大數據治理的價值與困境研究
——基于新冠肺炎疫情防控語境

譚 靜 高淑桃

（四川農業大學馬克思主義學院 四川 成都 611130）

近年來，現代信息技術的冪數式發展和爆發式應用，把人們帶入了大數據時代。一方面，現代信息技術開拓的大數據治理，有效地提升了國家治理體系和治理能力的現代化水平。作為極其重要的資源和手段，大數據同國家治理實踐深度融合，因其精準、及時、透明、共享之特點被應用于新冠肺炎疫情的有效防控，發揮了巨大作用，成為科技“戰役”的急先鋒而備受廣泛的關注[1]。另一方面，作為新興的技術力量，大數據治理在程式操作和應用機制上普遍存在著問題與不足。現代信息技術進步論并非天然正確，大數據本身極有可能造成不可估量和不可控制的技術性后果①。例如，數據信息的透明、共享會造成個人隱私信息泄露。那些新冠肺炎確診病例、疑似病例、密切接觸者等的個人隱私信息一旦泄露，就可能會受到一些不合理、不公正的對待。本文以新冠肺炎疫情防控為事實語境，全面深入地考察大數據治理的重要價值和現實困境，是鞏固新冠肺炎疫情防控成果，推進國家治理體系和治理能力現代化的時代之需。

一、大數據和大數據治理的概念

在大數據時代，占有數據資源的規模和運用數據治理的能力業已成為社會主體間競爭的核心[2]。大數據也被普遍當作國家戰略資源，成為影響國家競爭力和構成國家競爭力的關鍵因素之一[3]。同時，大數據內含重要價值，也潛藏巨大風險。平衡大數據在運用中的價值和風險，是大數據治理的必然要求和內在理念。

（一）大數據概念

大數據（Big data）原本是IT 行業術語，但其概念內涵已經溢出了IT 范域。一些學者曾從大數據的技術分析、應用特點、社會價值等方面對大數據概念作出過很多不同定義[4]。雖然，學界關于大數據概念的定義沒有一個明確且統一的標準，但是，這些相互差異的定義卻都有相同意義的內涵指向：大數據是指，異構數據構成的一種大規模的數據集合，其規模大到捕捉、儲存、管理、分析、處理數據信息的能力遠超經典數據庫軟件工具[5]。準確理解大數據概念，要注意兩個方面。其一，將大數據簡單地稱為海量數據、大資料庫固然有其合理性，但是數據規模的大小并非定義大數據概念的關鍵。大數據的關鍵在于，它是運用科學的數學計算方式處理信息資源的全新模式，可以對含有指定意義的數據信息進行快速的專業化處理，而經典的數據庫軟件工具無法捕捉、儲存、管理、分析、處理這些數據信息。其二，大數據（Big data）的“大”不等于全數據（All data）的“全”。數據是抽象的、可識別的符號，是信息的表現形式和載體，不過，并非一切信息資源都可以或都可能生成數據。大數據概念本身其實只意味著局部數據或部分數據的大規模而已。

學者認為通常大數據具有“4V”特征。其一，數據體量巨大（Volume）。數據的價值決定于數據的大小，數據的大小決定了數據儲存量、計算量的大小。Byte 是計算機儲存數據信息的最小單位。如今，數據信息的儲存單位已經從GB 擴大到TB，甚至PB、EB、ZB。其二，數據類型多樣（Variety）。大數據不僅指信息多、規模大，而且指數據類型的異構化、多元化。數據源的形式和渠道是多樣的，可以是文字、音頻、視頻、圖片，可以來源于網絡空間、真實世界。其三，數據處理急速（Velocity）。大數據處理的“秒級定律”要求，數據儲存量和數據計算量越大，對數據處理速度要求越高，要求在秒級單位時間內給出分析結果，否則數據處理就喪失價值。“秒級”速度要求是大數據同經典數據在信息分析上的最大技術差別。其四，價值密度偏低（Value）。數據信息的數量大、來源多、有指定價值的信息少，例如，24 小時的全天監控采集的有用信息極有可能只有幾秒時長。

