基于大数据的智慧公共决策特征研究，本文主要内容关键词为：特征论文,智慧论文,数据论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
21世纪初以来，随着信息化、全球化和后工业社会的加速发展，人类社会进入了新的历史发展阶段。与此同时，人类的需求日益多样化，经济和社会问题日趋复杂，自然灾害、事故灾害、公共卫生事件和社会安全事件等各类突发公共事件的风险性与危害性也日益凸显，给世界各国以政府为主的公共管理和公共决策带来了巨大挑战。然而，以信息技术、能源技术和生物技术为主导的新一轮科技革命，对人类社会的生产生活和管理方式产生了巨大影响。尤其是大数据、物联网、云计算和云存储等新一代信息技术取得的突破性进展，为人类社会应对复杂性、风险性和时代挑战提供了新的手段和方法。 大数据作为数据仓库、数据挖掘、商业智能等概念的延伸和发展，是现代信息技术发展到一定阶段的必然结果。大数据赋予了人类对数据认知的创新能力，也进一步打开了人类在数据利用方面的想象空间。物联网、传感器、社交网络、移动应用和智能终端的发展为人类社会提供了全面、完整和精确的数据。“就像望远镜让我们感受宇宙、显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……未来数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。”联合国发布的《用大数据推动发展：挑战与机遇》白皮书指出：“大数据为联合国及世界各国政府发展提供了一个历史性的机遇，通过利用海量数据资源，实时分析经济社会发展现状及趋势，能够协助政府更好地推动经济社会的发展与运行。” 在大数据发展的时代背景下，如何利用现代信息技术有效应对和解决不断变化、日益复杂的经济社会问题，是当代公共管理者面临的难题。Simon提出，“管理就是决策”。在大数据时代，决策需要从传统的依靠直觉判断和主观经验的模式向大数据驱动决策模式转变，实现政府治理的现代化，提高决策科学化水平。耶鲁大学教授Esty指出，“数据驱动决策”，将使政府更高效、开放和负责，更多地在事实基础上做出判断，而不是主观判断或者受利益集团干扰进行决策。基于大数据的智慧公共决策也开始成为世界各国政府管理现代化发展的一项重要选择。 智慧公共决策以大数据为基础，利用新一代数据分析技术与方法，在复杂的环境和海量的数据中，解释数据之间及数据与环境之间的广泛联系，准确了解过去、把握现在、预测未来，实时连续地为决策制定提供支持，通过建立公共决策信息动态统计模块、公共决策信息发布与浏览模块以及公共决策绩效评估模块，动态开放地向公众展示公共决策全过程，以保证决策的科学性与民主性，实现决策参与机会和结果的公正性，实现公共利益的最大化，为公众提供精准化、个性化的公共服务，推动政府进入2.0时代。 二、基于大数据的智慧公共决策概念阐释 基于大数据的智慧公共决策，与决策、公共决策及数据驱动决策等概念密切相关，是决策与公共决策概念和理论的进一步发展，也是公共决策领域研究的新方向，因而有必要对相关概念进行深入的分析和厘清。 (一)决策与公共决策的分析 “决策”(decision-making)一词作为管理学的术语，最早出现于20世纪30年代的美国管理学文献之中。美国学者斯蒂芬·罗宾斯(Stephen Robbins)在其《组织行为学》中提出，决策就是决策者“在两个或多个方案中进行选择”。戴维·米勒认为，决策“是一个有理性的行动主体对某种外界挑战做出的果断的反应”。Hastie认为，决策是人类(动物或机器)根据自己的愿望(效用、个人价值、目标、结果等)和信念(预期、知识、手段等)选择行动的过程。结合管理的实践特征，决策是指为了达到某种目标而预先制定方案并付诸行动的整个过程，是一个不断修正、不断调节的动态过程。 公共决策与决策概念有所不同。