政务大数据驱动的动态社会治理研究

沈 超，刘莉敏，徐 滔，何秀美,2

(1.南京邮电大学 管理学院，江苏 南京 210003 2.南京大学 工程管理学院，江苏 南京 210093)

共建共享的社会治理制度既需要政府转变职能，也要求推进区域社会治理数字化转型，通过大数据分析辅助政府科学决策，实现精准社会治理和高效公共服务。党的十八届三中全会把完善和发展中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化确定为全面深化改革的总目标[1]。其中，国家治理体系是治国之基，改革的核心是以信息化手段推进经济、社会、政治等领域的体制机制和法律法规现代化。为此，我国着力深化“放管服”改革，建设了标准统一、整体联动、业务协同的全国一体化在线政务服务平台[2]。该平台已汇集全国360多万项政务服务事项和1 000多项高频热点办事服务，为社会治理智能化提供了良好的数字化基础设施。治理能力则是强国之基，要求各级政府在社会治理过程中运用科学的方法，感知社情民意的细微变动，利用智能分析技术辅助决策。2020年，习近平总书记在杭州城市大脑运营指挥中心参观时指出：“从数字化到智能化再到智慧化，让城市更聪明一些、更智慧一些是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路。”[3]各级政府发布了一系列“数字政府”建设相关规划，借助大数据技术提升社会治理效能。

一、社会治理研究概述

社会治理是政府部门以社会理想目标为导向，推进社会事务有序开展和协调管理的过程[4]，涉及社会公共服务、社会安全和秩序、社会保障和福利、社会组织和社区管理等方面。学者从社会治理的参与角色和体系架构等角度进行了研究。如张康之分析了服务型政府中服务主体与社会客体的权责构成[5]。羊中太从乡村社会治理视角构建了组织、制度、运行、评价和监督的五维治理体系[6]。张勤从基层社区治理视角提出“韧性治理”的社会治理系统架构可以感知冲突风险，具备弹性和存续恢复的功能[7]。公众和市场主体是各级政府服务的主要对象，也是数字政府的信息来源。王知津较早关注政府信息资源的利用，认为“政府信息资源管理需要强调服务市民，公众通过信息化手段参与政府决策”[8]。王芳基于政府大数据应用水平设计了评价政府效能的指标体系，从治理绩效、治理能力、制度保障和公众参与四个维度进行了评价[9]。上述研究对政府信息的构建、共享、应用与评价机制进行了理论探索，然而针对政务大数据如何应用于社会治理的研究相对较少。

大数据时代，智能化分析技术广泛应用于社会治理研究，涉及政府信息资源管理、跨部门数据耦合、网络舆情分析、治理系统设计等诸多领域。从海量的区域发展数据中发现焦点、热点事件，是政府实施精准治理的前提。在热点发现方面，Onan构建了从科学文献中提取主题的两阶段模型[10]。程克非提出基于话题热度值、话题热度变化率、话题热度变化特性三维度的话题度量模型[11]。裘江南设计了综合考虑主题词影响力、影响力增长速度和增长斜率的微博热点话题主题词抽取方法[12]。在研究方法方面，文本聚类普遍应用于区域热点话题发现，常用的算法包括K-means、均值偏移聚类算法等[13]。如李卫疆将BTM话题模型与K-means文本聚类相结合测算微博热门话题[14]。刘金硕使用LDA模型对新闻报道和腾讯微博文本数据文档进行空间建模,采用准确率、召回率和综合指标作为评价参数评价实验结果[15]。在社会治理应用方面，李军设计了基于政务大数据的社会治理系统框架[16]。李祝启以合肥市政府网站舆情日志为例，利用Awstats软件大数据挖掘技术处理相关日志文件，分析民众行为并辅助政府管理[17]。毕崇武从城市画像的视角出发，利用知乎数据描述城市热点，从标签关注度、标签新颖度和标签创新度三维度构建城市综合评价模型，辅助政府部门响应公共安全、城市服务和商业活动等社会需求[18]。相关研究主要通过网站用户点击量、搜索关键词、用户访问行为、访问时长等宏观信息分析社会热点和公众偏好。也有学者关注到政务平台数据对社会治理的影响，如孟天广基于政务热线系统从城市感知、决策设定、聚焦对策、诊断评估四方面探究热线系统提升政府社会治理的能力[19]。樊博通过分析政务12345数据，研究影响政务数据质量的要素[20]。

