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user: 4. 城市社区治理中大数据战略的实施路径 综上可知，大数据对于城市社区治理具有多方面的实践价值，政府应当正视这种价值并研究制定促进城市社区治理的大数据战略。拥有大数据、会用大数据、规避大数据风险是运用大数据战略的必备条件，因此城市社区治理中大数据战略的实施应当重点从这三个方面着手： 4.1. 汇聚全面、精细、动态的大数据 近年来，芜湖一直把数据的收集作为社会治理创新的基础性工作来抓。先是设立了政府大数据管理中心，继而通过市级各部门数据整合、省市数据交换协同、政务服务数据积累、社区网格员动态采集更新等渠道，整合了48个部门404个大类数据，数据交互总量105.2亿条次，沉淀数据11.7亿条次 [ 7 ] 。其中包括408.9万条人口数据，153.09万条房屋数据，4.68万条中小型企业和14.24万条个体户数据( [ 8 ] ， P. 20)，这些数据“画像式”地反映了全市公民和企业的综合现状，为政府决策提供了科学依据，也为基层社区应对社情民意、突发事件提供了得力的助手。“大规模”的数据是大数据战略实施的基础，但芜湖经验告诉我们，打造精准治理、多方协作的城市社区治理模式除了“大规模”的数据外，更需要全面、精细、动态大数据。 第一，全面的大数据。社区治理是一种综合性的治理，因此它所需要利用的数据也应该囊括社会生活的各个方面。事实上，整个社会的大数据来源应当分为四类：1) 政府的大数据。包括人口数据、信用数据、气象数据、地理数据、交通数据、电力数据、自来水数据、住房数据等构成社会基础的原始数据；2) 互联网的大数据。包括用户行为数据、用户消费数据、用户地理位置数据、互联网金融数据、用户社交数据等；3) 企业的大数据。例如，百度拥有用户搜索表征的需求数据、公共web数据，阿里巴巴拥有用户交易数据和信用数据，腾讯拥有用户关系数据及社交数据等等；4) 个人的大数据。例如，个人的信用数据、购物数据、运动数据、饮食数据、习惯爱好、地理位置信息、社会关系数据等。从数据来源来说，目前我国城市社区治理所利用的大数据主要局限于政府数据，但实践证明仅根据政府数据很难对社区现状作出全面精准的刻画。只有将各类处于零散的、孤立状态的社会大数据进行统筹管理，将有价值的公共数据挖掘出来，才能更精准有效地解决治理问题。 第二，精细的大数据。中央政法委书记孟建柱曾提出“推进社会治理精细化” [ 9 ] ，精细的城市社区治理需要精细的数据。为了掌握精细的城市数据，芜湖市全面推行以“网格化”综合管理平台为枢纽的新型城乡社区网格化服务管理模式，将全市划分为4419个网格，利用一张GIS底图，做到无缝全覆盖。在人员设置方面，整合全市公安、市容、民政、计生、人社等基层信息采集员，配备专兼职社管网格员4307名。社管网格员在日常巡查中通过“社管通”信息终端将网格内“人、地、物、事、组织”信息进行采集、核查和上报。芜湖市综治办还曾通过监测某房屋的用水量变化，成功打击了一个传销团伙。精细的大数据，正在使芜湖市城市社区治理逐渐告别传统的粗放式管理，转向更为精细的管理模式。事实上，每个居民从出生起每分每秒都在产生大量的数据，如生活习惯、身体体征、社交网络、知识能力、爱好性格、情绪波动等，这些数据看似纷繁渺小，却都有可能成为影响社会安定的因素，通过合理地监测、分析这些精细的数据，就可以为城市社区治理创造意想不到的价值。 第三，动态的大数据。政府所掌握的数据未必是最新的数据，这也就意味着政府所掌握的社会情况未必是当下最真实的情况。社会数据每一秒都在变化，如果不能把握这种变化性，就无法真正有效地实现精准治理。