信息通信技术的飞速发展以及互联网新媒体的深入普及使全球数据信息量飞速增长。世界著名的ID市场研究公司(International Data Corporation)在研究报告中指出,全球通信总量每两年会增长一倍,2011年全球被复制和创建的数据总量已达到1.8ZB(约1.98万亿GB),随着数据量的不断增长,整个世界开始进入大数据时代。[1]为了赶上大数据发展浪潮,金融、电信、能源、证券、物流、电商、广告等许多行业都开始研究挖掘大数据在其各自领域的应用价值。但大数据应用在公共事务管理方面的研究却较少人涉及,在反腐领域的研究更是屈指可数。文章从大数据的特性着手,结合中国反腐败的发展现状,探讨大数据给中国反腐败带来的机遇和挑战,以期给中国反腐败的发展添砖加瓦。 一、大数据的含义及特点
“一切让数据说话!”[2]5随着大数据浪潮的推进,大数据无疑已经替代物联网和云计算,成为时代发展的又一讨论焦点。当人们在使用手机、电脑、电视、传感器、GPS时,在浏览网页、关注朋友圈、刷新微博、观看视频、上网购物、在线交友、上传文件、发送邮件时,一个个不经意的动作其实已经被智能设备用文字、图片、声音、数字等各种形式记录下来,转变成相应的数据资源。据统计,facebook在全球拥有 9亿用户,日常活跃用户高达5.26 亿,每天新增 25亿条分享、32亿条评论、27 亿个“赞”、3亿张照片。淘宝网最高单日独立用户访问量超1.2亿,页面浏览量达到20亿。百度公司每天则会抓取3 000亿个中文网页……[2]15-17可见,把数以亿计的人们的普通操作收集起来将是一个巨大的数据,这也就是人们今天所讨论的大数据。麦肯锡全球数据分析研究所对大数据是这样定义的:“大数据是指大小超出了典型的数据库工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。”[3]4专业研究机构Gartner 则从描述数据整个系统过程的角度对大数据做出了如下定义: 大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可见,大数据不仅是数据量大,更多的是数据背后的巨大潜力和巨大价值。如果说物联网拓展了数据的存在空间,云计算拓展了数据处理的维度,大数据则是完全从本质上拓展了数据的定义与价值,让社会科学研究也可以在丰富数据的支持下脱下“准科学”的外衣,跨进科学的神圣殿堂。
大数据有如下特点:(1)数据类型多样。大数据不仅包括结构化数据,还包括半结构化数据和非结构化数据。社会化媒体数据(社交网络、博客)、网络日志数据(网联网点击流量数据)、事件数据(实时业务消息)、空间数据(GPS数据、地图坐标数据)、传感器设备、视频、音频等不同类型的数据都是大数据的重要来源。(2)数据量增长快速。据统计,在短短60秒内,YouTube用户会上传长达48小时的视频;Google会收到200万次搜索请求并能极快地回馈结果;Twitter需要处理100万条Tweets信息;AppStore有4.7万次的应用下载;全球新增网页达到571个。[2]29-30 (3)相关而非因果。传统的研究非常重视因果联系,在大数据时代相关关系变得比因果关系更加重要,舍恩伯格认为:“大数据让社会放弃它对因果关系的渴求,而仅需要关注相关关系,也就是说只需要知道是什么,而不需要知道为什么。”[4]24-35飓风与蛋挞、私家车与抗生素、啤酒与尿布看似没有关系的商品间通过数据挖掘就有可能发现它们之间的玄妙相关关系,当一个数据量增加时,另一个数据量也随之增加,这种从大数据中发现的相关关系无疑给商业发展带来了意想不到的收获。(4)价值密度低。大数据的数据量虽然巨大,但是数据不会自己说话。海量杂乱的数据需要挖掘、整合、分析才能得出有价值的结论。10个小时的视频,可能其中有价值的只是那几秒钟的镜头。可见,庞大的数据仅仅是基础,对数据进行分析加工而获得的数据增值才是大数据的真正内涵。 二、大数据给中国反腐败带来的机遇
