大數據時代，一個將數據當作核心資產的時代，數據逐漸實現戰(zhàn)略化、資產化和社會化。世界上越來越多的國家將數據管理上升到了戰(zhàn)略層面，大數據思維和應用已經開始逐漸滲透到公共管理和政府治理范疇內，對政府治理理念、治理范式、治理內容、治理手段等產生不可忽視的影響。
“大數據”的社會屬性
任何事物都具有物理和社會兩類屬性特征。無論是最初的“3V”還是修正豐富后的“4V”理論，都屬于大數據的物理屬性范疇，是大數據技術所具有的區(qū)別于其它事物的特征。這時的大數據被貼上的是“技術”標簽。大數據同時也具有社會屬性，這種屬性是大數據受社會影響所衍生出來的屬性：
?。?）權力多中心。數據作為一種無形資產，其所有者將擁有數據所有權，這種所有權不受限制，任何個人、組織只要擁有有影響力的數據就能成為合法的“權利中心”。在社會治理過程中，這些“權利中心”將會擁有話語權，進而影響政府治理過程和決策。
?。?）交互回應性。數據時代，社會治理強調回應與雙向交互。微博等社交媒體是Web2.0時代最具代表性的應用之一，產生大量的交互數據，它擁有快速信息傳播速度、最大范圍覆蓋和雙向交流互動等特性。
?。?）網絡關聯(lián)性。大數據的一個特征是以語義網為代表的Web3.0，它強調關聯(lián)性。大數據時代，事物處在一張“大網”中，個體的每個行為都和周圍的人與物相關聯(lián)，個人與組織、社會等相互影響力增強。
?。?）需求個性化。“后信息時代信息將變得極端個人化，在后信息時代信息具有很強的細分能力。”大數據時代信息受眾分類更加明確，很多數據信息服務是根據個人需求量身定做，目的性更強、定位更準確、效果也更好。
在看待大數據時，要建立全面、系統(tǒng)的大數據意識，要看到大數據在創(chuàng)造社會價值、變革行為方式等社會屬性的“大”，而不僅僅只是其物理屬性的“大”。大數據時代，政府治理中更加關注的是大數據的社會屬性，物理屬性為政府治理提供了技術支撐，但社會屬性卻可能變革政府治理的模式，對于政府治理創(chuàng)新有著不可估量的作用。
從技術角度來說，大數據不是數據的簡單羅列和堆積，而是需要對所收集的碎片化的、多樣化的、價值度低的數據進行關聯(lián)分析，如對政府部門業(yè)務數據庫、政府網站瀏覽量，以及政務微博和微信等社交網絡數據進行抽取集成后，利用數據挖掘、統(tǒng)計分析等分析工具找出可以預測事物發(fā)展的規(guī)律、可以對現象做出解釋的原因，然后以可理解的、交互的方式展現給使用者，為用戶提供決策分析支持。
“數據治理”對政府治理模式的影響
從技術層面來看，大數據時代社會信息化和政府信息化程度前所未有，物聯(lián)網、云計算、數據整合、基于語義網的Web3.0、關聯(lián)數據、信息發(fā)布等新技術的發(fā)展及普及，為政府治理實現“智能”化提供了技術支撐，將會從根本上改革政府組織模式和政府形態(tài)，進而改變政府治理模式，影響整個政府存在的形態(tài)。從長遠來看，大數據將會對政府治理范式、政府職能和政府自身管理等多個方面產生影響如圖1所示。
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公共服務環(huán)境“開放化”。大數據時代，數據將成為一種權利，開放將成為一種潮流，公共服務環(huán)境的開放達到前所未有的程度。數據的開放和流動，代表著知識的開放和流動，代表著權力的開放和流動，經濟更加發(fā)達，政府更加開放，城市更加智慧，社會更加民主，共同構成了開放式的、平臺式的公共服務生態(tài)環(huán)境。在開放的環(huán)境中，公共服務機制前所未有的完善，需求將更加明確，服務配置將更加優(yōu)化，服務方式更加靈活，服務供給更加豐富，服務質量更加高效，社會生產力將得到更大的解放和發(fā)展。
公共服務方式“推送化”。大數據時代公共服務供給將由“索取”向“推送”轉變，這一轉變涵蓋了兩層意思，一是公共服務態(tài)度變得更加主動，從“被動”向“主動”轉變。大數據時代，無論是公眾還是政府的行為都被放在“第三只眼”觀察下，為此公共服務將變得更加“主動”，主動對公共服務進行過程追蹤，確保公共服務質量，從而有效解決食品、藥品等行業(yè)的安全問題；主動改進公共服務質量，政府部門可以通過分析大數據來判斷公眾對公共服務質量的評價，借此來改善服務，提高客戶滿意度。二是公共服務提供方式變成“推送”，網絡外部性使得政府數據隨著受眾群體的增加，成本越來越低，倍增效應越來越大，當政府意識到數據開放的收益遠大于其成本時，被動的索取將向主動的推送轉變。