（二）大數據治理概念

定義大數據治理概念的文獻較多，但因為關注視角不同，其定義尚無統一又明確的標準。國外學者的定義偏重于企業組織治理的角度，國內學者偏重于國家社會治理的角度[6]。索雷斯把大數據治理界定為廣義的市場主體信息治理的一部分，其目的在于實現數據優化、保護數據隱私、變現數據政策[7]。Malik P.把大數據治理界定為能夠影響企業業務完成情況的數據處理和數據決策活動[8]。梁芷銘認為，企業組織的確是大數據治理的行為主體，不過，政府部門和國家機構是大數據治理更純粹的行為主體[9]。在鮑靜和張勇進看來，大數據治理是關涉國家政策、社會管理和科學技術三重屬性的政府公共職能行為[10]。筆者在綜合相關文獻的基礎上，從橫向和縱向兩個維度來理解大數據治理概念的內涵。

在橫向結構上，大數據治理概念包含兩重內涵：一重是指依據大數據的治理，一重是指針對大數據的治理[11]。“依據大數據的治理”意在強調，大數據治理是從屬于社會治理理念層面的，但大數據建構了社會治理的新場域，變革了社會治理觀念、重新審視了社會治理的視角，社會治理要遵從大數據自身的結構、特點、屬性來安排和展開。“針對大數據的治理”意在強調，大數據治理是從屬于社會治理技術層面的，即社會治理的直接對象和社會內容是大數據，包括針對企業大數據的治理和針對政府大數據的治理兩個基本類型。

不管是依據大數據的治理還是針對大數據的治理，大數據治理概念都會涉及縱向結構的三個問題：一是大數據治理的目標問題。COBIT②把價值交付、風險和資源優化界定為IT 治理目標，ISACA③認為IT 治理目標是貢獻信息技術的業務價值和規避信息技術風險[12]。基于此，可以認為，大數據治理的目標是實現最大化的數據價值和最有效的風險管控。前者包含經濟、政治、文化、社會、生態等效率、效益、效果、效能的最大化實現，后者包括避免治理決策的失誤、降低治理的成本、規避治理的風險。二是大數據治理的權利問題。因為，在大數據時代，大數據具有資產性質已然是事實，所以，大數據治理的前提是確定大數據產權屬性④。治理的核心權利是奠立于剩余控制權分配和剩余索取權分配基礎上的所有權[13][14]。由此，大數據治理涉及到大數據的占有、使用、收益、處置等權利，而在大數據治理經驗中，這些權利往往是高度分裂的。三是大數據治理的要素問題。要實現大數據治理的價值，落實大數據治理的權利，就必須對大數據治理的責、權、利做出流程規則和制度設計，而確定這些流程規制和制度設計就是大數據治理的要素。這些要素包括大數據治理的決策機制、監督機制、激勵—約束機制。其中，決策機制是關鍵要素，包括了決策權力和決策組織兩個方面。

二、疫情防控中大數據治理的價值分析

大數據治理有其自身的性質特點和價值功能，對高效防控疫情發揮巨大作用，所以，國家衛健委公布的《近期防控新型冠狀病毒感染的肺炎工作方案》強調了，要充分運用實時的大數據信息進行科學的網格化管理的方式來防控疫情。在防控疫情中，大數據治理價值主要體現在如下三個方面：

（一）建立超級檔案，推進疫情防控治理精準化

建立具有指定意義的超級檔案，是實現疫情精準防控的基礎前提和重要條件。如果沒有準確和完善的數據信息，就無法為疫情防控提供所需的一切有效信息，從而難以實現精準化防控。數據是信息的載體，信息是有背景的數據；而知識是經過抽象思維歸納、整理、分析、論證后，最終呈現為理論化和規律化的信息[15](P298)。大數據本身就是一個自帶專業化信息處理職能的超級檔案。通過運用塊數據和云計算等現代信息技術，政府深入挖掘和聯機分析了不同時間和空間的海量龐雜的數據信息集合，這使數據信息成為超級容量、實時更新、動態分析的信息系統，這個信息系統就是超級檔案，這個龐大的數據系統是我們提取有指定意義信息的資源庫，可以有效統合政治、經濟、文化、社會、生態等各個方面的信息資源，為疫情防控提供重要的數據支撐和決策咨詢[16]。

