基于大數(shù)據(jù)的公共決策模式創(chuàng)新

牛正光　奉公

摘 要：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，人類社會(huì)的數(shù)據(jù)種類和規(guī)模正在飛速增長，并將革命性地影響公共決策模式的創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)處理如同神經(jīng)元之間同時(shí)相互作用的高度非線性動(dòng)態(tài)過程一樣，具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的“DW神經(jīng)系統(tǒng)型”公共決策模式，將擺脫傳統(tǒng)的“隨機(jī)抽樣”和從因果關(guān)系出發(fā)的研究范式，通過“全樣本分析”和“相關(guān)性分析”等方法獲得驚人的智慧，并被運(yùn)用到公共決策的諸多領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)有利于政府與公眾多元參與決策，有利于決策精準(zhǔn)化，有利于相關(guān)性預(yù)知，有利于提供孤立點(diǎn)分析。未來要更加重視大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究和應(yīng)用，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)重塑公共決策機(jī)制，積極培養(yǎng)專業(yè)人才，并做好數(shù)據(jù)安全工作。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；DW神經(jīng)系統(tǒng)模型；公共決策

中圖分類號(hào)：D63文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-0751（2016）04-0007-05

近年來，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算的廣泛應(yīng)用，人類社會(huì)的數(shù)據(jù)種類和規(guī)模正以指數(shù)級(jí)的速度增長。這些數(shù)據(jù)的計(jì)量單位已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過GB和TB，開始以PB、EB甚至ZB來衡量，數(shù)據(jù)逐漸轉(zhuǎn)變成一種具有價(jià)值的資源，大數(shù)據(jù)的概念聲名鵲起，并被廣泛運(yùn)用到了公共決策的諸多領(lǐng)域，如精準(zhǔn)管理、公共服務(wù)和危機(jī)預(yù)警等。大數(shù)據(jù)所積蓄的價(jià)值將革命性地影響公共決策模式的創(chuàng)新，并掀起一場政府決策思維的變革。特別是我國“十三五”期間將大力實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)融合發(fā)展，這將有助于促進(jìn)政務(wù)信息資源開發(fā)利用，提高政府決策的科學(xué)化水平。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，將再次印證一條規(guī)律，即新技術(shù)的出現(xiàn)總是能夠驅(qū)動(dòng)新的公共決策模式隨之不斷發(fā)展與進(jìn)步。如何準(zhǔn)確把握新態(tài)勢，快速應(yīng)對(duì)新變化，正確采取新措施，正是當(dāng)下政府和社會(huì)公眾共同需要認(rèn)真思考的問題。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代下的公共決策模式探究

大數(shù)據(jù)通常指無法在可容忍時(shí)間內(nèi)利用經(jīng)典軟件工具來獲取和處理的數(shù)據(jù)集。①從定量方面可以認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是涉及多種數(shù)據(jù)形式并超過PB級(jí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。從定性方面看，大數(shù)據(jù)擁有數(shù)據(jù)體量大（Volume）、數(shù)據(jù)類型多（Variety）、處理速度快（Velocity）、價(jià)值密度低（Value）等特性。②這些特性為公共決策領(lǐng)域的研究帶來了前所未有的全新視角和理念，并為決策模式的創(chuàng)新提供了重要理論及技術(shù)支撐。正如黃璜等學(xué)者于2015年在《大數(shù)據(jù)與公共政策研究：概念、關(guān)系與視角》中提出的那樣，大數(shù)據(jù)正在與決策制定的智能化融為一體。③

1.公共決策模式的發(fā)展變遷

公共決策是指在特定的制度環(huán)境下，公共組織運(yùn)用一定的決策程序來管理社會(huì)公共事務(wù)，并做出相應(yīng)決定。公共決策模式需要多元主體共同參與，決策系統(tǒng)內(nèi)部要素高度協(xié)同，自發(fā)地促進(jìn)公共決策效能得以最大化的發(fā)揮。④政府對(duì)公共決策模式的選擇，直接關(guān)系到政府治理功能的定位以及政府參與公共治理的程度和方法。

