现实主义与建构主义融合视域下的大数据与风险治理
范华斌
（广东警官学院公共管理系 广东 广州 510230）
【内容摘要】 关于风险，现实主义将其看成是客观存在的社会事实，只有知识精英才能对其进行科学的分析，由此导引出“风险—（专家）评估—治理”治理路径；建构主义则将风险看成是社会建构现象，不同群体对风险的认知不同，由此导引出多主体参与风险治理路径。两条路径在风险治理实践中均存在无法克服的困境，但相互之间具有功能互补性。风险具有事实和建构两个面相，现实主义和建构主义风险观的融合是风险善治的内在需求。大数据的基本特征、数据分析特点和运作过程能有效地满足勾连并融合事实论和建构论的要求。风险治理主导机构应树立大数据治理观念，推进共建共治共享的风险治理新局面。
【关 键 词】 现实主义 建构主义 大数据 风险治理
风险治理是当代社会治理的重要构成，是中央乃至地方各级政府的重要关切。在风险源日益增多、风险领域不断扩张、风险后果愈发严重的大背景下，风险善治目标的达成，有赖于风险治理理念的更新、风险治理手段的进步和风险治理能力的提升。本文围绕社会风险治理这一焦点议题，简要分析两种风险观——现实主义与建构主义，及其导引出的两种不同风险治理路径存在的诸多缺陷，并在批判性地分析单一风险观于风险治理存在的各种缺陷的基础上，以现实观与建构观融合的视角，探讨大数据在社会风险治理过程中的效用。
一、风险：社会事实亦或集体建构
从类型学意义上讲，关于何为风险、风险后果为何等风险的基本观念存在两种不同的理解——风险的现实主义和建构主义的矛盾。现实主义视角从“主观-客观”对立的角度，将社会风险看成是一个客观存在的社会事实，这一事实独立于人类认知。如斯塔尔（C.R.starr）构建的“风险-收益”分析（risk-benefit analysis）模型将风险视为外在于人类意识，等待人们去认知的客观实体[1]。贝克在《风险社会》一书中对与技术进步相伴而生的生态风险，特别是对不可逆的核风险的生成和后果的具体表述[2]，吉登斯在《现代性的后果》一书中关于制度与风险之间的逻辑关联的精妙分析[3]，亦可看出风险的实体论倾向。风险实存论者通常认为社会结构（制度）因素是风险之源，且只有具备科学素养和接受过专业训练的知识精英，才能对诸如风险发生、风险过程和风险后果等问题做出正确的研判，并提出合乎理性的风险化解之道。于是就有了“风险—（专家）评估—治理”这一“自上而下”的精英治理路径的产生和实践。这一治理路径强调专家共同体在风险评估中的核心地位，承认科学知识在风险治理中的效用，暗示可以通过科学的方式理性、客观地对风险发生的几率及后果加以清晰的界定。然而，这一风险治理路径在实操中的效用并不尽如人意，在风险意识不断提升的当今社会，甚至会引发风险治理者和风险受众围绕具体风险的各种论争。集中表现在建立在专业知识基础上的风险评估结论不能为风险受众所接受；专家的“低概率”风险判断通常与公众的风险感受背道而驰；依据科学标准划定的风险的“可接受水平”却引发了大规模的社会伤害；风险后果的计算局限于物质受损，却否认了风险引发的诸如恐慌等心理和文化层面的非物质后果，等。特定情境中的“专家-公众”风险认知分歧演化为集体性抗争行动亦不在少数。这一风险治理路径的固有困境引发了政策制定者、风险治理者和专家体系有意识地深刻反思治理路径及其背后反映出的风险的现实主义理念所存在的缺陷。
与现实主义者相反，建构主义者通常强调风险的主观侧面，倾向于将风险看成是社会的集体建构现象。认为风险之所以成为现代社会的重要议题，并非是现代社会的风险增多了，而是人们的风险意识增强了。[4]风险的建构过程既与风险认知个体的心理认知特征相关，又与集体层面的文化、价值观等社会、文化因素相关联，两者共同型塑了一般公众的风险认知。[5]上述由风险实存论导引出的社会风险治理路径只承认知识精英（专家）风险认知的合理性，通常将公众风险认知排除在风险治理的考量之外，而建构论者则认识到了源于社会生活的一般公众的风险认知的可取之处，从而确立了公众参与风险治理的合法性。主张将公众纳入风险治理过程，尽力弥合“专家-公众”风险认知分歧，便成为建构论视角下的风险治理的必然选择。与由风险实存论导引出的“风险—（专家）评估—治理”这一治理路径相比，建构论导引出的多主体参与治理方式，改变了“自上而下”的单线条单主体封闭性风险治理现状。