大数据时代社会治理方式创新和决策优化.doc
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1、大数据时代社会治理方式创新和决策优化 雍爱霞2007年1月图灵奖得主、关系数据库的鼻祖吉姆格雷(Jim Gray)发表了生平最后一次演讲第四范式:数据密集型科学发现,他凭借着对于人类科学发展特征的深刻洞察,敏锐地指出科学发展正在进入数据密集型科研。这正是大数据历史概念的雏形,于是以处理海量数据为核心的“第四范式”呼之欲出。2008年9月,美国自然杂志发表了一份以“大数据”为主题的专刊,标志着大数据这一概念受到高度重视,迅速成为科学创新的亮点并成为各应用领域的前沿话题,其中大数据社会治理领域是最为复杂的应用,也是提高社会治理现代化的必然路径。社会治理是由政府、企业、社区和公众等主体协同合作的系统
2、性工程,随着大数据时代的来临,大量结构化和非结构化数据不断涌现,给政府的社会治理和决策优化带来了前所未有的机遇,也带来了巨大挑战,不断增加的不确定性和不可预测性。目前迫切地需要推进社会治理信息化建设,与时俱进地利用大数据技术,科学地、精准地推进社会治理的各项工作,成为当下社会治理及决策实践中不可避免要面对的研究课题。一、大数据与地方政府社会治理能力的提升(一)大数据应用的战略举措大数据以其数量巨大、结构复杂、类型众多的特点,作为21世纪一种新型的战略资源,各国纷纷利用大数据提升国家治理能力和公共管理水平。美国政府对大数据的研究上升为“国家意志”,认为大数据是“未来的石油”,早在2012年3月发
3、布大数据研究和发展计划,提出要利用大数据技术改造传统国家治理体系和治理手段,首先要在科技创新、环境保护、教育体系、生物医药等领域实现突破。同年5月,联合国发布了大数据促发展:挑战与机遇白皮书,指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇,通过利用海量数据资源,实时分析经济社会发展现状及趋势,能够协助政府更好地推动经济社会的发展与运行。英国2013年推出英国数据能力发展战略规划,要求2015年之前开放涉及民生领域的核心数据库。2013年更是被媒体称为“大数据元年”。如今,越来越多的政府、企业等机构意识到数据本身就是一种重要的资产,数据分析能力是提升组织竞争力的核心要素。大数据开启了重大时
4、代转型,正在改变着探索世界的方法。毋庸置疑,大数据时代对政府管理转型来说将是一个历史性机遇。我国政府大数据意识已经觉醒,2015年国务院印发促进大数据发展行动纲要中提出建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制,目的是推动政策管理理念和社会治理模式进步,加快政府转型和治理能力现代化进程,实现基于数据的科学决策。2017年12月8日下午,习近平总书记在主持中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习时强调,要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制,推进政府管理和社会治理模式创新,实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。(二)大数据有助于提升政府社会治
5、理的“四种能力”政府通过建设基础数据库、数据交换共享平台,将存在于各个部门的人口、地理信息、宏观经济等数据汇集以后,就可以建立跨部门协同应用系统。与传统的信息应用相比,大数据应用有助于提升政府的“四种能力”。1、重视大数据融合分析降低治理成本,提升政府决策能力。大数据带来的动态化信息能够有效弥补对治理对象的模糊认知,大数据分析运用可以在各领域提供全方位的决策依据和服务,再进行智能分析研究,从而有效实现对于重大安全、风险的防范和预警。“用数据说话”,通过对实时、动态、全息数据的相关性分析,以群众需求为导向,可以更好地问政于民、问需于民,提升决策的预见性、科学性和公平性,实现智慧决策。2、利用数据
6、挖掘等技术实现管理精细化,提升政府管理能力。一方面强化政府对管理对象的事中、事后监管;另一方面用政务智能替代或辅助人工决策,在纷繁复杂的数据中利用数据挖掘等技术自动识别出不一致、错误和虚假的信息,实现智慧管理。3、利用大数据技术促进简政放权,提升政府服务能力。政府人口、教育、治安、社保、工商、民政等方面数据横向、纵向融通,促进简政放权,推动一批行政审批事项简化、下放、合并、取消,提高服务质量和公众满意度,实现智慧服务。4、利用大数据打造阳光权力平台,提升政府廉洁自律能力。大数据时代,无论是公众还是政府的行为都被放在“第三只眼”观察下,使社会治理变得更加透明化。编织“数据铁笼”,使政府管理全程电
7、子化,处处留痕,让权力在阳光下运行,有效管好公共资源、公共资金、公共权力,实现智慧监察。二、大数据是社会治理创新方法和信息化建设的必然趋势大数据是信息技术及应用发展到一定阶段的产物,它借用云计算将整个人类“互联”或“物联”起来,形成一个仿真的世界模型,这个模型是多元的、实时的、精准映射的,是一个记载人类行为和物理世界特征的数字写真,与客观世界同构、同步,随着信息技术的进一步发展,大数据将无限接近客观世界。(一)数据治理的技术可行性基于大数据的社会治理简称为“数据治理”,大数据不能单独存在与发展,必然依附于相应的技术支撑点,并与技术发展共进退,因此技术支撑也是数据治理和决策实践的必要条件,为之提