Partridge认为，公共决策是对政治和公共服务事项的决定，公共决策更强调社会整体利益，而非个人利益。也有学者提出，公共决策的本质是公共利益，如Butler认为公共决策过程意味着“公共利益的动态结合以及决策制定者的短期结盟，这些决策制定者为了达到决策所能实现的目的，将集聚在一起，充分消除彼此之间的隔阂来做出决策”。另一些学者认为，公共决策的概念所重点关注的是决策主体，即公共决策是由公共主体所做的决策，这一主体是区别于私人组织、由公共物品与服务分配所涉及的公共组织与公众个人的总称。在这一定义中，公众参与成为公共决策的内核。Beierle和Cayford认为，公共决策是从管理主义、多元主义到现代民主的演化过程中，公众参与所形塑的重要形态，它不仅对决策本身产生影响，更对市民社会和社会资本的壮大起到重要作用。王佃利和曹现强认为，公共决策是指国家、行政管理机构和社会团体所进行的决策，如国家安全、国际关系、社会就业、公共福利等。陈振明则认为，公共决策在本质上是社会公共权威对社会资源和社会利益的权威分配过程。因此，公共决策主要指在特定的环境与决策系统中，公共组织(包括政府机构、社会团体及其他公共部门等)针对公共问题，为了实现和维护公共利益所做出的决策。 (二)智慧公共决策的定义 随着经济社会和公共管理中许多现实政策问题的复杂化，构建跨越不同决策模型以及相应政策系统的新的公共决策模型显得尤为迫切。这种趋势在全球化和多中心治理的背景下更加突出，但如何应对和解决跨越不同边界的经济和社会问题呢？智慧公共决策即在这样的语境下产生，并成为各国政府治理现代化的迫切需要和选择。智慧公共决策的概念除了具备公共决策的基本特征之外，其特色还主要体现在对“智慧”与“大数据”两个要素的运用。 对“智慧”(smart)的求索是人类的天然属性，对这一概念的阐释跨越众多学科，在东西方世界莫衷一是。《韦氏大词典》将“智慧”定义为“个体以知识、经验、理解力等为基础，正确判断并采取最佳行动的能力”。《辞海》将“智慧”定义为“对事物能认识、辨析、判断、处理和发明创造的能力”。现代信息科技革命后世界进入后现代社会，学者对智慧的理解更强调其全面感知的智能性内核，如Giffinger等认为“智慧”意味着“有远见”，即拥有感知力、灵活性、变通性、协同性、自由性、自主决定性、战略性等特征。同时，随着人类文明在工具理性层面向着更高阶段的发展，智慧更表现为运用工具满足人类精细需求的能力，如Nam和Pardo从三个层面来理解“智慧”：首先，“智慧”意味着能够满足用户不同的需求，并进行个性化的订制；其次，“智慧”意味着实现可持续发展、良好的经济增长以及为居民提供更高质量的生活；最后，从科技角度来说，“智慧”意味着技术融入智能设备和服务、人工智能、思考机器人的应用中。IBM CEO于2008年在《智慧地球：接下来的领导议程》中首次提出“智慧地球”的概念，认为“智慧”首先意味着整体世界以机械设备为基础，其次是指人类、机器的广泛联系与沟通，最后意味着使社会整体具有更高的效率、更大的生产力和更快的反应速度。 对现代社会的复杂性和风险性的管理与决策需要现代科技的支撑。而新一代信息技术，尤其是大数据、云计算等技术正适应了这种需要。Graham-Rowe等认为，大数据是“数据规模无法在有限时间用当前的技术、理论和方法去搜集、存储和管理分析的数据”。我国工业和信息化部电信研究院在《大数据白皮书(2014年)》中将大数据定义为：“大数据是具有体量大、结构多样、时效强等特征的数据；处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术；大数据的应用强调以新的理念应用于辅助决策、发现新的知识，更强调在线闭环的业务流程优化。”根据大数据运用到决策中的性能属性，可以将大数据定义为需要运用新技术处理模式才能具备更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的数据资源和信息资产。 