大数据在社会治理中的应用范文

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关键词：大数据时代;社会治理;困难;创新发展

中图分类号：C916 文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2015）34-0087-02

大数据时代的来临，为社会治理带来了新的机遇和新的挑战。如何把握这一机遇，利用机遇来规避其带来的新的挑战是国家政府社会治理部门，目前最为关注的问题。

一、大数据时代

（一）内涵

大数据，从字面意思上来说就是信息的数量较大，种类较多，数据庞大且不具备结构化的信息，进而使得难以利用传统的方法和工具来对其进行相应的处理和分析。需要进一步转换传统的工作、生活以及思维方式等，是重大的时代转型。而大数据时代则是在大数据广泛应用，信息数量的剧增和计算机处理能力的不断提升的时代，利用大数据来解决社会各界的各种问题，促使社会变革的时代。

（二）特点

1.互联网行为是大数据时代的具体体现。虽然互联网数据并不能完全代表数据信息，但是随着近年来互联网技术和信息的不断发展与广泛应用，互联网已然成为大数据的基本表现形式。

2.数据量极大。随着互联网行业的快速发展，互联网企业在运行过程中，产生和累积的用户信息数据量规模庞大，并且随着移动互联网不断扩大发展，数据的增长成倍发展。

3.信息传递速度快。互联网技术与信息技术的广泛应用，使得当前信息的传递进一步加快，并且时效性也进一步提升，大数据时代下，能在极短的时间内收集、整理大量的数据信息。信息的传递速度快且具有很强的时效性是大数据时代最显著的特点。

（三）意义

随着大数据时代的来临，大数据技术被广泛应用到各个领域和各个行业，并为不同的行业、领域提供充足的数据依据，使之得以快速、扩大化发展。大数据本身蕴含的信息、技术和价值等，进一步推动了人们利用各类机会得以在大数据时代快速发展。通过对数据信息的收集、整理、存储和处理、分析、共享等，来辅助人们重新定义、审视这一时代下的世界和社会，并重新判定世界和社会所面临的问题，进而来重新对应解决的策略与措施，进一步推动世界的发展和社会的转型与治理。

二、大数据时代下社会治理新机遇

（一）促进社会治理体制的转型

我国的社会治理存在分散和混乱的问题，主要表现是各级政府在执行社会治理职责时，各自为政，缺乏政府之间的沟通与合作，并且各个部门间的职能价差、重叠现象严重，信息传输渠道不流畅，缺乏共享机制等。这些问题进一步增加了我国的社会治理成本，且治理效率较低。随着大数据时代的来临，社会治理大数据为政府部门提供了充足的公共信息资源，进一步实现了社会治理信息的共享，社会治理大数据的适应效率、效益以及效能等都得到了有效的提升，进一步推动了各级政府在社会治理过程中的协调、合作，推动了我国社会治理体制向网格化的转型。

（二）促进社会治理方法的转型

一直以来，我国的社会治理思维都是从少数人的社会治理需求和地区性的社会治理经验来推判多数人和整个国家的社会治理需求与社会治理策略、措施。进而忽视了各个社会阶层和群体间的需求差异，同时也限制了我国社会治理方法的创新发展。在大数据时代下，大数据的价值将进一步促进社会治理决策的科学化发展和社会治理过程的细化发展。这就需要各级政府转变原有的社会治理方法，强化对大数据意识的培养并推动实现社会治理数据的共享，进而来确保社会治理决策依据的正确性与及时性，推动社会治理方法的转变。

（三）促进社会治理模式的转型

我国的社会治理目标是维持社会的稳定，采用的是静态的社会治理模式。但是随着我国不断地深化改革，各个阶层间的流动性不断增强，原有的静态社会治理模式难以适应于当前的市场经济视域下的社会发展需求。大数据时代下，信息技术与互联网技术的快速发展和广泛应用，为社会治理提供了及时、全面的动态信息数据，有利于各级政府在履行社会治理职责时能及时、正确地掌握社会的变动情况以及变动的趋势，并根据这一变动来及时制定相应的应对措施，进一步推动了我国社会治理模式向动态社会治理模式的发展。

（四）促进社会治理方式的转型

社会转型期，政府部门要转变我国原有的利益矛盾解决机制，重新制定上下互动和主体多元化的利益矛盾化解机制。在大数据背景下，探寻社会治理大数据中的价值数据信息，并将其组合形成一套完善的数据分析体系，以此来为社会治理的决策提供有效的依据。同时各级政府要进一步加强对社会治理数据信息的微观分析，根据社会治理大数据来制定相应的治理部门和治理岗位，进一步推动实现我国社会治理方式的创新、科学决策发展。

三、大数据时代下社会治理新挑战

（一）大数据社会治理意识的缺失

大数据时代的来临，为我国社会治理模式的转型提供了重要的依据和技术支持。但是由于我国大数据意识的缺失，进一步阻碍了我国社会治理模式的转型。

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关键词：大数据；税收治理；隐私保护

一、引言

税收工作是关乎国计民生的大事，其科学性和合理性直接影响着国家发展、社会稳定和民生保障。信息化时代背景下的税收治理工作充分发挥大数据等信息化技术的优势，提高了税收治理宏观控制的同时却忽视了对纳税人隐私的保护。以我国新个税法为例，其体现了税收政策与时俱进、以人为本的理念，但也出现了纳税人隐私暴露等问题。根据我国现状，对大数据下税收治理的隐私保护问题进行分析研究，成为社会各界讨论的焦点。

二、纳税人隐私权概述与理解

所谓的隐私权，是法律赋予公民所享有的私人信息以及生活中受法律保护的，使公民不会受到非法侵扰的权益，公民隐私权的一个重要前提是必须与公共利益无关。隐私权是法律赋予公民的一种相对独立的人格，其主要包括了公民隐私的保护权益、使用权益、支配权益和救济权益。纳税人隐私权是法律赋予纳税人所享有的上述内容，税收机关在依法采集和保存纳税人隐私信息的同时，有义务对纳税人隐私信息进行依法保护和管理。通常情况下纳税人隐私权是针对自然人而言，而法人纳税人的信息归为商业机密范畴内，对于法人纳税人中涉及的企业股东、法人代表、管理层等自然人的隐私信息同样属于纳税人隐私权的范畴。

三、大数据下税收治理的隐私保护现状

在我国目前的税收治理体系中，纳税人的证件号码、工作单位、家庭住址等个人信息以及家庭成员信息等内容均应在税收机关对纳税人隐私保护的体系范围之内，当然除此之外的财产信息也都属于纳税人的隐私。但是比较复杂的一个问题是在对于隐私权利边界的确定上，很难给予一个明确的定义，隐私保护的主要目的是为了保护纳税人的个人权益不受侵害，尊重纳税人的人身自由。因隐私权的边界确定问题，致使大数据下的纳税人隐私保护方面问题比较突出。

1.税收机关定位不清晰，纳税人隐私保护权责关系模糊我国税收政策经历多次调整，每一次调整都是在与时俱进、以人文本的基础上对税收政策的变革和创新，但经历多次改革和创新的税收政策始终没有在税收征管方式上有所变化。税收机关工作过程中对于自身的定位模糊不清，致使民众和社会经济体依法依规纳税的主动性和积极性受到了影响。大数据下的税收工作为了提升纳税人的主动性和积极性，在获取纳税人的纳税信息后会对信息内部的逻辑性进行分析，确定和发现规律，以便于税务机关工作的开展。同时，这些纳税信息会在财政、人力资源等部门以及行业内进行流动和分享，以保证税收的公开透明。从隐私保护的角度出发，这种情况无疑使得纳税人隐私存在很大的泄露风险，或者说这种行为本身就是对纳税人隐私保护不到位的体现。随着全社会对隐私权保护重视程度的不断提高，一些地区的税收机关已经认识到该问题，但由于对纳税人隐私保护的权责关系不明确，致使各部门之间存在相互推诿扯皮的现象。

2.法制建设滞后，税法中对纳税人隐私权的保护存在空白我国现行的税收政策中，税种是由相关部门所制定。从法律体系上看，某一个部门制定的税种其法律地位有待商榷。而随着建设步伐的不断加速，我国的社会主义经济市场发展十分迅速，市场经济呈现欣欣向荣的景象；市场经济的快速发展也使得其多样性和复杂性有了明显提升，而与之相关的税法却并没有做出与时俱进的调整。所以就目前的情况看，我国的税法建设已经滞后于社会经济发展。税法建设的滞后性增加了税收治理过程中的不确定性，使得税收治理的风险性也随之增加。大数据技术在税收治理中的积极作用毋庸置疑，但是大数据技术也对税收数据提出了较高的要求。以税收数据的采集和共享为例，数据的流动和共享势必会增加数据丢失、盗取的风险，而我国目前的税法并没有对大数据下税务数据管理在权责上进行明确的规定，这使得纳税人的隐私保护受到了很大威胁。我国税法中在纳税人隐私权保护上存在空白，税法建设和完善还有很大的提升空间。加强税法建设的与时俱进、提高税法建设的社会发展导向是大势所趋。

