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国内外大数据下政策评估研究综述(2)

来源:学术堂 作者:原来是喵
发布于:2016-12-07 共9246字
  (二)国内基于大数据的政策评估研究现状
  
  目前,针对大数据在政策评价领域的应用尚处于探索之中,应用领域的研究重点主要集中在技术开发层面和社会公共服务层面。
  
  从技术开发角度而言,大数据技术的进步改变了政策评价的数据获取方式、分析方式和影响方式。ASKE(Application  Specific  Knowledge  Engine)是未来互联网领域资源向融合的知识库构建的有效机制,它面向不同领域的开源数据获取和处理需求,构建不同的传感网络;用“四熵”分析法(量熵、强熵、情熵、联熵)作为监测政策和决策支持的指标体系,科研人员可以进行科研创新影响力计算实验,并对其效果进行评判和预估。[18]充分利用开放流动的大数据资源,综合协调各种要素,形成信息对称、权利对等、扁平化组织的社会结构,以海量社会传感器为基础,以高性能分布式计算为支撑,以知识自动化技术为核心,以虚实互动的平行系统为手段,实现集舆情感知、平行管理和移动指挥与控制为一体的闭环反馈组态式的社会管理。[18]此外,学界对于大数据时代决策评价支持系统的技术挑战也有相应的研究,主要面临数值计算语言与数据库语言存在异构障碍,对传统数据库的存储能力和存储方式的挑战,多样化数据在转换与处理上存在的困难等。[19]
  
  在公共服务方面,从宏观战略角度而言,国务院自2015年7月相继发布了《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《促进大数据发展行动纲要》等指导性文件,努力促进大数据的技术研发和应用,并通过建立健全法规制度、人才培养、国际合作等机制,为大数据巨大潜力的释放做好铺垫。
  
  同时,大数据在不同的政策评价过程中已经有较为广泛的应用,大数据将贯穿政策循环过程的始终。在财政政策领域,财税大数据系统涵盖了全国财政、海关和金融等全部数据,这将有利于根除目前财政预算透明化程度不足的问题,并推动政府公共数据的免费公开。大数据在刑事政策中的应用是通过大数据将无数个体对网络进行各种操作的数据直接反馈到数据库中,对政策的执行和结果进行实时监控,并且将监控的结果数据化后再进行分析;大数据能帮助发现某类刑事案件受哪些因素的影响,有效地预测犯罪,确定多重维度,增强犯罪预测的准确性。[20]大数据在价格政策上的应用主要通过物联网、手机移动平台、数据终端采集等技术采集数值属性和物理属性的数据,分析价格政策对人们生产和生活的影响,发布对用户有意义的信息,实现数据可视化、人机交互、机器智能等应用,充分挖掘大数据的价值。[6]在城市交通管理上,通过对城市多方面信息进行关联分析、聚类分析等找出规律性,以图文形式呈现,并通过建设政务处理平台,对城市交通管理实现一体化。[8]
  
  相比发达国家成熟的大数据在政策评价中的应用,很多研究者提出国内研究存在的问题及改进措施:①完善与大数据相关的法律规章,做好从传统数据向大数据过渡的制度衔接工作,确保大数据环境的信息安全,明确管理者和使用者在数据收集、整理、分析和共享过程中的责任和权利。[9]②注重纵横关系协调,针对中国电子政务建设“条强块弱”现状,横向部门之间缺乏有效业务协同和信息共享这一现实制约大数据应用于政策评价,唯有在保障“条线”政务顺利开展的同时促进横向共享和协同,才能解决大数据应用的分散建设问题。[21]
  
