关键词：大数据时代；大都市治理；研究论纲
中图分类号：C931.2 文献标识码：A 文章编号：1009-3060（2016）05-0068-08
一、作为大都市治理技术的大数据
在2008年Science杂志的专刊中，大数据被解释为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”。McKinsey全球研究院将大数据定义如下：“无法在合理的时间内采用当前主流的数据库软件对其内容进行获取、管理和处理的数据集合”。EMC公司将大数据工作定义为“数据集，或信息，它的规模、、位置在不同的孤岛上，或它的时间线要求客户部署新的架构来捕捉、存储、整合、管理和分析这些信息，以便实现企业价值”。互联网数据中心IDC（International Data Corporation）就大数据的概念则形象地描述道：“大数据是一个看起来似乎来路不明的大的动态过程；但是实际上，大数据并不是一个新生事物，虽然它确确实实正在走向主流并引起广泛的注意；大数据并不是一个实体，而是一个横跨很多IT边界的动态活动。”由此可见，大数据表现出“6V+1C”的显著特征：Volume（大量）――数据的体量巨大，从TB级别跃升到PB级别，甚至是ZB级别；Variety（多样）――种类繁杂，非结构化数据的大量涌现；Velocity（高速）――数据采集及处理结果反馈速率呈现几何级数提升；Value（价值）――整体价值巨大，但价值密度易受外界环境影响；Veracity（真实）――经验世界以数据方式呈现，数据提取则为现实事件加以解释和预测；Vender（灵活）――数据捕捉、获取、传送方式自由灵活；Complexity（复杂）――异构数据统一接入和实时数据处理和分析难度大。
毫无疑问，人、机、物三元世界的高度融合引发了数据规模的爆炸式增长和数据模型的高度复杂化，世界进入了网络化的大数据（Big Data）时代。身为大数据技术应用的对象，大都市以一种概念集合跃入人类文明的“视网膜”，成了城市化进程中人类文明的一道亮丽的风景线。一般而言，大都市被界定为城市中心城区及临近地域具备一定人口规模（不少于200万人），由具有行政统属关系的一系列地方政府所组成的在一定范围内相对统一地履行公共管理和服务的职能，并在特定的区域发挥着重要的政治、经济、文化等功能的大城市。其中，人口规模、行政关系以及城市功能是大都市界定和大都市治理重要的参照标准。
众所周知，大都市治理是由城市地区中强大的相互依存性所构成，并结合破碎的地理以及治理相互依存性的角色的碎裂。这种出于非纯粹的偶然而造就的相互依存性与破碎化实则同大都市致力于自身治理的路线裁定、方式抉择等诸方面密切牵连。因此，大都市治理就是用“正确的方法”去克服城市功能范和地方政府结构之间不断扩大的差距。无可否认，大都市在“百川奔涌”的数据浪头彰显出的形态各异、种类不同的先天禀赋，不但使数据的资源价值领地迅速扩张，还使其在人类筑建的“智慧城池”里大放异彩。大数据在大都市治理领域的更新与应用中托举而出的整合功能更是裨补了大都市治理碎片化状态下难以辨识全貌的弊端，为助推大都市转变管理理念、优化组织构建、完善制度建设、畅通工作流程等方面提供了发展契机。大都市治理依托大数据技术的优势，充分发挥数字技术的纽带作用，将大都市治理所涉及的目标、人员、成本、效率等要素均纳入整体性考量，为大都市治理走向科学治理、简化治理、精准治理、协同治理奠定基础，从而加速实现大都市治理由传统的外延式发展迈向内涵式发展。
二、大数据驱动大都市治理研究的学术论域
20世纪80年代初钱学森先生指出：“在现代这样一个高度组织起来的社会里，复杂的系统几乎是无所不在的。”显然，大都市治理是一个复杂的巨型系统。大都市治理面对洪流汇集的巨量城市数据，亟待解决的是对散布各处的城市数据开展挖掘、分类和整理，不断地对复杂的大都市系统进行简化治理。然而，不论大都市数据如何海量、大都市治理如何复杂，大数据驱动大都市治理研究的学术论域都将涵盖政治治理、经济治理、社会治理、文化治理、生态治理诸领域：
1.大都市政治治理 现代社会的流动性和复杂性在城市化的推力下将城市独具的政治生活方式与人们的真实体验嫁接。在城市政治的语境中，治理一直被定义为“关注管理，不依赖政府权威资源，在公共事务领域实现集体行动”。从政治治理维度来看，其在人口规模大、行政关系统属复杂、区域范围内多元功能强的大都市地位可见一斑。大都市政治治理不仅要将目光投射于政治生活、政治现象以及管理制度，还要将实现集体目标的公共参与要素纳入其治理能力和治理水平的考量范畴。随着信息技术的迅猛发展，尤其是大数据的嵌入式应用，大数据对大都市公共决策的影响同样不容小觑。需要说明的是，城市政治生活并非城市官吏与豪商巨贾的权力或利益的追逐场，迈向大都市政治舞台的通道已愈发通畅和便捷，参与主体越发多元，政治诉求达成率亦在拔高，民主政治在公民社会的基础地位已趋稳固。这与如影随形的大数据不无关系，大数据将城市社会角色不尽相同的人或组织占据的形式各异的资源（权力、财力、知识等）以数据公开、共享、透明的方式和盘托出、公之于众，资源利用的真实流向去处可寻，政府、商业部门和公民社会则捆绑在更为紧密的关系绳索上。因大数据提供的数据支撑，城市治理中的公共决策所强调的描述、解释、预测、批判功能也得以落地，大都市治理中政治为政策推行铺平道路，政策的践行则重塑着都市里的政治民主。
2.大都市经济治理 城市化进程具有阶段性规律，即全过程呈一条被拉平的倒S型曲线。这便是广为引用的“诺瑟姆曲线”。显然，以城市人口激增、经济实力极大攀升等为衡量标准的大都市也不外乎为城市化过程的孕育物。毋庸赘言，土地、资本、劳动力、技术、资源、能源、信息等生产要素不仅在城市不同历史发展阶段发挥作用，也在闯入大都市的“生活圈”后以全新的姿态助推着都市生产力发展。而随着大数据以磅礴之势向着更好地创造、转化以及实现价值的方向疾步进发，对城市生产力和生产关系的变革更是影响深远。维克托・迈尔・舍恩伯格在其所著的《大数据时代》中指出：“数据已经成了一种商业资本，一项重要的经济投入，可以创造新的经济利益”，已是经济运行动力不减的根本性资源。迄今，大数据作为大都市社会生产活动的先进要素，与人力资本和物质资产同等重要，不断颠覆着传统的生产模式和生活方式。作为拉动大都市创新发展的重要引擎，大数据培植的新业态正在遍地开花，其引导下的开放创新、自主创新、协同创新、全民创新体系进一步完善，都市数据经济和共享经济动力十足。大数据为大都市的“经济动脉”供给着新鲜“血液”，促推大都市经济从传统的零售业、制造业、服务业向着高附加值、高端价值链转型升级，产业结构的调整和经济结构的优化必定促成经济反哺。而更为重要的是，大数据行使着大都市市场监控和经济监测的重要功能，对大都市经济治理起着至关重要的作用。
3.大都市社会治理 大数据时代，信息化、全球化、城市化这三股力量竞相进发，重塑着现代社会。近年来，“大数据社会福祉”运动在国外学术界和政府部门如火如荼地展开。大数据不仅是一场技术变革，在本质上也是一场社会变革，这种社会变革伴随并呼唤着社会治理体制和社会治理方式的创新。如今，政府数据、网络数据和基于传感器产生的物理空间数据已成簇拥之势，梳理以政府为核心的公共部门内部数据和社会各界产生的外部数据，不难发现，大数据在大都市社会治理中的价值不只在摆脱愚昧、促进理解，更重要的是拨开数据迷雾、探索和预测社会治理的未来走向。大数据驱使大都市社会治理创新从“政府本位”转向“社会本位”，“数据驱动的社会治理”正成为一种新型管理模式，人和科学技术的有机融合则旨在满足社会大众对数据开放的“弹性需求”，梳理政府数据资源、完善工作机制、唤醒“休眠”数据，实现社会治理能力与成效的同步提升不无可能。与此同时，大数据也为大都市针对不同社会人群和社会治理难题的分类管理提供数据支撑，大数据驱动社会治理决策的科学化和社会治理过程的精细化，大数据为社会多元主体享有权利和机会平等提供切实保障。大都市在社会治理方面表现出的及时性、准确性、有效性也将全面兑现，这是社会治理水平的显现，亦是现代政府治理走向透明化、社会管理迈向扁平化、公共服务体现多元化的必要之举。
4.大都市文化治理 城市不只是建筑物的群集，它更是各种密切相关并经常相互影响的功能的复合体，它不单是权力的集中，更是文化的归极。城市在诞生之日起便被赋予储存、传播以及创造文化的历史使命。在大数据时代，经由技术的发展与革新，大数据针对文化领域生产的数据感知、搜集、分析、共享能力已极大限度地开发和利用。因此，大数据要发掘、培养、看护以及诱发隐匿在大都市身躯中的数据潜能，充分实现文化规划调控规范化、社会参与主体多元化、文化环境法治化、文化氛围浓郁化、文化内容纯净化、文化需求导向化、文化产业管理创新化、文化市场秩序化、文化融合路径多样化和文化资源优配化。通过发挥大数据的技术与平台作用，大都市文化治理将进一步深入与细化，多元信息传播渠道愈发畅通，文化市场监管精准有效，为挖掘大都市高价值的生动素材、萃取文化精髓、吸纳新的时代内涵、提高文化成果及产品的外部影响力与价值奠定基础。最终，通过转变治理理念，悉心布局文化建设进程，以精神牵引反推技术进步，实现双向互补，则为盘活大都市文化创新能力和竞争力提供可能，从而不断弥合大都市文化供给服务和公民需求之间的巨大鸿沟，增强大都市文化的感召力、影响力、凝聚力，提升城市软件配备，让大都市治理内在的共创、共享、共治的观念深入人心。
5.大都市生态治理 城市生态系统结构是由自然（大气、水域、绿地等）、资源（土地、淡水、食物、能源等）、社会（人口、劳力、智力等）三大部分有机组成的具有人工化的环境，是一个流量大、容量广、密度高、运转快、依赖性强和应变能力弱的巨大开放系统。在如此复杂的巨型系统之下，因大都市的集聚效应，在城市化发展进程中难免引发起一系列自身无法免疫的“城市病”，诸如人口膨胀、住房紧张、就业困难、空气污染、垃圾成灾、水资源短缺、交通堵塞、犯罪率上扬等。天津滨海新区“8・12事件”便是一个惨痛的教训，爆炸本身和由其引发的神经性毒气扩散等附带污染，不仅使群众的人身安全和健康无从护佑、城市生态环境因其遭殃，也暴露出化工厂在选址上的错误规划和管理缺位等诸多纰漏。我们知道，城市生态问题有其特定的治理瓶颈，具备与公共物品相仿的非竞争性和非排他性特点，市场自行解决相当棘手。而大数据与生俱来的精准治理能力，依托大数据的分析、存储、计算等技术，捕捉全面、即时、动态的生态信息且提炼其内在价值，将数据与社会共享，通过数据、技术与思维有效联动和有机融合的生B信息将极大提升生态治理的能力与水平。同时，大数据恰如一位具备职业操守的生产线“质检员”，对城市生态状况谙熟于心，能够严格把控城市生态，搭建匹配大都市生态治理的监测和监管平台，将实时监测与记录、高效防御与根本治理落到实处，从而为实现大都市的平安、有序、干净、整洁“保驾护航”。
三、大数据驱动大都市治理研究的学术议程
大数据驱动大都市治理不仅大大节约了大都市治理的时间、资源和人力成本，而且建构了大都市治理的新思路和新模式。同时，大数据驱动大都市治理研究在学术论域的基础上产生出若干突出的焦点议程：
1.智慧城市
智慧城市经由信息化和数字化城市阶段发展而来，构建的是一个赋予政府、安全、电网、交通、医疗、教育、环保、食品、保健、建筑、家居等诸领域的巨型智慧网络。在智慧城市阶段，智慧城市与数据采集、存储、分析和利用过程息息相关，智慧城市建设必须依托技术创新并结合战略性新兴产业的发展，推进城市成为知识中心与创新孵化器。大数据系统能够有效地储存、处理和挖掘数据，从而改善智慧城市的功能和服务。同时，大数据能够帮助决策者在智慧城市的不同领域做出精准的计划。大数据是智慧城市发展的关键要素，智慧城市引领大数据迈向更广阔的实践与应用空间。随着智慧城市建设的深入推进，依托大数据技术的智慧城镇群和微城市也将得到迅猛发展。大数据刺激着大都市感知层、网络层、平台层和应用层的“神经”，推进智慧城市的标准指导、分类规范以及评价指标建设。通过城市大数据的广泛应用，智慧城市能够充分运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，能够对于包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应，能够科学合理地配置城市资源，不断提高城市管理能力和城市服务水平，从而为人类创造更加美好的城市生活。
2.市场监管 市场监管通常可分为三类：第一，市场准入监管，包括市场准入的注册数据和协助市场主体登记注册数据；第二，市场竞争监管，包括对正当竞争行为的保护和对采取虚假、欺诈和损人利己等手段牟取暴利以及扰乱市场秩序等的不正当竞争的惩戒；第三，市场活动监管，包括食品安全、医疗、合同、广告、商标、版权、信用、消费维权等方面。依据市场监管的活动、程序和类型，大数据驱动市场监管能够走向实时监管、全程监管、精准监管和精确监管。大数据驱动城市经济活动的市场主体设立和经营行为越来越多地从线下转移到线上，监管执法人员充分运用大数据技术实施数字化监管，实现由定性分析、主观判断、人脑记忆式管理向定量分析、数据统计、电脑记录式管理转变。大数据驱动的市场监管锁定已经明晰的各种市场风险，获取由数据浅层到数据深层的市场行为数据。利用电脑记录、数据统计和模型分析对监管、执法、维权、等数据变动情况进行量化分析，找准市场监管的重点、难点以及多发区域、多发类型和薄弱环节，对市场秩序的变化趋势进行预测分析，对市场监管做到提前预警、提前预防、提前介入。由此可见，大都市治理通过大数据技术重构市场监管理念、强化市场监管力度、提升市场监管能力，为实现在线即时甚至是非现场化的市场监管提供了重要的技术支持。
3.公共服务 随着以大数据为支撑的公共服务设施的不断完善和公共服务大数据共享平台的搭建与整合，通过对用户数据与业务数据的搜集、分析、整合、萃取，能够促进政府变被动服务为主动服务，化解都市居民“找谁办”、“去哪办”、“怎么办”的疑惑，更好地满足都市居民个性化、定制化、多样化的公共服务需求。大都市公共服务通过大数据技术降低服务门槛、清晰服务清单、简化服务环节，实现都市公共服务由粗放式供给转向精准化供给，解决困扰已久的“门难进”、“脸难看”、“事难办”老大难问题。同时，大都市通过数据化、物联化以及智能化手段能够使城市教育资源做到精准投放、医疗卫生资源得到合理配置，能够使有限的公共服务资源实现效用的最大化。当然，大数据时代的都市公共服务需要实现政府、社会以及个人的有效链接，只有把大数据作为连通公共服务目标的桥梁和活络公共服务资源的剂，才能助推大都市公共服务不断走向标准化、精准化、便利化和体验化。