3.税收治理格局停滞不前，隐私权保护参与度较低我国税收治理格局中，税收治理的主体是税收机关和纳税人，协税护税组织由财政、审计机关组成。就目前的情况看，我国的协税护税组织建设存在一些问题。例如，协税护税组织成员缺少社会组织和民众的参与；审计、财政等部门对于协税护税的意识和工作定位不明确；协税护税组织内部管理制度不健全等。目前的协税护税组织主要来源于政府的财政和审计机关，其在税收治理的专业性上存在一定不足，加之协税护税意识不高，其在提高纳税人依法纳税意识、监督审查纳税人依法纳税情况、税收数据和信息管理与监督等方面发挥的发用非常有限。纳税护税组织建设上的一系列问题，使得其作用发挥有限，有的地区甚至形同虚构，纳税护税流于形式。税收治理格局发展停滞不前，使得纳税人参与税收治理的机会寥寥无几，而且纳税人对税收治理的认知度并不高，对于纳税治理中的纳税人隐私保护更是知之甚少。

4.信息技术自身发展不足，纳税人隐私管理存在风险以大数据为代表的信息技术的应用很大程度上提高了税收治理的现代化，保证了税收的质量和效率，但是其带来的风险和问题同样不可小觑。税收治理中的大数据、云计算等信息技术的运用都是依托互联网，而在互联网下的纳税人信息的采集和共享有可能受到网络病毒的攻击，互联网下的纳税人信息存储也可能受到黑客的恶意窃取，从而导致纳税人隐私泄露。加强大数据技术应用的同时，提高其安全性和稳定性成为大数据下税收治理工作可持续发展的重要方向。

四、大数据下税收治理的隐私保护应对举措

大数据下的税收治理实现了数据治税，工作人员通过大数据技术能够快速准确地采集纳税人的相关数据后对纳税信息和数据进行分类、分析和计算，并利用互联网和移动通讯实现数据的流通和共享。在数据流通和共享的基础上，税务系统还可以实现纳税人管理、税务申报和支付，进一步凸显了信息化技术对税收治理在效率和质量上的重要性。

1.加快税务行政职能的改变，进一步明确纳税人的责任纳税人作为税收治理的主体之一，也属于协税护税的主体。税收部门有责任保障纳税人对税收治理过程中的知情权，在税收治理过程中的相关工作要保持公平公正、公开透明的办事原则，加强对依法依规纳税的宣传和推广，建立纳税人诚信纳税系统，并同其他诚信体系进行关联，以此来促进良好纳税环境的建立。政府职能转变下，税收部门的职能也要做出相应的改变，以呼应政府职能转变。大数据下的税收治理可以对纳税人的历史纳税信息以及纳税时间进行有效的管理。鉴于此，税务部门需要进一步健全纳税人管理，学习社会其他组织的管理经验。例如，建立纳税征信系统并与银行等第三方的征信系统连接，将存在偷税漏税行为的纳税人列入失信名单；将法律规定的纳税期间进行划分，不同的纳税期内采取一定的优惠政策；对于未能按时纳税的纳税人，通过纳税系统，将其信息提交给执法机关，由执法机关依法对其进行处罚等。税收机关职能的转变要以规范纳税人的行为，提高纳税人依法依归纳税的积极性和主动性为目标，保证税收政策的有力贯彻与执行。

2.健全和完善税法体系，提高税收治理的法制性建设纳税人隐私保护同样属于税收治理的范围内，健全和完善税法体系，进一步明确纳税人隐私边界问题，并对纳税人隐私保护制定相应的法规制度是提高纳税人隐私权保护力度，提高税收治理法执建设的关键举措。税法中对纳税人隐私保护上的空白，使得纳税部门在对纳税人隐私信息保护中缺少相应的法律依据，通过健全和完善税法，使得税务部门对于纳税人隐私信息保护能够有法可依、执法必严、违法必究。大数据技术为税收治理质量和效率提升带来了便利，但大数据下的税收治理同样要在法律规定范围内开展，健全和完善税法体系，同样有利于大数据在税收治理中的作用发挥。例如，税法中应对税收系统的安全性建设作为明确的规定，对保存纳税人信息的数据库在安全等级、风险抵抗能力上进行要求，利用法律的约束性提升税收系统的安全性。

3.强化税收治理的监管，提高纳税人隐私保护力度大数据下的税收治理中对纳税人隐私权的保护，除了要通过法律体系的建设来提升外，还要在税收治理的监管上提高保护力度。税收部门作为税收治理的主体，要加强自身对纳税人隐私权保护的力度，建立纳税人隐私权保护制度，对纳税人隐私保护进行细化，明确隐私内容、惩罚措施以及法律责任；对于内部分工作人员恶性泄露、贩卖纳税人隐私信息的情况，要加大处罚力度；税收部门应该积极地开展社会公众监管，建立网络维权和电话维权，鼓励民众通过互联网和电话热线对恶意泄露纳税人信息的行为进行举报。在加强对税收治理监管的同时，税收部门要培养和提升工作人员对纳税人隐私保护的意识，通过讲座和培训，提升工作人员对隐私权保护的认知和理解，加强其对保护纳税人隐私信息的重视程度。

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［关键词］大数据；公共管理；模式创新

引言

近年来，具体的公共管理措施中信息化手段的应用占比呈现增长趋势，导致公共管理的环境因素和时空背景产生一定改变。党和国家对此十分重视，党的十八届三中全会明确提出将推进国家治理体系建设和治理能力现代化。各级政府部门作为公共管理特别是行政管理的主体，对大数据资源的管理、使用和调度具有明显优势，可由此推进相关政府部门的职能转变和管理模式创新。与此同时，大数据具有一定的繁杂性、不确定性、技术性等特点，为公共管理模式的发展和创新带来了机遇与挑战。因此，各级各类公共管理主体需要强化大数据意识，建立有序的协作关系，通过科学严密的组织和制度体系不断提升管理水平，实现大数据时代政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。

1大数据在社会公共管理中的内涵及意义

1.1内涵

对于大数据的概念，学术界并没有达成统一的界定和共识，从其内涵特征来看主要体现在以下几方面。①应用的数据量庞大。大数据分析是数据分析的一种，但已不同于传统意义上的简单数据分析，是基于大数据下的海量信息分析，最明显的特征为衡量数据的单位从TB提升至PB并快速迈向ZB的量级，数据分析总量呈现出指数型增长，整个社会发展中形成的数据信息体量比较大，无法估量。②储存和提取渠道及应用方式多样，主要表现为大数据应用的复杂性。大数据时代海量的网页、图片、音频、视频等非结构化的数据在分析应用上比传统的以文字为主的数据信息要复杂得多。③数据处理速度快。在大数据时代，数据产生快速是大数据本身的属性。其中，对信息数据处理的快速性体现在数据储存、导入、分析等技术上，目的在于及时通过大数据进行实际问题分析，以保证相应预测、决策的实效性。

1.2意义

往往大数据的价值都隐藏在海量的结构化或非结构化数据中，需要通过专业的大数据技术对信息进行收集、提取和分析，从而利用可视化技术呈现其价值。大数据在公共管理模式创新中最大的价值之一是预测价值，主要是集合各个行业和领域中的数据，利用机器学习模式匹配数据处理技术，进而明确数据中潜藏的趋势及模式。通过预测分析可以推断和预测特定人群甚至个人的行为。例如：在公共管理中需要切实解决和平衡教育资源分配问题，近年来随着经济发展，生活水平的提高，相应的教育资源问题越来越受到人们的关注。“择校热”就是较为直观的体现，相应的考生及家长会通过表面信息如学校占地、学校基础设施以及升学率等作为择校的依据，并没有从实质上分析学校的教育理念、教学内涵、教学质量等。这样的考量显然不能客观反映出学校的教书育人水平，并不可取。而对于学生及家长盲目择校的行为给社会公共管理在平衡教育资源的工作上造成了不利的影响，形成一些学校招生超限而一些学校名额未满的局面，使当地教育的发展失衡。因此，大数据下的公共管理可以有效利用大数据分析对择校行为进行预测，利用更科学精确的管理方法和技术手段加以有效管控，实现更优的教育资源分配，继而促进公共管理中教育事业的平衡发展。

2公共管理模式创新在大数据时代面临的挑战

2.1专业技术人才匮乏影响了大数据的应用

在信息网络和计算机技术领域，专业技术人才无疑是发展与应用的核心要素。而将互联网、物联网、云计算等新一代信息技术囊括一身的大数据应用更是对专业技术人才具有极大需求。从大数据应用的3个环节即对数据的“采集、处理和”来看，涉及数据的全面采集、精确筛选、科学转换和有效整合，只有具备专业技术人才才能从中发掘信息和规律。同时这也是公共管理模式创新中必须重点研究和考量的要素，因此大数据技术人才在大数据时代公共管理模式创新中的作用是不可替代的。然而，就我国当前的情况而言，大部分的公共管理工作者均为政府管理人员，均没有过硬的大数据技术背景。他们的职业素养更多偏向于管理领域，对大数据技术的掌握和应用并不擅长。同时，从整体上看，大多数公共管理部门并没有根据大数据技术在公共管理中的应用特点引进或者培养相应的大数据技术人才。所以，造成大数据时代公共管理模式的创新在专业技术人才上形成一定的空缺，影响了具体的大数据应用。