综上，学者从大数据驱动社会治理的角度进行治理模式、政务数据分析、治理框架的探索，但是基于政务大数据进行城市微观区域的社会治理缺乏实证研究。一方面，由于业务范围限制，政府各部门间存在信息壁垒，容易形成部门对所管辖事务的单一治理，缺乏系统性。另一方面，部门层面的小样本数据只是社会单个方面问题的映射，以此为基础的社会治理容易形成偏差，有必要融合各部门的综合数据对区域社会问题进行全面分析。

二、政务服务平台信息特征分析

政务服务平台是公众与市场主体、政府进行线上信息沟通与业务办理的主要窗口，平台所产生的数据具有结构性强、可信度高、稳定性好的特征[21]。平台信息能客观映射区域社会治理焦点。本文在对政务服务信息进行分析的基础上，构建数据采集处理、分析应用和实证研究的模型。首先，采集政务服务信息进行数据预处理等特征分析。其次，挖掘城市发展差异和信息平台搭建的周期差异对城市社会治理焦点演化进行分析。最后，提出精准社会治理的对策建议。

(一)数据采集与预处理

采集东部某省A，B两市全年政务服务平台数据，其中A市13.6万条，B市10.1万条。信息字段包括编号、时间、类型、来源、一级归口、二级归口、三级归口和内容。工单数据涉及三个归口，其中，A市涉及15个一级归口，如城市综合、党政群体等， B市涉及11个一级归口，如公安司法、城市管理等。二级归口涉及具体的职能部门，如城管局、公安局等。内容字段记录当地居民或市场主体通过电话、微信、微博等渠道向政务服务平台提出的诉求、投诉与建议，反映了民生话题。

为便于话题识别与热度计算，首先进行自定义和停用词词典构建、词向量和特征向量构建等数据预处理操作。使用Python的jieba分词进行文本预处理，自定义词典综合爬取的地图网站中A，B两市地理位置等专有名词，综合百度停用词典、哈工大停用词典、四川大学智能实验室停用词典人工筛选出“诉求目的”“问题描述”等词频较高但不具有话题意义的词汇，进一步补充停用词表并完成数据分词。

政务服务平台是一个开放性的惠民、利民、便民平台，平台所产生的数据具有以下特征：(1)稀疏性。平台中的每一条工单的字数不设限制，因此工单文本长短不一。(2)不规范性。平台工单的来源覆盖各行各业及各个年龄段的民众，所反馈的事件覆盖各个方面，因此工单内容数据缺少句子成分的现象十分常见。本文采用word2vec工具包从大量文本语料中通过无监督学习获取语义知识并以词向量表示文本语义信息。其中Skip-gram模型对上下文环境里的词汇进行采样，根据当前词汇来预测上下文的词[22]。本文词向量构建中Skip-gram模型设置窗口大小为10，向量维度为200维，迭代次数为10次，用于控制训练的并行数为25。加载训练过后的word2vec词向量用于表示内容文本，通过TF-IDF模型提取句子特征，得到内容字段中句子的特征向量。

(二)政务服务信息内容的主题分析

从主题视角进行政务信息分析有助于发现社会发展中的问题，进行动态社会治理的实践探索。本文以TF-IDF和TextRank方法提取特征关键词，对关键词进行词频统计。数据表明，A市居民反映最多的政务信息是“噪音扰民”“车辆违章”“城管”“施工”“道路拥堵”。B市居民诉求内容主要涉及“噪音扰民”“车辆违章”“摊点城管”。由此可知，A，B两市的噪音扰民问题十分严重，影响到民众的生活和生产质量，需要进行针对性治理。分析高频关键词表，两市政务信息涉及范围广，如物业和业主等反映了居住环境，施工和地铁等反映了城市建设，噪音和污水等反映了生态环境，城管和摊主等则反映了市场环境。

三、区域热点问题及演化分析

数字化时代，公众和市场主体通过互联网和政府信息平台等多渠道反映自身诉求，政府需要借助大数据分析技术对社会问题进行精准识别与分类管理，以“数”驱动治理精细化。与此同时，社会治理的效率有赖于智能化分析技术的应用，通过热点话题测算、关联分析、时间序列分析等模型对社会事件的产生、发展与趋势进行研判，以“智”促进治理能力提升。

