畢凌燕，張海璇，左文明

(華南理工大學(xué)電子商務(wù)系，廣東廣州 510006)

1 研究背景

習(xí)近平總書記于2019 年1 月提出要著力防范化解重大風(fēng)險，并指出“既要高度警惕‘黑天鵝’事件，也要防范‘灰犀?！录?；既要有防范風(fēng)險的先手，也要有應(yīng)對和化解風(fēng)險挑戰(zhàn)的高招”［1］。在行政管理領(lǐng)域，公共事務(wù)決策牽涉國家公民切身利益，如個稅政策、計劃生育政策等事關(guān)政府公信力和人民福祉，隱含重大的決策風(fēng)險。

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，復(fù)雜多變的治理環(huán)境對傳統(tǒng)的政府治理能力提出了挑戰(zhàn)。同時，大數(shù)據(jù)的重要價值又為政府治理模式的轉(zhuǎn)型和治理能力的提升提供了機(jī)遇［2］。大數(shù)據(jù)已滲透社會各行各業(yè)，但應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行公共事務(wù)風(fēng)險治理的研究才剛剛起步，政府進(jìn)行公共事務(wù)風(fēng)險治理尚缺少規(guī)范的大數(shù)據(jù)體系。。

梳理現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)：公共事務(wù)方面，學(xué)者們從公共價值研究、公民參與、公共事務(wù)治理理論與模式創(chuàng)新等角度進(jìn)行研究［3-5］；風(fēng)險治理方面，研究多集中于金融、互聯(lián)網(wǎng)等細(xì)分行業(yè)，缺少對公共事務(wù)決策方面的風(fēng)險治理探索；大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，公共事務(wù)決策領(lǐng)域的進(jìn)展較慢，政府尚且缺少風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)平臺。結(jié)合社會風(fēng)險頻發(fā)的現(xiàn)狀，建立面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)行動框架刻不容緩。

綜上，現(xiàn)有關(guān)于重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的研究偏理論，而國內(nèi)應(yīng)用大數(shù)據(jù)于公共事務(wù)方面起步較晚，大數(shù)據(jù)體系混亂，缺少對具體行動框架和應(yīng)用的設(shè)計?；诖?，本文討論的問題是：如何構(gòu)建面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)行動框架，用以實現(xiàn)重大公共事務(wù)決策治理的網(wǎng)絡(luò)化、智能化和系統(tǒng)化，以致有效達(dá)到政府風(fēng)險治理精準(zhǔn)化？

面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)行動框架以“行動”的本源意義為出發(fā)點，表達(dá)和實現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的公共事務(wù)風(fēng)險治理模式變革?；诖髷?shù)據(jù)的重大公共事務(wù)風(fēng)險治理行動框架包括行動理念、技術(shù)架構(gòu)和服務(wù)設(shè)計，形成三位一體的整體性行動方案。其中，行動理念基于公共政策提供行動的思想、概念和原則，技術(shù)架構(gòu)是為了將政策理想轉(zhuǎn)變?yōu)檎攥F(xiàn)實而采用的可辨別的行動機(jī)制，是用以促進(jìn)、達(dá)成行動目的技術(shù)手段，服務(wù)設(shè)計是在理念指導(dǎo)和技術(shù)支撐下開展的公共事務(wù)風(fēng)險治理業(yè)務(wù)流程邏輯、實踐方法的探索。它們?nèi)呦嗷f(xié)作、層層遞進(jìn)，形成大數(shù)據(jù)驅(qū)動下公共事務(wù)風(fēng)險治理的行動閉環(huán)，實現(xiàn)治理模式轉(zhuǎn)變以達(dá)到風(fēng)險治理精準(zhǔn)化。

本文從構(gòu)建理念、技術(shù)架構(gòu)、服務(wù)設(shè)計3 個維度對面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)行動框架進(jìn)行闡述，作出如下貢獻(xiàn)：第一，提出符合社會治理需求、切實可行的行動框架，為公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地提供行動指南；第二，打破基于內(nèi)部政務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行治理的傳統(tǒng)思維，提出運用物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、社交網(wǎng)絡(luò)等社會數(shù)據(jù)結(jié)合政務(wù)大數(shù)據(jù)打造風(fēng)險治理全景數(shù)據(jù)集的思想；第三，基于風(fēng)險治理理論，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險治理全流程的服務(wù)設(shè)計，為我國風(fēng)險高發(fā)期的公共事務(wù)決策風(fēng)險治理提供科學(xué)參考。

