社会治理的维度分析范文

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《晋阳学刊杂志》2015年第六期

大数据技术指对海量数据的获取、存储、分析、挖掘与可视化的全新技术，是一场新的技术革命，其数据量特别大，超过PE级别（1015～1018）并包括结构性、半结构性和非结构性的数据。社会治理就是政府、社会组织、企事业单位、社区以及个人等诸行为者，通过平等的合作型伙伴关系，依法对社会行为进行规范和管理。大数据时代，社会治理的大数据来源于政府数据、网络数据和基于传感器产生的物理空间数据。党的十八届三中全会提出要推进国家治理体系和治理能力现代化，大数据技术成为变革社会治理重要的技术手段之一，也是社会治理科学化重要的技术支撑。从科学技术与社会（STS）视域看，基于大数据技术的社会治理具有多个维度，包括历史维度、认知维度、技术维度、组织维度和社会维度。

一、基于大数据技术社会治理的多个维度

“莱欣巴哈有一句名言：实体的存在是在相互关联中表达的”[1]。也就是说，对于一个实体意义的研究需要在特定维度的关联中实现。维度分析就是寻找决定事件关联因素的结构及其意义。基于大数据技术的社会治理是大数据技术与社会治理相互作用的过程，这样就克服了从一个方面或层面考察大数据技术实现社会治理的缺陷，力求全面系统地描绘大数据技术实现社会治理的发生和发展的图景。大数据技术作为实现社会治理的重要途径，包括历史维度、认知维度、技术维度、组织维度和社会维度。从历史维度看，基于大数据技术的社会治理来源于对传统数据技术的变革和社会治理新问题的产生。贝尔纳认为“，要全面地看科学的功能，就应该把它放到尽可能广阔的历史背景上来考察”[2]。由此，历史维度构成科学技术发挥功能的源头和基础。不同历史时期社会治理的领域及复杂性不同，对技术的需求也不同。大数据技术支撑社会治理的过程是对传统数据技术的历史继承与变革。2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB（10的21次方），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量，传统的数据技术无法满足现时的需求，客观上需要一场新的技术革命。大数据技术革命在此背景下应运而生。同时，数据化的社会已经产生了与大数据相关的文化、心理、伦理、法律、宗教、道德等新的社会问题，构成大数据时代社会治理的新疾患。从认知维度看，基于大数据技术的社会治理需要一场认知革命。每一次技术革命都是人类的一次认知革命。蒸汽机革命使人类第一次认识到机器的力量，电力技术革命使人类首次认识到电的力量，信息技术革命使人类认识到网络的力量。基于大数据技术的社会治理过程是政府、社会组织、技术专家、企业和民众的一次认知革命。不同主体不仅应认识到大数据技术对海量数据的获取、存储、分析、挖掘与可视化过程，而且应认识到大数据技术在社会治理过程中应该发挥怎样的功能。没有认知革命就不会有技术革命，也不会有基于技术革命的社会治理变革。基于大数据技术的社会治理更强调数据在社会治理中的价值。

