王芳
【關(guān)鍵詞】數(shù)字政府 知識(shí)復(fù)用 政府治理
近20年來(lái),我國(guó)電子政務(wù)不斷深化發(fā)展。從一站式服務(wù)到“指尖辦理”,從“萬(wàn)里審批圖”到“秒辦秒批”和“不見(jiàn)面審批”,從“條塊分割”到“塊數(shù)據(jù)”管理,數(shù)據(jù)共享使得政府的整體性治理效能不斷提升,在行政許可、市場(chǎng)監(jiān)管、社會(huì)治理、精準(zhǔn)扶貧、智慧城市建設(shè)等方面取得了顯著成效,大大提升了人民群眾的獲得感和幸福感。與此同時(shí),政府在公共服務(wù)和社會(huì)治理過(guò)程中也積累了大量的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)和寶貴知識(shí)。其中,除一小部分存留在行政管理人員或相關(guān)領(lǐng)域?qū)<业哪X海中之外,大部分以電子文件與數(shù)字檔案的形式保存起來(lái),形成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)。
大規(guī)模積累的數(shù)據(jù)其價(jià)值大致可以劃分為兩種:第一種是信息價(jià)值,涉及憑證價(jià)值、事實(shí)認(rèn)定、身份識(shí)別等,主要通過(guò)數(shù)據(jù)的查詢(xún)與檢索來(lái)實(shí)現(xiàn);第二種是知識(shí)價(jià)值,需要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)分析、因果推斷和可視化表示來(lái)實(shí)現(xiàn),適用于情境感知、決策支持、政策制定、應(yīng)急響應(yīng)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。知識(shí)復(fù)用可以降低政府治理成本,提升政府治理效能。大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的深化應(yīng)用使得政府知識(shí)復(fù)用的條件漸趨成熟,為數(shù)字政府的智能化治理奠定了基礎(chǔ)。
知識(shí)的分類(lèi)
知識(shí)來(lái)源于人類(lèi)對(duì)客觀現(xiàn)象和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)提煉,代表了一定時(shí)期內(nèi)和一定條件下個(gè)體或群體對(duì)現(xiàn)象的正確認(rèn)識(shí)和對(duì)規(guī)律的正確把握。認(rèn)識(shí)論哲學(xué)家致力于研究知識(shí)的組成部分、來(lái)源、限度以及知識(shí)的正當(dāng)性問(wèn)題(Moser, 2002)。[1]他們分析知識(shí)的本質(zhì),以及它與類(lèi)似概念如真理、信仰和正當(dāng)性的關(guān)系。在管理學(xué)領(lǐng)域,Davenport與Prusak(2000)提出,“知識(shí)是一個(gè)流動(dòng)的組合,由框架經(jīng)驗(yàn)、價(jià)值觀、背景信息和專(zhuān)家見(jiàn)解組成,為評(píng)估和整合新的經(jīng)驗(yàn)與信息提供了框架”。[2]在情報(bào)學(xué)領(lǐng)域,知識(shí)被認(rèn)為是通過(guò)信息分析活動(dòng)獲得的關(guān)于現(xiàn)象或事物變化的規(guī)律或模式,通過(guò)文獻(xiàn)得以記錄和傳承。袁翰青教授在1964年發(fā)表的《現(xiàn)代文獻(xiàn)工作的基本概念》一文中指出:“文獻(xiàn)工作是將分散知識(shí)記錄起來(lái)的工作,特別是文獻(xiàn)中新發(fā)現(xiàn)的知識(shí)單元,經(jīng)過(guò)學(xué)術(shù)分析與抽出之后,用一定的方法組織起來(lái),對(duì)使用者提供最大的便利,能隨時(shí)被檢索到并參考利用?!盵3]相比于描述事實(shí)的數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)傳遞的信息,知識(shí)揭示了復(fù)雜現(xiàn)象背后的關(guān)系或規(guī)律,具有更強(qiáng)的系統(tǒng)性、穩(wěn)定性、簡(jiǎn)約性和傳承性。知識(shí)可以指導(dǎo)個(gè)體或組織在面對(duì)復(fù)雜現(xiàn)象時(shí)準(zhǔn)確把握問(wèn)題、制定有效的解決方案、采取合理的行動(dòng)或?qū)ξ磥?lái)進(jìn)行正確預(yù)測(cè)。
