大数据治理的价值与困境研究——基于新冠肺炎疫情防控语境

谭 静 高淑桃

（四川农业大学马克思主义学院 四川 成都 611130）

近年来，现代信息技术的幂数式发展和爆发式应用，把人们带入了大数据时代。一方面，现代信息技术开拓的大数据治理，有效地提升了国家治理体系和治理能力的现代化水平。作为极其重要的资源和手段，大数据同国家治理实践深度融合，因其精准、及时、透明、共享之特点被应用于新冠肺炎疫情的有效防控，发挥了巨大作用，成为科技“战役”的急先锋而备受广泛的关注[1]。另一方面，作为新兴的技术力量，大数据治理在程式操作和应用机制上普遍存在着问题与不足。现代信息技术进步论并非天然正确，大数据本身极有可能造成不可估量和不可控制的技术性后果①。例如，数据信息的透明、共享会造成个人隐私信息泄露。那些新冠肺炎确诊病例、疑似病例、密切接触者等的个人隐私信息一旦泄露，就可能会受到一些不合理、不公正的对待。本文以新冠肺炎疫情防控为事实语境，全面深入地考察大数据治理的重要价值和现实困境，是巩固新冠肺炎疫情防控成果，推进国家治理体系和治理能力现代化的时代之需。

一、大数据和大数据治理的概念

在大数据时代，占有数据资源的规模和运用数据治理的能力业已成为社会主体间竞争的核心[2]。大数据也被普遍当作国家战略资源，成为影响国家竞争力和构成国家竞争力的关键因素之一[3]。同时，大数据内含重要价值，也潜藏巨大风险。平衡大数据在运用中的价值和风险，是大数据治理的必然要求和内在理念。

（一）大数据概念

大数据（Big data）原本是IT 行业术语，但其概念内涵已经溢出了IT 范域。一些学者曾从大数据的技术分析、应用特点、社会价值等方面对大数据概念作出过很多不同定义[4]。虽然，学界关于大数据概念的定义没有一个明确且统一的标准，但是，这些相互差异的定义却都有相同意义的内涵指向：大数据是指，异构数据构成的一种大规模的数据集合，其规模大到捕捉、储存、管理、分析、处理数据信息的能力远超经典数据库软件工具[5]。准确理解大数据概念，要注意两个方面。其一，将大数据简单地称为海量数据、大资料库固然有其合理性，但是数据规模的大小并非定义大数据概念的关键。大数据的关键在于，它是运用科学的数学计算方式处理信息资源的全新模式，可以对含有指定意义的数据信息进行快速的专业化处理，而经典的数据库软件工具无法捕捉、储存、管理、分析、处理这些数据信息。其二，大数据（Big data）的“大”不等于全数据（All data）的“全”。数据是抽象的、可识别的符号，是信息的表现形式和载体，不过，并非一切信息资源都可以或都可能生成数据。大数据概念本身其实只意味着局部数据或部分数据的大规模而已。

学者认为通常大数据具有“4V”特征。其一，数据体量巨大（Volume）。数据的价值决定于数据的大小，数据的大小决定了数据储存量、计算量的大小。Byte 是计算机储存数据信息的最小单位。如今，数据信息的储存单位已经从GB 扩大到TB，甚至PB、EB、ZB。其二，数据类型多样（Variety）。大数据不仅指信息多、规模大，而且指数据类型的异构化、多元化。数据源的形式和渠道是多样的，可以是文字、音频、视频、图片，可以来源于网络空间、真实世界。其三，数据处理急速（Velocity）。大数据处理的“秒级定律”要求，数据储存量和数据计算量越大，对数据处理速度要求越高，要求在秒级单位时间内给出分析结果，否则数据处理就丧失价值。“秒级”速度要求是大数据同经典数据在信息分析上的最大技术差别。其四，价值密度偏低（Value）。数据信息的数量大、来源多、有指定价值的信息少，例如，24 小时的全天监控采集的有用信息极有可能只有几秒时长。

