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“大數據時代的預言家”舍恩伯格認為大數據是當今社會獨有的一種新型能力：“以一種前所未有的方式，通過海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。”規模化、多樣性、高速性和價值性是大數據的突出特征，如果說數據庫時代的數據管理是“池塘捕魚”，大數據時代就是“大海捕魚”，大數據正在變革著人類社會的各個領域，包括我們理解世界的方式。政府必須從理念和行動上做出積極的回應，以適應大數據驅動的治理變革。
■推動治理結構變革：從一元主導到多元合作
現代意義的治理是各種公共的或私人的主體管理公共事務諸方式的總和，治理主張打破傳統以政府或公共機構為唯一權威主體的模式，提倡公共機構與社會力量相互合作，形成一種多中心、開放型的治理網絡。多中心治理越來越涉及這樣的社會情景：公共政治的結構不再是僅僅圍繞著利益或問題而組織起來，而是圍繞著事件和密集的信息流而組織起來。以互聯網為中心的信息革命使得傳統公共機構不再是主導數據的唯一機構，這才是治理變革的真正動力。
從部門數據到公共數據，打造合作治理的大平臺。數據是事物屬性和事物間相互關系的再現和抽象，良好的治理需要開放數據的支撐和支持。當前我國數據的采集和使用尚未走出部門化、碎片化和管控導向的局限，難以適應現代公共治理的需要。需建立合作治理的數據平臺，以打破政府數據的部門壁壘，減少數據重復建設，推動數據標準化，建立融合、共享、服務導向的公共數據。政府可以鼓勵和引導社會組織和商業機構參與國家公共數據的建設，提升數據開發利用的效率，鼓勵和引導第三方數據免費共享和再利用，加快公共數據的流動和價值發掘。與此同時，也可以鼓勵大數據行業精英和大型機構參與大數據秩序和行業規范的構建，以確立大數據公共使用的基本規則。
從強大政府到強大網絡，打造合作治理的伙伴群。強大的現代治理能力來自于強大的治理網絡。數據流日益引導問題流、資源流和智慧流的匯聚，政府需將數據流的變革潛能轉為治理改革的驅動力，通過對政府和社會的再梳理，建構強大的治理伙伴網絡，整合政府資源，激活社會資源。
從權力導向到責任導向，打造合作治理的新規則。在治理變革中，不可避免地涉及權力和利益的流動和再分配，良好的治理是從權力再分配轉向責任的再分配。行動者不僅要清楚可以得到什么，更要清楚自己的責任和義務。為促進公共利益行動，從權力驅動轉向責任驅動。可視化是大數據的特征，合作治理就是通過大數據將模糊責任轉為可視化責任。在法定責任框架下，進行可視化責任梳理和再分配，生成問題情境清單、責任清單、任務清單和責任履行清單，并將它們在決策者、執行者和公眾之間無障礙地流轉和對接。這種直觀形象的責任機制使行動者跨時空地看到自己與整個治理網絡的關系以及自己承擔的任務，并能通過可視化監督倒逼行動者履行責任。
■推動治理決策變革：從經驗決策到數據決策
公共決策本質上是縮短理想和現實之間差距的過程，它是未來導向的。公共決策需在準確把握客觀現實的基礎上，做出符合目的的選擇與決斷。傳統公共決策往往是依靠政治精英和業務專家的知識、經驗、直覺做出的，決策依據主要是過去事實和經驗理性，很大程度上是一種經驗決策和模糊決策，決策結果同客觀現實存在著較大的偏差。決策者對未來的預測受支持數據、時間以及預測水平的限制，是無法做到完全理性和精準的。大數據不斷顛覆著公共決策的基本方式，西方學者紛紛倡導“數據化決策”或“數據驅動的決策”，其核心理念就是一切讓數據說話，發現好想法，做出好決策。根據舍恩伯格的大數據思維變革理論，我們可以理出從經驗決策向數據驅動決策轉化的實現路徑。
從小數據到全數據。大數據時代，公共決策可以借助于云計算分析更多的數據，甚至可以處理和具體決策有關的所有數據，而不再依賴以前隨機采樣的小數據。公共決策將從依托傳統的抽樣調查、典型調研、專家會議，轉向分析全面而完整的數據，超越慣性思維和偏見，使決策真正“基于實證的事實”。公共決策應盡可能地實現全數據以超越局部精準掌控戰略全局，防止以偏概全，并注意各類異常情況，發現背后的潛在機會和威脅，防止因小失大。
從“應該是什么”到“實際是什么”。基于相關關系的預測是大數據的核心，數據決策應注重尋找事物間的相關關系，關聯物能提醒我們某件事情正在發生。例如，有的搜索工具通過分析人們的檢索詞條，可以預測流感的傳播趨勢，但要找出檢索記錄和流感趨勢之間的關系，事情就變得異常復雜了。對公共衛生決策而言，能夠在緊急時刻精準研判出流感趨勢才是最關鍵的。
■推動治理績效評估變革：從目標評估到全景評估
傳統的治理績效評估是目標控制導向的，常常以預定的治理目標為標準，主要衡量治理行動實現治理目標的程度。治理績效的復雜性決定了這種單一的評估模式很難全面客觀地衡量出真實的績效。全景評估意指“所有的地方都被評估到”，全景評估的廣度和深度遠遠超過傳統的目標評估。基于大數據的技術特征和社會屬性，通過數據整合和信息加總，可以記錄政府治理的軌跡和全景，不同數據之間交互印證，“全景評估”完全可能實現。
大數據時代最顯著的變化是從數字化轉向數據化，數字化是把模擬數據變成計算機可讀的數據，而數據化是通過記錄和分析對一切社會現象進行量化。政府要充分發掘大數據全面量化的技術潛能，實現對治理行為的全景留痕和數據化，通過智能數據采集系統和多元反饋機制，治理所涉及的主體、過程、方位、事件等全要素都可以被自我數據化，同時也可能被他人數據化。這些客觀的、無篩選的記錄、存儲能為全景評估提供最原始的數據。
量化治理績效。利用大數據技術，可以將一切文字、聲音、視頻等半結構性、無結構信息進行分析評估，政府要盡可能地用量化的指標體系來逐漸取代彈性很大、語義含糊的定性評價，提高治理過程量化的范圍和深度。
關聯性評估。治理績效評估要改變以往預設評估目標、標準、范圍的模式，將盡可能多的治理效果、產出、影響等要素納入系統性評估之中。按照大數據的“導航路徑”，可以發現很多以前未曾關注的績效盲點，如例外績效、異常績效等。這種相關關系分析法可以降低偏見、慣性思維、時空局限造成的不良影響，幫助我們更準確、更快捷、更全面地評估政府治理績效。
（《學習時報》）
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