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大数据时代突发事件应对中的社会治理创新研究

2014-01-14张永理徐浩

社会治理理论 2014年3期
关键词:突发事件决策政府

张永理徐浩

大数据时代突发事件应对中的社会治理创新研究

张永理*徐浩**

大数据时代,对数据的智慧运用、对社会事实的量化分析势必会带来政府社会治理方式的变革。本文简明阐述大数据对突发事件应对中预测、决策、社会动员以及信息沟通等环节社会治理创新的推动作用,并提出进一步推进的实现路径建议:科学决策、源头治理、协同治理、开放数据、技术发展与制度建设并进。

大数据 突发事件应对 社会治理创新

正如维克托·迈尔-舍恩伯格(Vi k t or M a y e r-Schonberger)教授在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》中所描述的,大数据开启了一次重大的时代转型。[1](英)迈尔-舍恩伯格,库克耶.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕等译,杭州:浙江人民出版社,2013:9.党的十八大报告明确提出“实施创新驱动发展战略”。当前,我国正着力试点建设智慧城市,住建部2013年度公布了103个国家智慧城市试点。[2]住建部公布2013年度103个国家智慧城市试点名单[N/EB].新华网,2013-8-5,http://news. xinhuanet.com/politics/2013-08/05/c_116819676.htm.智慧城市依据的是大数据思维,从海量数据中获取智慧,创新社会治理方式。从企业对大数据未来的畅想和规划,到各国政府制定“大数据战略”,一场以数据驱动的智能时代已然而至。

突发事件应对作为政府非常态下的社会治理领域,是国家治理现代化的重要构成部分。大数据为政府突发事件应对中的社会治理创新提供了契机,通过对社会事实、事态演变的量化分析,发现规律,有效应对。

一、大数据时代的特征及其对社会治理带来的挑战

大数据是什么?麦肯锡全球研究所报告《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》中对“大数据”定义具有一定的代表性,认为“大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群”。[3]郭晓科.大数据[M].北京:清华大学出版社,2013:5.多数文献将大数据概括成四个V,即Volume(大量化)、Variety(多样化)、Velocity(快速化)和Value(价值)。数据的规模巨大、形态多样、快速增长都使得传统处理工具难以驾驭大数据。总之,大数据区别于传统数据的特征有以下两点。

第一,规模巨大。首先,数据量惊人,已达到ZB(计算机存储单位,1ZB=1024EB)级。根据赛门铁克公司的报告,全球企业的信息存储总量已经达2.2ZB。[4]邬贺铨.大数据时代的机遇和挑战[J].求是,2013,(4).此外,数据呈现爆炸性增长,电脑、移动互联、社交网络等终端设备不受时空影响不断产生新的数据。

第二,复杂性。由于互联网多媒体的广泛运用,诸如图片、音频和视频等非结构化、半结构化数据急速增长。数据的多源、异构、分散、语义模糊、非结构化和半结构化,加剧了数据处理的难度。

大数据时代的内涵特征是什么?是对大数据所蕴含价值的挖掘和重视。大数据将成为一种新型生产资料,美国政府则将大数据称作“未来的新石油”。数据的激增,意味着人类的记录范围、测量范围和分析范围在不断扩大,知识的边界在不断延伸,[5]涂子沛.大数据: 正在到来的数据革命,以及它如何改变政府、商业与我们的生活[M].桂林:广西师范大学出版社,2012:57.也意味着从中能够得到的价值越大。布伦乔尔森(ErikBrynjolfsson)教授将大数据比喻成现代版的“显微镜”,认为大数据将成为下一个观察人类自身社会行为的“显微镜”。[6]涂子沛.大数据: 正在到来的数据革命,以及它如何改变政府、商业与我们的生活[M].桂林:广西师范大学出版社,2012:58.

