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万木讲堂||陈潭、邓伟:大数据时代的大都市治理论纲

陈潭、邓伟 南方治理 2024-06-27


一、作为大都市治理技术的大数据

2008 年《Science》杂志的专刊中,大数据被解释为“代表着人类认知过程的进步,数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”。Mc Kinsey 全球研究院将大数据的定义如下:无法在合理的时间内采用当前主流的数据库软件对其内容进行获取、管理和处理的数据集合”。EMC公司将大数据工作定义为“数据集,或信息,它的规模、发布、位置在不同的孤岛上,或它的时间线要求客户部署新的架构来捕捉、存储、整合、管理和分析这些信息,以便实现企业价值。”IDC (International Data Corporation)就大数据的概念则形象地描述到:“大数据是一个看起来似乎来路不明的大的动态过程;但是实际上,大数据并不是一个新生事物,虽然它确确实实正在走向主流并引起广泛的注意;大数据并不是一个实体,而是一个横跨很多IT边界的动态活动”。由此可见,大数据表现出“6V+1C”的显著特征:,从TB级别跃升到PB级别,甚至是ZB级别;Variety(多样)——种类繁杂,非结构化数据的大量涌现;Velocity(高速)——数据采集及处理结果反馈速率呈现几何级数提升;Value(价值)——整体价值巨大,但价值密度易受外界环境影响;Veracity(真实)——经验世界以数据方式呈现,数据提取则为现实事件加以解释和预测;(灵活)——数据捕捉、获取、传送方式自由灵活;Complexity(复杂)——异构数据统一接入和实时数据处理和分析难度大。

毫无疑问,人、机、物三元世界的高度融合引发了数据规模的爆炸式增长和数据模型的高度复杂化,世界进入了网络化的大数据(Big Data)时代。身为大数据技术应用的对象,大都市以一种概念集合跃入人类文明的“视网膜”,成为了城市化进程中人类文明的一道亮丽的风景线。一般而言,大都市被界定为城市中心城区及临近地域具备一定人口规模(不少于 200 万人),由具有行政统属关系的一系列地方政府所组成的在一定范围内相对统一地履行公共管理和服务的职能,并在特定的区域发挥着重要的政治、经济、文化等功能的大城市。其中,人口规模、行政关系以及城市功能是大都市界定和大都市治理重要的参照标准。

众所周知,大都市治理是由城市地区中强大的相互依存性所构成,并结合破碎的地理以及治理相互依存性的代理角色的碎裂。这种出于非纯粹的偶然而造就的相互依存性与破碎化实则同大都市致力于自身治理的路线裁定、方式抉择等诸方面密切牵连。因此,大都市治理就是用 “正确的方法”去克服城市功能范围和地方政府结构之间不断扩大的差距。无可否认,大都市在“百川奔涌”的数据浪头彰显出的形态各异、种类不同的先天禀赋,不但使数据的资源价值领地迅速扩张,还使其在人类筑建的“智慧城池”里大放异彩。大数据在大都市治理领域的更新与应用中托举而出的整合功能更是裨补了大都市治理碎片化状态下难以辨识全貌的弊端,为助推大都市转变管理理念、优化组织构建、、畅通工作流程等方面提供了发展契机。大都市治理依托大数据技术的优势,充分发挥数字技术的纽带作用,将大都市治理所涉及的目标、人员、成本、效率等要素均纳入整体性考量,为大都市治理走向科学治理、简化治理、精准治理、协同治理奠定基础,从而加速实现大都市治理由传统的外延式发展迈向内涵式发展。

 

二、大数据驱动大都市治理研究的学术论域

20世纪80年代初钱学森先生指出:“在现代这样一个高度组织起来的社会里,复杂的系统几乎是无所不在的。”显然,大都市治理是一个复杂的巨型系统。大都市治理面对洪流汇集的巨量城市数据,亟待解决的是对散布各处的城市数据开展挖掘、分类和整理,不断地对复杂的大都市系统进行简化治理。然而,不论大都市数据如何海量、大都市治理如何复杂,大数据驱动大都市治理研究的学术论域都将涵盖政治治理、经济治理、社会治理、文化治理、生态治理诸领域。