經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)將知識(shí)劃分為知道“是什么、為什么、怎么做和是誰(shuí)的”四大類(lèi)。英國(guó)內(nèi)閣辦公室治理小組負(fù)責(zé)人Rycroft提出政府知識(shí)的7條原則:知識(shí)是有價(jià)值的財(cái)產(chǎn),知識(shí)需要合適的環(huán)境才能茁壯成長(zhǎng),知識(shí)在必要和可能的地方被捕獲,知識(shí)被自由地尋求和分享,知識(shí)通過(guò)復(fù)用而增值,知識(shí)支撐個(gè)體學(xué)習(xí),知識(shí)支持組織學(xué)習(xí)。[4]根據(jù)知識(shí)能否被清晰地表述和有效地轉(zhuǎn)移,可以將知識(shí)劃分為經(jīng)過(guò)書(shū)面文字、圖表、公式、聲音、動(dòng)作等符號(hào)編碼的顯性知識(shí)和隱藏在人腦中尚未被符號(hào)表述的隱性知識(shí)兩大類(lèi)。[5]隱性知識(shí)和顯性知識(shí)在相互轉(zhuǎn)化中產(chǎn)生價(jià)值,包括隱性知識(shí)的社會(huì)化、外化和顯性知識(shí)的融合與內(nèi)化四個(gè)階段。一方面,個(gè)體在自身經(jīng)驗(yàn)和已有知識(shí)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,通過(guò)學(xué)習(xí)、理解將組織內(nèi)外的顯性知識(shí)內(nèi)化為隱性知識(shí),并進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力;另一方面,個(gè)體通過(guò)展示、寫(xiě)作、演講等活動(dòng)將隱性知識(shí)轉(zhuǎn)化為顯性知識(shí),促進(jìn)知識(shí)的共享與傳播。[6]在5G時(shí)代,視頻傳播和可視化技術(shù)將更多隱性知識(shí)以簡(jiǎn)潔、直觀、生動(dòng)的形式表示出來(lái),大大提高了知識(shí)的可獲取性和可理解性。
知識(shí)的復(fù)用
知識(shí)復(fù)用是指組織或個(gè)人運(yùn)用特定的方法或技術(shù)手段對(duì)已有知識(shí)進(jìn)行重復(fù)利用以實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)并使知識(shí)增值的過(guò)程,既包括顯性知識(shí)的復(fù)用,也包括隱性知識(shí)的復(fù)用。就個(gè)體而言,復(fù)用他人已經(jīng)學(xué)習(xí)、創(chuàng)造和證明的知識(shí)可以節(jié)省時(shí)間和金錢(qián),最小化風(fēng)險(xiǎn),提高效率。就組織而言,知識(shí)是重要資產(chǎn),是具有一定的普適性、可遷移性和可復(fù)用的事實(shí)、模式與判斷,涉及創(chuàng)新復(fù)用、技術(shù)復(fù)用、設(shè)計(jì)復(fù)用、軟件復(fù)用等。
知識(shí)復(fù)用是企業(yè)知識(shí)管理的重要目標(biāo),一般指企業(yè)組織借助信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的再利用,包括知識(shí)管理系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)、本體,等等。Markus(2 0 0 1)認(rèn)為知識(shí)復(fù)用的重點(diǎn)是知識(shí)管理系統(tǒng)和知識(shí)庫(kù),通常稱(chēng)為組織記憶系統(tǒng),并提出四種知識(shí)復(fù)用情況,包括共享工作的生產(chǎn)者,共享工作的實(shí)踐者,尋求專(zhuān)業(yè)知識(shí)的新手,以及二次知識(shí)的挖掘者。[7]Majchrzak等人(2 0 1 3)將知識(shí)復(fù)用界定為組織或個(gè)體對(duì)已有知識(shí)庫(kù)進(jìn)行挖掘、搜索、再概念化和再利用的行為。[8]其中,知識(shí)庫(kù)是知識(shí)復(fù)用的基礎(chǔ)。Zhao等人(2020)在知識(shí)流的背景下對(duì)知識(shí)復(fù)用進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分析,將學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的知識(shí)復(fù)用分為四個(gè)階段,即知識(shí)搜索、知識(shí)評(píng)價(jià)、知識(shí)重組和知識(shí)創(chuàng)造,并以此為核心建立了一個(gè)知識(shí)重用機(jī)制模型。[9]Berkani和Chikh(2010)研究了知識(shí)復(fù)用的兩個(gè)子過(guò)程:一是實(shí)化過(guò)程,將隱性知識(shí)和引出知識(shí)轉(zhuǎn)化為新的引出知識(shí)。二是標(biāo)引過(guò)程,運(yùn)用本體進(jìn)行標(biāo)引使已有的知識(shí)可復(fù)用。[10]
