大数据驱动下社会治理面临的困境与策略选择

Posted 2021-04-26 健促网

摘要：大数据为社会治理拓展了新的技术手段和实践空间,把握大数据的新属性及其给现代社会治理转型带来的契机,加快社会治理方式的转变是当务之急。要准确把握大数据在社会治理应用过程中所面临的技术、伦理、公民的合理参与以及政府职能转型等方面的问题,合理规划与布局,在完善上层制度构建、强化数据基础设施建设、统筹数据资源管理以及多方位的数据信息安全防控等方面展开相应的工作,以大数据促进社会治理创新。

信息技术的快速发展和广泛应用使大数据越来越成为国家基础性战略资源,并在加速经济增长、提高政府效能、改善民生福利等方面发挥着重要的作用。在社会治理领域,大数据及相关技术的应用为增强社会治理能力,改进社会治理方式提供了新的手段和空间。国务院《促进大数据发展行动纲要》明确指出“要通过促进大数据发展和应用,打造精准治理、多方协作的社会治理新模式,推动政府治理精准化”。用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新已经成为下一步社会治理体制改革的方向。大数据技术的应用使强调多元化、互动性、参与性和多样性的现代治理理念有了新的实践路径和技术平台,但同时也意味着治理模式的变革和治理体系的创新将面临更多的挑战。如何精准把握大数据治理的内涵,深入推进大数据治理体系的不断完善,形成一个与数据治理模式相适应的治理格局,已成为推动政府治理能力现代化的内在需求和必然选择。

一、大数据及其所带来的新变革

大数据早在2011年就被麦肯锡咨询公司认为已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。随后维克多·迈尔·舍恩伯格又在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书中对大数据及其给整个社会带来的影响做了更为详细的阐释。对大数据的定义,不同研究机构有着不同的界定。但总体而言都认可大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的集成共享、交叉复用形成的智力源和知识服务能力。一般认为大数据具有“4V+1C”的特征,即规模与体量巨大(volume)、数据类型多样(variety)、要求处理速度快(velocity),但同时价值密度低(value)、复杂程度高(complexity)。随着大数据从商业应用渗透到日常生活,从技术领域上升到国家战略,人们对大数据的认知也在不断深化。只有准确的认识和把握大数据的属性和发展趋势,才能合理运用新技术所带来的巨大能量,规避风险,充分发挥大数据及其相关技术在整合社会资源、创造社会价值、推动智慧社会发展方面的巨大潜力。

大数据是一种全新的资源。大数据技术促使一些散乱无章的数据变得可计算和可预测,不同分布、不同用途、不同行业以及不同领域的数据通过重新计算、整合、分析而产生的新效能,满足不同群体的需求,进而创造新的价值。大数据越来越成为新的经济增长点,并对未来的产业格局和盈利模式产生重要影响。欧盟委员会测算,截止2020年大数据可带动欧盟GDP提升1.9%,即创造2060亿欧元的价值,并新增10万个大数据相关的工作。麦肯锡公司还预见,开放数据将在全球教育、运输、消费产品、电力、油气、保健和消费者财务这七个领域释放3.2-5.4万亿美元的经济价值,能使制造业装备降低50%的成本,零售业增加60%的利润。因此,美国政府将大数据称之为“未来的新石油与矿产”。越来越多的数据和研究都已表明,一个国家拥有的数据规模、数据平台系统以及对数据的整合分析能力都将成为综合国力的重要组成部分,数据很快会成为一种新型的国家核心资产。

大数据是一种全新的思维模式。“大数据是人们获得新认知、创造新价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构,以及政府与公民关系的方法。”在大数据视角下,世界是一个巨大的数据信息汇集体,通过整合分析,数据能够带来不可估量的新价值。在大数据分析技术下,原本互不相关的事物之间的微妙关系得以呈现,人们借助对这些关系的认识,能够更快速的发现问题、解决问题,这就打破了以往人们习惯于以因果关系来认识和解释世界的思维模式。沃尔玛公司著名的“啤酒和尿布”营销就是一个借助大数据思维创造新价值的经典商业案例。在大数据时代,数据角色的转变必然使现有的一些管理方式和管理技术发生相应的改变,进而带动一些学科认识问题和解决问题的思路发生变化。在具体的社会生活中,大数据以及大数据带来的变革会引发人们重新审视和调整个体与社会、组织与社会以及不同个体之间的关系,进而人们的知识体系、价值体系以及生活方式也会发生相应的变化。

