国家治理中的过度数据化：风险与因应之道

金华

[摘 要]大數据作为国家治理的技术之维具有双重属性。大数据推动了国家治理由粗放型向精细化、封闭型向开放型、风险隐蔽向风险防范、经验决策向智慧决策转型。治理过程中过度数据化给国家治理带来挑战，数据过度搜集与挖掘、过度解读与主观偏差、过度信仰与依赖及过度弥散与渗透等过度数据化，诱发数据信息安全、大数据赛维坦、数字鸿沟及个体权利选择与自由意志的被剥夺。面对无所不能却无法抗拒的大数据赛维坦，要将道德规范与法律规则内嵌于大数据运用，完善责任与自由并举的信息管理，平衡数据工具理性与数据价值理性的内在张力，提倡知识精英与草根阶层的数据平权，方能走出过度数据化的泥沼。

[关键词]大数据;国家治理;国家安全;大数据赛维坦;过度数据化;数据平权

中图分类号：D630 文献标识码：A 文章编号：1008-410X（2021）01-0055-09

自党的十八届三中全会提出全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化以来，

国家治理体系和治理能力现代化已经成为时代任务和国家战略目标。

2020年 4月9日国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，在传统的土地、劳动力、资本、技术要素外新增了第五大要素即数据要素，并明确要加快培育数据要素市场，充分凸显国家对数据要素价值的高度认同。随着互联网、物联网、传感器、计算机等数字化存储传输技术的发展，人类已经进入数字化生存时代[1]。数据是未来的新石油，对数据的占有和控制是领地权、领海权、领空权之外的一种国家核心能力[2]（P20）。公共部门以外的数字化转型正在改变公民对政府提供数字化服务能力的期望。为了应对国际变化和国民需求，各国政府正在改变其运作模式，改善公共服务的提供，提高透明度、可操作性及公民满意度[3]。因此，推进国家治理体系和治理能力现代化有了不同的语境和战略目标。尤其当大数据应用在军事、交通、医疗、教育等各个领域并取得良好效果的背景下，大数据嵌入国家治理带来的创造力不仅重塑国家治理能力的形成路径，更意味着一场社会变革，这种社会变革呼唤公共管理与公共服务的变革，即国家治理转型。

一、大数据驱动国家治理转型

治理在中国，自古有之。古代皇帝“无为而天下治”是基于封闭的血缘关系和地缘关系的“礼俗”之治。随着传统礼俗权威的流失，国家权力渗透于全社会，“力治”推动了国家现代化。改革开放后，“力治”因合法性缺失而日渐式微，法治成为国家治理的最高层次和基本底线[4]（P194）。而在信息化、数字化、智能化的背景下，国家治理亦有了丰富的内涵和意蕴。国家治理是一个完整的体系，它包括规范行政行为、市场行为和社会行为的一系列制度和程序，政府治理、市场治理和社会治理是现代国家治理体系中三个最重要的次级体系[5]。随着大数据嵌入国家治理的深度与广度的加强，大数据不断丰富着国家治理的内核，在治理中的优势不断凸显。

（一）大数据推动国家治理由粗放型向精细化转变

大数据采集、存储、分析及可视化技术的运用，使得对来源分散、数量巨大、格式众多的大数据分析成为可能。首先，大数据提供的大量信息，保障了公共部门提供公共服务的精准性，增强了公共部门对公民需求的洞察力，有助于公共部门制定更科学的公共政策，提高公共项目的响应能力，从而构建整体性精准治理的数字化政府[6]。如在大数据驱动下的国家精准扶贫效果显著，实现了由“大水漫灌”式扶贫到“精准滴灌”式脱贫。其次，大数据推动政府业务管理精细化。如广州税务部门通过建立数据应用集中平台，告别了手工操作与人海战术的粗放型管理模式，实现了税收自动入库、自动化解与实时监控，通过对海量数据的分析和对比，广州税务部门实现了对每个行业、每个企业、每个税种的精细化分析、管理与掌控。最后，大数据促进公务员队伍精细化管理，通过智能化、可视化的设备进行计算与匹配，能清楚、及时地识别公务员的不作为、慢作为、假作为，从而对公务员进行有效的监督。

