杨东援:公共管理领域内推进大数据分析技术的几点思考

人已阅读 - - 作者: 杨东援 0

1. 大数据不能仅理解为“大”的数据
UzB行之道

大数据并非只是数据量大和信息丰富。对于公共管理领域来说,大数据首先是一种战略性管理资源,提供了一种从多角度、多层次来连续观察管理和研究对象的能力;其次,大数据是一种决策思维模式,通过数据驱动的形式凸显尊重科学规律、探索“未知”动态调整管理任务内涵与外延的工作方式;第三,大数据是一种分析技术,即使是建立在丰富数据基础上的分析结论,也可能受到技术研究者认识和能力的局限而产生“事实扭曲”。UzB行之道

概括来说,公共管理领域内的大数据分析的任务,是要将“数据资源”转化为科学的“决策能力”,进而提升“行动效果”。
UzB行之道

2.公共管理领域内的大数据分析不能形成“话语权垄断”UzB行之道

正因为在公共管理领域内大数据分析承担着提升“决策能力”的任务,且注意到大数据分析会由于分析者的认识和能力而产生“事实扭曲”,所以必须防止在公共政策决策中出现“信息垄断”的决策黑匣子,即决策分析仅由少数掌握数据的单位完成,大数据沦为垄断话语权的工具。UzB行之道

因此,如何保证公共政策决策分析过程中广泛的技术参与,以及在证据基础上的充分讨论,就成为公共管理领域内大数据分析的重要议题。换句话说,大数据引入公共管理领域应该带来的是“更加充分的证-析”,而非“万马齐喑”的决策分析话语权垄断。
UzB行之道

3.大数据平台应该是“图书馆”,而非相对封闭的“实验室”UzB行之道

在上述认识的基础上,政府推动的公共管理领域大数据平台建设,需要将数据开放作为首要任务。即是广泛的研究者能够进入的“图书馆”,而非强调或者暗含“技术/信息保密”的实验室。由于“大数据”所涉及的数据多为非规范数据,如何形成“规范话语”,并进行海量信息的“条目梳理”,让使用者能够准确理解和方便使用,是大数据平台所应致力的任务。UzB行之道

但是在这一过程中需要注意“信息保全”,以防止过早地由“图书管理员自以为是”地进行信息过滤,制约了使用者的研究能动性。同时需要认真研究屏蔽个人隐私但又保证使用者研究所需信息的方法,特别是对于涉及个体行为的相关信息,既不能强调研究需要而泄露个人信息,也不能简单强调隐私而过早进行统计集计。需要认识到,大数据分析的重要任务是发现“未知”,保证必要的信息“粒度”是基础性条件。
UzB行之道

4。行业重点实验室要把握好自己的职责UzB行之道

公共管理领域内的行业重点实验室,是大数据应用的推动者,而非大数据应用的唯一(或者主要)承担人。其职责不是代替行业内众多研究单位来完成基于大数据的决策分析,而是不断探索各种数据资源可能的应用途径和方法,推动行业大数据应用的进步。UzB行之道

5.最后强调两点UzB行之道

公共管理领域内的大数据分析,开放是核心;公共管理领域内的大数据分析,强调探索“未知”,以支持政府的洞察力,需要防止仅围绕既定工作任务而忘记了“发现”。UzB行之道

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