大数据是一种全新的商业模式和服务技术。大数据技术的运用,给商业经营、交通运输、教育文化、医疗卫生、城市建设、社会救助、社区服务等领域都带来了新的经济增长点和发展契机。大数据的发展使得依托数据资源开发、管理、存储和深度发掘的产业和商业模式获得了更为广阔的市场。同时,大数据也一定程度上推动了行业的融合与创新,一些原本不相关的行业通过大数据拓展的空间寻找到了可以彼此连接的点,从而促进了新的生产模式、商业模式和管理模式的产生。大数据激发下的商业模式创新不断催生出新的业态和新的消费模式,已经越来越成为互联网等新兴领域促进业务创新增值,提升企业核心价值的重要驱动力。在社会领域,大数据的开发和应用使得政府提高政务效率、细化公共服务职能、降低社会公共服务成本、增强风险可控性的能力都进一步提高了,公共服务供给的效率和精细化程度随之将大大改善。

大数据是一种全新的方法论。传统的方法论是基于“知识解决问题”,即通过从抽样数据或实证资料中提取、归纳总结出一般性的知识,包括定理、模型、理论、函数等,并由此来解释或解决问题。而大数据基于海量样本和相关技术,能够快速发现并呈现出事物之间的彼此联系,借助相关关系而非因果联系,跨过归纳总结形成知识这一步骤,直接用分析计算出来的数据结果解决问题。以往研究中,对于数据的处理往往是先假设模式或模型然后提取数据经行验证以得出结论。但是在面对海量数据时,尤其是要考察那些现有经验下完全互不相关的变量之间的关系,预先确定模式或模型的难度加大,而且模式或模型也会随着数据的增长处于不断变动过程中,依靠以往的方法很难达到预期效果,这就需要借助大数据全新的方法和手段来应对。有专家指出,借助大数据和计算机分析技术,未来社会科学会越来越趋向定量化,从而社会科学的研究方法也会越来越倾向于自然科学,人们发现问题和解决问题的思路和方法也越来越多元化。

大数据作为一种新的资源和技术手段,其所带来的种种变革已经引发了人们生产、生活以及思维方式等多方面的变化。新技术、新思维、新方法的应用也给全球经济社会发展带来了新的契机,世界范围内,积极运用大数据创造新的经济增长点、完善社会治理体系、提升政府工作效率已经成为大趋势。我国正处于经济发展结构与社会治理体系不断适应磨合、彼此优化的过程中,如何借助大数据技术,充分利用我国数据规模优势,发掘和释放数据资源的潜在价值,为社会治理创新提供新的探索空间和实践路径,是当前需要着力探索的重要内容。

二、大数据给社会治理带来的契机

在信息化社会,不断涌现的新变化和新需求要求政府部门能够比以往更为高效精准的应对社会问题和细致到位的提供公共服务。大数据技术的深度数据挖掘、广度信息聚合、扁平网络传递等特性正好与改进社会治理方式,提升社会治理效率和精细度的需求点相契合。在大数据背景下,现代社会治理理念所强调的治理主体的多元化、治理过程的互动性、治理手段的科学化等有了更强的技术支持和更广阔的实践空间。大数据已经成为推动社会治理转型的重要契机和技术力量。

(一)推进社会治理手段由经验依赖转向科学判断

长期以来,政府很多公共事务管理所依托的实证数据大多来源于抽样或局部,相当一部分决策的制定和实施都要依托实践经验,这就使得以往的社会治理更多的体现为经验型治理。这在结构相对简单,变化较小的社会中是一种颇为有效的治理方式,但是对于结构复杂、流动性强的社会就显得不足。尤其现代社会各种风险和不确定性因素增多,叠加风险和突发紧急状况出现的概率增加,面对一些新情况新问题时,提前预警、精准判断与快速反应都成为检验政府社会治理能力和水平的重要标准,以往依赖经验的社会治理方式很难满足在不断变化的环境中快速精准决策的需要。大数据技术为以逻辑判断为基础的数据化、科学化决策和快速化反应提供了可能。借助大数据技术,管理部门能够实现多领域信息的动态收集和快速处理,运用快速高效的分析系统为决策提供实时准确的数据和信息,对于一些可能出现的问题和风险提前预判,同时还可以模拟计算各种不同方案的预后。例如依托百度的热力图可以随时监控某时间段行人的流动状况,在一些特殊节点,可以提前疏导限制,避免人流拥堵引发危险。相比于依靠经验判断,借助数据分析形成的政策,其科学性、及时性、准确性和可预见性都大大的提高了。