（二）大数据治理概念

定义大数据治理概念的文献较多，但因为关注视角不同，其定义尚无统一又明确的标准。国外学者的定义偏重于企业组织治理的角度，国内学者偏重于国家社会治理的角度[6]。索雷斯把大数据治理界定为广义的市场主体信息治理的一部分，其目的在于实现数据优化、保护数据隐私、变现数据政策[7]。Malik P.把大数据治理界定为能够影响企业业务完成情况的数据处理和数据决策活动[8]。梁芷铭认为，企业组织的确是大数据治理的行为主体，不过，政府部门和国家机构是大数据治理更纯粹的行为主体[9]。在鲍静和张勇进看来，大数据治理是关涉国家政策、社会管理和科学技术三重属性的政府公共职能行为[10]。笔者在综合相关文献的基础上，从横向和纵向两个维度来理解大数据治理概念的内涵。

在横向结构上，大数据治理概念包含两重内涵：一重是指依据大数据的治理，一重是指针对大数据的治理[11]。“依据大数据的治理”意在强调，大数据治理是从属于社会治理理念层面的，但大数据建构了社会治理的新场域，变革了社会治理观念、重新审视了社会治理的视角，社会治理要遵从大数据自身的结构、特点、属性来安排和展开。“针对大数据的治理”意在强调，大数据治理是从属于社会治理技术层面的，即社会治理的直接对象和社会内容是大数据，包括针对企业大数据的治理和针对政府大数据的治理两个基本类型。

不管是依据大数据的治理还是针对大数据的治理，大数据治理概念都会涉及纵向结构的三个问题：一是大数据治理的目标问题。COBIT②把价值交付、风险和资源优化界定为IT 治理目标，ISACA③认为IT 治理目标是贡献信息技术的业务价值和规避信息技术风险[12]。基于此，可以认为，大数据治理的目标是实现最大化的数据价值和最有效的风险管控。前者包含经济、政治、文化、社会、生态等效率、效益、效果、效能的最大化实现，后者包括避免治理决策的失误、降低治理的成本、规避治理的风险。二是大数据治理的权利问题。因为，在大数据时代，大数据具有资产性质已然是事实，所以，大数据治理的前提是确定大数据产权属性④。治理的核心权利是奠立于剩余控制权分配和剩余索取权分配基础上的所有权[13][14]。由此，大数据治理涉及到大数据的占有、使用、收益、处置等权利，而在大数据治理经验中，这些权利往往是高度分裂的。三是大数据治理的要素问题。要实现大数据治理的价值，落实大数据治理的权利，就必须对大数据治理的责、权、利做出流程规则和制度设计，而确定这些流程规制和制度设计就是大数据治理的要素。这些要素包括大数据治理的决策机制、监督机制、激励—约束机制。其中，决策机制是关键要素，包括了决策权力和决策组织两个方面。

二、疫情防控中大数据治理的价值分析

大数据治理有其自身的性质特点和价值功能，对高效防控疫情发挥巨大作用，所以，国家卫健委公布的《近期防控新型冠状病毒感染的肺炎工作方案》强调了，要充分运用实时的大数据信息进行科学的网格化管理的方式来防控疫情。在防控疫情中，大数据治理价值主要体现在如下三个方面：

（一）建立超级档案，推进疫情防控治理精准化

建立具有指定意义的超级档案，是实现疫情精准防控的基础前提和重要条件。如果没有准确和完善的数据信息，就无法为疫情防控提供所需的一切有效信息，从而难以实现精准化防控。数据是信息的载体，信息是有背景的数据；而知识是经过抽象思维归纳、整理、分析、论证后，最终呈现为理论化和规律化的信息[15](P298)。大数据本身就是一个自带专业化信息处理职能的超级档案。通过运用块数据和云计算等现代信息技术，政府深入挖掘和联机分析了不同时间和空间的海量庞杂的数据信息集合，这使数据信息成为超级容量、实时更新、动态分析的信息系统，这个信息系统就是超级档案，这个庞大的数据系统是我们提取有指定意义信息的资源库，可以有效统合政治、经济、文化、社会、生态等各个方面的信息资源，为疫情防控提供重要的数据支撑和决策咨询[16]。