（二）大数据推动国家治理由封闭型向开放型转变

集权是传统民族国家的基本特征。民族国家现代化过程实现了政治权力向社会的全面渗透与控制，形成了政府既“掌舵”又“划桨”的封闭型国家治理结构。在封闭型国家治理结构内部，形成了以官僚科层制为主的治理主体。在政治系统外部，社会组织对公共政策的影响仅限于向政治系统输入利益与意志，公共政策的转化与输出则是在政府操作的黑箱中完成。换言之，传统国家治理是政府主导下的一元化治理，公众是公共政策的被动接受者，这是一种不透明的权力行使逻辑。国家治理现代化强调多元协同共治，要求过程透明、信息公开。大数据带来的思维突破与技术嵌入为国家治理过程的透明化创造了契机。大数据赋权社会组织和市场组织，消解了政府集权封闭的治理结构，形成了多元协同共治的国家治理结构。尤其在污染治理与环境保护、公共安全与应急处置、公共卫生与食品安全、城市发展与城市交通等领域，社会组织与市场组织具备和政府同等的大数据技术开发与运用能力。因此，在大数据赋能的机遇下，国家治权向社会、市场与公民开放成为必然趋势。国家应借此机遇，建立开放型数据平台，鼓励更多的社会组织和个人参与到公共政策的制定和监督过程。

（三）大数据推动国家治理由风险隐蔽向风险防范转变

现代性既创造了高度繁荣的物质文明，亦滋生了无数复杂而不确定的风险。由于风险的隐蔽性，国家治理往往遵循的是事后“救火式”模式。

在大数据战略下，国家治理流程则是数据搜集——量化分析——相关性分析——提出优化方案的正向思维模式。大数据风险预测与防范优势日益凸显。首先，在应对传统自然灾害方面，大数据有其独特的优势。地理信息系统（GIS）通过对城市全方位、全领域的监测，实现了对风险易发高发区24小时精准化、可视化监测，能达到风险的精准预测与防范。其次，大数据能有效应对网络群体事件等非传统风险。面对网络暴力、集体泄愤、民粹主义等网络群体极化现象，大数据一方面可以嗅探网民言论和社会情绪变化，感知网民对社会热点问题的观点和看法，从而采取应对措置，维护社会稳定;另一方面，大数据技术可以从具象的数据中抽象出非传统风险的一般性规律和深层次原因。最后，以大数据为核心的技术反腐败取得良好的效应。大数据技术可以将权力关进数据铁笼，让权力在阳光下运行，实现权力运行的数据化、信息化，推动政府负面清单、权力清单和责任清单透明化，真正实现腐败风险从末梢“救火”到前端防范。

（四）大数据推动国家治理由经验决策向智慧决策转变

传统国家治理依靠感知型、经验型决策模式，决策的科学化、民主化受到质疑。当下的国家治理相关决策越来越依赖大数据及其分析技术[7]。各国政府正在建立数字服务团队（DST），即中央信息办公室以外的信息技术部门，以应对复杂的政府和社会挑战[8]。大数据技术的嵌入，为智慧决策创造了契机。首先，决策技术智能化。大数据将分散、孤立的社会意见进行高效整合，并通过分析技术对海量信息进行全面、系统的分析，从而为国家治理决策提供强大而准确的依据，推进决策科学化、高效化。其次，决策主体多元化。大数据推动国家治理由封闭向开放转型，公共决策亦向社会开放。在大数据技术的推动下，公众信息传递和意见表达成本逐渐降低，公共政策聚集民意和民智，更具有回应性。最后，决策方式科学化。传统决策大都依靠层层统计汇总的数据，按照信息上传的塔洛克等级歪曲理论，数据在多层级传递中可能被过滤或失真，造成决策失灵或决策风险[9]（P137-141）。大数据打破了层级节制的数据孤岛和层级烟囱，实现了数据跨层级互联互通、高效汇聚与关联分析。同时通过一定的大数据“降噪”技术，保证了大数据分析结果的可靠性、决策的科学性[10]。

二、国家治理中的过度数据化表征

大数据是一把双刃剑，一方面，大数据在精细化治理、开放性治理和风险治理及智慧治理等方面发挥着积极作用;另一方面，大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文及社会的其他各个领域，都存在过度数据化的倾向[11]（P15）。过度数据化具有丰富的内涵和意蕴。过度数据化不仅是数“量”的指数级增长和无限扩张，更是人们对数据的一种依赖、信仰与崇拜。

（一）数据过度搜集与挖掘

数据作为生产要素和重要资本，在人类生产、生活中得到广泛运用。在生产领域，大数据将传统生产现象转化为直观可视的量化过程，数据化贯穿于产品研发、在线生产、品质管理和供应等生产链的各个环节。在生活领域，人们的衣食住行和社交均被数据化，在微信、微博、抖音等各个平台生成的社交图谱，将人的情感、行踪、习惯、信誉等全部量化、可視化。数据在生产、生活领域的重要价值，导致数据被过度搜集与挖掘。首先，数据搜集违背了“最小范围”原则。以疫情防控期间的数据搜集为例，一些街道和小区物业在办理出入证时，