(1)大都市政治治理。现代社会的流动性和复杂性在城市化的推力下将城市独具的政治生活方式与人们的真实体验嫁接。在城市政治的语境中,治理一直被定义为“关注管理,不依赖政府权威资源,在公共事务领域实现集体行动”。从政治治理维度来看,其在人口规模大、行政关系统属复杂、区域范围内多元功能强的大都市地位可见一斑。大都市政治治理不仅要将目光投射于政治生活、政治现象以及管理制度,还要将实现集体目标的公共参与要素纳入其治理能力和治理水平的考量范畴。随着信息技术的迅猛发展,尤其是大数据的嵌入式应用,大数据对大都市公共决策的影响同样不容小觑。需要说明的是,城市政治生活并非城市官吏与豪商巨贾的权力或利益的追逐场,迈向大都市政治舞台的通道已愈发通畅和便捷,参与主体越发多元,政治诉求达成率亦在拔高,民主政治在公民社会的基础地位已趋稳固。这与如影随形的大数据不无关系,大数据将城市社会角色不尽相同的人或组织占据的形式各异的资源(权力、财力、知识等)以数据公开、共享、透明的方式和盘托出,公之于众,资源利用的真实流向去处可寻,政府、商业部门和公民社会则捆绑在更为紧密的关系绳索上。因大数据提供的数据支撑,城市治理中的公共决策所强调的描述、解释、预测、批判功能也得以落地,大都市治理中政治为政策推行铺平道路,政策的践行则重塑着政治民主。

(2)大都市经济治理。这便是广为引用的“诺瑟姆曲线”。显然,以城市人口激增、经济实力极大攀升等为衡量标准的大都市也不外乎为城市化过程的孕育物。毋庸赘言,土地、资本、劳动力、技术、资源、能源、信息等生产要素不仅在城市不同历史发展阶段发挥作用,也在闯入大都市的“生活圈”后以全新的姿态助推着都市生产力发展。而随着大数据以磅礴之势向着更好地创造、转化以及实现价值的方向疾步进发,其对城市生产力和生产关系的变革更是影响深远。维克托·迈尔·舍恩伯格在其所著的《大数据时代》中指出:“数据已经成为了一种商业资本,一项重要的经济投入,可以创造新的经济利益”,已是经济运行动力不减的根本性资源。迄今,大数据作为大都市社会生产活动的先进要素,与人力资本和物质资产同等重要,颠覆着传统的生产模式和生活方式。作为拉动大都市创新发展的重要引擎,大数据培植的新业态正在遍地开花,其引导下的开放创新、自主创新、协同创新、全民创新体系进一步完善,都市数据经济和共享经济动力十足。大数据为大都市的“经济动脉”供给着新鲜“血液”,促推大都市经济从传统的零售业、制造业、服务业向着高附加值、高端价值链转型升级,产业结构的调整和经济结构的优化必定促成经济反哺。而更为重要的是,大数据行驶着大都市市场监控和经济监测的重要功能,对大都市经济治理起着至关重要的作用。

3)大都市社会治理。大数据时代,信息化、全球化、城市化这三股力量竞相迸发,重塑着现代社会。近年来,“大数据社会福祉”运动在国外学术界和政府部门如火如荼地展开。大数据不仅是一场技术变革,在本质上也是一场社会变革,这种社会变革伴随并呼唤着社会治理体制和社会治理方式的创新。如今,政府数据、网络数据和基于传感器产生的物理空间数据已成簇拥之势,梳理以政府为核心的公共部门内部数据和社会各界产生的外部数据,不难发现,大数据在大都市社会治理中的价值不只在摆脱愚昧、促进理解,更重要是拨开数据迷雾,探摸和预测社会治理的未来走向。大数据驱使大都市社会治理创新从“政府本位”转向“社会本位”,“数据驱动的社会管理”正成为一种新型管理模式,人和科学技术的有机融合则旨在满足社会大众对数据开放的“弹性需求”,梳理政府数据资源、完善工作机制、唤醒“休眠”数据,实现社会治理能力与成效的同步提升不无可能。与此同时,大数据也为大都市针对不同社会人群和社会治理难题的分类管理提供数据支撑,大数据驱动社会治理决策的科学化和社会治理过程的精细化,大数据为社会多元主体享有权利和机会平等提供切实保障。大都市在社会治理方面表现出的及时性、准确性、有效性也将全面兑现,这是社会治理水平的显现,亦是现代政府治理走向透明化、社会管理迈向扁平化、公共服务体现多元化的必要之举。

