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張春艷:大數據時代的公共安全治理

2014-12-12 11:14:38??來源:《國家行政學院學報》  責任編輯:鄭思楠   我來說兩句
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原標題:張春艷:大數據時代的公共安全治理

(吉林省行政學院,吉林 長春 130012)

[摘要]大數據帶來了數據與信息處理方式的根本性變革,有助于公共安全治理者風險認知能力的提升。大數據時代的公共安全治理面臨大數據收益與成本、保障安全與誘發風險、信息開放與隱私保護以及技術發展與管理滯后之間的矛盾。大數據時代的公共安全治理應走向“智慧治理”模式,它強調以大數據為代表的知識與技術的廣泛性應用,借以提升國家與政府應對公共安全事務時的治理能力。

[關鍵詞]大數據;公共安全;治理;智慧治理

[中圖分類號]D6314[文獻標識碼]A[文章編號]1008-9314(2014)05-0100-05[收稿日期]2014-09-24

[作者簡介]張春艷(1965-)女,吉林長春人,吉林省行政學院應急教研部主任,教授,研究方向為公共管理、應急管理一、引言

公共安全是社會發展與文明進步的前提條件。在當今時代,由于快速的社會變革而引發的各種危機事件將人類社會帶入了一個真正的“風險社會”。風險社會的本質特征是“不確定性”,即對風險難以進行有效預測與控制。鑒于此,政府管理者乃至社會公眾風險認知能力的提升成為改善公共安全治理效果的關鍵。近些年來信息技術的發展特別是“大數據”時代的來臨帶來了數據與信息處理方式的根本性變革,這也對傳統的公共安全治理實踐帶來了新的機遇與挑戰。根本來看,大數據時代的最大特征是對各種類型數據價值的深層次挖掘,是信息社會中科技理性的高度彰顯。為了順應這一時代發展趨勢,本文提出了“智慧治理”的概念,認為它將成為大數據時代公共安全治理的發展前景。

二、大數據與大數據時代的特質

當前,大數據(Big Data)缺乏一個明確、統一的定義。維基百科對它的界定是:“大數據,或稱巨量數據、海量數據、大資料,指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工,在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息”。[1]另一個常被引用的界定出自美國麥肯錫全球研究院在2011年5月發布的一篇名為《大數據:未來創新、競爭、生產力的指向標》的研究報告:“大數據指的是大小超出常規的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集”。[2]此外,也有一些研究者從功能的角度對它進行了界定:大數據是“在多樣的或者大量數據中,迅速獲取信息的能力”。[3]

本文認為,大數據的本質仍然是“數據”,只是它所具有的“大”特征賦予了它不同于一般數據的特殊價值。具體而言,大數據之“大”表現為“4V+1C”的特征:(1)Volume,即海量的數據規模,統計表明人類近兩年所產生的數據量相當于之前的總量;(2)Velocity,即處理速度快,海量的數據必須借助高效率的數據挖掘技術;(3)Variety,即多樣化的數據類型,既包括傳統的結構化數據,也包括各種半結構化甚至非結構化的數據類型,例如視頻、音頻、圖片、位置信息等;(4)Value,即巨大的數據價值,但是價值的密度較低;(5)Complexity,即分析處理的復雜性加大。[4]

就其作為“數據”的本質來看,海量的數據自始至終存在于我們的身邊,只不過在缺乏有效的處理技術時,這些信息數據并不會對我們產生太大的價值。近些年,借助于云計算、非關系型數據庫等信息技術的發展,海量數據的集中處理成為了可能。更重要的則是,“大數據”意味著一種理念與思維方式的更新,人們開始注重挖掘那些傳統上認為沒有價值的數據信息中所蘊含的價值。

盡管“大數據”概念提出至今只有短短幾年時間,但是緣于其迅速發展的態勢以及所具有的變革性價值,許多人得出了“大數據時代”已經來臨的論斷。在中國,2013年也被信息產業界稱為中國的“大數據元年”。[5]美國政府于2012年啟動了“大數據發展研究計劃”,將其上升為一項重要的國家戰略。我國也有許多專家學者向政府高層建議,呼吁制定大數據國家戰略規劃,并在發展目標、發展原則、關鍵技術等方面做出頂層設計。[6]應當說,如何利用大數據推動社會的發展、滿足公眾的需求,已經成為當前時期政府管理者需要認真思考的重要問題。