(二)促进社会治理模式由粗放型转向精细化

精细化治理是现代社会治理的重要特征之一。精细化的前提是更为详细和精准的信息被以更快更便捷的方式获得,并在此基础上做出细致的分析和差别化的反应。以往的治理实践及相关措施所依赖的数据处理方式对于把握问题的整体状况相对有效,但是对细节和精准度的把握明显不足,致使很多政策都是一刀切,很难照顾到一些特殊环境和特殊群体的实际需求,因此治理模式也相对简单粗放。进入大数据时代,数据收集方式更突出全体而非少数样本,详细完整的数据被获取并纳入到平台系统中,一些原本被排除在样本之外的分散信息和可能被省略掉的细节都能够重新进入管理者的视线。借助于数据整理和分析技术,管理者能够更为精准的掌握不同地区、不同群体的差异化状态和需求,随时获取动态的信息,并由此形成更加有针对性和层次性的对策。社会治理的对象能够由抽象的集群逐渐转为实实在在的个体,尽可能的满足个体的多元化需求,推动治理方式向精细化和人性化转变,进而政策措施的靶向性和实效性都会得到提高。

(三)推动社会治理过程由单一行政向多元协商转变

信息通讯技术的发展改变了知识分享的图式,大数据技术使信息成为一种重要资源,信息在政府、企业、社会组织与个体之间的重新分布,加快了治理主体由一元向多元的转化。信息资源的分配赋予了企业、社会组织、个人等参与社会治理的筹码,政府越来越需要借助于各类不同组织的合作来获得更多的信息资源和提供社会服务。这种合作共享的方式也必然会逐渐改变政府在社会公共事务管理中独揽独大的权力分配状态,由上至下的单一政令式管理慢慢被多元协商的方式所取代。大数据时代,每个主体都能成为社会公共服务拓展与延伸的重要端点,各个协商主体的利益和诉求都能够获得平等的关照,并以各种形式体现在最终的政策或决议中,民主最终得以体现和逐步落实。而且,现代信息技术也为多元参与和多元治理提供了更多更为便捷的途径,以微博、微信、自媒体等为代表的信息发布技术,不仅为公民参与公共事务管理和实现民主监督提供了实时互动的全新信息空间,也为建立于大数据基础上的民意采集和舆情分析提供了丰富的信息源,公众的民主意识和参与能力在此基础上都得到一定程度的提升,多元协商的社会治理模式得以完善和普及。

(四)带动社会治理体系由碎片化向整体协同化转变

社会治理涵盖的内容广泛,大到社会安全小到居民生活,既要细致精准,又要有整体性、系统性的视角。目前我国社会治理创新还处于探索阶段,一些成功的基层实践仅限于在小范围应用,统一完善的现代治理体系尚未建立起来。同时原有治理结构的惯性使治理过程中的部门分割和各自为政的现象没有得到根本的解决,碎片化治理特征明显。在具体的实践过程中的表现往往是“头痛医头,脚痛医脚”,缺少系统性和协同性。社会治理涉及社会发展的方方面面,结构越复杂、流动性越高的社会越需要在各种社会事务的处理过程中具备整体性和协同性的视角。大数据平台能够将不同来源和属性的数据汇集起来,形成庞大的数据网,大到政治、经济、文化、科教、生态,小到民众日常生活的细枝末节都被囊括其中,不同数据库之间的藩篱和界限被打破,一些看似不相关的数据或事件之间的关联借助数据整理和分析技术得以清晰呈现。这在一定程度上会促进管理者在社会治理过程中整体性、系统化的工作思维和工作方式的形成,社会治理的系统化和协同化将会获得前所未有的提高。

三、大数据背景下社会治理面临的困境

大数据及其相关技术的快速发展给社会治理创新带来诸多机遇,但新事物的产生也势必会给现有的体制和结构带来一系列问题和挑战。大数据技术无所不在的数据收集、更复杂的处理技术、更广泛的全民参与等也给社会治理带来了一些技术、安全、伦理等方面的难题。面对海量的数据信息,如何提升公共数据的效用,厘清数据隐私与安全的边界,界定数据使用过程中的商业和公益性质,提高公众的参与效率,确保社会平等和公共福利等等,都是大数据时代社会治理实践过程中需要逐一探索和解决的。只有充分正视和解决了这些问题,才能真正激发出大数据在社会治理创新领域的积极作用,促进国家治理体系现代化,提升社会治理效能。

