大數據背景下年輕干部提升調查研究能力的問題探討

[提 要]調查研究是干部制定正確決策、解決實際問題、堅持實事求是和密切聯系群眾的基本能力。大數據技術的發展和應用為調查研究中的數據收集和分析提供了更多可能。年輕干部在應用大數據開展調查研究方面具有學習意識強、容錯心態好、知識結構完備、思維活躍等優勢，同時也存在認知積累少、系統思維差、實踐不足等劣勢。在不同目標的調查研究中，年輕干部可視情況選擇不同模式，綜合運用大數據技術和傳統調查研究方法。為提升調查研究能力，年輕干部需注重增強問題意識、培養系統思維、養成觀察習慣，并注意在應用大數據的過程中正確認識其工具地位、具備法治思維、加強部門協調。

[關鍵詞]年輕干部;調查研究;能力培養

[作者簡介]石云鳴，中共北京市委黨校領導科學教研部講師，博士，研究方向為領導科學。（北京 100037）

[基金項目]國家社科基金項目“黨領導民營經濟的路徑演變和完善對策研究”（19CDJ025）。

調查研究是領導干部基本能力素質的重要組成部分。習近平總書記在2020年中央黨校（國家行政學院）秋季學期中青年干部培訓班開班式上強調，領導干部特別是年輕干部要提高政治能力、調查研究能力、科學決策能力、改革攻堅能力、應急處突能力、群眾工作能力、抓落實能力。在這七種能力中，調查研究能力是年輕領導干部成長中必不可少的基本功。

隨著大數據技術的快速發展和廣泛應用，調查研究的路徑和方式趨于多樣化。全數據采集、可視化分析、預測性分析等大數據技術能夠將錯綜復雜的數據梳理成像，全貌顯示數據間關系，揭示事物發展規律與趨勢。將大數據技術應用于調查研究，不僅可以提高調研效率，還有助于對調研對象進行長期跟蹤，觀察其發展趨勢。基于此，探討大數據背景下領導干部尤其是年輕干部如何提升調查研究能力具有較強現實意義和實踐價值。

一、調查研究對年輕干部成長的重要意義

一方面，年輕干部工作經驗相對較少，更需在調查研究中深入基層，了解實際情況和問題。另一方面，年輕干部在調查研究中積累認知，有助于提升其理論水平，促進其職業成長。

（一）調查研究是制定正確決策的前提基礎

制定決策是領導干部日常工作的重要內容。在決策中，調查研究是首要工作和必經程序。毛澤東同志將調查研究視為解決問題的關鍵，強調調查研究的基礎性作用[1]。習近平總書記指出：“調查研究的過程就是科學決策的過程”，[2]認為科學決策離不開調查研究。對于年輕干部而言，決策經驗不夠豐富，全局意識和系統思維能力相對較弱，更需要通過調查研究掌握足夠多信息和數據，提升制定正確決策的能力。

（二）調查研究是解決實際問題的基本能力

能夠解決實際問題是年輕干部實現成長的必然要求。要解決問題，必須了解問題的產生原因、發展態勢、預期影響，從而有針對性地提出應對方案。從發現問題到解決問題的全過程都需要調查研究，正如習近平總書記在黨的十九屆一中全會上指出的：“正確的決策離不開調查研究，正確的貫徹落實同樣也離不開調查研究。”因此，年輕干部解決實際問題的能力與調查研究能力密切相關。要在不斷解決問題中獲得成長，必須具備堅實的調查研究能力。

（三）調查研究是通向實事求是的必經之路

實事求是是一切工作的基礎，而調查研究是實事求是的基礎。毛澤東同志在《改造我們的學習》中提出了實事求是的思想方法，其中“實事”需要調查，“求”則意味著研究。在當前復雜形勢下，領導干部面臨著更多新情況和新問題，不調查研究就無法發現事實背后的聯系和規律，處理問題就缺少針對性和預見性。尤其對年輕干部而言，要堅持實事求是的工作作風，更需要加強調查研究。

