社會治理的維度分析范文

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《晉陽學刊雜志》2015年第六期

大數據技術指對海量數據的獲取、存儲、分析、挖掘與可視化的全新技術，是一場新的技術革命，其數據量特別大，超過PE級別（1015～1018）并包括結構性、半結構性和非結構性的數據。社會治理就是政府、社會組織、企事業單位、社區以及個人等諸行為者，通過平等的合作型伙伴關系，依法對社會行為進行規范和管理。大數據時代，社會治理的大數據來源于政府數據、網絡數據和基于傳感器產生的物理空間數據。黨的十八屆三中全會提出要推進國家治理體系和治理能力現代化，大數據技術成為變革社會治理重要的技術手段之一，也是社會治理科學化重要的技術支撐。從科學技術與社會（STS）視域看，基于大數據技術的社會治理具有多個維度，包括歷史維度、認知維度、技術維度、組織維度和社會維度。

一、基于大數據技術社會治理的多個維度

“萊欣巴哈有一句名言：實體的存在是在相互關聯中表達的”[1]。也就是說，對于一個實體意義的研究需要在特定維度的關聯中實現。維度分析就是尋找決定事件關聯因素的結構及其意義。基于大數據技術的社會治理是大數據技術與社會治理相互作用的過程，這樣就克服了從一個方面或層面考察大數據技術實現社會治理的缺陷，力求全面系統地描繪大數據技術實現社會治理的發生和發展的圖景。大數據技術作為實現社會治理的重要途徑，包括歷史維度、認知維度、技術維度、組織維度和社會維度。從歷史維度看，基于大數據技術的社會治理來源于對傳統數據技術的變革和社會治理新問題的產生。貝爾納認為“，要全面地看科學的功能，就應該把它放到盡可能廣闊的歷史背景上來考察”[2]。由此，歷史維度構成科學技術發揮功能的源頭和基礎。不同歷史時期社會治理的領域及復雜性不同，對技術的需求也不同。大數據技術支撐社會治理的過程是對傳統數據技術的歷史繼承與變革。2011年全球被創建和復制的數據總量為1.8ZB（10的21次方），遠遠超過人類有史以來所有印刷材料的數據總量，傳統的數據技術無法滿足現時的需求，客觀上需要一場新的技術革命。大數據技術革命在此背景下應運而生。同時，數據化的社會已經產生了與大數據相關的文化、心理、倫理、法律、宗教、道德等新的社會問題，構成大數據時代社會治理的新疾患。從認知維度看，基于大數據技術的社會治理需要一場認知革命。每一次技術革命都是人類的一次認知革命。蒸汽機革命使人類第一次認識到機器的力量，電力技術革命使人類首次認識到電的力量，信息技術革命使人類認識到網絡的力量。基于大數據技術的社會治理過程是政府、社會組織、技術專家、企業和民眾的一次認知革命。不同主體不僅應認識到大數據技術對海量數據的獲取、存儲、分析、挖掘與可視化過程，而且應認識到大數據技術在社會治理過程中應該發揮怎樣的功能。沒有認知革命就不會有技術革命，也不會有基于技術革命的社會治理變革。基于大數據技術的社會治理更強調數據在社會治理中的價值。