4)大都市文化治理。城市在诞生之日起便被赋予储存、传播以及创造文化的历史使命。在大数据时代,经由技术的发展与革新,大数据针对文化领域生产的数据感知、搜集、分析、共享能力已极大限度地开发和利用。因此,大数据在发掘、培养、看护以及诱发隐匿在大都市身躯中的数据潜能,规范化、法治化、文化氛围浓郁化、文化内容纯净化、文化需求导向化、管理创新化、文化市场秩序化、和文化资源优配化。通过发挥大数据的技术与平台作用,大都市文化治理将进一步深入与细化,多元信息传播渠道愈发畅通,文化市场监管精准有效,为挖掘大都市高价值的生动素材、、吸纳新的时代内涵、提高文化成果及产品的外部影响力与价值奠定重要基石。最终,通过转变治理理念,悉心布局文化建设进程,以精神牵引反推技术进步,实现双向互补,则为盘活大都市文化创新能力和竞争力提供可能。从而不断弥合大都市文化供给服务和公民需求之间的巨大鸿沟,增强大都市文化的感召力、影响力、凝聚力,提升城市软件配备,让大都市治理内在的共创、共享、共治的观念深入人心。

5)大都市生态治理。城市生态系统结构是由自然(大气、水域、绿地等)、资源(土地、淡水、食物、能源等)、社会(人口、劳力、智力等)三大部分有机组成的具有人工化的环境,是一个流量大、容量广、密度高、运转快、依赖性强和应变能力弱的巨大开放系统。在如此复杂的巨型系统之下,因大都市的集聚效应,在城市化发展进程中难免引惹一系列自身无法免疫的“城市病”,诸如人口膨胀、住房紧张、就业困难、空气污染、垃圾成灾、水资源短缺、交通堵塞、犯罪率上扬等。天津滨海新区“8·12事件”便是一起惨痛的教训,爆炸本身和由其引发的神经性毒气扩散等附带污染,不仅使群众的人身安全和健康无从护佑、城市生态环境因其遭殃,也暴露出化工场在选址上的错误规划和管理缺位等诸多纰漏。我们知道,城市生态问题有其特定的治理瓶颈,具备与公共物品相仿的非竞争性和非排他性特点,市场自行解决相当棘手。而大数据与生俱来的精准治理能力,依托大数据的分析、存储、计算等技术,捕捉全面、即时、动态的生态信息且提炼其内在价值,将数据与社会共享,通过数据、技术与思维有效联动和有机融合的生态信息将极大提升生态治理的能力与水平。同时,大数据恰如一位具备职业操守的生产线“质检员”,对城市生态状况谙熟于心,这便为其严格把控城市生态,搭建匹配大都市生态治理的监测和监管平台,将实时监测与记录、高效防御与根本治理落到实处,从而为实现大都市的平安、有序、干净、整洁“保驾护航”。

 

三、大数据驱动大都市治理研究的学术议程

大数据驱动大都市治理不仅大大节约了大都市治理的时间、资源和人力成本,而且建构了大都市治理的新思路和新模式。同时,大数据驱动大都市治理研究在学术论域的基础上产生出若干突出的焦点议程:

(1)智慧城市。智慧城市经由信息化和数字化城市阶段发展而来,构建的是一个赋予政府、安全、电网、交通、医疗、教育、环保、食品、保健、建筑、家居等诸领域的巨型智慧网络。在智慧城市阶段,智慧城市与数据采集、存储、分析和利用过程息息相关,智慧城市建设必须依托技术创新并结合战略性新兴产业的发展,推进城市成为知识中心与创新孵化器。大数据系统能够有效地储存、处理和挖掘数据,从而改善智慧城市的功能和服务。同时,大数据能够帮助决策者在智慧城市的不同领域做出精准的计划。大数据是智慧城市发展的关键要素,智慧城市引领大数据迈向更广阔的实践与应用空间。随着智慧城市建设的深入推进,依托大数据技术的智慧城镇群和微城市也将得到迅猛发展。大数据刺激着大都市感知层、网络层、平台层和应用层的“神经”,推进智慧城市的标准指导、分类规范以及评价指标建设。通过城市大数据的广泛应用,智慧城市能够充分运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,能够对于包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应,能够科学合理地配置城市资源,不断提高城市管理能力和城市服务水平,从而为人类创造更加美好的城市生活。