（四）調查研究是密切聯系群眾的重要方式

群眾路線是黨的根本工作路線，而調查研究是密切聯系群眾的重要方式。人民群眾是實踐的主體[3]，領導干部必須深入群眾，才能看到實情、聽到真話[4]。習近平總書記在2019年中央和國家機關黨的建設工作會議上指出：“密切聯系群眾的一個重要方面，就是大興調查研究之風。”年輕干部要實現成長，必須懂得從廣大人民群眾中汲取智慧，而調查研究為這種學習提供了途徑。

二、大數據在調查研究中的應用

調查研究的基本工作是數據收集與分析。隨著信息技術的發展和互聯網的普及，數據表現形式呈現多樣化，文字、圖片、語音、視頻、位置等成為基本的數據形式。借助大數據技術能夠更好地利用這些信息，提升調查研究的現實意義。

（一）在問題識別中應用大數據

以問題為導向是調查研究的一個重要原則。在問題導向中，識別關鍵問題和問題的關鍵方面是解決問題的前提基礎。對關鍵問題的識別需要全局視角和系統思維，這些都建立在對基本情況的全面了解之上。傳統的調查研究主要通過統計數據、報表資料、部門報告等獲取總況信息，從中識別與調查主題相關的關鍵問題，具有較高實用性，但耗時較長，且容易遺漏各連接部分的關鍵信息，導致線索斷裂，影響總體判斷。

大數據技術為全面了解現實情況提供了更多便利和可能。大數據以全數據為容量背景，不再具有“樣本”的概念，避免了從典型到一般、從局部到全局過程中的重要信息遺漏。借助大數據技術，調查者能夠了解問題的總況和原貌，對情況把握程度更接近現實。在全局把握的基礎上，數據集呈現的關系脈絡、歷史規律和發展趨勢是識別關鍵問題的重要依據，即對復雜混亂數據中的規律呈現和關系脈絡形成具有顯著影響的因素，是影響全局的關鍵因素或者影響問題發展走向的關鍵方面。大數據技術的應用，為調查研究者掌握全局信息和識別關鍵問題提供了更多參考依據。

（二）在關系梳理中應用大數據

調查研究的重要目標之一是找到導致現實問題的癥結所在。要識別關鍵癥結，需要厘清要素間錯綜復雜的關系，勾勒出關系網絡中占據中心位置的要素，為阻斷問題惡化或促進積極因素的擴散提供路徑參考。由此，關系梳理成為調查研究中連接各要素的重要環節。在以解決問題為主要目標的調查研究中，需通過關系梳理識別問題源頭，從而有的放矢地提出解決方案。在以總結經驗為主要目標的調查研究中，需要通過關系梳理提煉典型做法和影響因素，從而有理有據地總結成功模式。在以了解形勢為主要目標的調查研究中，需要通過關系梳理將現狀和問題分層分類，從時間和空間兩個維度掌握調研對象的整體情況。

大數據技術為處理龐大信息和解構復雜關系提供了可能。傳統的調查研究多分析要素間的因果關系，而大數據時代的調查研究不再局限于對因果影響關系的關注，要素間切實存在的各種關系都可能會呈現出來[5]。在現實和網絡交織的當今世界，每時每刻都有大量不同形式的數據生成，這些紛繁復雜的數據記載了連續時空內的各類過程。在調查研究中，需要將這些過程進行壓縮和解構，形成諸如行為偏好、影響關系、趨勢走向的理性認識。由于大數據技術是對超大規模數據量進行分析，得到的要素間關系常會突破已有認知。例如，國外一項針對汽車使用情況的數據分析發現，橙色汽車的缺陷率是其他顏色汽車缺陷率的一半[6]，這與傳統思維認知間存在顯著差異。盡管無法依據現有理論判斷產生這些相關性的確切原因，但全數據概念的引入，會引導調查者發現更多類似“蝴蝶效應”的復雜動態關系。大數據也廣泛應用于一般關系的梳理。例如，疫情期間，為促進全產業鏈復工復產，浙江省依靠稅收大數據在產銷環節為上下游企業“搭橋”，通過發票信息、登記信息梳理供銷關系，為上游企業尋找潛在經銷商。

