基于公众参与阶梯理论的社区数据平台模式研究

导读

存量规划时代背景下，社区营造已经成为我国城市空间高质量发展的关键任务，数据平台的出现为提升社区更新的公众参与度带来了新的契机。本文采用规范分析与实证分析相结合的方法，旨在指导社区更新过程分级分类有效合理运用数据平台，并推进社区数据平台提升公众参与议题的研究进展。

文章首先对数据类型、数据平台定义及发展概况进行了探讨。随后借助公众参与阶梯理论作为分析工具，构建了告知、咨抚、合作和授权四类社区数据平台模式，并结合国内外案例进行了实证。最终研析结果进一步得出了四种平台模式从数据来源、公众参与度、应用阶段和建构目的等7个方面的差异性与统一性。最后，从社区更新的数据平台数据库建构、数据平台运营、数据平台更新与维护三个不同阶段提出了应用不同数据平台模式提升公众参与度的优化策略与建议，为后续的智慧化社区更新和以人民为中心的高品质生活打造提供了有益参考。

本文字数：8918字

阅读时间：27分钟

 

作者 | 于泽汝、曾鹏、李晋轩

天津大学建筑学院

关键词

公众参与，数据平台，社区，公众参与阶梯理论，城市更新

#1

引言

2020年10月，党的十九届五中全会通过了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，文件中明确提及实施城市更新、加强城镇老旧小区改造和社区建设的行动理念。国家政策导向表明城市与社区的“升维”与“迭代”成为未来发展的关键模式。作为社会治理的基本单元^[1]，城市社区是国家实现基层社会治理的重要场所。在快速城镇化和生活标准提高的背景下，部分社区在物质空间维度上呈现出“老、危、缺、乱”等现象。经统计，仅天津市中心城区就有近3000个存量社区亟需更新治理，其中老旧小区占比超过60%（图1）；因此，寻求更好的智慧化工具以提高社区治理效能成为当前我国存量社区发展的重要议题。

图1 天津市中心城区旧居住区统计表 来源：自绘

2016年4月，习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上强调，要“分级分类推进新型智慧城市建设，打通信息壁垒”^[2]。工业化向信息化的不断演进，使得智慧城市下构建的统一共享数据平台作为一种手段介入到规划工作中。当前，全球已有不少国家将智慧城市建设与大数据平台开发上升为国家战略，美国、日本等发达国家更是相继颁布、实施了数据应用的指导性文件^[3]。国内研究多集中在智慧城市概念及评价体系^[4]，城市运行动态监测、城市发展情景预测^[5]等方面，而对于智慧城市构建的技术基础——数据平台模式——的相关研究仍有所缺乏。

信息化背景下，数据平台的出现与我国“治理能力与治理体系的现代化”的战略目标相契合，数据平台也与存量社区更新形成了新的协作模式。但是，我国的社区治理体系尚不完善，政府的主导地位一定程度上制约了公众参与社区更新的积极性和自发性。作为一种反映公众不同行为特征的媒介，数据平台为提升社区更新的公众参与度提供了一条新的路径，本文因之聚焦于运用差异化模式的数据平台来提升社区更新公众参与度的可行性路径。

#2

公众参与视角下的数据平台

2.1 数据平台的内涵

关于数据平台的定义，国内外尚未形成统一的认识。1997年，美国政府建立了首个全面公开政府数据的平台Fedstates.gov^[6]；不少学者也对数据平台的定义提出了自己的观点（表1）。本文基于诸多学者对数据平台的不同看法，基于以下四个维度来界定基础数据平台：

表１ 部分学者对数据平台的定义 

来源：参考文献[7—9]

2.2 公众参与视角下的数据来源与典型分类

城市规划工作的展开需要大量的基础数据来保证规划的科学性；数据平台的开放和使用助推了城市经济力量发展、提升了城市治理能力和群众参与度。数字时代下，规划领域出现了基于数据平台的城市新数据。从数据来源角度出发，可划分为政府数据、开放组织数据、企业数据、社交网络数据、智慧设施数据五大类（图2）。