(2)市场监管。市场监管通常可分为三类:第一,市场准入监管,包括市场准入的注册数据和协助市场主体登记注册数据;第二,市场竞争行为监管,包括对正当竞争行为的保护和对采取虚假、欺诈和损人利己等手段牟取暴利以及扰乱市场秩序等的不正当竞争的惩戒;第三,市场活动监管,包括食品安全、医疗、合同、广告、商标、版权、信用、消费维权等方面。依据市场监管的活动、程序和类型,大数据驱动市场监管能够走向实时监管、全程监管、精准监管和精确监管。大数据驱动城市经济活动的市场主体设立和经营行为越来越多地从线下转移到线上,监管执法人员充分运用大数据技术实施数字化监管,实现由定性分析、主观判断、人脑记忆式管理向定量分析、数据统计、电脑记录式管理转变。大数据驱动的市场监管锁定已经明晰的各种市场风险,获取由数据浅层到数据深层的市场行为数据。利用电脑记录、数据统计和模型分析对监管、执法、维权、信访等数据变动情况进行量化分析,找准市场监管的重点、难点以及多发区域、多发类型和薄弱环节,对市场秩序的变化趋势进行预测分析,对市场监管做到提前预警、提前预防、提前介入。由此可见,大都市治理通过大数据技术重构市场监管理念、强化市场监管力度、提升市场监管能力,为实现在线即时甚至是非现场化的市场监管提供了重要的技术支持。

3)公共服务。随着以大数据为支撑的公共服务设施的不断完善和公共服务大数据共享平台的搭建与整合,通过对用户数据与业务数据的搜集、分析、整合、萃取,能够促进政府变被动服务为主动服务,化解都市居民“找谁办”、“去哪办”、“怎么办”的疑惑,更好地满足都市居民个性化、定制化、多样化的公共服务需求。大都市公共服务通过大数据技术降低服务门槛、清晰服务清单、简化服务环节,实现都市公共服务由粗放式供给转向精准化供给,解决困扰已久的“门难进”、“脸难看”、“事难办”老大难问题。同时,大都市通过数据化、物联化以及智能化手段能够使城市教育资源做到精准投放、医疗卫生资源得到合理配置,能够使有限的公共服务资源实现效用的最大化。当然,大数据时代的都市公共服务需要实现政府、社会以及个人的有效链接,只有把大数据作为连通公共服务目标的桥梁和活络公共服务资源的润滑剂,才能助推大都市公共服务不断走向标准化、精准化、便利化和体验化。

4)环境保护。大都市环境遭受光污染、噪声污染、水域污染、大气污染、电磁波污染、固体废弃物污染、土壤污染等威胁,这些都与我们熟视无睹却客观存在的“经济戾气”具有极强的关联性。通过大数据技术对环境数据的收集、公开与共享能够全析化认知城市环境问题,也为深化城市环境治理打下了牢靠的数据功底。通过大数据对大都市环境数据进行深层挖掘,可以引导我们从因果分析转向相关分析,注重污染物排放与环境、气象以及健康等多种复杂信息或指标数据间的“涟漪影响”,不断克服信息模糊、信息遗漏、信息偏袒所造成的环境问题成因不明和环境损害程度评判不准的弊端。同时,积极运用大数据技术能够进一步完善环境监测制度,全面分析城市人口数据、人口流动数据、产业结构及分布数据、地理环境分布数据等外部数据,利用“数字皮肤”的集成传感功能、联通交互功能以及服务导向功能,使得环境质量监测点位(断面)的布局更加具有代表性、科学性与可行性。此外,通过都市环境大数据建设科学、合理、实用的环境监测网络,能够全面客观地反映大都市环境质量状况,以此掌握和评价环境质量的现实状况及其变化趋势,从而实现环境监测数据、资源、服务的全面共享。

5)公共安全。现代公共安全的内容不仅包括个体的身心健康与护佑,而且包括社会和国家层面的安定与和谐,这与大数据催生的以数据整合和数据分析综合应用为主要特征的“公共安全2.0”内涵十分契合。通过大数据技术突破了停滞于知觉与经验层面的粗放式公共安全管理模式,引领大都市公共安全管理进入精细化管理和精准化治理阶段。众所周知,公共安全大数据主要包括社会治安类安全数据(治安环境、犯罪信息等)、消费经济类安全数据(如信用卡信息)、公共卫生类安全数据(空气质量、传染病、食品安全信息等)、社会生活类安全数据(气象、交通信息等)等类型,强调“以事实为基础、以数据为核心的精确管理”会在很大程度上弥补了有限理性特性的公共安全管理者所无法克服的缺陷。在大都市公共安全治理中,若能借助大数据、互联网技术便可实现城市公共安全的预警管理,当手机数量超过预警时,积极采取短信、微信等方式提前告示和采取限制行动便会避免悲剧发生。随着公共数据开放力度与广度的全面提升与拓展,公众对于公共安全知情权也会提升,公众参与和公众监督也会大大加强。