回溯公共決策模式的變遷歷程可以發(fā)現(xiàn)，人類獲取和分析信息的技術(shù)是導(dǎo)致決策模式變遷的重要因素。⑤在經(jīng)驗(yàn)管理決策時(shí)代，由于收集和分析信息的技術(shù)匱乏，政府主要憑借經(jīng)驗(yàn)判斷進(jìn)行決策。經(jīng)驗(yàn)決策模式始于18世紀(jì)末，包括獲取經(jīng)驗(yàn)以及挑取適當(dāng)?shù)慕?jīng)驗(yàn)用來解決新環(huán)境中的新問題。這一時(shí)期的管理決策深受小生產(chǎn)模式的束縛影響，到了19世紀(jì)末已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)力發(fā)展的需求，因而開始逐步過渡到科學(xué)管理決策階段。

科學(xué)管理決策模式于1911年由泰勒（Taylor）在《科學(xué)管理原理》一書中提出，其重要主張是通過調(diào)查研究以及獲得的科學(xué)知識(shí)來取代個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)判斷。在科學(xué)管理時(shí)代，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)技術(shù)的發(fā)展，政府可以利用統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果作為決策的判斷基礎(chǔ)。科學(xué)管理決策模式較好地解決了單個(gè)工作的效能問題，但很難解決一個(gè)整體如何決策的問題。

當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代，政府、企業(yè)、社會(huì)組織、個(gè)人等幾乎都在制造數(shù)據(jù)，構(gòu)成了一個(gè)相互關(guān)聯(lián)的巨大的數(shù)據(jù)群滲透在決策的方方面面，對(duì)傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)管理決策模式和科學(xué)管理決策模式提出了前所未有的挑戰(zhàn)，當(dāng)前急需一種新的范式來滿足大數(shù)據(jù)下的管理決策需求。2007年圖靈獎(jiǎng)獲得者吉姆·格雷（Jim Gray）指出，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)正在從計(jì)算科學(xué)中分離出來，成為科學(xué)研究的第四范式。⑥第一種范式是以邏輯分析為代表的理論研究，屬于定性研究；第二種范式是以實(shí)驗(yàn)為代表的經(jīng)驗(yàn)研究，屬于定量研究；第三種范式是以模型為代表的計(jì)算機(jī)算法研究，屬于仿真研究。與傳統(tǒng)的三種范式不同，第四種范式可以處理和某個(gè)現(xiàn)象相關(guān)的幾乎全部數(shù)據(jù)，即“樣本等于總體”，不必僅限于隨機(jī)抽樣，并且不再癡迷于關(guān)注數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度，而是變成關(guān)注分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性，打破了從因果關(guān)系出發(fā)的研究范式，為科學(xué)決策提供了支撐，使新的決策模式研究成為可能。2011年，馬丁·克魯貝克（Martin Klubeck）在《量化：大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)管理》一書中探討了海量數(shù)據(jù)對(duì)管理和決策的特殊作用。⑦2012年，涂子沛在《大數(shù)據(jù)：正在到來的數(shù)據(jù)革命》一書中，闡述了數(shù)據(jù)創(chuàng)新給政府決策、社會(huì)管理帶來的巨大變革。⑧

2.傳統(tǒng)決策模式存在的問題

由于公共決策所涉及對(duì)象的廣泛性和決策者組成的特殊性，其決策模式種類多樣。傳統(tǒng)的公共決策模式大致有以下三種：一是依靠決策者所具有的分析問題和理性判斷能力進(jìn)行決策的“官僚型”模式。這個(gè)模式需要決策者擁有決策過程中可靠的組織信息、專業(yè)技能和制定決策的權(quán)威，但這種模式使決策者容易受到個(gè)人主觀見解的誤導(dǎo)。二是通過“合意”的過程來平衡多方群體利益的“民主型”模式。這個(gè)模式的決策參與者由不同個(gè)體和群體組成，他們代表不同的利益，雖然在決策初期可能主張不同，但通過求同存異的過程，最終形成共識(shí)。這種模式可能會(huì)代表大部分群體的利益，但很難達(dá)到最優(yōu)的決策，且效率低下。三是通過數(shù)據(jù)抽樣，運(yùn)用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)等分析方法得出結(jié)論進(jìn)行決策的“計(jì)算型”模式。這種模式有規(guī)范的調(diào)研過程，可以做到有據(jù)可依的決策，但終究是小數(shù)據(jù)采樣，采樣數(shù)據(jù)的廣泛性和代表性很難達(dá)到要求，所以結(jié)論有時(shí)會(huì)事與愿違。這些模式的共同缺點(diǎn)是缺乏合理、智慧的決策依據(jù)，決策方法仍然屬于“有限理性”的范疇。