虽然超级档案和传统档案都是信息资源的集合，但两者却有质的区别，最大的区别在于，数据的规模和整合。超级档案并非简单的数据收集，而是数据的整合和综合。首先，它的容量是超级大的，能够征集和收纳不同时间空间的信息资源。其次，虽然超级档案数据庞杂，但经过块数据和云计算的措置与处理，其结构性划分高度清晰、明了而又直观。最后，超级档案的数据并不是单元化的独立存在，而是一种自动化综合关联的、数据间具有内在层次的、可挖掘指定意义数据的体系性联系的存在。“通过对不同的数据进行分析，人工智能才能真正发挥出它的威力，找到人类难以发现的模式。”[17](P153)政府提取超级档案中的数据信息，施行智能化数字管理。在此次疫情中，政府通过分析横向信息系统与纵向信息系统之间的联系，利用数据信息的整合，发现了特定数据和公众行为数据的潜在关联。如此，便可精准、高效判断出某人是否到过疫情高风险区，是否密切接触过感染者等复杂情况。然后，政府采取针对性配套措施，通过数据分析，筛选出潜在感染者，对其进行核酸检测或隔离。这种智能化、数据化管理大大降低了评估个人感染风险时的概率偏差，有效提高了精准排查感染者的能力，及时阻止了疫情的进一步传播和扩散。

（二）提升治理水平，推进疫情公共决策科学化

作为现代的一项新兴技术，大数据对我国疫情防控的重要价值还在于，信息资源的挖掘利用与政策制定的有机融合。疫情公共决策能否科学化，在于治理主体能否充分灵活地运用超级档案中的数据信息。通过利用智能化的技术手段，可以创新疫情防控方式，进而提高我国的防控疫情水平。随着国家治理体系的现代化、科学化转向，政府决策也从经验支撑转向数据支持。政府深入挖掘智能化大数据对于防控疫情的价值，将超级档案中对目标主体的多维现实记录之实时量化数据，作为疫情防控的决策依据，这是战胜疫情必不可少的关键因素。与以往依赖于经验判断解决问题的传统治理方式有所不同，政府智囊团借助块数据、云计算等信息技术，对超级档案中疫情数据的深入挖掘和智能分析，使数据实现了从初级模糊量化到高级精准量化的转型，挣脱了以往落后的“拍脑袋决策”治理模式，实现了政府决策科学化转变。

一方面，当地政府可以全面准确地掌握地区确诊病例人数和疑似病例人数，经由数据动态分析、自动综合对比，精准把握感染者的活动范围，准确甄别并及时隔离其密切接触者，因人制宜地做出相应的防护举措。另一方面，政府通过超级档案中数据的实时动态分析，可以评估该地区疫情感染的风险系数，经由互联网和交通物流信息，对疫情高风险区人员流动实施全面监控，借助人工智能技术的分析，地方政府可根据最新数据确定所在地当下的风险系数，能够有效地研判公众感染疫情的概率。再结合以往掌握的数据信息，政府就可预测当地的平安状况和风险变化，进而确定复工、复学的适宜时间，如此便能提高决策的前瞻性。由此可见，超级档案信息系统能够实时、动态、全息地反映客观情况，为政府决策提供及时、科学的依据。大数据治理，推进了治理水平的提升，推动了治理方式从主观性判断、经验化决策到智能化分析、科学化决策的转变，实现了政府从事后决策向事前预警的转变。

