基层社会网格治理数字化及其规制.pdf
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1、摘要 在数字时代,基层社会网格治理数字化以“数字枫桥”为方法论,并且涵盖治理理念、治理模式等多个方面,大数据泛在感知、标准化编码等数字技术为其提供了全方位的技术支撑,使得数字化治理变革成为现实。同时,由于技术不成熟、算法依赖等原因,基层社会网格治理数字化也带来了技术和法律层面的多重风险,规制路径应坚持治理需求与个人信息保护的衡平原则,健全治理数据的安全防范体系,多层面建构技术治理的规制体系,以协同治理主体的身份确定责任,推进社会治理实质性参与制度建设。关键词基层社会网格治理;“数字枫桥”;法律规制基金项目国家重点研发计划重点专项(2021YFC3300300)作者简介胡铭,浙江大学光华法学院、
2、浙江大学数字法治实验室教授,博士生导师。中图分类号D90-052 文献标识码A 文章编号1001-6198(2023)04-0048-12胡铭*【数字法学研究】基层社会网格治理数字化及其规制基层社会网格治理是基层社会治理的基本方式,网格“智治”激活了基层治理的毛细血管,正经历着从网格化管理到网格化治理的数字化模式变迁。一般认为,基层社会网格治理是指运用信息技术和数字化平台,将管辖区域划分成若干个单元网格,设置网格员对单元网格实施事件巡查和监督、资源共享、集成联动的智能治理模式。1大数据、人工智能等数字技术改变人们的社会生活、生产方式的同时,也使得人们的行为方式、社会关系呈现数字化趋向,这对基层
3、社会网格治理提出了新的要求与挑战。从实践来看,运用大数据、人工智能等数字技术赋能社会网格治理已经初显成效,但也显示出隐患,如受到技术崇拜、技术偏见等影响,在技术层面和法律层面产生了多重风险。2如果不进行相应的伦理规制和规范立法,很可能出现治理失范乱象。基于此,本文尝试分析基层社会网格治理数字化的理论问题及其潜在的多重风险,设计相应的规制路径以防治理失范,以期为我国基层社会治理现代化作出些许贡献。一、“数字枫桥”:基层社会网格治理数字化的方法论基层社会网格治理需进行相应变革,以顺应新时代之变、满足新时代之需。新时代的基层社会网格治理并不是“推倒重来”或“另起炉灶”,*浙江大学光华法学院数字法学专
4、业博士研究生洪涛参与了本研究,并为本文做了大量基础性工作。48而是基于过往治理经验的“守正创新”。就如中央组织部、民政部负责人就关于加强基层治理体系和治理能力现代化建设的意见答记者问时所指出的,基层社会治理要跟上信息技术发展的步伐,与互联网、大数据等深度融合,始终与时代发展和群众需要同频共振。3当下,网格治理是数字时代“枫桥经验”(以下简称“数字枫桥”)的重要载体,而“数字枫桥”又是指导基层社会治理的方法论,故其可为基层社会网格治理数字化提供理论指导。(一)“数字枫桥”的理论内涵“枫桥经验”最早由浙江省诸暨市枫桥镇干部群众创造,其核心要义是发动和依靠群众,就地化解矛盾,坚持矛盾不上交。4对此,
5、毛泽东同志在60年前曾作出重要批示,要求全国各地推广。随着时间推移,“枫桥经验”的理论内涵也不断被后世者充实和发展,逐渐成为一套成熟理论。从“捕人少、治安好”到“矛盾不上交、平安不出事、服务不缺位”,再到自治、德治、法治、智治“四治融合”,打造共建共治共享的治理新格局,逐步形成了“数字枫桥”的时代新内涵。具体而言,又体现在以下两方面。“数字枫桥”的“两不变”。尽管“数字枫桥”的内涵有所发展,但其有两点始终如一的本质特征:一是领导力量未发生改变。“枫桥经验”始终以中国共产党为领导力量,坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,不断强调党总揽全局、协调各方的领导核心作用。二是目的宗旨未发生改变