2.2各部门间“各自为战”的局面对数据信息整合形成一定阻碍

大数据时代最大的优势和特点即是有效利用庞大的数据信息来提高相应的管理效率、工作效率和生活效率，且达到高度精准化的服务与管理。而数据本身如果不能有效应用则会失去实际意义。目前，在大数据的背景下，我国的公共管理模式创新面临的一个问题是如何有效整合信息。由于“信息孤岛”现象存在，对大数据整合并有效利用公共管理形成阻碍。一方面，源于各部门间的协作和资源共享关系不够紧密，几乎形成一定程度上“各自为战”的局面，使各信息系统间的数据信息兼容不畅，从而加剧了公共管理实践中的“信息孤岛”效应。另一方面，传统电子政务系统通常是根据业务流程管理和服务系统建立的，导致电子政务信息很难实现信息资源相互沟通和分享，继而对各部门间的信息整合形成较大的阻碍。

2.3大数据意识薄弱

由于大数据技术是近些年才兴起的，以至于相应的公共管理工作人员及国民在大数据意识上均较为薄弱。从整体上看，公共管理部门人员大多不具备大数据意识，导致他们在各自的决策和管理时仍然依赖传统的惯性思维和过往经验，让具体的决策具有一定的主观性和片面性，很难保证相应的决策精确性。如果利用好大数据技术中丰富的信息资源和科学先进的数据进行分析，则可以提高决策管理的效率、精准度和客观性。实际上，我国政府的数据收集手段并不欠缺，但公共管理者和政府官员并不具备通过数据协助决策管理素养培养的能力，大数据意识亟待提高。

2.4大数据时代的信息安全问题亟待解决

大数据时代的到来势不可挡，随之而来的是信息呈井喷式增长。各种类型的数据信息大量出现，且由于网络信息传播的极速性和难控性，让大数据下的信息安全问题成为公共管理模式创新中亟待解决的重要问题。尤其涉及的保密数据、隐私数据等越来越多，相应的国家安全、社会稳定、国防军事机密以及个人信息安全等方面面临着剧烈的安全隐患。同时，由于公共管理涉及经济社会发展的各行业、各领域，再加上政府部门在数据信息资源上具有比较强势的调度和使用权，从某种意义上说，社会公众在此背景下并无实质的隐私。因此，相应的数据占有部门特别是政府部门作为公共管理的主体，在大数据纷繁的背景下有可能成为最大的信息隐私泄露者。在实际的公共管理中，需要及时有效地应对个人隐私与数据安全面临的威胁，妥善解决大数据时代的信息安全问题。

3公共管理模式在大数据时代的创新对策

3.1加强公共管理中大数据技术队伍的建设

根据大数据特点及其对公共管理的影响，相应的公共管理工作质量与效率将由具体的大数据处理分析和科学管理来综合决定。因此，建立和培养一支具备大数据专业技术的人才队伍，是公共管理模式创新的基本要求，具体可以从下面几个角度着手建设。①内部建设的角度。仔细分析公共管理中大数据技术工作所需的知识理论体系，并科学规划如管理学、信息学和社会学等方面的培养，继而有力加大队伍内部建设力度。②外部引入的角度。利用引入、整合等多手段、多途径来有效扩大公共管理中大数据分析技术的队伍规模，从而逐步壮大具备大数据分析素养的公共管理人才队伍。③学习和深造的角度。大数据下公共管理人才队伍的建设应当建立具体的“再学习”制度，通过外出交流学习以及组织培训等多种渠道和方式建立多样化的人才培养制度。3.2加强数据信息共享建设对于信息共享局面的建设，本文主要从以下两个方面进行论述。其一，在公共管理部门与公民共享数据信息的层面。以往人们对公共管理部门尤其是政府部门所掌握的数据信息处于一种模糊甚至不知情的状态，而相应部门所占有的数据信息资源某种意义上属于公共资源，对公民了解与自身生活和发展具有现实意义。因此，公共管理部门与公民间的数据信息共享中应该提供丰富的原始数据信息，除去涉及国家安全及个人隐私的信息，相关部门都应积极公开，从而实现大数据信息在一定程度上的有效共享。其二，针对公共管理部门间的数据信息共享。加强各部门间有效的数据信息共享能够促进大数据资源在公共管理中的应用，从而打破“数据碎片”“各自为战”和“信息孤岛”局面及其带来的不利影响，真正发挥出大数据在公共管理模式创新中的作用。在这样的数据信息共享格局下，社会对公共管理的监督能得到相应提升，同时公共管理工作的效率也能在很大程度上得到提高。

3.3加强大数据思维意识建设

在传统的公共管理工作中，政府部门通常注重收集信息，而在信息技术高度发达的大数据背景下，政府部门应在收集原始信息的同时，注重加强自身大数据思维意识建设。学会在决策和管理实践中，进一步增强利用大数据优势提高工作质效的能力。大数据的特征主要体现在信息交往网络化和信息资源数字化两个方面，相关的公共管理工作人员需要积极适应和有效融入，并利用大数据意识切实促进社会公共管理建设。这也是适应大数据时代全球信息化发展态势的必要条件，同时更是贯彻实行以人为本服务宗旨、提升管理质量、健全管理体制的有效途径。传统的管理思维存在一定的保守、主观、片面、不确定等因素，已经不适用大数据时代的创新型公共管理模式，应从思想意识上改进和变革。

3.4建立健全与大数据应用相关的法律法规

安全问题是贯穿大数据应用发展始终的核心问题。在大数据背景下的社会公共管理模式创新中，首先要解决好信息安全问题。在这样的情况下，相应的管理部门尤其是政府部门需要切实加大网络信息安全管理力度。有必要建立健全相应的法律法规，为公共管理中的大数据应用提供法律依据和保障。据有效统计，我国80%左右的网络用户存在信息安全隐患。所以，通过建立和完善保护信息安全的法律法规变得十分紧迫。另外，也需要及时出台大数据环境下的数据存储、信息加工和产权归属等各层面的法律，尽可能建立适用于我国数据应用的法律体系。具体如相关部门在收集原始数据时，有义务先行告知用户相关信息应用情况，让用户能够切实保障自己的知情权；而在实际应用数据的过程中需要对用户的数据信息进行合理整合及应用，严禁侵犯隐私甚至以此谋取私利的行为，从而让公共管理中的数据应用在信息安全上得到相应保障。

4结语

传统的公共管理模式已经不能适应新时代的发展需求，在信息技术飞速发展和数据井喷式增长的大数据时代，相应的公共管理模式需要从专业人才建设、大数据意识、法律法规建设和数据共享等层面进行改进和创新，进而通过大数据分析促进决策管理客观、准确、全面、高效、智慧，从根本上实现大数据时代公共管理工作质量的提升。

参考文献

［1］张小红,费保升,方海,等.大数据时代公共管理的挑战及创新模式探究［J］.安徽理工大学学报:社会科学版,2016(5).

［2］刘奥.大数据时代下的公共管理创新［J］.人力资源管理,2018(1).

［3］张玉龙.整体性治理理论视角下中国政府数据开放研究［D］.苏州:苏州大学,2018

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【关键词】大数据；公安工作；警务模式；数据驱动

【Abstract】The big data is influencing the society and has expanded each field of the society.The arrival of the big data age introduces challenges for the police model and raises new requirements.strengthen the service consciousness of public security work，pushing forward and build the active policing mode with data driven， building the police as the main and multiple governing mechanism，are very important exploring value for the police model innovation.

