運用大數據提高政治工作科學化水平

傅　國

運用大數據提高政治工作科學化水平

傅國

大數據視角下，政治工作存在決策指示主觀化、運行模式單向化、組織實施粗放化、信息管理碎片化、考核評價抽象化的問題。應注重從“主觀概略”向“客觀準確”決策轉變，從“單向供給”向“定制需求”模式轉變，從“平均主義”向“定向矯正”方式轉變，從“垂直多層”向“扁平化云”結構轉變，從“籠統抽象”向“清晰具體”標準轉變，運用大數據提高政治工作科學化水平。

政治工作；大數據；科學化

隨著大數據時代的到來，幾乎所有領域，無論政治、經濟、科學、文化，都不可避免地開啟了“大數據之旅”。在這一背景下，立足大數據視角，系統反思和解決制約我軍政治工作科學化水平提高的有關問題，讓我軍政治工作煥發新的生機與活力，無疑是面對大數據滾滾洪流的必然選擇。

一、制約政治工作科學化水平提高的問題

政治工作決策指示“主觀化”。由于傳統政治工作思維理念、指導方式和方法手段等因素的制約，我軍政治工作部門在決策時，仍然存在過度依賴固有經驗特別是以往“慣例”的情況，是一種粗線條工作范式。由于缺乏在掌握數據尤其大數據基礎上的縝密分析和嚴謹推敲，使得政治工作決策指示往往是一種出于主觀愿望的人為范式，難以超脫“以人管人、以人治人”的藩籬，存在著職責不清、要求不精、評價不準、優劣難辨、獎罰不明、執行不力等問題。這種主觀化的“拍腦袋”決策方式，很容易導致政治工作決策指示缺乏準確性、系統性和全局性。

政治工作運行模式“單向化”。隨著信息時代社交工具的廣泛普及和公民意識的普遍提高，廣大官兵的民主意識、權利意識和參與意識也逐漸增強，官兵不再簡單地滿足于在政治工作中充當客體，而是更希望從主體的角度了解、參與、監督和評價政治工作。而目前的運行模式仍是以自上而下的單向度、指令化方式為主，對于政治工作的開展往往容易從良好的施政愿望出發，而缺乏自下而上的對廣大官兵所思所盼所想的量化、精準把握和雙向的反饋、溝通、協調機制。這種“一廂情愿”的運行模式由于缺乏有效的針對性，使得政治工作在實踐中容易出現宏觀上的“供需錯位”“供需真空”“供需過剩”等問題，很容易導致好事辦不好、實事辦不實。

政治工作組織實施“粗放化”。我軍政治教育組織實施主要以理論學習、思想工作、引領示范等方式開展工作，這種旨在從理論武裝、價值觀念和道德品格等方面提高官兵思想覺悟的傳統思路和方法，在歷史上曾經為我軍發展壯大創造過無數的奇跡。然而，隨著信息網絡時代的到來與官兵個體訴求的不斷變化，傳統的工作方式也呈現出一些不足。比如，理論學習追求標準化服務，往往是統一組織，“一刀切”，忽視了官兵的差異化需求；思想工作追求覆蓋面，往往采取的是“撒胡椒面”式的“一人有病，大家吃藥”平均主義模式，忽視了官兵的個體化差異，使得政治工作“錨向性”不足、精準性欠缺，粗放模式的烙印比較明顯。這種粗放化的組織實施模式由于沒有完全匹配官兵個體的現實問題和活思想，因而同樣容易在微觀上導致“供需錯位”等一系列問題。

政治工作信息管理“碎片化”。各級政治工作部門出于管理和服務的需要，收集和掌握著涉及部隊官兵方方面面的海量信息和數據，然而這些信息數據分散存儲于各個職能部門，猶如一個個碎片化的“信息孤島”，尚未實現高效整合和共享共用。在很多地方，經常是有多少個職能部門就有多少套信息系統，每套系統都有自己的信息管理中心、擁有自己的數據庫和自己開發的應用軟件。而且，一些政治工作職能部門的領導還把本部門的數據看作是部門利益的基礎，認為數據的共享開放就意味著利益的輸出，從心理上就不愿意共享和開放數據信息。這種“鐵路警察，各管一段”的碎片化信息管理模式，不僅容易導致海量數據的重復填報、重復收集、重復輸入、重復分析，給相關職能部門和廣大官兵造成巨大的效率損耗，還直接導致一些數據的價值挖掘非常有限，制約了大數據應有活力的激發。