4.环境保护 大都市环境遭受光污染、噪声污染、水域污染、大气污染、电磁波污染、固体废弃物污染、土壤污染等威胁，这些都与我们熟视无睹却客观存在的“经济戾气”具有极强的关联性。通过大数据技术对环境数据的收集、公开与共享能够全析化认知城市环境问题，也为深化城市环境治理打下牢靠的数据功底。通过大数据对大都市环境数据进行深层挖掘，可以引导我们从因果分析转向相关分析，注重污染物排放与环境、气象以及健康等多种复杂信息或指标数据问的“涟漪影响”，不断克服信息模糊、信息遗漏、信息偏袒所造成的环境问题成因不明和环境损害程度评判不准的弊端。同时，积极运用大数据技术能够进一步完善环境监测制度，全面分析城市人口数据、人口流动数据、产业结构及分布数据、地理环境分布数据等外部数据，利用“数字皮肤”的集成传感功能、联通交互功能以及服务导向功能，使得环境质量监测点位（断面）的布局更加具有代表性、科学性与可行性。此外，通过都市环境大数据建设科学、合理、实用的环境监测网络，能够全面客观地反映大都市环境质量状况，以此掌握和评价环境质量的现实状况及其变化趋势，从而实现环境监测数据、资源、服务的全面共享。
5.公共安全 现代公共安全的内容不仅包括个体的身心健康与护佑，而且包括社会和国家层面的安定与和谐，这与大数据催生的以数据整合和数据分析综合应用为主要特征的“公共安全2.0”内涵十分契合。通过大数据技术突破了停滞于知觉与经验层面的粗放式公共安全管理模式，引领大都市公共安全管理进入精细化管理和精准化治理阶段。众所周知，公共安全大数据主要包括社会治安类安全数据（治安环境、犯罪信息等）、消费经济类安全数据（如信用卡信息）、公共卫生类安全数据（空气质量、传染病、食品安全信息等）、社会生活类安全数据（气象、交通信息等）等类型，强调“以事实为基础、以数据为核心的精确管理”会在很大程度上弥补了有限理性特性的公共安全管理者所无法克服的缺陷。在大都市公共安全治理中，若能借助大数据、互联网技术便可实现城市公共安全的预警管理，当手机数量超过预警时，积极采取短信、微信等方式提前告示和采取限制行动便会避免悲》⑸。随着公共数据开放力度与广度的全面提升与拓展，公众对于公共安全知情权也会提升，公众参与和公众监督也会大大加强。
6.应急管理 大都市应急管理通常指向都市突发性公共事件，譬如食品安全事件、环境污染事件、社会治安事件、网络等。突发性公共事件具有紧迫性、动态性、不确定性、不稳定性等特征，应对不当、不利、不及时则会危及公众的生命和财产安全。毫无疑问，应急管理过程可以分为事前、事中和事后三个阶段，包括预防准备、监测预警、应急处置、善后恢复等多个环节。而在大数据时代，大数据技术的嵌入可助力政府深入到应急管理的每个过程、每个环节、每个阶段当中，不断提升应急管理能力和水平。更为重要的是，通过对城市数据的收集和分析，大数据可对政府应急管理进行重点区域划分，准确定位城市的“敏感部位”和“脆弱地带”，大数据可以对发生在这两个区域范围内的灾害、等突发公共危机事件进行预测与预警、应急处置、恢复等，从而减少城市的损失，这也为极力发挥大都市生命线系统在大都市应急管理的核心和关键作用拓展空间。大数据对突发性公共事件预测、预警、处置、恢复的能力愈强，大都市应急管理的科学性、前瞻性、精准性、动态性水平也就愈高。同时，大都市应急管理研究还需要加强大都市大应急的“无缝隙”系统构建、流程再造中的平滑对接、数据公开环境下的社会力量介入以及“价值盲区”和“价值处女地”的视线回归等方面的研究。因为，“零风险”并非一种可能性大小，而“安全”也并非等同于“无风险”。
四、大数据驱动大都市治理研究的学术向度
随着城市化步伐的大大加快，大都市对于土地承载、人口吸纳、信息技术发展与创新、文化生产与传播、交通物流运载、基础建设与公共服务等方面产生强大的生存依托压力。而大数据时代的到来则更像是大都市治理研究载御而来的“东风”，大数据为大都市发展的战略部署、城市效应的空间扩散以及围绕城市展开的区域治理开辟了全新的学术思维与实践路径：
1.走向真实研究马克思曾预言：“科学，只有从自然科学出发，才是现实的科学。历史本身是自然史的，即自然界成为人这一过程的现实部分。自然科学往后将包括关于人的科学，正像人的科学包括自然科学一样：这将是一门统一的科学。”只有使社会科学不断走向自然科学化，才能实现社会科学研究的最终目的，才能更加客观、完整、准确地把握人类社会的现象、本质与规律。在大数据时代，大数据的出现和驱动将会使社会科学研究和自然科学研究紧密地融合起来，通过数据的介入和论证，社会科学研究将会更丰满、更真实。如今，多学科、跨学科研究与日俱增，传统社会科学研究领域引入多元计算机处理模式和分析方法，借助计算机存储功能和开放数字学术资源，运用复杂运算和分析的计算机模拟与实证研究以及以事实和证据的科学预测与案例证据研究等议题均已展开，对社会科学知识的获取、标注、比较、取样、阐释与表现方式的变革是根本性的。因此，大数据驱动大都市治理研究能够沿袭自然科学研究范式，降低大都市治理过程中的模糊性和不确定性，更好地用数据描摹过去难以刻画的抽象都市概念和城市知识本体，提供一种综合定性研究与定量研究的可行途径，寻找到一种无须预设理论假定而从城市数据集中抽象和发现大都市治理真实规律的研究方法。
2.走向全面研究 城市大数据是大都市治理过程中自动化存储的数据，在软硬件均已成熟的条件下便可分析的海量数据。在大都市治理研究中，大数据挖掘和分析可以集中获取三方面的城市数据：身份、ID、流动、登记、就业、生产、消费等行政数据；金融、生产、交易、劳动、工资等商业数据；经济、教育、健康生活的各类调查数据。这些城市数据为理解且深入探讨数据资源化与研究素材数字化在大数据的全周期研究与多维度研究中的作用导向夯实了基础。我们知道，以往社会科学研究成果主要依靠文I引用、转述和评论等主要形式，而数字人文研究可记录人文社会科学研究的完整过程，资源化的原始数据、中间成果得以立体化应用，再利用水平显著提升。随着存储技术和其他软硬件技术的改进，海量数据的处理能力显著提高，数据挖掘算法不断得到优化和丰富，特别是统计分析和机器学习的神经网络建模技术发展，抽样或许不是必备的手段和方法了。国外以在线实验室、项目网站、开放数据集、项目论坛、项目社会网络为特征的立体开放研究思维普遍确立，社会科学的可参与性研究显著增强。大数据的广泛应用催生了新技术的快速推广和普及，文本挖掘、意见挖掘、NLP自然语言处理、网络分析SNA、神经网络算法、数据可视化等一些新的涉及大数据挖掘技术会帮助研究者全面掌握大都市治理的各项数据和其他有用信息。因此，借助于大数据技术和方法，大都市治理研究能够全景式、立体化地剖析大都市架构和大都市治理空间，通过“大样本”和“全样本”全景式地获取大都市的“硬件”和“软件”信息，避免了因为通过“小样本”而展开的疏漏式研究以及“只见树木，不见森林”这种以偏概全的片面式研究，从而走向全面研究。
关键词：大数据 基层社会治理创新 网格化服务 信息技术 互联网
大数据是继互联网、物联网、云计算之后，又一新的技术革命，它标志着人类社会正从信息时代、知识时代向智能时代迈进。大数据时代为基层社会治理创新提出了新的机遇和挑战，大数据时代，如何把大数据技术运用到基层社会治理中，是一个需要各级政府认真思索和深入研究的问题。
最近，我们对抚顺市高山社区利用大数据来创新社区治理的实践进行了多次调研，了解到该社区在社区管理和服务中，尤其是在基层社会治理中，具有大数据思维，使用了大数据技术，取得了非常好的效果，这种做法值得参考和借鉴。
一、高山社区以大数据推进基层社会治理创新的基本做法
高山社区位于辽宁省抚顺市顺城区北部高尔山脚下的城乡交界处，是2006年底棚户区改造后回迁的。2012年，高山社区在抚顺市率先垂范实行网格化管理。利用大数据思维以及使用大数据技术，将高山社区划分成5个网格，形成“人到格中去，事到格中办”的管理和服务模式。将环境整治、维稳综治、安全生产、民生保障和便民服务等工作下沉到网格，构建以大数据为依托的全方位社区服务框架。社区管理和服务形成崭新氛围，获得全省远程教育示范站点、全省就业示范社区、全省学习郭明义先进社区、全省打击传销示范社区、全市文明社区和全市和谐创建先进社区等荣誉称号百余项。
（一）完善基础信息采集，建立社区服务信息库
拥有真实可靠的数据信息是大数据应用的前提和基础。高山社区结合网格化管理，借助“一图两表四册”入户采集信息。采集整理的数据分为基础数据、政务管理和公共服务三大类，把房屋数据、人口数据和社会组织等划分为基础数据，把走访数据、党建数据和舆情数据等划分为政务管理数据，把服务数据、政策公告、医疗数据和活动数据等划分为公共服务数据。构建“问需于网格、分解整合、零距离服务”的数字化管理和服务平台，从而为居民提供精细化的服务。
（二）以居民需求为导向，创新社区管理和服务
大数据的价值性表现在只有合理地利用它们为人类服务，才具有意义。一方面借助大数据提高社区工作人员素质。高山社区利用远程教育网络来加强社区工作人员的学习。依靠组织收看《当前和谐社区建设的几个问题》等节目，来解决社区工作人员无从入手社区工作以及不知如何与居民沟通的情况，从而有效提高了社区工作人员服务居民的能力和水平。通过组织观看《局长潘玉良》等节目，来解决社区上访事件频发和社会问题复杂的状况，从而及时地提升社区工作人员安抚居民情绪以及维稳能力等方面的能力。另一方面借助大数据推进社区党建工作。利用QQ、微博和微信等构建社区党支部党员的沟通平台。每月5日社区党总支召集所有党员集中开展党性学习，针对流动党员和外出党员无法到社区参加理论学习的情况，借助E-mail、短信、QQ、微博和微信等现代信息手段传达会议精神并且传送学习资料。最终实现党员教育全方位无死角覆盖。
（三）以服务居民为宗旨，实施社区网格化服务
利用大数据可以全面了解、分析预测每个居民的基本需求，为其提供个性化的服务。一是借助大数据促进社区居民就业。依托“三走进”活动，党组织进企业，创建了空岗公示制度。依托“顺城微机员QQ群”，使用微博、微信，架起社区与居民之间的信息交流渠道。针对高山社区下岗失业人口较多的情况，采取“就业直通车”、“手机短信”、“就业连心袋”和“岗位银行”等多项措施，有效解决了居民就业问题。二是问需于民，依托大数据手段解决居民的现实利益诉求。受到远程教育节目《当前和谐社区建设的几个问题》等的启发，高山社区在抚顺市率先成立了 “民生热议大舞台”。利用“两代表一委员”工作QQ群、社区微博来收集居民的利益诉求和建设性意见。通过整理归纳，梳理出9个方面，包括公共卫生、独生子女、矛盾调处、公共设施、环境美化、困难救助、就业安置、养老保险和医疗保险。在征求到的意见建议中，社区入住7年无煤气问题、 33路公交车无站点问题、小区凉亭少和小区硬化路面破损问题等是百姓呼声最高的，目前已经圆满解决。
二、高山社区以大数据推进基层社会治理创新的显著效果
大数据时代，大数据是提高治理水平和提升治理能力的重要方法和措施，高山社区以大数据推进基层社会治理创新，成效显著。
（一）提高了社区管理和服务能力
中国共产党的根本宗旨是全心全意为人民服务，而应用大数据的终极目的也是利用数据信息的价值性为人类社会服务。如何满足居民日益增长的物质和精神需求，如何依法保障居民的各种权益，如何使居民得到更多实惠，是高山社区为奋斗目标。一方面，实施惠民工程，强化社区公共服务效能。为了使居民可以自由参与、主动发声，高山社区创建了社区论坛。利用这个互联互通的对话空间以及发声渠道，各利益主体实现了线上对话和线下协商。社区居委会可以及时地发现居民的利益诉求，通过“两代表一委员”进社区，组织线下的协商协调，圆满地解决了困扰居民多年的难点和热点问题。另一方面，强化志愿服务，加大社会组织的培育。高山社区基层社会治理创新模式的成功有一个重要的原因是建立了社区、居民、政府和企业的共赢机制，这也是社区治理可持续发展的一个重要保证。高山社区有效发挥党员先锋模范带头作用，积极向政府寻求帮助，吸引辖区企业和民间组织参与社区治理。
（二）增强了社区居民自治能力
不断增强社区居民的自我管理和自我服务能力是基层社会治理创新的终极目标。高山社区一方面积极探索政府购买服务，另一方面大力培育公益性社会组织，服务居民的渠道不断拓宽。通过建构“共驻共建、多方参与、管理有序、利益协调”的基层社会治理模式，优化了基层社会治理结构，使居民更加主动全面地参与到社区建设中来，形成多方参与的工作氛围和基层社会治理体系。目前，高山社区建立了居民议事制度，设立了党代表工作室、民情议事厅。不断地提高社会组织、辖区单位、志愿者队伍和居民主动参与社区自治的热情，不断地强化社会组织的作用，有效地加强了居民自我管理、自我服务和自我教育的能力。
三、从高山社区以大数据推进基层社会治理创新得到的启示与思考
大数据是信息技术发展的必然结果，目前各行各业已经广泛应用。在基层社会治理中，我们要积极利用大数据来实现社区居民的自我管理、自我服务和自我教育。从高山社区的实践来看，我们得到的启示与思考如下。
（一）培养大数据思维是大数据时代基层社会治理创新的基础
随着信息技术的迅猛发展，云计算、移动互联网、物联网和大数据大展身手，智慧城市落地生根，过去的信息化概念已经跟不上信息技术发展给人民生活带来的巨大变化的脚步。因此，传统的社区管理和社区服务必须通过改革实现创新与突破，才能满足大数据时代多个主体共同参与基层社会治理的需要。从高山社区的实践探索不难发现，转变观念、培养大数据思维，把大数据理念为我所用，有助于增强基层社会治理能力，有助于基层社会治理机制创新，有助于基层社会治理管理个性化化、服务智能化和决策智慧化。
（二）掌握基础数据是大数据时代基层社会治理创新的关键
大数据时代，掌握基础数据是基层社会治理创新的关键。各项公共服务的提供以及基层社会治理创新，都需要大量的数据。否则就不能准确了解居民的各项基本需求和个性化需求，也很难提供精准化、个性化的服务。高山社区为了及时掌握精准数据采取了以下做法：第一，科学划分社区基础网格。第二，开发社区采集综合信息系统终端软件。主动学习和探索社区基础数据采集、存储、分析、整合和控制的方法，使基础信息采集规范化、标准化。第三，整合规范网格管理人员队伍。网格员实行定岗定责制，统一规范采集本网格流动人口、常住人口、辖区企业等信息，提供给街道公共信息资源库。
（三）确保数据安全是大数据时代基层社会治理创新的保障
第一要在信息系统的软硬件投入方面做技术上的安全保障。第二在制度建设方面要重视数据的采集和应用。如何把握好个人隐私和数据开放之间的度，如何把握好数据需求与国家信息安全之间的度是值得认真思考的问题。高山社区的实践表明：第一要理清社区工作人员的职责范围和工作权限。每个网格的网格长和网格员应该只有录入、修改和访问本网格居民信息的权限，而不具备登录访问其他网格居民信息的权限。这有利于避免人员流动等原因造成的信息泄露。第二要保证数据应用者使用的数据信息是非隐私的。这既能促进数据的共享和开放，又有利于保障公众的个人隐私，避免商业企业秘密的泄漏。
参考文献：
[1] 李拔萃.以信息化推动基层社会治理创新研究[J].辽宁行政学院学报，2016（1）：69- 73.