智慧公共决策是指在复杂的经济和社会环境条件下，公共组织以大数据、云计算、物联网、移动互联网、下一代互联网和新兴网络技术等新一代信息技术为支撑，通过对规模性、快速性、高价性以及多样性的大数据资源进行实时感知、智能分析，预测未来发展趋势，优化决策流程，辅助决策者更科学有效地决策和行动，从而实现公共利益的一种大数据驱动型的公共决策模式。从本质上来讲，智慧公共决策是以大数据驱动为核心，以新一代信息技术为支撑，以公共利益最大化为目标，具有全面感知、客观透明、实时连续、自主预置和多元共治等特征的一种全新的公共决策模式。 (三)大数据与智慧公共决策的内在逻辑关系 纵观公共决策的理论和实践发展，智慧公共决策既是对已往公共决策思想的继承，又基于大数据技术的强力助推而有所创新与突破。通过对智慧公共决策要素构成的分析，大数据与智慧公共决策的内在逻辑关系在决策主体、决策过程、决策手段与决策目标四个要素中得以清晰展现。 第一，从决策主体来看，大数据为智慧公共决策提供了网络协同治理的共同经验和行动逻辑。从行为主义分析模型、政策网络与政策共同体分析模型、政策地形模型到政策体制模型，公共决策在参与主体上更加关注跨越系统边界的多元参与。大数据在每个个体的信息制造过程中塑造其主体性公民身份，这一身份认同流动于多种不同层次的数据共同体之内和之间，决策的关键不再是传统权威，而是网络化多元共同体的共同经验、学习过程和话语赋权。因此，智慧公共决策的主体超越了个别的子系统，强调复合性和整合性的多元社会主体共同参与公共事务治理过程的民主化决策，达到协同治理的目标。 第二，从决策过程来看，大数据为智慧公共决策提供了实时连续决策的轨迹和路径。公共决策过程经历了从阶段论模型、三源流框架到突变-均衡模型的转变，在风险社会的政策实践中，这些模型往往不能预测政策突变。智慧公共决策运用分布式文件系统GFS、分布式数据库Bigtable、批处理技术MapReduce，以及开源实现平台Hadoop等最新的云计算技术，智能化分析数据之间及数据与环境之间的广泛联系，实时连续地为决策制定提供辅助。而大数据技术能够为决策过程建立前后统一的决策标准、公开透明的决策过程和决策结果，并为智慧公共决策记录实时连续决策的轨迹，为实时连续决策模型确立即时反馈路径，从而为政策变迁不可测因素提供解释的可能。 第三，从决策手段来看，大数据突破了智慧公共决策中数据驱动决策的技术难题。依赖直觉的决策往往容易忽视大量的信息，对记忆和经验的严重依赖则会成为决策者的弱点，仅凭传统的依靠直觉判断和主观经验的决策模式也无法有效应对现代政策问题的复杂性和风险性。智慧公共决策在技术操作上是对数据驱动决策的承接和发展，是数据驱动决策实践的深化。数据驱动决策是一个将原始数据转换成信息，并最终通过一系列的认知技术和处理流程转变为知识的连续的决策过程。数据驱动决策通过明确问题所在，利用数据寻找解决途径，并不断监测决策的效果，从而决定下一步的行动和措施。因此，大数据为数据驱动决策模型的建构和发展提供了技术支撑和可能。 第四，从决策目标来看，大数据有助于激发智慧公共决策的公共利益导向和动机。以“经济人”假设为前提，在传统的决策过程中，政治家或政府工作者未必具有足够的动力去设计符合公共利益的政策，甚至存在扩大权力范围和权力寻租的可能。智慧公共决策借助大数据技术优势，利用传感器、射频识别(RFID)、数据检索分类工具、条形码等方法，结合互联网、物联网、NewSQL、VoltDB等技术全面感知社会事项及公众所需，采取网络地图(the Internet Map)、标签云(Tag Cloud)、历史流图(History Flow)等最新的大数据可视化技术把握过去、现在与未来的发展规律和历史逻辑，展示决策者行为的全过程。