從技術維度看，基于大數據技術的社會治理需要一場圍繞大數據的技術革命。每一次技術革命來源于技術理論和技術應用的重大突破。蒸汽機革命使人類認識到提高蒸汽機效率的原理；電力革命來源于人類發明的發電機；信息技術革命來源于人類對計算機技術的發明與應用。大數據技術革命來源于人類對數據獲取、存儲、分析、挖掘與可視化等技術的發明與應用，這是大數據技術實現社會治理的前提和基礎。如果沒有大數據技術的重大突破，也就談不上對社會治理的支撐作用。從組織維度看，基于大數據技術的社會治理過程也是組織結構變革的過程。一個系統中，組織結構的變革服務于系統功能的實現。每一次科技革命都促進了社會治理組織結構的變革。人類歷史上發生的農業技術革命、蒸汽機技術革命和電力革命、信息技術革命和大數據技術革命分別將人類帶入農業社會、工業社會、信息社會和大數據社會，社會的復雜性不斷提升，社會治理的復雜性也在不斷提升，社會治理對象從對農業社會的治理轉向對工業社會、信息社會和大數據社會的治理，與此相適應產生了相應的社會治理部門。大數據技術革命通過數據發聲實現社會治理數據化，需要相應的組織結構的變革。但是，由于傳統政府、組織和企業服務于社會治理的組織都是基于部門職責和利益，各自負責社會治理的一個部分，相應的數據也是由各部門所掌握。而要發揮大數據技術的功能，首先要求各部門數據資源的整合，而數據資源整合的過程是組織結構變革的過程。通過組織變革“，打破政府、企業與社會組織間的信息壁壘，實現大數據的大一統格局”[3]，才能實現社會治理數據化。從社會維度看，基于大數據技術的社會治理是一場社會領域治理模式的大變革。每一次技術革命的社會化過程都是實現社會變革的過程。三次技術革命使人類社會分別進入了機械化、電氣化和信息化時代，大數據技術革命使人類進入了數據化時代。基于大數據技術的數據決策在貧困、失業、醫療、教育、環保等領域的應用與社會治理的程度緊密相關。社會治理從依靠經驗走向依靠數據的過程，是實現社會治理數據的透明化、開放化、共享化和法治化的過程。總之，社會治理過程是調整人與人、人與組織、人與自然、組織與組織、群體與群體等之間關系的過程。基于大數據技術參與社會治理的多個維度，一方面為解釋不同時期數據技術實現社會治理提供了同一的理論基礎，另一方面為全面分析基于大數據技術的社會治理提供了方法。

二、基于大數據技術社會治理的維度結構

綜上，基于大數據技術的社會治理具有多維度性，其不同的維度包括不同的要素。只有深入分析不同維度的結構，才能更好地把握基于大數據技術社會治理的根本問題。

1.歷史維度是基于大數據技術社會治理的基底歷史維度包括社會治理大數據的產生、社會治理對大數據技術的需求、基于傳統數據技術社會治理模式的影響等要素。社會治理領域已產生了大數據。社會治理的大數據來源于政府數據、網絡數據和基于傳感器產生的物理空間數據。社會治理的數據量已從小數據擴展到大數據，其中非結構化數據占80%以上，這為基于大數據的社會治理提供了歷史數據。社會治理對大數據技術的需求越來越緊迫，通過大數據可以實現社會治理領域社會空間與自然空間、城市空間與鄉村空間、虛擬空間與現實空間的整合，呈現社會治理整體化、體系化和集成化。目前，社會治理雖然已擁有大量的數據，但是多數數據處于休眠狀態，缺乏從社會治理解度對數據進行分析、挖掘與解釋，導致無法將數據合理有效地服務于社會治理的決策。從歷史看，提高社會治理水平需要大數據技術的支撐。然而，傳統社會治理模式成為最主要的障礙。2013年被稱為大數據元年，大數據成為實現企業管理、社會治理現代化的重要因素。在此前，社會治理多是政府一元主體依靠經驗和小數據報表等進行決策。大數據時代，數據治理已成為世界社會治理的發展趨勢。用傳統的政治邏輯解決社會問題的模式已成為基于大數據技術社會治理共同體的障礙。要實現基于大數據技術的社會治理必須變革傳統的社會治理模式。