除基本的姓名、手机号、家庭驻地等信息外，还搜集身高、学历、婚姻状况、血型甚至家属的基本信息。这样的数据搜集明显超出了应急管理必要的限度，违背了“最小范围”原则，也增加了信息泄露的风险。其次，数据搜集主体超出法定主体范畴且对数据保护的能力不足。疫情防控期间为了及时追踪相关人员的轨迹和传播途径，各个商场、超市、药店等非政府授权机构普遍在搜集个人信息。然而这些主体数据保护技术薄弱、能力不足、意愿不强，甚至出现贩卖数据的现象。最后，用户被迫开放数据和个人信息。我们在安装智能软件和程序时，被强制要求开放通讯录、地理位置、肖像视频、身份认证等权限。大量的后台数据记录着我们每天的行踪轨迹、消费习惯、行为偏好。智能软件内嵌的规则，使得用户不得不让渡隐私权。

（二）数据过度解读与主观偏差

将数据的相关性解读成数据的因果关系是过度数据化的显著特征。相关性是事物之间的一种非确定性关联性，因果关系则是揭示客观世界中普遍联系着的事物先后相继、彼此制约的关系。因此不能由数据之间的相关性推导出数据之间的因果关系。如果仅将大数据视为一组数字，而不考虑生成数据的时空甚至社会和文化背景，可能导致错误的解释和结论[12]。如在2011年的流感季节，Google严重高估了流感病例的数量，即因为他们没有考虑社交媒体对流感季节的炒作给互联网搜索倾向带来的影响。这告诫我们，在生成或运用大数据时，盲目崇拜而不考虑其他动态因素或社会文化背景，极易导致决策失误。过度解读的根源在于我们的主观偏差。主观偏差主要表现为可得性偏差和代表性法则。可得性偏差是人们在面对特定概念、主题、方法的时候，往往根据已有的信息去判断事情的可能性，而不是依据科学的统计数据或者系统知识进行判断[13]。由于数据的真实性及“脏数据”的存在，一定程度上会影响我们可得数据的质量及分析研判的准确性。代表性法则是在不确定情况下进行判断的一种方法，依赖代表作出的判断也可能产生误差，或者在探究总体数据特征时，依据部分特征来推断整体特征也容易造成误导性的结果[14]。代表性法则在政府条块治理中最为明显，各个职能部门会依据自己的数据进行推断，而不是整合多个部门数据进行综合研判，这也会带来一定程度上的主观认知偏差。

（三）数据过度信仰与依赖

如果我们的任何判断、决策都必须完全依赖于数据，就有可能走向唯数据主义，毕竟过于依赖数据，而数据远远没有我们所想的那么可靠[11]（P195）。网络水军的存在就是对数据真实性的最大质疑，但我们经常选择性地忽视数据的真实性和适用性。“那些尝到大数据益处的人，可能会把大数据运用到它不适用的领域，而且可能会过分膨胀对大数据分析结果的信赖。随着大数据预测的改进，我们会越来越想从大数据中掘金，最终导致一种盲目崇拜，毕竟它是如此的无所不能”[11]（P208）。治理被上升到“一切皆可量化”的信仰高度。在国家治理过程中，将大数据理念作为一种营销手段包装，精致地打磨成治理社会发展失衡、生态环境持续恶化及城市超规模扩张等问题的万能钥匙。我们过度依赖大数据赛维坦带来的便利，基于沉默契约，不得不出让部门权利、开放部分信息。这里的契约与霍布斯结束战争的契约、洛克“完备无缺的自由状态”下的契约及卢梭基于公意的契约有着根本不同的语境。沉默契约是发生在虚拟场域下的数据权利让渡，即基于自愿默许原则，开放自己的信息和数据。而网络将世界设置成“记忆模式”，数据权利一旦让渡，不可收回且不可遗忘，这也是沉默契约与古典契约最本质的区别。沉默契约语境下，大数据赛维坦大行数据专制之道，权利一旦让渡，无权收回，且潜藏着被复制、传播与转卖的风险。

（四）数据过度弥散与渗透

随着大数据嵌入国家治理的广度和深度的加强，私人空间被压缩，这意味着大数据对社会公共领域与私人领域的弥漫与渗透。霍布斯将强大的君主专制政体比喻成威力无比的利维坦[15]（P132）。过度数据化的典型亦是制造巨大的数据利维坦。然而，科学已经从原本温文尔雅、带领人民走出黑暗时代的“赛先生”，变成了带领人们急速驶入未来世界、力量极其庞大却又找不到方向的巨型怪兽——赛维坦[16]（P280）。大数据赛维坦可以裁决一切。大数据的本质是资源，资源的多寡直接影响权能分配，大数据赛维坦是蕴藏巨大能量与价值的现代治理工具。虽然大数据的展现形式、技术表征在演变，但技术背后的权力与利益的运行机制是恒久不变的。网络巨头、技术精英凭借先发优势与技术门槛垄断数据。大数据赛维坦掌控人类从摇篮到坟墓的所有数据，未来的人类就是一串串行走的数字代码和太阳底下的“透明人”[17]。

