利用大數據提升民主黨派協商能力的思考

摘要：我國民主黨派要順應時代要求，利用大數據來提升協商能力。首先，民主黨派協商應有大數據意識、會運用大數據、要用活大數據、能反思大數據。其次，民主黨派協商應利用大數據把握好政治立場，要深度介入黨政部門系統項目，能在線下落實線上的數據指向，追求預測效力。鑒于此，民主黨派可設立“大數據研討課”，作為民主黨派成員培訓的常規項目，讓“大數據校驗”成為協商文案定稿的必經程序。民主黨派還應結合各自協商專長和界別特色，建設不同主題的數據庫。

關鍵詞：黨派協商；大數據；提升民主黨派協商能力

中圖分類號：D665文獻標識碼：A文章編號：2095-5103（2019）19-0042-（10）

The Big Data to Improve Consultative Capacity of Democratic Parties

XU Ying

Abstrat：Chinas democratic parties should comply with the requirements of the times and improve consultative capacity through using big data.First，the democratic parties should have big data awareness，use big data，be good at using big data，and reflect big data.Second，the democratic parties should use big data to grasp correct political standpoint，and must deeply intervene in the system project of the party and government departments，and turn true the data value of online into offline to pursue the effectiveness of prediction.So，a“Big Data Workshop”can be established by democratic parties，as a regular project for the training of members of the democratic parties， to make“big data verification”become the necessary procedure for finalizing the draft.The democratic parties build a database of different themes by combining their consultative expertises and divisional characteristics.

Key Words：partial consultation；big data；improve the consultative capacity of democratic parties

一、研究現狀與問題的提出

2015年2月，中共中央印發的《關于加強社會主義協商民主建設的意見》提出，要“支持民主黨派加強協商能力建設”[1]。此后，學界從理論思考和實踐需要的層面，將“民主黨派協商能力”當作“協商民主”的重要內容加以探討。

一方面，“民主黨派協商能力”的基本內涵得到梳理，為這一研究持續展開奠定了理論基礎。肖建平等認為，民主黨派協商能力綜合反映了其在參與政黨協商中所體現出來的政治意愿以及實現其政治目標的政治技能，它不僅包含了民主黨派的價值選擇，也包括了民主黨派的履職能力[2]。汪守軍認為，民主黨派協商能力體現在民主黨派政治把握能力、組織領導（協調）能力、合作共事能力、調查研究聯系群眾能力、解決自身問題能力等方方面面[3]。從學界論述看，政治態度、參政角色和議政水平，是闡釋“民主黨派協商能力”基本內涵的三個重要維度。

另一方面，作為具有實踐指向的課題，相關學者對“民主黨派協商能力”構成也作了較為充分的討論。肖建平等將民主黨派的協商能力分為內涵型要素與外延型要素，前者包括政治性維度、代表性維度和有效性維度，后者包括民主黨派自身建設水平、協商意愿和協商能力運用的支撐平臺[4]。常慶林強調民主黨派協商能力建設需要確立群眾性思維、法治化思維和實踐性思維等思維方式[5]。張繼蘭認為，調查研究能力是民主黨派協商能力的重要構成，理性判斷能力是民主黨派協商能力的關鍵要素，溝通表達能力是民主黨派協商能力的外在表現[6]。文樹勛提出，民主黨派協商能力體系的框架主要由兩部分構成：一部分是由政治把握能力、求同存異能力、溝通表達能力、團結協作能力組成的基礎性能力體系；另一部分是由政治協商能力、公共協商能力、網絡協商能力組成的結構性能力體系[7]。田曉玉則認為，民主黨派協商能力主要由政治把握能力、利益表達能力、建言獻策能力等構成[8]。雖然觀點不盡一致，但學界普遍認為，調查研判能力、溝通表達能力、搭建與利用協商平臺的能力，是民主黨派協商能力不可或缺的要素。