Majchrzak等人(2004)對(duì)六個(gè)創(chuàng)新案例中知識(shí)復(fù)用的過(guò)程進(jìn)行研究,確認(rèn)了創(chuàng)新復(fù)用的三種主要活動(dòng):重新認(rèn)識(shí)問(wèn)題和方法,包括決定尋找其他人的想法以供復(fù)用;搜索和評(píng)估他人的想法以供復(fù)用;發(fā)展選定的想法。[11]Stenholm等人(2019)在文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一個(gè)以支持技術(shù)復(fù)用能力的12種實(shí)踐為特征的框架,并歸納出四類(lèi)成功因素:戰(zhàn)略(平臺(tái)思維)、過(guò)程(支持技術(shù)集成)、文化(創(chuàng)建可復(fù)用資產(chǎn))、信息技術(shù)(管理知識(shí))。[12]Zhang等人(2 0 1 2)在研究復(fù)雜機(jī)械裝置設(shè)計(jì)復(fù)用策略的基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)了基于實(shí)例的設(shè)計(jì)工具和設(shè)計(jì)知識(shí)管理工具。[13]Li等人(2021)構(gòu)建了一個(gè)元學(xué)習(xí)框架,用于幫助安全管理人員共享風(fēng)險(xiǎn)知識(shí),預(yù)測(cè)建筑業(yè)各類(lèi)事故中工傷的風(fēng)險(xiǎn)。[14]Cheuk等人(2 0 1 7)基于案例研究發(fā)現(xiàn)了影響知識(shí)復(fù)用的六個(gè)情境因素,包括目的、時(shí)間壓力、語(yǔ)言、可及性、作者和日期,其中知識(shí)創(chuàng)建和復(fù)用的目的不匹配最有可能降低知識(shí)復(fù)用的有效性。[15]AlexBennet與David Bennet(2008)運(yùn)用神經(jīng)科學(xué)的研究方法發(fā)現(xiàn),知識(shí)動(dòng)員建立在人腦神經(jīng)元放電的聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,專(zhuān)家和利益相關(guān)者之間的協(xié)作不僅有助于為當(dāng)前問(wèn)題提供具體的解決方案,而且為社區(qū)的持續(xù)改進(jìn)、協(xié)作和可持續(xù)性奠定了基礎(chǔ)。[16]
Sandkuhl(2015)將知識(shí)復(fù)用技術(shù)總結(jié)為基于模塊的技術(shù)、基于參考體系結(jié)構(gòu)的技術(shù)和基于模式的技術(shù),具體包括語(yǔ)義、知識(shí)工程、任務(wù)、信息需求、知識(shí)架構(gòu)、本體架構(gòu)、知識(shí)形式化、交互模式、知識(shí)轉(zhuǎn)換、工作流模式等。[17]Zhang等(2017)提出了一種基于圖的知識(shí)復(fù)用方法,用于支持新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中的知識(shí)驅(qū)動(dòng)決策。[18]在大數(shù)據(jù)時(shí)代,各種記錄與翻譯技術(shù)使得知識(shí)的積累迅速增加,數(shù)據(jù)挖掘、本體、知識(shí)圖譜、圖數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等知識(shí)發(fā)現(xiàn)、組織、表示和推理技術(shù)的發(fā)展,提高了知識(shí)發(fā)現(xiàn)的效率和準(zhǔn)確性,而互聯(lián)網(wǎng)與社交媒體的空前發(fā)達(dá)又使得知識(shí)的擴(kuò)散與傳播更為廣泛,從而為知識(shí)復(fù)用奠定了良好的基礎(chǔ)。
政府知識(shí)復(fù)用的三個(gè)層次
信息與知識(shí)活動(dòng)貫穿于政府的政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與文化職能之中,具體體現(xiàn)為數(shù)據(jù)收集、文件編制、情報(bào)分析、決策制定、新聞宣傳、效能評(píng)估等一系列工作環(huán)節(jié)。政府在國(guó)家治理與自身運(yùn)行的過(guò)程中,通過(guò)檔案文獻(xiàn)、歷史研究和專(zhuān)家積累傳承與利用知識(shí)。Rubenstein-Montano等人(2001)通過(guò)對(duì)美國(guó)社會(huì)保障局知識(shí)管理的研究,提出知識(shí)管理可以成為解決“政府灰色化”和導(dǎo)致政府組織專(zhuān)業(yè)知識(shí)流失的其他因素的有力工具。[19]黃璜提出,引入現(xiàn)代信息技術(shù)建立知識(shí)管理系統(tǒng),有助于提高政府知識(shí)管理的效能,促進(jìn)建立學(xué)習(xí)型、科學(xué)型、敏捷型和創(chuàng)新型的政府。[20]Abu-Shanab與Shehabat(2018)的研究發(fā)現(xiàn),政府知識(shí)管理可以調(diào)節(jié)IT基礎(chǔ)設(shè)施并管理電子政務(wù)項(xiàng)目是成功的預(yù)測(cè)。[21]美國(guó)陸軍情報(bào)部門(mén)陸軍經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)中心(CALL)在將獨(dú)特的知識(shí)復(fù)用過(guò)程融入其運(yùn)作模式時(shí),強(qiáng)調(diào)知識(shí)的收集、提煉和傳播、學(xué)科專(zhuān)家的作用以及技術(shù)的促進(jìn)作用。[22]李楊與翁士洪的研究發(fā)現(xiàn),地方政府應(yīng)破除對(duì)單方知識(shí)的路徑依賴(lài),鼓勵(lì)知識(shí)碰撞;尋求“中間道路”,建立常態(tài)化知識(shí)交換渠道;進(jìn)行反思性的制度構(gòu)建,推動(dòng)行政知識(shí)迭代。[23]