6、。“枫桥经验”并没有因为时代的更迭而放弃原本的目的宗旨,“以人民为本,为人民服务”的追求始终如一。“数字枫桥”的“三发展”。新时代“枫桥经验”之所以契合数字时代的治理需求,主要因为其在以下三方面取得进展:其一,治理主体多元化。传统“枫桥经验”虽然也强调走群众路线,但并未充分挖掘人民群众的治理潜力,而是将其作为基层社会治理的辅助者。但“数字枫桥”的一个突出亮点就是以开放性架构吸纳各方力量参与社会治理。例如,浙江省绍兴市以“数字枫桥”为指引,通过“六要素两平台四机制”将基层政府、社会组织、普通民众都吸纳入治理主体之中,人民群众的角色从辅助者过渡为治理者。其二,治理方式智能化。“数字枫桥”的本质就是
7、“枫桥经验”的数字化,其运用大数据、人工智能等数字技术赋能实践治理经验,使得后者在数字时代如鱼得水。传统“枫桥经验”在化解矛盾时,主要依靠当地具有威信的人居中调解,严重受制于时间、精力等因素。而“数字枫桥”通过信息网络技术搭建矛盾纠纷化解平台,使得当事人、调解员、法官等人可以在线解决纠纷,通过区块链存证、云平台解纷等创新方式实现真相和真实以消弭纠纷。其三,治理知识专业化。传统“枫桥经验”是在实践中摸索出来的,虽经过多个阶段的发展,但仍具有较重的经验色彩,尚未上升到制度高度。而“数字枫桥”有意识地强调专业知识的重要性,将其视为网格治理、成果评估的必要前提,设计了一套新时代“枫桥经验”指标和量化标
8、准,象征着“枫桥经验”的制度化、体系化。(二)“数字枫桥”指导基层社会网格治理数字化的体现第一,治理模式因地制宜。“数字枫桥”的核心精神是利用数字技术解决矛盾纠纷,而各地纠纷存在自身特性,故需要结合当地实情采取多元纠纷化解手段。基层社会网格治理存在的一个问题就是过于看重网格的作用,部分地方甚至认为“网格一划,纠纷随消”,但实际上仅靠网格难以担当基层社会治理重任。相比之下,“数字枫桥”指导的基层社会网格治理数字化则更为灵活多变,通过与当地的经济发展、文化底蕴、技术水平相结合,演变出了各具特色的治理模式。比如,基于非线性动力系统构建的“委托代理人”模型,可分析基层社会网格治理中各级治理主体可能采取
9、的最优策略,并通过研究相关策略明确其影响社会总体效益的路径,进而形成以信息化多元协同、智能化会商研判、智能化民主协商机制为代表的新治理模式。以桐庐市的实践探索为例,以“大整合”集中各类资源,探索出了“互联网+社会治理”5的治理模式;将自治、法治、德治相结合,发展出“三治合一”的治理模式。6第二,治理理念以人为本。“数字枫桥”的价值核心仍然是以人为本。“一切为了人民”是其始终如一的治理理念。在“数字枫桥”的指导下,基层社会网格治理不是为了“数字化”进行变革,而是想借助大数据、人工智能等数字技术让人民49群众参与进来,发表自己的意见,享受治理成果。比如,基层社会网格治理数字化中的智能化民主协商机制
10、,通过建立网络民主协商信息平台,规范网上政治协商行为的同时,发布已制定的政策信息并广泛征求网民的意见和建议,以“人民是否满意”为治理效果评价的根本尺度。第三,治理方式智慧赋能。传统的“枫桥经验”主要靠线下人力,对治理主体的能力和精力均有较高要求,存在一定的局限性,很难在全国范围内推广。而“数字枫桥”的治理方式具有数字化、智能化特征,可以通过智慧赋能增强治理主体的能力进而提升治理效果。基层社会网格治理数字化通过智慧治理平台打造更具普适性的治理方案,不但将实践中的治理经验规范化、体系化,还为全国其他城市甚至域外国家提供了治理经验、治理智慧。例如,通过基层社会网格治理编码体系研究,可打造一体化的信息