在大数据时代,各行各业都在发掘并利用大数据的潜在价值。制造商可以利用数据流优化物流、库存和生产,进而提高利润;电商可以利用大数据来判断消费者偏好,从而进行个性化购物推荐。同样,政府也可以让大数据在反腐倡廉中发挥重要作用。 (一)大数据可以用来揭示腐败发生发展的规律
“一年的数据、一个地区的数据看不出太多的章法,随着跨年度、跨地区的数据越来越多,群体的行为特点会呈现出一种秩序、关联和稳定,会有更多的规律浮出水面。”[2]47-50通过收集各方面的数据,利用大数据来探查社会事件背后的规律,以此调整政策执行无疑可以提高现有的公共管理水平。一切腐败现象背后也都存在着一定的规律,都有腐败的共同“密码”可寻,找到这个密码,就无异于找到一把反腐的钥匙。随着中国反腐败工作的不断深入推进,反腐数据的积累也越加丰富,透过这些数据发现一些共性和特性无疑也会为反腐工作的顺利开展提供巨大便利。
如巡视制度是中央纪委发现、查实腐败的有效途径,巡视组多次巡视结果发现矿产资源、土地出让、房地产开发、工程项目、惠民资金和专项经费管理等方面都是“腐败的重灾区”。中央通过总结“腐败重灾区”,并将此次发现的“腐败重灾区”作为下一轮巡视的重点,给各个小组细化“派单”以便有重点地巡视,大大提高了反腐工作的效率。由此可见,通过腐败行为的共性分析,发现腐败发生发展的规律,不但可以为反腐利剑的指向提供参考,还可以为编织制度的笼子提供服务。反腐败既要治标又要治本,对反腐大数据进行科学分析找出腐败规律,既是要找到治标之策,也是走向治本的重要一步。 (二)大数据可以为反腐舆情监测提供支持
大数据还可以用来监控和预测反腐舆情。随着网络的发展以及公众民主意识的提高,越来越多的人选择通过网络来表达自己对反腐败的观点,这种表达是网民思想情绪和群众利益诉求在网上的集中反映,更是公众信念、态度、意见和情绪的体现。习近平说过:“一个政党,一个政权,其前途和命运最终取决于人心向背。如果我们脱离群众、失去人民拥护和支持,最终也会走向失败。”[5]由此可见,通过大数据及时了解公众对反腐的态度并准确预测反腐舆情发展态势是非常重要的。早在2010 年中央就有这方面的部署,第十七届中央纪委五次全会提出:“要拓宽群众参与反腐倡廉工作渠道,加强反腐倡廉舆情网络信息的收集、研判和处置,积极回应社会关切”。[6] 大数据在反腐舆情监控和预测上的重要作用主要包括:一方面,大数据为反腐舆情监控提供了可能。大量网民通过网站、微博、微信、新闻客户端等各种途径关注反腐动态,他们的搜索方式、行为痕迹、浏览、转发、评论等都可以作为结构或半结构化的数据被记录。这些数据反映了人们的态度、意见和诉求,一定程度上大数据成了人们心理变化的记录仪。政府可以利用搜索引擎、社交网络、网络新闻等互联网服务中的语义分析和关键词分析,及时掌握公众对反腐败的态度,监控反腐舆情以便及时回应公众关切。另一方面,大数据也可以为反腐舆情预测提供支持。全球大数据权威巴拉巴西认为:“93%的人类行为是可以预测的,让人们将生活数字化、公式化以及模型化的时候,我们会发现其实大家都非常相似,人类行为看上去很随意、很偶然却极容易被预测。”[7]传统的研究往往是依托理论前提建立假设,然后收集数据,最后验证假设得出结论。但在大数据时代这种自上而下的决策思维被完全颠覆了。大数据的应用逻辑是通过现实数据,在没有假设的前提下去挖掘数据背后的意义,去发现相关关系,发现、预知联系或趋势,这种自下而上的认识过程展示了大数据强大的预测潜力。2009年,谷歌曾通过对其浏览器上用户关于流感的搜索准确预测出流感源,这种预测比官方部门预测报告要早2~3周。[8]
所以人们也可以利用大数据的强大预测功能,通过监控网络关注热点、分析各种消息的传播路径以及传播方式,当下一次类似热点出现时就可以提早预测出它的变化趋势并采取措施。在经历“微笑局长”“房叔房婶”“情妇艳照”等一系列网络反腐事件后,一些地方政府也应开始总结网络舆情发展规律、预测舆情发展态势并学习如何引导网络舆情,努力通过各种途径引导舆论,避免事态进一步恶化。[9] (三)大数据可以为发现腐败和调查腐败提供帮助