从技术维度看，基于大数据技术的社会治理需要一场围绕大数据的技术革命。每一次技术革命来源于技术理论和技术应用的重大突破。蒸汽机革命使人类认识到提高蒸汽机效率的原理；电力革命来源于人类发明的发电机；信息技术革命来源于人类对计算机技术的发明与应用。大数据技术革命来源于人类对数据获取、存储、分析、挖掘与可视化等技术的发明与应用，这是大数据技术实现社会治理的前提和基础。如果没有大数据技术的重大突破，也就谈不上对社会治理的支撑作用。从组织维度看，基于大数据技术的社会治理过程也是组织结构变革的过程。一个系统中，组织结构的变革服务于系统功能的实现。每一次科技革命都促进了社会治理组织结构的变革。人类历史上发生的农业技术革命、蒸汽机技术革命和电力革命、信息技术革命和大数据技术革命分别将人类带入农业社会、工业社会、信息社会和大数据社会，社会的复杂性不断提升，社会治理的复杂性也在不断提升，社会治理对象从对农业社会的治理转向对工业社会、信息社会和大数据社会的治理，与此相适应产生了相应的社会治理部门。大数据技术革命通过数据发声实现社会治理数据化，需要相应的组织结构的变革。但是，由于传统政府、组织和企业服务于社会治理的组织都是基于部门职责和利益，各自负责社会治理的一个部分，相应的数据也是由各部门所掌握。而要发挥大数据技术的功能，首先要求各部门数据资源的整合，而数据资源整合的过程是组织结构变革的过程。通过组织变革“，打破政府、企业与社会组织间的信息壁垒，实现大数据的大一统格局”[3]，才能实现社会治理数据化。从社会维度看，基于大数据技术的社会治理是一场社会领域治理模式的大变革。每一次技术革命的社会化过程都是实现社会变革的过程。三次技术革命使人类社会分别进入了机械化、电气化和信息化时代，大数据技术革命使人类进入了数据化时代。基于大数据技术的数据决策在贫困、失业、医疗、教育、环保等领域的应用与社会治理的程度紧密相关。社会治理从依靠经验走向依靠数据的过程，是实现社会治理数据的透明化、开放化、共享化和法治化的过程。总之，社会治理过程是调整人与人、人与组织、人与自然、组织与组织、群体与群体等之间关系的过程。基于大数据技术参与社会治理的多个维度，一方面为解释不同时期数据技术实现社会治理提供了同一的理论基础，另一方面为全面分析基于大数据技术的社会治理提供了方法。

二、基于大数据技术社会治理的维度结构

综上，基于大数据技术的社会治理具有多维度性，其不同的维度包括不同的要素。只有深入分析不同维度的结构，才能更好地把握基于大数据技术社会治理的根本问题。

1.历史维度是基于大数据技术社会治理的基底历史维度包括社会治理大数据的产生、社会治理对大数据技术的需求、基于传统数据技术社会治理模式的影响等要素。社会治理领域已产生了大数据。社会治理的大数据来源于政府数据、网络数据和基于传感器产生的物理空间数据。社会治理的数据量已从小数据扩展到大数据，其中非结构化数据占80%以上，这为基于大数据的社会治理提供了历史数据。社会治理对大数据技术的需求越来越紧迫，通过大数据可以实现社会治理领域社会空间与自然空间、城市空间与乡村空间、虚拟空间与现实空间的整合，呈现社会治理整体化、体系化和集成化。目前，社会治理虽然已拥有大量的数据，但是多数数据处于休眠状态，缺乏从社会治理解度对数据进行分析、挖掘与解释，导致无法将数据合理有效地服务于社会治理的决策。从历史看，提高社会治理水平需要大数据技术的支撑。然而，传统社会治理模式成为最主要的障碍。2013年被称为大数据元年，大数据成为实现企业管理、社会治理现代化的重要因素。在此前，社会治理多是政府一元主体依靠经验和小数据报表等进行决策。大数据时代，数据治理已成为世界社会治理的发展趋势。用传统的政治逻辑解决社会问题的模式已成为基于大数据技术社会治理共同体的障碍。要实现基于大数据技术的社会治理必须变革传统的社会治理模式。