芜湖市的大数据主要有三大来源：一是各部门共享的数据；二是网格员实时采集、动态更新的数据；三是公众通过易户网、全民社管等方式主动提供的数据。前两者虽然基本能做到每日更新，但也很难精确到每分每秒，而社会安全事件往往就发生在我们所错过的那一瞬间。第三种方式在一定程度上弥补了前两者的不足，然而被动等待公民提供数据显然不能保证信息的及时性和准确性。所以，未来的政府不妨变被动为主动，通过互联网、物联网、移动APP等新技术手段，主动搜集公民更精细、更实时的信息。例如，分析人们的手机定位、停车记录、消费记录、信用记录、电话记录、社交记录等数据，可以精确地描绘出每个人乃至整个社区群体的动态。 4.2. 提升大数据能力，深挖大数据价值 大数据对于城市社区治理的价值，远远超出我们现在所利用的部分，甚至可能超出我们当下的预估。大多数政府已经认识到了它的价值，但并不十分清楚如何利用大数据去创新城市社区治理。本文认为，政府应当从管理、组织和技术三个层面同时着力，提升大数据能力，充分发掘大数据对于城市社区治理的价值。 4.2.1. 管理层面：合力汇聚、共享共用大数据 合作治理是城市社区治理当下必然的选择，体现在大数据战略上就是指政府要与社会协同起来合力汇聚大数据、共享共用大数据。 首先，合力汇聚大数据。政府不仅要持续完善其大数据资源储备，还要善于利用新兴的互联网技术和应用平台，智能、高效、实时地汇聚社会大数据。但是，无论使用再先进的技术手段，政府所能捕获的信息始终是有限的，仅凭政府单方面存储的数据根本无法满足精准治理的需要。所以，政府还应当构建新的数据采集机制，鼓励和促进社会多元治理主体更加积极、高效地贡献信息。在汇聚公众知识和智慧这方面，一些互联网虚拟社区平台(如“百度知道”)有值得借鉴的经验。此外，政府还需要与各类大数据的拥有者建立联系，通过激励机制促使各方主动提供对社会治理有价值的数据。 其次，共享共用大数据。政府不仅在采集大数据时能力受限，在分析大数据时往往也是力不从心。要想在大数据资源整合中发挥主导作用，政府除了完成社会大数据的汇聚之外，还应该将汇聚的数据结果向社会公布，促进社会多元主体的公共决策。国务院《促进大数据发展行动纲要》指出，大数据发展的第一要务就是 “加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力”。政府应当加快数据开放进程，供给更多有能力的组织或个人来分析和利用，集众人之智慧进行社会共治。除开放数据之外，政府还应该鼓励、扶持基于数据的创新和创业。例如，拨款支持大数据开源社区、程序员协会等民间组织的建设，通过扶持类似的民间团体，快速推进大数据文化在全社会的传播和普及；再如，以开放的数据为基础，举办应用程序开发大赛，向全社会征询数据使用、创新的意见，拿出一定的资金奖励最优秀的应用程序，激发民间蕴藏的创新力量。 4.2.2. 组织层面：建立数据机构、培养专业人才 政府应当建立专门的数据治理机构来统筹数据治理工作，如数据治理委员会、大数据管理局等。目前我国不少城市都已经建立了政务云计算公园，有自己的大数据中心、数据认证中心，但是它们的任务与我们所期待的数据治理机构的职责还有些距离。政府首先要有一个统一的大数据中心，在此基础上，社会治理部门也要建立自己的数据治理机构，专门负责有关社会治理数据的采集、存储、分析和管理。领导者必须有眼光，把数据治理的工作尽快统筹起来。此外，任何组织都需要人才来管理和分析大数据，这样的人应该是数据方面的专家，我们称之为“数据科学家”，他们集黑客和定量分析员的优势和特长于一身，非常短缺( [ 10 ] ， xii序言二)，政府应该想方设法培养和留住这类人才。 