大数据赛维坦给人类隐私造成严重的挑战和威胁。大数据赛维坦制造的数据开放、共享与整合是否能够完全实现对透明性、回应性、责任性及政府善治的希冀，这是一个值得商榷的话题。在国家治理的语境下，如何对冲大数据赛维坦对个人隐私与国家安全的侵犯，建构新的平衡机制，是亟须解决的社会问题。

三、过度数据化对国家治理现代化的挑战

大数据丰富了人们对国家治理的认识，提高了国家治理能力和水平，如资源汲取能力、秩序稳定能力、公共服务能力及公共危机应对能力[18]。然而大数据作为治理的技术路径，在管理应用方面还处于不成熟阶段。大数据赋能国家治理的同时，由于过度数据化潜藏着很多社会风险，如国家治权在大数据技术的支撑下不断向公共领域与私人领域扩张与渗透。依“数”治理缺乏对数据适用性、可靠性、逻辑性的科学分析机制，难免陷入数据崇拜与技术依赖的窠臼，给国家治理带来多重挑战。

（一）过度数据化给个人隐私安全、企业信息安全和国家安全带来挑战和威胁

随着移动终端的普及和信息技术的迭代更新，反映公众行为偏好、行踪轨迹、社会活动范围的细节和信息被感知、搜集和挖掘。在利益驱动下，社會群体信息流蕴藏的巨大价值被使用和挖掘。面对先进的数据搜集技术，个体变得渺小而无助，既没有数据自决权利，也无法逆转隐私泄露。以用户为中心、遵守保密协议、依法保障公民隐私权等制度安排日显苍白。一旦信息被有意无意释放出来，无论是通过社交媒体还是各类传感器，都会留下永久的印记，从而成为“刺青式”存在。这让个人隐私保护成为全球性的互联网治理难题[19]。企业因拥有更多的数据库而成为网络攻击的对象。如中国微软开发联盟的系统遭遇黑客袭击后，导致六百多万客户的邮箱、密码等信息泄露。数据治理背景下，不仅个人隐私和企业数据库遭遇威胁，承载国家运行的大数据信息系统也成为网络攻击的主要目标，大数据支撑下的国家治理随时面临战略性威胁。国家治理技术上依赖计算机来存储、分析海量数据信息，一旦这些信息被存储在数据库，就有被利用和控制的危险。国家需要耗费更多的资源保护自己的信息，小到公民的私人数据，大到军事计划。国家获取的秘密信息越多，它用于保护这些信息的成本就会越高[20]（P57）。网络攻击、黑客入侵、信息篡改、网络暴政及网络恐怖主义给国家安全带来巨大隐患。例如，2013年“棱镜门”事件、2017年Hadoop网络勒索事件，便引发了全球对公共信息安全和国家安全的忧虑。

（二）过度数据化带来国家治理中的数据悖论：大数据赛维坦

治理的本质是政府与公民社会建立公私伙伴关系。大数据时代，公民的数据权利得到保障是治理的应有之义。

在过度数据化现象之下是数据资源被权力垄断。国家权力监管体系为了实现对公民的数字化监管，借助信息化手段全面搜集、存储和使用公民数据信息。由此，国家信息系统及数以百万的监控设备入侵私人领域，形成宏大的数据流与信息流。但在这个过程中，我们忽视了公民信息权利的保护。大数据赛维坦带来的直接后果是公民与政府之间的不对等，表现为国家数据权力对公民数据权利的挤压。大数据赛维坦带来数据权利悖论，公民难以运用信息技术手段来维护自己的数据权利，也无法利用自己的数据权利来制衡国家的监管权力。社会本是由有情感、有温度、有思想的人组成的群体，却被冷冰冰的大数据监管。过度数据化造成的数据泄露及数据独裁现象频频发生。政府的职责就是治理，不能治理的政府就是有违职业道德的，无效政府不但不具备合法性，更是不道德的[21]（P34）。同时，企业在信息服务供给中，往往与用户签订不对等的数据使用协议，垄断数据信息的规则制定。国家数据权力一旦与企业数据权力联手，公民的数字化生存空间将被大大缩减。在公民权利意识高涨的时代，这种不对等的失衡状态可能导致公民的不满甚至消极抗议[16]（P181）。

