“智慧黨建”的數據治理

薛小榮

“智慧黨建”有狹義和廣義之分。狹義的“智慧黨建”，主要是從政黨的組織主體建設角度來講的。作為無產階級政黨，中國共產黨開展“智慧黨建”，即以組織要素的數字化為依托，通過組織結構的數字化重構，實現組織內外關系的數字化整合，推動組織功能的整體提升。廣義的“智慧黨建”，主要是從中國共產黨作為執政主體建設角度來講的。超大規模國家治理是國家治理的難題。在多元國家治理體系中，擁有九千多萬黨員的黨的力量如何發揮更加高效有力的領導性作用，這是需要始終思考和探索的重大問題。開展“智慧黨建”，既是推動黨的力量在自身組織數字化的基礎上實現組織的智能化，又是把黨的數字化力量嵌入國家治理數字化生態場景的有效路徑和技術杠桿。其中，數據治理既是“智慧黨建”開發應用的功能場景，又是關系“智慧黨建”全局建設的底層架構。因此，對“智慧黨建”的數據治理，在理論與實踐上都有研究的必要。

提升數據治理水平

無論何種類型的組織，在其規模發展到一定程度時，都必然產生對管理技術的渴求，以維系組織正常運轉和機制功能的順暢實現。作為一個超大規模的政黨，組織管理技術是中國共產黨組織建設的重要組成部分。在“智慧黨建”工作中運用大數據技術的主要目的在于：以云計算為依托，通過對龐雜的黨建數據的處理，優化組織功能、降低組織成本、提升組織效能。

使黨建工作可視化。把紙質形態的黨建數據用信息化的方式轉換成為以圖像、圖表、動態3D為主要表現形式的數據形態，這是網絡信息技術發展在黨建工作中的一個重要成果。這一成果隨之帶來的就是黨建資源管理的新突破。原來紙質形態的黨建資源需要存儲空間（場地、溫度等條件）、存儲知識（檔案的分類管理）和專門管理人才（需要經過相當時間來熟悉檔案），現在完全可以依托云存儲方式實現黨建數據的安全性、保密性和及時更新性的管理新形態。在此基礎之上，依托大數據技術的計算分析能力，充分信息化的黨建數據實際上為黨建工作提供了可視化、直觀性的表現形式。這樣，原來被日常繁復性工作所遮蔽的黨員、黨組織的工作狀態，在相當程度上就能以直觀的方式呈現出來，從而為黨建工作的組織結構、功能設置、工作流程等提供效能導向型的革新方案。

使黨建工作可計算。黨建資源的信息化是黨建工作運用大數據技術提升組織效能的前提條件，但決非唯一的決定性因素。如果黨建資源沒有形成足夠的規模體量，實際上也無法運用大數據技術。數據規模體量小無法發揮大數據技術的計算分析能力，因而也就無法為黨建工作提供一個比較完整完善的系統性生態環境。因此，要真正通過大數據技術的運用提升黨建工作效能，必須在黨建資源的信息化規模體量上下功夫。既要包括已經積累下來的各種資源，又要涵納正動態生成的各種資源；既要注重對本單位資源的收集整理，又要吸收相關單位甚至社會環境生成的資源。只有擁有龐大的沉淀數據，才能真正形成大數據，并使黨員、黨組織活動數據的計算成為可能，從而為黨建工作的精準化和專業化提供強大的數據支撐。

使黨建工作可分享。數據的信息化和規模化，是大數據技術運用的基礎。與工業時代相比，網絡時代數據的主要價值抑或優勢之一在于具有可分享性。在工業時代，對政府或企業來說，由于信息收集和信息分析的技術限制，數據往往具有高度保密性和定向流轉性，因為這是建立不對等競爭優勢的關鍵所在。從數據價值來講，工業時代的數據在結構和功能上都具有鮮明的排他性和不妥協性。但是在信息網絡時代，數據的價值和優勢恰恰就在于它的開放和流轉。無論是個人，還是企業、社會組織或是政府職能部門，只要在網絡上留下痕跡，其生成的數據都有可能被平臺所收集并沉淀下來。根據社會各主體的利益訴求，這些沉淀下來的龐雜數據在以計算機和網絡所構成的算法支持下，就會生成有助于觀察分析和決策的信息情報支持系統。從這一意義上來講，大數據技術實際上對黨建工作提出了更高的要求和挑戰，即黨建工作必須適應開放式的網絡空間環境（即使是局域網也是如此），只有人人都在這一開放空間中活動，人人都成為開放空間的活動主體，由人和組織為節點而構成的數據才能形成真正的網絡生態體系，黨建工作的可視化、可計算和可分享性等諸多功能才能夠實現。