雖然超級檔案和傳統檔案都是信息資源的集合，但兩者卻有質的區別，最大的區別在于，數據的規模和整合。超級檔案并非簡單的數據收集，而是數據的整合和綜合。首先，它的容量是超級大的，能夠征集和收納不同時間空間的信息資源。其次，雖然超級檔案數據龐雜，但經過塊數據和云計算的措置與處理，其結構性劃分高度清晰、明了而又直觀。最后，超級檔案的數據并不是單元化的獨立存在，而是一種自動化綜合關聯的、數據間具有內在層次的、可挖掘指定意義數據的體系性聯系的存在。“通過對不同的數據進行分析，人工智能才能真正發揮出它的威力，找到人類難以發現的模式。”[17](P153)政府提取超級檔案中的數據信息，施行智能化數字管理。在此次疫情中，政府通過分析橫向信息系統與縱向信息系統之間的聯系，利用數據信息的整合，發現了特定數據和公眾行為數據的潛在關聯。如此，便可精準、高效判斷出某人是否到過疫情高風險區，是否密切接觸過感染者等復雜情況。然后，政府采取針對性配套措施，通過數據分析，篩選出潛在感染者，對其進行核酸檢測或隔離。這種智能化、數據化管理大大降低了評估個人感染風險時的概率偏差，有效提高了精準排查感染者的能力，及時阻止了疫情的進一步傳播和擴散。

（二）提升治理水平，推進疫情公共決策科學化

作為現代的一項新興技術，大數據對我國疫情防控的重要價值還在于，信息資源的挖掘利用與政策制定的有機融合。疫情公共決策能否科學化，在于治理主體能否充分靈活地運用超級檔案中的數據信息。通過利用智能化的技術手段，可以創新疫情防控方式，進而提高我國的防控疫情水平。隨著國家治理體系的現代化、科學化轉向，政府決策也從經驗支撐轉向數據支持。政府深入挖掘智能化大數據對于防控疫情的價值，將超級檔案中對目標主體的多維現實記錄之實時量化數據，作為疫情防控的決策依據，這是戰勝疫情必不可少的關鍵因素。與以往依賴于經驗判斷解決問題的傳統治理方式有所不同，政府智囊團借助塊數據、云計算等信息技術，對超級檔案中疫情數據的深入挖掘和智能分析，使數據實現了從初級模糊量化到高級精準量化的轉型，掙脫了以往落后的“拍腦袋決策”治理模式，實現了政府決策科學化轉變。

一方面，當地政府可以全面準確地掌握地區確診病例人數和疑似病例人數，經由數據動態分析、自動綜合對比，精準把握感染者的活動范圍，準確甄別并及時隔離其密切接觸者，因人制宜地做出相應的防護舉措。另一方面，政府通過超級檔案中數據的實時動態分析，可以評估該地區疫情感染的風險系數，經由互聯網和交通物流信息，對疫情高風險區人員流動實施全面監控，借助人工智能技術的分析，地方政府可根據最新數據確定所在地當下的風險系數，能夠有效地研判公眾感染疫情的概率。再結合以往掌握的數據信息，政府就可預測當地的平安狀況和風險變化，進而確定復工、復學的適宜時間，如此便能提高決策的前瞻性。由此可見，超級檔案信息系統能夠實時、動態、全息地反映客觀情況，為政府決策提供及時、科學的依據。大數據治理，推進了治理水平的提升，推動了治理方式從主觀性判斷、經驗化決策到智能化分析、科學化決策的轉變，實現了政府從事后決策向事前預警的轉變。