（三）促进部门协作，推动抗疫资源配置合理化

将大数据信息系统嵌入政府抗击疫情的“战斗”，有益于推动政府智能化办公，打破政府部门间的“壁垒”，便于开展不同部门机构间对疫情防控的交流协作。在打破行政协作壁垒的同时，推进职能部门的交叉性联合办公，创建“无缝隙政府”，实现对疫情防控资源的高效合理分配，提升疫情下政府的管理效率。在超级档案中，利用块数据技术，各个职能部门间的数据从孤立分离走向有机融合，由“点数据”升级为“块数据”，推进数据的互通关联和价值增值，推进不同部门间信息的互联互通和资源合理配置。另外，块数据在超级档案中集结而成的内在联系的价值，可以通过云计算而被挖掘和分析出来，实现信息聚合共享后的倍乘效益。把信息技术嵌入政府各部门的协作中，大数据这个超级档案就能消除部门间的信息壁垒，解决疫情相关信息不对称、信息缺失等问题，实现信息的价值增值，推动政府跨部门的沟通、协作。

人们能够形成共享信念体系或实现博弈均衡的根本动因在于，这种信念体系或博弈均衡能够实现互惠[18](P93)。疫情的突然爆发，情况紧急并十分危险，迫切需要医护人员与医疗物资的合理优化配置。疫情下，政府主要着手于医护人员的输送和医疗物资的配置。一方面是医护人员跨区域的分配救助。通过部门间数据信息的连通、对接，政府将疫情轻微地区富余的医护人员紧急调往疫情高危地区。另一方面是医疗物资的跨区域配置。借助超级档案中的物资信息，快速高效进行资源配置，突破传统配置方式的复杂程序，迅速缓解部分地区医院医疗物资紧缺的情况。

三、大数据治理面临的困境分析

大数据治理提高了我们对疫情的防控能力和水平，但作为一种新兴的信息技术，在其应用于疫情的防控方面，还尚在初级阶段。它在推进精准治理、科学决策、优化配置的同时，也难以避免一些风险和隐忧。在利用数据防控的同时，政府也应理性且充分地认识到，大数据建立的超级档案存有系列问题和不足。事实上，在疫情防控过程中暴露出的大数据治理的困境，深深地根植于大数据和大数据治理的概念内涵和价值特征之中。

（一）信息鸿沟：数据悖论现象

前文论述的一个基本观点，即大数据不是全数据，依然是部分数据和局部数据，这意味着大数据的一个悖论现象，即“信息鸿沟”。例如，在防控疫情中，掌握海量数据的程度上的差别就会造成“信息鸿沟”现象。“信息鸿沟”造成的差别是继脑体差别、城乡差别、工农差别之后的“第四大差别”[19]。因为不同的地区、不同群体使用智能设备的技能、智能设备知识信息的储备、网络资源的获得率及占有率参差不齐，存有很大的不平衡性和差异性，使得偏远地区及弱势群体的健康情况信息不能被超级档案及时有效录入。“信息鸿沟”导致了疫情实时信息的失真和疫情风险预测的偏差。而且，随着大数据的发展，使用设备更专业化和使用技能更高级化，“信息鸿沟”就有进一步扩大的走向。正如《2006—2020 年国家信息化发展战略》中强调重视“信息鸿沟”在我国有所扩大的问题。无用无效数据的混杂涌进，导致疫情数据的误读、误判。超级档案中挖掘和录入的信息并不能完全确保真实性，虚假信息弥散必然影响疫情数据的客观真实性。

（二）信息泄露：数据安全隐忧

大数据时代的信息资源有共享性特征，资源共享的另一面隐匿着私密信息泄露的可能。例如，在建立和应用超级档案的流程中，为了防控疫情，政府需要跟踪调查公众行程流动和健康状况，需要对公众信息进行挖掘、收集、整合、分析、录入，其中每一个环节都有信息泄露的风险。海量个人信息包括身份证件信息、人脸识别图像、实时位置记录等，一旦造成泄露，被不法之徒掌握信息，利用智能分析将点数据整合成块数据，可能危及个人隐私和人身安全，甚至波及社会稳定。实事求是地说，我国对大数据信息系统的保护措施远远不够，这导致了信息泄露现象和网络安全问题时有发生。首先，相关法律并未完善，意味着不法分子篡取公众隐私信息的风险低、犯罪成本小。其次，政府相关部门部分人员缺乏数据信息保护意识，对信息泄露的危害没有清晰的认识，这种认识的匮乏直接导致了数据传输、应用时的不规范操作，加大了信息泄露的几率。最后，数据信息系统的安全纰漏也会造成信息泄露，保护数据信息安全的软件技术不够强大，给黑客盗取信息提供了可乘之机。