3.大數(shù)據(jù)時(shí)代下的“DW神經(jīng)系統(tǒng)型”決策模式

為了擺脫公共決策中“有限理性”的束縛，人們開始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，努力尋求數(shù)據(jù)中隱藏的價(jià)值，在管理者決策時(shí)賦予其智慧。1948年，美國“研究與發(fā)展”項(xiàng)目成立非盈利的咨詢機(jī)構(gòu)，成為了最早利用數(shù)據(jù)分析為政府決策提供服務(wù)的部門。1965年，IBM公司的360計(jì)算機(jī)開啟了管理信息系統(tǒng)建設(shè)的大門。由于計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)大大降低了“數(shù)據(jù)”的成本，數(shù)據(jù)成為決策者突破“有限理性”決策的助推劑。20世紀(jì)80年代，拉塞爾·阿克夫（Russell Ackoff）提出了“數(shù)據(jù)—信息—知識(shí)—智慧”（Data—Information—Knowledge—Wisdom）的“金字塔”模型。數(shù)據(jù)居于“金字塔”底部，是人們對(duì)研究對(duì)象收集的有關(guān)資料，信息是對(duì)收集的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行整合分析得到的結(jié)果，知識(shí)是對(duì)信息進(jìn)行加工轉(zhuǎn)換得到的產(chǎn)品，智慧是依據(jù)知識(shí)實(shí)施公共決策或掌控某一機(jī)制運(yùn)作的能力。⑨“DIKW金字塔”模型較好地闡釋了數(shù)據(jù)時(shí)代（主要指小數(shù)據(jù)時(shí)代）“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策”的理念。但是面對(duì)PB級(jí)規(guī)模的大數(shù)據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)的一些假設(shè)或因果邏輯將變得不再必要，因果關(guān)系隱藏在整個(gè)系統(tǒng)當(dāng)中，現(xiàn)在的“因”可能就是以前的“果”，別處的“果”也可能就是此處的“因”。因果邏輯成了一種相互糾纏的相關(guān)性，因此只要有產(chǎn)生相關(guān)性的數(shù)據(jù)，就能發(fā)現(xiàn)意想不到的新規(guī)律。

大數(shù)據(jù)的“全樣本分析”和“相關(guān)性分析”等特性將擺脫傳統(tǒng)的“隨機(jī)抽樣調(diào)查”和“因果邏輯關(guān)系”，并突破“DIKW金字塔”模型。因?yàn)楫?dāng)抽樣數(shù)據(jù)趨近于研究對(duì)象的全部數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)間的相互關(guān)聯(lián)將揭示出很多重要規(guī)律，這些規(guī)律可以讓人們忽略數(shù)據(jù)間的因果邏輯性，不必再去追尋“為什么”的理論，而是根據(jù)數(shù)據(jù)的“相互糾纏關(guān)系”直接獲取“是什么”的智慧。當(dāng)然也不必理會(huì)數(shù)據(jù)中是否參雜著精確度不高的數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)很有可能通過“孤立點(diǎn)分析”便會(huì)揭示出其他更有價(jià)值的規(guī)律。

大數(shù)據(jù)類似于人工神經(jīng)元系統(tǒng)，雖然單個(gè)神經(jīng)元的功能簡單，但大量神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)卻具有巨大的功能。這種思維方式的根本點(diǎn)在于：數(shù)據(jù)像神經(jīng)元分布一樣遍布在網(wǎng)絡(luò)上，巨量數(shù)據(jù)處理單元互聯(lián)而組成了一種非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)處理如同神經(jīng)元之間同時(shí)相互作用的高度非線性動(dòng)態(tài)過程一樣。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力，可以通過非常細(xì)微地跟蹤和把握目標(biāo)數(shù)據(jù)及個(gè)體數(shù)據(jù)的活動(dòng)痕跡，經(jīng)過相關(guān)性分析、孤立點(diǎn)分析等方法獲得驚人的智慧。同時(shí)這些獲得的智慧也將會(huì)變成新的數(shù)據(jù)，并與其他數(shù)據(jù)一起產(chǎn)生新的智慧。正因?yàn)榇髷?shù)據(jù)如同神經(jīng)元系統(tǒng)一樣具有分布式信息存儲(chǔ)、大規(guī)模并行協(xié)同處理等特點(diǎn)，我們提出了“數(shù)據(jù)—智慧”（Data—Wisdom）的“神經(jīng)系統(tǒng)”模型（如圖1所示），并且認(rèn)為“DIKW金字塔”模型將向“DW神經(jīng)系統(tǒng)”模型轉(zhuǎn)變。