2 文獻(xiàn)回顧

2.1 重大公共事務(wù)決策風(fēng)險

公共決策風(fēng)險長期存在且值得關(guān)注［6］。本質(zhì)上而言，公共事務(wù)決策就包含著防范風(fēng)險和消除危機(jī)的內(nèi)容，但公共事務(wù)決策本身也存在著顯著的不確定性，這些不確定性包括認(rèn)識論層面的不確定、認(rèn)知層面的不確定和組織管理層面的不確定性。公共事務(wù)決策的風(fēng)險正是指由于決策過程的不確定性造成決策無效化、并加劇風(fēng)險和危機(jī)可能性。不同決策模式的不確定性來源不同，且產(chǎn)生的風(fēng)險也不盡相同，因而可以從不同視角對公共事務(wù)決策的風(fēng)險進(jìn)行分類。例如根據(jù)風(fēng)險源的不同可以將行政決策的風(fēng)險分為政治風(fēng)險、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險、社會風(fēng)險和環(huán)境風(fēng)險［6］，而根據(jù)公共決策的過程又可以將公共事務(wù)決策的風(fēng)險分為公共政策制定過程中風(fēng)險和公共政策執(zhí)行過程中的風(fēng)險［7］，從參與者的角度可以將公共事務(wù)決策的風(fēng)險分為來自公共政策的決策者、執(zhí)行者、政策對象、政策機(jī)構(gòu)的智囊團(tuán)以及公眾媒體的風(fēng)險［8］。根據(jù)表現(xiàn)形式的不同，公共事務(wù)決策的風(fēng)險還可以表現(xiàn)為社會穩(wěn)定風(fēng)險和輿論風(fēng)險［9-10］。根據(jù)風(fēng)險表現(xiàn)的特點不同，我們又可以把公共決策的風(fēng)險分為“黑天鵝”（Black Swans）和“灰犀?！保℅ray Rhinos）風(fēng)險［11］。重大公共事務(wù)決策風(fēng)險中最重要的是“黑天鵝”，如今“黑天鵝”已經(jīng)得到廣泛的重視，尤其是在金融、工程項目、自然氣候等領(lǐng)域，學(xué)者探討它的發(fā)生的原理和提前做出預(yù)警的可能性［12-13］，在決策領(lǐng)域，有學(xué)者相信“黑天鵝”的產(chǎn)生是因為參與決策的多方參與者的知識覆蓋面不足，導(dǎo)致存在知識盲區(qū)使它無法被預(yù)測。

2.2 大數(shù)據(jù)在公共領(lǐng)域的應(yīng)用

互聯(lián)網(wǎng)上海量無限、包羅萬象的數(shù)據(jù)，揭示出許多看似不相干的現(xiàn)象之間存在的關(guān)聯(lián)，使人們能夠更簡捷全面地認(rèn)知事物和把握局勢從而防控風(fēng)險。在公共政策領(lǐng)域，Pirog［14］認(rèn)為大數(shù)據(jù)的價值主要體現(xiàn)在新數(shù)據(jù)集的可用性，比如美國聯(lián)邦政府在Data.gov 上發(fā)布的公開數(shù)據(jù)，通過將傳統(tǒng)的開放數(shù)據(jù)與地理空間數(shù)據(jù)（如實時衛(wèi)星數(shù)據(jù)、手機(jī)GPS 定位）、經(jīng)濟(jì)交易或互聯(lián)網(wǎng)搜索數(shù)據(jù)結(jié)合起來可以創(chuàng)造大數(shù)據(jù)在公共政策領(lǐng)域的應(yīng)用價值。在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，麥肯錫公司于2013 年發(fā)布的報告指出，大數(shù)據(jù)將通過實時結(jié)合現(xiàn)有數(shù)據(jù)集、更快地解釋數(shù)據(jù)、實時干預(yù)以及創(chuàng)建衛(wèi)生細(xì)分市場而產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價值［15］。在這種大數(shù)據(jù)思潮的引領(lǐng)下，世界各地政府也開始關(guān)注大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用。大數(shù)據(jù)在諸如城市交通、城市規(guī)劃和運營、公共安全、社會福利、應(yīng)急管理等公共治理領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用［16-18］，大數(shù)據(jù)分析被認(rèn)為有利于解決公共治理中的復(fù)雜問題并提高政府決策制定能力。在我國，自2014 年“大數(shù)據(jù)”首次被寫入《政府工作報告》以來，政府已反復(fù)強(qiáng)調(diào)將大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)應(yīng)用于政府管理。政府運用大數(shù)據(jù)分析處理公共事務(wù)，能更好地對外提供服務(wù)、更及時地進(jìn)行輿情分析和更準(zhǔn)確地預(yù)判安全威脅。

