政策制定2.0：释放大数据在公共政策方面的力量外文翻译资料

英语原文共 18 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

政策制定2.0：释放大数据在公共政策方面的力量

1. 导言

开放数据门户的快速出现和实用数据的爆炸（大数据）对于政府层面协同治理和创新提高决策的建模技术是一个公开的大好机会。我们把这种概念定义为政策制定2.0，作为旨在创新政策制定的科学技术与方法论（CROSSOVER 2012a）。这种涵盖性术语表明大量技术和与其相关的相关组织和社会过程之间的相互影响。大量的技术指的是为实现参与的，基于证据的管理目标所用的大量技术。它的范围很好的超出了电子化参与中“政策选择”这个典型概念以及它也包含所有政策周期的阶段(Mureddu et al.2012)。

数据开放在商业领域已经有了很多的应用，但是事实上考虑到源于政府数据开放的期望效益，全世界的政府开始在实现数据网络方面扮演者领导的角色(Shadbolt and Berners-Lee 2008)。然而，有关改进管理和政策制定的公开大数据的爆炸以一种分散的方式发生了，从而导致了理想的数据的重复利用和影响。

大数据是一种快速发展的现象：如同谷歌CEO Eric Schmidt 在2010年指出的，现在人们可以用两天时间创造出从人类出现到2013年之间所有的信息。现在，人们可以把整个世界上所有的歌曲储存在一个价值600美元的磁盘机内，而FACEBOOK每个月所转发的内容大约可以达到三百亿美元。根据2010年预测的全球数据，用户和公司存储了超过13 EB 的新数据，这已经是美国国会图书馆的50000倍(McKinsey 2011)。

每一分钟，48小时的视频上传到YouTube，2亿400万电子邮件发送消息和600个新的网站生成。这仅仅是开始，因为我们只是抓数据生成的表面，跨越到传感器，医疗记录，企业和政府的数据库，以及更多。事实上，虽然大数据一直被认为是言过其实的流行词汇，它是不会消失的，因为它预计在每年40%的速度增长，而总的来说IT支出的增长只是5%左右（lorenzts augify 2013）。

大数据也是经济发展的潜在助推器，具有3000亿美元潜在的年度价值，美国医疗保健，以及6000亿美元的潜力，每年消费者剩余使用个人位置数据以及全球2500亿欧元的欧洲公共行政的潜在价值。例如，欧盟是采用开放的数据策略，（即一套措施增加政府的透明度），估计一年320亿欧元创造公开数据市场。

据麦肯锡全球研究所（2011），全球个人的位置数据潜在价值估计为7000亿美元，对于最终用户，它可以导致在产品开发和组装成本下降50%。更重要的是重要的是，大数据的好处并不完全适用于大企业和全球500强公司。相反，中小企业（中小企业），家族企业，初创企业和企业家都使用如此大量的能力提供一种产品或服务的信息，以适应他们的产品或服务市场，国家，或地区，使用大数据在非常具体的，利基的方式来达到更有针对性的观众。这对许多经济体尤其重要世界，中小企业占绝大多数的地方经济（70%在美国，超过90%在一些欧洲国家）（斯坦伯格2013）。

但大数据的增长引擎是什么？从一方面看，更多“旧世界”的数据通过“开放”和数字化治理出现。从另一方面看，新世界数据在 “电子”制药，“电子工程”和网络科技等领域中创建和不断收集（伯纳斯Lee等人。2006）。在诸如在计算的诞生的情况下，在社会科学的基础上，来自移动手机和社交网络的分析数字的痕迹和脚印（所谓的“数字的影子，布罗斯特Bruster的变体等。2011）也是真实的。所有这些事态发展得益于新的数据收集技术的兴起，可用性更经济实惠的分析工具，建模和仿真，和云服务的出现可以准确地监控，跟踪，并提供局部数据。

然而，目前的研究领域是有限的和新兴的实践的重点主要以机器可读的格式开放政府数据发布，可能通过开放标准。更多创新的实现包括关联数据的应用却很少研究在治理层面实施，特别是关于开放数据的潜力（包括关联数据），尤其是大数据可以直接从公民和其他感兴趣的组织那收集输入和反馈与政策相结合的建模技术和参与信息和通信技术（ICT）为基础的解决方案，所以最终提高其各个阶段的决策过程。并且更重要的，因为每一秒，我们记录和每一个产生的数据的数量不断增加，所以我们还需要能够同样迅速地理解这些数据。 从监控交通流量跟踪疫情蔓延到买卖股票，时间是本质。在信息的理解上，一点点的延迟可能花费不仅是金钱，而且还是生命。

因此，本章结构如下：研究的基本原理和方法（第2节），在第3节，它提供了一个有关国家公共治理的大数据技术发挥的状态概述。在两个重要发现进行深入的案例研究为交叉的一部分CROSSOVER项目（见下文）就大数据进行了讨论，而在第5节，在决策2.0进行的讨论中，所推导的主要挑战的来源以及构成了CROSSOVER的路线图的一部分。本章最后在第6大纲为今后这个领域的研究方向列出政策影响，提供了建议。