“DW神經(jīng)系統(tǒng)”模型以大數(shù)據(jù)系統(tǒng)為支撐，可以為決策者補(bǔ)充他們認(rèn)知經(jīng)驗(yàn)所缺乏的智慧。這是決策者通過相關(guān)數(shù)據(jù)分析所得到的信息和證據(jù)為依據(jù)制定決策的一種模式，其運(yùn)行機(jī)制為：第一步是確定決策目標(biāo)和待解決的相關(guān)問題。第二步是整合相關(guān)數(shù)據(jù)。圍繞問題目標(biāo)，廣泛收集結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)無序數(shù)據(jù)向關(guān)聯(lián)化轉(zhuǎn)變，建立統(tǒng)一格式的大數(shù)據(jù)庫。第三步是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，將數(shù)據(jù)的處理和分析過程以及分析結(jié)果與決策問題的背景聯(lián)系起來，實(shí)現(xiàn)隱性數(shù)據(jù)向顯性化轉(zhuǎn)變。第四步是反饋展示信息。數(shù)據(jù)分析完成后，需要向決策者匯報(bào)信息、解釋結(jié)果，判斷是否滿足決策目標(biāo)，若不滿足，則重新整合、分析數(shù)據(jù)，直至滿足決策目標(biāo)。第五步是決策。在大數(shù)據(jù)信息分析得出結(jié)論之后，決策者將做出科學(xué)決策（如圖2所示）?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的“DW神經(jīng)系統(tǒng)型”模式有助于減少“官僚型”模式中以決策者主觀見解為主導(dǎo)致的謬誤，打消“民主型”模式中決策者權(quán)衡個(gè)體利益的顧慮，去除“計(jì)算型”模式中采樣、統(tǒng)計(jì)的技術(shù)局限，促使公共決策模式形成一種“數(shù)據(jù)—智慧”的新型關(guān)系。

圖1 DW神經(jīng)系統(tǒng)模型

圖2 DW神經(jīng)系統(tǒng)型決策模式的運(yùn)行機(jī)制

二、大數(shù)據(jù)在公共決策中的應(yīng)用及面臨的問題

正如維克托·邁爾·舍恩伯格（Viktor Mayer Schnberger）在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中描述的那樣，大數(shù)據(jù)正在被廣泛應(yīng)用于政府、社會(huì)和公眾之中，并引發(fā)一場巨大的管理變革。隨著管理思維變革的不斷深入，大數(shù)據(jù)在公共決策中的應(yīng)用更加廣泛，并對(duì)公共決策模式的創(chuàng)新起到了積極的促進(jìn)作用。

1.大數(shù)據(jù)在公共決策中應(yīng)用廣泛

第一，大數(shù)據(jù)有利于政府公眾多元參與決策。大數(shù)據(jù)時(shí)代，微博、微信、搜索平臺(tái)等社交媒體產(chǎn)生海量的交互數(shù)據(jù)，擁有最廣范圍覆蓋、開放共享和雙向交互等特性，暢通了公眾、社會(huì)組織表達(dá)民意以及參政議政的渠道，促進(jìn)了政府整合企業(yè)、民間機(jī)構(gòu)、社會(huì)組織、民眾及意見領(lǐng)袖等多元主體參與決策。例如2011年慶陽市正寧縣幼兒園校車被撞后，公眾在部門問責(zé)、事故調(diào)查、責(zé)任認(rèn)定等多個(gè)方面進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)聲討，對(duì)政府《校車安全管理?xiàng)l例》的出臺(tái)起到了積極的影響。⑩