[2] 赵汝周， 岳凤兰.大数据时代城市社区治理新探索――成都市成华区的实践探索与启示[J]. 四川行政学院学报，2015（3）：32- 35.
一、大数据时代：社会治理研究的新变革
党的十八届三中全会强调，围绕推进国家治理体系和治理能力现代化目标，不断创新社会治理体制。在大数据时代要创新社会治理，必须把握大数据对社会治理带来的冲击及其新的变革需求。
最早预言大数据时代的是未来学家阿尔文・托夫勒，他1980年在《第三次浪潮》中写到：“如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章。” 2006年3月英国启动“数据权”运动；2012年3月，奥巴马宣布美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”；2012年5月29日联合国推出“数据脉动”计划。为此，英国牛津大学教授维克托・迈尔・舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作和思维的改变》中判断：史无前例的大数据时代已经来临！《连线》杂志主编克里斯・安德森甚至大胆断言：数据洪流将会带来理论的终结，他认为：“面对大规模数据，科学家‘假设、模型、检验’的方法变得过时了”。且不说大数据将终结理论这一观点对错与否，大数据时代的确将促使社会治理研究产生以下四大新变革：
1. 社会治理研究思路的变革。
随着全球化、信息化、网络化的深入，“大数据”给社会建设、社会治理带来的挑战更是前所未有：不仅数字化的书籍、报纸、图片、视频等海量数据需整合、提炼和分析，而且网络泄密、对隐私的侵犯等行为日益增多，影响着网络社会和现实社会的安全、和谐与稳定。以往基于社会局部“现实”的抽象分析方法，以及基于少部分人的需求来逻辑推演、预判大多数人的现实与未来需求的社会治理、社会建设思路，是无法破解“大数据”时代社会治理面临的种种问题的。因此，必须变革以往社会治理的思路，将对局部“现实”、少部分人的需求研究，转向覆盖更广泛、涉及更多人的大数据分析，从大数据中预测社会需求，预判社会问题、社会安全，从大数据中探索社会治理的多元、多层、多角度特征，在满足不同时期、不同群体、不同阶层人民群众需求的过程中，创新社会治理、提升社会建设水平。
与全球化相关联的大数据时代，对社会发展研究的思路、对象、方法提出的挑战，只有以全球化为背景、以问题为导向，进行跨学科合作，运用交叉学科和过程方法，才能破解社会发展中的难题。
2. 社会治理研究对象的变革。
以往的社会治理研究对象主要有两个：一是把社会治理的研究等同于社会研究。结果是在社会的研究中，过多地运用西方社会的理论来分析研究中国社会，或是用某一“社会”解剖的知识来推导、演绎为另一“社会”的治理、建设与发展，以植根于某一特定民族、历史的具体境遇的社会文化来说明与解释另一民族的社会文化现象，很难提出能够解决现实社会问题的满意的方案，以至于我们在对待西方文化时常常出现“西方化”与“本土化”的论争。二是把对社会治理的研究等同于对社会管理的研究。结果一方面束缚了社会治理的手脚，另一方面夸大了社会管理的作用。因为社会建设、社会改革、社会治理都是大概念、大事情，而社会管理作为政府职能，只是其中的一个子项。
大数据时代的社会治理，既要研究“社会”，又要研究“治理”，更要研究“大数据”。一是要研究人们互动、交流、交往过程中不同人群在QQ、微博、微信以及互联网网络平台上发送的各种图片、图像、视频等非结构化、半结构化数据背后人的情感、兴趣、价值观等现实社会各方面形成的大数据情况；二是要研究政府作为社会治理的主导，在提供社会服务、社会保障，创新社会治理等方面各种结构化、非结构化的数据，并将结构化的数据做纵横比较，从中发现政府社会治理的客观水平及其未来走势，以更有针对性地推进社会治理，以社会治理能力的现代化推进社会现代化。
3. 社会治理研究方法的变革。
社会治理，强调的是对“社会”的“治理”。以往的研究方法，一是着重于对“社会”的定性与定量研究，定量研究也常常采取问卷调查、座谈、访谈的抽样调查方法采集数据。然而，再好、再合理的抽样方法，反映的总是对局部和部分人群、阶层的研究结果，随机偶然性较大，缺乏准确性；二是着重于对社会治理的比较研究，即比较社会的“治理”条件、特点、环境，或是对听取汇报、座谈调研、问卷调研的情况作分析概括，提出社会建设的要求、治理的体制机制、治理的路径方法以及治理的绩效。近五年来，全国各省市自治区在社会建设方面的大量投入，在社会保障、社会服务、社会治理等方面的建设，已积累了海量的数据，但这些数据都是孤立的、离散的，是半结构化或非结构化的。因此，大数据时代的到来，需要我们对各类、各层次的数据进行发掘、整合，从中发现全国各省市自治区在社会治理、社会建设方面的客观水平，发现共同的建设规律以及不同的特点，通过实施差异化社会治理战略，更全面有效地创新社会治理，推进社会建设。
4. 社会治理能力的变革。
面对数据快速渗透到经济社会生活的每一领域、每一部门、每一单位，面对数据的大量化、多样化、快速化，面对全球数据每两年翻一番的趋势，大数据分析能力如何，就成为提升社会治理能力的关键因素。目前我国就社会治理的大数据而言，一是缺乏对社会治理大数据进行分析的能力，而这种分析能力又与相关人才的培养和支撑密切相关；二是缺乏根据大数据而形成的社会治理需求从而转化为有效社会治理、社会服务的能力；三是缺乏通过对社会治理大数据的分析，预测和判断未来中国以及各地区社会治理特征和趋势的能力。以往更多的是感性的判断预测，或是理论的逻辑推演预测。要适应大数据时代社会治理的需求，就必须在上述三种能力上加强建设，积累大数据时代社会治理的资本。
二、双重世界：社会治理大数据的特质、研究路径
根据党的十八届三中全会精神，我们认为社会治理的本质是：在党的领导和政府的主导下，动员社会广泛参与。从根本上说，就是把坚持党的领导、人民当家作主与依法治国有机统一，并落实到社会建设的实践中。显然，社会治理涉及政府、社会、市场各个组织、各个方面。当代中国社会治理大数据分析研究，不仅要重视上述实体社会方方面面的分析，而且更要注重网络社会大数据的分析研究。因为对网络社会治理的难度更高、情况更复杂。但是，不管是网络社会还是现实社会的治理，需要弄清的是社会治理大数据所共有的本质特征及其研究路径。
1. 社会治理大数据的“双重”特质。
如果说10年前我们对现实社会与网络社会的区分是“现实”与“虚拟”，那么，随着信息化网络化的快速发展，随着大数据时代的到来，“虚拟世界”里的数据量极其快速地增长。2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB（10的21次方），其中75%来自个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量（200PB）。过去几年全世界产生的数据量甚至超过了历史上2万年来产生的数据量的总和。预计到2020年，全球数据量将达到令人恐怖的35ZB，被称为“大数据摩尔定律”。面对大数据（尤其是图像、视频等非结构化数据）对“虚拟世界”的渗透、影响，虚拟世界的匿名性、非对称性、非真实性，正在被具有对称性、真实性（真实的画面、真实的情感等）、即时性特征的“镜像世界”所取代。
早在1991年，耶鲁大学计算机系教授戴维―杰勒恩特就指出，互联网的终极世界是“镜像世界”。“镜像世界”如同人在镜子中的映像那样，镜像世界和现实世界本身存在着真实的关联和表达。正因为镜像世界的产生，所以现实生活中人的喜怒哀乐，现实人在社会中的各种活动，都借助物联网、云计算、移动互联网等信息网络技术，迅速“镜像化”。可以说，人类的科学技术已经发展到了可以开始“镜像化”的阶段。
“镜像世界”的产生，本质上反映的是人类社会生存方式的一种转变和扩展，即人类的社会生存方式从单一的物质实体生存向物质实体生存及其镜像化生存融合的社会综合生存方式转变。“镜像化生存”是指以计算机、网络等硬件为基础的，以数字化数据及其运算来表征显示物质世界中各种真实关系的社会生存、社会交往方式。比如，消费者通过网络，通过鼠标、键盘就可以完成传统的购物行为，那么，这种行为就可以看作是购物过程的镜像。其中的深层逻辑关系没有改变，但实现方式却发生了天翻地覆的变化。在当今世界，网络社区、网络店铺、网络课堂等都可以看作是物质实体世界的社区、店铺、学校的镜像存在。而人类在计算机网络里完成的本应在现实世界里完成的社会建设、社会治理实践，也可以称之为社会的“镜像实践”。显然，大数据时代的社会治理具有以“双重世界”为基础和研究对象的特质。
2. 大数据时代社会治理的研究路径。
镜像世界虽然是现实世界的“镜像”，但“镜像世界”又有相对独立性，即“镜像世界”以结构化、非结构化、半结构化数据的大量化、多样化、快速化积累和扩张，并冠名为“大数据”而区别于现实世界。因此大数据时代的社会治理研究，必须以“现实世界”为基础，更应突出关注“镜像世界”。
社会治理研究对象和路径的“双重性”，也要求我们辩证地认识与处理“双重性”的关系。人类所处的真实世界是一个非线性的存在实体，能够用结构化数据进行拟像的，仅仅是真实物质世界的一部分或者特例。伴随着网络世界与人类生存的进一步对接，在新的科学技术的基础上，现实生活中的非线性关系开始以非结构化数据的形式在网络空间里映射，这个过程就是网络空间拟像真实世界的过程。在当今世界，真实世界里的一切都在迅速被数据化，“谷歌”（Google）每年扫描100万本书和杂志，“谷歌地球”（Google Earth）在注释整个地球表面的地理信息，“脸谱”（Facebook）在注释我们的真实世界里的社会关系，手机、移动设备和可穿戴的传感器在不知不觉中记录人的声音、兴趣、表情、行动、心跳、睡眠时间，这叫“生命记录”（Lifelogging）。
一个现实世界的镜像版本如果想区别于网络社会早期的“虚拟世界”而具有一定的现实意义，它必须具有和现实世界适时、同步的特征，即数据、信息及其在镜像世界中的相互关系要具备与现实世界对等的时效性。只有这样，这个镜像世界才有可能与真实世界建立起相关性并赋予自身无穷的价值属性，否则，所有的拟像都不再是镜像而仅仅只能成为没有生命力的幻影。
在这个意义上说，对镜像世界社会治理的研究，更应破解现实的真实世界社会治理面临的各种问题、各种困惑，更应多样化、快速化地反映现实世界社会治理的需求、社会治理的过程、社会治理的水平、社会治理的发展趋势，使镜像世界的社会治理更具真实意义、真实价值。
三、积累大数据行动：北京的社会治理
关健词：大数据 网络思想政治教育 机遇 挑战
随着科技的革新和时代的发展，我们逐渐进入了大数据时代，网络思想政治教育在新的环境下，面临教育对象的社会行为和思想感情数据化等新的变化，教育活动能够以大数据为依据等新的机遇，这些都为网络思想政治教育的新发展提供了方向。因此，研究大数据与网络思想政治教育的关系和网络思想政治教育的大数据运用具有一定的理论与现实意义。
一.大数据使得教育对象深刻变化
2013年社会中的各行各业因“大数据”而发生变革，在互联网信息技术的推动下，“信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度”，世界上的数据存储量每年正以几何数的方式急剧增长，我们渐渐进入了一个大数据时代。原有的数据收集处理、分析方式及其相关理念已经无法适应如此庞大的数据量，由此大数据便应运而生。大数据究竟是什么？它是一种技术，一种价值观和方法论。大数据具有着“容量、种类、速度、价值”的四大特征，其中最重要的就是数据的使用价值，各国对此已经开始高度重视大数据的科学价值和社会价值。
对于网络思想政治教育来说，其教育对象是广大网民，大数据使得它的教育对象发生了深刻变化，呈现出了新的特点。
对每个网民而言，大数据与我们的日常生活息息相关，伴随传统互联网向移动互联网的发展，每个人都成为了大数据的制造者、传播者、共享者和分析对象。一方面网民逐渐从“玩网”到“用网”的改变，不仅增加了网民的数量，而且使“互联网在促进网民获取信息、拓展人际交往、鼓励社会参与、提供实际生活便利等方面发挥的积极作用较为突出”。[2]网络已不再是虚拟空间，而是现实生活的一部分。人们通过网络购物消费、进行网上活动、各种通信行为等等，都会在网络上被记录成数据，每个人都自觉或不自觉地参与了数据的制造。另一方面，网络生活与现实生活的交织互动，现实的网络化和网络现实化的程度加深，则使网络中的数据在很大程度上反映着网民的现实生活状态，此时，网民的一切行为都被量化为具体的数据，包括思想和情感。每个人的行为规律、生活习惯、心智状况和个性特征都能够通过数据分析来获得，前提就是个人的数据累积足够多。大数据从宏观与微观的层面充分把握网民，网络思想政治教育抓住机遇，充分利用大数据，则可以为网络思想政治教育带来新的发展机遇。
二.网络思想政治教育面临的机遇
在大数据时代，每个人在日常生活中都会通过网络随时随地获取和产生新的数据，无数联网的企业、机器等等也会时刻获取和产生新的数据。大数据蕴藏着巨大的科学价值和社会价值。大数据如同一个巨大的富矿一样需要我们去开采，网络思想政治教育离不开数据信息，因此充分运用大数据，能够寻找网络思想政治教育发展的新机遇。
其一，数据化信息为网络思想政治教育活动提供数据支撑。大数据时代首先表现为无处不在的数据化，“数据化代表着人类认识的一个根本性转变。有了大数据的帮助，我们不会再将世界看作是一连串我们认为或是自然或是社会现象的事件，我们会意识到本质上世界是由信息构成的。”“一旦世界被数据化，就只有你想不到，而没有信息做不到的事情了。”[1]125