图2 依据来源划分的新数据统计表 来源：自绘

如表2所示，从公众参与的角度出发，数据平台中的数据可以划分为两大类——行为活动数据（human activities）与建成环境数据（built environment）。其中，建成环境数据是指从建筑设计、蓝绿空间、停车设施等指标展开的居住环境核心特征；行为活动数据则量化反映了人为参与活动的数量、分布、程度等；这类数据基于公众又可分为主动参与数据与被动参与数据，即低时空关联数据（low spatiotemporal）与高时空关联数据（high spatiotemporal）。其中，主动参与数据较为分散，获取的数据更加偏向静态统计，加之公众没有形成参与城市更新的主体意识，因此低时空数据存在数据碎片化、缺少持续性、参与意识差的特点。被动时空数据的尺度较大，对小尺度空间缺少关怀、与人体感知空间有所差别，存在数据不精细、空间针对性差、认知偏差性强等问题。

表2 公众参与视角下的典型数据分类

来源：自绘

2.3 数据平台在社区更新中的应用研究现状

英国皇家建筑师协会在《数据设计：营建未来的城市》报告中提到，数据带来的城市规划与设计转变主要为“为市民而设计、良好的规划定量实验、城市政策分析推演以及城市管理透明性”^[10]，指出公众参与下的智慧城市设计将成为未来的主导趋势。

关于数据平台在社区更新中的相关研究，国内外学者也做了不少探索与尝试：Michael Batty 等（2014）基于人工智能数据平台，探讨了城市社区管理与服务的智慧化路径与策略^[11]；纪江明等（2016）基于“三网一云”数据平台，对上海市城市社区现状进行了诊断，探讨了智慧社区的实践成效和发展路径^[12]；胡迪，白仁德（2018）以台湾的住宅类智慧社区为研究对象，回顾了台湾智慧社区建设的政策演进，探讨了台湾智慧社区数据平台的搭建与管理^[13]。

社区数据平台的相关研究在国内已经初见成效，平台的研究及应用也为提高社区更新的公众参与度创造了理论机会与条件。而在具体的公众参与社区更新落实上，仍然存在大量问题亟需解决，例如：在数据获取层面，获取难度大，流程复杂；数据质量层面，精度不高，数据滞后；数据反馈层面，公众缺乏反馈渠道，参与度低；参与过程的重重困境使得公众参与极易流于形式化、表面化和操作化。基于此，有必要进一步思考如何借用数据平台提升社区更新的公众参与度，并将其有效落实到社区营造实践中。

#3

基于公众参与阶梯理论的数据平台模式研析

1969年美国学者谢里·阿恩斯坦（Sherry Arnstein）在名为《公众参与的阶梯》的文中提出了著名的公众参与阶梯理论（图3）。在这一理论当中，公众参与按照其深度被划分为“非实质性参与、象征性参与、实质性参与”3个层次，具体又包括操纵、利诱、告知、咨询、安抚、合作、转移授权和公众决策8大类型。其中，在操纵与利诱层次下，政府处于绝对主导地位、公众处于绝对被动的状态；在公众决策控制层次下，政府失去主导权，公民处于绝对自由地位；上述假设，无疑与我国的政治体制和社会背景相背离，也难以符合空间治理背景下我国社区高质量有序发展的总体愿景。

因此，基于公众参与阶梯理论，结合数据来源及各类数据平台的特点，本文聚焦于除“操纵、利诱、公众决策”之外的公众参与形式，另外在我国回应型政府的建设要求下，“咨询”与“安抚”层次都有对公众意见进行反馈的含义，边界较为模糊，因此将两者合并为“咨抚”，进而将公众参与下的数据平台划分为“告知型参与数据平台、咨抚型参与数据平台、合作型参与数据平台、授权型参与数据平台”四类，选取典型案例对各类数据平台的作用和优缺点予以分析和总结。