（三）在結論判斷中應用大數據

結論具有準確性和價值性是調查研究的核心要求。準確性是結論呈現真實情況的程度和水平。價值性是結論對解決現實問題的指導意義。準確性是調查研究的基本要求，價值性是調查研究的目標所在，兩者受調研隊伍結構、調研問題設計、調研方法選擇、調研過程組織、數據統計與分析等因素的影響。要確保調研結論的準確性和價值性，需要在各環節盡力排除主觀因素和片面因素的影響。主觀因素過多，易走向“想當然”，從認識到認識，從經驗到經驗，得出一些符合一般預期而忽略新發展和新變化的結論。片面因素過多，易遮擋事物全貌，得出一些只對部分問題有效而對全局無顯著意義的結論。

大數據技術的應用，極大程度降低了主觀和片面因素對調研結論的干擾。大數據是客觀事實的連續記載，比人的觀察和判斷更客觀。不同觀察者對同一事件的判斷會因立場、知識結構、能力水平不同而存在差異。相比之下，數據沒有立場，沒有先入為主的傾向性，數據呈現的結果僅是時間和空間交織運行下的客觀過程。因此，在調研結論中充分利用大數據分析結果，從數據運行趨勢和規律中做出判斷，是提升調研結論正確性和價值性的有效方式。例如，在疫情期間，河南省整合工商、社保等部門的5620萬條核心政務數據，據此給當地中小企業畫“信用肖像”，并將“信用肖像”免費提供給銀行，幫助銀行高效識別征信好、有潛力的中小企業，提高企業申貸效率。

（四）在趨勢分析中應用大數據

趨勢分析是使調研結論具有前瞻性和預測性的基本途徑。以問題為導向的調查研究既需從歷史發展中探尋規律和不足，又需預測問題可能的走向，為制定應對舉措和長期戰略規劃提供思路和線索。進行趨勢分析需著重識別事物發展中的穩定因素和變動因素。正如“價格圍繞價值上下波動”的價值規律，價值是影響價格變化的穩定性因素，而企業營銷策略、市場競爭態勢等是影響價格變化的變動性因素。在識別穩定因素和變動因素的基礎上，需立足歷史數據，在事件是連續發展的假設之上將影響規律變化的因素應用于未來，做出具有前瞻性和預判性的趨勢分析。這需要大量時間序列的樣本數據，而調查研究常常面臨歷史追溯上的局限性，還原事實的程度受到數據記載連續性、內容涵蓋完整性等因素的影響。

大數據技術可廣泛應用于基于時間序列的趨勢分析。傳統時間序列以年、月、日為計時單位，大數據技術可以精確到分、秒、微妙，既可以抓取超短時間內的細節變化，又能夠勾畫長時間內的脈絡走向，為趨勢分析提供方向把控和細節預估的雙重可能。目前，大數據技術已被廣泛應用于市場分析、企業營銷、產業發展、社區治理、行為預測、道路通行、物流優化、輿情應對、社交情緒分析、信貸風險分析等諸多方面，這些問題均涉及時間序列的數據采集。大數據技術在推動各項問題得到更有效解決的同時，也減少了人類行為的盲目性，這也使得社會環境更有利于調查研究工作的進行。

三、大數據背景下年輕干部開展調查研究的優勢和劣勢

（一）優勢分析

年輕干部知識結構較完備、學習能力較強、思想活躍度較高，在利用大數據開展調查研究方面也具有相對優勢。

1.學習意識強，善于嘗試新方法。

調查研究要有較強的問題意識，能夠發現新問題和新情況。年輕干部處于成長階段，求知意識較強，促使其對潛在問題持有相當的敏感性和洞察力。同時，年輕干部一般學歷較高，具備探索新事物、學習新方法的基本能力，善于利用新技術在調查階段捕捉更多細節和信息，為后續分析和決策提供依據。此外，大數據是一項新事物，需要領導干部以開放的心態接納和利用，年輕干部在這方面將體現出其善于嘗試新方法的優勢。