2.認知維度反映基于大數據技術社會治理的可能空間基于大數據技術社會治理的認知維度包括政府、社會組織、企業和民眾等不同主體認知的變革。（1）科學共同體認知的變革。大數據技術作為一場新的技術革命，首先來源于科學共同體對大數據技術的認知，表征為科學共同體對大數據技術概念、理論、觀念和思維等方面的認知，這是基于大數據技術社會治理最重要的認知變革。沒有科學共同體認知的變革，就不會有基于大數據技術社會治理的變革。（2）政府認知的變革。隨著大數據技術在社會領域應用的不斷擴展，政府作為社會治理的主導力量，決定著大數據技術實現社會治理的程度。目前，有些政府部門還停留在傳統的經驗管理模式中，不重視大數據技術的應用。一些政府部門只是重視對于社會治理大數據的收集，而不重視對大數據的分析。還有一些政府部門已認識到大數據技術應用的重要性，但是缺乏實際的行動。政府作為社會治理的主導力量，也是基于大數據技術社會治理的主導力量，政府認知的變革將主導基于大數據技術社會變革的方向和程度。（3）社會組織認知的變革。“我國目前在民政部注冊登記的各類社會組織達到57萬個，覆蓋科技、教育、文化、衛生、體育、扶貧、環境保護、經濟發展、權益保護等多個領域。”[4]社會組織數量在不斷上升，但是由于傳統的社會管理主體是一維的，主要依靠政府，許多社會組織都接受相關政府部門的業務指導，組織缺乏應有的獨立職責和功能。同時，由于各組織機構的分割，社會組織掌握的大量的社會治理數據處于休眠狀態。隨著社會治理的復雜化，各種團體和社會組織也成為社會治理重要的因素。因此，社會組織認知變革是實現社會治理數據資源整合與應用的重要依靠因素，各種社會組織應認識到自己在社會治理中的數據權力和功能。（4）企業認知的變革。企業作為社會發展最重要的力量之一，“自律與具有社會責任心的企業行為也就成為了社會治理的基本內容之一。”[5]企業對大數據技術的認知具有兩個方面的重要作用。一方面，企業對大數據技術的應用可為政府解決失業、醫療、教育和環保等提供豐富的大數據資源，使社會治理決策更具有前瞻性和科學性；另一方面，從事大數據技術服務的企業可為基于大數據技術的社會治理提供技術和人才方面的支撐。我們需要通過社會治理創新，加快企業利用大數據技術服務于社會治理的進程。（5）民眾認知的變革。民眾認知為基于大數據技術社會治理提供群眾基礎。沒有民眾參與的社會治理是殘缺和不完整的。一方面，民眾應認識到社會治理關涉自己的切身利益，應具有積極參與的自覺性。另一方面，民眾參與社會治理過程不僅是社會治理大數據的提供者，而且是數據治理的受益者。大數據技術作為新生事物，我們要提高民眾對大數據技術的認知度，必須大力宣傳，使民眾認識到基于大數據技術社會治理的可能性、現實性和緊迫性，讓民眾接觸并了解基于大數據技術社會治理的思維創新，為基于大數據技術的社會治理奠定堅實的社會基礎。

3.技術維度是基于大數據技術社會治理的技術支撐基于大數據技術社會治理的技術維度主要包括大數據技術應用于社會治理的技術創新水平，大數據技術提高社會治理數據化的水平。（1）大數據技術應用于社會治理的創新。大數據技術包括對海量數據的獲取、存儲、分析、挖掘與可視化等一系列技術。大數據技術需要與社會治理現實需求相結合，才能轉化為社會力量。由于大數據技術具有數據體量巨大、數據類型繁多、處理速度快、價值密度低等特征，實現社會治理的領域非常廣泛，包括在貧困、醫療、教育、環保等領域的應用。但是由于大數據價值密度低，基于大數據技術的社會治理技術創新多是在對社會治理數據的獲取、存儲階段，對社會治理大數據的分析、挖掘和可視化技術的研發與應用相對較少。這樣，大數據技術所彰顯的預測功能無法得到體現。為充分發揮大數據技術的預測功能，必須提高大數據分析、挖掘和可視化技術在社會治理中的應用水平。（2）大數據技術提高社會治理的數據化水平。根據大數據技術應用于社會治理程度的不同，數據決策呈現于信息決策、知識決策等形式中。數據是對信息數字化的記錄，本身并無意義。信息是指把數據放置到一定的背景下，對數據進行解釋并賦予意義。知識是呈現規律的信息。信息決策主要通過查詢技術提供相關信息，以應用于決策。大數據的挖掘和可視化技術通過對社會治理某個領域大數據的多維度透視，解決相關知識生產和知識易用問題，為以知識為基礎的數據決策提供支撐。數據挖掘把對社會治理數據分析的范圍從已知擴大到了未知，從過去推向了將來，是社會治理數據實現知識決策的真正生命力和靈魂所在，最終推動了社會治理知識化和智能化在各行各業的廣泛應用。

