大數(shù)據(jù)在政府治理中的應用研究

李丹丹

（華中科技大學 公共管理學院，湖北 武漢 430074）

引言

黨的十八屆三中全會提出全面深化改革的總目標，實現(xiàn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化是其中的一個重要目標，隨著中國特色社會主義進入新時代，公共事務日益復雜多變，政府治理作為國家治理的基礎和核心，各部門過去靠經(jīng)驗、拍腦袋、“頭痛醫(yī)頭腳痛醫(yī)腳”的舊方法已無法滿足信息時代政府治理的現(xiàn)實需求，急需新的方法手段來處理公共事務。網(wǎng)絡技術的快速發(fā)展為政府治理帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)，在這個大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)已成為國家重要的基礎性戰(zhàn)略資源，運用大數(shù)據(jù)理念和技術推動治理變革，提升政府服務和監(jiān)管能力正成為趨勢。

大數(shù)據(jù)應用于政府治理中的學術成果逐年增長（見圖1），根據(jù)采集的2012 至2019 年間CNKI 收錄CSSCI的822 個樣本數(shù)據(jù)，相關研究開始于2012 年，之后逐年遞增（2019 年為不完整數(shù)據(jù)）。在此背景下，本文采用文獻計量的方法，梳理大數(shù)據(jù)在我國政府治理應用中的研究熱點，對進一步推動大數(shù)據(jù)在政府治理中的應用具有重要意義。

1 大數(shù)據(jù)在我國政府治理應用中的研究概況

1.1 數(shù)據(jù)及分析工具的相關說明

圖1 2012-2019 年CSSCI 來源期刊大數(shù)據(jù)與政府治理研究文獻年代分布

本文所研究文獻數(shù)據(jù)來源于CNKI 數(shù)據(jù)庫，為確保文獻質(zhì)量，選取CSSCI 來源期刊，用“大數(shù)據(jù)+公共或大數(shù)據(jù)+國家治理或大數(shù)據(jù)+政府治理”作為主題進行搜索發(fā)現(xiàn)，相關研究從2012 年開始。經(jīng)檢索，共獲得文獻數(shù)據(jù)852 條，剔除會議、論壇公告和報道、無明確作者等文獻，最終得到可供分析的期刊文獻共822 篇，數(shù)據(jù)采集時間：2019 年 11 月 12 日。

知識圖譜，也稱為科學知識圖譜（mapping knowledge），是以知識領域為對象，顯示知識的發(fā)展進程與結(jié)構關系的一種圖形，能夠顯示出知識單元或知識群之間網(wǎng)絡、結(jié)構、互動、交叉、演化或衍生等諸多復雜的關系。[1]本文通過文獻管理軟件NoteExpress 和可視化分析軟件CiteSpace 對文獻數(shù)據(jù)進行管理和分析，運用NoteExpress軟件總結(jié)822 篇文獻的年份、期刊、作者及機構分布，通過CiteSpace 軟件生成關鍵詞聚類圖譜（clusters）、時間線圖譜（timeline）和關鍵詞突變圖，結(jié)合圖表，分析在我國的政府治理中大數(shù)據(jù)應用的相關研究現(xiàn)狀。

1.2 研究概況

1.2.1 發(fā)文量及年代分布

利用NoteExpress 軟件統(tǒng)計所選文獻發(fā)文年份，利用EXCEL 繪制出發(fā)文年代分布圖（見圖1），由圖可見2012年大數(shù)據(jù)在政府治理中開始得到應用，首先實踐于交通的治理中，這是源于交通擁堵、交通污染日益嚴重，交通事故頻繁發(fā)生，這些都是各大城市亟待解決的問題，已經(jīng)有實踐證明采用大數(shù)據(jù)管理可以解決這些繁雜的問題。2014 年-2015 年是研究大數(shù)據(jù)應用的快速增長期，對大數(shù)據(jù)的相關研究熱度急劇攀升，2015 年至今相關研究進入穩(wěn)定增長期。

2012 年我國發(fā)布了《“十二五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，加快新一代信息技術、高端裝備制造等產(chǎn)業(yè)。2014 年發(fā)布《關于促進智慧城市健康發(fā)展的指導意見》，指出物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、空間地理信息集成等新一代信息技術將服務于城市規(guī)劃、建設、管理和服務。[2]2015年，國務院正式印發(fā)了《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動綱要》，這是我國發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略性指導文件，之后各部門都較為集中的出臺了相關的大數(shù)據(jù)政策法規(guī)（見圖2），指導實踐中的大數(shù)據(jù)治理進程。

