大数据推动政府治理变革（2）

推动治理决策变革：从经验决策到数据决策

公共决策本质上是缩短理想和现实之间差距的过程，它是未来导向的。公共决策需在准确把握客观现实的基础上，做出符合目的的选择与决断。传统公共决策往往是依靠政治精英和业务专家的知识、经验、直觉做出的，决策依据主要是过去事实和经验理性，很大程度上是一种经验决策和模糊决策，决策结果同客观现实存在着较大的偏差。决策者对未来的预测受支持数据、时间以及预测水平的限制，是无法做到完全理性和精准的。大数据不断颠覆着公共决策的基本方式，西方学者纷纷倡导“数据化决策”或“数据驱动的决策”，其核心理念就是一切让数据说话，发现好想法，做出好决策。根据舍恩伯格的大数据思维变革理论，我们可以理出从经验决策向数据驱动决策转化的实现路径。

从小数据到全数据。大数据时代，公共决策可以借助于云计算分析更多的数据，甚至可以处理和具体决策有关的所有数据，而不再依赖以前随机采样的小数据。公共决策将从依托传统的抽样调查、典型调研、专家会议，转向分析全面而完整的数据，超越惯性思维和偏见，使决策真正“基于实证的事实”。公共决策应尽可能地实现全数据以超越局部精准掌控战略全局，防止以偏概全，并注意各类异常情况，发现背后的潜在机会和威胁，防止因小失大。

从“应该是什么”到“实际是什么”。基于相关关系的预测是大数据的核心，数据决策应注重寻找事物间的相关关系，关联物能提醒我们某件事情正在发生。例如，有的搜索工具通过分析人们的检索词条，可以预测流感的传播趋势，但要找出检索记录和流感趋势之间的关系，事情就变得异常复杂了。对公共卫生决策而言，能够在紧急时刻精准研判出流感趋势才是最关键的。