雖然“民主黨派協商能力”在理論層面上已經成為一個研究方向，但探討的深度和廣度還有待拓展。首先，對民主黨派協商能力現狀及存在問題沒有根據實證性、科學性的數據調查進行把握；其次，沒有大量而系統的民主黨派協商案例作為論述的學術支撐；再次，基于較為宏觀而全面的視角提供有關民主黨派協商能力提升的建議，其在具體環節上的實踐效果如何，難以進行評估；最后，較少關注社會動態發展趨勢，偏向于在政協系統內部討論民主黨派協商能力的建設。這些理論認識的局限性，導致一些有助于提升民主黨派協商能力的重要手段在理論和實踐層面被有意無意地淡化了。大數據運用沒有在民主黨派協商能力建設方面得到強化，就是其典型表現。

事實上，大數據迅猛發展，是當前國際社會形態演進的重要特征。習近平總書記在中共中央政治局第二次集體學習時強調：“善于獲取數據、分析數據、運用數據，是領導干部做好工作的基本功。各級領導干部要加強學習，懂得大數據，用好大數據，增強利用數據推進各項工作的本領，不斷提高對大數據發展規律的把握能力，使大數據在各項工作中發揮更大作用。”[9]當前，各級政府、各類型智庫和咨詢機構都極為重視大數據的運用，各民主黨派也需要根據社會發展的需要以及順應信息化深度發展的時代要求，通過利用大數據不斷提升協商能力。目前，各民主黨派已經充分認識到大數據對于國計民生的重要價值[10]，但民主黨派本身在利用大數據進行參政議政、民主監督方面，還沒有建立起有效機制。本文從三個層面來探討民主黨派協商如何利用大數據：民主黨派協商要具備什么樣的大數據素質？民主黨派協商運用大數據從哪里著力？當前利用大數據提高民主黨派協商能力要先做什么？這是有關“民主黨派協商能力提升”實踐層面的思考和討論，對于民主黨派協商能力相關研究拓寬理論視野也是有益的提醒。

二、民主黨派協商應具備大數據素質

我國民主黨派協商的傳統優勢在于樣本調查分析、因果論證、精準闡釋，與大數據思想形態的要求迥然異趣。大數據的典型特征，4V觀點較有說服力，即Volume、Velocity、Variety、Veracity[11]。其含義大致包含以下幾點：一是大數據強調全體數據，不重視樣本和調研討論；二是大數據重視混雜數據，而不講求精確計算；三是大數據重視數據關聯，而不探討數據間因果邏輯關系；四是大數據強調一切可量化，重視通過數據直觀地預測結果，而不利用數據作細密的推理論證[12]。雖然有學者指出，要警惕“大數據熱潮”泛濫[13]，但大數據引領全球社會形態變化是大勢所趨，民主黨派協商應順應潮流提升大數據素質。

（一）確立大數據意識

大數據意識，指的是人們努力去適應大數據環境的心理反應。大數據思維，指的是全面掌握大數據運用機制的工作方式。黨政決策部門均強調“大數據思維”的重要性，其適用于宏觀項目規劃和公共事務管理。而民主黨派協商，指的是參與黨和政府各級機構決策的討論和建議，既不主持規劃政治藍圖，也不實際操作公共事務，所以民主黨派協商一般用不上“大數據思維”，確立“大數據意識”比較切合其參政議政性質。

大數據時代社會信息瞬息萬變，前信息時代“提出問題-分析問題-解決問題”這一貼切適用的參政議政經典表述鏈條，隨時有被大數據“第四范式”瓦解[14]并發生邏輯斷裂的可能。龐雜數據會帶來社會信息的不穩定性。所謂大數據意識，就是要體現出對于這種不穩定性的妥協。許多為民主黨派協商準備文稿的工作人員缺乏大數據意識，因而容易產生“大數據不適應癥”。比如，工作人員從調研到形成結論花了一兩個月時間，等到提出建議時，情況卻發生了根本變化，提出問題的基礎卻不復存在；再如，解決問題的技術優化手段層出不窮，協商文稿還未搬上協商臺面，就已經成為明日黃花。故此，要解決這些“大數據焦慮”，必須認同和順應大數據時代，確立“大數據意識”。