（三）促進部門協作，推動抗疫資源配置合理化

將大數據信息系統嵌入政府抗擊疫情的“戰斗”，有益于推動政府智能化辦公，打破政府部門間的“壁壘”，便于開展不同部門機構間對疫情防控的交流協作。在打破行政協作壁壘的同時，推進職能部門的交叉性聯合辦公，創建“無縫隙政府”，實現對疫情防控資源的高效合理分配，提升疫情下政府的管理效率。在超級檔案中，利用塊數據技術，各個職能部門間的數據從孤立分離走向有機融合，由“點數據”升級為“塊數據”，推進數據的互通關聯和價值增值，推進不同部門間信息的互聯互通和資源合理配置。另外，塊數據在超級檔案中集結而成的內在聯系的價值，可以通過云計算而被挖掘和分析出來，實現信息聚合共享后的倍乘效益。把信息技術嵌入政府各部門的協作中，大數據這個超級檔案就能消除部門間的信息壁壘，解決疫情相關信息不對稱、信息缺失等問題，實現信息的價值增值，推動政府跨部門的溝通、協作。

人們能夠形成共享信念體系或實現博弈均衡的根本動因在于，這種信念體系或博弈均衡能夠實現互惠[18](P93)。疫情的突然爆發，情況緊急并十分危險，迫切需要醫護人員與醫療物資的合理優化配置。疫情下，政府主要著手于醫護人員的輸送和醫療物資的配置。一方面是醫護人員跨區域的分配救助。通過部門間數據信息的連通、對接，政府將疫情輕微地區富余的醫護人員緊急調往疫情高危地區。另一方面是醫療物資的跨區域配置。借助超級檔案中的物資信息，快速高效進行資源配置，突破傳統配置方式的復雜程序，迅速緩解部分地區醫院醫療物資緊缺的情況。

三、大數據治理面臨的困境分析

大數據治理提高了我們對疫情的防控能力和水平，但作為一種新興的信息技術，在其應用于疫情的防控方面，還尚在初級階段。它在推進精準治理、科學決策、優化配置的同時，也難以避免一些風險和隱憂。在利用數據防控的同時，政府也應理性且充分地認識到，大數據建立的超級檔案存有系列問題和不足。事實上，在疫情防控過程中暴露出的大數據治理的困境，深深地根植于大數據和大數據治理的概念內涵和價值特征之中。

（一）信息鴻溝：數據悖論現象

前文論述的一個基本觀點，即大數據不是全數據，依然是部分數據和局部數據，這意味著大數據的一個悖論現象，即“信息鴻溝”。例如，在防控疫情中，掌握海量數據的程度上的差別就會造成“信息鴻溝”現象。“信息鴻溝”造成的差別是繼腦體差別、城鄉差別、工農差別之后的“第四大差別”[19]。因為不同的地區、不同群體使用智能設備的技能、智能設備知識信息的儲備、網絡資源的獲得率及占有率參差不齊，存有很大的不平衡性和差異性，使得偏遠地區及弱勢群體的健康情況信息不能被超級檔案及時有效錄入。“信息鴻溝”導致了疫情實時信息的失真和疫情風險預測的偏差。而且，隨著大數據的發展，使用設備更專業化和使用技能更高級化，“信息鴻溝”就有進一步擴大的走向。正如《2006—2020 年國家信息化發展戰略》中強調重視“信息鴻溝”在我國有所擴大的問題。無用無效數據的混雜涌進，導致疫情數據的誤讀、誤判。超級檔案中挖掘和錄入的信息并不能完全確保真實性，虛假信息彌散必然影響疫情數據的客觀真實性。

（二）信息泄露：數據安全隱憂

大數據時代的信息資源有共享性特征，資源共享的另一面隱匿著私密信息泄露的可能。例如，在建立和應用超級檔案的流程中，為了防控疫情，政府需要跟蹤調查公眾行程流動和健康狀況，需要對公眾信息進行挖掘、收集、整合、分析、錄入，其中每一個環節都有信息泄露的風險。海量個人信息包括身份證件信息、人臉識別圖像、實時位置記錄等，一旦造成泄露，被不法之徒掌握信息，利用智能分析將點數據整合成塊數據，可能危及個人隱私和人身安全，甚至波及社會穩定。實事求是地說，我國對大數據信息系統的保護措施遠遠不夠，這導致了信息泄露現象和網絡安全問題時有發生。首先，相關法律并未完善，意味著不法分子篡取公眾隱私信息的風險低、犯罪成本小。其次，政府相關部門部分人員缺乏數據信息保護意識，對信息泄露的危害沒有清晰的認識，這種認識的匱乏直接導致了數據傳輸、應用時的不規范操作，加大了信息泄露的幾率。最后，數據信息系統的安全紕漏也會造成信息泄露，保護數據信息安全的軟件技術不夠強大，給黑客盜取信息提供了可乘之機。

