❶ 如何顺应“大数据”时代变革
如何顺应“大数据”时代变革
“大数据”时代是信息社会运作的必然结果，谁掌握数据和大数据分析方法，谁就能在这个“大数据”时代抢占先机。工商部门作为我国市场主体登记部门，积累了大量的市场主体登记、行政执法、投诉举报和内部管理等数据。这些数据是“国家经济户籍库”的重要组成部分，也是我国市场经济的“晴雨表”。积极应对，用科学方法对数据进行处理、分析从工商数据出发，对大数据进行深度的分析，挖掘出有效信息为决策提供参考。即通过市场主体分析发现经济增长的内生动力，通过市场主体发展透析产业结构调整与优化，通过市场主体分析优化国有资本布局，通过横向对比发现区域比较优势，从而优化产业结构，促进经济社会发展。首先，在整合零散的、破碎的、局部的数据基础上，运用技术手段分析、挖掘深藏于数据中的宝贵价值，以这种方式帮助实现更好的决策，推动政府决策机制从“业务驱动”向“数据驱动”转变，提高行政效率。其次，对海量数据进行采集、整理、清洗，并在此基础上进行数据的分析挖掘，将“大数据”价值挖掘技术与工商数据实现无缝对接，进行科学的数据管理，紧抓基础数据质量关，巩固和完善数据信息采集及质量审核制度，严格数据质量控制，真正做到“数出有源、真实可靠”。把对数据质量的控制贯穿于数据收集、使用、发布等所有过程，建立数据质量救助机制，通过开展数据质量复审进行纠错，使之更好地支持宏观决策，促进市场经济的科学发展。第三，在推进信息化建设的同时，更加注重对数据资源的利用，加强与高校、研究机构等合作开展工商数据研究，建立工商数据综合分析应用体系。围绕广西经济社会发展的热点、难点问题，立足工商数据，加强对数据的深度挖掘、分析与研判，特别要注重新兴产业等工商数据专题研究，更好地发挥工商部门服务经济社会科学发展的职能作用。转变思路，为“大数据”创造良好环境十八届三中全会《决定》对全面深化改革作出了部署，提出要“改革市场监管体系，实行统一的市场监管”。对工商部门而言，就是要借力工商系统的数据库，优化营商环境，便捷高效服务各类市场主体，真正做到把该管的事管住管好，把不该管的事放手交给市场。由国家工商总局开始的“金信工程”，经过十几年的建设，已初步具备“大数据”时代政府数据分析应用的雏形。目前，我区工商系统虽然掌握着360万条以上的数据，但数据综合分析利用工作还处于初级阶段，面临数据量大却利用不足，或者不知如何利用的尴尬境地，与“大数据”的发展潮流相背离。“大数据”相关行业和业务涉及面广，相关行业监管机构有工商、税务、商务、工信、发改委、银行等部门。为此，需要建立统一的工作协调机制，构建以政府为核心的多元监管体制，形成政府、自律组织、消费者组织以及公民等多个监督主体共同协调运作的格局，让“大数据”真正跨越政府部门内部协同鸿沟，使社会公众和政府的各个管理部门、行业自律组织，能够及时、方便、全面地了解企业的登记和信用信息，加强部门间的协调配合，为“大数据”创造一个宽松的发展环境，共同营造统一开放、公平诚信、竞争有序的市场环境。搭建共享平台，解决“信息孤岛”问题从广西的情况看，政府管理领域各部门都掌握着信息数据，初步统计，大约50个厅局有近200个数据项，而这些数据目前无法相互联通，形成“信息孤岛”。因此，要建立健全统一规范的市场主体信用信息公示平台，解决工商数据的“信息孤岛”问题。一是遵循信息化建设规律，整合工商系统基础数据信息资源，以工商部门经济户籍库为基础，建立工商综合业务系统，进行网群化管理，实现工商政务组织结构和工作流程的优化重组，超越时间、空间和部门分隔的限制，建成一个精简、高效、廉洁、公平的运作模式。二是整合现有的政府市场主体信息公示平台和渠道，建立统一的市场主体登记许可及信用信息公示平台。由工商部门牵头，以工商系统基础数据信息资源为基础，建立统一的市场主体登记许可及信用信息公示平台，汇总市场主体各方面信息，全方位系统公示主体信息，包括市场主体登记、资产状况、监督管理、信用记录、违法违规记录等。同时加强对违法经营者、中介机构、相关业主、投资人、市场主体高管等，以及税务、银行、保险、进出口、出入境等各方位的信用约束。三是完善相关法律，尽快对“大数据”运用进行立法。目前，国家工商总局制订了《信息公示条例》送审稿，已上报国务院审批。广西要制定信息数据管理地方性法规，规范管理信息数据，为数据的开发利用创造良好的法制环境；鼓励政府机构和企业面向群体、服务社会的数据挖掘，防止侵犯个体隐私；提倡数据共享，防止数据被滥用，明确界定数据挖掘、利用的权限和范围。
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❷ 大数据时代的治理转型
大数据时代的治理转型
大数据技术在商业领域已经显示出提供“解决方案”的惊人能力，同样可以在国家治理、政府治理、社会治理中运用
国务院通过的《关于促进大数据发展的行动纲要》为未来中国的大数据发展指明了方向。然而，与全球主要发达国家相比，中国仍处于大数据发展的初级阶段。如何构筑大数据时代的国家竞争发展优势将具有深远的战略意义。
大数据时代的国际竞争格局
当前，大数据正焕发出变革的力量，并正在改变各国综合国力增速，重塑未来国际战略格局，主要表现在以下方面。
首先，大数据成为经济社会发展新的驱动力。随着物联网、云计算、移动互联网等网络新技术的应用和发展，社会信息化进程进入数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。未来20年，全球50亿人将实现联网，这将使全球数据量呈几何式快速增长。预计到2020年，全球数据使用量将达到约40ZB（1ZB=10亿TB），将成为新的重要驱动力。