綜上可知，大數(shù)據(jù)在政府治理中的應用發(fā)展與國家的宏觀政策有著緊密的聯(lián)系，在一系列政策法規(guī)的引導下，大數(shù)據(jù)在政府治理領域中的實踐獲得了持久的成長動力，得以進一步強化與快速發(fā)展。

圖2 大數(shù)據(jù)政策年度發(fā)文數(shù)量統(tǒng)計[3]

1.2.2 高被引文獻統(tǒng)計分析

被引頻次是由美國科學信息研究所倡導的國際上廣泛公認的、以學術論文為載體的研究成果評價體系，[3]被引用意味著論文中的觀點、方法等受到了其他研究者的關注，這些高被引論文代表了這個研究領域的研究基礎。由表1 可以得出，排名前15 的高被引文獻平均被引頻次為183，研究的內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)對政府治理的影響和挑戰(zhàn)，也包括具體在教育、圖書館、安全、交通和審計方面的實踐，特別是被引頻次高達639 次的《從隱私到個人信息：利益再衡量的理論與制度安排》一文，代表了在大數(shù)據(jù)熱的背景之下研究者們對數(shù)據(jù)安全的冷靜思考。

1.2.3 期刊分布統(tǒng)計

通過NoteExpress 統(tǒng)計，822 篇文獻來源于251 種期刊。根據(jù)布拉德福定律：如果將科技期刊按其刊載某學科專業(yè)論文的數(shù)量多少，以遞減順序排列，那么可以把期刊分為專門面對這個學科的核心區(qū)、相關區(qū)和非相關區(qū)。各個區(qū)的文章數(shù)量相等，此時核心區(qū)、相關區(qū)，非相關區(qū)期刊數(shù)量成1：n：n2。[4]因此，各區(qū)域期刊數(shù)量約為822/3=274，排名前12 的期刊累計有276 篇文獻，屬于核心期刊，排名13 至66 位的期刊累計275 篇文獻，屬于相關區(qū)，排名67 至251 位的期刊累計271 篇文獻，屬于非相關區(qū)，可得出n≈4。由此可見，排名前12 位的期刊屬于大數(shù)據(jù)在政府治理領域研究的核心期刊，尤其是《電子政務》和《中國行政管理》在該領域發(fā)文量占所選文獻總數(shù)的一半（見圖3），其所刊登的文獻在一定程度上能夠代表該領域的研究熱點和前沿。

1.2.4 作者及機構分布統(tǒng)計

根據(jù)普萊斯定律：在同一項工作中，半數(shù)的工作都是由一小部分成員完成的，而這一小部分成員的數(shù)量剛好約等于全部成員數(shù)量的平方根。所選文獻共有1185 名作者，√1185≈34，排名前34 位的作者共發(fā)文138 篇，只占總量的16%，由此可見，相關研究的核心作者群尚未形成。

從表2 中可知，發(fā)文量排名在前8 位的作者都來自于“985 高校”或“211 高校”，對研究機構進行可視化分析（見圖4），可見廣州大學公共管理學院和華中科技大學公共管理學院成果較多，但并未與其他機構合作，合作較為緊密的分為三個合作群：一是中國人民大學和國家信息中心信息化研究部、數(shù)據(jù)工程與知識工程教育部重點實驗室；二是清華大學、武漢大學、南開大學、電子科技大學和華南理工大學；三是中國人民大學與武漢大學、國家信息中心、北京師范大學、中山大學、華南理工大學。各個學校的研究主力為公共管理學院、信息管理學院和法學院，說明當前研究集中在大數(shù)據(jù)實際應用中面臨的各種挑戰(zhàn)和問題。

1.3 研究熱點和發(fā)展趨勢

1.3.1 政府治理中的大數(shù)據(jù)應用主題分布

期刊論文中的關鍵詞一般代表了作者所想要論述的關鍵概念、核心主題或關鍵內(nèi)容，聚類圖譜中的關鍵節(jié)點、重要鏈接和結(jié)構特征可以呈現(xiàn)當前研究的主要內(nèi)容、研究主題之間的關聯(lián)和整體研究狀況。運行CiteSpace 建立新項目，以可供分析的822 篇文獻為數(shù)據(jù)來源，節(jié)點類型設置為Keyword，時間段為2012-2019 年，時間切片為1，各時間切片的閾值選擇為Top50，通過LSI 算從關鍵詞中提取聚類命名，得到大數(shù)據(jù)與政府治理研究的關鍵詞列表（見表3）和關鍵詞聚類圖（見圖5）。為衡量圖譜的繪制效果，CiteSpace 提供了模塊值（Q 值）和平均輪廓值（S值），在[0，1]的區(qū)間內(nèi)，Q 值和 S 值越大，表示聚類效果越好。當Q＞0.3 時，表明劃分出來的社團結(jié)構是顯著的；當S 值＞0.5 時，聚類一般認為是合理的。[5]所選文獻在搜索時以大數(shù)據(jù)為主題，因此關鍵詞“大數(shù)據(jù)”頻次遠高于其他關鍵詞。