2.3 大數(shù)據(jù)與風(fēng)險治理

風(fēng)險治理通常是對社會問題進(jìn)行判斷，分析原因，找出根源，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行針對性治理。隨著網(wǎng)絡(luò)社會和信息社會的發(fā)展，風(fēng)險的復(fù)雜性和不可預(yù)計性加大了治理的難度，僅依靠傳統(tǒng)治理方法很難實現(xiàn)對風(fēng)險的科學(xué)預(yù)測和精準(zhǔn)評估。利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行社會風(fēng)險治理的優(yōu)勢在于，大數(shù)據(jù)的外部性有效支持了對風(fēng)險的識別、監(jiān)控、預(yù)警和響應(yīng)，通過建立大數(shù)據(jù)全景數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)平臺，有助于消除信息孤島，推動智慧化社會風(fēng)險治理進(jìn)程［19］。在大數(shù)據(jù)時代，政府利用新興技術(shù)，借助精準(zhǔn)分析平臺，基于社交網(wǎng)絡(luò)、圖像視頻、GPS 信號及數(shù)據(jù)傳感器等數(shù)據(jù)，對社會復(fù)雜問題進(jìn)行分析處理。復(fù)雜抽象的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成可利用的決策信息后，利用大數(shù)據(jù)平臺傳輸至風(fēng)險分析中心，經(jīng)過風(fēng)險管理系統(tǒng)的處理，再傳輸給各級管理部門和公共部門，從而快速應(yīng)對各類社會事件［20］。

然而，目前政府部門主要基于政務(wù)數(shù)據(jù)輔助決策，忽視了公共事務(wù)治理“多主體”與大數(shù)據(jù)的“全樣本”特性的契合，使用的數(shù)據(jù)并不是真正的“大數(shù)據(jù)”［21］。目前，應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險治理主要在金融和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)［22］，而基于大數(shù)據(jù)探索公共事務(wù)決策風(fēng)險治理才剛剛起步。盡管現(xiàn)有研究強(qiáng)調(diào)了大數(shù)據(jù)在公共領(lǐng)域進(jìn)行風(fēng)險治理應(yīng)用的有效性，而在公共事務(wù)決策方面的研究較少，針對重大公共事務(wù)決策的研究存在缺口。

2.4 文獻(xiàn)述評

本文梳理國內(nèi)外公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的相關(guān)文獻(xiàn)，認(rèn)為存在如下3 點局限：第一，現(xiàn)有研究多探討細(xì)分行業(yè)和一般意義上的行政決策的風(fēng)險治理，缺乏對重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的全局認(rèn)知，而重大公共事務(wù)決策的風(fēng)險牽涉甚廣、危害嚴(yán)重，因此就其風(fēng)險治理開展研究刻不容緩；第二，現(xiàn)有研究多從理論角度探討公共事務(wù)的風(fēng)險治理思路，缺乏對具體行動框架及其應(yīng)用的研究和設(shè)計；第三，現(xiàn)有關(guān)于公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的研究多采用傳統(tǒng)公共管理方法，對信息技術(shù)的認(rèn)知不足，結(jié)合大數(shù)據(jù)應(yīng)用的研究較少。

