社會問題的復雜性

“大數據”一語用來描述數據的日益增長和我們不斷加強的有效利用數據的的能力，并且大數據已經在科學和商業(yè)領域獲得了極大的應用。但是在社會領域“大數據”的應用卻是滯后的。

大數據所提供的信息和幫助解決社會問題之間存在巨大的鴻溝。有一些社會問題可以通過大數據來解決，例如利用交通流量數據來緩解高速公路交通擁堵問題；但另一些社會問題的解決卻沒那么容易，例如如何利用數據解決無家可歸者的問題，或販賣人口的問題？

社會問題之所以復雜，是因為涉及的利益相關者眾多，所以目標也是多重的。不像技術問題一樣，目標往往是單一的，比如說優(yōu)化。但在社會問題上，到底什么叫“優(yōu)化”呢？尤其是社會問題往往涉及政府的公共政策和行政機構的介入，使得社會問題又不單純是社會問題，而成為政治問題。

大數據使用的問題

另一個問題與大數據本身的使用有關系。事實上，在切入一個社會問題時，你可能會猶豫上不上數字，但這些數字往往不是結構化的，很難被調用。結構化的大數據相對缺乏有四個主要的原因：數據淹沒在行政系統(tǒng)、數據管理標準缺乏、數據往往不可靠以及數據可能導致意想不到的后果。

比如說，全球每年被販賣的人口估計高達3000萬人次，這是個約320億美元的“產業(yè)”。要打擊人口販子，大數據當然可以幫忙。但問題是人口販子用的手機、社交媒體、在線廣告和其他網絡平臺產生的數據，并沒有被系統(tǒng)地收集，更遑論共享給相關的組織。當然原始數據本身的收集就很難，并且各個組織之間的數據共享做得也不到位。

更糟的是，打擊人口販賣的各家機構經?；ハ酄帄Z的稀缺資源：無論資金、捐贈還是來自媒體和社會的認同。因為這種競爭，各機構之間的數據共享幾乎不可能。例如，北極星項目（the Polaris Project）一直致力于打擊人口販賣。2003年至2006年，Polaris為被販賣的幸存者提供熱線電話。2007年，美國衛(wèi)生和公眾服務部選定Polaris作為全國首個國家販賣人口資源熱線。多年來，Polaris記錄了7.5萬多個呼叫；然而，獲得這些數據受到限制，其可靠性和來源鮮為人知。

如果Polaris信息向公眾開放，并結合其他數據源，如經濟指標、運輸路線、教育統(tǒng)計和受害者服務等，將能更加有效幫助打擊人口販賣。2012年Google Giving（谷歌捐贈）授予Polaris和另外兩家國際反人口販賣組織300萬美元以資助將他們三條電話熱線收集到的數據予以整合，并發(fā)展為國際熱線。目前，三個組織在全球人口販運熱線網絡（Global Human Trafficking Hotline Network）下聯(lián)合起來。這是積極的跡象，但是這次的合作成果仍有待觀察。

增加大數據使用的步驟

大數據于決策時充分了解信息以幫助解決世界上最棘手的社會問題有著巨大潛力。但是要做到這一點，有關數據的收集、組織和分析的問題必須首先得到解決。下列四項建議有助于創(chuàng)建數據集，并以此為據進行決策。

首先，在關鍵問題上建立全球數據銀行。全球需要對復雜的問題，如販賣人口、全球饑餓和貧窮創(chuàng)建大型數據銀行。數據銀行有處理不同數據格式和描述數據集的元數據的能力。為了做到這一點，促進專題問題的數據共享需要創(chuàng)建多部門的聯(lián)盟。

其次，讓公民參與和公民科學。大數據不是專業(yè)人士的地盤。公民也可以參與幫助創(chuàng)建和分析這些數據集。隨著通過開放的數據平臺數據激增，越來越多的公民通過“公民科學”來開創(chuàng)新理念和產品。

再次，建立數據管理人和分析人的框架。今天，我們不僅缺乏可以解決社會問題的數據管理人和分析師，對于接受必要培訓和能力的現有人員，我們的途徑也是有限的。在大多數情況下，我們將數據科學留給了科學界和商界。社會科學往往給學生提供簡單的統(tǒng)計基礎知識。如果我們要利用大數據，這種做法是不可接受的。我們需要讓學生和分析人員掌握必要技能，以管理數據同時也創(chuàng)建大型數據集。我們要開發(fā)課程，讓學生了解數據的組織、保存、可視化、搜索和檢索以及使用。除了這些技能，要讓學生能更多地思考能利用數據做什么是至關重要的?？紤]數據集之間的網絡關系，以及如何發(fā)現數據集中的潛在模式，是需要開發(fā)的能力的。

最后，促進虛擬實驗平臺。為了提高我們對如何使用大數據解決社會問題的理解，我們需要推動更多的實驗。虛擬實驗平臺，允許個人交流思想、與別人的想法交流、攜手合作以找到解決問題的方法或利用機會，它能夠將各個感興趣的相關方聚集在一起共同打造大型數據集、開發(fā)創(chuàng)新算法來分析和可視化的數據，并開發(fā)新知識。如果我們要使用大數據解決社會挑戰(zhàn)，虛擬實驗平臺是必不可少的。

（作者為本刊特約學術編輯李華芳）