（三）信息孤岛：数据割裂问题

各部门数据信息互通共享是实现政府大数据防控疫情的前提。一方面，行政体制是左右数据互通的关键，我国长期以来的行政体制是横向的功能分工和纵向的科层管理。行政部门之间运作的独立性和体制的差异性，导致超级档案的建立和应用缺乏整体规划。在传统的管理体制中，数据信息的互通共享还需要经由一连串申请、审核、批准等环节，导致信息共享的速度遭到制约[20]，直接引致了各部门虽然有庞大的信息数据，然而跨部门数据并没有互通互联、开放共享，不但信息的传输受阻，而且信息的完整性也无法保证，信息孤岛现象广泛存在。海量数据局限于各个部门，综合信息的内在价值难以充分挖掘使用，无法最大限度地为防控疫情供给最大潜力和最大价值。另一方面，一些部门思维陈旧，缺乏超级档案思维，持有强烈的“数据小农意识”，以机密档案和隐私安全为理由，将部门拥有的数据秘不示人。不少地区部门在信息化治理潮流的影响下，创建了形形色色的档案中心、数据中心，涌现了形式各样、规格不一的重复建设，不仅导致了资源无度浪费，而且不利于信息的关联整合，影响了疫情的防控。横亘在部门信息共享的一面面隔离墙，滋生了大批信息孤岛，使政府各部门协同防控疫情的水平受到制约和严重阻碍。

（四）监督不足：制度保障乏力

数据信息资源既是现代社会的生产要素之一，又是核心战略资源，所以对它的监督刻不容缓[21](P101)。但是，“信息技术革命的突发猛进，无论是社会维度还是道德维度，都是难以跟进步伐的”[22](P2)。目前，尽管我国受到了信息时代的浸染，然而以往的体制树大深根，导致政府信息制度不仅缺乏强制保障的硬性措施，而且缺乏安全保密的软性制约。政府信息制度建设没有跟上科技的发展步伐，相关制度的完善与科技的进步不平衡，产生了单方面追求技术的升级创新而轻视完善数据监督相关制度的问题，因而，容易引发数据泄露危险，导致公民信息隐私权利被侵犯。政府在超级档案的建立环节，信息的挖掘与记录缺乏有效的授权和保障机制；在超级档案的储存环节，信息的保管严重缺乏信息安全加密系统；在超级档案信息传送环节，问责追责机制匮乏；在超级档案信息分析环节，数据的利用缺乏权限规定。正是因为政府在超级档案数据收集、处理的各个环节缺少必要的管理监督机制，致使政府防控疫情和公民个人信息安全形成冲突。除此之外，法律是超级档案信息发挥价值的保障，是政府维护秩序的准则。可是，事实上《信息权限管理条例》对责任主体界定不明晰，而且《个人信息保护法》也模糊了对大数据信息隐私的保护，没有办法根绝侵犯隐私、泄露信息的情况。

（五）人才匮乏：技术发展受限

在大数据时代，专业技术人员的培养是提升国家治理体系和治理能力现代化的核心与关键。防控疫情的现代化大数据技术的升级和运行，必须有配套的足够的专业人才才能支撑。政府用超级档案信息系统防控疫情，这必然给相关部门人员素养带来更多挑战，需要政府有更高级更专业的数据收集整合和操作运行应用的技能，才能使工作正常运行。再加上我国政府管理部门人员以管理型人才为主，技术专业人才不足，如果这种情况不能快速改善，超级档案信息资源的建立、保管、分析、应用环节都会受到制约，影响疫情的防控，影响我国国家治理的现代化进程。如今，互联网高度普及和发展，但是，政府对人工智能专业相关人才的培养与激励机制依然重视不足，加上原本政府的工作人员已经习惯了传统的思维模式，如何促成政府相关部门人员的思维转变和信息技能的提升，如何创建大数据防控疫情所急需的人才培养模式方案，是我们不可回避且迫在眉睫的问题。