网络思想政治教育在针对教育对象开展活动时，就可以利用数据化信息突破对教育对象了解的局限性，甚至通过分析数据的相关性，预测受教育者的思想行为。对个体来说，通过数据分析多维度、多层次地了解教育对象个人的思想状况、情感变化、个性特征等等，运用数据化信息提高教育活动的科学性、针对性、实效性。对群体来说，网民出现了新的特点，即“网民整体的触网年限在增长”“网民的年龄结构发生变化，网民的总体年龄在长大。”[3]网民的层次更加复杂，网民的数量急剧增长，小数据在网络思想政治教育中无法对现在的网民进行分层、分类甚至动态分析，只有大数据能够冲破时间、空间、行业的界限，透析网民的增长方式、增长规律、增长效应，实时获取信息，针对不同层次网民，实施一对多，多对多的教育活动。
其二，可量化为网络思想政治教育研究提供新的分析范式。定性分析与定量分析一直是网络思想政治教育研究的重要方法，其中定量分析是定性分析的数据保障。以往的定量分析研究采用抽样调查的方式，工作量大且受诸多因素的制约，在有限的抽样数据的基础上效果难以保证。同时，网络思想政治教育对象的思想具有不确定性、动态性、私密性等特点，使得定量分析研究方法运用的并不充分。大数据的运用则不然，因为数据处理的理念是要全体不要抽样，所以可量化的鲜明特点使得网络思想政治教育对象的思想情感也可通过大数据来获得，而不是随机抽样的分析研究，全数据模式真正发挥了定量分析研究方法的优势。正如评论人谢文在《大数据时代》的推荐序中所指出：“大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识。”[1]5这就使得小数据时代无法完成的量化分析研究，在大数据面前能够完成，从而推进网络思想政治教育分析范式的创新。
三.网络思想政治教育迎接的挑战
网络思想政治教育是“指一定阶级、政党、社会团体用一定的思想观念、政治观点、道德规范，通过现代传媒计算机网络对其受众施加有目的、有计划、有组织的影响，使他们形成符合一定社会、一定阶级所需要的思想品德的社会实践。”[4]7-8这表明“实践性是网络思想政治教育最重要的本质属性。”[5]同时，计算机网络是其重要媒介。因此，大数据时代应充分把大数据的技术方式运用到网络思想政治教育的实践活动中，这就对网络思想政治教育提出了以下挑战。
第一，树立数据意识。具有数据意识才会高度重视大量数据化信息的收集与处理，为网络思想政治教育建立数据基础。顺势改变符合大数据时代的教育内容和形式的着力点在于把握好宏观和微观的数据。在宏观层面上，不同群体网民的思想状况可以通过分析网民们的各种数据来把握，包括他们上网时留下的痕迹、在现实生活中随时生成的数据、进行社会活动时记录的数据等等，进而可以详细划分不同群体层次，进而提升网络思想政治教育活动的覆盖面和系统性。在微观层面上，网民的个人信息被数据化后，累积到一定程度，就可以借助数据来分析每个人的思想行为，再根据每个人独特的思想行为有针对性的制定并开展网络思想政治教育活动，从而增强了网络思想政治教育的实效性。
第二，与数据资源丰富的部门、媒体、企业建立良好的合作关系。具有社会属性的网络思想政治教育“既依靠社会力量，又服务于社会。”[5]网络思想政治教育要想发挥大数据所蕴藏的价值，就要借助于数据资源丰富的部门、媒体、企业的数据平台，合法合规地挖掘教育对象的相关信息，因为大用户量、大数据量都存在于数据资源丰富的部门、媒体、企业之中，通过他们建立教育信息数据库，可以为网络思想政治教育活动提供依据。反之，网络思想政治教育又可以利用数据资源丰富的部门、媒体、企业等的实践平台加强网络思想政治教育的信息渗透。经过数据分析网民的信息，有针对性的把网络思想政治教育信息渗透到网民的学习与业务信息中去，把网络思想政治教育信息渗透到与网民衣食住行相关的信息中去，把网络思想政治教育信息渗透到网民的娱乐休闲信息中去。
第三，建立网络思想政治教育的数据分析队伍。大数据时代来临时间尚短，因此有关人才缺乏，网络思想政治教育要想适应大数据时代就应该相应地储备数据分析与处理的人才，网络思想政治教育人才不仅要懂得思想政治教育，还要熟悉使用网络信息技术，这只人才队伍将为网络思想政治教育的新发展提供基本力量。人才队伍的任务不仅要学会运用大数据开展网络思想政治教育活动，还要利用网络信息技术将教育内容数据化，由于数据的形态多样，既包括文字、图片，也包括音频、视频，所以能够大大扩展网络思想政治教育内容的传播形式，教育内容既可以包括网络思想教育信息、网络政治教育信息、也可以包括网络道德教育信息、网络心理健康教育信息等等，这样网民在分享日常生活数据化信息时，即可随时随地获取教育内容，潜移默化中接受思想政治教育，使教育活动化被动为主动。
大数据时代为网络思想政治教育带来了新的变革，能够弥补网络思想政治教育“缺乏系统性和有效性”[6]的不足，准确把握网络思想政治教育主客体意识和实践活动的过程与规律。但网络思想政治教育的大数据运用应注意不可过分依赖大数据或是盲目相信数据，还应透过数据的相关性深入分析数据的因果关系，合理适度的运用大数据，为网络思想政治教育寻找新机遇，迎接挑战，在数据意识、数据平台、数据人才队伍建设上获得新发展。
参考文献
[1][英]维克托・迈尔-舍恩伯格，大数据时代[M]，盛杨燕，周涛，译，杭州：浙江人民出版社，2013
[2]谢玉进，胡树祥，网络思想政治教育研究的现状与新走向[J]，思想政治教育研究，2010（1）
[3]曾令辉，网络思想政治教育概论[M]，南宁：广西人民出版社，2002
［关键词］大数据;大学生;思想政治教育
大数据时代的到来既是信息技术领域的一场深刻持久的革命，更是在全球范围内开启思想政治剧变、引领全社会实现新兴技术不断变革的利器。2015年8月，国务院在《关于促进大数据发展的行动纲要》中明确要求“建立‘用大数据进行说话、用大数据明确决策、用大数据科学管理、用大数据不断创新’的先进的、科学的管理机制”。党的十八届五中全会首次提出与实施“国家大数据战略”，要求社会各界充分利用大数据的思维思考与解决问题，打破过去传统惯性的方式方法。作为知识性最为密集、网络信息技术运用最为充分、思想性最为活跃的前沿阵地，高校在教育教学模式及管理创新层面都深受大数据时代的影响。如何运用“大数据”分析研判大学生思想政治教育，借以提升其实效性与针对性，成为亟须深入探讨的战略性课题：将大数据与思想政治教育工作进行紧密结合，才能科学预测大学生的行为，有效提升大学生思想政治教育的实效性，防范大数据不当使用的风险，真正发挥大数据的正能量作用。
一、大数据时代大学生思想政治教育的挑战和机遇
维克托•迈尔-舍恩伯格和肯尼思•库克耶认为：“大数据是一种符合科技发展日新月异的当今时展潮流的、前所未有的方式，它最终的目的主要是通过对所采集的巨量的数据库的数据进行相对应的软硬件的分析、处理，以便获得具有巨大价值的产品信息、服务信息亦或者是获取更为深刻的洞见。”[1]作为当今时代一种先进的科学技术，大数据还是一种符合社会发展条件的、科学的、合理的“价值观与方法论”。[2]大数据之所以如此之大，并不仅仅在于所看到的、想到的数据容量之大，更在于对所采集的巨量数据所进行的持续处理、精确整合和科学分析，从而获得远超传统方式的新科学知识，以便创造出符合社会发展进步的新的价值，从而带来科技进步与社会发展的“大知识”与“大发展”。[3]在大数据时代，企望拥有巨量、高增长且多样化的信息资产，就需要具备超强的决策力、敏锐的洞察力以及超常的优化能力。大数据时代高校思想政治教育工作者需要对大学生的不同数据信息之间的关系给予高度重视。大数据时代大学生思想政治教育工作所面临的挑战主要体现在以下几点：一是网络虚拟社会挑战现实社会的制度认同。大数据时代，很多隐私保护效力都呈现下降的趋势，而之前的隐私保护机制也受到较大冲击，譬如在匿名性、模糊化等层面，其作用逐渐降低，而对于新建立起来用于保护隐私权的机制体制也面临诸多挑战。快速发展起来的通讯技术、变化发展的社会结构以及逐步形成的网络虚拟化结构等，都呈现不断变革的趋势。新形成的风险极有可能是在利用先进技术手段进行风险防范与化解时所引致，不仅使现存制度面临更大程度的认同挑战，甚至导致正常的社会秩序加速陷入混乱之中。二是大数据正在深刻影响大学生思想政治教育环境。大数据浪潮助推大学生的思想认知与价值判断更多来源于网络平台。也正是由于网络信息内容呈现的日趋多元性的特点，对既有主流理念产生强烈冲击，如社会成员之间的交互性对既有的引导性方法所产生的单向造成深刻影响，网络发展过程中所呈现出的创新性对既有的传播模式本身具有的刻板化产生强烈挑战。为增强大学生思想政治教育的实效性，迫切需要思想政治教育工作者对大数据的本质、特征进行深入了解，进而树立起大数据思维，即全面性、模糊性、开放性思维，最终养成科学、精确的大数据搜集、选取以及分析研判能力。三是大数据威胁大学生的隐私空间。大数据既威胁着大学生的隐私和自由，更加剧其对大数据的依赖性。大学生网络使用的相关信息极有可能被泄露，甚至被他人或者一些图谋不轨的人所掌握。同时，大学生的很多资料其实都是数据化的，有专门的、相对应的数据库信息系统。因此，那些处于信息较为弱势一方的高校管理者或学生都会严重影响到思想政治教育的有效性，从而严重威胁学生的个人隐私问题。[4]四是如何科学诠释大数据成为新的挑战。大数据时代，社会对大数据的依赖性越来越强，但大数据的可靠性如何科学把握与诠释则逐渐成为当今社会的一种严峻的挑战。如果所采集到的大数据的质量较差，达不到量化目的，数据分析势必存在很大的误导性甚至错误。用标准化数据来检验大学生的思想政治素质，综合评定其在对大学所设置的奖惩合理性问题上，能否客观合理凸显师资队伍所需的品质？对于这些问题，数据分析很难确保结论的可靠性。同时，在逐渐向大数据时代蜕变的过程中，我们也无法准确地预测数据间存在的不客观性甚至误导性，类似风险问题如若不及时解决，均会影响高校思想政治教育工作的实效性。先进的信息化技术手段不断促进思想政治教育与信息技术间的高度融合，使其成为大学生思想政治教育研究的必然选择。大数据时代思想政治教育工作的机遇体现在以下方面：一是大数据强化思想政治教育全程化的观察研究。大数据可用于记录高校思想政治教育工作的完整过程。通过对数据平台一体化的构建，不断汇集公共网络平台及主题性网络问卷调查中呈现的公开数据，既能充分了解当代大学生的需求，更能个性化地服务于学生成长成才；资源化的原始数据、中间成果得以立体化应用，使大学生思想动态研究得以实证性量化和问题彰显，具有鲜明时代感与引领性，有利于强化对大学生思想动态的全程化研究；通过对校园大数据的收集和归纳，既能了解大学生思想、生活状态的全貌，得出抽样调查无法获得的结论,又能通过全样本数据验证以往的研究结论，发掘数据间的内在关联性，预测发展趋势，从而有针对性地对大学生的思想行为开展预警工作。二是大数据促进校园大数据信息系统的科学构建。在信息高速发展时代，微博、微信、论坛、百度贴吧以及BBS等社交网络媒体,成为大学生的言论空间，手机、平板电脑等移动网络终端设备的使用，有利于在网上查看信息、发表观点以及参与网络热点讨论，因而及时“抓取”结构性数据及非结构性数据，进行数据化、结构化处理就成为现实。高校还可通过校园网和校园一卡通等已建立起的具有相对成熟的业务系统，逐步积累学生数据，进行全面客观准确的多样性模拟分析。三是大数据引发思想政治教育信息资源的深度挖掘。丰富的数据种类为深度挖掘数据之间的关联性提供了可能，通过迅捷的数据计算，能够迅速甚至同步反映现实生活世界，及时反映学生的思想、生活、学习状况。相对于传统的静态数据，同步数据具有更高的可信度，它克服了基于经验或直觉进行推断的不足。大学生思想政治教育通过对数据进行重组，深度揭示难以处理或无法预知的思想动态问题，既有利于发挥个性化教育教学，更便于促进学生身心健康，从而提升思想政治教育工作的实效性。四是大数据助推思想政治教育研究手段的科学化。大数据正在不断改变已有的传播形式，新媒体传播呈现出的一系列鲜明的特点，如数据化、个性化等，在大数据开发的背景下被不断强化，并且呈现诸多新变化。以大数据为基础的新媒体终端及其承载的内容，为受众提供更加翔实的信息和个性化服务。在思想政治教育工作领域，通过复杂网络分析、大规模数据采集等科学方法，显著增强了人文社会科学研究的科学性。
二、基于大数据的大学生思想政治教育工作路径分析
如何合理、合法获取大学生的大数据，并进行科学、有效的分析与诠解，成为思想政治教育工作者亟待解决的课题。大数据的获取路径。网络上存在的有害信息泛滥，如暴力、虚假广告、等已越来越成为网络新公害。如何快速准确地在纷繁复杂的信息潮中梳理出所需信息，成为一大难题。大数据时代的数据挖掘需要深度、完整使用结构化、半结构化、非结构化等多种抓取程序。目前与大学生思想动态紧密关联的数据源，主要有四类：其一是校园网站，包含校园网、官方微博、学生网络交流平台、各部门的自动化办公平台、校园安全服务的技防平台和校园一卡通平台等。该类数据源主要包含学生学习成绩、课堂出勤率、图书借阅情况、校园卡消费情况、获奖情况、受资助情况、就业意向等个体样本数据。其二是社交媒体，如微博、微信、论坛、贴吧、问答社区、社交网站等，该类数据源主要反映舆情和样本间的社会关联。其三是搜索引擎，如百度、谷歌等，该类数据主要通过搜索指数凸显社会热点与发展趋势。其四是门户网站，如人民网、新华网、新浪、网易等，主要反映社会热点及学生的关注度和相关反馈。大数据的深度挖掘。更好地获取有用数据，需要在采集巨量数据的基础上再确定“参数即所谓的关键词”。而仅有关键词也是远远不够的，还需要一批跨学科的诸如来自管理学、计算机科学等学科领域的专家学者。Hadhoop是当前比较盛行的获取巨量数据的信息平台，通过这一平台，任何个人和组织都可以根据自身需要挖掘相关数据。高校有关部门可以将采集到的各类结构化、半结构化数据通过hadhoop平台进行处理，以获取有用的学生教育信息。大数据的分析手段。大数据分析是对数量巨大的数据进行搜索、比较、聚类、统计性分析等，探寻数据间的相关性，从而得出相应结论。根据不同问题，运用思想政治教育学、社会学、心理学等相关理论选取不同的分析方法，如回归分析法、神经网络法等，并选择合适的观测点和量化处理程序。尤其是利用可视化技术，能够将数据转化为思想状态描述，在深刻把握大学生思想行为发展基础上，及时做好大学生思想动态的分析、预测和引导工作，探究大学生思想发展规律。