2.持有容錯心態，敢想敢干。

調查研究意在了解事實、發現問題，而如果某環節出現誤判，則可能得出與事實完全不符的結論;或是調查的問題千頭萬緒，難以進行深入挖掘，為決策制定帶來困難。面對調查中可能出現的失誤或深究之后接踵而至的問題，調查者必須具有不懼挑戰的精神和不怕出錯的勇氣。在應用大數據方面，雖然大數據技術優勢顯著，但可能會因為調研者缺少獨立判斷而出現“唯數據論”的情況，使人受控于數據。年輕干部充滿朝氣，具備更好的容錯心態，對大數據的畏懼情緒較少，更敢于開拓調查研究新途徑。

3.知識結構較完備，擅長理論概括和解釋。

調查研究是理論和實踐相互碰撞的過程。從眾多表象事物和問題中發現內在聯系和規律，進而尋找解決方案和優化途徑。這需要干部具備較強洞察能力和問題概念化能力。以文字、圖片、音頻、視頻呈現出來的大數據本身龐大雜亂，經數據清洗、分析之后呈現出的關系和規律，也可能超出已有的普遍認識，需要領導干部將新發現融入現行系統，或構建新的概念框架，用以解釋新現象和新問題。年輕干部知識結構較為完備，更具備用精煉的概念界定錯綜復雜問題的知識基礎。

4.較少思維固化，不易受經驗主義影響。

個體在認識新事物時往往受到已有經驗、思維習慣等因素的影響。調查研究既要觀察老問題是否得到解決，又要觀察是否有新問題出現，還要探索老問題和新問題之間的關系，這就要求調查者具有活躍的思維。大數據技術善于發現新問題，但承載和運算數據的機器本身沒有獨立思維能力，數據終究被人所用，這便對數據使用者的思維能力提出了要求。在某些情況下，認識新事物不是接受新知識，而是改變固有認知，這導致調查者的經驗越豐富，思維越受限。年輕干部各種經驗相對較少，不易對新問題先入為主地定型定性。

（二）劣勢分析

年輕干部由于實踐經驗相對不足，對實際情況的了解相對較少，在應用大數據技術開展調查研究的過程中也存在一些弱勢和不足。

1.認知積累不豐富，識別關鍵問題的能力不強。

在調查研究中，從對象選擇、方法設計、調研執行到數據分析的每個環節都需要具備一定的基礎認知。隨著大數據技術的發展，所能收集到的數據規模及復雜度前所未有，這就要求調查研究者能夠跳出數據看問題。尤其對于表象較多、需要層層挖掘的問題，需找到根本癥結所在，識別出主要矛盾和矛盾的主要方面。然而，年輕干部經驗較少，可參照的實踐知識相對較少，對關鍵問題的識別能力相對不足，在調查研究中可能會出現工作力度大卻無法獲取有效信息的情況。

2.系統思維能力較弱，難以從全局認識問題。

一方面，調查發現的諸多問題之間關系復雜，調研者需具備系統思維能力，將零散問題放入系統問題中綜合思考。另一方面，調查獲得的信息只反映某些方面的問題，完整呈現問題全貌需要調研者具有廣泛的基礎認知。不論調查方式是普查或重點調查，還是典型調查或抽樣調查，都只能了解某些問題。要解釋和解決這些問題，還關聯到其他未調查到的因素。大數據技術提供了更廣闊的視角，調查研究者可以借助大數據擴大信息廣度，但還需具備相當的思想高度，才能從整體上審視全局。年輕干部經歷的工作類型相對有限，從全局視角思考問題還存在一定不足。

3.理論多于實踐，易陷入教條主義誤區。

年輕干部理論知識豐富，但實踐經驗相對較少，這是優勢也是劣勢。在大數據背景下，盡管數據表現形式不斷豐富，但仍然是抽象的、虛擬的。如果僅從數據認識世界，極易做出臉譜化和標簽化的判斷。現實世界遠比數據世界復雜多變。年輕干部在學習新知識、新技術方面具備理論優勢，但在實踐方面的優勢并不明顯，在判斷和解決問題時可能會出現“紙上談兵”等不切實際的行為。因此，對于年輕干部而言，調查研究既是增強實踐能力的重要途徑，也是檢驗理論是否可行的重要方式。