【Key words】Big data；Public security work；Police model；Data driven

0 引言

互联网通过移动互联网和物联网得到了广泛的延伸，在互联网上形成了云计算为核心的新一代计算存储引擎，使得越来越多应用被使用，同时也产生了多源化、分散性、碎片化的各种数据。数据洪流正不断加速社会的发展和进步，大数据也不断渗透到社会各个领域，在此背景下，我国警务模式也面临着新的要求和挑战。不可否认的是，我国现行的警务模式还不能完全适应新形势的变化，必须从公安警务的工作理念、工作机制、管理模式、组织结构等方面研究大数据对公安警务模式的影响，开展警务模式创新研究，以不断提高自身尽职履责能力。

1 警务模式

表1 近年来我国警务模式改革创新的理论成果研究

“警务模式”一词来源于西方警学界，它同时也被翻译为“警务时期”、“警务风格”、“警务战略”等词。1999年，我国学者张兆端最早在文献[1]中明确提出了“警务模式”这一概念。但何为警务模式？目前我国的警界和学界也尚未对“警务模式”进行统一、准确的界定，其主要有以下几种观点：一是，以所有警务活动为对象，认为警务模式是某一特定警务时期所有警务活动的总体描述和概括；二是，把警务活动当作一个过程加以考察，认为警务模式是在执行警务活动中进行的计划、组织、协调、控制组成的完整行为过程体系中的警察行为模式的研究，三是，我国一些学者认为警务模式就是警务机制，在研究过程中常常是两者相互混用[2]。我们认为警务模式是对某一时期公安工作特征总的概括与描述，是一个综合概念，对其的研究应包含公安警务的工作理念、工作方法、工作机制、组织架构、制度体系、战术战略等方面，同时警务模式具有动态性，它是随着不同时期社会的需求、科技的发展、公安机关自身管理的要求以及世界警务改革的趋势不断发展变化的。

我国对警务模式的理论和实践应用研究也一直未停止脚步，20世纪90年代末，欧美的“社区警务”理论开始传入我国，被我国公安机关所倡导，其后在全国范围内推广。随着社会的不断发展变化，警务管理手段、警民角色定位等都发生了转换，我国学者和警务工作者对警务模式的创新也展开了深入的研究和讨论，近十余年间，形成了大量的理论成果和实践总结，如表1所示。

总的来说，我国学术理论界和警务实践部门从多维度、多视角对警务模式改革创新进行了积极探索，取得了丰硕的理论和实践研究结果，有力地推动了我国的警务现代化的进程和发展。梳理其学术理论研究成果，不难发现，我国的学术理论界和警务实践部门对中国警务模式改革创新的研究也存在着一些缺陷和不足，如研究角度单一化，开展警务模式创新研究的视角聚焦在某一个领域，但针对同一领域警务模式创新的提法和称谓有多种；如研究范围具有地域化特点，研究出发点主要是基于本地、本区域，导致警务模式改革创新出现地域化特点；如研究视野的局限性，对警务模式的实践基于某个小的理论角度展开尝试，缺乏夯实的理论支撑和宏观政策的视角[2]。

2 大数据对警务模式的影响

警务模式是一定时期公安警务活动的总体特征概括和描述，在大数据对当今社会的影响已经扩展到社会各领域的时代背景下，大数据的开放性、共享性和流动性也必将冲击着我国公安警务模式。

2.1 对公安工作的服务模式提出了新的要求

大数据时代下，信息获取与传播途径、信息交换方式都得到了改变，社会中的个体都是数据与信息的制造者，社会组织和个人均成为信息的主体，“数字鸿沟”现象逐步缓解。大数据时代下，数据的开放和流动，势必带来由封闭到开放，由垄断到共享的思维方式转变，由此带来的信息平权的现象日益凸显[3]。社会在发展，人民群众的法治意识，权利意识，监督意识都在提高，加上大数据的高度开放性为人民群众的参与、监督提供了有效的平台。因此，在大数据背景下，公安机关如何顺应互联网时代的人民群众要求，服务群众，服务社会，服务公安工作，已经成为公安工作服务意识创新的一项重要内容。

2.2 对公安工作的工作方法提出了新的要求

传统的决策模式以经验和直觉为主，其决策程序首先是发现并界定问题，确定目标，进而拟定方案，在逻辑和相关性分析后，最后提出解决方案，这种决策方式在一定程度上能够解决问题，但也容易出现“拍脑袋决策”、“随意决策”。在当前高度复杂性和高度不确定性的信息社会中，公安工作随时要面对各种层见叠出的新事物，如基于对多源、分散和碎片数据的事前风险预警机制的研究，如嫌犯在作案后姓名、手机号码等更改带来的数据演化的识别，以及借助互联网网络、电信网络监控数据用于分析处理涉恐人员的蛛丝马迹等。这些都需要公安工作将传统的警务工作方法逐步转变为数据驱动的警务模式，推动“数据文化”，坚持用数据说话，依赖“搜集数据――分析――找相互关系――提优化方案”的决策流程，智能辅助决策和预测决策，提高决策的科学性。

2.3 对公安工作的组织管理提出了新的要求

大数据的开放性，信息的共享、即时传播等特征对公安机关目前的层级控制结构提出了挑战。首先，新技术的广泛应用和深度渗透，新事物是层出不穷，使得传统的按警种实现的专业分工不可能涵盖所有的领域。其次，社会事务的高度复杂性也要求公安各部门要联勤联动与有效合作，这种合作的可行性和有效性也将影响目前的组织结构。与此同时，在社会治理体系和治理能力的现代化进程中，大数据的意识、方法与技术已逐步引入到社会治理领域，这些都需要公安工作中将传统的警务管理方法逐步从粗放式到精细化的转型，从风险隐蔽型管理转向风险的防范型管理，研究公安机关与社会组织多元共治的管理机制。

3 大数据下警务模式的创新

3.1 强化公安工作服务意识理念创新

从公安工作理念的角度，警务模式创新要以服务人民群众，提高人民群众的满意度为核心理念。大数据背景下，公安机关应树立以人为本的服务理念，将传统的警务模式逐步转变为供给导向的公共服务模式，及时全面地感知、预测群众的需求，提供优质、高效的公共服务。

首先，公安机关应充分利用网络技术将数据资源分类、分级安全地开放给社会组织、企业和群众，一方面，利用网络平台，如公安官方门户网站、公安官方微博、公安官方微信、警务QQ群等，将公安机关公共服务事项和行政审批的要求、范围、内容和程序等公布于众，通过网络平台与社会组织、企业和群众展开互动；另一方面，归纳整理群众的咨询、诉求和建议，并对收集的数据进行整合，通过数据挖掘，科学地运用大数据决策，引导服务，针对性和有效性地提高服务的水平和质量。其次，公安机关应以推进大数据“警务云”建设为载体，利用信息技术打通警种间业务数据保护壁垒，以服务流程中心的创建与完善为突破口，不断优化自身组织结构与服务流程，为群众办事提供便捷快速的服务。再次，在创新服务提供的方式上，加强公安官方微博、微信、网站手机客户端APP建设，开发和打造移动信息服务平台，主动、针对性地增强信息的。最后，公安机关应完善服务的评估指标，积极打造服务绩效评估的综合监管平台，督导考核方式，以提高服务的质量和水平。

3.2 推动数据驱动的主动型警务模式建设

从公安工作机制的角度，警务模式创新要改变传统的被动型警务为数据驱动的主动积极型警务。大数据带来了思维方式的彻底转变，大数据时代公安工作需要养成数据决策的意识，在立足数据的基础上进行客观分析与判断，养成用数据说话的习惯和工作方式。90年代的计算机犯罪统计（CompStat）、地图映射和数据驱动的治安管理（Crime Mapping and Data-Driven Management）、犯罪热点分析（Hot Spot）等方法的应用，在司法实践中的治安管理领域、打击犯罪活动等方面被证明行之有效，这种基于数据驱动的警务模式已引起了学术界的高度关注[4]。

一是，公安机关要研究谋划“互联网+”与公安业务工作的融合创新机制，探索非接触式、非现场的、安全有效的“互联网+公安行政管理”，以及“互联网+警务信息公开”，及时、全面、主动、安全地予以公开符合公开规定的警务信息。对警务咨询、民生诉求、民意反馈、警务回访等信息及时进行数据收集、整合、清洗，利用数据挖掘技术挖掘、研判数据。二是，推动创新风险机制，探索“人力+科技”、“传统+现代”的风险预警模式，保障对突发事件快速反应有效处置。大数据的一大价值在于预警风险，依托大数据平台，对重要时段、地段人流全程监控、分析数据，可以有效预测风险，能及时切断风险链。三是，推动科技创新机制，构建大数据平台、云计算中心，集成公安业务数据，实时掌握犯罪轨迹，预判犯罪热点，支撑对刑事犯罪活动的精确打击。

3.3 警务主体与多元共治的警务管理模式建设

从公安工作方式的角度，警务模式创新要更加注重警务主体与警务方式的多元化建设。当前社会发展转型期，利益多样化以及利益诉求复杂化日趋明显，大量社会矛盾以各种各样的方式呈现和进入社会治安领域。各种新型社会治安事件、突发性的等不断涌现，尤其是移动互联网技术的不断发展使得舆情导控的难度不断加大，社会治安治理任务日益繁重。在大数据背景下，公安机关要改变传统的治安治理模式，积极探索与政府相关部门、社会组织、行业企业、群众合作共治的警务管理模式，运用众创、众智理念，推动风险共担，提升社会治安治理能力。

首先，公安机关要从战略的角度上做好大数据的宏观规划，统筹数据治理的工作，积极制定与公安大数据应用相关的规章制度，保障数据的质量，保证数据安全，推动数据共享。其次，公安机关要完善合作协商机制，大数据时代，社会组织有着自身资源优势，企业有着大数据处理技术优势，公安机关要发挥综合衔接作用，积极探索与社会组织、相关企业行业合作、互通共赢的模式。再次，群众自身也是大数据的重要来源，公安机关要积极引导群众的参与，一方面，提高群众的直接参与度，汇聚群众集体智慧，充分挖掘数据的潜在价值；另一方面，一些群众出于自我利益考虑，或者甚至把参与平台作为发泄自我不满的工具，对于这种“无序参与过度”[3]的部分参与主体要依法处理，同时要利用公安官方微博、公安官方微信、公安官方网站手机客户端平台，主动加强公安工作宣传和舆论引导。在大数据的背景下，充分利用云计算、物联网等大数据技术，积极探索并构建警务主体、群众参与、社会组织和企业多元共治的警务管理模式，能有效提升公安机关的社会治安治理能力。

4 结束语

大数据已深刻影响到公安工作中的治安防控体系建设、打击犯罪活动、突发事件风险预警、社会服务等领域，从思维、组织、管理等各个层面深入细致展开警务模式创新研究，建立符合大数据时代背景的公安警务模式，有助于推进公安工作的发展。

【参考文献】

[1]张兆端.信息警务论――二十一世纪警务模式展望[J].公安研究，1999（3）：47-50.