4.組織維度是基于大數據技術社會治理的組織保障基于大數據技術社會治理的組織維度包括政府組織、社會組織、企業組織、民眾參與形式等方面的創新。（1）政府組織需要不斷創新。政府社會治理水平事關鞏固黨的執政地位，事關國家長治久安，事關人民安居樂業。“政府必須在理念層面、技術層面、保障層面積極回應大數據時代提出的新要求。”[6]目前，由于政府部門之間功能的交叉，部門之間交流與溝通的缺乏，政府實現社會治理邊界的模糊等，造成同一數據多部門交叉收集，社會治理數據無法實現整合，也就無法形成能夠全面反映社會治理的大數據倉庫，當然也就無法發揮大數據技術實現社會治理的目標。為提高政府社會治理水平，必須加快頂層設計，處理好“政府體系內部的關系、政府與市場之間的關系、政府與社會之間的關系”，構建政府內部一致性的標準和規范，以組織創新力推政府部門數據的開放力度，將休眠的數據覺醒。（2）社會組織需要不斷創新。目前，我國組織之間的松散、職能交叉、數據壟斷等影響了各種組織在基于大數據技術社會治理過程中功能的發揮。國家治理能力的現代化需要根據社會治理的需要，整合社會組織機構，充分發揮社會無形組織和有形組織收集數據的功能。明確社會組織的數據權力邊界，提高社會組織自治能力和組織數據資源的能力。2012年10月我國成立了首個專門研究大數據應用與發展的學術咨詢組織———中國通信學會大數據專家委員會，還需要建立專門的基于大數據技術社會治理的組織機構及社會治理大數據中心，將隔離的數據整合。（3）企業組織需要不斷創新。企業作為社會重要的微觀主體，不僅是社會治理的對象，也是社會治理的參與者。工業化過程中，為解決企業產生的大量環境、資源、安全等社會問題，企業建立了環保、安全、節能等相應的組織結構。大數據時代，企業需要加快組織方式變革，實現各部門數據管理的共享化，加快企業管理與社會治理數據的收集、分析和共享，同時也更便于政府部門對企業環保、安全、就業、醫療等社會治理的監督與管理，以提高企業參與社會治理的能力。（4）民眾參與形式需要不斷創新。中國社會治理呈現“政府強-企業較強-社會弱”[5]的狀態。民眾參與社會治理形式創新是發揮社會力量實現社會治理的重要渠道。民眾既是大數據的提供者，又是大數據服務于社會治理的使用者。只有全民參與基于大數據技術的社會治理，才可能真正實現數據治理。為此，我們要加大社會治理大數據平臺的建設，為民眾直接參與社會治理提供平臺保障；同時，還要依靠社會組織，拓寬民眾參與社會治理的渠道，充分發揮社區和社會組織服務于民眾需求的功能，暢通和規范民眾訴求表達、利益協調和權益保障的渠道和機制。

5.社會維度是基于大數據技術社會治理的最終檢驗場基于大數據技術社會治理的社會維度主要包括大數據技術在教育、醫療、環保等社會治理中的應用程度。基于大數據技術社會治理的歷史維度、認知維度、組織維度、技術維度等都是為了最終實現社會維度的變革。隨著社會復雜程度的不斷上升，社會治理領域包括協調社會關系、規范社會行為、解決社會問題、化解社會矛盾、促進社會公正、應對社會風險、保持社會穩定等方面。目前大數據技術已應用于醫療、教育、環保等社會治理中。“中科院與百度合作，深入分析過去百度5年的艾滋病相關歷史數據，提前獲得中國艾滋病流行狀況和分布，與權威部門的數據高度吻合”。客觀上大數據已經成為政府治理環境問題的關鍵要素。自2006年以來，北京公眾與環境研究中心采用匯總政府公布的數據和志愿者收集數據等方式，制作了5大類13個子類的環境污染海量數據庫，直觀展示北京各地各流域的環境質量和污染排放數據，列出近15萬家企業的環境監管記錄，在監控污染狀況、監督企業整改等方面發揮了重要作用。大數據技術也被應用于國家安全治理等方面。2013年4月15日，美國馬薩諸塞州波士頓發生了馬拉松爆炸案，相關調查機構通過對案發現場10TB數據的分析，很快破案。