智慧公共决策这一综合的决策理性通过提高决策的透明度，有助于约束决策主体的自利性动机，推动决策主体以公共利益最大化和公众满意为决策目标，从而实现对权力的有效制约。 三、基于大数据的智慧公共决策特征分析 与以往的公共决策模式相比，智慧公共决策模式和决策过程越来越趋向于个性化、自主化、智能化、透明化和精准化，决策分析模式、组织模式和行动模式也呈现出数字化和网络化的趋势，智慧公共决策具有全面感知、客观透明、实时连续、自主预置和多元共治等新的特征。 (一)全面感知 全面感知是指公共组织在大数据的辅助下全面感知社会事项及公众所需，及时发现需求热点，多维度、多层次细分用户需求，为公众提供精准化、个性化的服务。Simon认为以往的决策过程中，“决策者是有限理性的，他们不能进行完全的理性判断和抉择”。有限理性阻碍了公共组织决策科学化的实现。造成有限理性的原因主要是信息缺失、信息量不足，而大数据很大程度上改善了决策者的有限理性状况。随着大数据时代的到来，物联网、传感器、社交网络、智能终端的爆炸性增长，为公共决策带来了容量巨大、规模完整的数据，公共组织可获取的数据资源领域和范围也变得更广、更深，而公共组织本身拥有海量的原始数据，这些数据为公共决策提供了全面的信息。Moses和Chan认为，大数据“为分析更多的现象和结果之间的联系提供了基础，理论上能够增加决策的成功率，降低决策的风险和成本”。总之，大数据为公共组织明确了决策目标，为公共决策提供了科学的依据，提高了决策效率和水平，并将产生巨大的经济效益和社会价值。 同时，在巨量数据的基础上，智慧公共决策将根据公民需求，利用大数据决策方案组合模型，形成多样化决策方案，部署决策实施方案，提供多样化的公共服务。决策过程中，智慧公共决策平台通过支持语义的公民需求匹配技术、智能优化技术，对公民所提出的公共服务进行匹配部署，从而关联到核心决策层的具体决策，从搜索到的符合公民需求的公共决策方案集合中，选择合适的方案参与决策，并从所有可能的公共决策方案集合中优选出最佳的一组组合来协同完成公共决策，再通过公共决策最优化管理技术、公共决策智能优化技术，对决策方案组合质量进行评估，并采用智能优化算法对整个过程进行优选，在确定最优云服务组合和资源组合方式后，将服务与资源进行关联绑定，进而部署执行，为公民提供个性化、精准化的服务，满足细分化、多样化的需求。 (二)客观透明 客观透明是指通过建立理性科学的决策模式、前后统一的决策标准，为公共组织确定客观公正的决策程序、科学有效的决策体系和公开透明的决策结果。石亚军认为，过去的决策模式“是以政府决策机构和人员的经验为依据的程序模式，呈现的是无规则、非规则和潜规则议事状态，往往导致决策是情绪发作而非思想研究的结果，是匆忙敲定而非反复论证的结果，是适应某个地区、部门、系统的情况而非统筹整体和全局的结果”。这样的决策方式往往容易导致“府际之间的政策相互抵触，政府与公众之间政策与诉求相分离”，为政府决策带来巨大的风险管理成本。 智慧公共决策以客观数据为依据，基于科学的数据搜集、数据分析和数据关联性研究而进行。数据搜集过程中，决策系统从决策环境各个方面全面搜集结构化、半结构化和非结构化的数据，为数据分析奠定基础。在数据分析阶段，决策系统对搜集的系统化数据实时提取信息和价值。在数据关联性分析阶段，决策系统将分析后有价值的实时数据与历史存储的数据(包括历史事件名称、发生地点、影响因素等)进行关联对比研究。将实时搜集到的数据与历史事件进行关联性研究是指将现实数据与历史事件和环境进行对比，在对比中发现规律和模式，从而为现实问题的解决提供科学的、有现实依据的支撑。 同时，智慧公共决策将以政务云平台为基础，结合共享交换平台、物联网平台、移动管理平台等信息资源基础设施及一系列基础信息资源库，将数据搜集、数据分析和数据关联性研究等一系列公共决策制定过程予以透明化，利用智慧公共决策大数据中心的权限开放，向社会发布数据及决策过程，接受社会监督，有效防止决策执行出现偏离，激励更多的社会力量参与公共决策过程。 (三)实时连续 实时连续是指公共组织的智慧决策从数据搜集、信息传输、知识挖掘到决策制定、信息反馈都是连续进行即时完成的。随着市场经济发展水平不断提升、公民需求逐渐多样、公共事务日益复杂，公共决策问题日益繁多和艰巨，而传统的数据处理方式从搜集整合到决策制定，需经历一个漫长的过程，以这种数据处理模式为核心的决策模式已无法满足现代公共管理需求。“时代发展需要公共决策者根据环境的变化即时做出反应，并提供决策方案”，而“实时连续性将成为智慧公共决策系统的核心，为公共决策者提供全天候的服务和支持”。 以往对公共组织来说，要全面了解复杂动态环境中各类社会事件发生和变化的情况，从时间、精力、成本等方面来说都难以实现。但大数据时代的到来改变了传统的决策基础，智慧公共决策将使决策者设计一个全面的社会调查方案，即时感知了解各类社会事件的状况，为快速反馈和决策提供支持。吴甘沙认为，快速是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别，快速一是指数据产生快，二是指数据处理快；大数据是一种以实时数据处理、实时结果导向为特征的解决方案。智慧公共决策通过传感器、移动终端、感应装置等设备采用分布式计算架构，依托云计算的分布式数据库、分布式处理、云存储和虚拟化技术，实时不间断地采集海量数据，利用云计算技术建立云存储平台，统计分析并预测事件发生规律，利用大数据处理技术建立大数据分析平台，对包括视频数据、GPS信号等在内的异构数据进行快速分析处理，将复杂抽象的数据转换成可利用的决策信息，通过大数据平台传输数据分析中心，经决策技术系统分析加工，传输给各级决策者和公共部门，以最快速度预防和应对各类社会事件。同时，智慧公共决策通过大数据决策平台建立起一种良性反馈机制，及时了解决策执行效果，对决策进行针对性的实时调整。 (四)自主预置 自主预置是指智慧公共决策通过数据的关联性分析处理，挖掘数据特征并预测发展趋势，将不确定因素予以趋势化处理，通过结构化的系统性感知网络，借助人机交互的数据可视化与决策自动化过程，做出更富有信息价值的回溯型数据决策、预测性数据决策和预置性数据决策。回溯型数据决策是指利用历史数据和定量分析技术来理解数据中隐藏的模式和结果，从而推断未来发展趋势；预测型数据决策是指在历史数据的基础上建立仿真模型，形成多样化方案来更好地评估未来发展趋势，且提前预知未来发展结果；预置型数据决策是指通过对海量数据进行实时分析，在相应预置条件被触发时自动为决策者提供即时决策方案，甚至由决策系统或机器人自主决策、开展行动。 以往的决策由于信息不全面、渠道不畅通，往往具有滞后性。智慧公共决策将改变传统的决策流程，大大加强决策的前瞻性、谋划性、可操作性。随着信息技术的发展，公共决策过程已逐步进入“预测性决策”时代。资源配置与政策结果将由统计预测所指引，大数据分析能力和数据之间的关联识别效率将成为基于大数据的智慧公共决策的追求。智慧公共决策将通过已有的数据信息，合理预测、系统决策；通过数据的及时更新，对决策进行实时评估、修正和补充，以不断调整管理思路，并不断完善公共组织及部门的动态管理模式，推动公共决策过程的科学化。智慧公共决策将从系统、整体的角度，构建涵盖空间地理、时间分布、历史事件频率、环境监测、社会成员行为等的数据整合渠道，分析数据所展现的独立事件之间的必然联系，利用关联分析工具发现数据集之间的关联、因果结构以及频发行为模式，通过大数据预测模型及时发现危机征兆，分析过程原因和制约条件，进行行为预测、方案制订，并开展行动。 同时，智慧公共决策将在决策信息反馈基础上实现动态评估监测过程。大数据技术简化了监督信息反馈的传输渠道，避免反馈信息失真，根据从传统媒体和新媒体搜集的海量数据，对社会各方反馈信息进行研判，对存于其中的社会需求和意见进行挖掘分析，变革决策反馈机制，通过大数据在信息反馈领域的有效分析技术，预测未来发展和利益各方可能采取的行动，从而优化决策模型。 (五)多元共治 多元共治是指公共组织以民主决策机制为决策程序内核，以公共利益为主导价值观念，以大数据资源为依托，实现决策参与主体的多元性、决策规则的民主性和科学性，以及决策参与机会和结果的公正性。 随着市场经济的发展，社会主体利益呈现个别化、多元化，在政治活动过程中，主体利益的多元性将逐步取代一元性，而通过建立新型公共决策对话平台，建立利益协调机制，协调各方利益，显得日益重要。此外，“政府公共行为中的透明性、参与性、回应性和责任机制欠缺，暗箱操作的局面尚未得到根本改善，政府行为也因此缺少相应的约束，极易引发寻租等权力腐败行为，背离民主政治的核心价值”。所以，利用智慧公共决策机制，扩大公民在公共事务和公共政策制定中的参与水平，提高政府公共管理和公共服务的公民满意度显得日益迫切。同时，公共事务本身复杂性也日益增加，自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等各类突发事件加重了决策者的负担，政府作为单一决策主体的传统决策模式已经难以应对时代挑战，只有广泛调动社会力量参与决策，才能保证公共决策的科学性、及时性和有效性。 以多元共治为特征的智慧公共决策强调相关利益者参与决策过程。智慧公共决策的数据来源、决策服务能力、决策资源、决策过程及决策本身都将嵌入在网络和大数据环境中，且所有大数据都来自于大数据用户，促使智慧公共决策关注的重心转移或回归到公众需求。大数据生态系统致力于构建一个政府、社会、企业和公民等相关利益主体各方都能充分进行大数据获取、存储、组织、分析和决策的公共云服务环境和平台。在智慧公共决策模式下，强调用户参与不仅仅局限于传统的公民提出需求和公民评价，而是渗透到智慧公共决策过程的每个环节。同时，智慧公共决策更强调政府与公众的合作与互动。这种互动关系一方面强调公众的积极参与，另一方面强调公共组织的积极回应，从而实现公共决策民主化。通过强调公众的积极参与以及公共组织的积极回应，从而在政府与公众之间建立相互信任、相互依赖与相互合作的关系。 “我们身处数据驱动的全球社会中”，智慧公共决策是大数据驱动时代公共决策理论和实践范式的新发展。在政策主体方面，智慧公共决策的客观透明性、多元共治性对政策参与的多元性、民主性将产生内在张力；在政策工具方面，其全面感知性和自主预置性将进一步提升政策议题筛选、政策问题识别以及政策结果的时效性、有效性；在政策过程方面，其实时连续性将有效解决原有政策结果与政策过程一定程度的脱节，以及政策结果难以回溯、无法追责的难题。O'Malley认为，随着大数据的发展，我们已从空想、官僚、阶级式的统治转向信息化管理时代，这个时代更强调企业家精神、合作精神和公共精神，我们的公共政策将更关注公益性结果而非私人利益。 在强调其工具理性的同时，智慧公共决策需对其实践以及学科视角的价值理性有所关注。在实践视域，智慧公共决策在政策议题适用性方面需做进一步的细化分析，在政策创新、公共危机治理以及行政监督领域，智慧公共决策有着得天独厚的技术优势，但在其他政策领域，智慧公共决策的适用性还有待考量。政策过程作为政治博弈与利益分配的本质是否与大数据分析的政策结果运用产生现实矛盾，在政策执行阶段如何进一步保障落实，都需要进一步深化研究。在政策科学分析框架下，智慧公共决策也存在尚未突破的内容。政策科学具有多学科交叉的特点，而政策过程研究一般都围绕两个主题：(1)影响政策采纳的各种因素；(2)影响政策后果的各种因素。在智慧公共决策过程中，关于这两个主题仍有许多难点需进一步把握。例如：作为个体的行动者如何在个人利益、组织利益和联盟利益之间做出选择？信仰系统能否成为智慧公共决策的核心和黏合剂，是否存在其他的政策联盟核心？在政策子系统的分析框架下，智慧公共决策如何形成政策共识？这些问题昭示着智慧公共决策依然存在很大的研究空间。