提倡“大數據意識”，指的是需要推動民主黨派協商議案，呈現出大數據時代“豐富”“新鮮”的特點：一是數據全息性，即搜集所有與協商問題相關的知識圖景，并梳理知識圖景相互間的重要關系；二是路徑領先性，即全面掌握能夠形成協商結論的分析工具與分析方法，在其中尋找合適的、最新的。這種即時的動態把握，可以使民主黨派協商理性對待“提出問題-分析問題-解決問題”的行文鏈條，而以富有彈性和回旋空間的形態提出具有前瞻性、預測性和延時效力的結論。

（二）學會運用不同類型大數據

大數據主要分為結構化、非結構化兩種類型。結構化數據可以用二維表結構來表達實現，主要通過性質穩定的數據庫進行存儲；非結構化數據是沒有預定義模型的混雜信息圖景，包括無法結構化的辦公文檔、XML、HTML、各類報表和圖片、音頻、視頻等信息[15]。目前民主黨派協商提案文本的撰寫，大多還基于單調的應用文寫作規范，而未呈現出對大數據類型特征的理解和認同。由于我國政府部門“信息孤島”現象普遍存在[16]，民主黨派協商對于結構型大數據的運用情況并不理想；而對于以幾何級天文數量秒變的非結構化大數據的運用，基本上還處于起步階段。

綜合運用結構型大數據，如CSCD中國科學引文數據庫、RESSET金融研究數據庫、CNKI中國知網、美國SAGE期刊全文數據、Emerald管理學、工程學數據庫等，應是民主黨派成員進行協商工作應具備的基本功。根據課題組對民盟福建省委成員和廣西各民主黨派成員的考察結果表明，理工背景出身的民主黨派精英，習慣于運用結構型數據庫及其分析平臺撰寫參政議政文稿；而人文社科背景出身的民主黨派管理者和民主黨派成員，在運用結構型數據庫及其分析平臺作為參政議政參考資料方面技術薄弱。這說明，在民主黨派成員中普及運用大數據的技能，對于夯實民主黨派協商基礎、提升民主黨派協商品質和效率，是很有必要的。

就非結構型大數據而言，公眾常用的搜索引擎如百度及其指數平臺、GOOGLE及其趨勢平臺等，對于我們校驗一般的協商提案數據分析是有幫助的。當需要快速調閱的文件超過百萬份，或分析的用戶達到數以千萬計以上時，就不可或缺類似EVERYTHING、爬蟲等專業軟件。運用非結構性數據，本來可以成為民主黨派協商的優長，但實際情況是，民主黨派人士還是習慣用成百上千份問卷數據、印象式訪談和不全面的實地考察作為支撐材料。課題組抽樣調查了廈門2015年以來各民主黨派參政議政文稿匯編，發現多數是基于小數據推演出的確定性表述，而基于混合型大數據進行動態表述的文稿不超過15%。協商時不重視非結構大數據，導致民主黨派在一些重大問題上的意見和建議就顯得角度不新、分量不足。

可以說，學會運用不同類型大數據，使我國民主黨派協商具有鮮明的時代特征，是民主黨派協商能力建設的緊要任務。

（三）要用活大數據

大數據是現代生活或工作留存的無序印記，是人類社會生活的副產品[17]。大數據體量龐雜，信息內容在天文數量的基礎上呈幾何級數增長，屬于粗放的被動數據。對于民主黨派協商而言，大數據毫無目標地產生、留存和運轉，只有被用活的大數據才是有意義的數據。民主黨派協商對于大數據的參考、借鑒和使用，應當謹慎、靈活而且要有鮮明的價值導向。