三、大數據技術參與社會治理維度的特征

基于大數據技術的社會治理具有歷史、認知、技術、組織和社會等多個維度，維度分析彰顯出其歷史性、變革性、關聯性和動態性等特征。

1.歷史性基于大數據技術的社會治理，來源于歷史維度中社會治理產生的大數據和社會治理對大數據技術的需求。近些年來，社會治理的數據量越來越大，傳統的數據技術無法滿足現實的需求，客觀需要一場數據技術革命。社會需求是大數據技術革命最直接的推手。大數據技術只有與社會治理的需求相結合才能實現社會治理數據化。從歷時性看，基于大數據技術的社會治理經過了從無到有，從局部到全局，從政府到多元主體的過程。社會治理大數據的歷史性，一方面更加及時地發現社會矛盾和社會問題，將社會治理從被動應對轉為主動治理，提高政府預測預警能力；另一方面可以發現大數據在治理環保、就業、醫療等社會問題中的不平衡性，實現大數據社會治理的全局性和均衡性。可以說，歷時性彰顯了基于大數據技術的社會治理創新的時代機遇和問題指向。

2.變革性基于大數據技術社會治理維度的變革性主要體現在對傳統社會治理模式的變革。首先，大數據技術實現社會治理從碎片化向協同化轉變。“當前，社會治理碎片化是我國社會治理體制存在的主要問題。”[8]政府各部門、社會各組織各自為政，缺乏政府、組織與民眾等彼此之間的協同性。社會治理大數據平臺為社會治理不同主體提供公共數據資源，將有助于推動各社會治理主體之間的協同，進而實現社會治理從碎片化走向協同化。第二，大數據技術為實現社會治理主體從一元向多元轉變提供現實支撐。傳統的社會治理主要依靠政府。隨著社會治理復雜性的增強，社會治理主體走向多元，根據各主體擁有社會治理數據資源的程度，發揮政府、社會組織和民眾等不同主體社會治理的力量。第三，實現社會治理從經驗決策向數據決策轉變。傳統社會治理由于數據量小、不全面、不系統等原因使數據無法支撐決策，因此主要依靠經驗決策，經驗決策帶有主觀性，管理效率比較低。基于大數據技術的社會治理數據量大、數據全面而系統，社會治理要素數據化引領社會治理從經驗決策走向數據決策。

3.關聯性基于大數據技術社會治理維度的關聯性特征主要體現在兩個方面。一是從社會治理的主體看，不僅包括政府主導，而且包括社會組織、企業和民眾共同參與的系統協同過程。根據不同主體所擁有的數據特征發揮不同主體的數據功能，實現社會治理數據化。二是從實現過程看，彰顯基于大數據社會治理過程歷史維度、認知維度、組織維度、技術維度和社會維度的關聯性。沒有歷史維度，就不會有不同主體認知維度的變革。與此同時，沒有認知維度的變革就不會有技術維度的變革，進而不會有組織維度和社會維度的變革。因此，基于大數據技術的社會治理不僅是不同主體的關聯，而且是不同維度的關聯。

4.動態性基于大數據技術社會治理維度的動態性表現在三個方面：其一，大數據技術對社會治理數據的存儲、分析、挖掘、可視化過程彰顯社會治理大數據從原始數據向數據倉庫和數據決策不斷轉變的動態過程。其二，基于大數據技術社會治理是從歷史維度→認知維度→組織維度→技術維度→社會維度不斷變革的過程。其三，基于大數據技術社會治理數據的動態性實現了社會治理的動態化。通過大數據分析結果可以為不同主體及時了解和掌握社會問題的變動和社會問題發展趨向提供決策支撐。