(一)技术和成本的瓶颈

大数据背景下,社会治理虽然有海量的数据库作为分析基础,但是在数据的整理与获取方面,既有技术难题,也有管理难题。首先是数据的集成和整合问题。分布于不同部门和不同平台的数据具有多源异构、增量迅速、分布广泛和质量不齐等特点,数据整合管理难度大。例如在政府部门,电子政务虽然提出多年,一些地方政府已经初步建成了纵向和横向业务系统,但使由于建设时间、建设目的、主管部门、业务范围等的不同,使得业务数据的标准格式、提取手段和计算方法各不相同,这种数据库间的系统异构和数据异构使得最终数据在其后的合并整理与统计计算过程中难度加大。同时,政府部门条块分割、层级交错也难免会衍生出部门间、行业间的数据保护主义,阻碍数据的有效利用和共享。其次是海量数据的计算与提纯问题。在大数据背景下,不同来源的各类数据信息体量巨大,但价值密度则相对较低,要求有强大的数据计算和分析系统才能更精准迅速的完成数据的提纯和分析。这不仅对专业人员的专业素质和数据分析处理能力提出了更高的要求,而且对大数据存储处理软硬件的配置也提出了要求。海量的数据存储和分析技术背后是巨大的设备投入和运行成本,尤其很多非结构化的数据都需要配备更高级的软硬件设备进行处理,而且由于大数据的价值密度低,提取和有效分析对于政府、企业或组织都是不小的负担。目前我国大数据平台的建设和使用还处于起步探索阶段,据《2019中国地方政府数据开放平台报告》显示,截至2019年上半年我国虽然已有82个省级、副省级和地级政府上线了数据开放平台,但绝大多数高需求、高价值的政府数据仍没有开放出来。同时目前各地平台都未能做到及时回应用户提出的意见建议、数据申请和纠错反馈,各地平台的常态化运营服务能力亟待加强。所以,目前来看借助大数据平台来打造智慧社会,推进社会治理能力的提升,在技术和分析层面还需要进一步的努力。

(二)数据开放和使用的伦理权衡

大数据时代要求数据开放以更多的服务于不同社会需求,但是数据的开放共享也会给社会治理带来一些前所未有的安全和伦理方面的挑战。借助于大数据技术,一些看似无关紧要的数据信息与其他信息关联分析就有可能获得意外的发现,一些安全隐患可能难以被提前发现,数据开放的尺度不当有可能会危及到国家信息安全。另外,民众的隐私安全和合法权益保护也是一个不容忽视的问题。大数据时代,人们难免会在日常生活中留下大量可以快速识别个人身份的数据信息,通过对这些数据信息的获取和分析,个体在现实空间的身份、住址、社会关系乃至私人习惯和爱好等都会暴露无遗。而这些数据的收集和掌握往往是在个体未被许可甚至未知的情况下发生的,这些数据一旦被进行商业或其他形式的使用,个人隐私便成为商业及其他利益群体极易获得的领域,甚至有可能威胁到个体的安全。此外,国家相关机构和数据体系存储记录着每个公民的基本信息,社会控制是国家机器的一项基本职能,这就势必会引发一个问题——国家对社会的有效监控与个人对自身隐私的保护之间的界限如何协调?毕竟“信息技术不仅孕育着走向数字民主的巨大机会,而且潜伏着滑向‘数字利维坦’的现实风险”。

(三)过度无序的公众参与

公众的无序参与是进入大数据时代社会治理面临的又一个严肃问题。充分调动公众参与的积极性,促进多元协商是现代社会治理理念所一直强调的重要内容。尤其随着移动网络、智能终端等的普及,公众诉求表达和参与社会公共事务都变得更加方便自由。同时,为了获取更多的数据信息,各类平台也以各种方式鼓励民众参与活动、建言咨政,公众参与无论从范围还是空间都获得了前所未有的提高和拓展。但是,这种更广泛的参与也极易导致公众的无序参与和过度参与。尤其借助于信息和网络技术,一些人对于某些公共事件不负责任的言论,一些未经证实的消息,煽动性的谣言以及各种有害国家稳定团结的言论等等都会通过各种渠道快速传播,极易引发不明群众的紧张焦虑,甚至形成有碍社会治安的群体性活动,对社会稳定形成威胁,进而加大社会治理的难度。此外,社会治理所强调的多元参与使得各治理主体在社会公共事务方面获得越来越多的话语权,网络和信息技术手段的发展使社会治理可以在更广泛、更开放的环境与空间里进行,不同的观点和思想的碰撞在促进治理民主化的同时,组织或团体间利益的相互博弈也可能会给治理共识的形成带来困难,最终影响治理的效率,一定程度上加大了治理的成本。