三、大数据时代大学生思想政治教育工作对策
大数据时代，大学生思想观念的更新不断加快，思想政治教育工作压力越来越大，这要求我们改变传统的教育模式，不断创新工作机制，适应新时期的新挑战。第一，强化大数据意识，提升教育者自身的信息化水平。在大数据时代，若要对大学生有更加全面的认识与把握，思想政治教育工作者必须掌握大2016.03思想理论教育数据技术，对学生的教育活动信息、学生个人资料等数据及时进行记录或存储，并运用数据分析、统计等技术加以分析处理，进而获取更多隐含信息。第二，找准切入点和着力点，提高大数据获取的有效性。要切实提高大数据分析的效果，可获取的数据量和数据的准确性是关键。既要尽可能深入全面，又要注意相关法律法规和保护学生隐私，严格依法依规，不能突破法律边界。深度研究和技术处理上还面临诸多问题，如资金来源、资源共享等，要统筹规划，强化数据收集、利用、开发的协同性，构建良性、有效的数据整合机制。第三，创新大数据时代大学生思想政治教育的研究范式。信息采集和分析处理是大学生思想政治教育的关键步骤，思想政治教育要创新研究范式，不断提高量化分析水平。为此，需做以下努力：一是与数据资源丰富的相关部门、媒体和企业开展广泛合作，借助其数据量大等优势，合法合规地挖掘大学生相关信息，为制定完善大学生思想政治教育政策提供科学依据；二是创建适合各层次大学生思想政治教育工作的大数据平台，进而建立起长期有效的数据采集和分析处理的工作机制；三是积极组建跨学科研究课题组，充分发挥多学科优势，形成研究合力；四是找准大学生思想信息采集的切入点和着力点，切实提高信息分析的时效性,既善于从网上和网下整体把握大学生群体的思想状况及与各类事件间的联系,更注重大学生个体数据的积累，深度揭示个体思想行为状况，进而为开展个性化、定制化的教育活动提供有力支撑，借以提高不同类型大学生思想政治教育的针对性和实效性。[5]第四，不断完善相关规章制度，规范大数据的处理运用程序。目前在大量收集、存储和使用大数据分析与反馈系列问题过程中的安全问题仍普遍存在。比如，在使用大数据进行分析与处理的过程中所不慎导致的个人信息泄露问题，会给大学生带来严重的心理及精神上的困扰；同时，借助大数据技术得出的信息分析结果，如果被过度使用也会影响到学生身心健康；虚假数据更会导致错误或无效的大数据分析结果，影响教育决策的正确性。因此，应根据实际需求，及时建立和完善大数据管理制度，逐步构建精细化、标准化的工作流程，有效避免学生个人隐私的泄露，进而真正提高对虚假数据的甄别能力。第五，准确把握大学生的思想动态趋势，共建共享复杂关联数据。数据价值源于多角度、多维度的分析诠释，当前由于缺乏有效共享机制，许多已存在数据相互独立，尚未建立有效关联，难以产生价值共振效应。这既与成果分享、利益共享相关，也存在知识产权考虑，更有深层次体制机制问题。通过对大数据的分析、处理，既可以从整体上探察大学生思想动态特点，总结规律，又可以针对某一学生群体或个人，开展个性制定式教育，做到因材施教，更可以在广泛收集、科学分析、及时反馈的基础上，探索开发相应的信息软件，及时掌握大学生思想动态，并根据大数据提供的信息流，更及时准确地实施动态预测，开展行为追踪研究。第六，切实提升不同类型大学生思想政治教育的针对性。比如，针对党的十，采取大数据手段，通过不断地收集、整理、处理与分析大学生对国家时政信息的关注，借以明确不同院校、不同院系、不同专业年级大学生关注的热点问题；还可以通过对毕业生最为关注的就业信息的收集、整理与分析，从中明晰毕业生对当前不同行业、不同岗位需求的整体变化趋势，从而更有针对性地为大学生提供就业指导和信息服务，尤其是帮助他们树立正确的择业观。
作者:檀江林 吴玉梅 单位:合肥工业大学
参考文献：
[1][英]维克托•迈尔-舍恩伯格，肯尼思•库克耶.大数据时代——生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社，2013：4.
[2]寻找通往未来的钥匙[N].人民日报，2013-02-01.
[3]涂子沛.大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业与我们的生活[M].桂林：广西师范大学出版社，2013：57.
Abstract： The era of big data comes with the huge amounts of data and the rapid development of the technology. It fundamentally subverts the people's way of thinking and brings profound changes to today's society especially changes the internal structure of the ideological and political education environment in colleges and universities. How to face the challenge of era of big data， explore the characteristics and law of development of the ideological and political education in universities in the era of big data has important practical significance to strengthen the actual effect of ideological and political education and promote the innovation and development.
关键词：大数据；思想政治教育；时效性；创新模型
Key words： big data；ideological and political education；timeliness；innovation model
中图分类号：D412.62 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）03-0257-03
0 引言
随着互联网技术的发展，人类社会正步入大数据时代，它对人类的影响和改变是全方位的，教育的核心价值观、实践方式、研究方法等发生了巨大的变化，人文社会科学领域的科学家们开始从数据的角度思考、设计和实施科学研究，把数据作为科学研究的基础，构造基于数据的、开放协同的研究与创新模式。
高校作为人才最集中、知识最密集、思想最活跃、网络信息运用最充分的地方，也受到大数据浪潮的影响，在这特殊的历史时期，高校思想政治工作者如何运用马克思主义阐明新观念、新方法，解决新问题，促进校园人的全面发展，推动社会的健康发展，成为高校思想政治教育的首要问题，也对高校思想政治教育的实效性提出了更高的要求，这也是大数据时代需要深入研究和充分实践的战略课题，更是事关党对高校的领导、全面贯彻党的教育方针、中国特色社会主义事业后继有人的一项战略工程、固本工程、铸魂工程，具有十分重要而深远的意义。
1 大数据的内涵及基本特征
1.1 大数据的内涵
关于大数据，目前学术界尚无统一定义维克托迈尔和肯尼思库克耶将大数据定义为：一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见麦肯锡曾给大数据定义为：无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取管理和处理的数据集合涂子沛也曾经说过数据是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉存储管理和分析的数据。
简单来说，大数据就是以计算机存储为载体，对巨大的数据进行处理和分析，以挖掘预测其对现实的意义和价值的数据集合。
1.2 大数据的基本特征
对于大数据的特点，业界通常用Volume、Variety、Value、Velocity这4个V来概括。大数据的特点包括：
①数据体量巨大。从TB级别跃升到PB乃至EB级别。要知道目前的数据量有多大，我们先来看看一组公式。
1024GB=1TB；1024TB=1PB；1024PB=1EB；1024EB=1ZB；1024ZB=YB。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB。
②数据类型繁多。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，越来越多的非结构化数据的产生给所有厂商都提出了挑战。拜互联网和通信技术近年来迅猛发展所赐，如今的数据类型早已不是单一的文本形式，除了网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
③价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部一小时的视频，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”是目前大数据汹涌背景下亟待解决的难题。
④处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。根据IDC的一份名为“数字宇宙”的报告，预计到2020年全球数据使用量将会达到35.2ZB。
2 传统{校思想政治教育思维方式的弊端
传统高校思想政治教育普遍运用现成性思维方式，人们主要运用这种思维方式去认识世界、理解世界、解释世界，从而把握世界发展的规律，探究本质。在过去的实践过程中，该思维方式在推动思想政治教育从传统向当代的转型中也发挥过重大的作用。但随着时间的发展，这一思维方式却成为高校思想政治教育的羁，对预设性和确定性的片面追求，造成了教育过程中对人的全面自由发展的遮蔽，成为高校思想政治教育取得实效性的思维障碍。
3 大数据在高校思政政治教育中应用的优势
与传统德育工作的形式与内容相比，网络所带来的是一种全新的数据信息内容以及形式，对大学生具有极大的吸引力，主要表现在以下几个方面。第一，网络数据的共享性。网络所提供的资源很多是可以免费共享的，为个人参与利用提供了一个方便快捷的平台，为人们提供了可供浏览下载的资料信息。第二，网络信息的即时性。与传统的报纸、电视、广播电台等传播媒介相比，网络信息更迅捷，可以提供最新鲜的资讯。第三，网络资源的丰富性，包括内容的丰富性和形式的丰富性。网络可以提供包括新闻、论坛、小说、游戏、娱乐、购物等各方面的信息和便利，形式包括文字、图片、音像、视频等，无论内容还是形式其丰富性远远超过了传统媒介。第四，交互性。网络作为一个开放性的系统，不仅有可供人们浏览下载的资讯，也为人们提供了一个上传的平台。发微博、日志、随时在线聊天等各种方式，架起了个人与他人、社会、网络的沟通交流的平台。网络资源的丰富便捷对学生产生了极大的吸引力。
4 大数据在高校思想政治教育中的应用机理
大数据具有四个基本特征：数据体量大；数据多样；价值密度低；速度快根据大数据的权威提出者之一维克托迈尔舍恩伯格的洞察，大数据之所以有价值，在于大数据以理性的全量数据信息揭示了事物之间的相关关系，这些相关关系可以观测事物的发展趋势人们可以根据这些趋势做出有效的行为选择。事实上，正是用户本身制造了大数据所反映出来的相关关系。在此之前，由于观察的困难，很难在全体用户当中通过研究获得这些宝贵的关系。大数据背后反映的是用户的思维习惯与行为习惯，这些如同个性一样不会轻易改变，因此大数据让人们更加方便地了解自己和身边的人。根据目前大数据在各领域的应用情况来看，大数据应用于高校思想政治教育的效用机理（见图1）。
5 大数据背景下提高高校思想政治教育时效性的创新模型
在大数据背景下，高校的思想政治教育要做到及时、准确、有效，以及实现对社会、教育者、学生情况的准确反映和处理，就需要综合考虑各方面的因素，做到信息的全覆盖及工作的有序、有效开展。为此，笔者构建了一个高校思想政治教育网格机制实现路径的模型。
5.1 工作逻辑模型
模型以信息综合平台为核心，首先，设置两大职能中心，即高校思想政治教育执行中心和监督评价中心；其次，设置专门的执行力量和专门的监督员，使每个部门在系统中承担着不同的职能（见图2）。
5.1.1 信息综合平台
信息综合平台是思想政治教育工作的核心部门，承担着反馈沟通机制和资源共享机制的功能，其主要作用在于分析和预测。信息综合平台的信息来源于社会和监督员。社会信息是信息综合平台通过技术手段收集、分析、整理的各种信息，包括学生信息和影响思想政治教育因素的信息。学生信息是指通过学生网格单元收集到的语言、行为等能反映学生思想情况的数据，经整理、分析得出的信息；影响高校学生和教育工作者的因素信息，包括政治、经济、文化、技术等方面的信息。监督员信息是监督员反馈给信息综合平台的信息，包括两部分：一是监督员收集的关于学生思想状况的数据；二是监督者收集的关于教育工作者在教育活动中的各种信息，包括教育资源的分配、利用情况，教育工作者的素质、能力、工作思维、工作方法情况，教育活动开展情况，以及教育活动的成效情况。信息综合平台收集分析出的数据，经分类后分别传输给监督评价中心、工作执行中心和综合执行力量，为他们的工作提供信息支持。