11、基础数据支撑体系,建立可推广、可复制的示范应用。从地方实践来看,上海市的解纷“一件事”使用了大数据、人工智能等数字技术,并通过将证据提交、纠纷调解等业务数字化,倒逼工作机制完善,有效提高了相关部门的行政效率、服务效果。第四,治理主体多元协同。在过去,政府对诸多事项大包大揽,导致其承担过重的社会治理负担,也影响了治理质效的提升。如今,“数字枫桥”以开放性架构吸纳各方力量参与社会治理,扩展了社会治理的主体。以“数字枫桥”为指导的基层社会网格治理数字化,提倡在党的领导下多元主体的协同治理。例如,在智能化会商研判平台中,组织形式被优化,各方资源被整合,使得会商成员在基层社会治理中不再扮演一个协调者,而
12、成为一个具有发言权的治理者,政府有形之手、市场无形之手、会商人员智慧之手做到了同向发力。二、数字技术支撑基层社会网格治理的变革大数据、人工智能等数字技术是基层社会网格治理变革的强力支撑,并且这种支撑涵盖了基层社会网格治理的全方位,使数字化治理变革成为现实。(一)大数据泛在感知技术奠定了治理变革的基础基层社会网格治理数字化变革的基础是数据,没有足够数据作为分析样本,治理变革无从谈起。社会治理的内涵非常丰富,包括社会治安、公共服务、矛盾纠纷化解、行政事项处理等诸多业务。基层社会网格治理数字化必须完成业务从“线下”到“线上”的迁移,而在这个过程中首先要实现业务的数据化,之后再逐步经过数据编码、数据处
13、理、数据输出等环节。大数据、人工智能技术的应用存在数据前置性特征,采用“数据数据整合知识构建”的基本开发思路。7通过基层调研,我们发现大数据泛在感知技术可以辅助基层社会治理业务的数字化,并实现精准、全面、及时地收集数据,为治理变革奠定基础。第一,网格信息的数字化与收集。基层社会网格治理数字化必然要将网格信息以数字化生成、存储、流转与使用,否则无法掌握相关人员、社区的基本信息,更不用谈治理工作的开展。数字空间技术可以将物理空间映射至数字空间,使物理空间中的人员、物品、位置等信息转化为网格信息,实现网格空间全要素的数字化和虚拟化,打造虚拟交融的治理格局,为基层社会网格治理的数字化提供了支撑。智慧城
14、市建设中常用的北斗网格码技术内嵌了一个开放性的时空网格框架,可构建涵盖空域空间、城市空间、地下空间在内的地球全域空间数字孪生网格数据模型,实现城市全要素数字化、全状态实时化和可视化、治理协同化和智能化,达到物理空间与数字空间虚实交互、平行运转。第二,风险数据收集与检测。基层社会治理的一项重要业务就是发现潜在社会风险,并提前介入采取防控措施,避免风险现实化,给基层社会造成严重甚至不可挽回的损失。通过使用危险大数据泛在感知技术并不是一种具体的数字技术,而是多种数字技术的集成应用,至少包括数字空间技术、危险源多元感知与监测技术、异构时空大数据统一存储技术。具体详见中国信息通信研究院:数字孪生城市研究
15、报告(2018年),2018年12月18日,http:/ 2021年第11期。50源多元感知与监测技术,结合微纳电极设计、加工与研制的高性能传感器,可实现多种危险源数据的精准探测,做到矛盾风险早发现、早防范、早处置。第三,基层社会网格治理异构时空数据的统一存储。基层社会网格治理数字化中的数据通常包含结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式,而异构数据具有低关联性,无法支持高效统一存储和查询。异构时空大数据存储技术通过混合存储索引,统一数据访问接口,可解决数据冲突、一数多源的问题,实现基层社会网格治理在数字空间中开展。(二)标准化编码技术强化了治理变革的底气数字化治理变革仅有数据作为支撑还不够,