(一)基于主题热度的内容分析模型设计

考虑到政务平台信息属于未标记文本，本文选取无监督学习K-means算法进行话题识别，计算热点话题热度，结合人工判断得到热点话题的数据集，用于评价算法效率，采用准确率、召回率、F1值作为聚类结果的评价标准。

针对K-means聚类分析得到的不同类别的民生话题，综合考虑了词汇平均相似度(S)、话题出现密度(D)和信息增益(IG)[23]三个维度进行热度测算，构建热度测算模型。采用词汇出现的密度计算话题热度，绘制在不同时间点t关键词出现频率f的离散点折线图，在折线图中出现折点的时间点即是话题关键词出现的时间点。某一时间点词汇w出现的次数，构成一个函数y(t,f)=f(t,f)，得出密度计算公式(式1)。其中，S(i,i+1)表示两个时间节点构成的图形面积，图形面积越大说明关键词出现的频率越高，k表示该词汇w经统计构成的折线图在两个时间节点形成的图形数量。词汇的信息增益为信息熵和条件信息熵之间的差值，即词汇在正向类和负向类的信息量之差，信息增益体现了特征的重要性。

(1)

综合S，D，IG三方面指标，测算最终的话题热度值H。α，β，γ表示三类指标的权重(式2)。

(2)

为了确定话题类别数量，调整聚类数量k值，得到不同k值对应的准确率指标。当k值取10时，F1值达到最大值0.8939，聚类效果最优。为了测算H指标中的参数值，采用枚举法比较不同参数下的F1值，当α取值在[0.1,0.8]内，F1的值分别为0.884 7，0.874 6，0.896 8，0.878 7，0.820 9，0.832 2，0.808 2，0.688 9，进一步测算热度值H的阈值，当α=0.3，β=0.4，γ=0.3，H=0.3时，F1值最高。

(二)区域社会治理的焦点分析

为识别区域社会治理的焦点，利用SDIG模型测算A，B两市民生热点话题。结果表明，A市年度热点话题(表1)集中在城市综合管理方面，其中，道路交通、车辆管理等话题占比最高，亟待专项治理。此外，A市城管监管和供电问题较突出，此类问题涉及区域营商环境，也是改善重点。相较而言，B市居民更为关注社会保障、交通管理和城市综合治理等问题(表2)，如“噪音”“扰民”“养老保险”“停车费”等，施工和市政建设的问题较突出，为治理重点。

表1 A市年度政务服务主题热度值表

表2 B市年度政务服务主题热度值表

(三)区域社会治理的演变研究

社会治理的焦点存在时间性、地域性差异， 为了保证社会治理切实解决“真问题”，需要进行动态研判，为治理精准化提供信息支撑。从时间维度进行分析，A市公众一季度主要关注两方面问题：一是建筑管理，包括“承重墙”“破墙”“漏水”等；二是商业经营，涉及“开发商”“店铺”等。二季度主要关注道路交通问题，其中，“堵车”“交通堵塞”问题反映强烈。三季度重点关注市政综合管理、道路建设、交通管理和环境治理等方面，体现为“路面”“堵塞”“交叉路口”和“通行”等。四季度“交通拥堵”话题位居榜首且热度值高达0.37以上，说明公众反映的交通拥堵问题特别严重。

B市公众一季度主要关注环境污染、垃圾处理问题。第二季度重点关注水污染、违法建设和占道经营问题。第三季度关注道路交通管理问题，集中在车辆停放、非机动车方面。四季度主要关注道路交通和车辆管理。一年中，A市道路交通管理问题持续成为热点，说明该市在较长时间内没有解决相关问题。B市则持续存在环境污染和道路交通管理两类问题。由于城市建设进度、城市现代化进程等会涉及地铁建设、道路整改等问题，进而影响道路交通的管理，这是两市甚至是发展中城市面临的共有问题，需要引起政府的重视，采取措施持续优化和改善。