腐败惩治可以分为三个阶段:腐败发现、腐败调查和腐败惩处。在科技不断发展的今天,数据的收集已经变得不再困难,各种智能设备收集到的大数据完全可以在腐败发现和腐败调查方面为反腐助力。在美国,一个商家比一个父亲更早知道未成年女儿怀孕,因为商家根据女儿的购物行为预测到可能怀孕而邮寄了相关宣传品。同样,也可以用大数据的数据监控功能及时发现腐败。如腐败行为往往具有隐蔽性,很多贪官会利用其亲属搞腐败。陆续公布的2014年中央巡视组第一轮巡视整改情况通报显示,14个被巡视的对象中有7个地方和单位出现干部亲属子女违规经商办企业问题。[10]山东省存在“领导干部及其亲属插手工程招标、土地转让问题”,宁夏回族自治区存在“一些领导干部子女及其亲属违规在其管辖范围内经商办企业,从事房地产开发、建筑安装、园林绿化等问题”,河南省“市县主要负责人亲属子女经商办企业”,由此可见,“亲缘腐败”已成为腐败的重要形式。如果利用大数据技术为官员及其亲属建立数据库,理清彼此之间的关系,并利用大数据监控与其相关的社会商业资本流向,就可以及时发现账户异常,为反腐提供预警,这样可以及时发现腐败。在腐败调查阶段,大数据同样大有可为。随着现代智能设备的发展,数据采集已经变得不再困难,这些数据也完全可以为反腐提供便利。各个路段、小区、饭店、商场、宾馆、娱乐中心的监控摄像头会捕捉采集在这些场所出现过的官员的行为,人们平时使用的电脑、手机、银行卡、信用卡、身份证等也会如实记录官员们的每一个行动。因此,在调查一个官员的时候,可以利用大数据还原官员各个方面的生活轨迹,通过数据挖掘追踪其中的蛛丝马迹,或是视频资料、或是图片资料都可能是证明其腐败的有力证据。2013年,从“上海高院法官涉集体嫖娼4人被撤免”“湖北高院刑三庭庭长陷嫖娼门”到“湛江国资委官员被曝与女下属开房”,从“河北医生谈笑数回扣”“延安城管打人”到“青岛胶州城建局官员办公室受贿视频曝光”等,全国各地发生了很多起公职人员违纪违规视频曝光被查事件,各种监控视频和图片资料无疑成为这些案件得以顺利结案的一个重要证据。 (四)大数据可以为个性化廉洁教育提供便利
百度提供个人搜索页面设置,淘宝根据用户浏览记录为用户提供个性化精准推荐,雀巢对用户进行精细划分投放一对一个性化广告。美国大火的电视剧《纸牌屋》也采用了这种做法。这个团队利用大数据分析了3 000万次用户体验,包括观众何时暂停、快进、后退,分析了300万次用户搜索操作和400万条用户评价,找到了人们的观看偏好和演员组合,对纸牌屋进行创作改编,实现了这个电视剧的高收视率。[11]由此可见,利用大数据为用户提供个性化服务已经成为势不可挡的潮流。“在大数据时代,信息分类更加明确,很多数据信息服务应该根据个人需求量身定做,这样目的性更强、定位更准确、效果也更好。”[2]310麦肯锡的研究也发现根据个体或人群对公共服务进行细分与定制,能够提高效率、保证效果、提高公民满意度。[4]13-18可见,为了提高社会廉洁教育的精准度和效果,完全可以利用大数据思维引进这种个性化服务模式为反腐倡廉教育服务。可以利用数据挖掘技术以用户过去的行为模式为基础分析出其需求偏好、预测出其可能需要的信息,为其提供个性化的反腐信息推送。首先,可以利用大数据找出公众对微博、微信、短信、网站、电子屏幕等信息接收平台的偏好。充分利用公众经常使用的信息推送平台推动廉洁教育信息,让公众可以在日常浏览信息时就能轻松接收相应的廉洁教育信息,这样就可以保证廉洁教育的覆盖面。如山西省新绛县利用廉政“微平台”来监督官员,公众遇到腐败事件时可以通过该平台来检举,这个“微平台”包括博客、微信、微博、电子举报信箱和QQ等网络媒体。以博客为例,2007年绛州县创办了绛州廉政博客,7年来该博客以其为民、务实、有效赢得了130万人次的点击量,发表日志1 300篇,收集处置网络舆情874条。2008年开通的绛州廉政微博和绛州廉政QQ,粉丝达到12万。