[2]申丹.国家治理视角下中国现代警务模式研究综述[J].辽宁警察学院学报，2015（6）：68-73.

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数据新闻理论、实践与发展

数据新闻国内研究综述

国外数据新闻研究综述

数据新闻中国本土化研究

计划单列市形象调查报告

网络社会治理研究综述

大数据与社会舆情研究综述

从渠道运营到内容运营

澎湃新闻上线一周年的探索与发展

美国媒体品牌构建的影响因素

中国互联网二十年发展历程回顾

中国网民互联网使用习惯调查

新媒体环境中传统媒体的转型发展

新媒体环境中的公民政治参与研究

新媒体环境中网络舆论研究

新媒体环境中商业模式的演变发展

新媒体环境中市场营销的变革与拓展

新媒体环境中国民文化生活的变迁

关于新媒体引发的社会问题的反思

关系视角下微信广告的传播效果研究

主题演讲:新媒体与信息社会

新媒体传播思维与大数据应用

结合中国现实和历史环境谈新闻传播

新媒体环境下新闻专业教育的变革

全球化与信息社会的文化传播

“《新媒体与中国社会发展》精选”说明

大数据背景下的舆情决策支持系统研究综述

新媒体时代两岸故宫文化传播的影响力

新媒体时代舆论表达和舆论引导新格局

当前我国新闻学研究的现状与特点

提升中国传媒国际竞争力的路径与策略

主题演讲:“互联网+”时代媒体品牌的再造与发展

新媒体时代广西巴马旅游形象传播研究

网络谣言治理视角的中国新媒体法律环境建设

精神制造与文化市场体系——以上海实践为例

移动微视频应用的社交传播机制——以美拍为例

健康传播中数据新闻实践研究——以埃博拉事件报道为例

使用与满足、关系、符号:微信红包传播中的社交新态研究

什么在决定着网民抵制国外商品?——中国网民消费者民族中心主义影响因素的实证研究

网民主体性重构的人内传播路径及其交往图示——一种由拉康欲望理论出发的解读

基于地理位置服务的社交媒体中的自我呈现——以移动社交工具陌陌的个人页面为例

突发危机报道中数据新闻的易读性叙事研究——以“东方之星”客船倾覆事件为例

数据新闻在突发事件报道中的应用——以天津“8·12”特别重大火灾爆炸事故为例

突发公共事件的数据新闻实践研究——以“12·31”上海外滩踩踏事件为例

中外媒体突发事件数据新闻报道特点的对比研究——以马航MH370客机失联事件为例

作为灾后报道的数据新闻——以“尼泊尔地震”为例的数据新闻实践

数据可视化在健康传播中的应用——以中外媒体对MERS病毒数据新闻报道为例

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>> 智慧城市与大数据时代的政府治理 大数据时代智慧城市的建设与发展 智慧城市的大数据研究与实践 大数据在智慧城市研究与规划中的应用实践探析 大数据时代智慧课堂的构建与应用 大数据时代高校智慧校园服务平台建设思考 智慧城市中的大数据挖掘与应用 智慧城市在大数据时代的机遇和挑战 大数据时代区域信息平台建设的思考 智慧城市中对于大数据的应用研究 大数据时代我国智慧城市建设思考 “大数据”时代的大智慧 大数据时代的智慧成长 点亮大数据时代的营销智慧 大数据时代的思考 智慧城市时空大数据与云平台建设大纲将出台 大数据时代数字化教材建设及其应用的思考 “大数据时代”的自动化新闻写作的历史、实践与未来 绵阳：智慧城市的大数据探索 智慧城市的大数据逻辑 常见问题解答 当前所在位置：l.

[6] 徐静， 陈秀万. 中国智慧城市发展现状与问题分析 [J]. 科技管理研究， 2014，20（7）：12-15.

[7] 彭英， 施小飞， 徐可. 物联网助欧洲打造智慧城市 [J]. 通信企业管理， 2014，15（3）：21-26.

[8] 郝斌， 俞珊， 吴昀桥. 中国智慧城市建设的产业关联分析――以上海市为例 [J]. 华东理工大学学报：社会科学版， 2013，38（6）：5-8.

[9] 仇保兴. 智慧城市的管理之道 [J]. 清华管理评论， 2014，8（3）：1-4.

[10] 邓庆林. 电信运营商无线城市平台体系研究 [J]. 电信技术， 2013，50（1）：33-36.

[11] 陈文钦， 林晓嵘. 智慧城市顶层设计的原则 [J]. 管理观察， 2013，25（36）：38-41.

[12] 骆飞. 光网络撑起无线城市未来 [J]. 管理观察.2013，25（1）：28-32.

[13] 易成岐， 鲍媛媛， 薛一波. 社会网络大数据分析框架及其关键技术 [J]. 中兴通讯技术， 2014，20（1）：05-10.

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关键词：大数据；数据技术；智慧政府；案例分析概述

中图分类号：D63 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）007-000-01

随着信息技术的发展，人们每天的生活都被数据包围。每个人都成为了数据的“生产者”和“消费者”。搜索引擎记录着搜索记录和浏览习惯；网络购物商家记录着消费记录，界定职业身份。近年来，人们用大数据（big data）来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

十八届三中全会公报提出“推进国家治理体系和治理能力现代化”。维克托.迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中指出“大数据能有效帮助公共部门优化决策”[1]。于施洋、杨道玲[2]等分析了互联网飞速发展对政府网站建设带来的新挑战，认为基于大数据的智慧政府门户是当前政府网站发展的新方向。张建光、尚进[3]通过对CNKI中关于智慧城市与智慧政府的论文进行统计，提出智慧城市与智慧政府的研究发展方向及研究方法。

本文首先阐述大数据概念，分析中国在该领域的优势；通过案例分析了大数据对构建智慧政府，实现政府管理与公共服务的精细化、智能化、社会化的促进；最后提出了构建基于大数据技术的智慧政府存在的问题及挑战。

一、大数据概念

关于大数据的定义，业界并无统一标准。普遍的观点认为，大数据是指规模大且复杂、以至于很难用现有数据库管理工具或数据处理应用来处理的数据集[4]。2013年，IBM的白皮书《分析：大数据在现实世界中的应用》中，解析了最新的对大数据的“4V”定义理论，即数量（Volume）、多样性（VaRiety）、速度（Velocity）和真实性（Veracity）[5]，该理论在业界广为接受。

二、中国政府的大数据优势

1.数据信息丰富

中国人口基数庞大，每个人都是数据的“生产者”和“消费者”。庞大的人口基数催生了庞大的市场需求，庞大的数据信息促进了基数的飞速发展。这些数据就像待开采的宝藏，让大数据技术有充分的用武之地。

2.更强的政府影响力

与欧美国家相比，中国政府在社会体系中的地位能力和影响力更大，掌握的公共资源也更多。如何利用好政府影响力，把大数据作为基础战略资源，上升到国家战略层面，是当前中国不可回避的一个问题。

3.企业技术领先

巨大的市场需求催生了众多科技企业。互联网时代的来临更是让一些企业积累了丰富的大数据技术，甚至在全球范围内都处于领先地位。

与此同时，越来越多的企业和政府围绕智慧政府的构建展开了全方位的合作。如阿里巴巴集团于2014年4月17日与贵州政府签订了“全面战略合作协议”，实施“云上贵州”项目。此外，阿里巴巴集团还与北京、广东、浙江、福建等全国多家省、市、区县级政府开展战略合作关系。

三、案例分析

1.谷歌搜索与流感预测

为阻止或减慢流感的传播速度，需要准确的预测出流感的传播路径。现实生活中，由于诸多不确定因素，因此很难对其进行准确预测。传统的方法是医生在发现新型流感病例后及时告知疾病控制与预防中心。由于病人的延迟就医以及信息的延迟上报，导致疾控中心的数据汇总往往滞后于流感的传播。