图3 公众参与的阶梯理论 来源：自绘

3.1 告知型参与数据平台：天津市信息资源统一开放平台

告知型参与数据平台，指的是通过单方面宣布的形式，来告知公众相关的决策信息，使公众享有最基本的知情权。这一形式也是当今政府等官方实现公众参与的最基本形式。当前我国有不少地方政府基于此类平台向公众告知更新的相关信息，形式包括政策发布、更新内容公示、负责人网络讲话等。

以天津市政府为例，为了更好的在所在行政区域建立透明度，有关社区更新的数据开放清单和数据报告的制作与展示是衡量社区更新建设和公众参与度的杠杆。天津市政府专门成立了天津市信息资源统一开放平台（Data.tj.gov.cn），设立了数据集、数据接口、数据应用、开发者中心等五个板块来向公众告知所开放的数据内容、数据格式等信息，目前该平台开放数据已包含21个主题、51个市级部门、16个区、1031个数据集和562个数据接口；同时会对数据来源，开放条件，访问量及下载量等进行明确，并根据使用频率来定期更新网站公开数据清单。同时，天津市公共服务部门会主动将数据平台定期生成的更新工作数据开放报告，发布在包括微信，微博等在内的社交媒体网站，达到向公众传达信息的目的，象征性的提升了政务的公开透明度和公众的参与度。除此之外，上海、广州、贵阳等城市也做了诸多类似实践和尝试。

在告知型平台中，政府始终处于自上而下的宣布姿态，公众自始至终处于被动接收信息的状态，公众几乎处于零参与的层次。这一类平台模式的数据来源主要为政府主导的高时空关联数据，数据集中度和完整度高，但对社区更新具体指导和实践意义不大。“政府全面主导，公众零介入”的告知型数据平台保证了公众对于社区更新信息的基本知晓，达到了传达信息的目的，但对于实质性的公众参与社区更新策略制定而言，效果不理想。

3.2 咨抚型参与数据平台：英国开放数据对话平台

咨抚型参与数据平台，主要指通过网络意见收集，线上对话，在线问卷，公民邮件等形式向公众咨询意见的一类平台。该模式使得公众参与更新治理事务与表明意愿的机会被更深层次强化。

英国政府著名的“开放数据对话（Open Data Dialogue, ODD）”实践就是一种典型的咨抚式参与实践。英国研究理事会和联合信息委员会（JISC）于2012年启动了《开放数据对话》计划，这一计划基于咨抚型的网络平台，选择了来自金融，教育，医疗等多个行业的公民进行了线上对话，对话形式主要以网络平台为媒介，系统地了解了公众对于开放数据，数据再利用以及数据管理政策的态度，并且对话内容被数字化记录和保存并被作为公众参与的素材^[14]。通过这一方式，英国政府和专业性开放组织在城市和社区更新领域实现了对民众意见的广泛征集，确保了公众有意义地参加讨论未来社区更新走向。

咨抚型参与数据平台模式的数据来源主要为开放组织数据和部分企业数据，数据类型以高时空关联数据为主，实时性较强。咨抚类平台模式下，就某些开放组织和企业意图而言，他们通过提供开放数据以及数据背后隐藏的信息，以说服公众来对其提出的社区更新意见和发展路径予以支持和倾向，从而最终在社区更新的过程中，政府获得民众公信力，企业与开放组织获得盈利；而对于社会公众等多方意见的收集，本质上只是获得公众与政府信任的一种“渠道”和“手段”。此类平台模式只是在表面层次对公众意见予以收集，实现了公众、政府、企业等多方信息流动，但公众意见的完全采纳、部分采纳、不采纳与否的选择权与决定权仍然掌握在政府和开发商手上。