（三）信息孤島：數據割裂問題

各部門數據信息互通共享是實現政府大數據防控疫情的前提。一方面，行政體制是左右數據互通的關鍵，我國長期以來的行政體制是橫向的功能分工和縱向的科層管理。行政部門之間運作的獨立性和體制的差異性，導致超級檔案的建立和應用缺乏整體規劃。在傳統的管理體制中，數據信息的互通共享還需要經由一連串申請、審核、批準等環節，導致信息共享的速度遭到制約[20]，直接引致了各部門雖然有龐大的信息數據，然而跨部門數據并沒有互通互聯、開放共享，不但信息的傳輸受阻，而且信息的完整性也無法保證，信息孤島現象廣泛存在。海量數據局限于各個部門，綜合信息的內在價值難以充分挖掘使用，無法最大限度地為防控疫情供給最大潛力和最大價值。另一方面，一些部門思維陳舊，缺乏超級檔案思維，持有強烈的“數據小農意識”，以機密檔案和隱私安全為理由，將部門擁有的數據秘不示人。不少地區部門在信息化治理潮流的影響下，創建了形形色色的檔案中心、數據中心，涌現了形式各樣、規格不一的重復建設，不僅導致了資源無度浪費，而且不利于信息的關聯整合，影響了疫情的防控。橫亙在部門信息共享的一面面隔離墻，滋生了大批信息孤島，使政府各部門協同防控疫情的水平受到制約和嚴重阻礙。

（四）監督不足：制度保障乏力

數據信息資源既是現代社會的生產要素之一，又是核心戰略資源，所以對它的監督刻不容緩[21](P101)。但是，“信息技術革命的突發猛進，無論是社會維度還是道德維度，都是難以跟進步伐的”[22](P2)。目前，盡管我國受到了信息時代的浸染，然而以往的體制樹大深根，導致政府信息制度不僅缺乏強制保障的硬性措施，而且缺乏安全保密的軟性制約。政府信息制度建設沒有跟上科技的發展步伐，相關制度的完善與科技的進步不平衡，產生了單方面追求技術的升級創新而輕視完善數據監督相關制度的問題，因而，容易引發數據泄露危險，導致公民信息隱私權利被侵犯。政府在超級檔案的建立環節，信息的挖掘與記錄缺乏有效的授權和保障機制；在超級檔案的儲存環節，信息的保管嚴重缺乏信息安全加密系統；在超級檔案信息傳送環節，問責追責機制匱乏；在超級檔案信息分析環節，數據的利用缺乏權限規定。正是因為政府在超級檔案數據收集、處理的各個環節缺少必要的管理監督機制，致使政府防控疫情和公民個人信息安全形成沖突。除此之外，法律是超級檔案信息發揮價值的保障，是政府維護秩序的準則。可是，事實上《信息權限管理條例》對責任主體界定不明晰，而且《個人信息保護法》也模糊了對大數據信息隱私的保護，沒有辦法根絕侵犯隱私、泄露信息的情況。

（五）人才匱乏：技術發展受限

在大數據時代，專業技術人員的培養是提升國家治理體系和治理能力現代化的核心與關鍵。防控疫情的現代化大數據技術的升級和運行，必須有配套的足夠的專業人才才能支撐。政府用超級檔案信息系統防控疫情，這必然給相關部門人員素養帶來更多挑戰，需要政府有更高級更專業的數據收集整合和操作運行應用的技能，才能使工作正常運行。再加上我國政府管理部門人員以管理型人才為主，技術專業人才不足，如果這種情況不能快速改善，超級檔案信息資源的建立、保管、分析、應用環節都會受到制約，影響疫情的防控，影響我國國家治理的現代化進程。如今，互聯網高度普及和發展，但是，政府對人工智能專業相關人才的培養與激勵機制依然重視不足，加上原本政府的工作人員已經習慣了傳統的思維模式，如何促成政府相關部門人員的思維轉變和信息技能的提升，如何創建大數據防控疫情所急需的人才培養模式方案，是我們不可回避且迫在眉睫的問題。