6)应急管理。大都市应急管理通常指向都市突发性公共事件,譬如,食品安全事件、环境污染事件、社会治安事件、网络群体性事件等。突发性公共事件具有紧迫性、动态性、不确定性、不稳定性等特征,应对不当、不利、不及时则会危及公众的生命和财产安全。毫无疑问,应急管理过程可以分为事前、事中和事后三个阶段,包括预防准备、监测预警、应急处置、善后恢复等多个环节。而在大数据时代,大数据技术的嵌入可助力政府深入到应急管理的每个过程、每个环节、每个阶段当中,不断提升其应急管理能力和水平。更为重要的是,通过对城市数据的收集和分析,大数据可对政府应急管理进行重点区域划分,准确定位城市的敏感部位和脆弱地带,大数据可以对发生在这两个区域范围内的灾害、群体事件等突发公共危机事件进行预测与预警、应急处置、恢复等,从而减少城市的损失,这也为极力发挥大都市生命线系统在大都市应急管理的核心和关键作用拓展空间。大数据对突发性公共事件预测、预警、处置、恢复的能力愈强,大都市应急管理的科学性、前瞻性、精准性、动态性水平也就愈高。同时,大都市应急管理研究还需要加强大都市大应急的“无缝隙”系统构建、流程再造中的平滑对接、数据公开环境下的社会力量介入以及“价值盲区”和“价值处女地”的视线回归等方面的研究。因为,“零风险”并非一种可能性大小,而“安全”也并非等同于“无风险。

 

四、大数据驱动大都市治理研究的学术向度

随着城市化步伐的大大加快,大都市对于土地承载、人口吸纳、信息技术发展与创新、文化生产与传播、交通物流运载、基础建设与公共服务等方面产生强大的生存依托压力。而大数据时代的到来则更像是大都市治理研究载御而来的“东风”,大数据为大都市发展的战略部署、城市效应的空间扩散以及围绕城市展开的区域治理开辟了全新的学术思维与实践路径:

第一,走向真实研究。马克思曾预言:“科学,只有从自然科学出发,才是现实的科学。历史本身是自然史的,即自然界成为人这一过程的现实部分。自然科学往后将包括关于人的科学,正像人的科学包括自然科学一样:这将是一门统一的科学”。只有使社会科学不断走向自然科学化,才能实现社会科学研究的最终目的,才能更加客观、完整、准确地把握人类社会的现象、本质与规律。在大数据时代,大数据的出现和驱动将会使社会科学研究和自然科学研究紧密地融合起来,通过数据的介入和论证,社会科学研究将会更丰满、更真实。如今,多学科、跨学科研究与日俱增,传统社会科学研究领域引入多元计算机处理模式和分析方法,借助计算机存储功能和开放数字学术资源,运用复杂运算和分析的计算机模拟与实证研究以及以事实和证据的科学预测与案例证据研究等议题均已展开,对社会科学知识的获取、标注、比较、取样、阐释与表现方式的变革是根本性的。因此,大数据驱动大都市治理研究能够沿袭自然科学研究范式,降低大都市治理过程中的模糊性和不确定性,更好地用数据描摹过去难以刻画的抽象都市概念和城市知识本体,提供一种综合定性研究与定量研究的可行途径,寻找到一种无需预设理论假定而从城市数据集中抽象和发现大都市治理真实规律的研究方法。