为了解微观区域热点话题的演变规律，对两市月度事件进行热度分析，发现A市每月热点话题种类较少且比较集中， B市每月热点话题较为分散。从话题内容来看，道路交通管理方面的问题最多，大多数月份都有涉及。值得注意的是，A市七月到九月环境污染问题比较突出，B市五月到八月环境污染问题集中爆发，涉及噪音污染、水污染等方面，这表明夏季环境污染问题多发，需要特别关注与污染治理相关的民生问题。道路交通方面，A市问题集中在秋冬季爆发，持续时间长，B市则集中在夏季和十二月。此外，城市执法和经营管理的相关问题会突然爆发，体现了当前城市执法的不稳定性。

从地域的角度分析，两市存在的共性热点话题主要有交通管理、道路建设、环境治理和商业经营管理。这些问题在城市发展进程中普遍存在，当地政府在这方面有充分的施政空间，民众选择政务平台进行反映。除了共同的民生热点话题，A市居民反映较多的供电问题、道路交通问题热度最持久。B市城市热点覆盖的范围较广，居民关注最多的问题是施工扰民和城市噪音。从时间维度分析，热点话题呈现季节性特征，例如，A市在六月份的民生热点有占道经营和摊贩，七月份出现气味、堆放等热点话题。随着温度升高，占道经营和城管问题成为焦点，城市垃圾处理问题也越来越凸显。B市七月份的热点话题除了污染还有河道，在汛期河道引起人们较多关注。

(四)区域动态社会治理的对策建议

近年来，新冠肺炎疫情等非常规突发事件频发，对基层社会治理提出了更高的要求，需要准确及时地定位社会问题、研判事件发展趋势，建立数据化、智能化的社会治理体系。

1．整合各类政府信息资源，以数据驱动动态社会治理。推动一体化政务服务平台建设不仅需要实现业务功能的一网通办，更要在数据层面深度融合，实现数据结构、归口逻辑、服务流程的统一，打破部门间的藩篱。政务平台不能完全依赖“由下到上、由上到下”的解决模式，适度放权和“移动办公桌”等创新化的治理模式能够提升区域民众满意度、优化办公资源。

2．社会问题存在动态性，需要借助大数据分析进行精准治理。社会问题随时而变、应势而变，需善于借助信息化技术对社会热点、焦点问题进行跟踪和预警，变被动社会治理为主动社会管理。民生热点反映民众与市场主体在交互中产生的问题和矛盾，而问题的堆积会造成社会治理效率低下、城市发展困境，借助数据挖掘、分析等技术分析民生热点的产生机理、作用路径和控制过程，可以调节个体、市场主体、政务部门的关系。

3．社会问题存在周期性和反复性，需建立预警响应机制。季度热点分析表明，城市建设和交通监管等问题存在季节性特征，相关部门往往陷入重复的业务处理过程，如能提前预警、系统分析，就可以有效降低社会治理难度。热点滞后化处理会激发区域民生矛盾，引发连锁效应，建立常规社会问题应对机制和季节性突发热点问题预警响应机制，有助于政务服务平台高效运转，提升城市居民的幸福感。

4.社会问题的治理具有复杂性和系统性，智慧城市的建立不是一蹴而就的。各城市需在发展过程中通过产业变革、资源利用、人才引进等举措确定自身定位和战略目标。非一线城市的发展进程中面临的城市建设、交通规划等问题与居民和市场主体紧密相关，社会治理的重点也应聚焦细节，使城市发展突破盲点、困点和难点，借鉴同质城市变革过程中的应对举措，营造居民、市场主体和政府多方参与的协同共治模式。

四、结论与展望

研究结果表明，两市的社会治理都存在道路建设、交通管理、环境治理和经营管理等共性问题。A市的供电和B市的市政方面存在显著不足，进行专项治理可以大幅度提升居民获得感。此外，A市的社会治理问题种类较B市少且涵盖业务范围相对小，B市存在的问题较A市持续时间更长，这反映出两市政府决策和治理效率的差异。从时间维度来看，城市社会问题具有一定的季节性，各级政府可结合民生热点话题区域性和季节性的特征开展专项治理以提高政府服务水平。由于数据的限制，本文未能对中西部地区的城市政务服务信息进行分析与比较，进一步的研究可考虑从方法上进行拓展，并结合互联网数据进行综合分析。