知識(shí)復(fù)用可以提高政府決策的能力和效率,降低決策中重復(fù)收集和分析信息的成本,是政府從數(shù)字化治理向智能化治理轉(zhuǎn)型的必要條件,對(duì)于政策制定、公共服務(wù)、應(yīng)急響應(yīng)、社會(huì)治理、市場(chǎng)監(jiān)管、文化發(fā)展以及專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域的管理決策具有重要價(jià)值。
政府知識(shí)復(fù)用可以簡(jiǎn)單劃分為三個(gè)層次。第一,檔案文件的調(diào)用、查閱與編研。目前,我國(guó)數(shù)字檔案館建設(shè)取得顯著成效,紙質(zhì)檔案文件通過(guò)數(shù)字化掃描和進(jìn)一步的數(shù)據(jù)化逐漸轉(zhuǎn)化為知識(shí)密集型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。社保、學(xué)籍、婚姻等民生檔案的異地遠(yuǎn)程查檔十分便利,大大提升了公共服務(wù)和社會(huì)治理效率。浙江政務(wù)服務(wù)網(wǎng)查檔功能開(kāi)通后,市民到浙江、江蘇、安徽、上海等地任一檔案館,或通過(guò)“浙里辦”APP、“南潯檔案”微信公眾號(hào)“掌上查檔”,都可查閱自己的檔案信息,實(shí)現(xiàn)了“一窗受理、一站查檔、百館聯(lián)動(dòng)”,極大地方便了群眾辦事。[24]城建、水利、設(shè)備、研發(fā)等科技檔案在生產(chǎn)建設(shè)、科技創(chuàng)新中的復(fù)用可以提高設(shè)計(jì)效率和標(biāo)準(zhǔn)化程度。2020年1月23日,為建設(shè)應(yīng)急傳染病醫(yī)院火神山醫(yī)院,武漢市城鄉(xiāng)建設(shè)局向中國(guó)中元國(guó)際工程有限工司緊急調(diào)用2003年抗擊“非典”時(shí)小湯山醫(yī)院的全套設(shè)計(jì)圖紙。當(dāng)晚,中國(guó)中元組織醫(yī)療建筑設(shè)計(jì)各專(zhuān)業(yè)的專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)與武漢方面設(shè)計(jì)人員直接對(duì)接,24小時(shí)提供技術(shù)支持,充分發(fā)揮了科技檔案作為顯性知識(shí)的價(jià)值和專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)隱性知識(shí)的價(jià)值。[25]
第二,結(jié)構(gòu)化政府?dāng)?shù)據(jù)的查詢(xún)與利用。政府?dāng)?shù)據(jù)中心、跨部門(mén)數(shù)據(jù)共享交換平臺(tái)和政府開(kāi)放數(shù)據(jù)網(wǎng)站的建立,大大促進(jìn)了數(shù)據(jù)的查詢(xún)、分析和利用。盡管政府跨部門(mén)數(shù)據(jù)共享存在種種障礙,[26]但仍然取得了可觀的進(jìn)展。當(dāng)前,貴州已經(jīng)建成省級(jí)數(shù)據(jù)共享交換平臺(tái),打造數(shù)據(jù)共享資源池,形成了“上聯(lián)國(guó)家、橫聯(lián)廳局、下聯(lián)市州”的共享交換體系,部門(mén)間累計(jì)共享交換數(shù)據(jù)2.06億余批次7397億余條,為數(shù)字政府建設(shè)提供了有力支撐。[27]
第三,基于大數(shù)據(jù)的知識(shí)抽取、組織、管理和復(fù)用。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累,數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理成本也在上升。2020年9月26日,國(guó)家“東數(shù)西算”產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟在甘肅省蘭州市成立,[28]以推動(dòng)大型數(shù)據(jù)中心向可再生能源豐富,氣候、地質(zhì)等條件適宜的區(qū)域布局,實(shí)現(xiàn)“東數(shù)西算”。此外,用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)的重復(fù)分析利用也造成了一定程度的浪費(fèi)。