在準備民主黨派協商議案時，如何甄別出需要的數據？預定義“類型化”或“關聯性”，由此形成有秩序分布的數據集，才能有說服力。比如，要做一個“有關某地水資源利用情況”的建議，那么該地所有海域、江域、湖域，都是“類型檢索詞”；而“水污染”“水環境”“水產養殖”“水開發”等，就是“關聯檢索詞”。對相關大數據進行分類整理，是民主黨派協商運用大數據的基礎性工作。但是，按照“類型化”“關聯性”指示從大數據里提煉出來的數據集，呈現為二維扁平性征，仍然難以讓非專業人士一目了然地抓住要害。

民主黨派要想利用大數據形成令人信服的結論，需要簡潔明了的大數據分析過程。大數據的動態發展，傾向于解構以符號表述因果邏輯鏈條。從事大數據研究的學者們一再強調，運用大數據的優勢在于發現其數據關聯性，而非藉以梳理數據間的因果關系。但這并不意味著，無法在大數據條件下陳述數據和結論之間的必然聯系[18]。民主黨派協商的現場報告，往往只有十來分鐘甚至更短的時間，如何基于大數據表述協商主題與解決方案之間的合理聯系，使建議具有感染力和強大說服力，是努力的方向。

對大數據進行可視化處理，有助于解決上述兩個方面的問題。可視化處理，是指將二維數據集轉換為趨勢預測圖、項目遠景規劃模型或有意味的圖像視頻等。民主黨派協商多在非專業氛圍中展開，參與者對于大數據陳列以及基于大數據的復雜分析，往往難以及時領會。視圖化的大數據是數據基礎、數據分析、問題結論的綜合直觀呈現。在絕大多數民主黨派參與的協商場合，視圖化的大數據分析及其結論總能獲得最多的認可。

（四）在利用大數據時，也要反思大數據

大數據技術打破了數據壟斷封鎖的局面，在政治、經濟、社會、文化、科技、倫理等方面提出了大量新命題，并提供了許多解決問題的新路徑；民主黨派協商也藉此開闊了視野、積蓄了新動能。但辯證法告訴我們，新技術形態的出現必有利弊，民主黨派協商在運用大數據時，也要警惕其局限性，防止負面溢出效應。

大數據分析技術基于這樣一種純粹的認知追求，即一切都可以處理成數據，包括人的情感、意志、態度、行為舉止及其心理動機，也都可以數據化。但按照馬克思主義哲學原理來衡量，對人性作徹底的數據化表述，會導致對人性作簡單化、機械化的理解，從而導致人的社會屬性衰敗，出現人性異化[19]。民主黨派協商的人文追求則體現為，實現“共和”的政治倫理，增進民眾的福利。民主黨派協商對大數據的運用，應以能維持濃厚人文精神作為基本準則。

民主黨派協商，不像黨政部門能充分發揮大數據的積極作用。根據切實無疑的數據集，簡潔有力地指出協商問題的要害，無須繁瑣論證就能提出具有說服力的意見和建議，這是運用大數據的優勢。但民主黨派協商并非面對必須即時或必須限時處理的問題，甚至不是在討論一定要有處置結果的問題，莊嚴周備的程序性和儀式感也是其重要的文化特征。民主黨派協商運用大數據，需要經過謹慎理性的辨析過程。在一次有民主黨派成員參與的無主題協商座談會上，政府有關部門根據廢棄共享單車的驚人數量以及上萬條市民的牢騷信息，提出禁止企業投放共享單車的意見。民主黨派成員則敏銳地指出，共享單車給城市帶來的活力與便利也要計算進去以形成對比。防范“大數據迷信”，提醒政府相關部門不要以急功近利和片面運用大數據的方式進行決策，也是民主黨派協商當前的一個重要任務。

民主黨派協商，要謹防觸犯“大數據倫理”。大數據狀態龐雜混淪，運用者很容易在故意或不知情的情況下實施大量的知識侵權和隱私侵犯[20]。運用者如果被追究責任，就墮入“涉嫌數據違規（犯法）”的境地；如果無法追究責任，又會形成“數據欺凌”，傷害社會公正[21]。就筆者所知，民主黨派協商的大數據運用不合“數據倫理”的情況并不少見，只是由于協商文稿多不公開發表，因而不為人所關注。民主黨派協商既要遵守政黨規則，也要經營社會倫理，一旦由于大數據運用而出現知識侵權和隱私侵犯，協商的公信力就會大打折扣，這是特別要注意的問題。