第二,走向全面研究。城市大数据是大都市治理过程中自动化存储的数据,在软硬件均已成熟的条件下便可分析的海量数据。在大都市治理研究中,大数据挖掘和分析可以集中获取三方面的城市数据:身份、ID、流动、登记、就业、生产、消费等行政数据;金融、生产、交易、劳动、工资等商业数据;经济、教育、健康生活的各类调查数据。这些城市数据为理解且深入探讨数据资源化与研究素材数字化在大数据的全周期研究与多维度研究中的作用导向夯实了基础。我们知道,以往社会科学研究成果主要依靠文献引用、转述和评论等主要形式,而数字人文研究可记录人文社会科学研究的完整过程,资源化的原始数据、中间成果得以立体化应用,再利用水平显著提升。随着存储技术和其他软硬技术的改进,海量数据的处理能力显著提高,数据挖掘算法不断得到优化和丰富,特别是统计分析和机器学习的神经网络建模技术发展,抽样已经不是必备的手段和方法了国外以在线实验室、项目网站、开放数据集、项目论坛、项目社会网络为特征的立体开放研究思维普遍确立,社会科学的可参与性研究显著增强。大数据的广泛应用催生了新技术的快速推广和普及,文本挖掘、意见挖掘、NLP自然语言处理、网络分析SNA、神经网络算法、数据可视化等一些新的涉及大数据挖掘技术会帮助研究者全面掌握大都市治理的各项数据和其他有用信息。因此,借助于大数据技术和方法,大都市治理研究能够全景式、立体化地剖析大都市架构和大都市治理空间,通过“大样本”和“全样本”全景式地获取大都市的“硬件”和“软件”信息,避免了因为通过“小样本”而展开的疏漏式研究以及“只见树木,不见森林这种以偏概全的片面式研究,从而走向全面研究。

第三,走向深度研究。立足大都市治理研究的学术前沿,坚持基础研究和应用研究并重,传统学科和新兴学科、交叉学科并重,促进社会科学与自然科学的相互渗透,推进研究方法和科研手段创新,推进学术观点创新,积极推动大都市治理的深度研究开展。大数据条件下,社会科学研究更加注重片段数据、海量数据、非结构化数据的采集、清洗与分析,通过碎片化重组,深度揭示难以处理或无法预知的科学问题。大数据重在发现知识、预知未来,为探索未知的社会现象带来机遇。众所周知,大数据是具有价值关联性的海量数据的“集大成者”,大数据扩展了人类的经验范围,通过大数据的统计描述可以展开对研究对象的纵深探究,可以触及事物本原,从而能够达到发现规律、揭示规律的目的。因此,运用大数据的技术和方法,以大都市治理问题为导向,可以挖掘和集合城市所有数据甚至数据源,寻找到大都市和大都市治理中的“敏感部位”和“脆弱地带”,从而达到去都市表象化和探究到都市治理“神经元”的目的。面对大都市治理系统的复杂性和城市数据的海量性,大都市治理研究不仅仅只专注于传统的因果分析,而且更专注于大都市治理的相关分析,从而为政府治理纷繁复杂的都市问题制定行之有效的对策和措施。同时,大数据内含的可视化技术能将相关城市数据的计算化结果简明地呈现出来,能够增强大都市治理研究的可理解性与可阅读性。

当然,大数据在大都市治理也存在一些局限:首先,大数据是面向过去的研究,城市治理是面向未来的手段,用过去数据推算将来大都市研究并不是特别严谨。即便拥有巨量数据,也有可能产生“精确的错误”。其次,由于大数据分别属于城市不同政府职能部门,如何克服部门分割和信息孤岛现象,促使大数据开放与有效整合,这在中国处境中具有相当的困难,研究所取得的数据是否是全样本也是大打折扣的。再次,如何规划大都市数据传感器及相关软件与硬件设施建设,这将影响大数据是否全面及有效描述城市系统,进而影响大都市研究的信度与效度。最后,不管大数据功能如何强大,它都不能取代人类对城市的分析和思考,研究主体与研究客体之间的关系仍然没有改变。此外,我国大数据尚处于发展阶段,在大都市中的研究与利用还需要不断分析与探索。虽然大数据面临上述局限,但无庸置疑,它为传统城市研究提供了全新机遇和范式革命,有利于克服当今大都市研究面临的“第三次理论危机”或“第N次理论危机”,促使传统大都市从简单的线性研究向复杂的大数据研究转变,为学界、政府和社会各界提供极具启发意义的政府工具、理论范式和分析视角。



项目来源:国家社科基金重点项目“国家大数据战略实施的关键路径及其行动策略研究(15AZD077)

文章来源:《同济大学学报(社会科学版)》2016年第5期。原标题为《迈向大数据时代的大都市治理研究》。为便利阅读,参考文献略。

作者单位:广州大学公共管理学院暨大数据治理研究中心



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从“万木草堂”到“万木学堂”,岭南一脉,万世师表,砥砺学术,经世维新。搭建零壁垒教学平台,延展无缝隙课堂半径,“万木学堂”乃陈潭教授岭南学术传习所,为岳麓山下“斯为盛学社”姊妹篇的草根学术部落。由广州大学中国政务研究中心、大数据治理研究中心、大都市治理研究中心、《广州公共管理评论》编辑部、《公共管理教育评论》编辑部联袂支持。

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