5.1.2 工作执行中心
工作执行中心是执行思想政治教育工作的指挥和协调部门，承担着资源配置机制、行为协调机制和应急处理机制的功能，其工作直接决定高校思想政治工作的方向和效果。工作执行中心通过信息综合平台的信息，制定和决策当前和今后思想政治教育工作的战略和政策，负责提供、分配教育资源，指挥综合执行力量有效开展工作，协调综合执行力量之间的矛盾，以及组织他们协同工作。
5.1.3 综合执行力量
综合执行力量是思想政治教育的直接执行部门，负责履行工作执行中心通过的政策和战略，直接面对学生，其工作人员的素质、工作思维、工作方式直接决定了学生对思想政治教育的接受程度。因此，它是高校思想政治教育最为关键的环节。
5.1.4 监督员
监督员负责监督综合执行力量的工作开展情况和把握学生思想、行为状况，他主要有两大功能：其一，对综合执行力量的工作进行监督修正，提供整改信息；其二，将收集的信息传达给信息综合平台，为监督评价中心的评价工作提供数据依据，为工作执行中心指挥协调工作提供信息支持。
5.1.5 监督评价中心
它是负责监察的核心机构，对工作执行中心的工作进行监督和评价。它是整个系统的问题发现机制和工作的评估中心，其评估意见和信息对工作执行中心的政策、战略，以及具体的指挥、协调职能有重要影响，是整个系统必不可少的重要力量。
5.2 工作优势
本文所设计的高校思想政治教育网格机制是一个开放、循环的系统，它能较好地应对大数据背景下的高校思想政治教育的变化，其优势为：
①实现了学生的全覆盖。以每一学生为基础建立的网格单元可以收集每一个学生的动态信息、执行中心根据学生的特征可以实现个性化教育，能及时、有效地解决学生存在的问题，引导其形成正确的思想观念，树立正确的世界观、人生观和价值观。
②实现了参与主体间的协同合作。大数据背景下，学生思想问题错综复杂，单一主体无法独立解决这些问题，需要参与主体间相互配合，这样资源共享成为必然之需。高校思想教育网格机制的参与主体、监督评价中心、执行中心、执行力量之间的信息通过信息综合平台，实现了信息和资源的互通互联，实现了无缝合作，有助于思想教育工作的有效开展。
③实现了对动态情况的精确和及时把握网格机制实现了对学生对教育者的网格定位，实现了在最短时间内的精确反应，极大地提高了工作效率、效能。
④实现了信息的全面完整收集网格机。制实现了对校内外有关思想政治教育信息的全面收集，实现了思想政治教育信息的大数据化。信息的完善度对教育工作的成功开展具有决定性影响。
6 利用大数据技术提高高校思想政治教育实效性的建议
6.1 树立高校思想政治教育大数据观念
“有了大数据的帮助，我们不再将世界看作是一连串我们认为或是自然或是社会现象的事件，我们意识到本质上世界是由信息构成的。”就是这样的一种数据化，使得信息的传播愈加灵活便捷，加大了信息管控的难度，传统的思想政治教育效果很容易被日新月异的数据所淹没。因此，只有适应大数据，树立大数据意识，才能重新占领高校意识形态的制高点。
6.2 树立敏感意识，提升思想政治教育实效性
教育主体要时刻保持敏感意识，在如今这样数据随处可见的社会环境中，必须保持对数据的敏感性，善于从数据细节中分析问题，解决问题，深刻挖掘其中内在联系从而做出前瞻性判断。教育主体要改进和创新工作方法把握大学生思想动态，进而从思想需求和工作需要等方面提升思想政治教育的实效性、针对性。
6.3 建设高校思想政治教育大数据工作队伍
高校思想政治教育要顺应大数据时代社会发展需要，培养一批具有较强数据抓取、数据筛选、数据分析、数据综合等能力的高校思想政治教育工作者。首先，要对高校思想政治教育工作者进行大数据工作能力培训，增强他们的大数据意识。其次，要在高校思想政治教育工作者入口关上下功夫，选录一批政治素质过硬，具有较强网络技术能力和处理大数据技能的新鲜血液充实到高校思想政治教育工作者队伍中。第三，要培养大学生数据工作队伍骨干。
6.4 适应量化研究模式，搭建高校思想政治教育大数据库平台
在社会科学领域，定量研究是极其重要的一种研究方法。在传统意义上，它是建立在假设的基础上通过有限的数据抽样、数据统计、数据模型进而完成验证。过程繁杂而且效果不佳。然而伴随着大数据时代的到来，一切事物都可以量化，大数据改变了世界。为人类的生活创造出前所未有的可量化的维度。高等学校也要适应时代变化，建立大数据平台。首先，高校要整合思想政治教育资源，对各部门各院系的思政资源统一整合进而搭建校内平台。其次，要充分认识社会力量的重要性，密切与相关教育部门、社区、社会组织、企业的联系，最大限度地获取大学生社会生活的数据资源，充实大数据库。
7 结束语
在大数据时代，思想政治教育工作者们需要不断的提升工作能力，不断的创新工作方法并注重数据采集、分析进而发现事务之间的内在、外在联系，以更好地为学生服务。大数据是时展的必然趋势，也是提升思想政治教育效果的重要途径。
参考文献：
[1]凌小萍，邓伯军.大数据时代高校思想政治教育探究[J].广西师范大学学报（哲学社会科学版），2015（01）.
DOI：10.3969/j.issn.1674-7739.2015.05.007
安全是人类的最基本需求，城市安全是城市发展的前提。目前我国正处在快速城市化进程之中。建国以来尤其是改革开放以来，伴随着经济的高速发展，我国的城市化率也在快速提升，1949我国城市数量为136个，城市人口比重约10%，2014年这两个指标已增长为约650个和55%。无论从国家还是地区的角度而言，城市作为经济、社会、文化发展的中心，其特有生产要素的空间集聚性和流动性，使城市处于一个高危险地域，一旦发生突发性火灾、地震、洪涝、爆炸、毒气泄漏、传染病以及战争与破坏等各种自然或人为灾害，往往会造成大量的人员伤亡和惨重的财产损失，严重影响城市可持续发展和社会的稳定。
在智慧城市时代，信息技术和智能技术无疑是建立科学的公共安全应对机制的主要手段，而在各类智慧技术中，大数据技术具有预测力强等特点，对于加强城市安全治理具有极为重要的作用。国务院在2015年6月的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》也特别指出，要在“资源利用与环境保护、食品药品安全、安全生产等领域实施大数据示范应用工程”。
一、城市公共安全治理的大数据机遇
从数据信息流动的角度看，公共安全治理的过程是一个数据搜集、数据整合、数据提炼、数据挖掘、安全分析、安全情势判断、安全监测、发现风险的过程。[1]因此，公共安全治理问题常常表现信息问题，尤其是对一些突发性公共安全事件，能够及时准确地获得信息、甄别信息、分析信息并快速作出决策，对于正确应对突发事件处理至关重要。
然而，依靠人工手段和传统信息处理技术，政府部门很难做到快速反应与正确决策。例如在美国“9・11”事件发生之前及之中，来自不同渠道的报警电话、安全情报、新闻报道等大量信息蜂拥而至，让美国安全部门和警方无所适从，严重影响了当局应对这一事件的能力。同样，近两年发生的上海踩踏事件、天津港爆炸事件等突发公共安全事件，直接原因都是当地政府未能及时掌握相关信息与数据，未能进行事件预防，事件发生后也未能在第一时间进行正确应对。
大数据技术的出现与发展有助于政府和社会及时准确地掌握相关信息，事先能消除隐患，事件发生后也能快速作出正确反应，更加有效地应对事故和灾难。具体而言其作用体现在以下方面：
（一）大数据技术为公共安全治理提供了更加强大的数据基础
公共安全数据构成复杂，从类型上讲可分为城市运转数据、机构运行数据、生产操作数据、社会生活数据等，从来源上可以分为民众报送、自动采集、检查发现、现场观察等，从传输渠道上可以分为人工传输、电话线路、监控网络、物联网、互联网、移动互联网等。随着城市系统越来越庞大，公共安全数据具有海量、实时、复杂、易构、多视角、不确定等大数据特点。
传统的公共安全治理中，数据来源比较单一和零散。同时限制于技术和能力，大量与安全事件有关的数据信息或无法获取、或不及传输、或难以识别，不能够在安全事件处置中发挥作用。因此在传统决策之中，管理者常常将大量时间花费在“发生了什么”、“为什么会发生”这样的事实发现环节上，从而延误了真正需要决策的事项――“怎么做”，但在各类公共安全事件处置中，留给决策者的时间通常都十分紧迫，于是决策者只能在未充分掌握事实的情况下仓促决策，严重影响了决策的质量。与大数据相关各类感知技术、物联网技术、云计算技术、移动网络技术等，可以快速将与公共安全相关的各类数据进行全方位采集和快速传输，使得公共安全治理得以基于完整的数据图谱而不是单一、零散的数据源，从而保障了危机决策与应对的科学性和有效性。
（二）大数据技术为公共安全治理提供了新的数据处理方法
公共安全事件中危机处理的一个难点是如何对数量巨大、类型各异的数据进行快速处理，特别是对于一些来自网络、媒体、监测设备的非结构化数据，包括文字、交互信息、图像、声音、视频等。据估计，各类社会活动中产生的结构化数据只占15%左右，其余的85%都是非结构化的数据。特别是在突发性的公共安全事件中，大量鲜活的、碎片化的“原生态”信息突然涌出，短时间内不可能进行结构化处理。在传统技术条件下，对这些数据只能依赖人工来进行分析和处理，严重延滞了事件应对的时机。例如国内某地曾发生过一起刑事案件，公安人员为了解犯罪嫌疑人行踪，动用3000名警察翻看监控视频录像带，前前后后花了两个月时间，而实际上犯罪嫌疑人就一直住在公安局附近并经常外出活动。
借助元数据自动提取、语义分析、自然语言处理、自动图像识别等大数据技术，人们可以从公共事件发生时产生的大量鲜活的、碎片化的、原生态的非结构化数据中，快速挖掘出事件的原因、规律、趋势、后果，并采取相应对策。
（三）大数据技术为公共安全治理提供了有效的预测手段
传统公共安全治理的一大难题是无法对可能的风险点进行定位，对潜在事件进行预测。实际上，人类行为看上去具有很大的偶然性和随意性，但只要群体够大、数据够多，仍可以被有效预测。全球复杂网络权威巴拉巴西认为，93%的人类行为是可以预测的。[2]利用大数据技术，政府可以对城市运行中有关公共安全的相关数据进行采集、整合、处理、加工，梳理城市运行体征，为城市运行安全监测、综合分析、预警预测、辅助决策等提供服务，充分发挥数据潜在价值，以提高城市公共安全管理水平。
在犯罪防范领域，政府利用公安大数据进行预测预警，分析挖掘隐含关系，对重点人员信息关联分析以及案件规律分析应用，分析案件与案件之间，大型活动和社会之间的关联关系，推演出相应规律，预测和预防犯罪案件的发生。如密歇根大学的研究人员利用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法分子侵扰片区的方法，利用大量数据创建一张波士顿犯罪高发地区热点图，为警察更具针对性地锁定犯罪易发点、抓获逃犯提供支持。
在突发事件防范领域，政府利用大数据可以监测人群活动、车辆流动、设施运转状况，在危险发生的临界点前进行预警和事先处置，从而避免事故的发生。如在上海的踩踏事件中，如政府部门能借助大数据、互联网技术，很容易实现智慧城市预警管理，当外滩手机数量过了预警线，通过短信、微信等方式提前预警，并组织相关力量进行现场处置，完全可以避免踩踏事件的发生。
在疾病防范领域，人们可以利用大数据对疾病的发生和传播状况进行及时跟踪，防止疾病传播失控。谷歌公司曾对5000余万条最频繁的检索词条数据进行测试，总共处理了4.5亿个不同的数学模型，并与美国疾病控制和预防中心的报告对比，追踪流行性疾病的准确率达到97%。[3]
（四）大数据技术为公共安全治理提供了新的风险评估手段
风险评估是公共安全治理的重要手段。通过事先的风险评估，人们可以知道各个区域、各个机构以及各个对象发生安全事故的可能性，这对于人们合理配置力量、加强重点布防无疑是非常有价值的。但在实际中，影响公共安全的因素十分复杂，大致包括人、物、自然环境和管理制度四个方面。对公共安全事件发生的原因和后果，理论上有多种阐释。[4]风险管理理论认为，现代公共安全问题源于工业化大生产的不确定性，社会风险原子化分布加剧了挑战；政府规制理论指出，产业因素是众多公共安全问题的根源，产业结构影响企业素质，企业素质决定生产经营行为，生产经营行为关乎质量和安全水平；危机管理理论主张，公共安全事件的危害程度主要取决于救援和处置水平高低。可见影响公共安全发生和后果的因素十分复杂，建立起一套科学合理、有预测力的风险评估体系并非易事。
基于大数据，政府部门可以对城市、区域或特定场所的安全水平进行更加科学合理的评估。同时借助于各项虚拟技术，政府部门可以在大数据基础上，对公共安全事件发生可能产生的后果、各类处置方案的有效性以及社会可能的反应进行模拟，在模拟的基础上对各种处置预案进行评估和优化。
二、以大数据技术支撑的公共安全治理特征
（一）事先与事中相结合
相较于传统时期的公共安全治理机制与治理流程，大数据时代的最大改变在于，公共安全决策的流程将由危机事件发生后的“应急”转变为危机事件发生前的“预测”。[5]应急管理无疑是十分重要的，大数据技术可以帮助决策者迅速找到事件发生的现状和原因，从而尽快做出应对。更重要的是，利用大数据技术可以对历史数据、横向可类比数据和关联数据进行量化分析，找出安全事件的发生条件、发生规律和发生的可能后果，从而进行有效的安全事件预测。这种事先的安全事件预测可以防患于未然，相比事发后再进行应对，有效的安全预测可以大大减少国家经济损失和民众的生命财产损失。
（二）主观判断与理性判断相结合