（三）过度数据化的直接后果是数字鸿沟与社会不平等

用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新，大数据嵌入国家治理成为不可逆转的趋势，但若被大数据钳制而产生过度依赖效应，则会陷入过度数据化的泥沼。当下网络世界人肉搜索、党同伐异等极端主义行为的兴起、发酵，极端政治的演变，大多是过度数据化的症候。在世界范围，微软、谷歌、推特等网络巨头垄断数据管辖权，主导着网络世界的规则制定，而对数“量”的追崇远甚于对数“质”的关注。对网络资源和数据信息的管控能力成为衡量社会群体分层的关键指标。数据鸿沟将社会群体划分为信息拥有者与信息贫困者。网上提供的信息量庞杂，信息搜索和咨询技巧是信息贫困者所不具备的。建立在教育背景、经济基础和社会地位等数据统计基础上的精准服务和个性化管理，无一不是在加剧社会不平等现象。数字鸿沟演变成一种虚拟不平等，将现实社会的不平等延伸到虚拟空间。依据奥尔森对精英的界定，大数据时代占据领导地位的是少数技术精英与知识精英。精英以其强大的内聚力和组织力极力将数据控制权合法化，技术精英的数据权利在数字世界也趋于隐化。在数字世界，

技术精英凭借其掌握的数据资源具备了影响公共决策的砝码。因此，技术精英的政治态度和言行自然对政治发展方向和前景产生重要影响。

（四）过度数据化造成对公民权利选择和自由意志的剥夺

大数据的核心是预测。美国假释委员会曾基于数据分析决定释放还是监禁某人，通过未来行为监测技术监控个体的生命特征、肢体语言和其他生理模式。基于数据预测来预防、控制和惩戒犯罪，确实可以做到未雨绸缪，但运用大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为，这是对公民权利选择及自由意志的一种亵渎，也轻视了决策过程中深思熟虑的重要性。我们冒险把罪犯的定罪权放在了数据手中，借以表达我们对数据和分析结果的崇尚，但这实际上是一种滥用[11]（P198）。

基于数据预测对未来行为判罪，不仅剥夺了个人的道德选择与自由意志，而且背离了法律无罪推定原则，亵渎了司法公正。因为罪责判定只能基于过去已经发生的行为。在数字化世界里，个体只有信息发布权，没有信息传播及传播后的撤回等完整的信息控制权。随着信息的数字化，世界被设置成记忆模式。信息的永久性记忆导致个体身份重塑的困难，犯了错的个体被禁锢在时间维度的监狱。在大数据无所不能而公民隐私权被透视的悖论下，优化信息技术、加强信息监管无疑是制造了一个强大的赛维坦。大数据赛维坦使其自由选择的权利空间被大大压缩，公民数据权利的保障也被边缘化。被边缘化的弱势群体，因其在网络世界表达诉求和意愿的能力缺失，成为信息时代的缺席者。而信息拥有者与信息贫困者的差距具有持续扩大的趋势。

四、国家治理现代化中过度数据化的因应之道

依据马斯洛需求层次理论，大数据已经演变成实现安全需求、社交需求、尊重需求及自我需求的技术支撑，因此，保障公共信息安全、提供高质量的信息服务至关重要。如果公共部门无法提供数据信息服务，或者由于隐私或安全规则，公民无法获得关键的数据，他们将不能从事监测、审议和参与等民主活动[22]。既然大数据的运用与普及是必然趋势，我们就要积极探寻过度数据化的消弭之策。

（一）将道德规范与法律规则内嵌于大数据运用

大数据作为国家治理的关键性工具，数据的生产、运用和管理需要遵守两条基本底线。

一是法律红线。“法律难以规定公民的道德责任，但作为非正式规则或一种文化，公民行为的道德自律无疑应该是公民义务的题中应有之义”[21]（P40）。二是道德底线。大数据的初衷是释放国家公共利益的善意，是人类善意的伙伴关系。大数据技术如果突破道德底线和法律红线，就不可能实现国家的善治。法治是国家治理的最高层次和基本底线，一切没有法律约束的自由都不是自由。有了道德之治与法律之治，还需要辅以技术之治。从技术维度上有效遏制过度数据化的负面效应，关键是实现数字技术与人类社会的和谐互动。一方面要加强数据备份、数据加密、数据审计等安全技术的研发，另一方面要强化数据安全监测、预警、控制和应急管理能力。建立健全数据生产、使用、管理等全过程可追溯的动态监管技术和监控制度，规范数据运用过程中的风险评估。数据世界的漏洞不仅需要技术弥补，关键是制度建设与法律规范。“一个社会只有基本制度是正义的，充分体现了自由、平等、法治、人权及民主等价值，人们才有可能希望享有正义的公共生活”[23]（P10）。实现国家的善治，不仅要建立健全大数据法权体系，还要完善国家危机治理的法律救济制度、损害赔偿制度与社会保险制度，为信息时代的缺席者提供权利救济。技术不能决定自身的发展路径，也不能保证被理性使用。当我们的理性和良知在一些艰难的社会抉择面前还不能作出明确判断的时候，信息技术不可能成为指路明灯，帮我们找出理想的答案[24]（P11）。因此，即使将国家计算机连接起来，我们可以轻易地建立起技术基础设施，但不等于我们也建立起了制度上的基础设施。如何将柔性的道德约束与刚性的法律规范内嵌于大数据的发展逻辑，是风险消解的关键。