三、大數據時代公共安全領域的機遇與挑戰

大數據能夠讓人們掌握到前所未有的全面信息,在對其進行有效處理的基礎上更為準確地發現事物發展的規律。在大數據環境下,不確定性的消除具備了真正的可能性。正是由于大數據的這種作用,它已經開始在信息產業、交通運輸、醫療衛生、食品安全等領域中發揮出重要作用。與此同時,在社會公共安全領域,大數據也有著廣闊的應用空間。整體而言,公共安全領域中的大數據信息主要包括社會治安類安全信息(治安環境、犯罪信息等)、消費經濟類安全信息(如信用卡信息)、公共衛生類安全信息(空氣質量、傳染病、食品安全信息等)、社會生活類安全信息(氣象、交通信息等)等類型,[7]這些信息“量”與“質”的提升為公共安全治理績效的改善創造了有利條件。

然而,大數據本身是一把“雙刃劍”,對于社會公共安全治理而言,它既帶來了前所未有的機遇,也相伴而生許多挑戰甚至新的風險。公共安全管理者需要清醒地認識到該項技術發展所引發的下述矛盾。

(一)大數據處理收益與成本之間的矛盾

大數據的出現為危機或風險信息的全面掌握提供了充分的可能。通過收集、處理海量的數據信息,能夠提升危機決策者的認知與判斷能力,并“以過去根本不可能的方式做出決策”。[8]然而大數據處理在帶來巨大收益的同時,也會引發處理成本過高的問題,“互聯網、物聯網、云技術等帶來了每時每刻都在產生、紛繁復雜的巨量信息,人類被淹沒在數據信息的海洋中,常人的能力和常規的技術已經無法處理”。大數據處理成本的高昂一方面源于數據規模的巨大,而且絕大多數為非結構化數據(視頻、圖片、位置信息等),需要配備更高級的硬件設備進行處理;另一方面源于大數據的價值密度較低,海量的數據中往往只能提取出少量有價值的信息,例如在大量的監控錄像中,可能只有幾秒鐘的畫面對偵破犯罪有用。這就要求在進行大數據處理投入時提高公共財政資金使用的效率,來更好地滿足公眾需求。

(二)大數據保障安全與誘發風險之間的矛盾

在當前的網絡社會中,大數據時代的信息傳輸和存儲渠道日益多元,這在很大程度上限制了有害信息的破壞范圍。一方面由于大數據的數量龐大且價值密度低,這在客觀上提高了網絡攻擊者的破壞成本;另一方面,大數據的發展“驅動網絡扁平化,對網絡的安全有好處”。[9]然而,以大數據為代表的社會信息化也給公共安全帶來了新的威脅,“信息技術的發展,使得大量數據被存儲、分析、傳輸和應用成為可能,而且人們對這些數據資源的依賴性越來越強,一旦遭到破壞,損失巨大,危害嚴重”。[10]大數據來源的廣泛性以及傳播的開放性意味著網絡攻擊者有了更多的破壞渠道,可以進行“高級可持續攻擊(APT)”。[11]而且,各種破壞行為將更為隱蔽,網絡安全管理者的監控成本將大幅度提升。除此之外,由于大數據中80%以上的均為非結構化數據,這也對數據的安全存儲構成了挑戰。[12]

(三)大數據信息開放與隱私保護之間的矛盾

大數據的一個顯著特征是將社會生活中的各類事物數據化,同時將分布于不同領域、網絡、系統、數據庫內的各類數據整合在一起,從而挖掘出其中有價值的信息。為了盡可能保證信息挖掘的準確性,開放、流通、透明成為大數據利用的必然要求。因此,大數據的發展必然涉及到與個人隱私保護之間的沖突,“在大數據時代,想屏蔽外部數據商挖掘個人信息是不可能的”。[13]而且,在大數據應用環境中,各類數據呈現出“動態”特征,現有的“基于靜態數據集的傳統數據隱私保護技術面臨挑戰”。[14]特別是在公共安全領域中,安全保障的“公共性”與公眾隱私的“個人性”之間的界限更是難以清晰界定。例如,公共場所的監控使人們的隱私被暴露。更有甚者,以社交網站為代表的互聯網發展在無時不刻地追蹤著人們的行為“軌跡”,由此產生的大數據會形成一種“數字化記憶”效果,作為一種“全景控制的有效機制”,[15]它會嚴重威脅人們的隱私和自由。