以突发事件应对为例,美国联邦应急署(FEMA)建立的一个创新团队同私营企业进行合作,通过对社交媒体推特(Twitter)上关于飓风桑迪照片的观察以及对疏散速度和可获得的资源(包括饮用水、食物和避难所)的数据进行整合分析,绘制出灾区资源需求程度的分布图,确定出最需要物资的地点。[7]A New Trend in Public Safety? Using Big Data for Emergencies, http://www.envisagenow.com/ a-new-trend-in-public-safety-using-big-data-for-emergencies/.这一重要的信息为救援部门进行物资配置提供了决策依据,美国政府也因此提高了救援的效率和准确度。可见,区别于传统信息获取的方式,大数据思维旨在从宏观趋势中挖掘有价值的信息,获得“深刻的洞见”。

大数据正在改变我们生活、工作和思维的方式,但是在以数据驱动的智能化趋势中,同样蕴藏着对个人、企业、政府甚至整个社会的挑战和风险。

第一,大数据增加了有效使用数据的难度。相对于传统数据,大数据在容量体积和复杂程度上发生了巨大的变化,传统的数据存储、挖掘和分析手段已经不能满足需要。首先,数据规模巨大,对数据库建设提高了要求。其次,非结构化和半结构化数据的增长,需要更为有效,能够处理“异质”、“异构”数据的工具。大数据中的价值无法挖掘就没有意义。大数据增加了技术上有效获得信息的难度,也势必会推进新一轮技术的革新。

第二,过度依赖数据和决策风险。大数据转变人们的思维方式,从决策依赖于个人经验到数据驱动式决策(Data—DrivenDecisionMaking)。但是,从数据中萃取信息支持决策,是否总是有效?答案是否定的。首先,数据的价值取决于数据质量,但是数据质量难以保证。数据的不完整、虚假数据、个体化倾向都会影响数据的质量,“错误的前提导致错误的结论”,误用质量差的数据会引起最终的决策失误。其次,过度依赖数据和“技术理性”的膨胀会引发新的社会风险,“数据远远没有我们所想的那么可靠”。[1][英] 迈尔-舍恩伯格,库克耶.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕等译,杭州:浙江人民出版社,2013:208.数据的样本是人为选择的,就会存在人为控制数据搜集和分析过程的策略性行为,形成自我论证的倾向。数据的误用比没有数据更具有风险。

第三,“数字鸿沟”的加剧。由于对数据存储、挖掘、分析技术的高度要求,大数据成果往往会流向拥有这些技术的大型企业和政府。大数据中的价值信息是新型的资源,资源分享需要激励。在没有法律规制的情况下,就会容易形成“数据垄断”。数据垄断造成数据成果的不均衡分布,网络时代的“去中心化”会再一次演变成权力集中于政府和大型企业。这会引发一个问题:大数据是否能让社会大众从中获利?我们有理由怀疑政府会利用大数据对社会、公民进行监控,而不是提高自身的服务;我们也不排除企业会利用大数据贩卖产品和服务,而不是给予消费者优惠。如果没有法律的有效规范,大数据的垄断会进一步加剧“数字鸿沟”,公民将会再一次处于权力的外围。

第四,隐私安全和“数据监控”。大数据加剧了人们对隐私安全问题的担心和争论。当我们进行网页搜索,浏览记录就会留下痕迹,而网络公司可以通过对痕迹分析获得访问者的个人习惯、兴趣、所在地等信息。运用数据库和个人身份识别技术,就可以再现一个人生活的轨迹和全景,隐私学学者认为,这种信息加总和数据整合形成了一种“数据监控”(Dataveillance)。[2]郭晓科.大数据[M].北京:清华大学出版社,2013:161.我们有必要怀疑,数据将成为一种资源,政府与企业是否有分享数据的动力。网络中公民的行为会轻而易取地被政府与企业获得,如何使用这些大数据就具有不确定性,而监控则成为首要的选择。

二、大数据推动突发事件应对中的社会治理创新

丹尼尔·埃斯蒂(DanielC.Esty)认为:大数据时代,政府将更有效率、更加开放、更加负责,政府决策将是“基于实证的事实”,而不是“意识形态”。[3]涂子沛.大数据: 正在到来的数据革命,以及它如何改变政府、商业与我们的生活[M].桂林:广西师范大学出版社,2012:61.大数据在政府决策中的运用和重视,将使政府决策从经验决策向科学决策转变,从电子政府向智慧政府转变。