但这一治理路径在治理实践中会产生如下两个问题：一是将风险看成社会的集体建构会出现片面强调弥合认知分歧，有意或无意忽略其只是达成风险治理目标之手段这一事实，从而引发风险治理偏离真实目标，或出现主次不分的窘境。二是弥合认知分歧有赖于构建有效的沟通机制。这一沟通机制要确保各方拥有相对平等的沟通地位。座谈会、问卷调查等沟通方式的实际运用在一定程度上确实改善了风险治理效果，但过程中也存在一些难以克服的阻碍这些沟通形式充分发挥效果的因素，如作为主导沟通进程的政府机构所秉持的公众“无知”认知惯性，参与沟通进程的各方对本方群体的代表性不足，以及信息不对称引发的参与地位不平等，等。多主体参与在这一情境下通常只有形式化过程而无实质性内容。
尽管认知语言学仍然是一门新的语言学方法，仍缺乏整齐划一的分析模式，但其在本学科内的发展已经初具规模，因此完全可以借鉴认知语言学研究领域中的相关理论，将其运用于翻译的研究之中。
上述分析表明，基于现实主义和建构主义风险观分别导引出的风险治理路径，在风险治理实践中均存在无法规避的缺陷，反衬出对社会风险做出社会事实亦或是集体建构的惯常判断，附带有理论上的局限性和风险治理实践上的误导性，通常产生治理失败这一现实。这意味着风险善治目标的达成，需要超越风险是“事实”亦或是“建构”这一简单的二元划分基础上的论争，寻求更为综合的风险观来指导现实的风险治理实践。
二、走向融合的风险观：既是事实亦是建构
通过对两条风险治理路径的优缺点分析可以发现，两者具有很强的互补性。这意味着风险善治需要突破现实主义和建构主义风险观的二元对立。实际上，风险的现实主义与建构主义并非绝对的二元割裂，即便在学术研究中也不存在绝对的二元对立划分。如贝克在阐述现代社会风险的特殊性，特别是这些风险的起源和可能后果时，表现出明显的现实主义倾向，但“另一方面把这类风险看成是‘尤为取决于社会定义与建构’的”[7]；斯洛维奇等人在谈及风险认知测量时，也认同在“社会/心理”的主观维度之外，也应该有“技术/物质”的客观维度[8]。风险的客观性不容置疑，毕竟风险“在那儿”，不论承认与否，它都会产生实际的后果。但一旦风险嵌入社会结构，其必定会有建构的一面，不同群体对风险的认知会存在差异。所以社会风险实质是现实主义和建构主义的复合体，有如硬币的正反面，对立统一、不可分割。这意味着风险善治目标的达成需要将现实主义和建构主义理念融合，在综合视角下寻求风险治理手段创新，以克服单一理念下的风险治理路径存在的局限性。
承认风险有现实和建构两个面相，且两面向互为表里不可分割，意味着要寻求风险治理新机制，构建能有效融合风险的主客观两个侧面的治理路径，以避免上述两条路径在治理实践中暴露出的种种缺陷。大数据观念的出现、普及和大数据的应用实践为这一治理创新提供了可能。
大肠杆菌对于家禽健康有着极大的影响，该病菌会随着家禽的身体进入血液和各个器官中，从而引发败血症。败血症同样会导致家禽抵抗力持续下降，身体机能逐渐变弱。如果不采取有效的预防措施控制大肠杆菌的生长与繁殖，还会导致部分家禽在患病期间内脏出现异常肿大现象，进而导致家禽死亡，致使家禽养殖户遭受严重的经济损失。
其次，大数据的数据分析特点能有效弥补由单一现实主义或建构主义风险观导引出的风险治理路径的缺陷。这主要表现在两个方面，一是在“风险—（专家）评估—治理”路径中的评估阶段，鉴于数据积累困难和数据收集技术不发达，专家依赖的数据通常只是碎片化数据，而大数据时代，数据收集、储存技术有了质的提升，风险计算或评估根据更为充分，能进行更为全面的多因素相关分析，及在数据建模的基础上进行更为科学的风险预测。降低了传统路径所带来的风险评估的不确定性。二是大数据技术能围绕特定风险或风险事件，收集到风险受众和所涉各方的各种主观数据资料，通过这一方式收集的资料能充分展示各方的风险态度，避免了常见的座谈会、问卷调查等资料搜集方式所引发的代表性不足问题，为通过风险沟通解决风险认知分歧奠定了基础。
实际上，仔细分析现实主义与建构主义风险观导引出的两条不同的风险治理路径，便可发现两者具有很强的功能互补性，这一互补性反映出对风险进行“事实”与“建构”之二元对立划分与风险的实质范畴不符。
三、勾连事实与建构：大数据在风险治理领域中的应用