反思大數據，可以防止濫用大數據，有利于民主黨派協商能力的提升，有利于民主黨派健康有效利用大數據參與各層次協商，以履行參政議政和民主監督的政治職能。

三、民主黨派協商利用大數據的著力點

黨政機構和社會組織利用大數據，一般根據其性質、特點和需要，有各自的著力點。民主黨派協商利用大數據，可立足黨派身份、協商需求、優勢互補等，把握以下關鍵要素。

（一）堅持民主黨派協商立場

民主黨派協商是中國特色社會主義民主政治的有機組成部分。基于民主黨派協商立場有效利用大數據，以下方面大有可為。

1.推進民主黨派智庫建設

大數據出現為智庫建設與發展提供了堅實的技術基礎，而智庫是大數據得以深入有效介入國家政治、經濟、社會、文化的變電站。民主黨派只有建成類型豐富、運轉順暢的智庫，才能充分發揮運用大數據的優勢[22]，避免零敲碎打的參政議政局面，從而持續穩定地不斷推出可用于協商且具有民主黨派特色的高質量成果。目前，民主黨派中央和省級機關著力推動建設類型豐富的研究中心，就形成了民主黨派協商運轉大數據的平臺支撐。

2.堅定民主黨派政治立場

我國實行的是中國共產黨領導的多黨合作和政治協商制度。中國社會階層復雜多樣、社會空間切割細密，民主黨派的基本政治立場，就是擁護中國共產黨的領導。已故中國民主同盟主席、著名社會學家費孝通先生提出關于中部發展的認識和建議，推進了我國的“中部崛起”戰略規劃[23]，就是這方面成功的范例。現在借助大數據，民主黨派可以更加全面準確地了解和分析各種社會形態、社會階層、社會空間的存在狀態和發展趨勢，從而基于不同社會立場參政議政，為民主黨派協商賦予新意。

3.推進民主黨派之間相互協商

目前所謂的民主黨派協商，偏向于指各民主黨派參與中國共產黨及政府部門組織的協商會議和協商活動。民主黨派協商運用大數據，主要為了更好地向黨政機構提供有用、有益、有效的意見和建議。不過，在運用大數據參政議政方面，不同民主黨派成員之間容易出現類同的情形，所以要推進民主黨派之間相互協商。比如，廈門市多次舉辦若干民主黨派有關參政議政的聯席會議，在避免數據集同源、選題重復、建議近似的問題方面取得了成效。民主黨派成員之間展開協商討論，可以使基于大數據運用的參政議政刪蕪汰劣，提升品質。

（二）推進系統項目帶動

民主黨派協商，經常會指向黨政部門的項目。項目，一般又可分為“出題（策略規劃）”“解題（線路圖設計）”“做題（實施過程）”三種類型，這些都用得上大數據。根據既有民主黨派協商實踐，民主黨派在基于大數據給黨政部門“出題”方面獲得較多認可，如九三學社曾提出“三江源生態保護計劃”[24]、民盟中央曾提出“人才培養推動新興產業”[25]等。此外，在為黨政部門“解題”方面也形成慣例，如各民主黨派每年都要結合自身專長，承接黨中央或國務院委托的重大課題，這些課題的展開需要大數據作支撐。“做題”，主要由各級相關政府部門付諸實施，各民主黨派雖也有局部介入，如定點落實扶貧項目等，但一般用不上大數據。不過，既然民主監督是黨派的基本職責之一，那么要對政府部門做題情況進行督察時，就需要調集大數據進行甄別分析。