1. 基本原理和方法

本章的目的是提供一种目前处在争议中的观点，这个观点在大数据的领域，旨在评估当前和潜在的信息通信技术工具的用处，工具是为协同治理和打造为了开放政府运作和提高决策过程的“情报”的政策建模。在此背景下，大数据指的是不能被储存，捕获，管理，并且通过常规的数据库软件进行分析。因此，大数据是一个主观而不是技术的定义，因为它不涉及到定量阈值（例如，在TB的计），而是一个移动的工具。牢记这一点，大数据的定义并不仅仅涉及非常大的数据集的使用，也一个从计算转向思考、研究的担忧（伯克霍尔德1992）。

从业者的角度来看，大数据可以根据五个方面被定义，被称为五大VS：（a）量（在2012年，每天大约有2.5EB的数据被创建，而且这个数字每40个月就大约会翻一番，从而考虑大数据的度量单位时，Zettabyte，相当于十亿Terabyte）,（b）速度（这是指数据生成的速度，数据生成的的速率以及做决策时采取行动时机），（c）品种（如有数据类型和代表，以及它们的语义的相互作用，因为大数据需要的信息，更新和图像的形式发布到社交网络;从传感器上读取;从移动电话上读取GPS信号等）（d）变化（比如数据在数量和结构上的变化）以及（e）传播（如数据在网络上以病毒的方式传播）(Gartner 2011; McAfee and Brynjolfs-son 2012; Vercellis 2013).

在此背景下，由拉图（2009年），指出当工具被改变，也整个社会理论会随着它的需要而发生变化。这种观点认为，大数据作为一种意境改变只是本身的知识体系出现，因为它有能力来告知我们如何设想人际网络和社区。

如同Lazer et al.（2009），我们不仅提供的以一种未有的深度和规模去收集和分析数据的可能性，而且也有在研究过程中，知识的结构中，与接合过程信息，并且自然和现实的分类中也有变化。因此，大数据能给我们带来一个关于如何思考研究本身的根本性的转变，以及我们的商业经营。

但是为什么大数据会在治理和政策制定方面起作用？

大数据可以产生巨大的影响，因为它的作用可以应用到各种各样的政策领域：医疗保健，通过家庭必备的连续监测，从而使保健更加具有预防性和个性化，从而减少住院费用同时提高质量，预测传染病暴发的检测和疫情的发展（如麦肯锡2013年）；在教育方面，通过使收集学生表现的数据成为可能，这要归功于大规模的对教育活动的网络部署，将有可能设计出更有效的方式（CCC2012）；在城市规划，大量的描述人和地方的精准数据从行政系统中，手机网络，传感器，或其它类似的源中生成;智能交通和能源效率的系统的基础上，基于道路网络数据的分析和的可视化数据，从而实施拥堵收费制度，减少交通拥堵，或者通过利用传感器网络，以便于使用无处不在的数据收集去改善环境建模和通过数据分析和智能电表来分析能源使用模式，这对于节能政策的实施和避免停电以及提高能源节约很有帮助（CCC2012）。

大数据也可以用在与公共治理相关的许多其他部门中。例如，大数据的可用性和深入的“实时”的调查可以促进合同的综合分析，以找到和金融机构之间的依赖关系，以评估金融系统中银行和金融机构的风险（赛鲁迪等，2012）。 在社交媒体和网络的对话分析中，以及在由指称恐怖分子进行金融交易的分析中，可以用于防止犯罪和保障国土安全（阿扎德和Gupta2011）。可以通过安全信息和事件管理分析进行计算机安全评估也可以更好利用大数据分析（联合国全球脉冲2012）。

浅析大数据也可以有助于保持更好地跟踪食品和药品生产和分配链，以及对水收集数据和下水道使用，以便通过检测泄漏，以减少水的消耗。传感器，GPS，摄像机和危机检测的通讯系统的通途，管理和响应，以及对于碳足迹管理也可以生成重要信息，在这些领域更好地进行决策的见解(UN Global Pulse 2012)。

本章是基当前研究被作者当成CROSSOVER项目的部分的当前研究：社区桥接下一代决策，欧盟委员会的一个FP7资助的支援行动，其目的是达到提高用户，尤其是政府的从业者，以及政策制定者的意识，同时开发用于为下一代政策制定者的长期的兴趣和义务来建立科学政治基础而建立一个研究路线图。特别是，章节介绍的选定的一个分析案例，以识别源于协同治理和政策建模解决方案的信息和通信技术的范围内的大数据技术和方法的应用特征和作用。