在耕地地力保护过程中农户是主体，农户们的日常行为直接对地力条件产生影响。为了提高地力水平，必须要积极加强各项补助措施的制定和完善，提高耕地地力水平。比如确定秸秆还田、深松整地等具体作业标准、补贴面积，针对具体的可以接受补助的对象，给予一定的补助和优惠；尽量形成集中化作业规模，让农业大户、农机大户、专业合作社等发挥出引导作用；对散户进行引导，提高农户对耕地地力提升和保护的重视[2]。
首先，大数据的基本特征使现实主义和建构主义风险观相融合成为可能。大数据具有四个基本特征：数据量大、多源性、价值性和时效性。即数据量巨大，数据来源多样，数据分析价值高，数据更新速度快。这些特征能有效地避开由单一现实主义或建构主义理念导引出的风险治理路径的缺陷，客观上满足了两者融合的需求。如从数据结构方面看，大数据库中既有来自政府、企业和其他社会组织在日常管理和应急管理过程中收集的结构性数据，又包括通过现代通讯网络、社交网络和各种类型的传感器等传输、抓取并保存的文字、可视化图片以及视频等非结构性数据。从数据内容上看，大数据既包括通过科学方法测量、计算出的客观数据，又包括各种反应公众思想动态和行为倾向的主观数据。在风险决策中，可以通过云计算技术将两者有效融合，科学地预判风险发生的几率，合理预测风险的可能波及范围，及各种可能的社会负面后果。既有效地解决了信息不充分基础上的有偏差的决策问题，又高效地融合了现实与建构的风险理念。有助于形成准确的风险判断，实施精细化的风险治理。同时，基于互联网、移动互联技术的信息即时传递及其他数据长效更新机制的建构，使得大数据的时效性通常较强。有利于风险决策者及时高效地掌握风险最新动态和历时演变轨迹，。特别是对风险受众思想动态和行为轨迹的研判与掌控，能有效预防聚集性乃至暴力型群体性事件的形成。
现实主义风险观导引出的精英治理路径的优点和局限性相互交织。其优点在于用数据说话，风险的权衡有客观的标准。在风险的预期方面，现实主义者坚持认为风险可以通过科学的方式进行理性客观的计算，典型的例子如将风险定义为“事件的损害乘以事件发生的概率”[6]。风险发生概率的获得可以通过过往风险事件发生的平均频率，或通过实验、数据建模等方式进行推定获得；风险损害通常被限定在风险带来的可能的物质损害。综合两者的函数表达，便可获得一个风险预期值。这一预期值对构建风险预警指标体系、确立风险的可接受水平，以及受损范围和赔偿标准的确定等具有重要的参考价值。不可否认，这一风险考量方式对部分风险的治理确实有效，否则也不会被部分人奉若神明。然而，在数据收集、储存手段不健全，风险后果因群体认知不同而呈现差异，特别是风险事件可能引发超越物质范畴的严重社会后果时，这一风险计算方式的局限性随之凸显，包括风险发生概率的准确计算不可能完成，风险后果的具体认定变得复杂而难以确定，风险的社会后果，特别是社会稳定风险难以预料，等。这意味着追求纯粹的客观在当代风险治理中并不现实。
建构主义风险观导引出的公众参与治理路径与精英治理路径在功能上具有互补性。建构主义认同社会结构、制度、文化、心理等多重因素在风险的社会定义中扮演着重要角色，何为风险、风险后果几何等的判断过程实质上是一个社会文化选择过程。这很好地解释了同一事件在一种文化中被认定为风险，而在另一文化情境下则不被定义为风险之原因所在；也部分地解释了为什么专家判断为“低概率”风险却引发风险的潜在受众的激烈反应，这一频繁见诸报端和各类传媒的社会现象。而对风险的可能后果的认知，建构主义主张突破物质后果这一简单认知，将各种社会反应作为风险的潜在后果纳入到风险治理的考量之中，致使预测一般公众面临特定风险时会有何反应这一风险治理难题的解决成为可能，为有效地预防社会稳定风险奠定了坚实基础。但侧重风险的建构侧面容易产生风险治理缺乏客观标准，陷入“公说公有理、婆说婆有理”的治理困境。