民主黨派在運用大數據為黨政部門“出題”“解題”“做題”方面，分別有出色表現。但很少針對黨政部門的某一系統項目，將“出題”“解題”“做題”一以貫之進行全面調研協商。相對于執掌項目的黨政部門而言，這無疑會導致民主黨派協商大數據運用在廣度、深度和高度上有所欠缺，難以產生系統的協商話語權[26]，造成難以平等對話的協商困境。民主黨派協商大數據運用的系統性不足這一問題，需要通過深度介入黨政部門的系統項目來解決。

（三）力求線上線下結合

即時在線和動態更新，是大數據的優勢特征。但“即時在線”“動態更新”作為一種文化形態，缺乏穩定性和嚴謹性，由此可能會產生如下負面效應：結構型數據人為操作空間較大，非結構型數據以率性隨意的方式產生。當民主黨派協商工作人員按照預定義的“類型化”或“關聯性”從大數據中提取數據集，就會面臨三個問題：一是數據集的單元或部分存在數據不實、數據虛浮、數據誤差，原則上說，這些數據不能作為協商的正面背景資料加以運用[27]；二是通過數據集得到的協商內容，與政治、經濟、社會、文化等領域的實際運行狀態存在一定程度的差距；三是根據特定大數據分析平臺和相關搜索分析軟件形成的結論，已經過濾掉人群的心理動機、情感訴求、文化旨趣和社會歸屬感等人文精神內涵。冷冰冰的“數據+觀點”，在民主黨派協商中沒有感染力。

那么，民主黨派協商如何解決上述三種典型問題呢？從大數據中提取的數據集，要通過一定方式在線下落實，這是民主黨派協商利用大數據的必由之路。一是召集與協商主題相關的專業人士展開討論，這樣大致就可以澄清數據不實、數據虛浮、數據誤差等問題。二是對數據的利益密切相關人群進行采訪、展開調查，這樣能了解實際社會生態，反面觀照干癟數據的現實協商價值。三是在充分考慮民主黨派協商人文旨趣和理性精神的前提下，適當選擇大數據分析平臺或大數據分析軟件，據此產生的數據鏡像、數據模型和數據視圖，才是適用的。

（四）追求預測力

民主黨派協商和參政議政最為人詬病的，就是“馬后炮”和“事后諸葛亮”式的低效文案和發言，這也反映出民主黨派協商偏重“解釋力”而忽視“預測力”的不良傾向[28]。運用大數據，不斷提升民主黨派參政議政的宏觀預測力，可以在一定程度上改善民主黨派的協商形象。

1.重視運用非結構型大數據，形成“黨派iGDP”格局

在我國，黨政部門掌握了全面、完整、權威的結構型大數據，黨政部門服務的智庫專家在利用結構型大數據方面，已經形成較為完善的提煉和分析機制。相比這下，民主黨派協商在運用黨政部門及其智庫的結構型大數據方面，沒有優勢可言，也難以形成可持續發展的特色。不過近年來，民主黨派在反映社情民意方面勢頭強勁，形成了“黨派GDP”。如果循此提升品質，綜合運用微信、QQ、百度等非結構型大數據，在整體觀和全局觀的指引下搜集和分析社情民意，進而預測中國不同領域的發展大趨向，就可以形成“黨派i-GDP”，為民主黨派協商增添亮色。

2.在結構型大數據使用方面拾遺補闕，會有意外收獲

當前我國服務于黨政部門的智庫報告，要服從于國家在政治、經濟、社會、文化等方面的發展定位。在對相關結構型數據的處理上，既有“解釋的偏好”，又有“宣傳的色彩”，而這會削弱其對于未來的判斷力。民主黨派協商可以關注被黨政智庫全然忽略和淡化處置的結構型數據，其中往往蘊含著可藉以追蹤未來圖景的蛛絲馬跡，由此關聯到對某些重要協商問題的預測。