16、因为大数据泛在感知技术收集的数据是混杂的、非结构化的,无法直接使用,必须经过数据编码与标注转化为结构化的、机器可阅读的高质量数据。简言之,基层社会网格治理数字化变革不但需要数据,而且需要结构化的数据。标准化编码技术可以有效清理混杂的、非结构化的治理业务数据,由此强化了治理变革的底气。需要指出的是,治理业务数据从非结构化到结构化的转变不是一蹴而就的,而是要经过“概念要素自适应异构融合”四轮的标注和编码,且每个环节都涉及不同的数字技术。其一,大数据字典。借助软件工程技术及数据分析工具,对收集的业务数据进行梳理分析,可明确其类别、发生频度、业务关联等属性。在此基础上,结合基层社会网格治理数字化的业务
17、需求,引入实体关系图描述数据流间关联关系,辨识数据流关键数据项表征,便可构建基层社会网格治理的大数据字典。大数据字典如同汉语词典一般,能够为基层社会网格治理业务数据提供规范定义和说明,明确数据间的相互关系,统一数据表征,助力后续的算法模型建构和数据处理。其二,通用要素编码技术。大数据字典主要是为治理业务数据提供规范定义和说明,无法实现治理服务要素信息的统一编码和标识。而一旦治理服务要素信息缺失,基层社会网格治理的公共服务、数字化应用软件就很难落地,故需要引入通用要素编码技术。通用要素编码技术基于大数据字典,通过采用统一建模语言可分析网格治理业务数据流与数据项之间以及数据项与数据项之间的关联关系
18、。此外,通用要素编码技术还可依据数据项的业务属性、发生机制、蕴含信息进行区别编码和标准,构建与之相对应的数据属性,满足网格治理业务关键性、控制性、结构性、重现性、节点性的数据需求,为未来基层社会网格治理数字化、智慧化铺路搭桥。其三,自适应编码技术。虽然绝大多数治理业务数据使用通用编码技术即可完成标注和编码,但有时数字化应用的管理者和使用者对业务编码有定制化需求,此时便需要使用自适应编码技术来完成任务。自适应编码技术会先从网格治理典型业务数据和系统数据中提取相对独立、关键、控制性强的数据,而后使用通用编码技术实现模板化编码和标注,再将得到的数据与定制化需求、系统数据库设计相结合,在两者之间建立起
19、实体关联关系。在此基础上,将模板化编码和标注与系统应用功能和管理功能集成并分析,可得到对应编码数据的语义关联关系,之后再进行合法性校验,自适应匹配更新数据库编码和标识数据,便可提高输入数据的一致性、完整性,满足基层社会网格治理的定制化业务需求。其四,社会时空大数据方法和多源异构融合技术。不同部门的信息格式和数据结构存在差异,导致基层社会网格治理难以开展联动工作。对此,可以使用社会时空大数据关联方法和多源异构大数据融合技术统一各部门的信息数据,消除实体关联、语义关联歧义,打破数据孤岛现象。具言之,社会时空大数据方法通过提取基层社会治理各部门的数据信息,过滤后保留时空、社会治理数据标注指的是对未经
20、过处理的数据如文本、语音等进行加工,使其转化为机器可识别的数据。数据标注越精准、数据标注体量越大,知识图谱越具有体系性和统一性,相关算法的性能及准确度越高。参见蔡莉、王淑婷、刘俊晖、朱扬勇:数据标注研究综述,软件学报 2020年第2期。大数据字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储等部分进行明确而详细地定义和描述。即便是自适应编码也需要先将业务数据进行模板化,原因在于模板化编码可以保证业务数据的准确性、方便性、可扩展性和可分析性。51关键信息等核心数据,并基于此构建多源异构数据统一表征模型,为数据关联提供支撑。在此基础上,多元异构融合技术通过信息整合和滤波技术可以实现特征评价、特征选
