「公共安全」大数据与社会公共安全源头治理( 二 )
二、社会公共安全源头治理与大数据的逻辑关联
从中国的社会公共安全体系建构过程来看 ， 决策模式、文化观念以及策略手段分别从不同维度来影响其绩效的实现 。 而大数据的引入可以将社会公共安全中各类结构化和非结构化数据进行不同程度的收集、挖掘、分析、评估等 ， 更好探寻社会安全风险发生的规律 ， 预测社会公共安全的发展趋势 ， 也必然会其对决策结构、文化观念和策略手段产生不同程度的影响 ， 有助于实现社会公共安全的源头治理和提升互联网时代的社会公共安全治理绩效 。
首先 ， 从决策结构看 。 在我国政府传统的决策结构当中 ， 基本上以相对封闭的科层化决策结构为主 ， 一般决策权赋予领导和集体 ， 按照民主集中制的原则 ， 通过会议等多种形式实行集体决策制 ， 领导往往提出决策议案并通过会议讨论以及集体协商交流来使决策通过 。 而大数据的引入不仅使得原来相对封闭的科层化决策模式转化为以数据和技术为支撑的扁平化决策结构 ， 而且催生了数字治理、在线政府等新兴治理模式 ， 有助于社会公共安全源头治理的实现 。 传统的社会公共安全决策模式更多依赖精英决策 ， 注重决策管理流程和程序 ， 其获取信息和数据大多呈现出单一化形式 ， 往往根据突发事件状况做出被动决策 ， 缺乏时效性 。 而大数据的核心特点之一就是预测 ， 它能够借助数据库、信息系统等 ， “使得福利、税收或者安全等多个领域的具体案例可供获取 ， 能够使政府机构预见公民的需求或政策的关键性风险”[9] 。 通过运用大数据技术中的数据分析和对社会公共安全事件进行深度分析 ， 可以提供有关社会公共安全事件中丰富而多元的主体、过程、诉求及行动的信息 ， 形成以大数据为中心的扁平化决策链 ， 这些不同的相关数据经过汇聚和整合 ， 能够成为政府处理社会公共安全事件的决策来源 ， 从而对社会公共安全事件的潜在诱发因素做出正确分析和理性判断 ， 从源头降低社会公共安全事件发生的概率 。 同时 ， 大数据技术在了解民众真实需求和风险感知的基础上 ， 可以对涉及社会公共安全的重大风险决策进行合理科学的评估 ， 如不少地方由于发电站、垃圾焚烧场等引发的邻避事件中 ， 目标群众往往针对的不是该决策本身 ， 而是其后续可能引发的环境、噪音污染等现实问题 ， 而这些都可以借助大数据的手段得以解决 。 因此 ， 大数据不仅为政府解决信息不对称问题提供科学依据 ， 而且使得政府在面对社会公共安全问题时能够进行较高质量的决策 ， 最大限度实现源头治理的效果 。
其次 ， 从文化观念看 。 任何制度和机制都有其文化意义 ， 社会公共安全也不例外 。 从根源来看 ， 社会公共安全实际上与风险文化联系在一起 ， 而中国传统文化“强调‘致中和’ ， 注重配合、平衡”[10] ， 但缺少对于现代社会风险文化的关注 。 其实 ， 现代意义上的风险文化更加强调“基于人的价值理性 ， 即以主观判断和价值观念为主形成的对风险的感知性和人化性”[11] ， 注重帮助人们增强认识风险、辨别风险的意识 ， 强化社会大众的风险观念 ， 从价值层面来引导社会有效和谐运行 。 同时 ， 大数据技术能够通过互联网在政府公共信息平台实时分析社会风险 ， 传播相关的社会公共安全政策 ， 能够增强人们识别风险的能力 。 另一方面大数据在社会范围内也会强化人们的避险意识 ， 使人们认识社会风险的内容 ， 培育自尊自信、理性平和、积极向上的社会心态 ， 加强国家与社会、民众与政府的信任感 ， “减少和消弭各种制度和认同区隔而可能带来的碎片化信任 ， 避免认同污名化和妖魔化现象出现”[12] ， 培养良好的风险文化意识 。 从价值层面更加重视源头治理 ， 一定程度上降低了社会公共安全事件发生的概率 。 反过来 ， 公众一旦形成现代社会风险文化意识 ， 又会更加自觉地将大数据运用在社会公共安全体系当中 。
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