盡管大數(shù)據(jù)已被社會各行業(yè)廣泛應(yīng)用，但公共事務(wù)決策領(lǐng)域涉及全社會層面且信息敏感，進(jìn)行大數(shù)據(jù)輔助社會治理仍需解決許多問題。由于大數(shù)據(jù)在公共管理領(lǐng)域的應(yīng)用才剛剛起步，如何基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建安全高效的面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的行動框架，為政府實現(xiàn)風(fēng)險治理的精準(zhǔn)化、社會治理的智慧化提供技術(shù)支撐和服務(wù)設(shè)計參考，是本研究旨在解決的重要問題。

3 重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)行動框架：構(gòu)建理念

構(gòu)建理念提供體系框架構(gòu)建的思想和概念［23］，通過明確框架的構(gòu)建理念，可以精準(zhǔn)定位公共事務(wù)風(fēng)險治理和大數(shù)據(jù)的關(guān)系，確定面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)路徑。根據(jù)《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016－2020 年）》的指導(dǎo)，結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù)變革的思路，本文構(gòu)建面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)行動框架是以各種數(shù)據(jù)源為基礎(chǔ)，以創(chuàng)新、共享、協(xié)調(diào)與開放的發(fā)展理念為指導(dǎo)［24］，以提升政府現(xiàn)代化治理能力為目標(biāo)，以數(shù)據(jù)挖掘與服務(wù)設(shè)計為核心，以輔助政府決策和控制社會風(fēng)險為著力點，以宏觀合作和微觀監(jiān)管為手段，在參考國內(nèi)外政府大數(shù)據(jù)治理改革經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，構(gòu)建面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)行動框架。

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)源具有多源、多層次、多主體的特點，政府進(jìn)行公共事務(wù)決策所需的信息主要來自內(nèi)部的政務(wù)數(shù)據(jù)和外部的市場、網(wǎng)絡(luò)和媒體數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)來自各行各業(yè)等分散性領(lǐng)域，呈現(xiàn)多源異構(gòu)、數(shù)量巨大、生產(chǎn)和傳播途徑多元等特點。傳統(tǒng)的政府決策模式難以有效分析和利用如此龐大的數(shù)據(jù)以輔助風(fēng)險治理，因而只有采用大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)挖掘這些豐富的數(shù)據(jù)資源和提取出有價值的知識資源，政府才能更有效地對重大公共事務(wù)進(jìn)行決策的風(fēng)險治理。

為明確本框架構(gòu)建理念的體系范圍、參與主體和運作流程，探究面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)路徑，結(jié)合結(jié)構(gòu)化政務(wù)數(shù)據(jù)流動渠道與多源異構(gòu)社會數(shù)據(jù)流動路徑，本文構(gòu)建面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的數(shù)據(jù)流模型如圖1 所示。

面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的數(shù)據(jù)流模型包含數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)采集和融合、數(shù)據(jù)挖掘、政府決策、政策發(fā)布與反饋共5 個環(huán)節(jié)。通過這些節(jié)點的數(shù)據(jù)流形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，可以為政府積累風(fēng)險治理的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗、輔助公共事務(wù)決策風(fēng)險治理。

圖1 基于大數(shù)據(jù)的重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理數(shù)據(jù)流模型

（1）數(shù)據(jù)源作為數(shù)據(jù)流模型的起始端，包含政府內(nèi)部的政務(wù)大數(shù)據(jù)、政府開放數(shù)據(jù)、社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)（水電、交通、環(huán)境等傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)）、電商交易數(shù)據(jù)、政府和社會監(jiān)控的視頻、音頻、圖像等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源構(gòu)成內(nèi)容豐富，種類繁多，但難以直接使用［25］。

（2）數(shù)據(jù)采集和融合環(huán)節(jié)中，由政府部門、公共部門和提供相關(guān)數(shù)據(jù)的企業(yè)部門對原始數(shù)據(jù)信息進(jìn)行初篩［26］，再通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，使數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生關(guān)聯(lián)以建立全景數(shù)據(jù)集，匯集至大數(shù)據(jù)平臺。

