大數據管理社會 看英美如何做

佚名

隨著大數據這個名詞和概念越來越火爆，除了在互聯網創業領域外，社會管理和民生領域相關應用也越來越頻繁，例如深圳的大梅沙景區就采用了大數據安全監控，保障人流控制在合理安全范圍內。近日，以“讓群眾少跑路，讓數據多跑路”為建設目標的淮南市社會服務管理信息化平臺，經過兩年的努力終于上線。該平臺整合了各類政府信息，打破了信息孤島，實現了信息開放共享與為民服務，有力推進了智慧城市建設。那么英美等發達國家是如何利用大數據來管理社會的呢？

社會危機預防及處理

一般而言，社會危機主要包括經濟風險、自然風險、公共健康風險、社會群體危機等幾大類，利用大數據技術可以增強對經濟風險、自然風險發生的可能預見性；甚至有效追蹤食品與藥品從生產到流通的各個環節，將隱患消除在源頭。例如2008年，奧巴馬政府創造性地將“大數據”概念全面引入到公共行政領域，大數據技術在社會管理層面的應用為政府更高效的管理，以及為民眾帶來更多的福祉，起到了其他技術不可比擬的功效。2009年，美國聯邦政府發布《開放政府指令》（The Open Government Directive），作為大數據的前奏推出了Data.gov公共數據開放網站。

2012年3月，美國聯邦政府發布了《大數據研究和發展倡議》（Big Data Research and Development Initiative），正式啟動了“大數據發展計劃”，宣布將投入超過2億美元在大數據研究上；同年5月，聯邦政府發布《數字政府戰略》（Digital Government Strategy），致力于為公眾提供更好的“數字化”服務，圍繞數據進行的一系列措施在美國政府全面推進，大數據對美國政府的影響逐步顯現。舉例而言，美國政府推出的“一站式”產品召回網站，就是利用大數據來有效地減少社會危機、增強風險預警能力的一款應用。

為了便于公眾查找召回產品信息以及對行業的監管，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）、食品藥品管理局（FDA）、海岸警衛隊、農業部（USDA）、環保署等六個聯邦政府部門聯合不同管轄區共建了Recalls.gov“一站式”產品召回網站，向公眾集中提供消費者產品、機動車、食物、藥品、化妝品和環保產品等七大類產品的召回信息。

在該網站中，公眾可以查到最及時的召回信息，大到汽車、藥品，小到汽車安全坐墊、超市豬肉質量等，同時公眾也可以在該平臺向有關部門提交不安全產品信息，形成查詢、舉報一體化平臺。該網站的作用絕不止于此，政府部門可以通過該網站瀏覽量監測到近期不合格產品出現的頻度、領域等，近而加強對有關行業和企業的監管，最終實現聯合執法和管理。

除此之外，一些巨頭公司也會應用一些大數據技術來維護民眾的基本權益，保障民眾的生命財產安全。例如谷歌將無數搜索和人群活動數據加工為一個流行病指數，為醫療機構提供及時的預防消息；或者紐約將大量建筑和火災相關數據濃縮為一個火災危險指數等都體現了這一思路。

助力社會治安與醫療監控

隨著數據化、信息化時代的到來，社會治安已經不僅僅是由街頭警察負責的工作，互聯網上的個人信息安全同樣重要。例如，美國早些年的布什政府通過司法程序，將“星風”監視計劃拆分為由國家安全局執行的4個監視計劃——“棱鏡”、“主干道”、“碼頭”和“核子”。其中“棱鏡”主要用于監視互聯網個人信息，記錄個人信用數據、犯罪記錄和人口統計等數據，然后下放給各大銀行和警局，方便其對人員進行監控和管理。尤其是對于服刑期滿的社會人員，大數據技術會為其打上特別的標簽，方便各大機構識別，并對重大事件犯罪人員提高二次警惕。

例如，洛杉磯警局與加州大學洛杉磯分校合作，采集分析了80年來1300萬起犯罪案件，用于進行犯罪行為的大型研究，通過算法預測成功將相關區域的犯罪率降低了36個百分點。可見，算法不僅僅可以幫助運營人員從用戶數據挖掘中獲得靈感，同樣如果不是簡單地分析以往的犯罪規律，而是采用預測式警務的做法，分析人員就可以利用之前犯罪行為表現出來的規律，全神貫注地分析下一個可能發生犯罪行為的地點并重點干預。

另外，英國牛津大學曾成立了運用大數據技術的醫療衛生科研中心，該中心當初投資達9000萬英鎊，主要通過搜集、存儲和分析大量的醫療信息，確定新藥物的研發方向，減少藥物開發成本，同時記錄民眾常發疾病，并為發現新的治療手段提供線索。通過利用每年的體檢和醫院的病人資料線上統計，該中心能夠獲得一手的資料并且為預防疾病提供最佳方案，對于需要政府資助的特困人群提供人力、物力和財力的支持，最大限度地降低傳染病等嚴重疾病感染的幾率，從而降低社會醫療風險，節省政府開支。大數據技術創造價值的能力已經逐漸顯現出來。一份行業報告顯示，英國政府通過高效使用公共大數據技術，每年可節省約330億英鎊，相當于英國每人每年節省約500英鎊。

金融顧客發掘與貧困削減

英國最大的連鎖超市——特易購已經開始運用大數據技術來采集并分析其客戶行為信息數據集，以此來制定有針對性的促銷計劃，并調整商品價格。具體說來，特易購首先在大數據系統內給每個顧客確定一個編號，然后通過每位顧客的刷卡消費、填寫調查問卷、打客服電話等行為采集他們的相關數據，再用計算機系統建立特定模型，對每位顧客的海量數據進行分析，得出特定顧客的消費習慣、近期可能的消費需求等結論。

對于特易購來說，這些技術的運用不僅提高了營銷效率，還有助于整個集團其他業務的發展，并創造全新的商業模式。例如，在對每位顧客信用程度和相關風險進行準確評估的基礎上，特易購推出了自己的信用卡等金融服務，擴展了自己的盈利鏈條。

紐約州立大學布法羅分校的一個研究項目已經可以通過手機來精確描繪塞內加爾的貧困分布地圖。傳統的貧困地圖的獲取方法效率低下，它需要密集的實地調查且只能每3年更新一次。而隨著手機的普及，現在獲取貧困地圖成本低且結果精確，貧困地圖可以實時更新并且與當地決策者共享，從而達到精準扶貧的目的。而Data-Pop聯盟就是其中一個全球聯盟，其專注于使用大數據作為全球發展的工具。在與卡塔爾計算研究所合作中，Data-Pop聯盟分析數以百萬計的推文從而收集埃及的貧困和一般經濟狀況的實地情報。

從這些國家大數據應用的情況可以看出，對不同來源的數據，進行分析和管理、創造，是一種新的差異競爭形式。中國互聯網企業在各個領域，嘗試進行差異化競爭，例如阿里巴巴在電商和金融上的大數據應用和布局，更好地發掘網購人群的消費和金融潛力。專注車聯網的DataEye.通過挖掘數千萬臺車輛大數據，產生個性化推薦、車輛風險評估、車輛質量評估、人群畫像等多個數據應用，最后提供給保險公司、二手車交易和廣告平臺使用。這樣的汽車大數據的一個新的商業應用，讓二手車市場信息更加對稱，從而達到精準估值。

但是最終，無論是政府主導的還是商業應用的大數據項目，需要時間周期去逐漸推進，同時取決于他們整合和分析信息的能力，開發支持系統和分析支持決策制定的能力。