“数”理集丨大数据赋能社会治理逻辑路径研究

大数据赋能是一种信息转化技术，通过数据服务平台对数据进行存储、传输和转化，推动社会治理智能化、高效化，具有可持续性、动态性、智慧性三个特征。进入新发展阶段，大数据赋能社会治理实现数字化治理成为推动我国社会治理创新和进步的重要方式。探索构建中国特色社会主义的大数据赋能治理之路，实施大数据驱动战略，推进社会治理变革与治理创新，完善治理体制，丰富治理方式，提升治理能力，为实现国家治理现代化和经济社会发展创造更为有利的条件和环境。对此，笔者认为，可以从以下四项措施入手，推进大数据赋能社会治理逻辑路径研究运行。

优化数字社会治理体系可从数字化基础设施覆盖面、一体化平台两个方面着手：一是推进数字化基础设施建设，扩大数据网络覆盖面。通过推进农村光纤宽带、5G移动网络等设施的建设，扩大网络覆盖面积、提高网络稳定性，同时降低互联网平台的使用费用，进一步降低信息流通成本。二是打造社会数字治理一体化平台，提高治理精细化水平。通过对系统门户网站的子系统分类进行职责划分贯通基层到上级部门的数据汇集渠道，实现多个部门联动，提供更全面、更专业的服务。此外，数据赋能在于数据使用，而不是盲目搭建平台，因此在考察搭建数量的同时，更需要考察平台使用效率。

社会治理现代化离不开大数据人才的支撑，而人力资本的“溢出”是促进大数据有效赋能社会治理的关键。要构建大数据人才系统，就必须从提高员工的能力、积累大数据的能力入手。

一是培养基层工作人员的数据分析能力，提高数据服务效率。加强数据分析能力，不仅要重视硬件设施的升级，更要重视软件力量的投资。通过业务培训和专业学习提高内部人员的信息技术水平和应用能力，提高工作人员的大数据思维，提高数据在决策层面的应用频率和使用效率。

二是注重大数据人才储备，培养适应市场需求的应用型人才。近年来高校频频设立大数据专业，在培养过程中应该把握市场需求，加大对该专业社会实践和技能素养的要求，抓住农村大数据领域的人才缺口进行人才培养。同时，完善大数据下乡的政策支持，鼓励高校与基层组织建立人才实验基地，吸引大数据相关专业的学生参加社会治理的建设，为农村的基层工作人员和村民进行知识普及和技术培训，发挥高校和科研院所的专业优势。

要实现大数据的有效应用，就必须建立健全的数据共享机制，并在此基础上建立健全的数据共享机制。

一是要健全有关数据的法律法规，确保数据的安全。政府是数据协调的主体，要健全数据产权制度，强化数据采集、存储、使用等全过程的管理。另外，政府部门还需要健全数据使用法律，将企业、社会团体等多方联合起来，制定出一套数据使用标准，保护数据拥有者的权利，并将违法数据的使用记录在信用记录中，以保证数据的安全性。

二是创新数据共享模式，为隐私信息添“一把锁”。数据应用的目标是通过对数据进行分析，理清规则，服务于决策者和政府决策。在大数据平台上，采用数据可视化、问题为导向的数据表达方式，比如采用AI智能交互，将需求发送给系统，然后对结果进行整理，然后再将结果反馈给用户，从而有效地解决了传统分享方式中的隐私性问题。将数据可视化融入治理平台中，采取交互式选项进行多角度、多领域的动态反馈模式，可以最大化发挥数据共享效果。

社会治理的现代化依赖于群众对政策的信任与支持，可以通过宣传、教育、奖励等多种方式，让居民积极地参与大数据赋能的社会治理中来，从而扩大大数据赋能的途径，可以从加大宣传力度和实施奖励制度两方面来进行。

一是提高宣讲力度，提升群众的大数据适应能力。通过设立固定的宣讲场所，如在党员活动中心设立大数据宣讲点，对群众进行大数据的知识普及和基础技能介绍，可提高群众对大数据技术的适应能力，并发挥“群体效应”，带动周边人学习，让大数据赋能渠道更加畅通、效果事半功倍。

二是落实奖励机制，激发群众参与大数据赋能社会治理的积极性。多主体治理是社会治理的必要手段，良好的激励机制是实现大数据有效赋能共同治理的重要途径。对主动学习和推广大数据应用的群众进行奖励，构建社会治理贡献积分制，开展“数字社会学习标兵”“数字社会突出贡献者”的评选，举办“数字社会基础信息技能大赛”，根据参与主体的贡献程度进行奖励或者定期表彰，可激发更多群体的参与积极性。