（3）數(shù)據(jù)挖掘環(huán)節(jié)中，政府、公共部門和社會組織三方聯(lián)動，發(fā)揮各自優(yōu)勢進(jìn)行風(fēng)險治理數(shù)據(jù)的挖掘和知識提取。政府作為大數(shù)據(jù)挖掘的主體，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘，對風(fēng)險數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險歸因、風(fēng)險特征判斷、風(fēng)險類別判定，提取出有價值的知識輔助決策風(fēng)險治理。而公共部門和社會組織則提供情報支持，為大數(shù)據(jù)的模型庫和方法庫構(gòu)建提供參考。

（4）政府決策環(huán)節(jié)中，決策主體參考大數(shù)據(jù)分析提煉的知識，給出因地制宜的合理決策并發(fā)布相應(yīng)政策公告，以便進(jìn)行重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理。

（5）在政策發(fā)布與反饋節(jié)點，社會傳播渠道宣傳政府的政策，并收集政策發(fā)布后的輿情數(shù)據(jù)，返流回數(shù)據(jù)源以實現(xiàn)數(shù)據(jù)流的閉環(huán)，為面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)平臺提供數(shù)據(jù)經(jīng)驗的累積，為政府及時調(diào)整政策、改進(jìn)工作帶來幫助。

4 重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)行動框架：技術(shù)架構(gòu)

技術(shù)架構(gòu)是用以支撐大數(shù)據(jù)平臺運作的技術(shù)體系，提供以數(shù)據(jù)為核心的自下而上的技術(shù)支撐。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)多運行于客戶機(jī)/服務(wù)器架構(gòu)，通過將經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)加載至數(shù)據(jù)存儲，并遷移集中到服務(wù)器上分析挖掘［27］。然而面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)平臺面對的是海量數(shù)據(jù)，處理這些海量、動態(tài)異構(gòu)的大數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的性能已不足以滿足系統(tǒng)需求。而云計算作為新興計算模式，具有高擴(kuò)展、高彈性、虛擬化的特性［27］，為解決大數(shù)據(jù)挖掘中的存儲不足及計算資源短缺問題提供了解決方案。基于云計算技術(shù)體系和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，本文將大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)劃分為源數(shù)據(jù)層、平臺支撐層、功能層和服務(wù)層4 個層次，結(jié)合重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的理論和大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)，構(gòu)建面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)。

該架構(gòu)以多來源多形式的政務(wù)大數(shù)據(jù)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等為基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)技術(shù)為技術(shù)支撐，以公共事務(wù)決策風(fēng)險治理理論為理論支持，通過數(shù)據(jù)融合和大數(shù)據(jù)分析，依照決策者業(yè)務(wù)需求從數(shù)據(jù)中提取可用知識并將其可視化，從而實現(xiàn)“數(shù)據(jù)-信息-知識-決策”的提煉并為決策者提供決策風(fēng)險分析服務(wù)。面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)支撐技術(shù)架構(gòu)如圖2 所示。

圖2 面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)支撐技術(shù)架構(gòu)

4.1 源數(shù)據(jù)層

在大數(shù)據(jù)時代，重大公共管事務(wù)決策風(fēng)險治理的數(shù)據(jù)源主要包括：（1）社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)：當(dāng)出現(xiàn)風(fēng)險時，微博等社交平臺將迅速發(fā)布擴(kuò)散相關(guān)信息，通過文本分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析等，可及時監(jiān)測和挖掘輿情，例如發(fā)生輕生行為時，網(wǎng)友將求救信息在社交平臺迅速傳播；（2）電信數(shù)據(jù)：出現(xiàn)風(fēng)險時，局地流量、通話量爆發(fā)式增長，例如群體踩踏事件發(fā)生前手機(jī)信號的高密度聚集；（3）電子商務(wù)交易數(shù)據(jù)：出現(xiàn)相關(guān)風(fēng)險時，民眾將恐慌式地爆發(fā)采購，例如流感時大量采買口罩；（4）服務(wù)器日志數(shù)據(jù)：出現(xiàn)風(fēng)險時，民眾通過百度、知乎等尋求解答，服務(wù)器日志顯示異常搜索、點擊等行為的預(yù)兆；（5）傳感器數(shù)據(jù)：出現(xiàn)風(fēng)險時，水電、空氣等各種傳感器出現(xiàn)異常數(shù)值；（6）圖像、聲音、視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)：出現(xiàn)風(fēng)險時，來自公安和社會的監(jiān)控會提示痕跡，例如“天網(wǎng)”對罪犯的全網(wǎng)追蹤。這些數(shù)據(jù)資源是支撐面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，為了獲得監(jiān)控重大公共事務(wù)的全景數(shù)據(jù)集，有必要對政府內(nèi)部數(shù)據(jù)、社會和企業(yè)組織、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面采集，發(fā)揮大數(shù)據(jù)在重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理中的關(guān)鍵作用。

