淺議大數據時代的社會治理創新

王延仕 中國共產黨廣饒縣委員會黨校

互聯網、移動技術、云模式等對于我們每一個人早已耳熟能詳，這是大數據迅速發展的產物，也是技術變革的必然結果。大數據時代，一切信息的檢索、獲取、傳導、整合及發布都深深地打上了網絡的烙印。人們看待世界的視角驟然改變，觀察社會的眼光也隨著大數據的參與而悄然變化，公眾新觀點、新思維的參與也使得社會的治理秩序逐漸改變，這種變革必然帶來治理模式的創新。

黨中央站在戰略和全局的高度，科學把握發展規律，著眼實現高質量發展和建設社會主義現代化強國作出了重大戰略決策，指出“提升大數據等現代技術手段輔助治理能力?！辈⒆鞒隽讼到y部署。大數據背景下，應充分發揮數據搜集能力，實現治理的優化升級，使社會治理邁上新臺階，使我國的社會治理在現代化的道路上邁向更高的臺階，為現代化強國之路保駕護航。

一、大數據背景下社會治理的創新趨勢

（一）“協同治理”取代“碎片治理”趨勢日益明顯

在傳統時代，我國的社會治理存在很多“碎片化”問題。具體表現在，承擔社會治理職能的各政府部門的“條塊分割”體制，各管“一攤”，各管“一條”，部門和地方、政府和其他治理主體的合作缺失，缺少應有的協同性，影響了社會治理的有效性，導致了現實中“碎片型治理”模式的廣泛存在；不同部門的職能之間存在交叉和重疊，其信息的級別、標準不同，信息的安全性和信息結構各異，也造成了數據和信息融合困難，導致我國在社會治理上存在著高成本、低效率的怪圈。

大數據浪潮短期內席卷社會諸多領域，海量數據的獲得成本更低，交流速度更快，無論是社會組織、政府部門還是作為百姓的我們，在大數據時代都能夠通過多種渠道實現數據搜集。

同時，數據的交互性特征日益明顯，打破了部門和系統限制，成為政府、組織和公眾等社會治理主體使用的公共資源。借助大數據的阿里巴巴集團與和多個省級政府的合作就是一個企業與政府合作進行實現優勢互補、共同發展的典范。大數據交流渠道多元化、交流方式多樣化，為信息共享提供了多種多樣的可能性，各個主體之間能夠更加高效地協調配合，“碎片”治理怪圈被打破，“協同治理”成為當代社會治理的主流。

（二）社會治理從“有限樣本”走向“大數據”轉變

在舊的治理體系下，治理大多呈現出較為突出的“有限化”治理傾向。換言之，傳統治理更多的是以部分人的治理思維取代全體民眾的治理思維，這個過程無疑使就會部分民眾的需求被忽視。還存在一種情況，就是將個別經驗普適化，推廣到整個治理區域之內。這種社會治理模式其實只考慮到了部分群眾的需求，反映出較強的狹隘性，部分階層的呼聲被掩蓋，差異化需求被淹沒，沒有過多地考慮經濟發展的不平衡現狀。

大數據時代，信息化技術飛速發展，海量信息爆發性增長，通過IT系統的傳輸、計算和處理，成為海量的數據。大數據的迅猛發展使得治理主體不得不迎流而上，建立起較強的大數據觀念，用大數據來監測當前制定的政策是否與社會需求相契合，進而確保不合理的治理模式逐步被取締，實現有限樣本向大數據的轉變。

（三）“動態治理”取代“靜態治理”漸成主流

在傳統時代，我國社會治理的目標被設定為維持社會穩定，社會治理模式存在封閉性、保守性、單一化、控制性等色彩，一切治理其實都反映出明顯的“靜態”特征，模式已然固化。

改革開放以來，社會公眾的積極性、創造性和開拓進取精神不斷提高，不同社會階層之間的了解、聯系和溝通不斷加強，階層交流較之前更為頻繁，流動特征明顯，區域發展和之前相比速度也不斷變快，舊有的模式需要順應大數據的背景而發生更新。因此“靜態”不再是其強調的管理樣態，“動態”治理模式成為社會的呼聲。

在大數據時代，通信基礎設施的持續升級，大數據技術以其實時性、便捷化、多維化的特征，為公共治理主體快速收集、篩選、分析、歸納、展現其所需要的信息提供了便利。治理主體按照最新搜集的數據實現快速更新，使得治理體系能夠隨著數據的快速變化而自我完善與修復，這體現出較強的技術力量。建立在這一技術基礎之上的數據更新，能夠助力不同主體的信息獲得，使各個主體及時把握治理數據的動態變化，了解未來可能的延伸方向，充分體現出“動態治理”的優勢所在。

（四）“經驗治理”退出舞臺，“科學治理”影響廣泛

在傳統時代，社會治理主體主要依賴其經驗進行決策和治理，這種“經驗治理”所依賴的信息存在片面性，影響了社會治理決策的科學性和準確性。

在大數據背景下，社會治理主體可以通過“實時性計算”、“長時段跟蹤”、“可視化數據倉庫”、“云計算”技術，從海量的、看似沒有關聯的社會治理微觀數據中找出有價值的信息，進行分類甄別和科學量化，建立科學的數據模型，逐步推進應用化數據鏈條的完善，使數據分析更為科學，保證決策的合理，有助于推進治理模式改革與修正。社會治理主體通過對社會治理大數據進行歷時性和實時性分析，根據大數據的流程規律設置相應的工作機構和工作環節，實現從簡單的判斷到精確的分析。大數據背景下，“經驗治理”逐漸退出舞臺，治理的科學化日益凸顯。