特别是2014年1月建立的绛州廉政微信公众平台,短短半年时间,微友已达3万人,推送信息634条,受理投诉举报79件。这个“微平台”不仅可以让公众维护自己的合法权益,还是一个有效的廉政教育平台。其次,根据对象不同提供个性化的廉洁教育内容。[12]除了要充分利用各个电子平台,还要将教育对象进行分类,对不同人群推送不同的廉洁教育内容。如可以以大数据为基础,将用户分为官员和公众,官员可以分为领导层官员与非领导层官员,用户可以以年龄、教育程度、社会背景为依据进行划分。然后用数据挖掘分析出他们的不同需求,进而为其定制个性化廉洁教育内容,如可以给领导层官员提供案例警示、反腐技能、反腐政策等,为公众提供反腐新闻、反腐动态等。最后,根据对象不同采用不同的廉洁教育形式。只有将廉政信息以公众喜好的方式推送才能让公众乐于接收,如对年轻人可以采用视频、漫画等轻松幽默的方式。对官员可以采用政策简报、反腐案例分析等正式的方式,形式服务于内容,新闻、广告、视频、漫画、故事或实地教育等都可以为廉洁教育服务。 三、大数据时代中国反腐败面临的挑战 (一)反腐败信息难以共享
反腐大数据需要各个部门数据库的支撑与配合,然而,随着政府信息化的发展,各个政府在建设电子化政府的过程中出现了一个普遍问题--信息孤岛。据统计,中国各级政府掌握着3 000多个数据库,80%的社会信息数据,但是相互连通的数据库不到30%,从最初的信息建设孤岛、网站建设孤岛、业务孤岛、系统孤岛,演变到现在的数据碎片化、数据割据和数据孤岛。[13]如果各地区、各部门间的反腐数据相互隔绝、无法共享,那么大数据也就没有了用武之地。如果涉及官员的财务、政务、银行、消费等各方面信息无法连通,也就无法及时察觉其腐败苗头。例如:当前“裸官”现象备受关注,“裸官”指官员的配偶和子女都在海外,自己只身在国内做官。这些人“赤条条来回无牵挂”,在国内当官能捞就捞,能贪就贪,贪完就转移财产,一看风头不对,就潜逃国外,给国家造成了巨大损失。涉嫌受贿4 755万元的原铁道部运输局局长、副总工程师张曙光,其夫人和孩子一直居住在美国,早有“裸官”之称,却在10年间边腐边升,边腐边转移财产,给国家造成巨大损失。为什么“裸官”没有被及时发现?为什么官员向境外转移资产没有引起纪检部门的察觉?信息不连通是其中的重要原因。可见,必须让有价值的反腐数据关联起来,让休眠的反腐数据激活起来。 (二)反腐败机构大数据管理技术尚不成熟
利用大数据反腐就必须掌握大数据应用的基本技术。大数据技术由数据的收集、存储、挖掘、分析、可视化等技术组成,只有这些技术达到一定水平才能发掘出大数据反腐的巨大价值。然而现阶段中国反腐败机构关于大数据的各项技术都不尽成熟。首先,数据的爆发式增长,对数据的去伪存真、识别定义、关联交叉,低成本、高可靠的收集、存储提出了更高要求。例如:每天在网络上就腐败问题的发言发帖不计其数,如何去伪存真对其进行有效的收集、存储是人们必须面对的问题。其次,数据处理技术有待提高。针对不同目的和分析对象的建模分析,运用分类学、语义学、关联学等方法对数据进行实时、动态处理也需要相应的大数据技术做支撑。政府电子政务监测系统、网络反腐舆情监测系统以及其他智能化设备每天会收到数以亿计的数据信息,如何在看似杂乱无章的数据中找到适合的模型对其进行有效联接、分析也是人们必须面对的问题。最后,让处理结果以直观、简洁、交互这种可视化的方式呈现也会对现在图表工具的设计提出更多需求。数据分析出来的结果是要让人们观看阅读的,如何利用已有的数据呈现方式,深入浅出地为公众呈现有价值的数据分析结果也是数据分析中不得不面对的问题。大数据技术是制约大数据效用发挥的重要环节,这犹如深海探测,只有人类的潜水勘测技术达到一定水平才能够发掘出更多的深海资源。富兰克斯说:“成功分析的关键不是工具和技术本身,使用这些工具和技术的人才是取得成功的核心要素。”[3]240可见,大数据技术载体--大数据人才是制约反腐大数据效用发挥的关键环节,这不但对中国大数据人才的培养提出了挑战,更对反腐机构对大数据人才的招募提出了要求。 (三)反腐大数据可能泄露个人信息