2.认知维度反映基于大数据技术社会治理的可能空间基于大数据技术社会治理的认知维度包括政府、社会组织、企业和民众等不同主体认知的变革。（1）科学共同体认知的变革。大数据技术作为一场新的技术革命，首先来源于科学共同体对大数据技术的认知，表征为科学共同体对大数据技术概念、理论、观念和思维等方面的认知，这是基于大数据技术社会治理最重要的认知变革。没有科学共同体认知的变革，就不会有基于大数据技术社会治理的变革。（2）政府认知的变革。随着大数据技术在社会领域应用的不断扩展，政府作为社会治理的主导力量，决定着大数据技术实现社会治理的程度。目前，有些政府部门还停留在传统的经验管理模式中，不重视大数据技术的应用。一些政府部门只是重视对于社会治理大数据的收集，而不重视对大数据的分析。还有一些政府部门已认识到大数据技术应用的重要性，但是缺乏实际的行动。政府作为社会治理的主导力量，也是基于大数据技术社会治理的主导力量，政府认知的变革将主导基于大数据技术社会变革的方向和程度。（3）社会组织认知的变革。“我国目前在民政部注册登记的各类社会组织达到57万个，覆盖科技、教育、文化、卫生、体育、扶贫、环境保护、经济发展、权益保护等多个领域。”[4]社会组织数量在不断上升，但是由于传统的社会管理主体是一维的，主要依靠政府，许多社会组织都接受相关政府部门的业务指导，组织缺乏应有的独立职责和功能。同时，由于各组织机构的分割，社会组织掌握的大量的社会治理数据处于休眠状态。随着社会治理的复杂化，各种团体和社会组织也成为社会治理重要的因素。因此，社会组织认知变革是实现社会治理数据资源整合与应用的重要依靠因素，各种社会组织应认识到自己在社会治理中的数据权力和功能。（4）企业认知的变革。企业作为社会发展最重要的力量之一，“自律与具有社会责任心的企业行为也就成为了社会治理的基本内容之一。”[5]企业对大数据技术的认知具有两个方面的重要作用。一方面，企业对大数据技术的应用可为政府解决失业、医疗、教育和环保等提供丰富的大数据资源，使社会治理决策更具有前瞻性和科学性；另一方面，从事大数据技术服务的企业可为基于大数据技术的社会治理提供技术和人才方面的支撑。我们需要通过社会治理创新，加快企业利用大数据技术服务于社会治理的进程。（5）民众认知的变革。民众认知为基于大数据技术社会治理提供群众基础。没有民众参与的社会治理是残缺和不完整的。一方面，民众应认识到社会治理关涉自己的切身利益，应具有积极参与的自觉性。另一方面，民众参与社会治理过程不仅是社会治理大数据的提供者，而且是数据治理的受益者。大数据技术作为新生事物，我们要提高民众对大数据技术的认知度，必须大力宣传，使民众认识到基于大数据技术社会治理的可能性、现实性和紧迫性，让民众接触并了解基于大数据技术社会治理的思维创新，为基于大数据技术的社会治理奠定坚实的社会基础。

3.技术维度是基于大数据技术社会治理的技术支撑基于大数据技术社会治理的技术维度主要包括大数据技术应用于社会治理的技术创新水平，大数据技术提高社会治理数据化的水平。（1）大数据技术应用于社会治理的创新。大数据技术包括对海量数据的获取、存储、分析、挖掘与可视化等一系列技术。大数据技术需要与社会治理现实需求相结合，才能转化为社会力量。由于大数据技术具有数据体量巨大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低等特征，实现社会治理的领域非常广泛，包括在贫困、医疗、教育、环保等领域的应用。但是由于大数据价值密度低，基于大数据技术的社会治理技术创新多是在对社会治理数据的获取、存储阶段，对社会治理大数据的分析、挖掘和可视化技术的研发与应用相对较少。这样，大数据技术所彰显的预测功能无法得到体现。为充分发挥大数据技术的预测功能，必须提高大数据分析、挖掘和可视化技术在社会治理中的应用水平。（2）大数据技术提高社会治理的数据化水平。根据大数据技术应用于社会治理程度的不同，数据决策呈现于信息决策、知识决策等形式中。数据是对信息数字化的记录，本身并无意义。信息是指把数据放置到一定的背景下，对数据进行解释并赋予意义。知识是呈现规律的信息。信息决策主要通过查询技术提供相关信息，以应用于决策。大数据的挖掘和可视化技术通过对社会治理某个领域大数据的多维度透视，解决相关知识生产和知识易用问题，为以知识为基础的数据决策提供支撑。数据挖掘把对社会治理数据分析的范围从已知扩大到了未知，从过去推向了将来，是社会治理数据实现知识决策的真正生命力和灵魂所在，最终推动了社会治理知识化和智能化在各行各业的广泛应用。