第二，大數(shù)據(jù)可以提供更加精準(zhǔn)化的決策。通過大數(shù)據(jù)分析的往往是全樣本數(shù)據(jù)，反映目標(biāo)群體活動(dòng)痕跡的數(shù)據(jù)本身就蘊(yùn)藏著巨大的價(jià)值，決策者可以通過分析這些活動(dòng)痕跡，進(jìn)行精準(zhǔn)化預(yù)測。例如當(dāng)當(dāng)網(wǎng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過分析讀者消費(fèi)記錄，做出相應(yīng)的精準(zhǔn)薦書的決策。醫(yī)院衛(wèi)生部門可以收集病人在各醫(yī)院的就醫(yī)數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)庫，幫助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)診療精細(xì)決策，提高醫(yī)療質(zhì)量。交通部門可以建設(shè)綜合信息平臺(tái)，集成出租車GPS系統(tǒng)、道路傳感網(wǎng)絡(luò)、視頻監(jiān)控采集等系統(tǒng)，用以分析交通狀況，增強(qiáng)交通管控的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。

第三，大數(shù)據(jù)具有相關(guān)性預(yù)知的決策功能。大數(shù)據(jù)通過對(duì)行為數(shù)據(jù)、物理數(shù)據(jù)等的分析，可以找出數(shù)據(jù)之間糾纏的關(guān)聯(lián)關(guān)系，然后利用這些關(guān)系找到事物發(fā)展的規(guī)律，進(jìn)而預(yù)測未來。大數(shù)據(jù)的相互關(guān)系也許很難讓我們明白為什么會(huì)發(fā)生某個(gè)事件，但它卻能很直白地告訴我們這個(gè)事件已經(jīng)或正在發(fā)生。例如我們?cè)谕ㄟ^網(wǎng)站預(yù)訂機(jī)票時(shí)，只需了解票價(jià)漲跌的趨勢和時(shí)間的關(guān)系，即可做出最有利的訂票決定，而不需要探究是什么因素導(dǎo)致了這種變化。B11同樣，政府可以通過百度等搜索平臺(tái)，分析出企業(yè)景氣指數(shù)，作為國家調(diào)控經(jīng)濟(jì)的重要參考。

第四，大數(shù)據(jù)可以為公共決策提供孤立點(diǎn)分析。孤立點(diǎn)分析就是在大數(shù)據(jù)的集合中找出明顯異變的離群數(shù)據(jù)，通過分析獲得的意外規(guī)律往往置信度很高。B12在公共危機(jī)管理決策中，大數(shù)據(jù)可以匯集幾乎全部可能引發(fā)危機(jī)的內(nèi)、外部數(shù)據(jù)，然后從中找出與正常值有明顯差別的孤立數(shù)據(jù)，最后通過數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)應(yīng)用和歷史學(xué)習(xí)等方法對(duì)危機(jī)做出預(yù)測和決策。例如對(duì)信用卡詐騙進(jìn)行分析時(shí)，通過孤立點(diǎn)分析可以發(fā)現(xiàn)欺詐行為與正常行為之間的顯著不同，從而對(duì)各種詐騙行為的預(yù)警和防范提供決策支持。B13檢察機(jī)關(guān)可以對(duì)政府官員的房產(chǎn)登記、銀行收支、消費(fèi)記錄等數(shù)據(jù)的異常動(dòng)態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，查處貪污腐敗。

2.基于大數(shù)據(jù)的公共決策面臨的問題

盡管大數(shù)據(jù)意味著大機(jī)遇，數(shù)據(jù)成為了與資金、專家等同等重要的競爭力，但同時(shí)也面臨著技術(shù)、政策、人才等方面的大挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)在四個(gè)方面。

第一，決策主體認(rèn)識(shí)存在偏差。大數(shù)據(jù)時(shí)代，決策主體正從各領(lǐng)域精英轉(zhuǎn)向社會(huì)民眾。B14由于自媒體的出現(xiàn)以及社交網(wǎng)絡(luò)的普及，社會(huì)公眾意愿的表達(dá)成為公共決策的中堅(jiān)力量，政府部門應(yīng)當(dāng)把來自社會(huì)公眾的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成一種基礎(chǔ)資源，進(jìn)行專業(yè)的整合和分析，并作為公共決策的重要依據(jù)和支撐。而目前大多數(shù)的管理者仍舊把以專業(yè)人士為代表的業(yè)內(nèi)精英作為決策的主體，并沒有將重心轉(zhuǎn)移到社會(huì)公眾，這就造成了決策效能的低下。

