周涛：大数据创新实践

周涛教授主要从大数据的理念与战略、数据时代的政府治理、大数据驱动产业升级和数据时代的伦理困境四个方面具体展开。

（周涛/摄影：何燕君 王瑞娜）

一是以大数据新业态代表的创新理念要和传统行业结合，带来了社会学、心理学和传播学科学范式的转变。“大数据”是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式和生活方式上颠覆性变化的总和。在大数据时代，数据外部化和人工智能成为重要的发展方向。其中，数据的外部分是指必须通过数据流动实现数据价值。目前，大数据的发展呈现出三大趋势。即数据总量呈指数型爆炸性增长的对比；数据的结构发生了巨大的变化；数据的组织发生了巨大的变化。这些发展趋势对产业发展形成了极大的冲击，这主要表现在：非物质产品生产在经济活动中的比重快速上升；物质产品生产中信息化和自动化水平大幅度提高；大量原有劳动岗位，包括重复性劳动和在可表达的框架下具有一定创造性的劳动岗位将被智能技术和智能设备替代。但是，前沿关键技术、科学与艺术创新（画家）、综合性解决方案（领导统筹）、情感关怀类（心理咨询师）、价值嵌入类（奢侈品加工）等工作仍然无法被替代。

二是大数据时代政府治理的关键在于提升监管能力和决策能力。一方面，政府的数据监管大致包括数据来源、机器学习和实时预警三个阶段。从大数据实践案例来看，通过公开的渠道，采集了4000多万家企业的股权关系、知识产权、人力资源、法律诉讼、招标投标等数据，能够帮助政府自动发现识别金融风险。此外，通过对企业招投标数据进行分析，自动发现疑似串标、围标的企业；通过对标的物标准化的政府采购行为进行分析，能自动发现疑似不当采购。

另一方面，政府通过对实时、海量、准确的数据进行统计分析，感知宏观经济社会现状，预测重大风险。政府掌握的数据来源主要包括：各地级市航空、铁路和公路人口流量；市内所有企业互联网招聘的职位数目、职位类型和薪资水平；重大建设项目卫星遥感数据。而其最终的数据产品形态则有：新经济指数、双创指数、卫星制造业指数、军民融合指数、城市营商环境指数。从大数据实践案例来看，基于3亿互联网用户上网行为数据分析，研究发现在线活跃度与区域经济发展水平的关联性很强，社交活跃度能够反映区域经济的宏观产业结构，结合产业结构数据，可以预测经济产业的结构性风险。此外，基于卢旺达手机用户和问卷数据分析，研究发现通过手机使用记录能推测个体的社会经济状况，并能反过来重建出整个国家的财富状况，绘制出高分辨率的国家财富分布地图，所得结果与普查数据高度一致。

三是大数据驱动产业升级必须突破教育理念，创新教育方法。实现从定性化教育经验积累到定量化教育引导和教育管理；从工业化课堂教育到个性化定制教育的转变；从后置性应急管理到前置性预警引导；从离线静态分析到自适应动态分析的转变。此外，大数据时代的伦理困境主要表现在：数据本身是中立的，但是数据分析和呈现并不是中立的，大数据技术的发展可能进一步加剧阶层分化。