4.组织维度是基于大数据技术社会治理的组织保障基于大数据技术社会治理的组织维度包括政府组织、社会组织、企业组织、民众参与形式等方面的创新。（1）政府组织需要不断创新。政府社会治理水平事关巩固党的执政地位，事关国家长治久安，事关人民安居乐业。“政府必须在理念层面、技术层面、保障层面积极回应大数据时代提出的新要求。”[6]目前，由于政府部门之间功能的交叉，部门之间交流与沟通的缺乏，政府实现社会治理边界的模糊等，造成同一数据多部门交叉收集，社会治理数据无法实现整合，也就无法形成能够全面反映社会治理的大数据仓库，当然也就无法发挥大数据技术实现社会治理的目标。为提高政府社会治理水平，必须加快顶层设计，处理好“政府体系内部的关系、政府与市场之间的关系、政府与社会之间的关系”，构建政府内部一致性的标准和规范，以组织创新力推政府部门数据的开放力度，将休眠的数据觉醒。（2）社会组织需要不断创新。目前，我国组织之间的松散、职能交叉、数据垄断等影响了各种组织在基于大数据技术社会治理过程中功能的发挥。国家治理能力的现代化需要根据社会治理的需要，整合社会组织机构，充分发挥社会无形组织和有形组织收集数据的功能。明确社会组织的数据权力边界，提高社会组织自治能力和组织数据资源的能力。2012年10月我国成立了首个专门研究大数据应用与发展的学术咨询组织———中国通信学会大数据专家委员会，还需要建立专门的基于大数据技术社会治理的组织机构及社会治理大数据中心，将隔离的数据整合。（3）企业组织需要不断创新。企业作为社会重要的微观主体，不仅是社会治理的对象，也是社会治理的参与者。工业化过程中，为解决企业产生的大量环境、资源、安全等社会问题，企业建立了环保、安全、节能等相应的组织结构。大数据时代，企业需要加快组织方式变革，实现各部门数据管理的共享化，加快企业管理与社会治理数据的收集、分析和共享，同时也更便于政府部门对企业环保、安全、就业、医疗等社会治理的监督与管理，以提高企业参与社会治理的能力。（4）民众参与形式需要不断创新。中国社会治理呈现“政府强-企业较强-社会弱”[5]的状态。民众参与社会治理形式创新是发挥社会力量实现社会治理的重要渠道。民众既是大数据的提供者，又是大数据服务于社会治理的使用者。只有全民参与基于大数据技术的社会治理，才可能真正实现数据治理。为此，我们要加大社会治理大数据平台的建设，为民众直接参与社会治理提供平台保障；同时，还要依靠社会组织，拓宽民众参与社会治理的渠道，充分发挥社区和社会组织服务于民众需求的功能，畅通和规范民众诉求表达、利益协调和权益保障的渠道和机制。

5.社会维度是基于大数据技术社会治理的最终检验场基于大数据技术社会治理的社会维度主要包括大数据技术在教育、医疗、环保等社会治理中的应用程度。基于大数据技术社会治理的历史维度、认知维度、组织维度、技术维度等都是为了最终实现社会维度的变革。随着社会复杂程度的不断上升，社会治理领域包括协调社会关系、规范社会行为、解决社会问题、化解社会矛盾、促进社会公正、应对社会风险、保持社会稳定等方面。目前大数据技术已应用于医疗、教育、环保等社会治理中。“中科院与百度合作，深入分析过去百度5年的艾滋病相关历史数据，提前获得中国艾滋病流行状况和分布，与权威部门的数据高度吻合”。客观上大数据已经成为政府治理环境问题的关键要素。自2006年以来，北京公众与环境研究中心采用汇总政府公布的数据和志愿者收集数据等方式，制作了5大类13个子类的环境污染海量数据库，直观展示北京各地各流域的环境质量和污染排放数据，列出近15万家企业的环境监管记录，在监控污染状况、监督企业整改等方面发挥了重要作用。大数据技术也被应用于国家安全治理等方面。2013年4月15日，美国马萨诸塞州波士顿发生了马拉松爆炸案，相关调查机构通过对案发现场10TB数据的分析，很快破案。