四、大數據治理破解困境的進路分析

在明了了大數據治理的重要價值和現實困境后，如何更好地發揮其價值、破解其困境，如何更好地運用大數據防控我國新冠肺炎疫情，提升我國應對重大突發公共事件的能力和水平，全面推進我國國家治理體系和治理能力現代化，是需要解決的問題。

（一）倫理核心：秉持以人為本

大數據治理的當前價值在于防控疫情，終極價值在于讓信息時代的國家治理和社會治理的方方面面都彰顯人的價值，比從前任何時代都具有更高的、更深沉的人文關懷。在信息時代下，人們容易陷入對數據科技的盲目崇拜和過度依賴，這種科技崇拜和技術依賴，容易讓治理主體陷入迷離狀態，為了信息而信息、為了技術而技術。如果治理現代化完全依附于超級檔案信息系統，那么，一旦超級檔案系統出現問題就可能造成治理體系崩塌，無法正常運行，加重大數據治理的風險。所以，政府需要對數據技術有理性認知。超級檔案沒有達到理想層次的可靠度，例如虛假信息影響數據真實度，導致數據分析帶有誤導性，最終偏離了實際情況，影響疫情的防控和公共決策。

值得注意和反思的是，“我們不是要否決科技本身，而是要反思科技的本質，人性的本質”[23]。要實現和達到高水平的現代化治理，僅僅依靠信息技術是難以抵達理想境界的，更為根本的是要有一個以人為本的正確價值觀來引導政府治理。信息技術治理只是工具理性，“盡管大數據是做出科學決策的法寶，然而如果不合理行使，大數據可能會異化成侵害公眾利益的工具”[24](P195)。必須要用以人為本的價值理性指導好工具理性的使用。大數據時代的治理是為了更好地為公民服務，更高程度地實現人的自由和全面發展。應充分考慮公眾利益，激勵公眾參與到各類建設計劃的探討中，真正做出反映民眾呼聲、順意民眾心意的決策部署。一言以蔽之，治理理念應以人為本，才能實現達成善政、善治。

（二）前提保障：完善監督體系

我國目前在大數據的管理應用方面，“數據信息安全管理體系還尚未創立，信息開放互通共享的范圍尚未明晰界定”[25]。習近平曾多次強調，必須依法強化對數據信息的管制[26]，筑牢穩固網絡數據信息的安全防線……實現高效保衛[27](P382)。我國應根據實際情況，創建監管體系，內外監督體系合力并進，充分保障公眾信息安全。

在強化內部監督方面，政府亟需填充彌補關涉數據信息方面法律條規上的空缺，進一步推動完善數據隱私保護相關的立法，創建數據運行的鐵籠，讓大數據的運行和應用有法可依；清晰定位責任主體，把立法落腳到每一個環節，高效銜接每個環節，避免權力失去監管。通過硬性的法律保障數據信息各個環節的安全高效運行與應用，必須明晰數據信息使用的范圍界限，建構完善數據收集、儲存、運行的加密系統，對重要隱私信息加強提升防范安全級別，加強鞏固對信息的保護，嚴格規范數據公開互通的范圍。例如，根據數據信息的性質，可以把數據信息分為三類：第一類是無條件公開的數據、第二類是有條件公開的數據、第三類是不公開的數據，針對三種不同類別的數據，采取相應的公開和保密舉措：第一類進行脫敏、脫密措置，可通過信息平臺直接取得；第二類根據規定符合條件者申請審核后獲取；第三類涉及公眾隱私和國家安全的信息依法不公開。在深化外部監督方面，各社會組織、機構和公眾應充分認識到自己的權利，發揮集體力量，借助網絡監督平臺、投訴平臺等糾正政府不恰當的行為，內外統籌，共同促成數據信息成為疫情防控的“助力”，而不是“阻力”。