在大数据时代,人们的教育、消费、医疗、交友、纳税、犯罪等一切生活轨迹都可以被数据记录,这些数据会作为大数据的一部分被存储、挖掘、分析。一方面,大数据存储的数据量巨大,蕴含的价值也大,这会使它像一块奶酪成为被垂涎的对象;另一方面,现在的大数据存储、安防等技术不健全,数据库很容易被黑客攻陷。这也就使得大数据中的个人信息很有可能会被泄露。2005年,美国信息服务机构Choice Point出卖了超过16万条的消费者信息记录,800多人因此遭受直接损失。这一事件随后发展为美国历史上最大的身份盗用丑闻之一。[14]纪委的网络举报平台、网络举报邮箱、政府的信息公开平台、网民在网上发布的反腐线索或反腐言论,都有可能会因信息安全问题而被泄露个人信息,举报人的个人安全可能会因此受到威胁。据统计,60%~70%的腐败案件的线索都是群众提供的,如果提供线索的群众的个人信息得不到保护,无疑将会大大打击公众的反腐热情和反腐积极性。[15] (四)反腐败大数据管理不善可能威胁国家安全
《大数据》一书中列举了这样一个案例,如果美国联邦政府气象局在美国200辆客运大巴车上装备传感器,这些传感器便可沿途收集所有地点的温度、湿度、露水等数据并传回美国国家气象数据中心,这些数据每10分钟采集一次,每天传感器要采集10万次以上的数据,这样就可以清晰地分析出美国每个地方的天气变化。[2]37-39同样,如果将全国所有智能设备收集到的数据连通起来将会准确知道每个角落正在发生、将要发生的事,这些数据被国家掌握可以用于社会管理,但是如果被不法分子窃取,其安全威胁也是无法估量的。中科院计算研究所李国杰院士在谈到大数据的研究意义时指出:“大数据是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源,是一个国家数字主权的体现。大数据将直接影响国家和社会的稳定,是关系国家安全的战略性问题。”[16]当反腐大数据库形成,意味着一些政府部门的政府工作、计划规划、行政信息、政策情况可以被查录,一些官员的任职情况、政绩情况、差旅情况、消费信息会被大数据收集。这样,反腐大数据一旦出现管理不善,就有可能导致数据泄露,国家的许多重要秘密将会被窃取,这无疑会给国家带来安全威胁。 四、大数据时代中国反腐败的对策 (一)打破信息孤岛,让反腐数据连通起来
根据英国皇家联合军种国防研究所2013年出具的报告,大数据在分析、结论和预测方面有着极高的可信度,因此,应该充分利用、最好是多次使用数据,因为这些数据可能是血汗换来的。[17]数据的收集不易、意义重大,但如果数据被放在各个政府档案室中,其价值永远也无法发挥。在大数据时代,让隔绝的数据连起来、让沉寂的数据活起来已经成为服务国家发展的必需。至2012年,中央和省级政务部门主要业务电子政务覆盖率已经达70%。中国部委、省级、副省级政府网站可用性达到98.7%,地市级政府网站服务功能可用性、互动功能分别达到93.9%和90.4%[18]。虽然电子政务发展快速,但各个政府部门之间的数据却连通不起来,这大大限制了大数据效能发挥。如果将反腐所需的信息数据通过云平台分享出来,就可以通过数据挖掘,变成能提高政府反腐效能的资源。为了打破信息孤岛,让反腐数据联通起来,要求政府在大数据战略指导下设立大数据应用顶层平台,建立跨地区、跨领域、跨部门的大数据分享云。不但要在纵向上把中央、省级、市级、县级乃至乡镇级的政府信息资源连通起来,也要把横向上的政府行政、司法、工业、农业、税务、城建,必要时加上银行系统连通起来,只有这样才能将每个官员的每个行动都置于数据信息的监控之下,时刻把握官员行为动态,将潜藏在暗处的腐败交易利用数据相关性使其浮出水面。这样不但可以监测一个地区的经济社会发展情况,还可以对一个官员的政绩能力做出考核评价,对其廉洁程度进行监控评估,必要时作为搜集其腐败证据的线索资源库。