4.2.3. 技术层面：加大投入开发大数据技术 拥有大数据之后，政府必须收集并开发特定的工具来管理大数据，还要选定合适的大数据分析软件以挖掘数据的意义。然而据国际数据集团IDG统计，2012年全球对小数据分析工具的投资为349亿美元，对大数据分析工具Hadoop的投资仅为1.3亿美元，不及前者的1% [ 11 ] 。政府想要更好地运用大数据来进行社会治理，必须在与大数据相关的云计算、分布式处理(Hadoop)、存储技术、传感技术等新兴技术上加大投入力度。没有相应技术的支撑，大数据根本无法发挥大价值。 4.3. 保障数据安全和公民隐私，规避治理风险 大数据是一把双刃剑，应用得好可以造福社会，但控制不当也会加剧社会的失序。利用大数据战略来创新城市社区治理，显然不能以过高的风险为代价。 4.3.1. 正视数据风险，谨慎使用数据 政府的大数据真的安全吗？实际上，这些数据被误用、泄露或者滥用的风险非常大。由于主观因素或无用数据的干扰，人们在使用数据时经常会得出错误的结论。例如，国外某公司想搭建某地区交通情况的模型，一开始想当然地认为天气是预测交通状况的最重要因素。后来研究结果却显示，最影响那个地区交通状况的是当地学校的放学时间。由此可见，错误的数据选择往往导致错误的决策。除误用之外，政府数据也很可能会在有意或无意中泄露。美国联邦政府和州政府在2016年公布了过去五年内所发生的总共203次数据泄漏事件。在这些数据泄漏事件中，总共约有4700万条数据记录被攻击者成功盗取或曝光。因此，数据库一旦建立就应该严格保护，否则很容易被滥用。应用得当，大数据会是我们合理决策过程中的有力武器；运用不当，它就可能会变成不法分子手中的一把利剑，轻则伤害公民的利益，重则损害公民的人身安全。所以，政府应当正视数据风险，全力保障大数据的使用安全。 4.3.2. 在数据利用与隐私保护间取得平衡 利用大数据进行精细治理，打造和谐安全的城市社区，当然是万众期待的结果。然而，在大数据时代，无论是个人的习惯爱好、日常消费等琐碎小事，还是事关教育、健康的重大决策，都会在各式各样的信息系统中留下数据痕迹，这些痕迹保存在不同的系统中，可能掀不起什么风浪，但如果对这些数据进行整合和信息加总，就可以还原一个人生活的轨迹和全景，个人隐私无所遁形。目前，中国并没有专门的法律法规来界定用户隐私，处理相关问题时多采用其他相关法规条例来解释。但随着公众隐私意识的日益增强，合法合规地获取数据、分析数据和应用数据，是实施大数据战略时必须遵循的原则。在利用大数据战略进行社会治理时必须考虑：政府可以采集哪些个人数据，不可以采集哪些个人数据；政府能用个人数据做什么，不能做什么；假如政府对个人数据的二次利用侵犯了用户隐私、损害了个人利益，应当如何处理……这些模糊问题的回答，亟需由相关法律法规、制度规范加以界定。 除立法之外，学者们还想过很多其他保护隐私的办法。例如“告知与许可”、“模糊化”以及“匿名化”，然而，这三大隐私保护策略都失效了。所以我们需要换个角度，创建另一种隐私保护模式，这种模式更着重于数据使用者为其行为承担责任，而非将重心放在收集数据之前取得个人同意上。或许未来，每个人都可以在互联网上注册个人的数据中心，以存储个人的大数据，例如身体健康、饮食喜好、购物消费、财务收支、性格爱好、情绪波动等。这些数据仅留存在个人数据中心，其他第三方机构只能被授权使用，数据有一定的使用期限，且用完之后必须在监管之下予以销毁。除了国家立法明确要求监控的数据外，公民可以选择对不同机构使用不同数据进行分别授权，选择性地保护自己的隐私。当然，个人数据中心的实现也许会遭遇各种博弈阻碍，而且如何保证数据的绝对安全仍然是十分棘手的问题。