咨抚型参与数据平台也是当前我国智慧化社区更新的最主流模式。一方面政府和企业组织向公众传递了信息和意见咨询的意愿；相应的公众也将个人想法对政府部门予以充分表达；实现了信息的双向流动，尽管意见的采纳度公众无法独立决定，但却也是真真切切地获得了一定程度的自治能力和参与社区治理的机会。从公众参与程度角度来说，政府与企业组织为相对主导，公众则达到了意见咨询的目的。

3.3 合作型参与数据平台：北京市城市象限数据平台

合作型参与数据平台中，社区更新的各参与方之间不再是纯粹的上下隶属关系，而更像是一种合作伙伴的关系。政府通过公开透明的方式来行使权力，公众通过与政府组成决策委员会，在很大程度上分享公共事务的决策权和治理权^[15]。

以北京市的城市象限数据平台为例，该平台立足于建设“有温度的城市和社区”，以手机信令等数据为数据源来分析不同领域的社区问题。其在2016年发起并成立了面向社区治理的北京市民办非企业单位--北京社区研究中心（BCRC）。该平台设计了不同的产品板块用于公众信息监测、收集、反馈，包括社区调查系统、社区观测系统、社区智能监测感知系统等。通过利用微信小程序，一方面公众对身边的建成环境、服务品质等发表评论；另一方面公众通过拍照，可实现社区人车、绿视率等指标迅速产出。数据平台则通过对高频词汇出现的数量占比和空间分布进行标准化处理，分类统计和趋势预测，并生成决策建议，实现了公众“感知-认知-决策-干预”的合作式社区治理（图4）。

图4 城市象限小程序界面节选

来源：http://www.urbanxyz.com/

以城市象限为代表的数据平台，是合作型平台的典型模式，其多以社交网站数据和企业数据作为数据基础，运用公众主动参与形成的低时空关联数据，实现了公众对社区更新策略制定过程的介入。平台作为辅助政府评论功能的插件，从时空两个维度记录社区热词的不同属性，其目的在于方便公众诉说需求，对社区中不合理空间提出质疑，弥补社区建设不足。政府通过运用合作型公众参与平台，借助市场和社交网络弥补了官方部门的技术短板，压缩了数据放开的政务成本。公众通过合作型数据平台获得了社区更新充分的知情权和参与权，提高了自身的行动影响力。但就主导力量而言，政府在如何合作，哪些方面合作等问题上仍然拥有着自主决定权。

3.4 授权型参与数据平台：河北省大梁江村VR平台下的空间改造

授权型公众参与本质上重新定义了公众，政府，企业等多方主体间的权力界限，是一种全新并且深度的公众参与平台模式。公众在决定更新内容，执行决策权力方面享有了最大程度的自由与许可，政府的宏观控制力大大降低。

如天津大学建筑学院，近期运用VR数据平台对河北省大梁江村村落空间进行了更新改造。该团队除了利用VR技术对村落社区空间的几何与拓扑形态进行了数据描绘与认知，另外还以村民为对象，令其在VR虚拟平台中进行了自由漫游实验和空间漫游认知实验，并选取自己认为适合村民聚会的空间。最后村民被要求对村落的开敞度、方位的辨识度等特征类问题进行评价；同时被要求尽可能回忆村落中标志物，绘制一幅认知地图并予以标注^[16]。通过社区居民轨迹跟踪和主观意见调查两大方式，获取了主观认知与客观实验两类平台数据，实现了公众对社区“抽象特征”和“具体要素”的认知与评价，科学的对社区公共空间的更新与改造重点进行了选择。

基于VR实验数据平台的社区更新，是授权型公众参与更新工作的范例。这一类模式以VR和wifi探针等智慧设施数据为基础，运用公众决策的低时空关联数据，达到了“政府弱主导、公众强介入”的授权型公众参与效果，数据类型集中且实时性强，但数据普适性差。政府在授权型数据平台当中，很大程度上将社区更新的技术规范与标准制定，数据库建设，技术研发等工作委托给市场和社会公众，精简了政府职能；公众参与的积极性、自主性、话语权得到了充分调动、提高与保障。公众成为部分信息的源头，并且实现了公众，政府与其他参与方的信息多方向流动，达到了多元共治的理想效果。