4.2 平臺支撐層

平臺支撐層負(fù)責(zé)對采集到的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并構(gòu)建信息庫,實現(xiàn)由數(shù)據(jù)到信息的提煉，為后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘方法的調(diào)用提供支撐。

預(yù)處理過程涉及到的大數(shù)據(jù)技術(shù)主要有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)的集成與融合。數(shù)據(jù)源中直接提取的數(shù)據(jù)由于其多源異構(gòu)的特性，難以直接使用，需要對視頻、音頻、文本、圖像等類型數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，整合成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)流，作為信息庫的輸入。構(gòu)建信息庫的目的是實現(xiàn)高效率的數(shù)據(jù)存儲與調(diào)用，方便平臺使用者進(jìn)行信息的增刪查改。信息庫的構(gòu)建實行面向風(fēng)險建庫，構(gòu)建并訓(xùn)練自動分類模型，將風(fēng)險信息分為政治、經(jīng)濟(jì)、公共衛(wèi)生等多種風(fēng)險類型。此外，構(gòu)建索引庫和語料庫，以提高功能層調(diào)用數(shù)據(jù)的效率和分析性能。

由于面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)平臺具有數(shù)據(jù)體量大、類型豐富、可靠性要求高的特性，平臺支撐層使用目前主流大數(shù)據(jù)框架Hadoop。Hadoop 以HDFS、HBase 和MapReduce 為核心，其計算模式主要是批處理和流處理，具有高可靠性、高可擴(kuò)展性、高容錯性和高效率［28］。此外，平臺利用NoSQL 實現(xiàn)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲，與傳統(tǒng)關(guān)系系數(shù)據(jù)庫相比，NoSQL 能夠支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、易擴(kuò)展、易于數(shù)據(jù)收割，并支持海量數(shù)據(jù)且對硬件要求低［29］?？紤]到多領(lǐng)域數(shù)據(jù)共享和平臺適用性等問題時，結(jié)合不同類型公共事務(wù)決策風(fēng)險數(shù)據(jù)的特性，大數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案還需進(jìn)一步優(yōu)勢互鑒和相互融合，為各種來源各種類型的數(shù)據(jù)定制最合適的存儲和計算方式，進(jìn)而形成面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的數(shù)據(jù)計算和存儲方法體系。

4.3 功能層

功能層負(fù)責(zé)使用統(tǒng)計方法、文本分析、情感分析等多種數(shù)據(jù)挖掘手段對信息進(jìn)行提煉，匯集了種類多樣、可應(yīng)對多種情況的數(shù)據(jù)挖掘工具，并建立知識庫對過往知識進(jìn)行歸納總結(jié)，是整個體系的運算核心，這是知識發(fā)現(xiàn)的過程。不同的公共事務(wù)的數(shù)據(jù)分析視角也不盡相同，因此需要結(jié)合重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理理論，針對不同的業(yè)務(wù)需求，從方法庫中選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘方法并進(jìn)行組合，為決策者提供最優(yōu)的定制數(shù)據(jù)分析功能。大數(shù)據(jù)挖掘運用關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析、向量空間模型等分析方法，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的關(guān)系和模式，對問題全貌進(jìn)行呈現(xiàn)；運用路徑分析、時間序列分析、空間分析等圖形分析方法發(fā)掘出數(shù)據(jù)中隱含的關(guān)鍵因素及關(guān)聯(lián)，對與決策相關(guān)的影響要素間的關(guān)系可視化展示；運用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式分析數(shù)據(jù)現(xiàn)象背后的原因，用自然語言的方式給出可供選擇的方案［30］。系統(tǒng)不斷地積累規(guī)則、分析模式，形成流程化的數(shù)據(jù)挖掘方案。