在某些問題上，比如面臨我國臺灣地區領導人選舉等復雜狀況時，黨政部門及其智庫能根據大數據分析出發展動態，但涉嫌話題敏感或出于思慮尚未周全難以表態。在這種情況下，民主黨派就可以通過協商爭取話語權，分析黨政智庫愿意共享的大數據，對相關事務作出多方向和多種可能的預測，甚至可以為黨政部門提供表態的預案，藉以將問題引向深入，將局面導向變得更為明朗。

四、利用大數據提升民主黨派協商能力的對策

總體而言，民主黨派協商在利用大數據進行協商和參政議政方面，情況不夠理想，還有很大的拓展空間。那么，如何穩妥地提升民主黨派協商有效利用大數據的能力，以下對策可能有一定幫助。

（一）設立“大數據研討課”，作為黨派成員培訓的常規項目

目前各類民主黨派培訓項目，尚未出現將“民主黨派協商的大數據運用”列為講解課程和研討內容的情況。不是其重要性沒有得到重視，而是因為利用大數據進行民主黨派協商成功案例較為零散，沒有經過專家的系統整理，且影響不大，用于培訓不夠典型。但越是培訓空白地帶，越要勇于開創教程，至少可以圍繞“大數據運用”這一主題開展討論班，以確保黨派干部、參政議政和社情民意信息骨干都能注意到大數據運用對于民主黨派協商的重要性。2017年貴陽市委統戰部舉辦的民主黨派骨干成員培訓班設置了“大數據區塊鏈技術及應用”課，就產生了不錯的效果。

（二）“大數據校驗”成為文本定稿的必經程序

對于絕大多數民主黨派協商文案和參政議政文本而言，是否運用以及有效利用了大數據，是判斷協商內容質量高低、符合時代特征與否的重要指標。設置“大數據校驗”這么一個程序，主要檢查以下項目：一是數據集提取是否合理；二是數據分析平臺（數據分析軟件）使用是否恰當；三是提出的建議、得出的結論是否匹配大數據運用的特征要求，如強調關聯性和預測力的程度如何等。能夠通過“大數據校驗”的協商文案、參政議政文本，一般就稱得上“具有鮮明時代特征”和“言之有物”了。廈門民盟曾收到一篇題為《建議全面核實我國農村居民身份證信息》的稿件，雖然內容不錯，但其中涉及的數據范圍太小，于是民盟幫助作者進行了大數據校驗，修改過后作為信息專報件呈送，最終得到省級領導批示，被評為“2013—2014年度福建省政協系統優秀社情民意信息”。這可以說明，“大數據校驗”對于參政議政文稿撰寫是有效的。

（三）黨派應結合各自協商專長和界別特色，建設不同主題導向的數據庫

雖然大數據具有共享性質，但總有一些數據庫是限制開放的，而這些又往往是具有重要協商價值的資料來源。除此之外的非結構型數據，如果平時不留心去分類收集，臨時使用起來也不是很方便。民主黨派如能在各個層級建設類型豐富的數據庫，在協商資料的準備上就可以變得更為主動。同時，黨派自有數據庫的動態更新，會提示許多新的協商方向，其中一部分經過琢磨和經營，會成為不錯的協商議案。目前，民主黨派各級機構注重將有價值的協商議案、社情民意信息匯編成冊存檔，但篇目較少且主題叢雜，難以形成特色優勢項目。因此，民主黨派應重視不同類型的研究中心的設立，努力提高創建和維護相應數據庫的能力。可以說，民主黨派數據庫建設不僅能為民主黨派智庫和民主黨派成員提供便利，而且本身就是大數據不斷發展的一部分，昭示著民主黨派協商的現代性追求，需要各民主黨派人士去致力經營。

參考文獻：

[1]關于加強社會主義協商民主建設的意見[N].人民日報，2015-02-10.

[2][4]肖建平，胡芬芬.構建完整指標體系推動民主黨派協商能力建設[J].江蘇省社會主義學院學報，2018，（3）.

[3]汪守軍.加強民主黨派協商能力建設探析[J].中央社會主義學院學報，2016，（1）.

[5]常慶林.加強民主黨派協商能力建設的方略研究[J].湖北省社會主義學院學報，2017，（3）.

