浅议大数据时代的社会治理创新

王延仕 中国共产党广饶县委员会党校

互联网、移动技术、云模式等对于我们每一个人早已耳熟能详，这是大数据迅速发展的产物，也是技术变革的必然结果。大数据时代，一切信息的检索、获取、传导、整合及发布都深深地打上了网络的烙印。人们看待世界的视角骤然改变，观察社会的眼光也随着大数据的参与而悄然变化，公众新观点、新思维的参与也使得社会的治理秩序逐渐改变，这种变革必然带来治理模式的创新。

党中央站在战略和全局的高度，科学把握发展规律，着眼实现高质量发展和建设社会主义现代化强国作出了重大战略决策，指出“提升大数据等现代技术手段辅助治理能力。”并作出了系统部署。大数据背景下，应充分发挥数据搜集能力，实现治理的优化升级，使社会治理迈上新台阶，使我国的社会治理在现代化的道路上迈向更高的台阶，为现代化强国之路保驾护航。

一、大数据背景下社会治理的创新趋势

（一）“协同治理”取代“碎片治理”趋势日益明显

在传统时代，我国的社会治理存在很多“碎片化”问题。具体表现在，承担社会治理职能的各政府部门的“条块分割”体制，各管“一摊”，各管“一条”，部门和地方、政府和其他治理主体的合作缺失，缺少应有的协同性，影响了社会治理的有效性，导致了现实中“碎片型治理”模式的广泛存在；不同部门的职能之间存在交叉和重叠，其信息的级别、标准不同，信息的安全性和信息结构各异，也造成了数据和信息融合困难，导致我国在社会治理上存在着高成本、低效率的怪圈。

大数据浪潮短期内席卷社会诸多领域，海量数据的获得成本更低，交流速度更快，无论是社会组织、政府部门还是作为百姓的我们，在大数据时代都能够通过多种渠道实现数据搜集。

同时，数据的交互性特征日益明显，打破了部门和系统限制，成为政府、组织和公众等社会治理主体使用的公共资源。借助大数据的阿里巴巴集团与和多个省级政府的合作就是一个企业与政府合作进行实现优势互补、共同发展的典范。大数据交流渠道多元化、交流方式多样化，为信息共享提供了多种多样的可能性，各个主体之间能够更加高效地协调配合，“碎片”治理怪圈被打破，“协同治理”成为当代社会治理的主流。

（二）社会治理从“有限样本”走向“大数据”转变

在旧的治理体系下，治理大多呈现出较为突出的“有限化”治理倾向。换言之，传统治理更多的是以部分人的治理思维取代全体民众的治理思维，这个过程无疑使就会部分民众的需求被忽视。还存在一种情况，就是将个别经验普适化，推广到整个治理区域之内。这种社会治理模式其实只考虑到了部分群众的需求，反映出较强的狭隘性，部分阶层的呼声被掩盖，差异化需求被淹没，没有过多地考虑经济发展的不平衡现状。

大数据时代，信息化技术飞速发展，海量信息爆发性增长，通过IT系统的传输、计算和处理，成为海量的数据。大数据的迅猛发展使得治理主体不得不迎流而上，建立起较强的大数据观念，用大数据来监测当前制定的政策是否与社会需求相契合，进而确保不合理的治理模式逐步被取缔，实现有限样本向大数据的转变。

（三）“动态治理”取代“静态治理”渐成主流

在传统时代，我国社会治理的目标被设定为维持社会稳定，社会治理模式存在封闭性、保守性、单一化、控制性等色彩，一切治理其实都反映出明显的“静态”特征，模式已然固化。

改革开放以来，社会公众的积极性、创造性和开拓进取精神不断提高，不同社会阶层之间的了解、联系和沟通不断加强，阶层交流较之前更为频繁，流动特征明显，区域发展和之前相比速度也不断变快，旧有的模式需要顺应大数据的背景而发生更新。因此“静态”不再是其强调的管理样态，“动态”治理模式成为社会的呼声。

在大数据时代，通信基础设施的持续升级，大数据技术以其实时性、便捷化、多维化的特征，为公共治理主体快速收集、筛选、分析、归纳、展现其所需要的信息提供了便利。治理主体按照最新搜集的数据实现快速更新，使得治理体系能够随着数据的快速变化而自我完善与修复，这体现出较强的技术力量。建立在这一技术基础之上的数据更新，能够助力不同主体的信息获得，使各个主体及时把握治理数据的动态变化，了解未来可能的延伸方向，充分体现出“动态治理”的优势所在。

（四）“经验治理”退出舞台，“科学治理”影响广泛

在传统时代，社会治理主体主要依赖其经验进行决策和治理，这种“经验治理”所依赖的信息存在片面性，影响了社会治理决策的科学性和准确性。

在大数据背景下，社会治理主体可以通过“实时性计算”、“长时段跟踪”、“可视化数据仓库”、“云计算”技术，从海量的、看似没有关联的社会治理微观数据中找出有价值的信息，进行分类甄别和科学量化，建立科学的数据模型，逐步推进应用化数据链条的完善，使数据分析更为科学，保证决策的合理，有助于推进治理模式改革与修正。社会治理主体通过对社会治理大数据进行历时性和实时性分析，根据大数据的流程规律设置相应的工作机构和工作环节，实现从简单的判断到精确的分析。大数据背景下，“经验治理”逐渐退出舞台，治理的科学化日益凸显。