4.4 服務(wù)層

大數(shù)據(jù)平臺中，系統(tǒng)通過可視化等技術(shù)將數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)處理結(jié)果以服務(wù)的形式直觀呈現(xiàn)給使用者。面向用戶需求，基于重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理理論建立模型庫，將用戶不同的公共事務(wù)情境與對應(yīng)模型匹配，并利用智能組合數(shù)據(jù)和分析方法，向用戶提供由大數(shù)據(jù)分析得到的公共事務(wù)決策風(fēng)險的知識，對風(fēng)險類別和特征進(jìn)行明確鑒別，為決策者進(jìn)行風(fēng)險治理提供輔助。服務(wù)層集成包括事前預(yù)警、事中處理和事后管理的服務(wù)功能。通過服務(wù)層的交互界面，用戶可以對權(quán)限范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化查看，設(shè)定監(jiān)控范圍，出現(xiàn)異常時平臺將及時把異常節(jié)點反饋給用戶，并匹配知識庫案例，向用戶提供異常原因和解決方法的參考。當(dāng)發(fā)生公共事件時，平臺提供輿情監(jiān)測服務(wù)，并對決策方案進(jìn)行模型預(yù)演，輔助決策者進(jìn)行最優(yōu)化決策。在事件解決后，平臺對該公共事件進(jìn)行復(fù)盤，并自主更新模型庫并提取經(jīng)驗優(yōu)化模型算法。

5 重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)行動框架：服務(wù)設(shè)計

服務(wù)設(shè)計描述大數(shù)據(jù)行動框架提供的具體風(fēng)險治理服務(wù)，對服務(wù)流程涉及的各環(huán)節(jié)進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計。基于公共事務(wù)決策風(fēng)險治理服務(wù)設(shè)計相關(guān)研究［31］，公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的業(yè)務(wù)流程可歸納為：風(fēng)險感知、風(fēng)險識別、案例匹配、決策方案生成、決策實施等，具體風(fēng)險治理服務(wù)響應(yīng)流程如圖3 所示，映射到平臺具體服務(wù)功能模塊則劃分為事前、事中和事后三類。面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理服務(wù)流程如圖3 所示。

圖3 面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理服務(wù)流程

重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理服務(wù)平臺面向用戶，適應(yīng)業(yè)務(wù)需求提供面向公共事務(wù)的事前預(yù)警、事中處理和事后管理的多種服務(wù)。該平臺主要實現(xiàn)3 個功能：（1）信息樞紐：海量的社會數(shù)據(jù)和政府?dāng)?shù)據(jù)在此匯集，平臺能夠快速整合、分析和提取有效信息，反映社會動態(tài)變化；（2）決策智庫：憑借豐富的知識庫、策略庫和模型庫內(nèi)容積累，能夠?qū)Ω鞣N重大公共事務(wù)決策風(fēng)險進(jìn)行動態(tài)分析，為決策提供知識輔助；（3）控制臺：對風(fēng)險治理全環(huán)節(jié)動態(tài)監(jiān)控，發(fā)布和調(diào)整政府決策，實現(xiàn)高效處置。

重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的核心環(huán)節(jié)為事前預(yù)警、事中處理、事后管理，如何協(xié)調(diào)這些環(huán)節(jié)是有效治理決策風(fēng)險的關(guān)鍵。將大數(shù)據(jù)技術(shù)運用到重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的各個環(huán)節(jié)中，向用戶提供風(fēng)險治理全流程的大數(shù)據(jù)服務(wù)，為決策制定提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析意見。

5.1 事前預(yù)警

重大公共事務(wù)決策的風(fēng)險都是有跡可循的，其風(fēng)險發(fā)生時往往伴隨風(fēng)險信號、輿情異常信號等，無論是在事件潛伏期還是爆發(fā)期，對海量大數(shù)據(jù)進(jìn)行實時采集都是尤為重要的［32］。風(fēng)險治理的知識情報采集是根據(jù)特定重大公共事務(wù)的性質(zhì)、決策主體的需求來確定采集對象和內(nèi)容，目的是對事務(wù)進(jìn)行實時監(jiān)控，以事前預(yù)警。