四、大数据治理破解困境的进路分析

在明了了大数据治理的重要价值和现实困境后，如何更好地发挥其价值、破解其困境，如何更好地运用大数据防控我国新冠肺炎疫情，提升我国应对重大突发公共事件的能力和水平，全面推进我国国家治理体系和治理能力现代化，是需要解决的问题。

（一）伦理核心：秉持以人为本

大数据治理的当前价值在于防控疫情，终极价值在于让信息时代的国家治理和社会治理的方方面面都彰显人的价值，比从前任何时代都具有更高的、更深沉的人文关怀。在信息时代下，人们容易陷入对数据科技的盲目崇拜和过度依赖，这种科技崇拜和技术依赖，容易让治理主体陷入迷离状态，为了信息而信息、为了技术而技术。如果治理现代化完全依附于超级档案信息系统，那么，一旦超级档案系统出现问题就可能造成治理体系崩塌，无法正常运行，加重大数据治理的风险。所以，政府需要对数据技术有理性认知。超级档案没有达到理想层次的可靠度，例如虚假信息影响数据真实度，导致数据分析带有误导性，最终偏离了实际情况，影响疫情的防控和公共决策。

值得注意和反思的是，“我们不是要否决科技本身，而是要反思科技的本质，人性的本质”[23]。要实现和达到高水平的现代化治理，仅仅依靠信息技术是难以抵达理想境界的，更为根本的是要有一个以人为本的正确价值观来引导政府治理。信息技术治理只是工具理性，“尽管大数据是做出科学决策的法宝，然而如果不合理行使，大数据可能会异化成侵害公众利益的工具”[24](P195)。必须要用以人为本的价值理性指导好工具理性的使用。大数据时代的治理是为了更好地为公民服务，更高程度地实现人的自由和全面发展。应充分考虑公众利益，激励公众参与到各类建设计划的探讨中，真正做出反映民众呼声、顺意民众心意的决策部署。一言以蔽之，治理理念应以人为本，才能实现达成善政、善治。

（二）前提保障：完善监督体系

我国目前在大数据的管理应用方面，“数据信息安全管理体系还尚未创立，信息开放互通共享的范围尚未明晰界定”[25]。习近平曾多次强调，必须依法强化对数据信息的管制[26]，筑牢稳固网络数据信息的安全防线……实现高效保卫[27](P382)。我国应根据实际情况，创建监管体系，内外监督体系合力并进，充分保障公众信息安全。

在强化内部监督方面，政府亟需填充弥补关涉数据信息方面法律条规上的空缺，进一步推动完善数据隐私保护相关的立法，创建数据运行的铁笼，让大数据的运行和应用有法可依；清晰定位责任主体，把立法落脚到每一个环节，高效衔接每个环节，避免权力失去监管。通过硬性的法律保障数据信息各个环节的安全高效运行与应用，必须明晰数据信息使用的范围界限，建构完善数据收集、储存、运行的加密系统，对重要隐私信息加强提升防范安全级别，加强巩固对信息的保护，严格规范数据公开互通的范围。例如，根据数据信息的性质，可以把数据信息分为三类：第一类是无条件公开的数据、第二类是有条件公开的数据、第三类是不公开的数据，针对三种不同类别的数据，采取相应的公开和保密举措：第一类进行脱敏、脱密措置，可通过信息平台直接取得；第二类根据规定符合条件者申请审核后获取；第三类涉及公众隐私和国家安全的信息依法不公开。在深化外部监督方面，各社会组织、机构和公众应充分认识到自己的权利，发挥集体力量，借助网络监督平台、投诉平台等纠正政府不恰当的行为，内外统筹，共同促成数据信息成为疫情防控的“助力”，而不是“阻力”。