二、大数据时代社会治理创新的挑战

（一）数据采集能力不强

大数据时代，社会治理数据的采集主要是基层人员依赖传统的人工方式，由于采集人员工作任务较重，在做好国家所发布的各项本职工作要求的基础之上，要应对由于变化性因素所引起的管理难题，操作起来很难创新，因而困难重重。比如在进行资料搜集时，可能因为部门没有被法律授权而难以获得数据，效率低下；采集方式长久不更新，效果很差；搜集的数据存在管理问题，导致丢失严重，难以打造数字化体系；待遇低，队伍人员不足；其它部门数据搜集时配合较差，使部分数据难见天日，效能极低。

（二）可用数据匮乏

大数据背景下，我们每个人接受的数据形形色色，数量基数极大，社会主体亦是如此。然而，政府部门、各大企业依然会觉得占有的数据数量偏少，收集到的数据不是自己所需要的，刚需数据严重不足。同时，由于制度与技术等多方面的原因，尚有海量数据处于休眠状态，真正用于提升社会治理效率、促进社会治理发展的应用并不多。因此，社会治理主体以数据分析作为决策支撑并没有形成气候，科学决策依然有相当长的路要走。

（三）系统与部门间数据整合困难

我国近些年来十分重视信息化发展，支持和鼓励各种各样的电子系统的建立与完善。在各种应用或体系的流程之中，部门之间在技术建设、执行标准、管理方式等方面存在建设性差异；政府部门所拥有的广泛的、丰富的、主要以电子化手段保存的数据资料，没能进行有效整合并转换为提升社会治理能力和水平的数据资源；部分主体常常从自己的视角进行信息的搜集，以完善自我职能，导致数据孤岛问题十分严重。

（四）数据调研能力不足，业务处理水平低下

部门沟通的障碍造成了许多信息在“搜集”这一环节就无法为治理主体有效捕捉，主体进行信息搜集主要是为了完成某一工作、核实某一指标，数据使用是单一渠道。此外，即便是已经搜集到的一些数据，也因为技术限制或者是未能按时进行科学维护而造成后续应用、处理等环节出现问题。部分治理主体为了对未来的趋势做出预判，会对现有的数据进行推演，但是这样的推演大多没有达到必要的深度，造成现有的数据无法为未来的业务做出有效的支撑，不能真正实现科学治理，无法全面提升社会治理质量。当前，拥有较强大数据应用能力的公司为数不多，仅仅有百度、腾讯等少数几家，拥有专业数据分析能力的团队更是少之又少。总体来看，我国目前社会治理与大数据的接轨发展尚不成熟，探索能力较低。

三、大数据时代社会治理创新对策

大数据改着与人们切实相关的生活点滴，改变着人们的思维，改变着人们对社会治理的认知。为此，我们必须要在“推进国家治理能力现代化”的总方针指引下，为新的社会背景下的社会治理探索出更多更广阔的出路。

（一）以大数据理念为指引，推进社会治理水平提升

传统治理模式强调的“抽样”研究方式，是依照研究目的选取部分样本，在个体理念的指引下实现普适性预判。这种思维方式与大数据思维之间存在较大的差异，也不符合时代变革的方向，因此必须进行及时变革。简言之，具体的操作就是将大数据理念与治理思维相融合，针对那部分较难获取的数据，纳入到更为宽泛的数据分析系统之中，真正实现对社会现象的深刻分析。

综合来看，目前大多数治理主体都忽视了大数据的有效使用，相关业务领域的拓展也没有得到充分的关注，社会治理缺乏应有的信息化建设模式，社会治理中大数据的应用还有较长的路要走。

（二）推动社会治理大数据开放共享

社会治理的信息化之路表现出一个最明显的特征就是包容开放，高效使用。未来要想持续推进治理体系建设、提升治理水平，需要大数据的全面参与，需要实现资源交互共享。要坚决抵制各种影响大数据治理的消极因素，破除固化观念，为未来的现代化应用保驾护航；要持续推进战略性数据开发能力，制定出科学的开放机制与运作模式；要完善规模较大、级别较高的数据中心建设，让包括政府、单位、研究院、企业等在内的多个主体积极提供现有数据资源，为未来的社会治理提供扎实的数据根基；要引导部门上下级、部门之间定期进行数据分析与团队数据共享，实现优势互补，解决“信息孤岛”问题。

（三）提升大数据集成，推动社会治理流程再造

大数据使得信息集成成为必然的发展趋势，这也使得集成体系建设成为一种迫切的需求。在信息搜集时，应该充分考虑社会治理的现实情况。由于各类社会治理数据的采集、大数据集成等都是漫长的过程，所以要运用大数据思维审视现有的社会治理运行体系，综合考虑当前技术简约、体系流程不断优化的趋势，将治理主体在治理过程中产生的大量信息数字化，建设数字化治理网络，推动大数据下社会治理的流程再造。

（四）加强大数据背景下基础设施配套和人才培养力度

大数据建设同时，还应该充分考虑人才需求，完善相关方面的基础配套。一是要以政府为主导，以技术型企业为主力，以公众参与为纽带，系统布局新型基础设施，形成覆盖有线与无线互联网、各种社交网络并存、使用各种终端的社会化统一大数据平台；二是充分利用当前的数据综合与分析技术，针对一些难以治理的问题提出应对措施，按照差异化群体需求提供量化和细化的综合管理与服务；三是要加强与科研院所、大专院校和技术型企业的合作，培养一大批能够进行社会治理大数据分析和应用的专业人才，为推进社会治理大数据战略提供智力支撑。