（二）完善责任与自由并举的信息管理

既然我们无法回到没有大数据的原始生活，又沉溺享受大数据带来的便利性，不妨基于自愿与默认的原则，出让部分隐私权利，获得赖以生存的社会便利。从国家与公民社会的关系考量，要抑制过度数据化的内生风险，将公民自身的数据所有权、使用权与处置权归还公民。同时对他人数据的获取和转让都要在绝对尊重个人权利的前提下，不受他人、社会团体及國家的侵犯和支配。一方面，每个人拥有获取与运用数据的自由及“被遗忘权”。这里的“被遗忘权”指对往事保持沉默的权利。在万物互联的数字网络空间里，人类对“遗忘”的渴求超越对“记忆”的需求。在俄罗斯，如果网络信息是不可信的、

非法传播或超过三年的真实过时的数据，公民有权删除搜索引擎结果中与自己有关的、指向第三方网站内容的链接。美国亦制定了针对未成年人的“橡皮擦法案”，要求谷歌、推特网络巨头允许未成年人擦掉自己的上网痕迹，以避免网络防范意识不足带来的成长、就业等问题。这些案例对我国规制不同利益群体信息搜集和使用权限的实践具有重要的启发意义，对消解国家安全、个人隐私等难题也有重要价值。人生而自由，法律的边界赋予人最低限度的自由，网民亦应该被赋予“被遗忘”的自由。大数据世界应该被设置成记忆与遗忘的综合模式，犯了错的个体亦有机会通过身份重塑，在“时间监狱”的维度里被释放，重获自由选择的权利。与权利自由相对的是责任的履行。从主权者国家的视角出发，政府有责任打造良性的信息生态环境，及时出台政策规范信息管理，如信息存储期限、信息开放边界、设置可记忆信息的范围等。政府亦有义务打造一个不同的隐私保护模式，谁使用谁担责，数据使用者有责任进行风险评估、风险规避，为其行为承担责任。享受自由权利的个体，亦有责任在“全景敞式”的“数字监狱”里保持“暴露—监视”的心理暗示，进行自我规训与管理[25]（P219-222）。

换言之，从个体信息保护之维来看，公民在享受数字化便利的同时，要提升个人信息保护的意识与能力;从国家治理之维来看，政府治理要提升数据运用的合法性与合理性，不能过度地搜集与挖掘公民隐私。

（三）平衡数据工具理性与价值理性的关系

过度数据化对人的自由选择和道德意志构成了潜在的威胁。到底是大数据技术规制人类的活动，还是人类规制大数据技术？我们需要重新思考大数据的工具理性与价值理性的关系。史蒂夫·洛尔认为对大数据的研究价值更重要的问题是如何运用、如何理解这些数据[26]（P8）。从工具主义视角考量，将大数据技术视为国家治理的辅助工具，可以发挥大数据精准预测的优势，推动国家治理由粗放化向精细化、被动响应向主动预见、风险隐蔽向风险防范、经验决策向智慧决策转型。从价值理性视角考量，大数据技术不是万能的，不能解决一切问题，它只是决策的一种量化手段。民主制、价值和政治的终点是提倡机会平等且反对特权、财富、头衔世袭的民主主义信仰[27]（P175）。现实中的信息技术越来越多地被用来实施控制，如美国针对外国人的电子指纹档案库，政府迫使民航提供乘客名单等。信息技术终究还是技术，更具有工具的性质，工具是没有意识形态的，可以被用来从善，也可以被用来行恶。未来智能社会科学的努力方向是尊重人的主体性，由技术走向人本[28]。因此，正确认识事物的是非和利害，遵循人文精神与自由主义精神是更为重要的前提。大数据嵌入国家治理，关键还是将大数据运用到人类的全面发展，促进社会公平、正义、民主价值的实现。唯有基于民主、平等、公平、自由等社会价值，才能最大限度释放国家的善意。要发挥大数据的工具理性必须努力回归大数据价值理性，赋予人类道德选择与自由意志的权利。因为“个人是目的，而不仅仅是手段;他们若非自愿，就不能被牺牲或者被用来达到其他的目的，个人是不可侵犯的”[29]（P39）。在大数据时代，人的价值实现是大数据技术的终极目标。