突发事件应对是政府非常态下的社会治理。相对于常态下的社会治理领域,突发事件应对的环境、目标、方式存在很大的差异:环境上的信息缺乏、时限的高度要求;目标上的控制和预防导向;方式上的灵活和及时。非常态下的社会治理领域,需要寻求方式上的创新和有效。大数据,寻求深层次价值信息,推动突发事件应对中预测、决策、社会动员、信息沟通等方式的创新。

(一)突发事件的预测

大数据的核心作用在于预测。突发事件应对已从强调事中处置应对向事前预防准备转变。政府通过对社交媒体中的大数据分析,可以进行网络舆情的监控。网民在互联网上产生的海量数据,记录着他们的思想、行为乃至情感,这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。[4]邬贺铨.大数据时代的机遇和挑战[J].求是,2013,(4).相对于现实社会,互联网中公民的观点倾向、关注焦点、交往活动更容易进行捕捉和分析。通过对网络舆情的监控,政府可以进行社会情感分析、网络议题感知等措施,作为对突发事件预防和预警的重要手段。此外,在公共卫生领域,谷歌公司通过对人们在网上的搜索记录对冬季流感进行预测,预测结果与官方数据高度吻合。区别于突发事件预测的传统方式,通过对大数据分析能够即时、动态认知事件的发展态势,在社会舆情跟踪和研判、社会情感分析、网络议题感知、自然灾害类事件仿真和灾害模拟、流行疾病传播的预测等领域迎来新的机遇。

(二)突发事件应对中的决策信息支持

突发事件可界定为一种不确定条件下对事态进行准确研判并采取有效应对措施的决策情景。[5]钟开斌.信息与应急决策:一个解释框架[J].中国行政管理,2013,(8).由于突发事件具有高度的不确定性,突发事件应对面临决策信息的极度缺乏。突发事件应对中信息高度分散于不同主体、不同部门、不同层级中,影响了信息的完整性和及时传播。现阶段,现实社会和网络空间不断融合,突发事件的发展能够在网络中实现与现实社会“同步”。以4·20芦山强烈地震为例,地震发生后,网络中很快就形成了地震相关的灾情信息。网民通过帖子、微博、微信等平台发布和传播灾情信息,形成“全方位”报道。在灾情感知、救助请求等方面甚至比地震局和政府部门公布信息更为快速和准确。[1]曾大军,曹志东.突发事件态势感知与决策支持的大数据解决方案[J].中国应急管理,2013,(11).

突发事件应对中可利用的大数据除了网络中社交媒体的传感数据,还包括政府部门数据库中自然灾害类事件的历史数据、气象等部门对自然因素变化的实时监控数据、应急部门中信息员和电子监控设备的监测数据等。这些大数据为突发事件应对各阶段提供了关键的信息支持,如表1所示。

表1:大数据在突发事件应对中的决策信息支持

突发事件应对中决策信息的即时性和完整性需要得到保证,从而能够采取及时、有效的处置措施,降低突发事件造成的人员伤亡和财产损失。以往的突发事件应对中,决策往往取决于决策者类似事件处置的经验,或者基于碎片化的信息,决策效果难以保证。通过对网络空间、数据库中的大数据进行分析,能够在一定程度上缩短决策信息获得的时限、提高决策信息的完整性和准确性。

(三)社会各主体信息、资源和功能的有力动员

突发事件应对中政府不是唯一的主体,需要在政府主导下进行社会动员,协调整合多元主体的信息、资源和功能,从管理向治理转变。大数据在突发事件应对中的运用,充分发挥了公民、企业、社会组织的作用,形成整合优势。

首先,公民个体进行信息的发布与传播。芦山地震中,公民通过网络进行灾情信息的发布和传播,充当了基层信息员的角色,弥补了政府在极端环境中获取数据的短板。公民不仅能够传播和分享数据,而且成为数据的重要创造者。其次,社交媒体等网络企业通过数据平台建设,搜集和汇总突发事件相关数据。在地震救援中,社交媒体等网络企业建立了灾害信息平台,汇总和传递重要信息,并且营造出全民动员情势,形成集聚效应。此外,社会组织在大数据的分析应用中起到了重大作用。上文例举的关于美国应急署和社会组织合作,利用灾区照片进行分析获得资源需求分布图的案例,就充分发挥了社会组织在数据处理和分析上的优势。