四、大數據背景下年輕干部開展調查研究的方式探討

根據目標不同，調查研究主要可分為探索型、解決問題型、方案選擇型和決策驗證型四種類型。年輕干部可視情形綜合應用傳統調研方法和大數據技術，提升調研效率和效果。

（一）探索型調查研究

探索型調查研究意在了解調查對象本身，對調查結果不進行預設，以收集資料數據、掌握現實情況為首要目標。例如，毛澤東同志于1917年、1918年先后到湖南的長沙、寧鄉、安化、益陽、沅江、瀏陽等地進行“游學”式考察，加深了對中國國情的認識[7]，便是探索型調查研究。年輕干部在很多情況下需要開展探索型調查研究，特別是對于新到崗的年輕干部，需要全面了解工作范圍內的基本情況。有三種常見模式可供參考。

第一種是從面到點的調查研究，即先通過普查了解人口、經濟等基本情況，然后選擇重點領域進行專題調研。這種模式下可應用大數據技術收集整理社會信任感、滿意度等意見型數據，并與年鑒、登記等傳統方式收集到的數據整合到一起，綜合考察調研地的物質基礎和人文狀況。在此基礎上，再有針對性地進行實地考察和重點調研。

第二種是以點帶面的調查研究，即先從重點問題切入，抓取關鍵信息，在此基礎上通過關聯調研了解更多情況。這種模式下，可應用大數據技術鎖定關注度較高的若干問題，從這些問題入手收集關聯信息，通過進一步擴大調研問題面，了解一地的總體情況和重點問題。與傳統的獨立調研相比，關聯調研更能了解調研對象的總體情況。

第三種是點面結合的調查研究，即普查和重點調查同時展開，全面了解調查地和調查對象的情況，并對突出問題進行重點掌握。若先期已對調查地和調查對象有基本了解，可擴大調研面，借助統計數據了解基本情況。同時，開展專題調查，借助云計算、數據挖掘等技術分析重點領域內的非結構化數據，對一地情況進行整體了解和重點認識。

（二）解決問題型調查研究

解決問題型調查研究意在針對現存問題查找主要原因，預測發展態勢，以制定應對策略。這種調查研究目標明確，制定的解決方案講求可行性。例如，焦裕祿同志在蘭考工作期間對全縣120多個生產大隊進行走訪和蹲點調研，基本掌握了內澇、風沙、鹽堿的形成規律，為根治“三害”問題制定了切實可行的方案。年輕干部正處于事業上升階段，能夠解決實際問題是體現其能力水平的基本標準。解決問題型調查研究突出問題導向，常見的路徑模式有兩種。

第一種是擴散式調查研究，即通過蹲點、摸排、巡查等方式進行覆蓋式調查，然后在關鍵環節深入探索，從時間和截面兩個維度層層剖開引發問題的原因，尋找解決問題的途徑。大數據技術的應用可在很大程度上代替傳統的人工摸排和巡查。例如，在疫情防控工作中，可利用互聯網登錄信息、移動通信行程記錄、監控設備記載信息，形成動態地圖，據此識別關鍵線索，控制疫情傳播;同時，可通過整合微信指數、阿里指數、百度指數等了解民眾恐慌程度，及時發布信息，穩定民眾情緒，為疫情防控創造條件。

第二種是深挖式調查研究，即調查和研究遞進式進行，根據調查所得數據構建關聯網絡，識別關鍵要素和環節，在此基礎上對重點問題進行深入調查，找到引發矛盾的根本所在。若將調查研究分為調查和研究兩個工作過程，大數據技術在調查階段的應用更為廣泛和成熟。調查更關注客觀事實，而大數據技術在事實呈現上作用顯著，可作為調查階段的重要工具。研究則需要調研者具備發散思維、逆向思維、收斂思維等思維能力，不能僅依據大數據呈現的結果和規律。因此，解決問題型調查研究既考驗干部的實踐能力，也考驗其思維能力。