為應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題,有必要對(duì)數(shù)據(jù)分析的知識(shí)性結(jié)果進(jìn)行組織管理和復(fù)用。從知識(shí)工程的視角來(lái)看,知識(shí)是從數(shù)據(jù)中提煉出來(lái)的事實(shí)、概念、關(guān)系、模式和方法,是對(duì)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)化和提煉。相對(duì)于數(shù)據(jù),知識(shí)的問(wèn)題針對(duì)性更強(qiáng)、表達(dá)更簡(jiǎn)約、結(jié)構(gòu)更穩(wěn)定、普適性更強(qiáng),同時(shí),知識(shí)存儲(chǔ)、傳遞和利用的成本也更低。比如,原國(guó)家安監(jiān)總局建設(shè)了政府垂直行業(yè)知識(shí)庫(kù),提供基于安全生產(chǎn)事故數(shù)據(jù)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)和精準(zhǔn)檢索,以及多維度的安全生產(chǎn)事故態(tài)勢(shì)分析,同時(shí)構(gòu)建基于本體和關(guān)聯(lián)規(guī)則的全國(guó)安全生產(chǎn)監(jiān)督管理語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò),運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)將歷史性安全生產(chǎn)事故信息進(jìn)行匯聚分類(lèi)和相似性判斷,為相似事故的決策人員提供參考。
另外,在特定情境下,如新冠肺炎疫情期間,相關(guān)領(lǐng)域的專(zhuān)家和社會(huì)公眾通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)貢獻(xiàn)了大量知識(shí),但存在著不完整、不準(zhǔn)確、碎片化、真假難辨等問(wèn)題。因此,政府有必要在疫情發(fā)生過(guò)程中高度重視知識(shí)庫(kù)建設(shè),將疫情發(fā)生期間所獲得的經(jīng)驗(yàn)、教訓(xùn)和知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)地記錄、組織與管理,以便為未來(lái)決策提供參考。比如,當(dāng)新冠肺炎疫情暴發(fā)時(shí),政府急需SARS以及以前曾經(jīng)發(fā)生過(guò)的大規(guī)模傳染性疫情防控和應(yīng)對(duì)的知識(shí)作為參考。目前,一些地方政府網(wǎng)站在政民互動(dòng)欄目下設(shè)立了“知識(shí)庫(kù)”專(zhuān)欄,主要是為市民提供政策法規(guī)和日常辦事的咨詢(xún)服務(wù)信息。但是,這些地方政府自身知識(shí)庫(kù)的建設(shè)尚未得到足夠重視。
實(shí)現(xiàn)政府知識(shí)復(fù)用的條件
政府提高知識(shí)復(fù)用的能力和水平需要具備以下條件。
不斷提高收集、管理高質(zhì)量數(shù)據(jù)的能力。數(shù)據(jù)是知識(shí)抽取的基礎(chǔ),高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是獲取正確知識(shí)的前提。有研究表明,可信的數(shù)據(jù)源是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要條件。因此,應(yīng)從建立可信的數(shù)據(jù)源入手,不但要提高政府?dāng)?shù)據(jù)的真實(shí)性、完整性、可靠性和可用性,而且應(yīng)該建立元數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),增強(qiáng)數(shù)據(jù)描述的深度,從而提高數(shù)據(jù)的可發(fā)現(xiàn)性和可復(fù)用性。
加強(qiáng)知識(shí)抽取,構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)與知識(shí)管理系統(tǒng)。知識(shí)庫(kù)和知識(shí)管理系統(tǒng)是知識(shí)復(fù)用的前提。盡管知識(shí)管理在企業(yè)中已經(jīng)較為成熟,但在政府組織中尚未得到足夠重視。目前,面向開(kāi)放共享的政府?dāng)?shù)據(jù)描述已經(jīng)取得顯著成效,但面向知識(shí)復(fù)用的知識(shí)抽取、標(biāo)引、組織和存儲(chǔ)還遠(yuǎn)未提上議事日程。此次新冠肺炎疫情表明,人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展面臨著極大的不確定性,對(duì)于自然災(zāi)害、事故災(zāi)難、公共衛(wèi)生事件和社會(huì)安全事件等,建立面向應(yīng)急管理的知識(shí)庫(kù)和具備智能化知識(shí)推薦功能的知識(shí)管理系統(tǒng)是十分必要的。政府部門(mén)有必要制定優(yōu)先建立知識(shí)庫(kù)的清單,分批次建立政府知識(shí)庫(kù),以便為知識(shí)復(fù)用和未來(lái)人工智能技術(shù)的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