这种分析是路标演习的一部分，也是CROSSOVER项目实施的一部分，具体到对大数据的影响。研究挑战定义为政策制定路线图2.0的“数据供电协同治理”，其目的是为政策制定者改善他们的工作而提供的技术大纲以及在未来什么可以得到（CROSSOVER 2012a）。

1. 大数据技术在其与公共治理的关系中起到的作用

正如我们上面提到的，大数据的定义不涉及定量阈值（例如在Terabytes方面），而不是一个移动的技术。牢记这一点，在许多领域的大数据的定义范围从几个TB 至多个PB ，并且它不只是涉及非常大的数据集的使用，也涉及数据在思考和研究的计算转变（伯克霍尔德1992）。

技术和方法，以支持大数据分析和相关模型和模拟提高洞察力和提高决策，现在成为主流私营部门（例如见​​麦肯锡2013b与被也被用于对于研发制药部门）和在公共治理领域中的启动。

然而，尽管在商业媒体有很多轶事和案例研究显示大数据的潜力和存在数据驱动的价值，但大数据领域仍然缺乏证据的有效的影响，和数据驱动策略成功的条件。

只是到了最近，在2012年，麻省理工学院中心数码商务团队，他们来自于沃顿商学院的在共同合作与麦肯锡商业技术办公室和研究人员，进行了研究，以展示美国数据驱动的公司的积极表现与更传统的业务领导活动的对比。与330个来自北美公司的高管就关于他们的组织和技术管理实践进行结构式访谈，从他们的年度报告和独立人士透露，收集表现数据。研究表明，越来越多的公司在数据的带动下更有特色，他们对财务和运营业绩目标的措施执行中越有更好的表现。特别是公司在其行业中使用的前三分之一数据驱动，他们的决策平均5％的更高效，6％更有利可图比他们的竞争对手。在统计劳动，资本，购买服务和传统信息、技术方面投资的比例之后性能差异依然强劲。这些反映在可衡量的增加股票市场的估值具有统计学意义和经济意义(McAfee and Brynjolfsson 2012)。这就是说，尽管大数据的问题近几年一直存在，仍有一些知识及其应用的决定因素，特别是在公共政策领域，其中“表现”，不能简单地代替增加收入或销售。

然而，在技术、创新和治理（广义上的）地交集处，有越来越多的研究出现，探索大数据分析和信息通信技术工具是怎么使得建模、仿真和可视化使决策更加智能化的。例如在私人部门利用大数据，如改善抵港的航班预计时间或为零售企业的个性化推广提高分析速度，这些都是成功的例子，也开始深入进行分析。在此外，使用全球城市产生的数据的实验就如何在我们每天生活的“智能环保”环境中获得信息提供了见解，这可能被利用来改善公共服务的提供。

然而，许多大的问题仍然存在，开放性，如同Byrnes（2012）预计的，

尽管大数据在ICT行业是即时新闻，但仍然不确定它是仅仅是一个好机会还是是一个伤脑筋的问题。事实上，机会不断涌现，但这些都应该由什么待办事项明显迹象，以及如何应对，以免它变成一个严重的头痛问题，尤其是对决策者，在私营和公共部门。

为了解决这个问题，在下面的章节中，我们报道了一些大数据在施政和决策上的应用的例子，预测了大数据的作用可以运用到各种各样的公共政策问题，大量的证据表明，主要应用在传统硬科学和商业上的大数据技术和方法治理对于公共政策的重要性。

例如，西北大学的一个研究小组能够基于手机过去发出的指令从而预测人的位置。此外，来自麻省理工学院的Pentland所做的研究显示，手机可以用作传感器用于预测人类行为和流动性，因为他们可以量化人们的动作从解释所得到的通勤模式的变化，例如通过失业人员。

大数据通过依赖于以家为基础的持续的监管，可以使卫生保健更加具有预防性和个性化，在减少医疗支出的同时提高质量。（mckinsey2013a) 。在线数据可以被用来作为症候群的监视，也就是数字流行病学。举例来说，谷歌流行病趋势就是一种基于查询盛行的方式，而这种查询是有关于类似流感的特征。正如Ginsberg（2009）展示的那样，在一个网络用户很多的地区调查查询是可以发现感冒流行病的。,事实上，根据美国疾病控制与预防中心（cdc)。通过在线查询可获得的巨大的数据的获得可以有助于在实验分析之前发现流行病的爆发。另一种相关的方式就是谷歌登革热趋势。在这个观点中，paul和dredze（2011）在美国通过推特发表了一个有关于健康的分析，他们发现模型的河实际的流感绿存在一个静谧的相互关系。同样地，在推特上的数据可以用来分析去研究病毒或疾病的地理扩散。最后，健康地图是一个有趣的例子，关于当今全球感染病的全面的情况被虚构在一张地图中（freifeld et al,2008),而数据的来源网上新闻，证人报道，专家牧师讨论和官方报道。

在一个不同的主题上，考虑到时间人口在2050年将达到90亿，有必要制定旨在保障

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[32072]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word