（四）知识精英与草根阶层的数据平权

国家的善治，还需要从权利与正义的视角来对冲过度数据化的风险。权利是每个自由人维持其尊严的基本要素，与社会地位、经济基础、受教育水平无关。精英阶层凭借其先发优势与技术壁垒制造数据鸿沟，隐藏着数据垄断者对权利获取的非正义，亟须平衡精英阶层与普通民众的数据权利。传统的政府过程更倾向于精英主导推动下的 “内输入”模式。这种模式的突出特点是：政治决策是由政府和精英主导的自上而下的单向流动模式，大部分民众由于制度化渠道不足而被排除在公共决策之外，成为“沉默的大多数”。大数据技术激发唤醒了“沉默的大多数”，为实现知识精英与草根民众的数据权利的平等提供了可能。首先，拓宽民众数据信息的获取来源，社会民众均拥有同等的信息渠道来源。公民在数据洪流中的恰当选择，应该是用数据把自己武装好。要积极培养公民的数据意识，增强公民的数据感、数据权利意识和数据使用意识[16]（P280）。其次，符合大数据“获取的正义”的逻辑下，才能赋予其同等的信息获取权、发布权、传播权和评论权。换而言之，当一个人获取了某一个机会权利而不损害他人同样的权利，这成为合法占有的根据。最后，培育信息时代的缺席者，提升其在网络世界的诉求表达能力和话语权，实现其地位由边缘向中心转移。消弭数据鸿沟，消除信息拥有者与信息贫困者的实质性不平等，是实现社会公平正义的应有之义。

五、总 结

在大数据时代，新兴技术作为一种社会的创造性力量，其作用无可否定，但只是制度体系和社会文化层面的一种路径选择，技术与社会行动者之间的互构，决定着社会治理的未来[30]。国家治理亦要在大数据与行动者之间找到一种平衡。首先，大数据技术是国家治理的赋能者，国家改革的催化剂。国家通过数字化、智能化、物联化及信息化搭建的综合智慧平台，完善问题解决框架，实现了国家风险防范、精准识别、高效治理。其次，我们在关注大数据巨大、潜在的效率增长及提高国家治理效能的同时，要关注过度数据化的隐患，适当给大数据的盲目信仰降温，不能让“虚拟的美丽”遮掩了国家治理的困难，陷入大数据主义和工具主义的泥沼。再次，国家治理过程中，我们要警惕过度数据化的可能和风险，善于发现大数据内生的瑕疵。理性回归国家治理的初衷，将法律规范与道德约束内嵌于大数据、权利自由与责任担当内嵌于治理过程。

最后，人之为人的根本是对自由、平等、权利等价值的追求，价值实现是大数据技术发展的初衷。要在尊重价值优先的基础上寻找大数据价值理性与工具理性新的平衡機制。善用大数据而不被大数据牵制，才能释放国家治理的善意，让大数据技术更好地服务国家善治。

国家利用新兴技术进行治理的行为对现代国家的本质而言具有双重属性，既是一种割裂，又是一种延伸[31]（P3）。

大数据嵌入国家治理亦有双重属性。一方面，大数据提升了国家治理的资源汲取能力、秩序稳定能力、公共服务能力及公共危机应对能力;另一方面，大数据的过度运用带来过度数据化的风险，给国家治理带来挑战。面对无所不能却无法抗拒的强大巨兽——大数据赛维坦，我们该如何驯服？最根本的，还是回归正义、民主、自由、责任等原则，构建大数据背景下国家治理的价值体系，并对大数据嵌入国家治理热潮进行冷思考，从而实现国家治理由大数据赛维坦走向大数据赛托邦的理想情景[32]（P220-221）。

参考文献：

[1]张志安，曹艳辉.大数据、网络舆论与国家治理[J].社会科学，2016，（8）.

[2]徐继华，冯启娜，陈贞汝.智慧政府：大数据治国时代的来临[M].北京：中信出版集团，2014.

[3]Ines Mergel，Noella Edelmannb， Nathalie Hauga.Defining Digital Transformation： Results from Expert Interviews[J].Government Information Quarterly， 2019，（4）.

[4]徐 勇.国家治理的中国底色与路径[M].北京：中国社会科学出版社，2018.

[5]俞可平.推进国家治理体系和治理能力现代化[J].前线，2014，（1）.

[6]Ali Asker Guenduez， Tobias Mettler， Kuno Schedler. Technological Frames in Public Administration： What do Public Managers Think of Big Data？[J].Government Information Quarterly，2020，（1）.