（三）方案選擇型調查研究

方案選擇型調查研究意在通過利弊分析在備選方案中基于一定標準做出選擇。例如，鄧小平同志于1992年1月18日至2月21日先后視察武昌、深圳、珠海、上海等地，提出了“三個有利于”的判斷標準，提出建立社會主義市場經濟體制，推動改革開放邁出關鍵一步。年輕干部在工作中經常面臨各種選擇，是否要啟動一個項目，是否要出臺一項政策，都需要做出判斷。選擇需要基于合理的標準和充分的依據，從主要矛盾和矛盾的主要方面入手進行取舍，調查研究也據此分為兩種模式。

第一種是基于標準的調查模式，堅持“以人民為中心”的基本原則，從群眾需求出發確定關鍵標準。針對互聯網使用頻率高的群體，可通過大數據了解這部分人最關注的問題。針對老年人及其他的傳統媒體使用者，可通過問卷調查、入戶走訪等方式征集意見。在廣泛調查群眾意見的基礎上，可通過專家座談等方式進行意見整合和排序，形成科學完備的標準評價體系，為后續方案評估提供標準和依據。

第二種是面向重點對象的調查模式，即通過座談會等方式初步了解基本情況，確定調查重點，設計調研問題和提綱，再進行重點調查和典型調查，對調查對象進行深度訪談，或對調查地進行重點走訪。在這一模式中，大數據技術可應用于重點調查，通過機器學習和專家系統多視角考察被調研對象在行為表現和認知層面的特征和軌跡。這種調研模式適用于權重區分較大的方案選擇，即部分群體在方案選擇中發揮關鍵作用。例如對于專業性較強的方案選擇，專家群體基于專業知識做出的判斷更具理性和科學性，是調查研究中的重點調研對象。

（四）決策驗證型調查研究

決策驗證型調查研究意在了解政策實施的進展、成效和問題，據此制定配套舉措或對政策進行調整。例如，2019年，全國人大派出調研組分別赴廣東、浙江、海南、貴州、湖北、山西、河南、安徽、湖南、江西等省，對鄉村振興戰略實施情況進行調研，了解鄉村振興戰略實施情況和主要問題，便是決策驗證型調查研究。這種類型的調查研究不但考察干部制定正確決策的能力，同時也考察其落實上級政策的能力。既關注決策本身，也關注執行和落實。基于此，有兩種常見路徑模式。

第一種是基于問題的調查模式，了解政策落實中的問題和不足，據此調整政策或制定配套措施。這種模式主要適用于以了解政策制定是否合理、配套舉措是否健全為目標的調查研究。在這種模式中，大數據可以配合傳統調研方法，多角度判斷政策適應性和合理性。例如，疫情期間為促進企業復工復產，各地方政府出臺了包括減免房租、緩繳社保在內的一系列舉措。要了解這些舉措的落地情況，除通過走訪、從信息統計部門調取數據等傳統方式外，還可以通過支付數據了解房租減免落實情況，通過運輸大數據了解企業開工后的業務密集度，從中發現政策落實中的斷點環節，據此補充配套舉措或實施細則。

第二種是基于效果的調查模式，了解政策實施效果，同時通過滿意度調查等獲取政策覆蓋對象的意見和建議。這種模式主要適用于以了解政策落實進度和執行效果為目標的調查研究。在收集成績和進展數據中可應用傳統方法，如數據統計、信息登記等。在滿意度調查中可借助互聯網開展傳統形式的問卷調查，同時可利用大數據技術在更大范圍內了解非受訪對象的意見和看法。