三、大数据技术参与社会治理维度的特征

基于大数据技术的社会治理具有历史、认知、技术、组织和社会等多个维度，维度分析彰显出其历史性、变革性、关联性和动态性等特征。

1.历史性基于大数据技术的社会治理，来源于历史维度中社会治理产生的大数据和社会治理对大数据技术的需求。近些年来，社会治理的数据量越来越大，传统的数据技术无法满足现实的需求，客观需要一场数据技术革命。社会需求是大数据技术革命最直接的推手。大数据技术只有与社会治理的需求相结合才能实现社会治理数据化。从历时性看，基于大数据技术的社会治理经过了从无到有，从局部到全局，从政府到多元主体的过程。社会治理大数据的历史性，一方面更加及时地发现社会矛盾和社会问题，将社会治理从被动应对转为主动治理，提高政府预测预警能力；另一方面可以发现大数据在治理环保、就业、医疗等社会问题中的不平衡性，实现大数据社会治理的全局性和均衡性。可以说，历时性彰显了基于大数据技术的社会治理创新的时代机遇和问题指向。

2.变革性基于大数据技术社会治理维度的变革性主要体现在对传统社会治理模式的变革。首先，大数据技术实现社会治理从碎片化向协同化转变。“当前，社会治理碎片化是我国社会治理体制存在的主要问题。”[8]政府各部门、社会各组织各自为政，缺乏政府、组织与民众等彼此之间的协同性。社会治理大数据平台为社会治理不同主体提供公共数据资源，将有助于推动各社会治理主体之间的协同，进而实现社会治理从碎片化走向协同化。第二，大数据技术为实现社会治理主体从一元向多元转变提供现实支撑。传统的社会治理主要依靠政府。随着社会治理复杂性的增强，社会治理主体走向多元，根据各主体拥有社会治理数据资源的程度，发挥政府、社会组织和民众等不同主体社会治理的力量。第三，实现社会治理从经验决策向数据决策转变。传统社会治理由于数据量小、不全面、不系统等原因使数据无法支撑决策，因此主要依靠经验决策，经验决策带有主观性，管理效率比较低。基于大数据技术的社会治理数据量大、数据全面而系统，社会治理要素数据化引领社会治理从经验决策走向数据决策。

3.关联性基于大数据技术社会治理维度的关联性特征主要体现在两个方面。一是从社会治理的主体看，不仅包括政府主导，而且包括社会组织、企业和民众共同参与的系统协同过程。根据不同主体所拥有的数据特征发挥不同主体的数据功能，实现社会治理数据化。二是从实现过程看，彰显基于大数据社会治理过程历史维度、认知维度、组织维度、技术维度和社会维度的关联性。没有历史维度，就不会有不同主体认知维度的变革。与此同时，没有认知维度的变革就不会有技术维度的变革，进而不会有组织维度和社会维度的变革。因此，基于大数据技术的社会治理不仅是不同主体的关联，而且是不同维度的关联。

4.动态性基于大数据技术社会治理维度的动态性表现在三个方面：其一，大数据技术对社会治理数据的存储、分析、挖掘、可视化过程彰显社会治理大数据从原始数据向数据仓库和数据决策不断转变的动态过程。其二，基于大数据技术社会治理是从历史维度→认知维度→组织维度→技术维度→社会维度不断变革的过程。其三，基于大数据技术社会治理数据的动态性实现了社会治理的动态化。通过大数据分析结果可以为不同主体及时了解和掌握社会问题的变动和社会问题发展趋向提供决策支撑。