针对这一问题，互联网巨头谷歌公司从大数据的角度另辟蹊径，解决了这一问题。作为全球最大的搜索引擎，谷歌每天都会收到来自全球的超过30亿条的搜索指令。通过将用户的搜索记录与流感关键字进行关联建模，从而能在早期预测出流感的传播路径。在2009年甲型H1N1流感爆发时，该方法提供了当今社会所独有的一种新型能力，以一种前所未有的视角去解决公共卫生领域的老问题。

2.北京“市民主页”

北京市民主页网站是由北京市政府与中国移动合作建设的北京无线城市的基础应用和统一门户。该网站通过聚合与市民生活息息相关的范围广泛的信息及服务。市民只需要登陆“市民主页”，就能够享受59项民生服务，包括查询个人住房公积金账户和交通违章信息，查看实时路况和航班列车信息，在部分医院预约挂号，缴纳水电费、燃气费等。毫无疑问，这种基于综合化数据的虚拟化政府服务形式比传统的模式更高效智能。

四、结语

大数据为构建智慧政府带来了大知识和大发展，但仍存在一些问题及挑战：（1）数据质量。如果数据本身质量不高，则数据分析的结果很可能是错误的或者具有误导性；（2）信息安全。一直以来，政府信息系统都是遭受黑客攻击的重灾区。如今随着大数据的汇集，单次成功攻击能够获取的有用信息更多，这将给大数据的信息安全带来更加严峻的挑战；（3）个人隐私。数据时代，个人隐私的保护面临比以往任何时候都严峻的挑战。一方面需要个人提高隐私保护意识，另一方面相关法律法规也有待完善。

然而瑕不掩瑜，大数据技术对政府管理的变革仍具有深远的意义，对提升管理效率，构建智慧管理、智慧服务型政府至关重要。

参考文献：

[1]维克托.迈尔-舍恩伯格.大数据时代[M].浙江人民出版社，2013（01）：15.

[2]于施洋，杨道玲. 基于大数据的智慧政府门户：从理念到实践[J].电子政务，2013（05）.

[3]张建光，尚进.中国智慧城市与智慧政府研究现状与展望――基于CNKI的文献计量分析[J].中国信息界，2014（08）.

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关键词：大数据； 湖南省；绿色大数据港湾；战略对策

0 引言

随着信息技术网络化、泛在化、智能化的发展，人机物三元世界开始深度融合。大数据将有力支撑教育、文化、健康、电子商务、制造等产业以及在线服务、社会管理等行业，解决未来信息社会结构下生产力发展的重大瓶颈问题；有助于解决交通出行、医疗卫生、应急抢险、人口教育等各类社会发展问题，大幅提升民生领域的智能化程度和服务水平。如果能有效地筛选和使用大数据，将有效为地方经济、科学研究、社会治理等方面积极服务。因此加快大数据开发利用，一方面有利于促进产业转型，提升社会活力、促进经济增长和提高生产效率，另一方面也有利于攻破体制机制障碍，推进依法行政和促进政府职能转变，提升国家综合实力，保障社会安全。

1 构筑湖南省大数据港湾的战略目标

开展若干面向重点区域与行业的大数据示范应用，建设科学研究、电子政务、智能制造、公共安全、医疗卫生、文化教育、互联网服务、城市管理、社会公共服务等领域的大数据应用，为湖南省经济社会发展提供大数据科技支撑保障，加快湖南省大数据分析应用的产业化布局，服务湖南省经济社会建设，促进经济结构调整和产业转型。促进行业融合发展、推动产业转型升级、助力智慧城市建设。

2 构筑湖南省大数据港湾的战略措施

通过对大数据发展趋势的研究，预测大数据对经济、政府与社会运行所带来的影响，制定五年或十年的发展规划，协同政府各部门、各行业主管单位、企事业单位及个人各方面力量出谋划策、发挥聚合效用，促进可持续共同发展。其战略重点主要集中在以下几个方面：

2.1 突破大数据的关键技术

建设开放共享的大数据分析平台，发展大数据条件下的类人视觉和类人思维决策计算模型，突破类人视觉技术，研究基于深度神经网络的图像视频中目标检测、跟踪、分类以及行为和事件识别，研制类人视觉传感器，构建类人智能计算和理解的核心系统，为相关产业提供实时智能服务。突破互联网、物联网和广电网视觉大数据中视觉场景理解、多目标检测跟踪、人员身份识别、视频信息检索、大范围安全监控等关键技术，面向公共安全等重大需求提供透明时空示范应用。

2.2 加快大数据基础设施建设

当前，大数据相关的基础软硬件设施、分析方法、领域应用及数据生产等方面已经形成了一批企业和技术系统，大数据产业生态系统的雏形已经明确。大数据产业生态系统涵盖了大数据的获取、存储、处理、分析、服务、安全等诸多环节，并逐步与传统产业结合释放出巨大的生命力。重点推进信息产业园、软件园等园区开展大数据基地建设，加快建成湖南数据中心，支持建O金融机构和企业数据中心及尝试县级大数据应用服务园区。吸引国内外知名大数据龙头企业，创新研发平台，突破大数据关键技术，培育新兴业态领域。

2.3 重视大数据人才培养

为培养我省大数据技术研发、服务咨询、市场推广等应用型人才，应加大鼓励高校与行业企业、科研院所深度合作，支持大数据企业与高校建立生产性实训教学基地，建立院士工作站和博士后工作站，协同创新我省与大数据知名专家学者长效科技人才培养机制，为我省大数据产业发展提供人才支撑与智力支持。

2.4 启动大数据产业试点

面向国计民生重大需求，重点选取教育、健康、公共安全、医疗卫生、金融证券、智能制造、智能交通等具有大数据基础的领域，集成大数据基础理论、类脑智能、视觉语音文本大数据分析、多源异构数据融合的研究成果，探索大数据分析应用的创新服务模式，在特定领域发展多源感知网络（物联网、互联网、电信网、广电网）大数据智能分析的综合集成系统，建设具有示范引领意义的大数据应用。

2.5 完善大数据立法

在地方立法的权限范围内，在信息采集、数据处理、敏感数据保护、数据交换标准和规则、个人隐私等方面设立大数据地方性法规和政府规章，确保大数据相关信息安全。加强建立大数据信息安全集中保障体系，开展基于大数据背景下信息安全认证体系建设，针对数据的收集、清先、存储和运用等环节明确数据安全与保护的规则；明确划分大数据生态中各不同主体的责任。同时鼓励和支持企业在电子认证、安全测评、数据加强应急防范、容灾备份等数据安全技术方面提供服务。

3 构筑湖南省新型绿色大数据港湾的应注意的问题

大数据为管理者创造了新的机遇和挑战，在应用大数据推进我省建设的同时，需要特别注意潜在的问题，加强应对策略的研究。

3.1 重视数据的质量

在利用大数据解决具体事务时，要客观地认识大数据。数据本身有时也是存在缺陷的。有些数据收集时本身就是不正确的，有些数据之间还存在冲突、不一致等现象，因此，在运用这些数据时，“数据噪声”则此产生，不同程度影响分析和决断。公共部门或企业管理层在利用这些大数据进行分析时，需要对其收集的数据进行清洗、检查、筛选，从而保障其运用的数据的质量。

3.2 防止对数据过分依赖

科学预测与决策的有力武器是数据，通过数据分析，从而为实现管理的智能化、增强管理能力及提高管理水平出谋划策。但是，也应该看到数据不是完全可靠的，过度依赖数据，一方面，会让我们做很多没有价值的数据分析；另一方面，也会限制本来应有的灵感和创意。只有让让数据真正嵌入到设计与决策中，让直觉创造的心智能力，情感理解的社交能力，与大数据相结合，切实解决用户的实际问题，真正做到“用户洞察”，让产品或措施体现用户需求，服务用户，超出用户的预期想象。

3.3 加强信息安全机制建设

新技术新业务带来大数据日见渐长的网络安全问题，建议与实体经济安全相结合，进行统筹处理，同时建立关键信息安全管理制度，对互联网平台的职责划分予以明确。制定数据安全风险评估机制，不仅关注数据本身，而且关注到数据资源整体的安全性，对特定类型的主体从事相关数据分析设定一定的条件。通过政府提供适当的政策和务支持，创设轻松环境，加强相关的法律法规建设，保护数据透明开放同时保障信息安全。

4 构筑湖南省大数据港湾的预期价值：

随着商业企业，政府公共事业应用的大量数据，新产业数据大量涌现，湖南新增经济增长空间，大数据形成新的产业链。围绕上游与下游，必将推动智能终端的应用，促进云计算等行业快速发展。

大数据能有效减少社会经营成本，提高经济与社会效率。例如在医卫行业，可以通过大数据的分析避免重复治疗、过度治疗及减少错误治疗，提高工作效率，提升治疗质量。公共管理领域，利用大数据提高教育部门、就业部门的服务效率，有效推动税收工作开展，零售业领域，利用大数据改善和提高整体供应链和业务流程的效率，提高其经营利润60%以上。