最后，大数据的运作过程能有效地将风险所涉各方组织起来，进行风险的协同治理。风险的建构面相意味着风险在技术问题之外更是一种社会现象，风险依不同主体而存在理解上的差异，这一差异通常是风险治理失败的重要诱因。建构什么样的机制来尽可能调和这一差异，一直以来是风险治理主导机构长期思考并不断试错，却又不得要领的问题。第一难点是多方沟通平台难以搭建，即便在现实的风险治理实践中存在座谈会、论证会以及问卷调查等收集民意的手段，但由于代表性问题，或者公众“无知”思维的固有惯性，收集到的信息不全面或者得不到应有的重视，沟通通常变为应付上级政策的形式化手段。第二难点是基于信息不对称引发的沟通地位不平等虚化了沟通机制的绩效产出。毫无疑问，掌握有效信息多的一方在多方沟通中通常能占据主动，而由于资源动员能力上存在质的差别，且基于日常生活经验的风险知识在风险沟通中得不到应有的重视，一般公众作为风险的潜在承受者反而掌握着较少的话语权。大数据的出现和运作特点则能在相当程度上减轻这两个问题的存在。在非涉密和无关国家安全的前提下，大数据强调数据的开放与共享，能够被政府、企业、社会组织和公众等多方利用、交流并进一步挖掘，并能及时通过网络渠道等多种方式及时回馈，在开放与回馈的多次循环往复中，多方主体实质性沟通成为可能，大数据在这里实际上成为了一种多方主体协同参与风险治理的耦合机制，有效地解决了实质性沟通平台缺失和信息不对称问题。更难能可贵的是大数据在提供客观数据之外，还能汇集反应人们思想动态的主观资料，不但能无缝融合现实主义和主观主义的风险观，还能根据大数据数据分析技术，有效地预测普罗大众对风险事件的认知，以及认知的演变动态，为风险治理机构适时出台相应的干预措施提供准确的依据，从而降低风险认知转化为集体行动的可能性。
区域构造特征十分复杂，主要为断裂构造和褶皱构造。褶皱构造在矿区南部发育，发育于古元古界金水口岩群中，表现为一系列的背形和向形构造，其走向顺地层NWW向展布。断裂构造主要呈NW向、近EW向、NWW向及NE向，其中NW向和NWW向断裂构造具明显的多期活动性，是重要的控岩、控矿构造。
四、总结
综上分析，关于何为风险，以及如何治理风险，均与治理者所秉持的风险观念紧密相关。现实主义风险观主张风险是客观存在的社会事实，只有知识精英能对风险做出恰如其分的研判，强调风险治理必须遵循科学理性方式；建构主义则相反，认为风险是社会的集体建构现象，风险所涉各方对风险的认知均具有合理性的一面，基于认知方式的差别，各方风险分歧在所难免，而弥合风险认知分歧则成为风险治理的题中应有之意。由这两类风险观分别导引出的“风险—（专家）评估—治理”和多方主体协同参与这两条风险治理路径，在风险治理实践中都不可避免地会遭遇困境。前者强调风险的客观计算，但受限于数据获得、风险后果理解偏狭，通常不能准确地对风险发生概率和实际后果做出合理的预测；后者强调风险的主观认知，认同不同群体对风险的认知合理性，且将风险的社会后果纳入到风险治理的考量之中。鉴于两条治理路径具有功能上的互补性，风险善治目标的达成需要超越现实与建构二元对立的简单思维，寻求能将两者融合起来的新的风险治理机制。大数据观念的出现和应用实践为这一治理创新提供了新的可能。其所具有的基本特征、技术能力和运作特点，恰到好处地践行了风险既是客观事实又是社会建构这一与风险的实质范畴相吻合的综合风险观。在克服传统风险治理路径的固有缺陷，特别在耦合多方主体协同参与风险治理方面，能发挥重要作用。
值得注意的是，作为勾连现实主义和建构主义风险观的一种现实选择，大数据的上述功能发挥有赖于治理理念的转变以及风险大数据库的有效建构，理念的转变通常是一个较长期的过程，风险大数据库的建立同样不是短期内所能建构的。解决这一问题的有效方法即作为风险治理主导机构的政府部门尽快认识到现有风险治理路径存在的局限性，并主动转变风险治理理念，树立大数据治理观念。通过顶层设计、逐层推进方式，统筹协调数据收集、数据汇集和数据质量管理工作，推动高质量的风险大数据库的建立，并在不涉密和维护国家安全的前提下，构建有效的数据开放共享机制，推动共建共治共享的风险治理新局面。
参考文献：
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［8］Slovic，P.T r ust，E motion，Sex，P olitics，an d Science：Su r vey ing the R is k A ssessment Battle f iel d［J］.R is k A nal y sis，1999.
中图分类号： C912
文献标识码： A
文章编号： 1007-9106（2019）06-0054-04
*作者简介： 范华斌（1976—），男，广东警官学院公共管理系讲师，社会学博士，主要从事社会风险和禁毒社会工作等方面的研究。
（责任编辑：潘维永）
标签：现实主义论文; 建构主义论文; 大数据论文; 风险治理论文; 广东警官学院公共管理系论文;