随着信息化的发展,人类社会开始迈入大数据时代。大数据除其经济价值外,还蕴含着巨大的社会价值,对当前我国的社会治理带来了诸多的机遇和挑战。如何认识大数据所带来的变革,收集、分析和利用好大数据,有效地将它运用到社会治理机制的创新中去,亟待研究和实践。
重视大数据在社会治理中的重要价值
在大数据时代中创新社会治理,就必须了解和把握大数据对社会治理带来的冲击及其新的变革需求。
提供政策制定的依据,提高科学决策水平。政府的决策离不开数据资源的支撑。政府部门是社会治理的主导者,在出台社会规范和政策时,通过对大数据整理和分析,探寻数据间的相关性,从中找到隐藏在数据背后的规律性信息,并将数据的处理分析结果转化为政策决策的依据,这样就可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差,从而提高决策水平和公共服务的效率。当前,大数据也逐渐成为政府公共决策、企业经营决策的重要手段,数据领域流行的说法是“更好的数据意味着更好的决策”。譬如城市智能交通,可以通过公交刷卡记录、手机信号源等方式来展开城市公交客流信息的全数据分析,从中挖掘出客流量、客流聚集点、交通拥挤点等有效信息,从而为城市公交线路的合理规划和站点的设置提供重要的决策参考,使大多数人能够享受到及时、方便的交通服务,提高公共交通的出行分担比,缓解城市交通的拥堵。
了解社会公众的需求,提升社会治理与服务能力。了解并满足公众的需求是社会治理的核心理念,社会治理与服务就是一个不断发现并满足公众需求的过程。当前,大量社会矛盾问题产生的一个重要根源是公共服务机构不了解社会公众的真正的利益诉求,从而无法有效地提供公共服务和产品。实际上,大数据背后隐藏的是各种公众需求的信息。这些需求是人们通过QQ、微博、微信、论坛等各种网络平台的互动交流和交往中表现出来的,其背后就是人们的各种情感、兴趣、价值观和利益诉求等有用信息。因此,政府可以借助来自互联网和社会化媒体的丰富数据资源,以此来了解人们的心理活动和利益诉求,并依托各种网络互动平台方式,促进政府和公众互动,获取公众的各种个体需求和公共需求,为公共服务与产品的提供奠定基础,促进社会治理与服务能力的提升。
预测人们的行为趋势,促进社会矛盾的消解。大数据的挖掘和运用包括两个侧重点:描述性分析,主要是针对过去,揭示规律;预测性分析,面对未来,预测趋势。从了解需求到掌握舆情,再到预测行为,这是一个由浅入深、由表及里的过程。大数据是人类各种行为的显微镜,各种行为和社会状态被广泛记录,对它的管理和分析可以产生巨大的社会治理价值。我们可以基于历时和实时的大数据分析,密切掌握一些特殊人群越轨行为、社会秩序与稳定受到威胁等需要社会治理介入的节点或情况,从源头上做好各种社会矛盾的预防和化解。一方面,各种社会化媒介成了社会舆情和民意的重要载体,由此产生了海量的数据信息,通过对这些数据的收集、提取和整合分析,可以掌握社会舆情的动向和民意情况,从中可以探寻社会矛盾发展演变的轨迹。另一方面,可以从中探寻出事件相关者的行为规律,进而精确地预测其后续的行为,从而有效预防和化解各种社会危机事件。
三方面着手推进大数据的运用
大数据时代的到来,迫切需要我们高度重视大数据的社会治理价值,并积极运用大数据来推进社会治理的创新。就实际情况而言,目前我国社会治理中大数据的运用主要面临思想认识不足、数据平台缺少、专业人才匮乏和运用能力较差等困境。为此,必须从如下几个方面着手。
树立大数据治理的意识。大数据将会成为引领未来科技和社会进步的重要载体。然而现实情况却是,社会成员普遍存在对大数据认识不足的问题,尚未意识到大数据对社会治理所带来的机遇和挑战。为此,全社会要加快树立起大数据思维,学会运用大数据为社会治理服务。一方面,强化大数据的宣传教育。通过各种方式的宣传推广,让社会各个领域、行业和阶层群体接触与了解大数据的新思维和新技术,为大数据的运用奠定良好的社会基础。另一方面,重视运用大数据决策,制定大数据国家战略,通过顶层设计引导和推动大数据的研究和利用,充分发挥其社会治理价值。
打造大数据综合信息平台。大数据综合信息平台是一项复杂的工程,需要从硬件设施、数据公开、收集、处理分析和运用等各个环节着手。首先,信息技术基础设施是大数据技术应用的载体,设施的好与坏影响着数据资源能否被有效地收集、分析、挖掘和应用。要推进大数据设施建设,扩大大数据技术的应用,促进数据驱动的社会决策和社会治理。其次,建立数据资源的公开和收集机制。海量信息的公开与收集是大数据治理的一个基础条件。通过数据资源的共享与利用,既可以打破政府部门的信息垄断,也可以加强政府与公众的互动反馈,促使数据驱动的社会治理常态化。再次,建立信息收集和分析处理中心。“没有分析就没有所谓的大数据”。大数据的一个显著特征就是信息的巨量化和碎片化。而要使大数据真正发挥出价值,就需要建立一套完整的数据综合处理系统,对大数据进行整合分析。最后,构建大数据的运用机制。运用大数据创新社会治理机制的核心理念是大数据的运用,促进政府由数据“收集者”“分析者”向数据“运用者”转变,促使社会管理转向社会治理。
培养社会治理型数据人才。数据分析在社会治理中的重要性,已越来越被政府和管理部门所认知。然而驾驭数据的能力并不那么容易获得,数据分析人才的严重短缺,已成为社会治理过程中面临的最大难题,这在社会领域尤为突出,目前社会治理型的数据分析人才相当匮乏,难以适应社会治理的需求。为此,要加快培养优质数据分析人才:出台相关政策法规,为数据分析人才的成长提供可靠的制度保障;加大资金支持力度,培养和激励数据分析人才的成长;加强专业培训和业务指导,培养起一大批社会管理类的专业数据分析师。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21