  针对大数据支持政策评价的研究,近年来国内外学者积累了丰富的研究成果。然而,当前国内外在此领域内的若干问题仍有待进一步细化:①从宏观角度研究大数据在公共政策方面的成果较多,且大数据应用研究主要集中于数据共享问题和数据隐私保护。由于社会公共服务管辖范围内的各个行业具有特殊性,建议结合具体的行业特点建立其政策评价体系。②借鉴发达国家的相关应用案例,结合中国自身发展情况,进一步从中观角度和微观角度分析国内相关的典型案例。③目前,针对大数据对政策评估的技术研发平台研究较为丰富,建议进一步丰富基础理论研究,以适应技术平台搭建后的后续发展,如构建大数据共享后数据评价标准体系等。④大数据与政策评价并非是单向关系,而是处于相辅相成、相互促进的良性循环中,目前学界侧重于大数据支撑政策评价的单向研究,建议增加对大数据和政策评价的双向互动研究。
  
  四、基于大数据开展中国政策评估的建议
  
  大数据在政务活动领域的广泛应用为打开政策执行、政策监测过程中存在的局限性提供了解决方案,但是“大数据”与“政策评估”并不能本末倒置。从本质上而言,大数据仅仅作为一种政策工具参与其中,无法对政策评估整体施加决定性影响,政策评估体系的构建为当务之急,因此笔者所提出的建议主要围绕政策评估体系展开。
  
  (一)基于大数据重点构建三类政策评价理论和方法体系
  
  当前,围绕国务院和各级政府出台的重大政策,应当着力研究基于互联网大数据手段对重大政策的实施效果、社会反响、落实情况等进行分析和挖掘的方法体系,支撑各级政府面向重大政策的评价和督查工作。具体来说,可以重点开展以下三类大数据政策评价研究:
  
  一是基于大数据的重大政策贯彻落实情况评价。相关的地方部门围绕重大政策、重大规划等进行政策宣贯落实、出台本地化政策和配套政策举措,以及推进相关工程建设等信息,探索构建基于互联网新闻媒体网站、地方政府网站公开平台等互联网渠道的信息定向抓取体系,形成重大政策地方贯彻落实情况常态化监测分析评价机制。
  
  二是基于大数据的重大政策社会反响情况评价。围绕重大政策出台后社会各界反响和评价情况的监测分析,基于论坛、博客、微博、微信等互联网自媒体渠道和主流新闻媒体渠道,构建围绕重大政策话题的互联网用户群体话题声量、关注热度、评价倾向性等评价指标,形成重大政策互联网社会反响情况常态化监测分析评价机制。
  
  三是基于大数据的重大政策实施过程“中梗阻”问题分析与评价。基于主流媒体新闻报道、论坛、博客、微博、微信等互联网渠道中与重大政策相关的数据源,自动识别网民对重大政策实施过程中遇到的问题、困难和阻碍等信息的表述,形成重大政策实施“中梗阻”问题库,为重大政策督查提供决策参考。
  
  (二)着力解决公共政策大数据评价研究的核心技术问题
  
  当前,开展基于大数据的公共政策评价研究,需要重点解决以下四类技术问题:
  
  一是互联网全网数据获取。要研究综合运用大规模数据抓取、重要互联网数据源后台数据对接、业务系统数据共享等方式,获取新闻媒体、搜索引擎、论坛、博客、微博、微信等各类互联网信息传播渠道中与重大政策相关的信息,以及重大政策、重大业务系统运行过程中沉淀下来的各类信息。
  
  二是围绕重大政策的网民态度倾向性分析。包括文本清洗、情感信息分类、情感信息抽取等工作,用于对互联网用户围绕某一重大政策话题生成舆情文本的态度倾向性和态度强度进行量化分析。
  
  三是重大政策的网民核心观点和政策诉求自动识别。包括话题检测与跟踪、话题自动分类、命名主体识别等工作,用于对网民围绕某一重大政策话题所表述的各种观点、诉求、建议等信息进行自动抽取。
  
  四是数据可视化分析。要综合运用话题热力图、地理分布图、动态气泡图、弦线图等多种可视化手段,展现重大政策相关的话题分布、各地落实情况、网民态度、相关主体等信息,为开展重大政策大数据评价分析提供支撑。
  
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