[6]張繼蘭.論協商民主視野下的民主黨派協商能力建設[J].云南行政學院學報，2016，（6）.[7]文樹勛.民主黨派協商能力體系建設研究[J].江蘇省社會主義學院學報，2016，（2）.

[8]田曉玉.政黨協商視野下增強民主黨派協商能力的路徑[J].重慶社會主義學院學報，2016，（2）.

[9]習近平.審時度勢精心謀劃超前布局力爭主動實施國家大數據戰略加快建設數字中國[N].人民日報，2017-12-10.

[10]劉彤.“大數據”這個事兒，民主黨派怎么看？[EB/OL].http：//www.rmzxb.com.cn/c/2017-04-07/1466269.shtml，2017-04-07.

[11]Michael Schroeck，Rebecca Shockley，Janet Smart等.分析：大數據在現實世界中的應用[D].美國：IBM商業價值研究院，2012.

[12]Mayer- Schoenberger V，Cukier K.Big Data： A Revolution that Will Transform How We Live， Work，and Think[M].Boston： Houghton Mifflin Harcourt，2013.

[13]刁生富，姚志穎.論大數據思維的局限性及其超越[J].自然辯證法研究，2017，（5）.

[14]Hey T，Tansley S and Tolle K.The fourth paradigm：Data-Intensive Scientific Discovery[OL]. Redmond Washington：Microsoft Research，2009-11-16.

[15]胡鍵.大數據技術與公共管理范式的轉型[J].行政論壇，2018，（4）.

[16]陳文.政務服務“信息孤島”現象的成因與消解[J].中國行政管理，2016，（7）.

[17]嚴肅的人口學八卦.專訪謝宇教授（上）：大數據的重要價值不是“大”[EB/OL].https：//mp.weixin.qq. com/s？src=11×tamp=1566442533&ver= 1805&signature=jBb9AYdULgBkjnP9OWSYg -mAl6x*vPl5C05dGCHAUN7lU*6ScqnDL95ExK5b- c4yT7tM9gZXzL*ooLOxiUEJrkDeVi50Gx2YhvivZUgCyDuOuHVR3C*mRC* fJU29oH6wq&new=1.html，2018-08-24

[18]齊磊磊.由大數據引起的對因果與相關的討論[J].自然辯證法研究，2017，（5）.

[19]于文軒.大數據之殤：對人文、倫理和民主的挑戰[J].電子政務，2017，（11）.

[20]張軼瑤，田海平.大數據時代信息隱私面臨的倫理挑戰[J].自然辯證法研究，2017，（6）；嚴煒，鄒盼.面向大數據技術的隱私困境思考[J].江漢論壇，2016，（8）.

[21]文軍，吳曉凱.找回失去的傳統：“大數據”研究范式的反思與重構[J].新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2018，（1）.

[22]陳潭.從大數據到大智庫：大數據時代的智庫建設[J].中國行政管理，2017，（12）.

[23]劉長喜，劉豪興.論費孝通的“中部崛起”思想[J].上海大學學報（社會科學版），2006，（5）.

[24]韓啟德.九三學社中央關于加大三江源地區生態保護與建設力度的建議[N].人民日報， 2004-10-14.

[25]民盟中央提案建言加強人才培養打造人才培養體系推動新興產業搶占制高點[N].人民政協報，2018-03-17.

[26]林奇富，賀競超.大數據權力：一種現代權力邏輯及其經驗反思[J].東北大學學報（社會科學版），2016，（5）.

[27]田維琳.大數據倫理失范問題的成因與防范研究[J].思想教育研究，2018，（8）.

[28]胡亞謙.大數據預測能力對公共決策的影響[J].東北大學學報（社會科學版），2016，（3）.

基金項目：民盟廈門市委會2018年一類理論課題“大數據化背景下黨派協商能力提升問題研究”。

作者單位：徐鶯，廣西大學公共管理學院；廣西南寧530022；Email：sgping_cool@126.com。