3.5 数据平台模式的比较

基于公众参与的阶梯理论，可将智慧化社区更新的数据平台划分为四类。其中，咨抚型参与数据平台是当前我国最普遍、最多的数据平台模式；授权型参与数据平台是未来我国社区更新治理最民主的数据平台模式。通过对四类数据平台横向比较（表3），由表象到内在可发现4类平台存在如下变化：

（1）四类平台模式的主要数据来源分别为政府主导型数据、开放组织或企业数据、社交网络数据、智慧设施数据；

（2）平台的数据类型也从公众被动参与的“高时空关联数据”向主动参与的“低时空关联数据”逐步进行过渡；

（3）公众参与程度从公众“零参与”到“象征性参与”再到“部分参与”最后到“主要参与”，公众参与程度越来越高，政府及传统主导部门的介入程度逐渐降低；

（4）不同模式数据平台所参与的社区更新阶段也有所不同，公众参与度越高的平台模式其参与的更新阶段越靠前；

（5）不同模式的数据平台在公众参与层面的搭建目的也有所不同。

表3 基于公众参与阶梯理论的四类数据平台模式比较

来源：自绘

#4

面向公众参与的社区数据平台建构策略

未来存量社区的智慧化更新，多元数据整合与智能数据平台搭建是技术关键。基于上述对社区数据平台模式，特点及应用目的的总结，可认为各模式社区数据平台之间有着差异性与复杂性。未来面向公众的存量社区数据平台构建，需要做到“因地制宜、对症下药”。对不同类型的存量社区，应因地制宜的选取不同模式的数据平台予以应用；对存量社区更新的不同治理阶段，应构建相适宜的数据平台模式对症下药。此外，存量社区的特征识别与需求精准勾勒是治理关键。建议在数据平台的支持下，实现从“数据库搭建”到“开展更新”再到“更新后评估反馈”的社区更新全过程数据跟踪（图5），形成存量社区智慧化、精准化的更新路径。

图5 社区智慧化更新数据平台架构示意图 来源：自绘

4.1 存量社区数据平台的多维数据库搭建

为更好地提升社区数据平台的公众参与度和全面认知社区，应当实现社区数据的全方位多维度覆盖。因此，数据库在搭建时需融合建成环境数据和行为活动数据（包括主动参与和被动参与）两大类。建成环境数据用于反映居民建成环境特征，形成描述类数据集合；行为活动数据的动态性较强，用于反映社群本体特征（被动参与数据）和服务水平特征（主动参与数据），最终形成行为类数据集合。后续通过语义识别、情感分析、坐标转换、空间可视等步骤，对多渠道获取的数据进行脱敏、清洗和筛选，完成多元数据的清洗与表义，达到优化数据组织形式、提高数据库存储效率的目标，最终为存量社区更新的各类工作提供一个全方位多维度的统一数据平台。

平台数据库的完整统一构建，使原本需要使用者从不同网站下载遥感地图自行描绘等复杂琐碎的工作变得有机统一，减少了使用者搜索数据、复原数据的时间，提升数据获取效率，并避免了不同使用者自行描绘数据产生的误差。另一方面，针对社区公民在信息知晓，意见表达，合作自治等不同程度层次的数据开放应用需求，分级分类搭建不同模式的数据平台，掌握各类数据平台模式的优缺点，以帮助后续更好的指导具有不同公众参与度及自治程度的社区更新与治理工作，实现各类数据平台模式与社区的一一对应，也对存量社区的智慧化精准更新起到了关键作用。