(四)政府社会控制和动员能力减弱

以往政府是信息的绝对拥有者和公共产品的提供者,这也决定了政府对社会公共事务拥有很强的控制力。但大数据时代使得信息获取更加便利,政府作为权威信息发布者的身份越来越式微,信息的垄断被打破。公众可以通过不同的渠道获得更多的信息,并且通过获取的数据和信息对政府的行政能力和管理方式进行监督和评价,对行政权力的失职和越权提出质询,政府的权力越来越受到公权力的监督和束缚。同时,原来政府作为公共服务提供者的角色逐渐被一些企业和组织所承担,政府权力除了要受到法律控制的同时,也会受到非政府部门或企业的制约,政府对于社会的控制力会受到一定程度的削弱。以往政府借助权力来实施广泛社会动员和社会控制的能力逐渐弱化,通过行政命令来进行社会管理的模式也越来越受到民众多样化需求的挑战,政府由主要实施管理向主要提供服务转型,迫切需要由以往的单纯依靠行政命令进行管理,向以服务代替监管、以引导代替命令的多种治理手段并用的方式转型,这无疑是对政府社会治理能力的一个考验。

除此之外,大数据技术所带来的日益严峻的网络安全以及“数据鸿沟”也是社会治理需要直接面对的问题。大数据在交叉存储过程中,数据来源的广泛性以及传播的开放性使得黑客的破坏渠道更加多样。如何有效防止黑客攻击、网络病毒等的威胁,构建大数据的网络信息安全保障体系,在目前仍是个难题。还有在数据信息成为新资源的背景下,如何应对不同社会群体在信息占有机会上的不均而形成的新的不平等,避免由“数字鸿沟”产生新的社会差距,也是政府部门和相关研究部门需要重点关注的问题。

四、大数据驱动下的社会治理策略选择

大数据技术带来的变革对现代政府治理提出了诸多新的挑战,同时也为国家治理能力现代化带来了很多机遇。我国目前已经具备建设数据强国的潜力和优势,如何顺应趋势,加快大数据基础建设和管理体系建设,充分发挥大数据推动智慧政府和智慧城市建设,加快社会治理创新是当务之急。针对目前大数据体系建设面临的一些挑战和问题,既需要我们在理念层面、技术层面、制度层面、保障层面做好大数据治国理政的顶层设计,同时还要着手于继续完善大数据硬件基础设施配套,探索与大数据相关的产业与营商环境的培育,加快大数据人才培养与建设等方面,充分释放大数据在治理创新领域的潜能和作用。

首先,加快制定与大数据相关的管理标准及实施细则,积极推进与社会民生相关的数据平台建设。大数据技术近年来发展迅猛,很多部门和单位都在积极推进相关的数据平台建设,但是目前来看,由于缺少统一的数据管理标准和规范,数据的分类、安全管理以及市场交易等都缺少相应的规范和法律指导。在省级层面,与大数据应用和管理相关的地方性法规仍有待丰富和完善。到目前为止,除贵阳于2017年4月颁布全国首部政府数据开放地方性法规外,其他地方尚无公开报道。在这种背景下,很多数据平台的资料和信息都是以各自的标准开发建设的,这给数据的统一管理和合并应用带来一定难度。另外,对一些特殊数据的性质界定不清,也导致部分数据在开发和应用方面无规可循。要应对这一局面,一要尽快制定和完善关于大数据采集、存储、交换、共享等的标准,统一测量标准和密级标准,构建一体化的数据质量管理体系;二要明确区分政府内部数据和社会公共数据的差别,进一步完善对公共数据、涉密数据、隐私数据等数据类型的分类,明确各组织或部门在信息收集、存储、发布、共享与安全各环节中的法定职责;明确不同数据开放的范围、流程、方式,逐步出台各类数据公开的相关规范、程序和实施指南,将不涉及国家机密和公民隐私的数据及时开放;同时,随着数据管理和数据安全控制能力的提升逐步加大开放力度和开放范围。三要继续完善有关网络数据安全和个人信息系统安全防护的制度建设和立法工作,加快明确拥有者、使用者、管理者、投资者各方的责权利,健全关于大数据发布、保密、风险分级等的法律法规,界定个人信息采集应用的方式和范围,确保数据信息合理使用过程中的安全性,加强对非法收集和盗用数据,侵害个人隐私行为的惩戒力度。