(四)大數據技術發展與管理滯后之間的矛盾

當前來看,大數據已經在社會經濟的多個領域中展露出了巨大的發展潛力。然而,技術的發展容易產生“文化滯后”現象,“科學發現或技術發明在先,滯后的適應文化往往是社會組織和意識形態”。[16]也即,技術的發展并不一定能夠順利轉化為社會事務治理績效的改善,這一點在公共安全領域中體現得尤為明顯。公共安全的治理涉及到公共部門、私人部門等多類主體的協作,由此將會產生公共安全信息搜集、整合、應用上的各種問題。由于各類安全數據之間缺乏統一的標準,現有組織、部門、制度間的分割以及信息管理理念的滯后往往導致“數據孤島”現象的出現。歸結來看,在大數據技術發展的基礎上,以公開、透明、共享、協作等為基本原則的數據應用理念的轉變以及數據管理模式的重構將成為制約公共安全治理領域中大數據應用效果的關鍵。

四、走向智慧治理:大數據

時代公共安全治理的前景作為科技理性的產物,大數據的合理利用將能夠推動公共安全治理實踐的根本性變革。風險社會中的“不確定性”主要表現為各類危機事件發生及其演變趨勢的“不可計算性”,[17]然而大數據技術則大大增強了公共安全治理者的“計算”能力。當“大數據”成為各種危機決策的基礎之時,將出現一種全新的公共安全治理形態,本文將其稱之為“智慧治理”(governance by wisdom)。“智慧”意味著“對事物能迅速、靈活、正確地理解和處理的能力”。[18]作為一種特定的社會治理類型,本文“智慧治理”的概念借鑒了法國思想家福柯提出的“Governmentality”概念,在中文語境中它多被譯為“統治術”,也有研究者將其譯為“智性治理”,并認為“智性治理”是“政府理性的縮寫詞”。[19]羅斯與米勒在評價福柯的該思想時指出,“國家開始從(數目及職權)有限的中央機構,變為藏身于一組組的制度、手續、分析方法、檢討過程、計算估量和策略盤算之中,其目的是利用各種精打細算的監察及行政手段,去塑造及增強國力”。[20]根本來看,智慧治理所強調的是以大數據為代表的知識與技術的廣泛性應用,借以提升國家與政府應對公共安全等事務時的治理能力。具體而言,體現為下述幾個方面的內容。

(一)智慧治理的本質:基于大數據應用的精細化管理

單純的數據并不能夠直接帶給我們可利用的有益價值。“數據”只是對某個事件、物體或現象的記錄,體現為數字、文字、聲音、視頻、圖像等;當數據經過篩選、清理、加工、提煉之后,將成為有意義的“信息”;當“同樣的信息重復出現,事物的本質規律被揭示”之后,信息才可能變為“智慧”。[21]由于大數據不僅涉及海量的數據資源,還涉及數據處理方式的根本性變革,因此它將為智慧治理的實現奠定基礎。“大數據將引發新的‘智慧革命’:從海量、復雜、實時的大數據中可以發現知識、提升智能、創造價值”。[22]

在公共安全領域中,智慧治理的實現在根本上依托于公共安全決策模式的轉變。決策行為將基于數據及其分析,這是一種重視理性的、數據驅動的決策模式。正如耶魯大學教授丹尼爾·埃斯蒂所言:“基于數據驅動的決策方法,政府將更加有效率、更加開放、更加負責,引導政府前進的將是‘基于實證的事實’,而不是‘意識形態’,也不是利益集團在政府決策過程中施加的影響”。[23]為了有效實現公共安全決策中大數據的價值,必須對其進行全面的精細化管理,這也是智慧治理的內在本質。精細化管理的基本要求是“復雜事情簡單化,簡單事情流程化,流程事情定量化,定量事情信息化”。[24]為此,必須貫徹“精、準、細、嚴”的原則,提高大數據應用的效益并盡可能降低成本,以最為精確、有效的方式滿足社會公眾的公共安全需求。

(二)智慧治理的主體:政府主導下的多元主體合作

在傳統的公共安全應對中,政府部門幾乎是惟一的治理主體,這在國家安全、社會治安、災害救援等傳統安全領域中表現得尤為突出。然而在當今的“風險社會”中,產生了許多非傳統安全事務,例如公共衛生危機、群體性事件等矛盾沖突、社會信任危機等,這些公共安全事務“更多出現在公民日常生活中”,需要“通過公民民主參與方式實現社會的自我治理”。[25]在大數據時代,這種公眾參與的必要性更為突出,因為公眾自身已經成為大數據的重要來源。除了社會公眾外,企業(市場)也成為公共安全治理中的重要參與主體。特別是一些互聯網、信息行業中的優質企業,它們可以憑借所擁有的大數據處理技術,協助政府管理者從海量數據中挖掘出有益信息。一個典型的案例是谷歌公司,在2009年甲型H1N1流感爆發幾周之前,該公司的工程師就根據大量互聯網信息的匯總、比對,得出了對流感來源與傳播態勢的判斷,這種判斷與后來官方的結論基本一致,而且“與習慣性滯后的官方數據相比,谷歌成為一個更有效、更及時的指示標”。[26]在充分重視非政府主體作用的同時,也必須對政府部門的主導作用給予清醒的認識。公共安全的許多領域涉及到國家安全、政治與社會的穩定,必須有一個權威的公共主體進行主導與協調工作,而這一主體只能由政府部門擔任。公共安全治理中所涉及的政府部門主要包括國家安全部門、公安部門、環境保護部門、公共衛生部門、安全生產部門、交通運輸部門、質量監督部門、氣象部門等,當前所存在的問題是部門間協調上的失效使得“擁有數據的部門沒有能力去分析,有分析能力的部門沒有數據”。[27]歸結來看,大數據時代公共安全“智慧治理”對其主體的要求是政府在實現自身所屬部門之間有效協調的基礎上,發揮公共安全治理的主導作用,構建“政府—社會—市場”的協同治理機制。