[7]王 勇，朱婉菁.大数据驱动的“数据化国家治理”研究——“以人民为中心”视角[J].电子政务，2018，（6）.

[8]Ines Mergel. Digital Service Teams in Government[J]. Government Information Quarterly，2019，（4）.

[9][美]戈登·塔洛克.官僚制的政治[M].北京：商务印书馆，2012.

[10]Simon Vydra， Bram Klievink. Techno-Optimism and Policy-Pessimism in the Public Sector Big Data Debate[J]. Government Information Quarterly， 2019，（4）.

[11][英]维克托·迈尔—舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社， 2013.

[12]Laurie A. Schintler， Rajendra Kulkarni. Big Data for Policy Analysis： The Good， The Bad， and The Ugly[J]. Review of Policy Research， 2014，（4）.

[13]Amos Tversky，Daniel Kahneman.Availability：A Heuristic for Judging Frequency and Probability[J]. Cognitive Psychology， 1973，（4）.

[14]Amos Tversky，Daniel Kahneman.Judgment under Uncertainty：Heuristics and Biases[J].Science，1974，（9）.

[15][英]霍布斯.赛维坦[M].北京：商务印书馆，2019.

[16]高奇琦.人工智能：驯服赛维坦[M].上海：上海交通大学出版社，2018.

[17]张宪丽，高奇琦.透明人与空心人：人工智能的发展对人性的改变[J].学术界，2017，（9）.

[18]高奇琦.试论比较政治学与国家治理研究的二元互动[J].当代世界与社会主义，2015，（2）.

[19]殷 乐，于晓敏.被遗忘权：网络空间的隐私保护与治理——基于全球部分国家的立法与实践分析[J].新闻与写作，2017，（1）.

[20][美]本杰明·维特，加布里埃·布鲁姆.未来的暴力与国家治理：面对机器人、病毒、骇客与无人机的新威胁[M].北京：中国发展出版社， 2019.

[21]杨光斌.政治学导论[M].北京：中国人民大学出版社，2019.

[22]Erna Ruijer， Stephan Grimmelikhuijsen， Albert Meijer. Open Data for Democracy： Developing a Theoretical Framework for Open Data Use[J]. Government Information Quarterly，2017，（1）.

[23]姚大志.何谓正义：当代西方政治哲学研究[M].北京：人民出版社，2007.

[24][美]简·芳汀.构建虚拟政府：信息技术与制度创新[M].北京：中国人民大学出版社，2010.

[25][法]米歇尔·福柯.规训与惩罚[M].北京：三联书店，2017.

[26][美]史蒂夫·洛尔.大数据主义[M].北京：中信出版集团， 2015.

[27][美]詹姆斯·C.斯科特.六论自发性[M].北京：社会科学文献出版社， 2019.

[28]高奇琦.人工智能的学科化：从智能科学到智能社会科学[J].探索与争鸣，2018，（9）.

[29][美]罗伯特·诺齐克.无政府、国家和乌托邦[M].北京：中国社会科学出版社，1991.

[30]王亚婷，孔繁斌.信息技术何以赋权？网络平台的参与空间与政府治理創新——基于2018年疫苗事件相关微博博文的分析[J].电子政务，2019，（11）.

[31][澳]保罗·亨曼.电子治理：电子政府与公共管理、政策和权力的重塑[M].武汉：华中科技大学出版社，2019.

[32]高奇琦.人工智能：走向赛托邦[M].北京：电子工业出版社，2019.

责任编辑：陈文杰

Excessive Data in National Governance： Risks and Countermeasures

Jin Hua

Abstract：

As the technical dimension of national governance， big data has dual attributes. Big data promotes the transformation of national governance from extensive to refined， from closed to open， from risk concealment to risk prevention， and from empirical decision-making to intelligent decision-making. Excessive data in the process of governance brings challenges to national governance. Excessive data collection and mining， over interpretation and subjective deviation， excessive belief and dependence， excessive dispersion and penetration， etc. lead to information security， big data severtan， digital divide and deprivation of individual rights and free will. Facing the omnipotent but irresistible big data severtan， we should embed moral norms and legal rules into the application of big data， improve the information management of responsibility and freedom， balance the relationship between the rationality of data tools and the rationality of data value， and advocate the equal right of data between the intellectual elite and the grassroots class.

Key words：

big data， national governance， national security， big data severtan， excessive data， data equity

收稿日期：2020-11-12

作者简介：

金 华（1989-），女，江苏苏州人，华东政法大学政治学与公共管理学院博士生，上海 201600

本文系华东政法大学博士研究生学术研究项目“区块链+应急管理：技术之治与制度之治的弥合” （批准号2020-5-013）的阶段性研究成果。