使黨建工作可參與。黨建數據的開放透明、自由流轉，是大數據技術得以在黨建工作中運用發揮的持久動力。大數據技術在黨建工作中的運用，既是對以往沉淀數據的計算過程，更是對不斷更新的數據進行計算的過程。在這里，不斷更新的數據是支持從計算到算計的主要因素。如果只是對歷史數據進行梳理分析，這是一種計算的過程，其主要目的是想搞清楚歷史狀況及其對現實工作的影響，但是如果要對當下及未來工作做出遠景規劃，那么對數據的分析挖掘實際上就是一種帶有強烈意愿的頂層設計，這時作為工作基礎性要素的數據庫就需要容納源源不斷的新生數據。新生數據只能是在一種開放透明的環境中，在被參與各主體所接受、所理解的基礎上所形成的信任體系中才能誕生。如果參與的多元主體對信息網絡空間的活動持有消極情緒，甚至采取對抗而非理解、拒絕而非參與的行動，那么生成的數據就會失真乃至被做假。這樣的數據被納入進數據庫進而被智能算計出來，就會對實際工作造成誤導。因此，在大數據技術被采納進黨建工作中時，實質上對黨建工作提出了價值性要求——建構一種以人和組織為核心的信任關系。

使黨建工作可場閾化。數據如果沒有流動起來，那么就只會成為被浪費的資源，不會成為智能算計時可信的資源。因此，要使數據實現多向流動而非單向或者雙向流動，就必須構建一種以人的活動為中心的空間場閾。在這個空間場閾中，多元化的參與主體——不同的黨員、黨組織甚至非黨群眾在預設的空間結構中實現思想行動的交互和信任體系的建立。事實上，在我們談論用大數據技術來助推黨建工作之時，就應該有這樣一個心理準備：沒有場閾化的工作平臺，數據是無法被迅速生成并轉換成大數據技術所需要的各種代碼的。

構建數據治理機理

在對黨建大數據進行挖掘、分析、研判的基礎之上，構建可視化的黨建工作智能場景，促進黨建工作的智能化、智慧化，這是“智慧黨建”數據機理應用的主要目標。圍繞黨建工作的場景優化與效能提升這一核心目標，“智慧黨建”的數據應用機理可由五大工作運行機制構成支撐體系。

數據生成防護機制。黨建大數據的生成積淀和安全防護，是黨建大數據應用機理發揮作用的基礎性工作機制。黨建工作場景的網絡平臺化，為黨員、黨組織日常活動所產生的常規性數據收集保存提供了智能化的工作流程和便利。大規模黨建工作數據的生成及其智能化運用，又為黨員、黨組織的管理教育提供了一種更加清晰可見的全貌式、整體性、可視化的組織新模式。但是，大數據的生成和運用，首先要解決的就是黨建工作網絡平臺的數據安全防護問題。在數據的安全防護上，黨建大數據與其它類型的大數據對工作場景實際上有著共同的安全隱私需求，且黨建大數據表現得尤為明顯。黨員、黨組織的各種信息（身份信息、工作信息、內容信息等等）具有典型的政治屬性，其對安全防護的需求相應較高。因此，要讓黨員、黨組織放心地使用“智慧黨建”平臺，首先要求“智慧黨建”的后臺運行必須擁有可靠的數據生成與安全防護機制。