(三)智慧治理的過程:大數據環境下的公共安全治理機制重構

作為一種治理理念,智慧治理凸顯了科技理性之于社會治理的重要性。這種科技理性在社會公共安全治理實踐中的作用效果,則有賴于智慧治理理念貫徹于公共安全治理的全過程之中,實現公共安全治理機構的重構。一般而言,公共安全治理機制主要包括危機預警機制、危機決策機制、指揮協調機制、資源動員機制、信息發布機制、應急救援機制、善后恢復機制等等,它們分別對應于公共安全治理過程的每一個階段中。從數據(信息)流動的角度看,公共安全治理的過程又是一個數據搜集、數據整合、數據提煉、數據挖掘、安全分析、安全情勢判斷、安全監測、發現危機(風險)的過程。相較于傳統時期的公共安全治理機制與治理流程,大數據時代的最大改變在于,公共安全決策的流程將由危機事件發生后的“應對”轉變為危機事件發生前的“預測”。具體來說,應對式決策是一種“逆向”思維,體現為“事件突發—邏輯分析—尋找因果關系—進行突發事件應急決策”的流程;預測式決策則是一種“正向”思維,體現為“挖掘數據—量化分析—尋找相互關系—進行突發事件預測決策”的流程。[28]在有效的數據處理技術的支撐下,將數據思維貫徹于公共安全治理的全程中,由“(客觀)事實驅動”的決策取代“(主觀)經驗驅動”的決策,將成為大數據時代智慧治理過程的關鍵特征。

(四)智慧治理的工具:信息技術的跨越式發展

智慧治理的高度“精細化”要求只有在互聯網時代發展為大數據時代時才能實現,這是因為它在很大程度上是一項“技術活”,需要不斷升級的信息技術(硬件與軟件)的支持。在近些年來,信息技術已經取得了跨越式的發展,物聯網、云計算與大數據相繼成為最具代表性的前沿性技術。而大數據時代智慧治理的推進,則需要上述三項技術的“協作”:大數據要靠物聯網來采集獲取,對大數據的分析則需要運用云儲存、云計算等云技術。[29]具體來看,智慧治理中分別需要大數據融合技術、大數據處理技術、大數據分析與挖掘技術等工具,具體手段則包括“機器學習、統計分析、可視數據分析、時空軌跡分析、社交網絡分析、智能圖像/視頻分析、情感與輿情分析”等。[30]為了推動上述信息技術的進一步發展,需要加快信息化基礎設施的建設,例如下一代互聯網、第四代移動通信、公共無線網絡、電子政務網、行業專網等的建設,以及各種類型數據庫、數據中心、云計算平臺的建設。其中在社會公共安全領域中,廣覆蓋的視頻監控網絡、大傳感器網絡、地理信息系統(GIS)以及與之配套的視頻濃縮檢索技術、視頻圖像信息庫建設等,將成為重要的安全治理“利器”。

五、結語

作為現代國家治理體系中的重要組成部分,公共安全治理的推進有賴于國家/政府治理能力的提升,而本文所分析的“大數據”正是這一能力提升的重要基礎。當前來看,大數據的開發應用已經被許多國家提高到國家戰略的高度來進行研究。就我國而言,盡管尚未出臺國家層面的大數據研究規劃,但是政府高層也在很大程度上開始關注這一領域,今年初李克強總理所做的政府工作報告中明確提出要設立新興產業創業創新平臺,在大數據等方面趕超先進,引領未來產業發展。當然,智慧治理的真正推行,除了理念上的轉變外,還需要完善的制度規則體系的保障以及先進技術工具的支撐。這些變化與發展將為公共安全的治理與社會安定和諧的實現帶來新的前景。

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