大数据改变了传统的商业模式，带来了准确的营销。有效提升企业数据资源利用率，提高从数据到信息的转换率，使业务决策更加准确，提高整体运营效率。

大数据推动政府政务公开，提高公共决策的预见性和准确性。例如通过对社交网络和手机短信中的信息进行分析，从而对失业率、疾病暴发等进行趋势预测分析。利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高，节省开支。

大数据有助于破解社会转型中的难题。中国经济已进入转型期，社会进入矛盾凸显期，改革进入攻坚期。宏观经济形势错综复杂、各种社会改革盘根错节、频发等突出问题，仅仅依靠现有的管理手段与方法已明显落后。有效地组织和使用大数据，将对社会经济、科学研究、社会治理等产生巨大的推动作用。

5 结语

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1大数据环境下网络风险分析

虚拟网络的安全保障性、内容可靠性和存储性，是作为目前数据排布与资源重整的基本要求，因此在大数据支撑系统下，需要从数据密度和节点交互的角度来对现有的网络内外部环境进行综合调控。然而，相关调查研究数据显示，当前网络系统存在一定的实践风险，主要归结为以下两点：一方面，新技术的“实践模糊”挑战。不同计算机存储框架以及数据排列特征在拓充了数据资源的处理效益与深层次可视化的同时，也在一定程度上影响了数据安全保障系统的多向构建。不同实践特征的新型网络技术容易导致“边界模糊”、“认知漏洞”以及“数据节点转型”等负面弊端，不同类型组件之间的通信联结系统难以进行有效契合；另一方面，数据定位存在偏差。大数据管控系统具有信息量大、资源密度高、时效特征突出以及种类多元化等相关特征，传统的数据分析和处理技术已经难以有效对这些海量数据进行合理定位与分类，过量的数据信息难以通过交互联动的监管反馈模式进行“二次分析”，对相关管理群体的思维洞察能力、数据筛选存储能力以及数据传输运转能力提出了更为苛刻的要求。随着计算机软件的快速更新以及网络安全调控成本的持续性波动，整个Internet体系中的用户量和个体需求呈指数型增长，大数据管控机制的实践应用弊端逐步暴露出来：少数具有快速数据筛选、处理与存储的“节点”已经成为整个大数据系统的革新瓶颈；大量的数据资源过度集中在少数服务器上；特定数量的服务器的基本负载难以满足大流量需求，这些“不均匀”的资源利用状况在一定程度上造成了数据资源和计算资源的浪费。

2大数据环境下网络安全保障路径

大数据技术能够有效对信息数据、前沿认知进行调控与整合，经由内外部子网络系统构建的数据交互系统成为个人隐私、模块访问的重要技术支撑，大数据技术的这些特点促使了相关参与群体重新审视隐私保护问题，以此为着眼点，现根据大数据系统的建构特点与发展趋向提出了以下四方面技术革新策略：2.1建立健全“认证授权”机制信息认证与授权过程作为个体数据对照与调控的综合举措，通常涵盖消息认证、身份认证以及协议认证等三个板块内容，由此打造的多维网络结构能够在传统网络认证模块的基础上，实现消息传递和接收过程的同步性与互促性。消息认证作为此种授权机制的实践出发点，主要用于确保和验证输入信息的完整性与真实性，检测核心信息在传递过程中是否被篡改、任意删减或顺序调控，力争在保证验证消息的顺序性、时间性以及工具理性的同时，注重将此种认证过程局限于特定交互双方之间，不允许其他节点的任意参与，此种精准性、非实时性的认证授权方案能够有效发挥大数据系统的信息检测与内容调控的功能特征。与消息认证过程相区分，身份认证过程大多通过选取“实时性”的消息验证方案，来对特定消息的准确释义进行定位与内容延展，以此来保证数据信息的合法性与完整性。协议认证作为“认证授权”机制的最后阶段，除了对实际网络框架中的消息和主体身份进行精准判定外，旨在通过建构特定规范性的协议来保证数据源的可靠性和抗风险性。就总体而言，对某一数据库认证实体和可用资源的利用度和许可范围越精准，则相关参与主体对授权要求与授权等级的实效划分越严格，在遵从“标准安全层协议”的基础上，通过验证不同网络节点的通信安全与系统对接度，来以“授权机制”的形式对本地数据资源进行科学理性访问和多向传输。2.2建构“网络信誉”模型深入挖掘不同网路系统中的数据管控与网络节点的契合关系，大体可将现有的网络环境分成两种模型，一方面是“层次信誉模型”，即通过打造封闭、孤立、简单化的数据虚拟环境，来建构从“根节点”到“叶子节点”的路径转化；另一方面是“网状信誉模型”，此种模型中的每一个分支节点均可以作为“可信任根”，推进在不同转化路径过程中的信任路径转化成特定的信任网络，此种信誉模型更为贴近实际社会生活中社会公众的信任关系。因其具有独立性、权威不依赖性、全过程评价性等功能特征，使得每项参与实体均具备相应的“公/私钥对”，通过借助相应的信誉证书来维持自身的信誉值，以满足数据认证与个体自主签名的综合需要。在此种机制模型下，参与主体可单独作为“客户节点”来经过特定的资源服务节点来向另外的服务节点发出数据对接请求，在返回数据评价证书后，相关服务节点可将差异化的评价证书持续性地反馈给“客户节点”，参与客户在接收到反馈信息后，可及时查询先前的评价节点来检测评价证书的更新性与实效性。2.3将数据治理纳入政治范畴大数据背景下网络安全防范机制的建立健全，在需要打造持续度高、实践指向性更强的现实机制的同时，需要加强社会组织体系对参与个体隐私的保护。从社会结构特征层面看，社会部门可重新审视市场建立健全的重复性与实效运转性等相关机制之间的内在契合关系，参照完备的社会监管法律来强力打击网络欺诈或违约等负面行为，借助社会中介规范组织的贯彻性与程序性，来有效反馈指导市场运行机制、个体产权关系以及政府行政行为，并注重从社会、政府以及个体本身进行多向指导与路径革新：其一，应将网络信息保护纳入国家战略发展范畴。在大数据发展背景下，信息数据的管控性与安全性能成为表征虚拟资源系统可靠性和贯彻性的重要指标，相关政府部门应该紧紧围绕社会公众的综合需求与法律法规的现实契合点，从根本上加快完善隐私保护的相关立法，重新定位网络系统中的“云端存储”和“标准制定”等模块的“财产属性”，对营利性网络管控部门的调控策略、标准制定、技术研发以及数据存储等方式进行综合监管与调控，以此来防止个人数据受到外部因素的干扰与破坏。2.4构建“在线-离线”数据分析方案为保证虚拟网络系统的安全性与可控性，数据分析能够从模型设计、数据实时计算、数据流向脉络进行风险规整来进行有效引导。“在线实时数据分析”系统可通过建构Spark框架来关注计算机网络系统中的内存核定、“数据流”处理等模块的统筹治理情况，以此种建构方式为指导，在设备防护过程中，整个安全区域内数据节点的个数和收集过程作为原始数据预处理过程的重要现实指向，可通过ETL技术对“多源异构”的数据存储库进行接口过渡和语句翻译，如推动HiveQL命令数据库的接口解析，将HiveQL资源数据转化成实时RDD翻译系统，最后经由数据库中元数据的内在契合关系来将其中有效的文件数据进行提取与多向计算；“离线挖掘分析模块”则可通过对数据存储库中的原始数据进行反复、循环式深度加工与累积计算，借助ETL数据处理技术的反馈型与更新性，来统筹分析原有数据分析模块中的“疑难问题”，以期还原更为安全可靠、实践导向精准的“安全预警系统”，相关管理群体可有效建构以上三种模块之间的资源联结关系，以期精准实现网路系统数据处理的实效性、持续性与多维性。鉴于大数据环境下网络安全的现状，可知防范势在必行。随着大数据的迅猛发展，建立健全“认证授权”机制、建构“网络信誉”模型、将数据治理纳入政治范畴、构建“在线-离线”数据分析方案，进一步营造安全的网络环境。

参考文献

[1]管磊,胡光俊,王专.基于大数据的网络安全态势感知技术研究[J].信息网络安全,2016(09):45-50.

[2]邹阳.大数据时代下计算机网络信息安全问题研究[J].电脑知识与技术,2016,12(18):19-20.

[3]田言笑,施青松.试谈大数据时代的计算机网络安全及防范措施[J].电脑编程技巧与维护,2016(10):90-92.

[4]汪东芳,鞠杰.大数据时代计算机网络信息安全及防护策略研究[J].无线互联科技,2015(24):40-41.