構(gòu)建領(lǐng)域?qū)<規(guī)臁3酥R(shí)庫(kù)之外,專(zhuān)家知識(shí)也是知識(shí)復(fù)用的重要內(nèi)容。建立健全各個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)家?guī)?,包括領(lǐng)域?qū)<摇⑼诵莼蛘{(diào)離的領(lǐng)導(dǎo)、技術(shù)精英等,與政府決策人員形成良好的社群協(xié)作關(guān)系,不僅有利于促進(jìn)知識(shí)共享,同時(shí)也可以促進(jìn)政策傳播,增進(jìn)公眾對(duì)政府的信任。
構(gòu)建綜合性知識(shí)地圖。本體、知識(shí)圖譜等基于圖的技術(shù)已經(jīng)成為知識(shí)管理和復(fù)用的必備條件。為了提高政府的整體性治理能力,有必要充分復(fù)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),構(gòu)建基于多模態(tài)數(shù)據(jù)源的綜合性知識(shí)地圖,為智慧城市的治理提供依據(jù)。
提升政府部門(mén)知識(shí)復(fù)用的意識(shí)和能力。從文獻(xiàn)調(diào)研來(lái)看,一些政府部門(mén)主要關(guān)注數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享與利用,尚未充分樹(shù)立知識(shí)復(fù)用的意識(shí),對(duì)相關(guān)知識(shí)的抽取、總結(jié)、組織、存儲(chǔ)和復(fù)用的意識(shí)還相當(dāng)薄弱。隨著數(shù)據(jù)的不斷增加,數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、檢索與分析成本將不斷提高,對(duì)于集約化的可復(fù)用知識(shí)的需求將不斷提升。為此,政府部門(mén)應(yīng)當(dāng)增強(qiáng)知識(shí)復(fù)用意識(shí),提升知識(shí)復(fù)用的能力。具體包括了解知識(shí)復(fù)用的重要性,增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力,掌握知識(shí)庫(kù)的建設(shè)維護(hù)和檢索利用的方法與技術(shù)。
部分地方政府知識(shí)復(fù)用的障礙
數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施有待加強(qiáng)。政府基于自身的或其他數(shù)據(jù)資源,對(duì)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的知識(shí)及其適用場(chǎng)景進(jìn)行抽取、組織和表示,以備重復(fù)使用。由于目前數(shù)字檔案的數(shù)據(jù)化程度還比較低,數(shù)據(jù)描述缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),知識(shí)標(biāo)引和抽取工作尚未展開(kāi),導(dǎo)致基于數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)、組織與復(fù)用進(jìn)程仍然比較緩慢。
突發(fā)事件應(yīng)急知識(shí)管理與復(fù)用系統(tǒng)尚未建成。當(dāng)前,一些省市已經(jīng)建立了基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)急指揮中心,但主要用于數(shù)據(jù)共享與協(xié)同辦公,而針對(duì)重大火災(zāi)爆炸事故、安全生產(chǎn)事故、自然災(zāi)害、公共衛(wèi)生事件和社會(huì)安全事件的知識(shí)庫(kù)建設(shè)尚未提上議程,個(gè)別在建項(xiàng)目規(guī)模小、分散性強(qiáng)、知識(shí)覆蓋面低,可用性有限。因此,應(yīng)急管理需要持續(xù)作好多方面的知識(shí)儲(chǔ)備,以備不時(shí)之需。尤其是隨著應(yīng)急人員的調(diào)崗離開(kāi),新加入人員需要迅速掌握專(zhuān)業(yè)知識(shí)。如果有專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)作為支撐,將會(huì)事半功倍??傮w來(lái)看,在應(yīng)急管理領(lǐng)域,數(shù)據(jù)與知識(shí)復(fù)用的準(zhǔn)備工作還遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足潛在需求。