(四)突发事件应对中的信息沟通

信息沟通对突发事件的态势走向以及突发事件应对中的态势研判和决策有着至关重要的影响。许多突发事件态势的恶化归结于信息沟通的不畅或迟滞。突发事件应对中,常态下的信息沟通渠道常常面临瘫痪、中断等情况,极端环境中进行相关主体之间有效、及时的信息沟通成为突发事件应对的重要环节。

由于互联网的普及以及其交互性强的特征,为突发事件应对中相关主体的信息传播和沟通提供了新的模式。首先,政府通过对网络舆情的监控,搜集社情民意,提高政府服务能力和回应性。传统制度框架内,政府搜集社会的意见和需求主要依赖于官僚体制的层级上报和社会调查,信息失真、时间冗长,造成政府社会治理效率低下、决策迟滞。突发事件应对中,由于时间上的高度压力,促使政府通过制度外的渠道进行沟通和搜集信息。其次,区别于传统议程设置的程序,互联网中公民会对自身关心和关乎自身利益的事件通过转发、评论等方式进行传播,进行“自动筛选”,形成“网络议题”的设置。互联网和大数据使得公民不需要通过制度框架内的代议渠道就可以形成意见的综合和表达。“多中心化”的网络社会更有利于公民的意见表达、利益综合,为政府社会治理创新提供了新的模式和趋势,尤其在突发事件应对中,一个求救信息经过网络就能够迅速传播到政府手中。网络平台给予了公民与政府之间更为灵活、及时、准确的信息沟通。

三、进一步推进的路径建议

利用大数据进行突发事件应对中的社会治理创新,促使突发事件应对从事后的被动应对转向事前的主动预防,逐步受到各国政府重视并不断付诸实践。但囿于观念、制度、技术上的缺失及滞后,导致大数据在突发事件应对等社会治理领域的应用存在着障碍与困境。为了进一步推进大数据在突发事件应对中的应用,本文从五个方面提出建议。

(一)科学决策:基于数据的决策科学化

管理即为决策,这一经典论断在突发事件应对中尤为明显。危机决策者抑或是现场指挥官,做出的任一决策会决定或影响事件态势的走向。影响危机决策的因素很多,但信息是危机决策的核心要素。主观式决策依靠决策者类似处置的经验,存在理性因素,但具有不确定性。危机决策的科学有效依赖于对事实的分析,并非主观判断。大数据在危机决策中的作用在于洞察联系、挖掘信息、把握事态,从而为突发事件应对提供尽可能多的备选方案。正如表1中所阐述,大数据能够在突发事件应对各阶段提供关键信息支持,弥补突发事件应对中的信息缺失,并在信息的准确性、获得的及时性有很大的提升。

发挥大数据在突发事件应对中的决策信息支持,需要使其弥合突发事件应对的特征。大数据寻求将总体数据作为样本,而突发事件应对中获得的数据多数呈现碎片化;危机决策存在时限的高度要求,而数据的准确需要时间的检验。所以,对于大数据在突发事件应对中的决策信息支持需要重视,并进行突发事件中大数据综合利用体系的建设,纳入到政府应急框架体系中,但也需意识到其风险,“在该停的时候停下来”,不能过度依赖数据。

(二)源头治理:突发事件应对的“关口前移”

党的十八大报告强调“加快形成源头治理、动态治理、应急处置相结合的社会治理机制”。突发事件应对中的源头治理,旨在重视突发事件应对中的预防和准备,做到突发事件应对的“关口前移”。