（三）效能保证：促进信息共享

大数据治理的关键在于数据信息的互联互通与共享协同，整合大数据信息资源，才能建立超级档案，最大限度发挥出数据价值来防控疫情。上文已经论述，各个部门之间的壁垒导致了疫情防控中信息孤岛问题，“以往的管理模式和行政体制给不同部门之间、层级之间、地区之间数据信息的互联互通带来了严峻挑战”[28]。各个部门数据库并不互联互通，不但造成了资源无度浪费，而且不利于信息关联整合，影响疫情的防控和治理。

“划分部门和地区的数据库不适应大数据发展的要求，应全部统一规划部署，跨地区跨部门需协同合作。”[29]只有由政府全力发挥协调功能，创立并健全数据信息系统规范的统一标准，跨地区、跨部门之间的疫情数据信息才能打破现行行政体制下职能分工的固化和科层管理的壁垒，进行必要的数据互通互享，把数据的价值发挥出来，有效防控疫情。针对信息孤岛问题，立竿见影的方法就是在政府的统筹下，将除了涉及公众隐私和触及国家安全以外的数据信息开放共享，推进数据信息的关联和整合，建立融合交通运输数据、健康数据、物资数据等疫情相关的数据资源为一体的超级档案。把各个部门数据整合为超级档案可以大量减少治理成本，不仅能提升各部门之间协同抗疫能力，又能提高应急处理的效率。数据的互联互通、开放共享，可以大幅提高政府防控疫情的“智能”程度，使得数据信息为精准化防控疫情提供根据，为复工复学等决策提供实际支撑。此外，还应注意的是加强政绩考核，对于疫情数据开放共享劳绩卓越的单位部门加以表彰勉励，鼓励各部门数据信息互联互通。与此同时，针对数据信息不按规定开放的部门，予以稽查、监督，以此杜绝部分部门出现“意识小农意识”的现象。

（四）基础条件：加快人才培养

在大数据时代，国家应该营造重视精通现代信息技术优秀人才的氛围，加紧实行前瞻性的人才培养方案，加强国家自主创新能力。对于中小学生，应重视普及计算机相关的基础理论，开展相关的科普活动，为今后进一步的学习及应用打下坚实基础。对于高校，在培养人工智能人才方面，应充分调研市场、社会和国家的需要，优化升级人才培养的方式方案，加速发展完善人工智能大数据方面的学科专业，强化师资力量，把当下市场、社会、国家发展的前沿需求、新兴技术的进步和科研进展的动态引进教学体系中。可以开发创建一系列多学科交融的新型学院，专门培养人工智能数据信息处理人才与兼备多种专业学科的多元型、创新型人才等。激发高校和相关企业合作，借助社会可用的教学培养资源，开办设置一些人工智能数据信息科学等方面的实地教学课程，加速创建研究、学习、应用有机结合的教学体系，塑造复合型、创新型、高水准的专业人才。此外，政府作为疫情防控和社会治理的主体，也需要加强对相关部门人员的数据理论教育和操作技术的培训，提高相关工作人员应用数据信息系统的能力。

注释：

①2013 年5 月19 日，赵汀阳在《文化纵横》杂志社和北大元培班主办的“文化纵横杯”书评大赛中，发表了以“游戏改变之时的反思”为主题的演讲。演讲的主要内容如下：第一，互联网正在重新定义自由和民主；第二，技术进步可能带来新的专制；第三，在全球化时代，现代意识形态演变成系统化暴力；第四，现代知识追求的必然性和确定性受到挑战；第五，全球化时代的存在本质是关系，金融体系和媒体才是最大赢家。

②COBIT 是Controlled Objectives for Information and Related Technology 的缩写，即信息及相关技术的控制目标。

③ISACA 是Information Systems Audit and Control Association的缩写，即国际信息系统审计协会，是全球公认的信息科技管治、监控、保安以及标准合规的领导组织。

④这不是说，大数据治理关涉的大数据产权属性已经在经验上完全明确，而是强调，在市场经济环境中，大数据产权属性必然构成大数据治理的前提条件，这是无法绕开和不可回避的前提条件。如果在经验生活中，大数据产权属性并不明确，那么随着治理的推进，大数据产权必然会日益明确化。