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拥抱大数据是实现海事转型升级的关键一着

2015年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中这样定义“大数据”，“以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态”。通俗地说，大数据是指数量特别大，种类繁多，增长极快，价值稀疏的复杂数据。简而言之，是大而复杂的数据集。

当今，中国真正步入了“大数据时代”，互联网成为最具发展活力的领域，也深刻影响和改变着交通运输行业。为了不断适应新变化、满足新需求，近年来，交通运输部以智慧交通建设为依托，积极促进“互联网+”交通运输融合发展，新业态、新模式多点开花。海事作为交通运输的支持保障部门，在新形势下，需要更加充分地履行职责，做好水上综合信息服务，努力促进水路运输方式发挥比较优势，切实保护水上交通安全、保护水域环境清洁、保障船员整体权益、维护国家。站在“互联网+”风口，海事需要充分发挥科技创新的引领作用，适应大数据时代背景下的政府职能转变的趋势，积极拥抱大数据时代，借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术和理念，与传统水运业进行有效渗透与融合，更好地发挥水运在大宗货运中的比较优势，更好地满足公众便捷出行，加快推进水路运输由传统产业向现代服务业转型升级。通过应用大数据，能够让海事部门更好地掌握复杂的交通状况和水域情况，更好地把握水上交通安全规律，更好地通过大数据分析对水上交通安全监管数据进行整合挖掘，从而加强船员、船舶、航运企业和通航环境的源头治理，实现水上交通安全监管从“汗水型”到“智慧型”的转变，切实提升海事管理内在质量。

大数据在海事管理领域的应用前景广阔

大数据在推动海事管理创新方面大有可为。依靠更加精准全面的分析，能够实现基于数据的决策，助推管理的革命，使过去不能解决的问题得以解决。通过科学开发大数据资源，海事部门可以不断精细化水上交通运输风险管理，及时梳理和比对船舶登记信息、检验信息、安全监测信息、船舶航行历史轨迹等动态数据，进一步分析风险因素，进行量化评估，强化对风险环节的监督和掌控能力。依托对船舶航行交通流的动态收集和整理，夯实季节性安全监管等差异性工作的大数据支撑，从而实现高效有序的船舶交通管理，落实更具有针对性的验证审核，进一步提高事故预防预控的水平。运用对辖区实际的大数据分析，逐步调整优化执法投入与监管效能的结构化比例，从根本上解决基层执法部门的执法效率问题，最终从根本上推动交通运输信用体系建设，并进一步覆盖整个水运领域，推行和固化“守信联合激励”和“失信联合惩戒”举措，有序构建“一处失信，处处受限”的信用惩戒机制，为航运经济的健康发展营造更加良好的氛围。

大数据在优化海事公共服务方面大有可为。海事是水上交通安全管理的重要力量，服务是海事工作的本质属性。近年来，海事系统以“三化”建设为统领，运用云计算、物联网、大数据等新技术、新理念，在水上交通安全监管的信息化建设方面取得了显著进步，但是在运用信息化手段提升海事公共服务水平方面还存在不少短板，打通便民利民“最后一公里”的问题仍需引起高度重视。如何实现便民利民？一方面，要依靠网络便民，通过大数据应用，逐步升级海事网络政务架构，开发更加协同、互认、全面的线上咨询办理服务热线和专栏，逐步让政务窗口进驻格局真正做到“人在干、数在转、云在算”。另一方面，要依靠信息惠民，随着大数据应用的不断完善，海事部门所掌握的数据信息还可以进一步向社会公众开放，及时提供给行政服务相对人提供信息服务，让他们不仅可以更加便捷清晰地查询到当前船舶的航行作业动态，以及实时的通航环境、气象信息和渡口渡船运营信息，更能够深入了解每一家公司、每一家船舶、每一位船员的大数据背景，详细查证船舶性能、事故记录、船员就业经历等信息，更好地促进船舶租赁、订造、转让和船员劳务外派等健康有序发展。及时引入前沿的数据处理技术，对重要数据进行深度分析挖掘应用，拓宽海事监管服务的深度和广度，为船舶船员、航运公司、港口码头、物流各环节提供优质海事服务。

大数据在推进实现本质安全方面大有可为。安全是海事工作的安身立命之本。海事工作要实现本质安全，就必须把水上安全管理模式从“要我安全”向“我要安全”转变，最终形成人人参与、多方协同的水上交通安全共建格局。推广和应用大数据技术，有利于进一步消除海事部门与其他涉水部门、航运企业间的“信息壁垒”，破解以往单纯的局部信息化导致的部门之间“交换难、互认难、匹配难”等交互性问题，从设计上避免“单打独斗”所引起的重复投资和过度建设，不仅节省了监管和服务的成本，更优化了企业的经营环境，提升了政府行为的效能，有效规避企业和管理部门在安全投入方面的“边际效应”，消除“数据烟囱”。届时，海事部门在安全管理方面的理念、措施能够通过部门协同发挥更大的影响力，更加全面深入地融合到安全生产责任主体的日常生产经营环节，帮助企业树立更加科学现代的安全理念，建立更加完善高效的防范体系，实现同一数据网络下的多方发力。

海事应用大数据应重点解决的几个问题

制订与大数据时展相适应的总体战略规划。交通运输部党组书记杨传堂在与专家学者座谈时表示，“‘十三五’期是交通运输发展的‘黄金时期’，交通基础设施进入加快成网的黄金窗口期，综合运输服务将呈现结构调整、转型升级和提质增效的显著特征，交通运输面临由传统要素驱动向创新驱动转型、由传统管理向现代治理转型、由国内发展为主向国内国际统筹发展转型的战略机遇期。”交通运输部部长李小鹏在部分交通运输厅局长座谈会上强调，“要准确把握‘黄金时期’这个阶段特征，在黄金时期拿出黄金作为，推动交通运输黄金发展。”战略决定方向，是一个单位可持续发展的关键性因素，是一个单位实现理性目标的前提条件，是一个单位长久地高效发展的重要基础，是一个单位充满活力的有效保证，是一个单位所有员工的行动纲领。一个单位没有战略，就好比一艘船在大海航行中迷失方向，最终难以抵达目的地。交通运输是经济发展的重要基础和先决条件，是社会进步的重要保障和文明标志，是国民经济发展的“先行官”。海事作为交通运输事业科学发展的重要的支持保障系统，必须彻底改变当前战略研究滞后、新技术应用滞后和配套法规滞后的局面，抢抓大数据时代先机，制订与“互联网+”战略布局、“智慧交通”发展要求、信息技术发展步伐、人民群众出行需求相匹配的发展战略规划，从而解决目前海事发展遇到的困境，抓住交通运输发展的黄金机遇期，出实招、见实效，实现海事跨越式发展。

构建适应海事发展的大数据顶层设计。当前，海事的信息化系统建设系统多，信息孤岛现象在一定程度上仍然存在，要彻底扭转“单打独斗、闭门造车”的管理模式，实现现代化管理。一是要从根本上加强顶层设计，着力构建全局性信息化体系，完善科技信息工作管理体系，制定海事系统信息化顶层设计规划，以感知船舶为主线，自上而下统一规划，统一架构，统一标准，统筹管理，建立全面感知、广泛互联、深度融合、智能应用、安全可靠和机制完善的信息化体系。二是要发挥互联网扁平化、交互式、快捷性的优势，推进政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化，运用信息化手段能够更好感知社会态势、畅通沟通渠道、辅助决策施政。

加快海事内部跨部门数据共享、业务协同。运用大数据，能够实现海事管理从“汗水型”“粗放型”“封闭型”向“智慧型”“精细型”“开放型”转变，推动海事管理模式创新。一是要深刻认识信息技术在水上交通安全管理中的重要作用，以推行电子政务、建设智慧海事等为抓手，以数据集中和共享为途径，建设全国一体化的海事大数据中心，推进技术融合、业务融合、数据融合，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。二是要拓展数据应用，善借外脑、汇集合力，强化海事与其他涉水单位、航运企业、行业协会等沟通，建立合作开发协作机制，实现部分业务数据与相关单位的交换共享，发挥大数据的乘法效应。同时，免费为社会公众提供船舶、船员、AIS 等信息查询服务，拓展海事服务内涵。三是要建立更加科学准确的海事信息技术投入评估考核机制，杜绝盲目投入，注重数据共享，促进信息资源共享和业务协同，为实现“大数据”应用奠定基础。

建立以大数据为支撑的科学决策机制。一是要进一步加强大数据应用，转变不想、不会、不愿应用大数据的消极思想观念，转变过去“经验主导”的思维方式，树立“大数据”管理思维，建立“数据主导”的决策辅助机制，逐步构建以大数据分析为“大脑”、信息化手段为“神经”，有效统筹和调配各方资源力量的内部管理体系。二是要充分信任大数据辅助决策，让决策的酝酿讨论、实施推广、效果反馈、责任评估等全部环节更加贴合数据实际，更加准备把握水上交通安全监管的工作规律，从本质层面抓住解决行业重点、难点问题的突破口，做到合理预测、循因谋策、科学决策、精准决策，引领海事内部管理创新。三要建立更加直观好用的大数据辅助决策系统，进一步提高数据搜集、数据筛选、数据集成、数据分析和数据提炼的信度、效度，使大数据的分析结果更加准确可靠、及时可用，为决策提供强有力的基础支撑。