政治工作考核評價“抽象化”。由于傳統考評手段等因素的制約，部隊政治工作考評大都仍是采用聽、測、評、談等傳統形式，原則規定多、剛性措施少，定性標準多、定量計算少，民主測評多、參測人員少，人為意見多、科學數據少，致使考評工作在實踐中往往還存在“霧里看花”的朦朧感、“大致抽象”的模糊感，得到的是一個大致概要的考評結論，存在“畫像”不精細、考核不精準的問題。政治工作的對象是人，是人的思想和行為。可以這樣講，到目前為止，無論是對政治工作主體“人”的考評，還是對政治工作客體“人”的效果評價，往往只有定性的結論，缺乏有效的數據支撐。這種抽象化的考評機制容易使考核失真走樣，影響考評結論的客觀性和準確性。

二、運用大數據提高政治工作科學化水平的對策

從“主觀概略”向“客觀準確”決策轉變，更新觀念認識數據價值。通常情況下，決策是由經驗、直覺和邏輯三種方式來驅動，雖然經驗和直覺在決策過程中具有重要作用，但容易產生偏差。在大數據時代，唯有基于大數據基礎上的深入的數據挖掘和縝密的數據分析，才能最大限度地實現決策的科學化。各級政治工作部門特別是領導干部必須真正認識到數據的價值，重視真實數據的收集，重視數據的相關關系，養成用數據說話、用數據管理、用數據決策、用數據創新的大數據思維觀念，在工作中嚴格秉持“讓數據做主”的理念，并將這一理念貫穿于政治工作決策的形成、執行、調控和評價機制的全過程。

從“單向供給”向“定制需求”模式轉變，有的放矢把準官兵需求。要改變傳統的單向度、自上而下的運行模式，在思想政治工作設計之初，積極借助大數據、云計算等技術手段，全面深入地感知和掌握官兵的所思所盼所想，“網聚”官兵的實際需求，根據官兵需求實現政治教育目的、功能、內容、形式上的“定制化”，使官兵需求真正成為開展思想工作的上游鏈條之一，從而促使政治工作與廣大官兵的現實問題和活思想具有更為緊密的“匹配性”，有的放矢開展政治工作。

從“平均主義”向“定向矯正”方式轉變，因人而異實現精準供給。政治工作的過程，是一個主體與客體互動并發揮作用的過程，只有主體認識與客體實際相符合，政治工作所采取的決策、方法、手段才會取得預期實效。然而，我們要看到政治工作客體，也就是廣大官兵既有時代的群體性特點，每名官兵又具有鮮明的個性化差異，這就決定了政治工作必須注重官兵個體對象的具體分析和特殊性研究，有的放矢、對癥下藥，做到“一把鑰匙開一把鎖”，而傳統手段很難實現對全體官兵個體“人”的全面掌握，大數據的出現為我們“全面感知”個體“人”開啟了一條新通道。比如，青年官兵利用業余時間上網用網，在軍網論壇發帖留言，參與話題討論，時刻都在產生積累著海量多元的數據信息。這些數據記錄著官兵的學習訓練、思想行為、內在情感和通信聯絡等，蘊含著豐富的信息和巨大價值。我們可以運用大數據技術從中分析某個官兵的具體特殊性，創造一個更加精準化的思想教育和行為調控機制。

從“垂直多層”向“扁平化云”結構轉變，共享共用降低效率損耗。由于部隊是多層級的組織管理結構，在沒有上級許可的情況下，各政治工作職能部門既不愿意與其他部門共享數據，更不愿意對外開放，使得數據的價值挖掘非常有限，實踐運用的少。實際上，相對于各軍兵種各部門的業務數據不能通用而言，政治工作數據大多具有通用性和普遍性，應當發揮其通用優勢，建立全軍統一的數據標準和管理體制，使數據能夠真正在各職能部門、各個系統間流動起來。要通過構建數據和信息共享的云平臺實施政治工作流程再塑造，打破上下級之間、不同職能部門之間的行政界限和信息壁壘，整合各方數據，實現扁平化管理與服務，從而將上下級和各職能部門之間的效率損耗降到最低，構建一個能夠直接面向官兵的虛擬性“整體服務部門”，以有效破解信息數據“碎片化”的問題。

從“籠統抽象”向“清晰具體”標準轉變，精打細算科學工作考評。考評是任用干部的重要環節，考不真就用不準，考不實就用不好。要改變以往籠統抽象的考評方式，堅持定量為主、定性為輔，凡是能量化的指標都應量化，難以量化的指標要具體定性，減少彈性，防止籠統。要進一步分解細化考評指標，盡量設置可以量化的若干子項，使每項內容的考評便于組織操作，利于判斷評定，實現政治工作考評數據化、具體化。要善于利用大數據技術，找準政治工作考評的關聯媒介和尺度，將考評人員的思想、行為、作風及其工作效果等方面的信息表征和關聯事物進行數據化，運用大數據系統全天候不間斷地采集相關數據，在大數據“樣本=總體”的全數據模式下，將政治工作主體“人”與客體“人”進行數據化描述，從而全面準確測量“人”的思想和行為，并由此得出科學精準的考評結論。

【作者系南京政治學院講師】

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