公共服務產品“個性化”。大數據時代的到來，讓數據挖掘更加深入和精細化，有條件引導政府提供更加個性化和人性的公共服務。例如在醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)，相關部門可以從多個渠道獲取個人健康信息，把職業(yè)、行為等行為數據與電子病歷等醫(yī)療數據關聯(lián)起來，形成一個綜合的健康狀況模式，提供精細化的醫(yī)療服務。另一方面，大數據時代以語義網為代表的Web3.0技術將成為主流，政府通過對公眾在政府網站、微博等的瀏覽次數、欄目關注度、在線申請服務、發(fā)表評論等多項活動的分析，運用數據挖掘技術工具等對公眾活動進行關聯(lián)，進而主動形成個性化的服務。
“隨需所想”的公共服務。大數據時代，公共服務資源按“需”分配將不再是夢想。政府可以利用大數據技術對公眾日常生活交易的數據、網絡上公眾的意見表達等信息化“腳印”進行分析，了解公眾的需求，經過科學分析和合理配置，提供公眾所想、所需的公共服務。例如，在信息充分自由的社會環(huán)境中，政府可以通過對各地公共服務需求、公共服務資源擁有率和使用率等數據進行深度分析，合理分析服務資源，實現最優(yōu)配置。[page]
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公共決策趨于“社會化”。大數據時代，政府決策呈現三個特征：第一，“微”決策。“微”主體帶來的“微”行為產生“微”決策，推動決策社會化。隨著信息技術的發(fā)展，社會公眾意愿的表達和信息傳遞成本遞減，多個不相關個體利用信息化手段表達個體的“微”意愿和看法，形成成千上萬的“微”數據和“微”事件，這些數據呈現小、散、模糊的特征。任何事件的發(fā)生是有“前兆”的，看似偶然的背后其實有著必然性，政府需要盡可能地在這些“微”力量爆發(fā)前，運用數據挖掘等技術將這些分散的、模糊的小概率事件有序地關聯(lián)起來，挖掘出問題可能發(fā)生的大概率，在問題察變機制方面發(fā)揮提前預警功能，做出恰當的決策。
第二，“被”決策。數據時代政府決策是“被”社會影響和引導的，政府決策將更多地參考社會公眾的意愿，通過對網站瀏覽、論壇留言、微博轉發(fā)等網絡輿情的深度分析，政府可以準確把握公眾關注的熱點、對問題的看法，決策中不再是簡單的政府“一言堂”，更多地集聚民意和民智。政府將“被”民意所引導，既有可能是政府主動將民間意愿上升到國家政策，也有可能是政府迫于社會輿論壓力將民間意愿轉化為國家政策。
第三，“智”決策。大數據時代政府決策強調數據的“實時性”，要求通過分析智能終端產生的海量實時信息數據形成預測，追求政府決策由“預報”向“實報”的過渡。事實上，只有在充分掌握事物發(fā)展變化的大量實時數據，才能形成精準的報告。政府通過運用信息化工具，將數據挖掘采集到的新信息應用于支撐官方統(tǒng)計數據、調研數據和預警系統(tǒng)生成的信息，更加深入地區(qū)分人類行為和經歷的細微差別，通過實時進行以上步驟，使信息與時間保持同步。
促使“參與型”社會形成。大數據時代，政府將以更加開放的心態(tài)，把市民當作“合作伙伴”和城市問題的“決策者”，給市民提供廣泛的參與機會，從而推動公眾參與由象征性階段參與邁向實質性參與階段。這種轉變集中表現在以下三個方面：第一，公眾參與的合法性增強。在大數據時代，社會成為一個社交平臺，公眾可以任意使用平臺上的任何資源，同時也會發(fā)表自己作為公民的意愿或建議。政府會主動或被動地聽取公眾的意愿或建議，公眾的聲音在社會響起。第二，參與渠道多元化，民主范圍進一步擴展。政民互動渠道進一步拓展，以“微博”等社交媒體為主的分布式信息發(fā)布技術，為公眾參與提供了實時互動的全新信息空間，從而導致了信息的海量遞增和傳播渠道的極度多元，加強了與公眾的溝通。第三，公眾參與的主動性增強。個人可以將數據轉化為大眾應用，提升公眾在社會管理中的參與度，美國公眾利用政府公開的相關數據開發(fā)出了多個實用性強的應用系統(tǒng)，如航班延誤分析系統(tǒng)、商品回收驗證系統(tǒng)等。新加坡為鼓勵社會公眾參與數據開放運動，激發(fā)社會創(chuàng)新力，在Data.gov.sg舉辦“ideas4apps challenge”活動并提供一定的資金數額。