四、啟示

隨著大數據時代的到來，社會治理數據化已成為發展趨勢，數據越來越成為最重要的社會治理資源。為進一步發揮大數據在我國實現社會治理現代化中的重要作用，提高大數據技術在社會治理領域的應用水平，需要做好以下幾個方面：首先，加快頂層設計為基于大數據技術的社會治理提供組織保障目前，社會治理主體雖然從單一政府主體走向政府、社會組織、企業和民眾等多元主體。但是，“尚未出臺在全國具有普遍指導意義的與社會治理機制有關的頂層設計，”不同主體所擁有的數據存在重復收集、數據休眠、數據分割等問題。為實現社會治理數據化，我們需要結合“大部門制”改革加快頂層設計，明晰政府、社會組織、企業與民眾各主體所應擁有的數據資源，理順政府與市場的數據限權關系，政府與社會組織的數據分權關系，民眾參與社會治理的數據權利與責任關系。組織結構的大變革是發揮數據價值的一次大解放。加快頂層設計是從根本上解決數據分割、數據重復和數據休眠等問題的重要手段，為基于大數據技術的社會治理提供組織保障。

其次，進一步開放不同主體的數據為社會治理數據化提供數據來源。基于大數據技術的社會治理“數據必須是完整的；數據必須是原始的；數據必須是及時的；數據必須是可讀取的；數據必須是機器可處理的；數據的獲取必須是無歧視的；數據格式必須是通用非專有的；數據必須是不需要許可證的”。不合格的數據比沒有數據更可怕。我們應以公眾需求為導向，提高社會治理數據的開放性。應該在保障國家安全、個人隱私和企業秘密的前提下，開放政府、各種組織、企業相關的社會治理數據，使數據權成為社會治理的一種軟權力。開放政府等不同主體所擁有的公共數據代表著數據在社會的自由流動、知識向大眾的自由流動，同一數據由于使用主體目的不同，會形成不同的數據決策。而目前農民和城市底層居民、老年人由于種種原因多是基于大數據技術社會治理的缺席者，同時地區之間，政府、各種社會組織、企業和民眾之間的數據鴻溝也是存在的。因此，數據開放同時也為基于大數據技術社會治理多元主體的功能發揮提供了數據來源。

第三，進一步加快大數據服務平臺的建設為社會治理數據化提供現實依托。由于社會治理領域多，不同區域治理能力差距比較大，如何將數據決策服務于社會治理，需要相應的平臺作支撐。大數據服務平臺的建設需要從硬件設施、數據分開、收集、處理與運用等環節著手。政府、社會組織、企業和民眾需要借助云計算或者其它平臺，實現從數據收集者、分析者向數據運用者轉變，實現社會治理數據化。“遼寧創建的民心網平臺對群眾關心的熱點、難點問題進行篩選、認領和分派，并通過《民心網內參》直接報給遼寧省主要領導。10年來得到545位領導同志批示1493次。”民心網實現了社會治理過程中政府、社會組織、民眾等不同主體的協同性，提升了分析和解決社會問題的能力，也充分說明開展大數據技術在安防、醫療、衛生、教育等社會治理應用示范建設的重要性。因此，平臺建設不僅是實現社會治理大數據資源的基礎，而且是發揮不同主體社會治理功能的主要依托。第四，進一步解決好大數據的風險問題為社會治理數據化提供安全保障。技術往往是一把雙刃劍，主要解決合理性問題，是否合法需要回歸社會現實，大數據技術也不例外。

基于大數據技術社會治理的風險表征在兩個方面：一是社會治理的數據雖然服務于公共領域，但是原始的數據涉及個人信息、國家秘密等。可以說，基于大數據技術社會治理的風險主要來源于數據倫理、數據隱私、數據濫用等。這需要在立法層面上明確社會治理大數據采集和使用的原則，并要通過制度創新、技術創新和文化創新等提高社會治理數據的安全性。制度創新主要為規范政府、社會組織、企業和民眾開放、使用數據提供行為準則。為保障信息開放的合法性和安全性，目前我國已出臺政府信息開放的相關條例。技術創新可以將服務于社會治理數據的個人信息進行過濾，為保護個人信息提供技術支撐。數據文化為規范不同主體的行為提供社會氛圍和倫理底線。二是過度依賴數據進行決策也會產生風險。由于數據的不完整性和個體化傾向等原因，使大數據的預測結果只能提供一種參考，而不可能是一種現實的、完全可靠的決策。我們在社會治理過程中應防止對大數據技術的過度依賴，在使用與決策過程中保持必要的張力。

作者：蘇玉娟 單位：中共山西省委黨校