第二，數(shù)據(jù)來源及其應(yīng)用技術(shù)水平存在問題。各級(jí)政府及社會(huì)機(jī)構(gòu)的信息系統(tǒng)相互獨(dú)立，海量的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在不同區(qū)域、部門的數(shù)據(jù)庫中，每分析一次數(shù)據(jù)都要多方面、多層級(jí)進(jìn)行收集，并且政府與企業(yè)、社會(huì)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)整合渠道不暢，很難達(dá)到“全數(shù)據(jù)”的處理要求。B15另外，有效的決策過程往往需要與用戶多次交互，目前的數(shù)據(jù)分析很少能讓用戶真正通過交互過程參與其中。最后，政府眾多數(shù)據(jù)庫中大多是操作型數(shù)據(jù)，對(duì)這些非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)分析非常困難，而且由于各級(jí)政府部門軟件升級(jí)、系統(tǒng)維護(hù)的不統(tǒng)一，導(dǎo)致對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析預(yù)測難上加難。

第三，大數(shù)據(jù)專業(yè)人才缺乏。大數(shù)據(jù)興起時(shí)間不長，專業(yè)人才相對(duì)較少。尤其在公共決策領(lǐng)域，大多數(shù)人員只是掌握了一些諸如統(tǒng)計(jì)、采樣等基本分析技術(shù)，因而在對(duì)海量的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速挖掘和處理時(shí)往往捉襟見肘。另外大數(shù)據(jù)技術(shù)涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、管理學(xué)、社會(huì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科，能同時(shí)精通多學(xué)科領(lǐng)域的復(fù)合型人才更是嚴(yán)重缺乏。

第四，數(shù)據(jù)保護(hù)能力不強(qiáng)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)人隱私很容易不經(jīng)意間通過網(wǎng)絡(luò)泄露。隨著社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)的興起，個(gè)人的生日、住址、銀行賬號(hào)等信息經(jīng)常在網(wǎng)絡(luò)上輸入和運(yùn)用，不法分子將相關(guān)數(shù)據(jù)整合分析后，很容易使個(gè)人的隱私數(shù)據(jù)暴露。另外，在技術(shù)對(duì)壘中，由于技術(shù)落后導(dǎo)致的數(shù)據(jù)單向透明，很可能給集體甚至國家?guī)戆踩[患。例如2012年美國知名B2C網(wǎng)站Zappos2400萬用戶的電子郵件和密碼等信息被竊??；2013年的棱鏡門事件暴露出多國政府部門及個(gè)人信息被美國監(jiān)聽等等。

三、應(yīng)用大數(shù)據(jù)促進(jìn)公共決策模式創(chuàng)新的建議

我國政府已把大數(shù)據(jù)作為重要的戰(zhàn)略布局方向，早在2012年便由廣東省率先試水提出了《廣東省實(shí)施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略工作方案》，2015年8月，國務(wù)院也正式印發(fā)了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》。如何使大數(shù)據(jù)技術(shù)更好地在公共決策中發(fā)揮作用，從而加快提升國家治理現(xiàn)代化水平，是擺在我們面前的一個(gè)急迫而重大的課題。

1.重視大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究和應(yīng)用

創(chuàng)新適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代要求的公共決策模式，必須從國家的層面重視大數(shù)據(jù)的發(fā)展，尤其需要從法規(guī)制定、機(jī)構(gòu)組建、技術(shù)研究等方面給予積極的支持，啟動(dòng)大數(shù)據(jù)理論與應(yīng)用研究計(jì)劃，對(duì)大數(shù)據(jù)的“政產(chǎn)學(xué)研用”做出系統(tǒng)規(guī)劃。轉(zhuǎn)變決策思維模式，樹立“數(shù)據(jù)思想”，需要政府部門與科技界、工商界以及社會(huì)公眾共同努力，通過消除屏障、協(xié)同合作、成立聯(lián)盟等途徑，推動(dòng)成立各級(jí)的組織機(jī)構(gòu)，既為學(xué)術(shù)研究提供基本的數(shù)據(jù)資源和技術(shù)支撐，又為大數(shù)據(jù)提供應(yīng)用和管理平臺(tái)。

