進行風險預測，把握政府治理走向

大數據在社會公共領域內提升政府治理能力，突出表現在“風險預測”功能。如預防犯罪和自然災害、進行流行病預警、緩解交通壓力等。那么，究竟該如何利用大數據進行風險預測？

搜集信息，建立數庫。公共衛(wèi)生與人們的生活息息相關，政府更好、更快、更及時地發(fā)現某一地區(qū)正在發(fā)生或將要發(fā)生的公共衛(wèi)生事件成為政府提供優(yōu)質的公共衛(wèi)生服務、及時處理公共衛(wèi)生事故的重要表現。2006年以來，北京東城區(qū)依托社區(qū)衛(wèi)生服務信息系統(tǒng)建設，納入轄區(qū)內38個社會衛(wèi)生服務中心，約100萬人的個人醫(yī)療檔案和220多萬份的電子病歷檔案，以每天新增3000多條記錄的速度更新。東城區(qū)依托社區(qū)衛(wèi)生服務信息系統(tǒng)每日生成的就醫(yī)居民病歷數據，對發(fā)燒發(fā)熱等常見癥狀的就醫(yī)數據進行分析判斷，計算發(fā)燒發(fā)熱等患病人員數量，應用異常情況判斷算法和時序預測模型對社區(qū)居民的發(fā)燒發(fā)熱等數量進行評價，并給出預警信息。

數據挖掘，探索規(guī)律。社會安全事關國家長治久安，事關社會和諧穩(wěn)定。大數據時代，通過數據收集、數據挖掘與聯機分析，可以及時發(fā)現潛在風險。濟南公安局于2013年搭建大數據平臺，開展行為軌跡分析、社會關系分析、生物特征識別、音視頻識別、銀行電信詐騙行為分析、輿情分析等多類大數據研判，圍繞治安焦點可快速精準定位、及時全面掌握信息以及科學指揮調度警力。

預估判斷，提前預警。隨著社會經濟的快速發(fā)展，城市的機動車輛大幅增加，城鎮(zhèn)化的推進打破了城市道路系統(tǒng)的均衡狀態(tài)，隨之而來的是交通擁堵、污染排放、事故頻發(fā)，傳統(tǒng)的交通管理信息系統(tǒng)已難以處理當前的復雜問題。在治理城市交通擁堵上，北京交管局曾在2013年通過對近三年來北京9月份的交通運行規(guī)律特點和歷年數據進行分析和測算，預測北京9月將有9個重點擁堵日，堪稱“最堵月”，學校開學、節(jié)日交通、惡劣天氣、突發(fā)事件、旅游高峰等都是造成9月份擁堵的主因。在經過大數據測算后，北京已正式實施相關專項行動方案，規(guī)定在重點擁堵工作日及晚高峰降雨等特殊天氣，各企事業(yè)單位可實施彈性工作時間，以避免出行不便。

進一步提升政府數據治理能力的若干建議

如前所述，以收集整合海量數據，為政府提供廣泛的民生輿情和豐富的治理素材；以數據分析決策，將大數據轉化為執(zhí)政資源；以互通民意、輿情，讓政府管理透明、高效。數據治理是政府治理方式變革的必然趨勢之一。

伴隨著數據治理的契機，大數據時代的發(fā)展在中國也遇到了不少問題，如“劣質數據大爆炸”“數據思維匱乏”“信息孤島”“數字鴻溝”“數據安全問題”以及“數據依賴”等，制約了政府的數據治理能力。與此同時，實體與虛擬社會的深度融合，對政府治理體系和機制變革又提出新的更高的要求。這使得在當前和今后一定時期內，如何有效地提升政府數據治理能力，成為迫切需要解決的問題。

培育數據文化，養(yǎng)成數據思維。所謂數據文化，是指用客觀數據說話的一種文化，它尊重事實、強調理性、要求精確。一方面，促使公眾網絡有序參與。開放性雖為互聯網的飛速發(fā)展提供了原動力，但增加了信息發(fā)布與傳播的監(jiān)管難度，加之主體之間沒有在網絡道義職責的基礎上形成網絡公共秩序，帶來“劣質虛假信息漫天亂舞”“網絡無序”等問題。因此，急需倡導尊重客觀事實，理性干預公共事務，將“慎獨”從成熟的公民社會延伸至網絡空間，以“自律”打破“無序”。另一方面，政府要改變傳統(tǒng)思維模式，形成大數據思維，建立起用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創(chuàng)新的數據文化和數據理念。

盤活信息資源，推動數據共享。政府信息主管部門需完善基礎性數據庫，將公民資料、企業(yè)信息、生產經濟以及公眾普遍關心的民生熱點、服務行業(yè)、民間文化、人才培養(yǎng)等重要領域的資料電子化，按照統(tǒng)一目錄體系與交換框架，集中梳理、轉化形成數據庫。同時，逐步建立和完善政府部門間信息資源的交互轉換和共享平臺，建立跨部門調取應用數據的長效機制，實現治理資源共享，提高政府治理能力。

從“預報”到“實報”，從“實報”到“精報”。早在2009年聯合國發(fā)布的《“全球脈動”計劃——大數據發(fā)展來的的機遇與挑戰(zhàn)》中，便提出了要通過分析實時信息數據形成預測，即追求政府治理過程中的信息時效性。同時，在數據大爆炸的時代，雖然政府擁有海量數據，但卻總是存在著“數據不足”的感覺，可用可信的優(yōu)質數據極端匱乏，因此，預測并非難事，但必須考量“精準度”。這不僅要求絕對數量的“微數據”，還需要有信息甄別的能力，更加精準的數據挖掘、分析技術，能在龐大數據中剔除劣質、虛假信息，深入地區(qū)分人類態(tài)度和行為的細微差別，形成精準的分析報告。

追求“數據效益”與“數據安全”的平衡。在信息社會中，所有與互聯網相關的技術、應用、政策創(chuàng)新都將圍繞著數據展開，因此數據將是一種新的能源。對數據的挖掘不僅會帶來前所未有的效益，同時也會帶來新的風險與挑戰(zhàn)。信息社會中，個人信息來源廣、傳播快，加之保密技術不完善等，使得公眾被處于“全景監(jiān)獄”之中。因此，需劃清各種數據權利的邊界，實現“數據效益”與“數據安全”的平衡，即不僅要求推動數據共享與分析，充分挖掘數據的經濟、社會和公共決策的價值，更要嚴守“數據安全”紅線，形成保護國家安全、市場安全和個人隱私安全的法律支持、政策保證和機制保障。

堅持適度原則，審慎數據依賴。政府在應用數據的同時，應該清醒地認識到其固有缺陷。數據屬于新生事物，目前尚在快速發(fā)展期，政府應更多地研究、吸收、推動其本土化，同時進行審慎的思考。一方面要把數據上升為國家戰(zhàn)略，通過法律、制度保障予以重視和扶持，加大數據理論和實驗研究，實現其由理論成果向社會價值轉化，另一方面謹防數據依賴，數據不是萬能的，要在特定領域才能發(fā)揮其積極作用。政府在面對數據時，應尊重實際，堅持適度原則，最大可能規(guī)避其不足。

【執(zhí)筆：人民智庫研究員  陳 琳（見習）】