其次,加强大数据基础设施建设,鼓励基于大数据的社会治理创新。打造与国家信息化建设相融合的数据平台,搭建好大数据、物联网、云平台的基础构架,借助相关技术,为海量数据存储提供安全可靠的平台,加快对海量数据进行快速挖掘和处理技术的研发,提升大数据的使用效率。一要构建高效可扩展的大数据存储体,实现对各类实时数据的快速采集和汇总,满足海量数据的存储需求。建设完善的大数据云计算运行环境,加快支撑大数据采集传输的高速网络环境建设,积极探索物联网、互联网、无线通信网络等多网融合工作,构建高效的大数据集群处理环境,支撑各类数据的统计分析和挖掘。二是做好顶层规划和示范引导,管理部门要围绕业务的融合和流程进一步改进服务方式和管理方式,建立统一的数据共享交换管理机构,尽量将原有的由下级部门上交数据模式改为由上级部门基于接口的提取数据模式。三是加强统筹规划,协助多元主体积极参与大数据研发、创新与共享,发挥不同主体的优势互补功能,围绕社会需求设计开发新的数据产品。在识别需求、收集数据、开发应用等方面充分发挥各类行业组织和公益机构的作用,促进公共数据的开放和利用。四是大力培养大数据应用开发、统计分析、安全维护等专业领域的技术人才,构建多层次的人才培养体系,带动一批企业从事关键技术与数据项目,促进建立在大数据平台之上的应用项目研发与推广。

再次,构建整体性治理模式,逐步消解数据壁垒和数据孤岛。推动政府部门大数据系统兼容与开放共享,强化国家对数据资源的统筹管理,促进大数据跨部门、跨层级、跨区域互通整合。目前存在的社会治理漏洞多,办事效率低下、管理碎片化等问题很大程度上源于各部门各行业间缺少数据信息的统筹管理和共享,要化解这些问题,一要建立政府信息共享的长效机制和数据资源统筹管理机制。通过建设统一集中的政府云服务平台,构建综合协调机制,推进业务的协同、资源的聚合和数据的共享,不仅要在政府部门内部提升跨部门协同工作的能力,更要关注政府与各类组织团体、社会公众等的信息沟通反馈机制、协同发展关系。二要建立数据市场化应用机制,培育和建立安全完善的数据交易中心和平台,完善数据资源交易机制与价格机制,促进大数据相关产业的发展,加快培育以企业为主体、市场为导向的政、产、学、研相结合的创新体系,在社会治理方面形成强大的合力,以大数据推动社会治理的现代化。三要着重培养公民的数据思维和合理使用公共数据的能力与意识,以维护现代社会的治理秩序和规则体系,因此要通过多种途径提高民众的数据素养,提高公民借助信息技术参与社区治理和社会活动的能力,促进公民合理、有序、高效的参与社会活动,提高社会参与的规模和质量。四要推进大数据设备和成果的普惠服务,加快智慧城市、智慧社区、数字治理等系统平台的建设和普及,加快数据资源开放共享步伐,普及数据知识和技术,努力缩小城乡之间、不同地区之间的“数据鸿沟”。

最后,加强数据安全管理,确保个人隐私安全与国家信息安全。大数据背景下,公众隐私及国家信息安全的保护已经不单纯是技术问题,更需要通过加快立法规范各类数据的收集和使用,尽快构建政府管理、企业履责、社会监督、网民自律等多方位的个人信息保护制度体系。一要加大数据信息管理的安全立法和规范,要有明确的法律和制度确保数据开发和使用层面的安全,建立与数据共享相关的数据安全管理办法,加快数据交易安全相关标准的制定,避免组织或个人以任何形式非法采集或交易与国家利益、公共安全、商业秘密等相关的数据。二要建立健全数据安全防护体系,构建大数据安全保障技术体系。加强数据安全防护技术的研发和建设,强化数据安全监测、预警、控制和应急处置能力,继续加大对与大数据相关的企业和组织的培育和扶持,鼓励自主创新,加强大数据核心技术和关键设备的自我研发能力,避免受国际公司的技术掣肘,同时力争能够参与和主导相关领域的国际合作和对话。三要在数据开发和应用层面嵌入伦理考量和权衡,设置数据采集管理和应用的监督机构,规范数据的采集、存储和应用,确保公民的合法权益不受侵害,加大对公民数据伦理观念的宣传和引导,规范个人和组织合理合法使用数据资源。

来源：东岳论丛