2.以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)重塑公共決策機(jī)制

第一，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)巨大的政府、社會(huì)及大眾的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)巨量數(shù)據(jù)向智能化的轉(zhuǎn)變。第二，加大數(shù)據(jù)開放力度，推動(dòng)政府、社會(huì)多元合作治理，推進(jìn)精準(zhǔn)化決策和人本化的公共服務(wù)。第三，利用數(shù)據(jù)加強(qiáng)政府績效考評(píng)，提升行政管理的效率，節(jié)省行政成本，提升政府效能。第四，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)在輿情監(jiān)測、應(yīng)急預(yù)知、網(wǎng)絡(luò)反貪等公共領(lǐng)域的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)政府決策由事后補(bǔ)救轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑邦A(yù)警，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)科學(xué)決策，提升政府決策能力。

3.積極培養(yǎng)數(shù)據(jù)專業(yè)人才

大數(shù)據(jù)專業(yè)人才需要同時(shí)具有信息處理、統(tǒng)計(jì)管理、公共決策等綜合知識(shí)，要通過政府、企業(yè)、科研院所組團(tuán)探索大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的機(jī)制和模式，鼓勵(lì)高等院校謀劃大數(shù)據(jù)學(xué)科建設(shè)，開設(shè)大數(shù)據(jù)理論知識(shí)方面的專業(yè)課程。引導(dǎo)高等院校與阿里巴巴、百度、騰訊等企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的職業(yè)人才，為大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)提供立體式平臺(tái)。

4.保護(hù)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的信息安全

在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，公共決策所依托的數(shù)據(jù)庫，要注重設(shè)置嚴(yán)密的訪問限制，加快開發(fā)隱私管理工具，從技術(shù)上杜絕黑客的攻擊。政府部門要加強(qiáng)立法，明確對(duì)私密信息的定性解釋，使相關(guān)法律法規(guī)更加細(xì)化和可操作，為監(jiān)管部門提供及時(shí)有效的監(jiān)管依據(jù)。同時(shí)加強(qiáng)對(duì)國有大數(shù)據(jù)科技企業(yè)的支持力度，下更大力氣推進(jìn)國產(chǎn)數(shù)據(jù)處理芯片、操作平臺(tái)、大型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)等核心技術(shù)的研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化，促進(jìn)自主品牌大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的安全、快速、健康發(fā)展。

注釋

①宗威、吳鋒：《大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)質(zhì)量的挑戰(zhàn)》，《西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)》（社會(huì)科學(xué)版）2013年第5期。

②孟小峰、慈祥：《大數(shù)據(jù)管理：概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)》，《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2013年第1期。

③黃璜、黃竹修：《大數(shù)據(jù)與公共政策研究：概念、關(guān)系與視角》，《中國行政管理》2015年第10期。

④張紅鳳等：《轉(zhuǎn)型期公共決策模式路徑優(yōu)化：從傳統(tǒng)模式向動(dòng)態(tài)協(xié)同模式的轉(zhuǎn)變》，《中國行政管理》2014年第10期。

⑤鄧?yán)颍骸洞髷?shù)據(jù)時(shí)代的院校決策模式》，《中國科學(xué)報(bào)》2013年11月7日。

⑥王元卓等：《網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)：現(xiàn)狀與展望》，《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》2013年第6期。

⑦參見[美]馬丁·克魯貝克：《量化：大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)管理》，吳海星譯，人民郵電出版社，2013年。

⑧參見涂子沛：《大數(shù)據(jù)：正在到來的數(shù)據(jù)革命》，廣西師范大學(xué)出版社，2012年。

⑨Ackoff R. From Data to Wisdom. Journal of Applied Systems Analysis， 1989， （16）.

⑩王勁：《大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革》，《學(xué)術(shù)論壇》2013年第1期。

B11李丹陽：《大數(shù)據(jù)時(shí)代的中國應(yīng)急管理體制改革》，《華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)》（社會(huì)科學(xué)版）2013年第6期。

B12胡明暉等：《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在公共管理中的應(yīng)用》，《中原工學(xué)院學(xué)報(bào)》2002年第2期。

B13迪莉婭：《基于云計(jì)算的電子政務(wù)大數(shù)據(jù)管理研究》，《圖書館理論與實(shí)踐》2013年第12期。

B14張建設(shè)：《大數(shù)據(jù)：戰(zhàn)略論的終結(jié)與社會(huì)化決策的興起》，《企業(yè)管理》2012年第10期。

B15于施洋等：《基于大數(shù)據(jù)的智慧政府門戶：從理念到實(shí)踐》，《電子政務(wù)》2013年第5期。

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