4.2 存量社区数据平台的运营

实现数据平台的高效运营，保障社区更新的公众自治力和参与度，是构建数据平台、实现数据开放的基本特质和内在要求。数据平台的日常高效运营需要政府、开发商、设计院所、社区居民等多方共治，可以从影响力、专业度和需求量三个维度将多方参与主体的职责划分为“保障、引导、实践”三类，并对不同社区因地制宜的选取不同模式数据平台来践行各自的职责。

首先，政府具有较高的影响力，属于“保障者”的角色，政府部门需有针对性的满足社区居民在数据平台中的信息知晓、意见表达、合作共治等不同程度深度的公众参与诉求，可充分发挥不同数据平台模式的优势特性来予以响应落实。另一方面，政府部门可以针对不同社区的不同境况，以多元化的公众参与数据平台模式作为参考依据，对不同社区采取不同模式的数据平台来支持公众参与下的社区更新工作。政务部门应善于运用分类思维对症下药，保障不同社区不同模式数据平台的适配和合理运营。

其次，以规划院所为代表的其他企业组织拥有很高的专业度，并且拥有丰富的实际工作经验和盈利需求，担任着“引导者”的角色。规划师与社区管委会共同协作，负责沟通协调以及数据平台的日常维护运营更新工作，并按照不同数据平台模式的特点和公众参与方式来指导居民正确运用平台来参与治理；并基于公众意愿及不同模式数据平台的反馈结果来做出合理的设计响应，建立完善的社区网络。

最后，社区公民作为社区治理的“实践者”和受益者，需充分利用不同模式数据平台的参与权限，结合不同模式平台的意见反馈渠道自下而上积极参与议事，正确反馈民众意愿来推动更新实施。

4.3 存量社区数据平台的更新与维护

保障存量社区数据平台的更新与维护，是社区数据平台延长生命周期、发挥独特作用的最关键环节。社区数据平台不仅在社区的日常运行中需要更新维护，需做到在社区更新前持续掌握和运用数据、更新中持续收集数据、更新后持续监控数据，实现在存量社区更新周期的不同治理阶段，构建相适宜的数据平台模式对症下药。特别是在社区阶段性更新完成后，规划师作为专业人员，需再次基于社区数据平台，跟踪数据供应端实时变化，观察社区更新过程中社群主体、建成环境、服务水平的实时反馈，以衔接未来社区更新需求的监控预警与社区的日常化管理，达到以“数据平台更新”指导“社区更新”的理想愿景。同时对城市社区未来发展趋势进行智慧跟踪，实现存量社区更新与城市发展的长期互动，确保存量社区在“更新后”时代的城市发展大环境里保持空间优化提升，社区价值增值的势头。

#5

结语

信息化背景下数据平台的出现与我国“治理能力与治理体系的现代化”的战略目标相契合，也为提升社区更新过程的公众参与度提供了一条新的路径。本文以基于数据平台提升社区更新的公众参与度为目的，采取规范分析与实证分析相结合的分析方法，基于公众参与阶梯理论对数据平台的四类模式进行了比较，并从社区更新的三个不同阶段提出了数据平台提升公众参与度的优化策略与建议。

已有研究指出，制度与治理因素深度介入城市扩张与更新的全过程^[17-18]。在实施城市更新行动的国家战略大背景下，进一步扩展公众参与的维度成为强化社区治理的关键支撑之一。鉴于社区更新的智慧化、精准化、定制化发展已成为必然趋势，良好数据平台的支撑至关重要。本文在理论层次对公众参与视角下的数据平台架构进行了探讨，数据平台构建的技术细节、经济细节和运营细节仍需要长期的探索与讨论。此外，社会各界和相关部门的关注与合作也是至关重要，建议在未来研究中持续关注智慧化社区领域的建设与发展，以充分发扬我国以人民为中心的社区建设宗旨。

参考文献（向下滑动查看）

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*本文为2021中国城市规划年会论文。

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