京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据开放可提升政府公信力_数据分析师
1月5日,美国哥伦比亚新闻评论网发表的文章《21世纪的新闻审查》(21st-Century Censorship)提出,互联网技术的发展产生了越来越多的媒体平台和自媒体。有观点认为,在大数据时代下,政府对信息的监管和审查会变得日益乏力。然而,学者们则认为,事实可能恰恰相反。
政府与媒体关系发生变化
美国杜克大学斯坦福公共政策学院教授菲利普·班尼特(Phillip Bennett)表示,对新闻业来讲,首先,互联网对新闻媒体的影响是破坏性和颠覆性的,这是不可阻挡的趋势;其次,它催生了互联网通信工具的创新。同样,政府公共部门与媒体间的关系也发生转变。政府不再像以前一样“单纯”地面对并处理与几家主流媒体间的关系,而是面临着由公共舆论所引发的更加复杂多样的挑战。
据美国互联网数据中心数据显示,互联网数据每年约增长50%,每两年便翻一番,而目前全球90%以上的数据是近几年才产生的。有人曾预言,随着互联网和大数据平台的日趋开放,面对海量数据的“无从监管”,政府对新闻信息的监管和审查将随之消失。但事实上,大数据概念从诞生开始,政府监管在其中扮演的角色从未被低估。正如大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,关键在于对这些有意义的数据进行专业化处理的能力。比如,对新闻信息的处理,就不仅仅是个技术问题。
班尼特表示,在“自由的”网络世界和各国政府对海量新闻信息源的处理过程中,我们看到了这个时代的一种悖谬的“传播风格”,一方面,人们更加善于表达自己,言论途径更加开放;另一方面,政府监管随着大数据的发展在某些方面“愈加严格”。
“当前,一个事实是:监管和审查随着信息时代的发展而不断完善。”班尼特说,理论上,新技术的发展应该使新闻信息的审查更加困难,并最终成为“不可能的审查”,政府难以控制信息的流通。然而,现实中越来越多的政府开始加大监管、审查新闻及各路媒体信息的力度,不仅是发展中国家,也包括发达国家,尤其是在互联网安全意识的提高下,对新媒体的审查越来越“用力”。
英国伦敦城市大学学者格兰达·库珀(Glenda Cooper)日前在澳大利亚对话网站刊文表示,全民新闻时代的来临,打破了传统的派记者去现场、报道、发布新闻的流程,现在很多记者都是在办公室里从社交媒体中搜索有价值的新闻。但这种新的方式,在新闻的隐私性、验证真伪、品位方面都有值得质疑的地方。自媒体新闻往往是倾向性明显的新闻,常伴随伪造、暴力的图片,给社会造成不良影响。
据了解,目前,许多国家通过立法加强对新闻媒体行为的规范,一方面是制定专门的新闻法规,如瑞士、法国、意大利、丹麦等国;另一方面,即使没有整体立法,但相关法律条文“散见”各处,如美国、英国、日本等国,尤其是针对互联网信息的传播。
杜克大学教授莫伊塞斯·纳伊姆(Moises Naim)表示,各国政府正在从数字革命的“观众”转变为数字时代先进技术的最早采用者,政府越来越有能力掌握新闻记者和自媒体的情况,并在一定程度上控制信息的流通过程和方式。政府的监管能力发生了变化,与媒介的关系也发生了变化。
监管方式的模仿与创新
纳伊姆说,今天,一方面许多国家的政府正在使信息更加开放;另一方面政府也需要在监管和审查方式上进行创新。当前,在一些国家,如匈牙利、厄瓜多尔、土耳其和肯尼亚,政府正在模仿俄罗斯等国家,对重要新闻进行更大程度的管控,并力图建立国家媒体品牌的影响力。
“虽然互联网的发展是一个全球化的趋势,但对于信息的监管和审查是每个国家或地区的自主行为,比如,在匈牙利,政府规定权威媒体有权收集记者的详细信息、广告内容和社论内容。”纳伊姆说,我们无法单纯以“新闻自由”为幌子全盘否定政府对媒体和信息的审查和监管行为,尤其是在今天的海量数据面前,每个国家都要考虑互联网时代的信息安全。纳伊姆反问道,当网民在网络平台上遭受他人肆意而名目张胆的人身攻击时,是否还能看到“言论自由”的积极面?
政府监管将更加透明化
许多学者认为,不论新闻及其他信息的监管和审查面临多少偏见和争议,在大数据平台迅速发展和广泛应用背景下,政府监管方式都将更加透明。
大数据的开放能够增加政府的透明度,提高政府的公信力。纽约大学法学院教授贝丝·诺维克(Beth Novick)表示,数据的开放可以让政府公职人员和民众一起参与进来,解决政府无法完成的、棘手的问题,更广泛地发挥群众力量,借助大数据平台进行更好的社会管理。
当然,大数据的存储和处理模式,不可避免地会带来信息安全、隐私保护等问题。一方面,大数据时代的国家信息安全需要引起政府高度重视,应大力推动国家的网络信息安全建设;另一方面,从全球范围来看,目前已有50多个国家依靠法律形式规范个人信息数据的管理与使用。显然,大数据时代,人们的隐私应该受到更好的法律保护。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12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 ...
2026-10-07