跨部門(mén)數(shù)據(jù)共享面臨障礙。隨著塊數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)集成方案在政府的深化應(yīng)用,政府?dāng)?shù)據(jù)的跨部門(mén)共享取得了突破性進(jìn)展,數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)比對(duì)在社會(huì)治理、精準(zhǔn)扶貧、市場(chǎng)監(jiān)管、行政許可審批等方面發(fā)揮了顯著作用。但目前個(gè)別地方政府存在著數(shù)據(jù)“垂直向上集中,水平共享困難”的問(wèn)題。上級(jí)部門(mén)雖然擁有較大的數(shù)據(jù)共享權(quán)限,但主要從事統(tǒng)籌性治理和研究性業(yè)務(wù),對(duì)于下級(jí)部門(mén)的知識(shí)支持力度不夠。受數(shù)據(jù)使用權(quán)限的限制,少數(shù)基層部門(mén)主要局限于使用本部門(mén)提交的數(shù)據(jù),部門(mén)間的數(shù)據(jù)共享存在拖延、滯后、數(shù)據(jù)交付完整性低等問(wèn)題。數(shù)據(jù)共享不力導(dǎo)致一些部門(mén)在制定創(chuàng)新規(guī)劃與科技發(fā)展戰(zhàn)略時(shí)缺少及時(shí)充分的數(shù)據(jù)支持,要么拍腦袋想當(dāng)然,要么模糊將就;另外個(gè)別部門(mén)則不得以重復(fù)收集和管理數(shù)據(jù),造成資源浪費(fèi)。
政府?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量有待提高。通過(guò)課題組對(duì)75個(gè)城市的調(diào)研發(fā)現(xiàn),目前,少數(shù)地方政府存在同類(lèi)數(shù)據(jù)采集和發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,元數(shù)據(jù)繁簡(jiǎn)不一,部門(mén)間共享交換的數(shù)據(jù)粒度精細(xì)不一,數(shù)據(jù)集不完整、關(guān)聯(lián)性差、連續(xù)性不足等問(wèn)題。在疫情期間,個(gè)別地方政府在公開(kāi)流調(diào)信息的過(guò)程中對(duì)個(gè)人信息和隱私保護(hù)意識(shí)淡薄,缺少規(guī)范指導(dǎo),一些流調(diào)信息公開(kāi)了不必要的個(gè)人信息,甚至引發(fā)網(wǎng)絡(luò)暴力。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)講,低質(zhì)量的數(shù)據(jù)集難以支撐高質(zhì)量的知識(shí)發(fā)現(xiàn),成為知識(shí)復(fù)用的障礙。
一些政府部門(mén)的知識(shí)復(fù)用意識(shí)不強(qiáng)。目前,政府對(duì)知識(shí)的獲取和傳遞主要依靠部門(mén)領(lǐng)導(dǎo)的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)家知識(shí)。關(guān)鍵崗位領(lǐng)導(dǎo)的升遷與調(diào)換可能帶走一些重要的隱性知識(shí),新任領(lǐng)導(dǎo)到崗后學(xué)習(xí)的任務(wù)重、難度大,甚至影響到“一張藍(lán)圖繪到底”的業(yè)務(wù)延續(xù)性。當(dāng)前,少數(shù)省市的數(shù)字政府建設(shè)主要集中于數(shù)據(jù)的采集、融合與共享,尚未充分考慮到知識(shí)的抽取、組織、存儲(chǔ)與管理,知識(shí)復(fù)用意識(shí)薄弱。比如,在一些省市“十四五”規(guī)劃制定過(guò)程中,相當(dāng)多的部門(mén)臨時(shí)尋找專(zhuān)家進(jìn)行簡(jiǎn)單咨詢(xún),缺少對(duì)以往所積累知識(shí)的系統(tǒng)研習(xí)與創(chuàng)新利用。
促進(jìn)政府知識(shí)復(fù)用的對(duì)策建議
知識(shí)復(fù)用可以提高政府決策的質(zhì)量和效率,是實(shí)現(xiàn)數(shù)字政府智能化治理的前提。為了促進(jìn)政府知識(shí)復(fù)用,筆者提出以下對(duì)策建議。
重視知識(shí)管理,提高政府知識(shí)復(fù)用意識(shí)。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累和集中管理,政府需要提高知識(shí)復(fù)用意識(shí),重視知識(shí)發(fā)現(xiàn)與管理。在醫(yī)療衛(wèi)生、應(yīng)急管理、科技創(chuàng)新、城市建設(shè)、水利、農(nóng)業(yè)、生態(tài)、氣象等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)的持續(xù)積累具有重要的知識(shí)價(jià)值。對(duì)突發(fā)事件、重大項(xiàng)目中產(chǎn)生的知識(shí)予以抽取、組織和存儲(chǔ),可以復(fù)用于公務(wù)員培訓(xùn)、危機(jī)預(yù)警、應(yīng)急管理以及異地支援等特定場(chǎng)景之中。