8、供了坚实的技术基础。存储技术:“信息爆炸”的本质为“数据爆炸”,对大数据的存储和有效管理提出了更高的要求。目前典型数据存储技术共有三种:第一种是采用MPP架构的新型数据库集群,重点面向行业大数据,采用Shared Nothing架构,具有高性能和高扩展性的特点;第二种是基于Hadoop的技术扩展和封装,应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景,例如针对非结构化数据的存储和计算等,目前最为典型的应用场景就是实现对互联网大数据存储、分析的支撑;第三种是大数据一体机,这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品,由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分
9、析用途而特别预先安装及优化的软件组成,具有良好的稳定性和纵向扩展性。处理技术:处理技术是大数据的核心技术,标志着大数据发展可以上升的高度,目前可以成为大数据技术支撑的处理技术有人工智能、机器学习、数据挖掘、图像处理、语音识别、神经网络等。其中人工智能(AIArtificial Intelligence)对人的意识、思维的信息过程进行模拟,将智能开发和扩展到应用系统中的理论、方法、技术科学。专家系统(ESExpert System)是人工智能中最活跃的应用领域,将人工智能的理论研究推向实际应用,根据某领域一个或多个知识库规则或专家经验,进行数据处理、推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便解决那
10、些需要人类专家处理的复杂问题。计算速度:对于海量数据处理的时效性而言,计算速度问题显得尤为突出,提升计算速度需要从系统结构上发生根本改变。云计算(Cloud Computing)是一种按使用量付费的模式,提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池,这些资源能够被快速提供,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源,因此云计算甚至可以达到每秒10万亿次的运算能力。硬件集成化程度:微电子行业的迅猛发展对电子产品的更新换代产生了革命性的变化,尤其是对于有体积和重量严格需求的电子系统而言,硬件的集成化程度是主要考量因素。目前集成芯片已从单处理器核到多处理器核演变,并投入
11、使用,相应的多核并行算法已日臻成熟,片上网络(NOCNet On Chip)成为互联网电子设备终端必不可少的集成化芯片结构类型。英特尔(Intel)创始人之一戈登摩尔提出著名的摩尔定律(Moore Law):当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。这一定律揭示了信息集成化速度的发展规律,即便到了如今集成化看似已经发展到了技术顶峰,依然会沿用这个定律。(二)决策创新是社会治理创新的必然结果政府是一个国家最重要的决策主体,其决策体系是否科学,直接决定了政府的治理能力和治理效果。事实上政府治理的“痛点”和“难点”,往往是数据的“盲点”,数据缺
12、失导致政府无法有效决策。当前我国政府的决策模式大致可分为三个层次:“拍脑袋”决策、“取经”决策、“论证”决策。决策精英更倾向于依靠经验、直觉这种经验管理模式,容易脱离经济发展的实际,无法捕捉量变中的规律性和公民切实需要,造成政策实施与管理过程存在多种问题。决策的科学性:地方政府运用信息不充分,部门之间数据共享不够,对决策风险评估往往只能定性判断,缺乏具体量化的评估指标,不能合理预测风险,决策的科学性就大打折扣。决策的精细化:我国依法决策程序: 公众参与、专家论证、风险评估、合法性审查以及集体讨论决定。但在实践中由于理解有所偏差,导致决策程序简化,出现了主观性、随意性的现象,甚至存在“一言堂”的
13、现象,离决策的精细化要求相去甚远。决策的民主性:许多地方政府在公众参与这一环节,忽视利益相关者的知情权、参与权、监督权,习惯于封闭性决策,导致公众参与度低、决策成本高乃至决策失误等后果。党的十八大报告中提出:“凡是涉及群众切身利益的决策都要充分听取群众意见,凡是损害群众利益的做法都要坚决防止和纠正。”同时随着公众权利意识的觉醒,公众社会参与要求日益高涨,并在“互联网”“自媒体”时代得到了进一步体现,封闭性决策和民主性要求之间的矛盾越来越强烈。社会治理作为多级管理服务资源体系,具有数据量大、变量层次多、单元构成差别大和动态性高特点。之所以说大数据是一场治理革命,因为它将通过全息的数据呈现,使政府
14、从“主观主义”“经验主义”的治理方式,迈向“实事求是”“数据驱动”的治理方式,由此产生的革命性影响必然将提升产业效率和管理水平,重塑决策体系,提高政府治理和决策实施的精准性、高效性和科学性。三、社会治理的决策方式优化及辅助决策系统目前国内大数据应用决策方面的研究还处于起步阶段,决策支持系统的研究尚未深入,实践也并不广泛,主要呈现两个特点:企业应用居多、社会治理领域鲜有涉及。少量决策支持系统的实践限于企业,如解决订单决策、烟草物流、港口货运等某些特定的问题。主要原因:一是企业某些特定问题的决策系统所需的数据获取容易,不必依赖政府数据,受政府数据开放等机制影响较小;二是物流、港口货运等问题相对单一
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