（三）效能保證：促進信息共享

大數據治理的關鍵在于數據信息的互聯互通與共享協同，整合大數據信息資源，才能建立超級檔案，最大限度發揮出數據價值來防控疫情。上文已經論述，各個部門之間的壁壘導致了疫情防控中信息孤島問題，“以往的管理模式和行政體制給不同部門之間、層級之間、地區之間數據信息的互聯互通帶來了嚴峻挑戰”[28]。各個部門數據庫并不互聯互通，不但造成了資源無度浪費，而且不利于信息關聯整合，影響疫情的防控和治理。

“劃分部門和地區的數據庫不適應大數據發展的要求，應全部統一規劃部署，跨地區跨部門需協同合作。”[29]只有由政府全力發揮協調功能，創立并健全數據信息系統規范的統一標準，跨地區、跨部門之間的疫情數據信息才能打破現行行政體制下職能分工的固化和科層管理的壁壘，進行必要的數據互通互享，把數據的價值發揮出來，有效防控疫情。針對信息孤島問題，立竿見影的方法就是在政府的統籌下，將除了涉及公眾隱私和觸及國家安全以外的數據信息開放共享，推進數據信息的關聯和整合，建立融合交通運輸數據、健康數據、物資數據等疫情相關的數據資源為一體的超級檔案。把各個部門數據整合為超級檔案可以大量減少治理成本，不僅能提升各部門之間協同抗疫能力，又能提高應急處理的效率。數據的互聯互通、開放共享，可以大幅提高政府防控疫情的“智能”程度，使得數據信息為精準化防控疫情提供根據，為復工復學等決策提供實際支撐。此外，還應注意的是加強政績考核，對于疫情數據開放共享勞績卓越的單位部門加以表彰勉勵，鼓勵各部門數據信息互聯互通。與此同時，針對數據信息不按規定開放的部門，予以稽查、監督，以此杜絕部分部門出現“意識小農意識”的現象。

（四）基礎條件：加快人才培養

在大數據時代，國家應該營造重視精通現代信息技術優秀人才的氛圍，加緊實行前瞻性的人才培養方案，加強國家自主創新能力。對于中小學生，應重視普及計算機相關的基礎理論，開展相關的科普活動，為今后進一步的學習及應用打下堅實基礎。對于高校，在培養人工智能人才方面，應充分調研市場、社會和國家的需要，優化升級人才培養的方式方案，加速發展完善人工智能大數據方面的學科專業，強化師資力量，把當下市場、社會、國家發展的前沿需求、新興技術的進步和科研進展的動態引進教學體系中。可以開發創建一系列多學科交融的新型學院，專門培養人工智能數據信息處理人才與兼備多種專業學科的多元型、創新型人才等。激發高校和相關企業合作，借助社會可用的教學培養資源，開辦設置一些人工智能數據信息科學等方面的實地教學課程，加速創建研究、學習、應用有機結合的教學體系，塑造復合型、創新型、高水準的專業人才。此外，政府作為疫情防控和社會治理的主體，也需要加強對相關部門人員的數據理論教育和操作技術的培訓，提高相關工作人員應用數據信息系統的能力。

注釋：

①2013 年5 月19 日，趙汀陽在《文化縱橫》雜志社和北大元培班主辦的“文化縱橫杯”書評大賽中，發表了以“游戲改變之時的反思”為主題的演講。演講的主要內容如下：第一，互聯網正在重新定義自由和民主；第二，技術進步可能帶來新的專制；第三，在全球化時代，現代意識形態演變成系統化暴力；第四，現代知識追求的必然性和確定性受到挑戰；第五，全球化時代的存在本質是關系，金融體系和媒體才是最大贏家。

②COBIT 是Controlled Objectives for Information and Related Technology 的縮寫，即信息及相關技術的控制目標。

③ISACA 是Information Systems Audit and Control Association的縮寫，即國際信息系統審計協會，是全球公認的信息科技管治、監控、保安以及標準合規的領導組織。

④這不是說，大數據治理關涉的大數據產權屬性已經在經驗上完全明確，而是強調，在市場經濟環境中，大數據產權屬性必然構成大數據治理的前提條件，這是無法繞開和不可回避的前提條件。如果在經驗生活中，大數據產權屬性并不明確，那么隨著治理的推進，大數據產權必然會日益明確化。