充分利用知識(shí)組織和知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù),提高政府的知識(shí)復(fù)用能力。數(shù)字政府向智能政府的轉(zhuǎn)型意味著政府在知識(shí)的收集、組織、表示、管理、發(fā)現(xiàn)和共享方面達(dá)到較高水平,知識(shí)積累達(dá)到較大規(guī)模,在技術(shù)應(yīng)用、組織結(jié)構(gòu)和制度供給上作好了知識(shí)復(fù)用的準(zhǔn)備,從而大大提高了智能化治理的水平。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),需要在數(shù)字政府的基礎(chǔ)上,充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能、知識(shí)表示與知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù),建設(shè)政府知識(shí)管理系統(tǒng),在重要崗位上實(shí)現(xiàn)知識(shí)的適時(shí)共享、自動(dòng)推薦和智能問(wèn)答,為政策制定、公文撰寫(xiě)、應(yīng)急指揮、公共服務(wù)、社會(huì)治理等提供智能化的知識(shí)與智力支持。
防范數(shù)據(jù)壟斷風(fēng)險(xiǎn),擴(kuò)大基層政府部門(mén)的數(shù)據(jù)使用權(quán)限。目前,政府?dāng)?shù)據(jù)主要是垂直向上集中,基層部門(mén)使用權(quán)限有限,跨部門(mén)共享依然存在較大困難。但是,基層部門(mén)往往又直接面對(duì)各種困難,需要及時(shí)應(yīng)對(duì)各種問(wèn)題。層層上報(bào)又層層許可的數(shù)據(jù)共享方式存在效率低、信息滯后、易失真等種種問(wèn)題。為解決這一問(wèn)題,一方面,需要擴(kuò)大基層政府的數(shù)據(jù)使用授權(quán),在保證數(shù)據(jù)安全的前提下增加相關(guān)部門(mén)適時(shí)共享所需數(shù)據(jù)的權(quán)限;另一方面,也需要建立專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域的知識(shí)庫(kù)和專(zhuān)家?guī)?。由于知識(shí)的抽象程度高,與個(gè)人或部門(mén)的現(xiàn)實(shí)利益沖突較小,因此,可以加大共享力度,實(shí)現(xiàn)賦能基層政府部門(mén)和一線(xiàn)業(yè)務(wù)人員的目標(biāo)。
加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理,提高政府?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量。政府?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量的提升是高質(zhì)量知識(shí)發(fā)現(xiàn)的前提。為此,需要進(jìn)一步提高政府?dāng)?shù)據(jù)治理水平,通過(guò)制定各類(lèi)數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)安全管理規(guī)范,提高政府?dāng)?shù)據(jù)的完整性、一致性、準(zhǔn)確性、精細(xì)度、安全性、可用性、易用性和關(guān)聯(lián)性,為知識(shí)管理與復(fù)用奠定基礎(chǔ)。
促進(jìn)跨部門(mén)知識(shí)共享,提高整體性治理能力??绮块T(mén)數(shù)據(jù)共享可以提升政府行政效率,降低行政成本,[30]而跨部門(mén)知識(shí)共享則可以通過(guò)促進(jìn)信息和知識(shí)在不同部門(mén)之間的擴(kuò)散、共享,提高政策的協(xié)同性。[31]為此,應(yīng)當(dāng)加大政府部門(mén)之間以及政府與其他組織機(jī)構(gòu)間的知識(shí)共享,通過(guò)會(huì)議交流、專(zhuān)家咨詢(xún)、構(gòu)建專(zhuān)家?guī)斓确绞酱龠M(jìn)隱性知識(shí)的流動(dòng)與共享,提高決策的科學(xué)性和政策的協(xié)同性。
(本文系國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“基于數(shù)據(jù)共享與知識(shí)復(fù)用的數(shù)字政府智能化治理研究”的階段性成果,項(xiàng)目編號(hào):20ZDA039)