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
【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17