數據過濾分析機制。在從技術層面建立起了黨建大數據的生成防護機制后，“智慧黨建”的大數據應用機理的第二步就是要對沉淀下來的黨建數據進行過濾分析。對黨建大數據的過濾分析，實際上就是一個數據質量的管控過程。數據的品控管理是數據分析、評估、決策、匹配、優化等后續工作機制得以正常運轉的關鍵。如果說數據生成防護機制是“智慧黨建”的“防火墻”，那么數據過濾分析機制就是“智慧黨建”的“過濾器”。并不是所有數據都能夠成為有用數據，剔除冗余數據、存留關鍵數據，這是大數據算法運用的一個必要而關鍵的工作環節。“智慧黨建”的大數據應用機理，需要建立標準化的數據采集和分析體系。通過標準化體系的建構，在規模數據中精選適合于目標分析應用的數據，借以提高數據使用的質量和效能。構建數據采集和分析標準體系，有兩個要素必須重點關注。第一個要素是黨建工作的目標系統。想要達成什么樣的目標，就需要什么樣的數據來支撐。 “智慧黨建”的工作目標系統，是數據采集和分析標準化體系建立的牽引力量。要結合企業“智慧黨建”的目標，建立合適的數據采集和分析標準化體系。第二個要素是數據的類型。建立數據采集和分析標準化體系，必須對黨建大數據進行科學的歸類。既有一般性的政治要求類數據，又有日常性的業務工作類數據；既有基層組織的整體性活動數據，又有黨員群眾的個體性軌跡數據；既有在職黨員數據，又有退休黨員數據；既有國內單位黨員、黨組織的數據，又有海外派駐單位黨員、黨組織的數據，等等。科學全面的數據類型分析，是構建數據采集和分析標準體系的基礎性工作。

數據評估決策機制。在數據過濾分析機制產生形成黨建大數據后，數據評估決策機制就開始發揮作用。這是“智慧黨建”大數據應用機理中的一個關鍵性機制。數據評估決策的科學性、準確性與真實性，決定了“智慧黨建”能否真正成為黨的組織建設和組織治理的科技支撐。數據評估決策機制的建立，需要解決3個主要問題：第一個問題，如何根據有效的大數據進行科學的評估？當大數據生成并經過過濾篩選之后，怎樣從大數據中提取有效信息并對大數據所展示出來的動態直觀的數據分布態勢進行科學評估，就成為使數據評估決策機制保持正常運轉的第一步。在“智慧黨建”的工作機制體制中，數據評估機制實際上扮演了“參謀助手”的作用。在科學的數據評估之后，我們需要面對和解決的第二個問題就是，如何在評估的基礎之上根據黨建工作目標需求進行科學的決策？數據決策機制是“智慧黨建”的核心工作機制。數據評估可以通過技術手段實現對黨建大數據的量化，數據決策則由黨委在民主集中制原則下進行綜合考量。在黨委根據數據評估作出決策之后，還有一個重要的接續環節就是決策的反饋糾正。也就是我們必須解決的第三個問題，怎樣才能使數據評估決策機制更加健全完善并富有自我糾正的組織彈性？把這個問題解決好了，才能比較好地實現“智慧黨建”的決策價值——通過透明化、可視化、可計量的數據決策流程，盡可能避免和克服決策中的“人”的主觀意志的過多干擾。

數據要素匹配機制。“智慧黨建”的組織價值在于，它通過對黨員、黨組織活動的數字平臺化，使黨員、黨組織傳統的平面式封閉化的組織結構和工作流程，變為立體式的可視化組織結構和態勢分布。這種直觀、可視、透明、立體的組織結構和工作態勢，為黨建要素的精準匹配提供了有力的科技支撐，為組織體系的健全完善及組織效能的整體提升，提供了堅實的機制保障。在“智慧黨建”大數據應用機理中，要使數據要素匹配機制得到確立并發揮作用，需要解決兩個問題：一是遵循“查漏補缺”的原則，根據黨員、黨組織的數據畫像，對照黨的政治要求和組織建設要求，提供精準化的工作指導和內容匹配，夯實黨員、黨組織的政治基礎。二是遵循“按需分配”的原則，妥善處理好組織的固態性與功能的靈活性之間的關系。黨員、黨組織的活動離不開物理化的組織空間。“智慧黨建”的優勢就在于，能夠對數字化組織系統進行大數據掃描診斷，迅速而直觀地發現組織系統內外之間存在的要素搭配不合理的現象，從而能夠為從基于功能到基于效能的組織力轉變，提供一種基于體系集成的模塊化運作的解決方案。

數據功能優化機制。這是“智慧黨建”大數據應用機理的一個循環保障機制。它貫通于“智慧黨建”的整個應用場景之中，圍繞場景優化和效能提升這一核心目標，不斷調整和完善“智慧黨建”的場景功能設計，提升基層黨組織的政治活性和組織力。

（作者系復旦大學馬克思主義學院副教授、博士生導師。主要研究智慧黨建、網絡黨建、互聯網企業黨建。）