受其特定历史和文化的影响，西方发达国家普遍形成了科学主义和实证主义的管理传统，重视数据收集、定量分析、理性判定和精确决策。而在我国，长期以来人们更习惯于感性认识、定性分析、主观判断和概念化表达。这种粗放式管理决策思维反映到公共安全治理之中，就是政府管理者习惯于从直觉和经验出发，不重视数据收集、理性判断和科学分析，对于事件的了解和认识往往依赖于“听汇报”、“下基层”，而重大决策的制定往往依赖于“拍脑袋”、开“碰头会”的决定。在这种情况下，决策的科学性与合理性一则取决于领导是否能在短时间内掌握一线的实际情况，二则取决于领导自身的经验和能力，很容易导致判断与决策定位不准或滞后，存在很大风险。
大数据已经改变了传统的管理决策结构的模式。在大数据条件下，公共安全治理方式将从“业务经验驱动”向“数据量化驱动”转变。依赖大量详实而准确的数据，政府管理者可以很快跨过“发生了什么”、“什么原因”这样一些环节，而迅速将工作重心转向“怎么办”。同时借助于一些决策工具和决策模型，政府管理者可以在短期内提出科学合理的方案，从而能更好地应付各类安全事件。
（三）危机处置与民众互动相结合
每一个公共安全事件发现和处置的过程，往往都同时是一个社会舆情和网络舆情爆发和漫延的过程。尤其是web2.0发展所带来的社会化自媒体的出现，大大加速了信息传播的范围和效力，增进了知识的共享和信息的交互，广大民众借助网络对于公共安全事件进行意见表达、观点传播，在相当程度上影响着全社会对公共安全事件的关注以及判断。网络舆情和社会关注既可以为公共安全事件决策提供新的数据和线索，同时也可能形成影响决策的强大外部压力，甚至可能对决策形成干扰。尤其是当前互联网谣言和意见领袖影响日增，在许多公共安全事件中，公众感知与政府判断偏差较大，由此常常导致公众反应过激的现象。因此在进行危机处置的同时，正确地处理好与民众的互动，非常重要。
大数据为公共安全治理中更好地与民众互动提供了新的技术与方法。一方面借助网络大数据挖掘，政府管理者可以第一时间掌握民众对公共安全事件的看法和思想动态，从而及时进行合适的舆情应对和引导，防止出现“次生”公共安全事件；另一方面，公共安全事件的网络反应中，常常包含了许多政府部门不掌握的重要有价值信息，以及民众对事件处置的建议，政府部门如果能及时发现这些信息、充分利用民众智慧，不仅有利于优化政府的处理方案，而且有助于改善公共事件处理中政府与民众的关系，降低公共安全事件的负面社会影响。
三、公共安全治理面临的大数据瓶颈
（一）智慧基础设施覆盖不足产生了大量的“无痕”活动
基于大数据技术的公共安全治理，首先需要有全面、准确和详实的数据作为支撑，这依赖于现代信息技术对各类活动进行实时监测和数据捕捉。但现实世界中，由于感知设施和传感网络中存在许多盲点，大量与公共安全相关的人类活动、生产经营、设施运转中产生的数据无法被及时有效捕捉，或虽已捕捉但未有及时传输到决策系统，使这些活动成为“无痕”活动。例如公共交通管理中，许多人不使用公交卡等电子支付工具而是使用现金，使他们的活动动向难以被察觉；在危险品管理中，一些化工企业未能及时记录危险品生产、运输和存储数据并上报，使政府无法对其进行监控。大量无痕活动的存在，使得大数据分析成为无米之炊。
（二）数据不能充分整合降低了决策的效率
各类公共安全信息缺乏整合，公共安全信息数量大、内容杂、来源多，但在实际中这些数据往往分散于各部门、各机构和各企业，没有实现共享，“信息孤岛”现象非常普遍。这样在发生安全事件时，政府部门难以及时了解事件的完整图谱。
公共安全管理系统常常按功能分而治之，在不少地方一个平安城市系统中有几种甚至十几种安防平台，且大多数之间没有实现互联，缺乏业务的有机整合。[6]例如不少地区的视频监控系统往往自成一体，覆盖面小，应用面窄，缺乏与应急联动、警务指挥、城市管理、警用地理信息系统（PGIS）及其他公安信息的有效联动。
公共安全治理系统与其它电子政务系统缺乏协同，未能与公共安全治理相关的医疗、社会保障、房屋管理、宣传等系统进行有效的协作，在公共事件发生后往往依赖于领导之间的协调会、碰头会等来解决不同部门之间的协作问题。
（三）数据采集与数据安全之间的矛盾
在公共安全治理领域中，许多公共安全数据本身具有双重属性，一方面它们涉及到公共安全保障，从而具有“公共性”；另一方面它们又与公众隐私密切相关，又具有“私有性”。这两种属性之间的矛盾会给公共安全治理中的大数据管理带来难题。例如政府在公共场所大量安装视频监控设备，一方面固然有助于保障公共安全，但另一方面也可能会使人们的隐私被暴露。笔者曾就智慧交通问题做过调研，一些车企反映，许多车主之所以不愿意安装车载系统，有些车主甚至将汽车自带的车载系统停用，一个重要原因是车主普遍担心启用车载系统后本人会被监控。尤其是在大数据环境中，政府需要将各方面的数据进行集成和整合，由此形成的庞大数据库完全可以勾绘出一个人的生活、工作、社交等方面的全景式图像，人们的一举一动都将随时处在政府部门的目光之中。美国到现在为止仍没有建立全国统一的个人身份识别号码体系，主要原因就是民众担心由此会导致自身的隐私被暴露。[7]我国虽然具有强势政府的传统，但公共安全大数据管理中的隐私问题却不容忽视。
四、大数据条件下加强公共安全治理的对策建议
从上面的分析可以看出，大数据条件下的公共安全治理，既是一个技术问题，也是一个制度问题。未来我国要进一步加强公共安全治理，需要同时在两方面努力。
（一）技术层面上
1.公共安全数据采集的多样化，夯实数据基础
通过完善RFID、物联网等智慧城市基础设施建设，加强对各类社会活动和城市运行数据的感知与采集，确保城市中的人、机器、设施等物体的各项动作都能留下清晰的“痕迹”，为公共安全监测、预警与处置提供充分的数据基础。
2.公共安全数据存储的融合化，加强数据关联
对于来自电话、视频监控设备、感知、互联网、物联网等各个渠道获取的类型多样、结构各异的公共安全信息，能进行充分的关联，使得原生态的公共安全信息能从粗放无序的数据真正转化为精细可用的信息，并最终实现高效应用。
3.公共安全数据分析的实时化，保障处理高效
一个城市每时每刻都会产生庞大的公共安全信息，公共安全保障系统要能对这些海量、异构、动态数据进行迅速分析处理，从而事先发现可能存在的隐患，突发事件后能迅速找到最佳的处置对策。
4.公共安全事务决策的智能化，促进科学决策
要加强公共安全数据分析工具的开发，建立数据分析模型，从而能在短时间内对海量的安全数据进行分析处理并作出科学判断，帮助政府管理者能事先对安全隐患进行尽早察觉，事中对安全事件进行合理应对。
（二）制度层面上
1.完善城市安全的数据管理网格
要对城市中重要的商业圈、产业圈、生活圈等人口或设施密度高、安全隐患大的区域进行梳理，加强网格化管理，完善各网格区域内的数据采集体系，使城市安全监控网络的触角能延伸到任何一个风险点，防止出现盲区，从而夯实城市公共安全治理的大数据基础。
2.推进公共安全数据整合
建议各地政府充分利用云计算技术，建立城市公共安全大数据管理云平台，将与公共安全相关的各类数据进行集中式管理，有效带动公共安全信息在各部门之间、政府与公众之间依职能、按需求进行交换与共享。同时鼓励各政府部门和社会机构以大数据云平台为基础，开发各类公共安全管理应用系统。
3.加强大数据安全保障
既要推动公共大数据数据资源的开发与利用，又要保护好公民隐私和商业秘密。为此政府在获取公共安全数据之后，其一要保障数据不泄露，防止其它机构和人员非法获得这些数据；其二要保障数据不滥用，即使是政府自己，也不能将这些数据为所欲为，而只能将这些数据用于公共安全管理以及其它合法的公共管理职能，不能用于其它目的。
参考文献：
[1]张春艳.大数据时代的公共安全治理[J].国家行政学院学报，2014（5）.
[2]艾伯特-拉斯洛・巴拉巴西.爆发[M].北京：中国人民大学出版社，2012.
[3]维克托・迈尔-舍恩伯格，肯尼斯・库克耶.大数据时代：生活工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社，2013.
[4]胡颖廉.公共安全需整体治理[N].学习时报，2015-07-13.
[5]张春艳.大数据时代的公共安全治理[J].国家行政学院学报，2014（5）.
【关键词】：政府治理；大数据；科学手段
随着信息技术应用的深化，尤其是物联网和移动互联网的广泛覆盖，产生了大量分散异质的数据。信息处理技术的发展使得采集、存储和利用这些数据成为可能，大数据的概念应运而生。目前得到普遍认可的大数据概念是：“无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行采集、存储、管理和分析的数据集合”。[1]大数据技术被视为一种认识世界的新方法，它将世界的本质看成是数据的集合，通过发掘混杂数据间的关系来认识世界，并在此基础上为用户提供挖掘需求、精准营销、个性化服务以及高效的决策支持。党的十八届三中全会明确提出要把推进国家治理体系和国家治理能力现代化作为全面深化改革的总目标，并将加快建设绿色、智慧型城市纳入到国家建设发展的战略规划中，可以说，这在很大程度上为大数据在政府治理过程中的运用提供了重要的政策机遇。从国家治理层面上来讲，大数据既是国家治理的对象，也是国家治理的大环境和必不可少的工具。从政府治理层面来讲，大数据则关系到政府信息资源的积累保存、整合集成和开发利用，政府利用大数据可以充分挖掘和分析数据资源的价值，提高政府的公共决策水平，改善政府的公共服务质量。因此，大数据能否得到合理、科学开发利用将对于我国治理能力的提升以及推进国家治理体系现代化起到关键性的战略性技术支持。
一、互联网时代政府治理能力现代化对大数据的需求
网络信息技术的广泛应用，为政府管理水平改善提供了条件，促使各级政府在推进治理能力提升方面不断适应与调整，并采用创新性的措施与手段加以完善和熟练实施。当前，一方面，我国社会公众的民主意识、参与意识大幅度提高，为谋求高质量、多样化的公共服务不断发声；另一方面，社会事务极度复杂而且变化迅速，政府在面对这些挑战的同时，如何能够做到发现问题及时准确定位、下达决策精准有效、公共资源各部门可以协同共享处理、重大危机事件能够预警预判、社会公民良性互动，这都对大数据的开发与运用提出了刚性需求。[2]政府治理能力的提升需要以信息技术为支撑，构建系统完善的大数据服务平台，通过信息技术创新政府管理制度、完善政府组织结构与行为模式，提供政府选择行政管理工具的能力，通过数据聚合推动决策科学化，通过数据开放推动执政阳光化，在一定程度上可以说，政府的管理决策和管理过程越来越取决于大数据和数据分析。当前，大数据已经广泛应用于国家经济发展之中，如工商企业登记、税务缴纳、公民户籍、道路视频等信息、政府统计部门定期采集的宏观经济、社会、人口方面的数据以及国家环保部门和气象部门定期播报的气象、遥感、测绘、环境监测等数据。可以说，以信息数据为支撑进行分析预测，为政府对于社会事务和自身治理提供了一份行之有效的“晴雨表”，在获取、筛选、分类加工各种信息数据的基础上，科学管理，有效决策，精准实施，为推动国家治理模式创新以及治理能力提升提供了扎实的技术支撑。
互联网+时代的到来标志着信息数据开发运用蕴藏着巨大的潜力与价值，大数据的开发与应用成为当前信息时展的新宠儿，制定谋划大数据发展建设的政策并提供财力、人力、技术支撑将至关重要。一方面，应将大数据开发与应用纳入到国家发展的战略性高度，优先考虑，通篇布局，合理规划，突出重点，构建国家、各级地方政府、企业相互衔接与联通的数据服务体系，并加强相关人才培养和基础设施建设，加强对大数据产业的扶持、做好体制机制、资金、法规标准等方面的保障，真正将促进大数据发展提升为一种国家行动，纳入到国家长期规划发展当中。另一方面，应合理学习和借鉴西方政府相关经验措施，加快建设符合我国实际国情的大数据开发与应用的完善政策体系，注重从战略技术能力储备和战略应用实施两个角度，落实相关部门职责，为大数据产业孵化、技术研发、推广应用营造完善的政策环境[3]。
二、政府治理过程中运用大数据存在的潜在问题分析
大数据在为政府治理带来机遇的同时，也带来了潜在的风险，因此，需要对其背后深层的风险进行挖掘分析。
（一）数据管理变革与风险防范
随着电子政务的深化改革与发展，政府信息管理部门积累了业务、财务、人事等多种数据，但是对信息部门的内控管理并没有引起足够的重视，数据泄露的风险不断增加。加之当前，数据管理基本上都是有本门的专业技术人员实行集中管理，由他们决定数据开放的程度以及技术保密的级别，这在一定程度上也加剧了数据泄露的风险，例如2013年轰动全世界的斯诺登事件，作为美国的情报部技术人员，泄露了一些不为人知的机密信息，引起了当时世界各国的高度关注，这次事件的结果也引起世界各国对美国的信任危机，特别是盟友国的愤怒。可以说，斯诺登事件的爆发在一定程度上反映了大数据应用与管理过程中存在的潜在风险，甚至在某些层面上来说，大数据运用与治理结果的好坏，关系的国家的核心机密与利益。
（二）权益分配和保护问题
大数据的开发利用是一项长期系统的技术性工程，需要不同政府、企业、专家科技工作者的共同协作努力，因此不可避免的会涉及到不同层级、不同部门主体之间的权责分担与利益分配问题，不能合理解决利益分配与资源保护问题，就难以实现各主体之间有效开发与共享数据资源。此外，数据资源的开发利用是一个包括搜集、分类整理、加工、储存、分析、发掘的高度紧密衔接的过程，需要不同职能部分之间相互协作，投入相应的时间、人力、物力与财力。众所周知，数据权利涉及所有权、控制权、使用权，还包括交易权、查询权和收益分享等权利。但是，数据拥有部门和数据使用部门之间的成本分摊、收益分配以及权责归属却是难以清晰界定的问题。例如国家统计局每年都会投入大量的人力、物力、财力以及相应的时间来对国家相关数据进行统计、核算、归类汇总分析，而这部分数据不仅作为国家宏观经济决策的重要依据，而且也是众多政府部门、企业、个人所盼望掌握的，而这些关键数据特别是涉及国家核心科技和关键经济信息一旦流入某些企业或者不法个人手中，将会增加国家经济正常建设与运营的风险。因此，合理非配各级政府之间在大数据开发利用过程中的权责分配，并以量化的形式加以记录，同时应加强对关键数据的监管与保密工作。