第一,充分利用大数据对社会态势的感知和预测功能,对社会安全类突发事件做好预防。社会安全类突发事件存在态势演化的过程,具有特定的利益诉求。由于网络社会和现实社会的不断融合,网络成为公民信息传播和沟通的主要渠道。政府通过对社交媒体、搜索引擎中的社会传感数据的分析,网络舆情的监控、社会态势感知,进行前瞻性的舆情引导和有针对性地满足社会需求。第二,利用大数据对自然灾害类突发事件进行即时、动态监测,做好预警和准备工作。气象、水利等部门通过电子监测设施(包括卫星与航空遥感监测;地面台网监测;深部或地下孔点监测;水面和水下监测)和群众哨卡监测,对自然因素变化进行实时监测,并通过与历史数据对照分析,发现异常,及时做好预警和准备工作。

(三)协同治理:政府主导,多元主体协调整合、合作治理

在突发事件应对中,社会力量所拥有的各项资源与服务能够为有效的危机应对提供支撑,弥补传统以政府为单一主体的应急管理格局存在的局限。[1]薛澜,陶鹏.从自发无序到协调规制:应急管理体系中的社会动员问题[J].行政管理改革,2013,(6).协调社会多元主体力量,需要依据不同主体信息—资源—功能特征,结合政府应急管理体系基本架构,有效配置,形成整合优势。大数据利用体系链条中,公民、社会组织、企业等主体承担着不同的角色和功能。政府需要积极纳入社会力量,协调整合,构建突发事件应对中的大数据综合利用体系。

首先,网络社会的发展以及社交媒体的广泛使用,社会群众不仅能传播和分享数据,而且成为数据的重要创造者。自然灾害类突发事件应对中,群众充当了基层信息员的角色,向外发布大量灾情信息。政府应该鼓励社会群众在有可能条件下对突发事件的相关信息进行向外发布。其次,由于数据搜集、数据分析处理需要专业的设备、技术与人才,企业与社会组织存在优势,能够弥补政府在这一方面的缺陷。政府可以通过合作、委托、购买的方式进行利用。例如,新加坡政府通过资助的方式成立了德勤数据分析研究所(DAI),以引领政府和企业对大数据的研究和应用。

(四)开放数据:信息共享

信息对于突发事件应对中的作用不言而喻,是危机决策的基础。信息沟通的不畅、迟滞,会直接影响突发事件应对的最终效果,由于信息沟通的不畅或迟滞导致危机事态恶化的案例不在少数。信息传播不畅、迟滞最重要的原因,是信息分散于不同主体、不同部门、不同层级中,难以形成共享。目前的政府应急信息管理体制基本是复制于行政管理体制,逐级管理、对上负责、共享性低。[2]薛澜,刘冰.应急管理体系新挑战及其顶层设计[J].国家行政学院学报,2013,(4).

大数据呈现高度分散和碎片化,数据的知识产权归属于不同的政府部门、企业、社会组织和公民个人。突发事件应对中,分散化的数据加剧了极端环境中及时、畅通获取数据的难度。利用大数据进行突发事件应对的关键之一,在于促进数据的开放共享。政府应该制定政策促进数据共享,创造数据共享的激励因素。另外,需要构建数据共享平台,实现数据透明开放和共享。

(五)技术发展与制度建设并进

政府在大数据研究中需要起到主导和促进作用,包括通过直接发起、税收支持、资金资助等方式推动全社会的技术革新。应用大数据推动社会治理创新,需要构建一套长期运行、制度化的利用分析框架,包括数据搜集、数据存储、数据分析以及数据利用平台。深度网络爬取技术、自动化与瞬时分析、可视化技术、建模预测等是其中核心技术。此外,政府还需要进行大数据基础设施的建设。以突发事件应对为例,需要建设大量的电子监控设备和不同类型事件大型数据库。我国已经建设了自然灾害数据库和公共卫生科学数据中心,《“十二五”国家自主创新能力建设规划》中规定要逐步建立社会安全基础数据库。

相较于大数据运用的技术革新,制度建设同样重要。大数据利用中的诸多问题,并不是源于技术上的落后,而是制度上缺乏具体明确的规定。大数据综合利用体系的构建,非政府力量介入突发事件应对等都需要制度法律上的规定加以明确。

*张永理,中国政法大学副教授,中国政法大学危机管理研究中心副主任。

**徐浩,中国政法大学研究生。

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