的方法。该方法从一个可能发生的事故（顶事件）开始，自上而下、层层深入地寻找顶事件的直接原因事件和间接原因事件，直到基本原因事件(基本事件)为止，并用逻辑门符号把这些事件之间的逻辑关系表达出来，形成一倒挂的树形图，称为事故树(Fault tree，Fr)。根据该事故树结构求解其最小割集或最小径集，同时确定出各基本事件的结构重要度，可以制定预防事故的安全保障措施；然后依据引发事故的各基本事件的概率，确定顶事件的发生概率和各基本事件的概率重要度及关键重要度，进而对于事故可能造成的危害进行风险分析，以确定安全管理方向，达到预测与预防事故发生的目的。

 

　　以2018年5月郑州“空姐遇害案”、8月乐清“赵某遇害案”两起典型事件为例，确定事故树的顶上事件为“顺风车主恶性侵犯乘客事件”，用符号“T”表示。

 

　　事件的选取原则：以犯罪构成理论、信息来源合规、典型案例、简化计算做为选取中间事件和基本事件的原则。根据犯罪构成理论，犯罪构成的共同要件应为犯罪主体、客体、客观方面、主观方面，此四方面作为中间事件的主事件；以车主、乘客注册认证信息及订单、行程与风险相关信息为辅事件。参考典型案例，将具有一定代表性和风险性的信息，如女性乘客、单身、路线偏移、异常停留等作为基本事件。

 

　　选取中间事件和基本事件：

 

　　Ⅰ级中间事件：风险行程、危险车主、受侵害风险的乘客、防护措施失效，分别编号M1、M2、M3、M4；

 

　　Ⅱ级中间事件：行程异常、风险时段、风险起讫点，车主年龄、户籍、经济条件、风险投诉，乘客年龄，平台未及时介入干预，分别对应Ⅰ级中间事件，分别编号M5、M6、M7、M8、M9、M10、M11、M12、M13。

 

　　结合两起典型案例中风险因素，选取路线偏移、异常停留等重点风险信息作为基本事件，共24个基本事件，分别编号X1、X2、X3、…X23、X24。