（三）价值取向的争议
针对政府治理过程中政府所掌握的信息数据应不应该向公众公开透明的问题，不同的专家学者持不同的态度。有些专家学者认为政府应该公开数据资源，一方面不仅能够增加政府透明度，实现社会公众和公民之间良好的互动，提升政府执政的威信力；另一方面，数据资源的公开分享，在一定程度上可以实现资源的最优配置，企业和公众可以根据最新的资源信息做出理性判断，促进经济发展和产业创新。而有些专家学者则认为数据资源涉及到国家信息安全、个人隐私、企业商业机密，数据的共享与开发在一定程度上不可避免侵犯了相关主体的权益，而且也一旦涉及国家信息安全、商业机密的数据信息落入不法分子之手，所造成的损失与危害将不可估量。[4]从深层次角度来看，造成上述两种态度的关键原因就是所持价值取向的不同。而对于此类问题的解决，从根本上来讲应加强对大数据的制度化管理，细化对大数据的分类，加快推进国家信息安全和互联网监管的相关立法工作，使得大数据的利用有规可循、有法可依，坚决打击不法分子窃取国家核心数据信息，危害国家、企业安全的行为，促进大数据开发、利用合理有效规范开展，需要公开的信息应及时公开，涉及个人、企业、政府、国家利益的数据应加以区别的有偿使用或者坚决保密。
三、政府治理过程中运用大数据的问题对策
政府治理过程中，大数据的开发利用从根本上来讲应符从推进国家治理能力提升和国家治理体系现代化的目标，在遵从市场规律作用的前提下，按照科学、法治、民主的原则积极推进国家大数据的开发利用战略的开展，为政府治理提供坚强的技术支撑。
（一）加强数据的风险评估工作，成立监督部门加强数据安全保护工作
在政府治理当中，考虑到某些数据信息涉及到国家安全、企业机密、个人隐私等内容，数据的开发利用以及开放共享工作应谨慎、科学实施。对于各种数据资源应在科学严格评估的基础上，准确预测风险、分级分类处理数据资源，并制定相关法律制度，设立专门的信息安全监督管理部门，规范数据开放与共享工作，保证数据资源的科学安全使用。
（二）合理科学开发、利用大数据分析结果
一方面，运用市场化的方法对成本与收益进行合理分配。没有科学合理的效益评价，政府数据开放和利用就难以有政策依据和稳疋的财政保障。[5]另一方面，众多周知，数据都是在调查、统计、分析的基础上的得出，在一定层面上反映了科学、有效的规律，但是规律也是有相应的适应范围，也有相对应的存在条件，此外，统计数据是否真实、统计与分析方法是否科学、合理也在一定程度上决定了我们对于大数据的利用不能完全的依赖，而是应该作为决策的依据但并不是决策的唯一参照，如果对大数据结果的完全偏信和轻率接受，那么有可能导致错误的决策。因此大数据的开发利用应结合正确的理论和其它科学分析方法，实现科学管理与利用，避免滥用和误用。
（三）加快推进数据相关制度建设，采用民主协商解决方式解决价值取向和利益分配问题
一方面，政府大数据开发利用面临复杂的利益和风险问题，需要通过民主协商方式细致协调各方利益，寻求有效的解决方案。对一些有争议的仗饨行深人分析，准确定位，制定具体明确的解决方案，兼顾数据开发利用的公平与效率。另一方面，加快立法进程和相关制度建设，在立法、规划、管理机构调整等多方面展开布置，明确数据公开和使用的范围，明确政府、企业、社会团体、个人在数据收集、存储、利用过程中的权利和义务，实现依法对数据进行采集、管理、开放与利用。
结语
大数据平台的建设需要理论工作者与从事行政实践的工作者以及信息技术领域的科技工作者之间密切配合并付出长期艰巨的努力，更需要国家与社会大量的资源投入。推进大数据的开发与利用将是一项具有战略意义的系统工程，大数据既是国家、政府治理的环境和工具，也是国家、政府治理的对象。因此，对于大数据的开发、建设与利用应科学、依法、民主、制度化开展，这将为处于新常态视野下推进我国治理能力现代化提供技术与工具保障。
作者简介：黄旭，男，工作单位：郑州大学公共管理学院在读研究生
参考文献
[1] The Mckinsey Global Institute.Big Data ： The Next Frontier For Innovation，Competition，AndProductivi-iy.http：///insights/business technology/big __ data _ the _ next __frontier__innovation，2011.
[2] 吴冬琪.论财产权视野下当代数据权利的保护[D].复旦大学硕士学位论文，2013.
[3] 王芳.国家治理进程中的政府大数据开放利用研究[D].中国行政管理，2015.11
[关键词]大数据；国家治理现代化；路径
[DOI]1013939/jcnkizgsc201607161
1大数据驱动下政府治理理念的变革
11大数据
在云计算、物联网、电子商务等颠覆性技术革命大背景下，大数据时代来临。“大数据”一词的出现不过数年。在2008年，由国际科技期刊《自然》推出名为“大数据”的专刊后，经历了天文学和基因学等诸多学科的引用，创造出了“大数据”这个概念，并于2011年左右流行并爆发式地出现在各大新闻报道、领导人发言和行业报告之中，2012年“大数据”登上了《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，也进入美国政府官网新闻。时至今日，大数据深刻影响着社会各个领域的变革发展，已然成为全球研究的热点，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，从多个维度挖掘出更多的价值，或有巨大价值的产品和服务，或有深刻的洞见，最终形成变革之力。[1]
12政府治理思维的变革
第一，树立“一切皆可量化”的量化思维。“不会量化就无法管理”，政府可以借助“一切皆可量化”的思维方式和技术优势，获得更多、更全面的信息，做到更加精准的洞察和预测，从而大大完善治理手段和方式。例如政府可以通过读取每家每户智能电表的数据，为不同用电需求的社群量身定制节能减排解决方案，这一能源节约效果在入户抄电表的传统工作时代是无法想象的。
第二，树立打破信息孤岛的共享思维。信息孤岛的形成表面上是信息技术的不匹配，实际是管理上的漏洞缺失，对这一问题的解决，需要从内部管理理念的转变和行政体制改革上下力气。在纵向信息系统共享方面，需要借助多级网络和中心数据库，构建上下级部门之间统一的信息平台；在横向政务信息共享方面，需要实现跨部门的政府信息资源共享和政务协同。数据之网交错相通，才能发挥应用的活力。以财政部政务公开“阳光平台”的建设为例，纵向打通了联通国家、省、市、县财政部门，横向实现了人民银行国库、银行、国地税部门以及所有预算单位的网络接通，逐步实现了财税领域信息资源网络化的信息通畅。
第三，树立互联网思维。首先建立万物互联的关联思维。大数据的价值所在就是通过海量数据的挖掘，呈现一个万物互相关联的世界。在商业领域，IBM通过收集电动车应在何时何地获取动力及其对电力系统的影响等数据信息与电网的电流消耗及历史功率、使用模式等数据相结合，发现了新的价值，即判断出何时何地充电以及电子汽车服务站的设置位置；在政务领域，以中国海关“电子口岸”为例，整合工商、税务、海关、外贸、外汇、银行、公安、交通、铁路等十几家部门的数据，实现了数据互联的实时分析，加快了报关速度，在打击非法的同时成为中国经济精准的预报站，为国家宏观决策提供了精细的数据支持。
2大数据时代下国家治理现代化路径选择
21政府、市场及社会和公民协同参与是政府治理协同创新能力提升的关键要素
大数据时代，政府的行政管理需要协同创新。[2]首先，政府规划主导。政府制定规划要在以下几个方面发挥作用：一是要重视数据收集、重视数据相关关系、重视大数据在决策中的应用，切实实现用数据驱动决策，更好地提升政府治理能力。例如目前国家住建部已经先后批准192个智慧城市名单进行智慧城市试点建设，智慧医疗、智慧交通这些大数据决策的延伸能够惠及百姓生活，提高政府公共服务水平；二是做好顶层设计，例如在建立大数据库时，要对其制度建设、功效设计、安全预防、人才储备、容灾备份等，在战略高度制定好宏观规划；三是要制定统一的数据标准，国家要出台统一的数据编码、共享、交换等标准，保障数据互联互通；四是消除数据孤岛和数字鸿沟。其次，市场运作是国家治理现代化的必然要求。大数据发挥作用，需要市场提供共享公用的平台。最后，需要社会和公民参与，公民的广泛参与可以提升社会监管能力，数据开放是为了保障公民知情权，而数据监管则是为了保障公民隐私，二者相互制衡，公民参与数据挖掘、采集和监管，可以有效提升国家治理和治理能力现代化的社会空间。
22政府大数据开放利用是其治理能力提升的关键要素
从世界各国情况看，政府数据开放已经成为国际化发展大趋势。在2013年，美国、英国、德国、加拿大、法国、俄罗斯和日本等国已经签署了《开放数据》，2014年国际共有63个国家建立开放政府合作关系，建立数据开放门户网站。从国外的经验来看，数据开放利用是提高政府公信力的重要路径，目前政务数据的利用开发方面，我国存在差距：一是法律、法规、政策依据的完善方面。《中华人民共和国政府信息公开条例》对申请人获取政府信息后的信息开发利用并没有予以明确规定，缺少法律法规的依据。《中共中央办公厅关于加强信息资源开发利用的若干意见》（中办发〔2004〕34号），对规范政务信息资源使用行为和社会化增值开发利用工作也未给出具体指导意见；二是数据的公开利用方面。在国家层面缺少统一布局的数据公开政策指导、数据所有权界定、数据使用授权、数据开放可能带来的社会风险评估及个人隐私信息保护；三是数据可持续利用保障方面。在我国电子数据数字凭证仅有《中华人民共和国电子签名法》，电子数据没有得到社会的广泛认可及应用。政府机关普遍存在数字生成文件纸质打印保存与电子扫描件双轨制管理，数字信息的可靠性、完整性、可用性和合法性无法保障，制约着政府公信力和推进信息化建设步伐。
23政务数据关联性管理是其治理创新能力提升的关键要素
大数据之所以能包容万象，重要原因在于其通过将独立的数据进行关联，使多维度的信息价值内涵呈现几何级数式增长。拿国税局与地税局纳税数据进行对比，将使各种偷税漏税现象无处躲藏；给出租车装上GPS卫星定位设备，进行定位数据上传、营运数据汇总，通过与行政执法、安全管理、投诉管理、公安部门的有效数据交换，将实现在交通信息获取、运行指挥、失物寻找以及信息服务等方面增值数据资源。受我国政府部门条块管理体制的制约，目前国家缺乏部门间数据互联互通的整体战略规划，各政府部门内部系统信息资源整合，上下级业务相关部门系统对接工作迫在眉睫。为解决这一问题，需要做好以下三个方面的内容：一是政府要顶层设计建立可信数字信息跨系统和平台互联、互通、互认的信息治理架构，统筹规划政务数据管理，建立数据资产登记管理、验证和认证制度，确保数字资源和电子证照的合法采集和合理利用，保证数字资源的可跟踪、可溯源、可关联和可控制的能力；二是政府机关应按照统一规划和持续改进的全程管理原则，建立跨地区、跨部门、跨层级的统一标准、授权许可框架及合同管理制度，保证管理活动的连贯性、一致性和规范性；三是搭建覆盖数据资源全生命周期、全流程、全要素的质量管理协同创新平台，提升政府公共服务能力和社会管理创新能力。
24个人信息保护是政府治理信息安全能力提升的关键要素
近些年信息处理和存储技术的不断发展，虽然让我们对世界有了更清晰更透彻的了解，也将我们变成了透明人。个人信息滥用问题日趋严重，国内信息安全问题层出不穷，1400万快递用户数据遭贩卖、130万考研生源个人信息遭窃、12306火车票订购用户信息资源泄露，信息泄露事件频频爆料，社会公众网络信任屡遭打击。为此，我们需要在政府信息资源、个人信息全生命周期和安全再利用保护等领域，进行不断完善。除去建立合法、合规、合标和合理的管理制度，政府在具体项目层面，要制定共享信息制定分类保护目标和分级授权利用规范。将个人信息区分为一般信息和敏感保密信息，既易于信息资源查询，又便于信息资源风险控制，尽可能地从源头维护信息主体合法信息不受侵害，同时在技术层面采取措施，对个人信息安全进行保护，做法可以依托各地电子政务云建设，搭建可实时、可评估和可规划的个人信息保护与管理系统，采用信息安全认证技术工具，保障个人信息安全管理可控，并以信息资源全生命周期持续性管理为指导，做好个人信息采集登记、记录和共享使用日志保存工作，以备跟踪查询和持续改进。
3结论
党的十八届三中全会将“国家治理体系和治理能力的现代化”列为全面深化改革的总目标，运用大数据推进政府治理现代化的题中之义，本文在大数据时代下，提出多方主体协同共治、部署政府数据开放利用计划、实施政府部门之间数字关联性管理制度和制定个人信息保护对策，为国家治理体系和治理能力现代化建设和信息治理环境改善提供了新的路径。大数据治理的内涵还很丰富，还有待我们进一步发掘、阐释，有关数据质量、数据隐私、数据安全、数据再利用数据标准、数据溯源、数据开放、数据定价、数据估价等也都是非常重要而现实的课题。变化正在发生，你我置身其中，数据治国的时代已经来临。
参考文献：
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