表1 樣本文獻中排名前15 的高被引文獻

圖3 發(fā)文期刊前12 位數(shù)量統(tǒng)計

表2 樣本文獻中發(fā)文量排名前8 的作者

圖5 可見，Q=0.4049，S=0.6016，說明此次聚類效果較好，共生成 9 個聚類：#0 國家治理、#1 開放數(shù)據(jù)、#2 政務熱線、#3 稅收治理、#4 大數(shù)據(jù)治理、#5 公共大數(shù)據(jù)、#6教育治理、#7 數(shù)字政府、#8 治理。由此可見，這表明目前大數(shù)據(jù)在政府治理中的應用范圍主要在公共服務、電子政務、智慧城市、公共安全和數(shù)據(jù)開放等方面。

1.3.2 研究主題的演化路徑

時間線圖更便于看出某個研究主題研究基礎的時間跨度，突現(xiàn)詞（Burst Terms）是通過考察詞頻，從大量主題詞中探測出某段時間內(nèi)頻次變化率高的詞，能夠反映正在發(fā)展的理論趨勢。由于突現(xiàn)詞可能成為學科新的增長點，因此它可用于分析學科前沿領域與發(fā)展趨勢。

關鍵詞時間線圖（見圖6）反映了我國大數(shù)據(jù)在政府治理研究中的主題變遷與演化過程。2013 年之前，對大數(shù)據(jù)的應用研究主要集中在情報分析領域和借鑒國外經(jīng)驗方面，2014 年-2015 年，伴隨著電子政務和治理技術的發(fā)展成熟，我國管理部門開始將大數(shù)據(jù)技術應用于電子政務、公共服務和城市治理領域。2015-2017 年，隨著大數(shù)據(jù)技術的快速發(fā)展和應用，隨之而來的數(shù)據(jù)安全和共享成為政府治理中不得不重視的問題，因此，數(shù)據(jù)開放、信息共享、隱私安全問題成為新的研究方向。2017 年至今，基于大數(shù)據(jù)的預測、挖掘、聚類、可視等方法，更多領域如稅收、審計、應急、教育等開始運用大數(shù)據(jù)技術解決傳統(tǒng)的“疑難雜癥”，大數(shù)據(jù)在政府治理中的應用拓展到具體的實踐中，政府部門根據(jù)“大數(shù)據(jù)”發(fā)展和應用的前景對自身的治理結(jié)構、治理能力不斷進行自我革新，將危機化為機遇。

圖4 機構分布和合作知識圖譜

表3 大數(shù)據(jù)與政府治理研究文獻前30 個高頻關鍵詞列表

圖5 大數(shù)據(jù)與政府治理關鍵詞聚類圖譜

圖6 大數(shù)據(jù)與政府治理關鍵詞時間線圖

為了更好地理解相關研究的發(fā)展脈絡，利用CiteS－pace 軟件中突現(xiàn)詞探測功能，獲得14 個突現(xiàn)詞，見圖7。由突現(xiàn)詞的起始時間，可以明確我國大數(shù)據(jù)在政府治理中研究方向的轉(zhuǎn)變與發(fā)展趨勢，精準扶貧在2017 年開始成為新的研究熱點，這也側(cè)面展示我國扶貧工作的力度和發(fā)展。

圖7 大數(shù)據(jù)與政府治理關鍵詞突現(xiàn)詞分析

2 結(jié)束語

本文基于文獻計量法和知識圖譜，對CNKI 數(shù)據(jù)庫收錄的822 篇大數(shù)據(jù)應用于政府治理中的文獻進行可視化分析。研究發(fā)現(xiàn)，2012 年大數(shù)據(jù)在政府治理中開始得到應用，在一系列政策法規(guī)的引導下，大數(shù)據(jù)在政府治理領域中的實踐獲得了持久發(fā)展的動力。其次，當前研究集中在大數(shù)據(jù)實際應用中面臨的各種挑戰(zhàn)和問題，特別是近年來對隱私問題、數(shù)據(jù)安全問題的關注度日益提升。政務大數(shù)據(jù)發(fā)展正處于大數(shù)據(jù)應用發(fā)展的良好契機，需要進一步借鑒各行各業(yè)已有的豐碩成果，探索大數(shù)據(jù)促進政府治理變革的新模式，以大數(shù)據(jù)技術作為實現(xiàn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要助力。