例如:近年来,“房叔”“房婶”事件不断进入公众视野,福建监管局原副局长被曝拥16套房产;郑州90后“房妹”被曝有11套房,其哥哥14套;山西纪委女干部双户口,其公公10余处房产;黑龙江反贪局“房哥”曝房产10多套。[19]通过观察可以发现,这些贪腐官员为了隐藏财产大多会在多地使用多个户籍。正是由于反腐大数据没有连通,这种现象才没被及时发现并遏制。如果反腐大数据系统建成,就可以及时察觉并制止一个人拥有多个户籍这种情况,适时对贪腐行为进行打击。当然,政府之间的数据联通与共享也应该是有条件的,不是所有的信息都必须共享。对涉及政府机密与国家安全的数据应该谨慎处理,规定其共享范围与共享主体,这样既可以发挥反腐大数据优势,又能够避免因数据无限制共享而带来的安全问题。 (二)提高大数据管理技术,充分挖掘大数据反腐价值
美国、英国等全球30多个国家先后走上了大数据这艘旗舰,这些国家把大数据技术当作决定他们国家未来的综合竞争力的筹码。要想在大数据领域占领优势,积极探索推进大数据技术成为一项必须面对的挑战。如果没有大数据技术,大数据反腐也就成了无源之水、无本之木。所以,中国一方面要不断加强大数据基础网络建设,让更多的政府事务通过网络来办理,让更多的社会事务得到智能化设备的即时监控,并建立功能强大的政府事务云。通过云来连通、分享反腐大数据,将更多的反腐信息纳入反腐大数据系统。另一方面也要与时俱进地广纳反腐大数据人才,将反腐大数据管理需要的提取、存储、转化、分析、可视化等各方面技术人才纳入反腐人才库,通过统一管理与培训,建立政府反腐大数据管理系统,为反腐败工作提供技术服务。当然,对于政府不擅长承办的业务也应该引入市场元素,通过外包,将部分大数据业务承包给在大数据方面技术先进的企业,利用市场优势让大数据为反腐败服务。 (三)加强数据安全防范,充分保障数据安全
为了有效保障数据安全,应该在各方面做好准备。第一,在规划上,应该将反腐大数据划分类别,将涉及国家机密、国家安全及官员个人安全的数据进行专门管理,为其使用和查看设置权限。第二,在立法上,可以根据法学界和一府两院系统的调查研究,共同出台关于保障网络信息安全的相关法律制度,填补数据安全保护的法律漏洞,切实保护反腐数据库的信息安全。第三,在技术上,防范内外部风险。反腐大数据面临着黑客的恶意攻击和内部管理不善两方面的风险。在外部防范方面,可以采用备份建设、防火墙、防毒软件、入侵检测技术、加密技术,特别是纪委举报平台、政府信息平台、网民反腐言论发布平台等都应该加强技术投入,切实保护举报人的个人信息安全。在内部管理方面,应该进行漏洞监测、身份识别,个人隐私敏感数据做标记谨慎处理,设置用户权限限制访问、增强加密系统和安全培训等。第四,在安全意识上,可以通过公益广告、微电影、网路电视等途径宣传教育,提高公民个人安全意识,提高个人数据保护技能。 (四)纪检监察机关应建立专门的反腐大数据处理机构
管理大数据如同管理企业一样,企业部门越多、员工量越大、流程越复杂、技术更新越快,管理起来也就越复杂。反腐大数据在纵向上涉及多级政府机构,横向上跨越多个政府职能部门,对象上涉及中国700多万政府公务人员,流程上涉及线索搜寻、案件查证、立案审判等多个环节,在技术上又需要根据需求在短时间内不断改进创新,其中的管理难度可想而知。为了有效发挥大数据的优势,有必要建立一个反腐大数据机构来完成各项工作。通过这个机构统一规划、纵横协调连通各项反腐数据,进而建立反腐大数据库,通过对资金、人员、设备等资源进行统一调配来维护数据库的顺利运行,力求发挥大数据在腐败苗头发现、腐败证据查找、反腐舆情监控、反腐倡廉教育等方面的作用。反腐大数据机构作为一个为反腐服务的信息化机构,应该充分发挥自己的技术优势,通过现代科技不断创新为中国的反腐败服务。
[1] | 韩松洋,周五湖,梁田.浅析大数据时代电子政府智能化的重要性[J].法制与社会,2013(10):173-174. |
[2] | 涂子沛.大数据[M].广西:广西师范大学出版社,2013:5-50. |
[3] | Bill F.驾驭大数据[M].黄海,王皓阳,王悦,译.北京:人民邮电出版社,2013: 4-240. |