21、择等数据抽象工作,支持实体消歧、指代消解和实体统一,将基层社会治理各部门的数据融贯、联通。(三)大数据分析技术提供了治理变革的动力在经过数据收集、标准化编码活动之后,便可运用大数据挖掘、比对等分析技术建构对应治理业务的知识图谱和算法模型,充分挖掘治理数据的价值,并通过模型训练、深度学习提升知识图谱和算法模型的精确度,为数字化治理变革提供动力。基层社会治理业务繁多,原则上每一种治理业务都需要对应的知识图谱和算法模型,但笔者不可能也没有必要逐一阐释论证。考虑到治理事件和治理对象在基层社会网格治理中的基础性地位,拟以基层社会治理事件分类分级处置和重点人员分类分级管控为例展开论证。基层社会治理事件分类
22、分级处置。不同的治理事件由不同的治理主体具体负责,协同治理亦要讲究分工负责,二者并不矛盾。相反,如果治理主体的权责不清,协同治理有可能异变为互相推诿,阻碍基层社会治理现代化的推进。因此,基层社会治理事件的分类分级是必不可少的。对此,可以先使用大数据检索收集、整理各行各业的现行标准,包括国家标准、地方标准等。然后,使用信息抽取、知识融合、知识加工技术对现有标准进行分析,自上而下构建基层社会治理事件分类分级的知识图谱,在这个过程中要注意融合多源跨域标准、考核评估指标体系和评估结果规范。由于知识图谱本身无法直接提取治理事件中的信息,所以需要使用事件要素提取技术、自然语义识别技术完成要素抽取。抽取出来
23、的治理事件要素须由标准化编码技术进行结构化编码,之后再接入知识图谱进行比对分析,最终依据事件紧急程度、影响范围、处置难度实现事件分级,依据事件相关描述、事件本身特性、社会治理要素实现事件分类。考虑到基层社会事件复杂多变,在时间上存在连续性,为了保证分类分级工作的精准化和智能化,还可以进行模型训练和深度学习,优化治理事件要素与事件级别、事件处理主体、事件处理方案的关联性和因果性,实现分时分批的智能分拨与处置。重点人员分类分级管控。治理对象关乎治理方案的选取和治理手段的使用,如果不能“对症下药”地采取措施,治理效果便会不尽如人意。但是,如果我们将治理对象进行分类分级,为重点关注人员进行大数据画像,
24、并采用时空序列化建模对其轨迹进行分析,为潜在社会危害人员构建危害指数动态评估的算法模型,便可有针对性地调配治理资源,推进基层社会治理现代化。具言之,我们可以根据政府部门的基层人员信息库,采取语言文本分析、关键信息提取实现人员特征要素的抽取。之后,运用要素内部关联挖掘、统计协调要素筛选等大数据分析技术,获得重点人员的高维全息画像,形成画像数据库并进行可视化展示。重点人员可划分为“潜在社会危害人员”和“需帮扶对象”两类,其中“潜在社会危害人员”可以根据“高中低”三个风险程度等级进行分级管控。“需帮扶对象”则可通过多模块梳理将信息情报和环境数据进行大数据碰撞,构建差别化、精准化的重点人员分类分级管控
25、体系。(四)协同处理中台提升了治理变革的能力在完成基层社会治理的数据收集、数据编码、数据分析后,就到了数据处理和输出环节,即治理业务的实现阶段。数字技术在基层社会网格治理变革中仅是辅助工具,不能自动完成基层社会网格治理工作,具体任务只能由治理主体完成。“数字枫桥”指导的基层社会治理追求多元治理,需要调动各方的能力与积极性,而这可通过协同处理中台实现。具体来讲,从同一治理业务来看,协同处理中台可以将基于全链路数字技术形成统一的数据标准,而后通过序列分析模型、深度神经网络模型构建知识图谱模型,实现关联归类、本体建模等知识融合,解决人员与实体、实体间关系的实体对齐、图谱嵌入等问题。从不同治理业务来看
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