根據(jù)采集的數(shù)據(jù)和預(yù)先確定的預(yù)警閾值，運用公共事務(wù)自動歸類技術(shù)等對待處理的重大公共事務(wù)需求進(jìn)行整理和分析，生成公共事務(wù)決策分析數(shù)據(jù)庫，采取有效的措施以及時控制事態(tài)擴(kuò)散。其目的是依照重大公共事務(wù)案例知識庫的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，有效避免風(fēng)險的發(fā)生和傳播。

5.2 事中處理

在重大公共事務(wù)決策風(fēng)險出現(xiàn)后,運用主題提取、智能分析、語義推理等技術(shù)對事態(tài)進(jìn)行實時處理，以及時處理風(fēng)險、降低重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理決策風(fēng)險造成的損失。事中處理重點在于重大公共事務(wù)決策風(fēng)險的全程跟蹤、關(guān)聯(lián)分析和策略制定。對重大公共事務(wù)決策風(fēng)險的跟蹤是指采用話題檢測和跟蹤等技術(shù),自動跟蹤和監(jiān)測社會輿情,以便向政府相關(guān)部門反饋事務(wù)處理的最新進(jìn)展；對重大公共事務(wù)決策風(fēng)險的關(guān)聯(lián)分析指利用關(guān)聯(lián)分析技術(shù),對事件進(jìn)行多方面分析，挖掘出其關(guān)聯(lián)事件及其可能產(chǎn)生的鏈?zhǔn)接绊?，從而從海量的?shù)據(jù)信息中提取潛在規(guī)律［32］。對重大公共事務(wù)決策風(fēng)險的策略制定是指借助重大公共事務(wù)模型庫和案例庫的既有經(jīng)驗，自主建模為不同的公共事務(wù)決策風(fēng)險治理提供精準(zhǔn)定制化的決策服務(wù)和解決方案。

5.3 事后管理

事后管理指在緊急情況得到控制后，該進(jìn)行的一系列恢復(fù)工作。其目的有兩點：（1）安撫公眾情緒，維護(hù)社會穩(wěn)定；（2）找出公共事務(wù)決策風(fēng)險治理模型的缺陷，優(yōu)化風(fēng)險治理模型，更新對應(yīng)知識庫和策略庫。實施重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理時，管理的重點在于事件案例展示和動態(tài)模擬復(fù)盤事件。事件案例展示借助關(guān)聯(lián)分析、策略庫、模型庫等工具選取各類別下有代表性的重大公共事務(wù)案例，從重大公共事務(wù)潛伏期、爆發(fā)期、高潮期、緩解期、消退期5 個階段時間序列展示突發(fā)事件的起源和對應(yīng)解決方案［31］。通過案例展示，不僅可以增強(qiáng)公眾對重大公共事務(wù)的理解，還可以提高公眾對突發(fā)事件的應(yīng)對能力。動態(tài)模擬是指政府和其他相關(guān)部門在重大公共事務(wù)策略庫、案例庫、模型庫和其他工具的幫助下，模擬風(fēng)險事件，對引發(fā)風(fēng)險的全部因素進(jìn)行復(fù)盤整理，從而從過往事件中吸取經(jīng)驗，并優(yōu)化系統(tǒng)模型。

6 結(jié)論與建議

本文立足當(dāng)今社會風(fēng)險頻發(fā)的現(xiàn)狀，從信息技術(shù)角度出發(fā)，以建立面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)行動框架為目標(biāo)，分析大數(shù)據(jù)技術(shù)的特征、應(yīng)用場景，構(gòu)建與面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)支撐集成、協(xié)調(diào)的體系框架；同時，基于重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理理論，對風(fēng)險治理中的事前預(yù)警、事中處理、事后管理3 個核心環(huán)節(jié)進(jìn)行面向大數(shù)據(jù)的服務(wù)設(shè)計。本文聚焦社會治理核心問題，構(gòu)建面向重大公共事務(wù)決策風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)行動框架，將大數(shù)據(jù)技術(shù)和重大公共事務(wù)治理理論相結(jié)合，填補(bǔ)傳統(tǒng)決策風(fēng)險治理的研究缺口，為構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的社會治理行動框架提供參考借鑒，推動我國社會治理智慧化。