五、大數據背景下年輕干部開展調查研究的思考與建議

（一）調查研究中應用大數據技術的幾點思考

1.大數據技術只是輔助工具

大數據只是開展調查研究可利用的技術工具，并不能完全替代傳統的調查研究方法。為提高調查研究工作質量和水平，領導干部需與時俱進學習和使用新的技術方法[8]，但這些技術能否最大程度發揮作用，還受到諸多因素的影響，比如調查研究者的能力水平、調查研究的思路設計和方案選擇等。因此，在調查研究中不能放大大數據的作用，應將大數據和傳統調研方式有機結合。一方面，取大數據容量大之長，補傳統調研方式樣本收集有限之短。另一方面，利用傳統的重點調查和典型調查，深挖問題根源，彌補大數據追求趨勢勾勒和規律探索而致使部分細節和結論精準性下降的缺陷。

2.應用大數據需具備法治思維

大數據中含有大量個人和組織的隱私信息，利用大數據開展調查研究需避免觸碰相關法律法規。大數據技術通過獲取和分析海量信息還原事物原貌或事件發展脈絡，這其中包含諸多法律意義上的隱私信息以及法律尚未規定但公眾普遍認為不宜公開的信息[9]。在調查研究中應用大數據需注意避免侵犯個人和組織的隱私信息。一方面，在調查研究中盡可能利用非隱私數據信息，如可在公共空間和工作場所獲得數據。另一方面，對于確需涉及隱私信息的部分，以授權等方式獲得調研對象的同意，同時對隱私信息做技術處理。這要求開展調查研究的領導干部培養法治思維，提升法律素養，在法律框架內合理合法應用大數據。

3.應用大數據需協調多個部門

在調查研究中獲取和利用大數據需要得到諸多部門的支持與合作。大數據形成于社會各部門、各環節的日常運轉中。利用大數據意味著要與產生數據的部門合作，或獲得其支持。例如，要收集和利用交通出行大數據，需要獲得鐵路部門、民航部門、城市交通部門的支持，或這些部門的所屬單位的支持;要收集網絡用戶對某一事件的意見數據，需要獲得工信部門、互聯網公司的支持。除非調查研究者需要的大數據正好是本部門日常工作中產生的，且易于獲取和分析，否則皆需要進行跨部門的協調。

（二）年輕干部提升調查研究能力的對策建議

大數據作為調查研究的工具，其作用發揮需要思想和方法的指導。為此，年輕干部應注重增強問題意識、培養系統思維、養成隨時隨地觀察的習慣，不斷提升調查研究的能力和水平。

1.增強問題意識

調查研究意在發現問題和解決問題，這要求調查研究者少一些“理所當然”和“想當然”，多一些“為什么”和“怎么辦”。年輕干部要有敏感的問題意識，善于預見發展趨勢和隱藏其中的風險挑戰，對出現苗頭和傾向性的問題及時展開調研[10]。在調查研究中，年輕干部要“甘當小學生”，多聽群眾意見，多向他人請教。問題意識還體現在調研動機上，不為調研而調研，而為解決實際問題而調研，將調查研究和真抓實干結合在一起。

2.培養系統思維

調查研究需要系統思維，在眾多問題中理出關聯性和規律性。年輕干部要著重培養系統思考的能力，改變單向思維，從全局視野多角度地看待問題。在調查研究中，找到與目標問題相關要素及要素間的相互關系，識別關鍵要素和核心環節，用兩點論和重點論統一的辯證方法分析問題。在工作和學習中，年輕干部應注重拓寬知識面，除學習工作領域的專業知識外，廣泛了解相關領域的基礎知識，為培養系統思維打好基礎。

3.隨時隨地觀察

面對同樣的情況，觀察能力強的領導干部更可能發現其中隱藏的問題。觀察能力的培養與行為習慣密切相關。領導干部可以在工作、學習和生活中有意識地培養觀察事物的習慣，提升發現問題和預見問題的能力。觀察的要點是尋找差異，既包括同一觀察對象不同時間段或時間點的差異，也包括同一時間段不同觀察對象的差異。觀察習慣的形成有助于領導干部在調查研究中獲得語言、數據等顯性信息之外的隱性信息。

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[10]習近平.提高防控能力 著力防范化解重大風險 保持經濟持續健康發展社會大局穩定[N].人民日報，2019-01-22（1）.

[責任編輯：熊文瑾]