更好實施社會危機和風險治理。社會危機和風險治理是大數據未來應用的重點行業(yè)和領域。大數據通過增強對現象發(fā)生小概率的關聯(lián)與研究，可以有效減少社會危機發(fā)生的不確定性，增強風險預警能力，降低社會危機帶來的危害。第一，利用大數據還原危機發(fā)生的真相。在信息時代，網絡、微博等新媒體早已取代傳統(tǒng)媒體，如電視、報紙等的地位，成為信息傳播的發(fā)源地，網絡傳播的快速性和網絡信息可辨識度難的特性，使得網絡成為公共危機爆發(fā)的“火山”。政府部門作為社會輿論的權威導向，需要在第一時間還原危機真相，利用大數據可以對社會熱點、名人微博等海量社交數據的跟蹤分析，找到事件的起因、傳播的渠道、涉及的關鍵人物，進而有效地還原社會群體危機發(fā)生的過程，以客觀的事實和數據告訴社會事情的真相。第二，利用大數據可以預測危機發(fā)生的可能。對海量社交媒體數據的分析，可以預測如恐怖主義和騷亂活動等突發(fā)事件。美國聯(lián)邦執(zhí)法部門和情報機構在網上發(fā)布的信息征集啟事顯示，美國政府正在尋找一款能夠分析社交媒體海量數據，并預測未來恐怖主義襲擊和國外暴亂等重大事件的軟件。對海量物理環(huán)境數據的分析，可以在一定程度上預測自然災難及傳染疾病等的發(fā)生。第三，利用大數據可以降低危機帶來的災難。利用大數據的預測和預警分析功能可以有效降低各種危機帶來的災難和損失，特別是在應對各種自然災害和突發(fā)性安全事件。2013年1月和3月，Google先后在美國和日本提供公共警報系統(tǒng)，在Google Maps、Google Search以及Google Now上，為用戶提供地震和海嘯等危險警告。美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）從2009年起，通過“軌跡追蹤技術”（Track-and-Trace Technologies）確認藥品生命周期軌跡，以預防違法藥品的產生并減少其危害的機會，使FDA能夠通過藥品生命周期緊密連接的信息追溯到源頭。
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“用數據說話”的政府績效評估。隨著政務信息化水平的不斷提升，公共部門積累了大量的業(yè)務數據，政府績效評估將越來越依靠“數據”。美國政府依托“績效儀表盤”（Performance Dathboards）項目，建立了 “用數據去說話”的政府績效評估機制。“績效儀表盤”涵蓋了對美國政府機構的績效、聯(lián)邦政府資金使用情況、政府資金不當使用情況、政府法律法規(guī)制定流程等多個方面，從不同角度對美國政府績效進行評估與追蹤。
實現“關聯(lián)化”評估。大數據時代，政府績效評估內容關聯(lián)性得到了提升，評估實現體系化。內部通過跨部門、跨層級業(yè)務應用系統(tǒng)產生業(yè)務數據的關聯(lián)，實現對政府工作人員、組織機構和IT資產三個主要內容的綜合評估；外部通過對政府網站、社會網站有關社會熱點問題、公眾人物、社會輿論等的分析形成關聯(lián)評估。大數據的到來，要求更加開放和透明的政府，政府績效評估時，既要通過對政府內部業(yè)務系統(tǒng)進行分析，同時也要參考外部因素，如政府網站中公眾的參與度、點擊率和評價等，甚至包括新浪、騰訊等非政府媒體中與政府有關的評價。對政府內部績效進行評估時，重點集中在對政府人員工作績效、組織管理績效、組織資金管理績效以及IT資產管理績效等方面的評估。對政府外部績效進行評估時，焦點集中在對社會、輿論熱點等的分析與評估。無論是內部還是外部，這些要素都是相互關聯(lián)的。
“被量化”的政府績效。利用大數據技術，讓原來不能量化的評估內容變得更容易量化，可以對公眾發(fā)布的文本、音頻、視頻等半結構化和非結構化數據進行深度分析，拓寬了評估的范圍和內容。大數據技術可以幫助政府設計更為科學的政府績效評估指標體系，從定性設計指標體系向定量設計指標體系轉變。精確的數據有助于決策，但不等于智能決策，政府的決策需要對來自不同部門、不同領域的多個精準數據進行智能化分析，形成可操作性強、可用度高的“智報”。（唐斯斯 劉葉婷 作者單位：國家信息中心/天津市信息中心）
