京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代政府决策机制的变革
关于大数据在公共决策中的重要作用,学界普遍认为,公共决策不仅能够利用大数据提高政策水平和质量,更重要的是面向和适应越来越数据化的社会环境,借助大数据网络平台,实现政府决策的民主化和科学化。实践中,大数据在诸如城市交通、城市规划和运营、应急管理等公共政策中已得到推广和应用,但依然有材料表明,政府在大数据方面的行动要落后于企业,处于谨慎观望状态,且至今未能解决的自上而下“烟囱式”建设模式和“信息孤岛”问题。
大数据对决策议程的影响
研究普遍认为大数据技术致力于利用海量数据改善政府与公民、企业以及其他非政府部门之间的关系,从而使公民参与与政策各阶段相融合,促进公共决策过程的进一步开放。在实践运作中,公民参与过程大量借用信息技术和网络技术,不断作用于公共政策的议程设定中,改变着政策制定的过程。在利益表达和资源输入端,大数据拓宽了公民介入和信息共享的通道,导致政策问题的触发更为迅捷;在政策议程平台,大数据促进了信息在政府、专家与公民间更具包容性和平等性的互动交融,使政策的参与机制更为精细化;在政策输出与管理端,大数据提供了国家与社会力量整合的有效工具,一个动态均衡的多元主体参与的决策评估机制成为可能。
大数据模糊了社会议程与政策议程的边界。大数据技术改变了公共利益表达与综合评估的方式,大数据尤其是互联网大数据正成为政策诉求和利益选择评估的重要来源。例如,基于互联网的舆情监测数据已经成为政府了解社情民意的重要工具;跨区域和跨平台的海量数据之间的关联性挖掘正在为决策者科学把握社会实时动态规律、综合评估公共问题的轻重缓急提供新的方法,比如人们正在将搜索引擎数据与实际社会行为关联起来,判断公共利益诉求信息提供的新渠道和新形式,为政策选择提供依据。政策议程的建构实质上就是政策制定者对公共问题作出的反应或将采取的行动,由于数据获取和信息输入的完整性和便利性,使得公共政策的问题触发越来越敏感,政策诉求的输入、调适与选择更为迅速,政府决策议程的原有启动机制需要作出变化。
大数据加速了决策信息的交流与互动。当前实现公众参与和有效决策的前提在于既能在所有关键利益相关者之间建立畅通的信息获取和交流渠道,又能快速准确地进行信息沟通。任何时代的信息沟通都依赖于特定的信息技术,传统基于网络的电子政务实现了初步的政务信息公开,大数据的出现意味着政府政策信息的平等交流与共享。借助大数据的全样本生成能力和分析技术,今天的政府决策过程可以包含完整的电子决策、电子传播、电子服务、电子参与和电子监测等内涵。在公共政策科学化推进进程中,大数据将成为政府提升决策分析能力,并与社会形成信息共享交流的重要基础。借助民意调查、听证会等形式,政府与公民之间建立双向信息流动机制,共同产出政务信息,主导公共政策制定、执行和监督过程,促使政府决策体制和机制随着技术发展做出转型和创新。
大数据消减了政策博弈中的非零和状态。当人类走进互联网时代,国家、市场和社会层面都在纷纷探索新的生存法则,传统产业经济在寻求互联网下的转型升级,国家治理在创新公共政策工具,其根本都是探讨实体世界如何与互联网世界接轨、融合和进化的问题。大数据和互联网的发展,社会活动逐步扩展到虚拟空间,并改造着政府、公民等政治主体的行为和互动模式,网络成为政治互动的重要场域和媒介。从网络社区、BBS到社交网络,从电子商务、互联网金融到“互联网+”,整个社会形成了更为平等的新型交往关系。旧有牢固的利益联盟关系被改造,分散的权力结构更容易得到整合。大数据创造了平等交流和分享信息的平台,打破了政策博弈中的囚徒困境,合作与共赢由此真正成为公共政策制定的公共价值。
政府决策议程的主动性变革
实践表明,大数据正不断改变着公共决策议程,为民主与协商的政策制定过程建构提供了切实有效的分析工具。然而受公民素质、信息技术和管理体制影响,大数据的应用依然面临巨大挑战。例如,大数据引发的信息开放与个人隐私外泄的争议,因大数据处理技术落后导致的数据单向透明问题,部分民众利用数据信息大肆宣泄个人的非理性情绪等,一旦处理不当,将进一步加剧公共政策问题的复杂性和治理的艰巨度。因此,需要在政府决策的总体规划过程中,借助大数据信息技术,落实相应的决策机制。
引入大数据监测系统,清晰定位决策动议的触发。理性决策的基本要求是在决策过程中必须获得全部有效的信息,才能拟定各种可行方案并比较各种方案的优劣,信息技术的日趋成熟,为基于多维度、多层次、多群体、多因素的巨型数据分析提供了可能。单一数据来源已经不足以应付复杂的公共问题,有效掌握社会舆情动态需要平行使用多个大型数据库。基于大数据监测的政府决策触发机制的建立,将特定的政策问题、焦点人群、社会环境、利益需求和区域定位等各个层面的活动状态清晰地描述、记录、汇聚、分析和展示,形成实时监控、智能预测的决策辅助系统,及时准确清晰定位决策动议的输入内涵,提示政策“机会之窗”开启的时机。
挖掘大数据信息,及时响应公民的政策诉求。作为公民与政府政治互动的有机部分,关注政府回应性是探索当前决策议程建构的起点。有研究表明,网站、博客、电子邮件、手机等网络化平台成为政治态度和价值观传播的重要载体,公民的政策参与有了更多的机会和平台。借助大数据与社会行为的关联度分析,可以充分把握“机会之窗”开启的多种触发因素,政策的决策主体因此能够迅速作出响应,及时启动政策的决策流程。
借助大数据技术完善公共决策的协商机制。当前决策过程的民主协商机制具体表现在公众参与和专家论证两个方面。一方面借助相关领域专家或者专业机构的知识,尽量全面的罗列备选方案,并给予合法性、必要性、可行性、科学性和可控性等方面的论证评估。大数据卓越的数据获取能力及网络化获取方法,使研究者对公共政策方案的描述和评估在时间和空间上变得更为丰富,借助大数据技术,在数量更多、质量更好的数据基础上,公共政策分析的基础工具——成本收益分析将更为适用。另一方面通过向社会公开征求意见、举行听证会、召开座谈会、书面征求意见、问卷调查等多种形式,大数据提供的可视化和交互信息,也可以使公众的利益得到尽量充分的表达,在场并发出声音
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29