二、大數據時代社會治理創新的挑戰

（一）數據采集能力不強

大數據時代，社會治理數據的采集主要是基層人員依賴傳統的人工方式，由于采集人員工作任務較重，在做好國家所發布的各項本職工作要求的基礎之上，要應對由于變化性因素所引起的管理難題，操作起來很難創新，因而困難重重。比如在進行資料搜集時，可能因為部門沒有被法律授權而難以獲得數據，效率低下；采集方式長久不更新，效果很差；搜集的數據存在管理問題，導致丟失嚴重，難以打造數字化體系；待遇低，隊伍人員不足；其它部門數據搜集時配合較差，使部分數據難見天日，效能極低。

（二）可用數據匱乏

大數據背景下，我們每個人接受的數據形形色色，數量基數極大，社會主體亦是如此。然而，政府部門、各大企業依然會覺得占有的數據數量偏少，收集到的數據不是自己所需要的，剛需數據嚴重不足。同時，由于制度與技術等多方面的原因，尚有海量數據處于休眠狀態，真正用于提升社會治理效率、促進社會治理發展的應用并不多。因此，社會治理主體以數據分析作為決策支撐并沒有形成氣候，科學決策依然有相當長的路要走。

（三）系統與部門間數據整合困難

我國近些年來十分重視信息化發展，支持和鼓勵各種各樣的電子系統的建立與完善。在各種應用或體系的流程之中，部門之間在技術建設、執行標準、管理方式等方面存在建設性差異；政府部門所擁有的廣泛的、豐富的、主要以電子化手段保存的數據資料，沒能進行有效整合并轉換為提升社會治理能力和水平的數據資源；部分主體常常從自己的視角進行信息的搜集，以完善自我職能，導致數據孤島問題十分嚴重。

（四）數據調研能力不足，業務處理水平低下

部門溝通的障礙造成了許多信息在“搜集”這一環節就無法為治理主體有效捕捉，主體進行信息搜集主要是為了完成某一工作、核實某一指標，數據使用是單一渠道。此外，即便是已經搜集到的一些數據，也因為技術限制或者是未能按時進行科學維護而造成后續應用、處理等環節出現問題。部分治理主體為了對未來的趨勢做出預判，會對現有的數據進行推演，但是這樣的推演大多沒有達到必要的深度，造成現有的數據無法為未來的業務做出有效的支撐，不能真正實現科學治理，無法全面提升社會治理質量。當前，擁有較強大數據應用能力的公司為數不多，僅僅有百度、騰訊等少數幾家，擁有專業數據分析能力的團隊更是少之又少?？傮w來看，我國目前社會治理與大數據的接軌發展尚不成熟，探索能力較低。

三、大數據時代社會治理創新對策

大數據改著與人們切實相關的生活點滴，改變著人們的思維，改變著人們對社會治理的認知。為此，我們必須要在“推進國家治理能力現代化”的總方針指引下，為新的社會背景下的社會治理探索出更多更廣闊的出路。

（一）以大數據理念為指引，推進社會治理水平提升

傳統治理模式強調的“抽樣”研究方式，是依照研究目的選取部分樣本，在個體理念的指引下實現普適性預判。這種思維方式與大數據思維之間存在較大的差異，也不符合時代變革的方向，因此必須進行及時變革。簡言之，具體的操作就是將大數據理念與治理思維相融合，針對那部分較難獲取的數據，納入到更為寬泛的數據分析系統之中，真正實現對社會現象的深刻分析。

綜合來看，目前大多數治理主體都忽視了大數據的有效使用，相關業務領域的拓展也沒有得到充分的關注，社會治理缺乏應有的信息化建設模式，社會治理中大數據的應用還有較長的路要走。

（二）推動社會治理大數據開放共享

社會治理的信息化之路表現出一個最明顯的特征就是包容開放，高效使用。未來要想持續推進治理體系建設、提升治理水平，需要大數據的全面參與，需要實現資源交互共享。要堅決抵制各種影響大數據治理的消極因素，破除固化觀念，為未來的現代化應用保駕護航；要持續推進戰略性數據開發能力，制定出科學的開放機制與運作模式；要完善規模較大、級別較高的數據中心建設，讓包括政府、單位、研究院、企業等在內的多個主體積極提供現有數據資源，為未來的社會治理提供扎實的數據根基；要引導部門上下級、部門之間定期進行數據分析與團隊數據共享，實現優勢互補，解決“信息孤島”問題。

（三）提升大數據集成，推動社會治理流程再造

大數據使得信息集成成為必然的發展趨勢，這也使得集成體系建設成為一種迫切的需求。在信息搜集時，應該充分考慮社會治理的現實情況。由于各類社會治理數據的采集、大數據集成等都是漫長的過程，所以要運用大數據思維審視現有的社會治理運行體系，綜合考慮當前技術簡約、體系流程不斷優化的趨勢，將治理主體在治理過程中產生的大量信息數字化，建設數字化治理網絡，推動大數據下社會治理的流程再造。

（四）加強大數據背景下基礎設施配套和人才培養力度

大數據建設同時，還應該充分考慮人才需求，完善相關方面的基礎配套。一是要以政府為主導，以技術型企業為主力，以公眾參與為紐帶，系統布局新型基礎設施，形成覆蓋有線與無線互聯網、各種社交網絡并存、使用各種終端的社會化統一大數據平臺；二是充分利用當前的數據綜合與分析技術，針對一些難以治理的問題提出應對措施，按照差異化群體需求提供量化和細化的綜合管理與服務；三是要加強與科研院所、大專院校和技術型企業的合作，培養一大批能夠進行社會治理大數據分析和應用的專業人才，為推進社會治理大數據戰略提供智力支撐。