四、启示

随着大数据时代的到来，社会治理数据化已成为发展趋势，数据越来越成为最重要的社会治理资源。为进一步发挥大数据在我国实现社会治理现代化中的重要作用，提高大数据技术在社会治理领域的应用水平，需要做好以下几个方面：首先，加快顶层设计为基于大数据技术的社会治理提供组织保障目前，社会治理主体虽然从单一政府主体走向政府、社会组织、企业和民众等多元主体。但是，“尚未出台在全国具有普遍指导意义的与社会治理机制有关的顶层设计，”不同主体所拥有的数据存在重复收集、数据休眠、数据分割等问题。为实现社会治理数据化，我们需要结合“大部门制”改革加快顶层设计，明晰政府、社会组织、企业与民众各主体所应拥有的数据资源，理顺政府与市场的数据限权关系，政府与社会组织的数据分权关系，民众参与社会治理的数据权利与责任关系。组织结构的大变革是发挥数据价值的一次大解放。加快顶层设计是从根本上解决数据分割、数据重复和数据休眠等问题的重要手段，为基于大数据技术的社会治理提供组织保障。

其次，进一步开放不同主体的数据为社会治理数据化提供数据来源。基于大数据技术的社会治理“数据必须是完整的；数据必须是原始的；数据必须是及时的；数据必须是可读取的；数据必须是机器可处理的；数据的获取必须是无歧视的；数据格式必须是通用非专有的；数据必须是不需要许可证的”。不合格的数据比没有数据更可怕。我们应以公众需求为导向，提高社会治理数据的开放性。应该在保障国家安全、个人隐私和企业秘密的前提下，开放政府、各种组织、企业相关的社会治理数据，使数据权成为社会治理的一种软权力。开放政府等不同主体所拥有的公共数据代表着数据在社会的自由流动、知识向大众的自由流动，同一数据由于使用主体目的不同，会形成不同的数据决策。而目前农民和城市底层居民、老年人由于种种原因多是基于大数据技术社会治理的缺席者，同时地区之间，政府、各种社会组织、企业和民众之间的数据鸿沟也是存在的。因此，数据开放同时也为基于大数据技术社会治理多元主体的功能发挥提供了数据来源。

第三，进一步加快大数据服务平台的建设为社会治理数据化提供现实依托。由于社会治理领域多，不同区域治理能力差距比较大，如何将数据决策服务于社会治理，需要相应的平台作支撑。大数据服务平台的建设需要从硬件设施、数据分开、收集、处理与运用等环节着手。政府、社会组织、企业和民众需要借助云计算或者其它平台，实现从数据收集者、分析者向数据运用者转变，实现社会治理数据化。“辽宁创建的民心网平台对群众关心的热点、难点问题进行筛选、认领和分派，并通过《民心网内参》直接报给辽宁省主要领导。10年来得到545位领导同志批示1493次。”民心网实现了社会治理过程中政府、社会组织、民众等不同主体的协同性，提升了分析和解决社会问题的能力，也充分说明开展大数据技术在安防、医疗、卫生、教育等社会治理应用示范建设的重要性。因此，平台建设不仅是实现社会治理大数据资源的基础，而且是发挥不同主体社会治理功能的主要依托。第四，进一步解决好大数据的风险问题为社会治理数据化提供安全保障。技术往往是一把双刃剑，主要解决合理性问题，是否合法需要回归社会现实，大数据技术也不例外。

基于大数据技术社会治理的风险表征在两个方面：一是社会治理的数据虽然服务于公共领域，但是原始的数据涉及个人信息、国家秘密等。可以说，基于大数据技术社会治理的风险主要来源于数据伦理、数据隐私、数据滥用等。这需要在立法层面上明确社会治理大数据采集和使用的原则，并要通过制度创新、技术创新和文化创新等提高社会治理数据的安全性。制度创新主要为规范政府、社会组织、企业和民众开放、使用数据提供行为准则。为保障信息开放的合法性和安全性，目前我国已出台政府信息开放的相关条例。技术创新可以将服务于社会治理数据的个人信息进行过滤，为保护个人信息提供技术支撑。数据文化为规范不同主体的行为提供社会氛围和伦理底线。二是过度依赖数据进行决策也会产生风险。由于数据的不完整性和个体化倾向等原因，使大数据的预测结果只能提供一种参考，而不可能是一种现实的、完全可靠的决策。我们在社会治理过程中应防止对大数据技术的过度依赖，在使用与决策过程中保持必要的张力。

作者：苏玉娟 单位：中共山西省委党校