[4] | 维克托·迈克-舍恩伯格.大数据时代--生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕,周涛,译.杭州:浙江人民出版社,2012:13-35. |
[5] | 习近平在十八届中共中央政治局第一次集体学习时的讲话[EB/OL].[2014-10-10]. http://news.xinhuanet.com/politics/2012-11/19/c_123967017_3.htm. |
[6] | 中国共产党第十七届中央纪律检查委员会第五次全体会议公报[EB/OL].[2010-01-14].http://fanfu.people.com.cn/GB/10763005.html. |
[7] | 比尔·科瓦奇,汤姆·罗森斯蒂尔. 新闻的十大基本原则:新闻从业者须知和公众的期待[M].刘海龙,连晓东,译. 北京:北京大学出版社,2011:16-89. |
[8] | 谷歌利用大数据对抗流感[EB/OL].[2013-01-14].http://www.vsharing.com/k/vertical/2013-1/677460.html. |
[9] | 河南获嘉化工扰民事件舆情分析[EB/OL].[2014-10-10].http://news.163.com/14/0930/21/A7E0D9JU00014JB6.html. |
[10] | 中央亮剑官员“亲缘腐败”[EB/OL].[2010-10-23].http://paper.hebiw.com/epaper/hbrb/2014/10/23/RB03/story/991791.shtml. |
[11] | 大数据时代,你准备好了吗?[EB/OL].[2013-03-17].http://www.cs.com.cn/xwzx/zq/201303/t20130329_3928443.html. |
[12] | 关于廉政博客反映问题的情况报告[EB/OL].[2011-09-10].http://jiangzhoulianzheng.blog.163.com/blog/static/70658064201191042426727/. |
[13] | 我国电子政务中的“信息孤岛”问题[EB/OL].[2013-02-12].http://www.doc88.com/p-706221475132.html. |
[14] | 国人生活在“全裸”时代:个人信息遭严重泄露[EB/OL].[2012-12-12].http://news.qq.com/a/20121206/001143_2.htm. |
[15] | 60%至70%的腐败案是群众举报发现的[EB/OL][2006-09-15].http://view.news.qq.com/a/20060915/00060.htm. |
[16] | 李国杰,程学旗.大数据研究 :未来科技及经济社会发展的重大战略领域--大数据的研究现状与科学思考[J]. 中国科学院院刊,2012,7(6):647-657. |
[17] | Neil C,Bill R.Big data for defence and security[EB/OL].[2014-10-10].https://www.rusi.org/downloads/assets/RUSI_BIGDATA_Report_2013.pdf. |
[18] | 我们离“政务云”有多远[EB/OL].[2013-01-16].http://politics.people.com.cn/n/2013/0116/c1026-20215705.html. |
[19] | 盘点中国的房叔房婶[EB/OL].[2013-02-18].http://www.jznews.com.cn/comnews/system/2013/02/18/010766165.shtml. |