其次，大数据将成为重要的战略资源和核心资产。世界各国对数据的依赖快速上升，国家竞争焦点已经从资本、土地、人口、资源的争夺转向了对大数据的争夺，制信（数）权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权。大数据使得数据强国与数据弱国的区分不再以经济规模和经济实力论英雄，而是决定于一国大数据能力的优劣。
第三，大数据将改变国家治理的架构和模式。大数据不仅是一场技术和经济革命，更是一场国家治理的变革。大数据可以通过对海量、动态、高增长、多元化、多样化数据的高速处理，快速获得有价值信息，提高公共决策能力。另外，数据主权的提出也使政府、企业和个人的角色发生转变，使国家治理结构逐步实现从国家独大的治理结构转向多元共治，从封闭性治理结构转向开放性结构，从政府配置资源模式转向市场配置资源模式的转变，作为基础设施的大数据和作为基础性制度的大数据同时存在。
最后，大数据安全已经成为国家最重要的战略安全之一。借助大数据革命，美国等发达国家全球数据监控能力升级，确保自身在网络空间和数据空间的主导地位。各种国家信息基础设施和重要机构所承载着的庞大数据信息，如由信息网络系统所控制的石油和天然气管道、水、电力、交通、银行、金融、商业和军事等，都有可能成为被攻击的目标，大数据安全已经上升成为国家安全极为关键的组成部分。
主要国家大数据战略在行动
当前，世界各国纷纷利用大数据提升国家竞争能力和战略能力。
1.美国大数据战略的全球领导力。美国政府最先对大数据技术革命做出战略反应，利用大数据提升国家治理水平和国家竞争优势。迄今为止，美国政府在大数据方面实施了三轮政策行动。
第一轮是2012年3月，白宫发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”，该计划有两个目标：一是用大数据技术系统改造传统国家治理手段和治理体系；二是形成新的经济增长业态和板块。
第二轮是2013年11月，白宫推出“数据-知识-行动”(Data to Knowledge to Action)计划，进一步细化了利用大数据改造国家治理、促进前沿创新、提振经济增长的路径。这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。
第三轮是2014年5月，美国总统办公室提交《大数据：把握机遇，维护价值》政策报告，强调政府部门和私人部门紧密合作，利用大数据最大限度地促进增长和利益，减少风险。
2.欧盟“数据驱动经济战略”框架初显。欧盟在2014年发布了《数据驱动经济战略》，有望近期内成为欧盟经济单列行业，为欧盟恢复经济增长和扩大就业，做出巨大贡献。欧盟在大数据方面的活动主要涉及两方面内容：（1）研究数据价值链战略计划；（2）资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动。数据价值链战略计划包括开放数据、云计算、高性能计算和科学知识开放获取四大战略。主要原则是：高质量数据的广泛获得性，包括公共资助数据的免费获得；作为数字化单一市场的一部分，欧盟内的数据自由流动；寻求个人潜在隐私问题与其数据再利用潜力之间的适当平衡，同时赋予公民以其希望形式使用自己数据的权利。
3.亚太地区国家纷纷抢占大数据战略制高点。亚洲一些国家在大数据发展中紧追其后。日本积极谋划利用大数据改造国家治理体系，对冲经济下行风险。2013年6月，安倍内阁正式公布新IT战略《创建最尖端IT国家宣言》，以开放大数据为核心的IT国家战略，把大数据和云计算衍生出的新兴产业群视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。
韩国科学技术政策研究院2011年正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。同时，韩国社会专职部门制定应对大数据时代计划。2012年，韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。2013年，在朴槿惠总统“创意经济”的新国家发展战略指引下，韩国未来创造科学部提出“培养大数据、云计算系统相关企业1000个”的国家级大数据发展计划以及《第五次国家信息化基本计划（2013-2017）》等多项大数据发展战略。
总体来看，国外政府大数据政策措施体现出如下明显特征：一是颁布战略规划进行整体布局，抢占大数据先机；二是注重构建配套政策，包括人才培养、产业扶持、资金保障、数据开放共享等，为本国大数据发展构筑良好的生态环境。
中国准备好了吗
大数据对于中国的战略意义毋庸置疑。2013年，中国大数据产业市场规模为34.3亿元，同比增长率超100%。然而，与国外先进国家相比，中国大数据发展却面临非常严峻的风险与挑战。
1.大数据战略储备能力不足，尚缺乏国家顶层设计。从主要发达国家的大数据发展经验看，美国等国持续强化国家战略的顶层设计，重点关注大数据对创新能力、国家安全能力、产业竞争力等国家竞争优势的重构，持续推出大数据国家战略规划。目前，中国明确大数据发展战略的中央部门和政府部门较少，更多是产业界和学术界的探讨，大数据战略的国家顶层设计尚未进入议事日程。此外，大数据治理不是技术问题，而是具有系统性、全局性的战略问题，需要有全面推动大数据战略实施的权力部门和核心决策机构。而这些机制设计，中国都明显缺失和缺位。
2.条块分割体制壁垒和“信息孤岛”，阻碍数据开放和共享。据统计，中国政府掌握着80%以上的数据，政府作为政务信息的采集者、管理者和占有者，具有其他社会组织不可比拟的信息优势。但由于信息技术、条块分割的体制等限制，各级政府部门之间的信息网络往往自成体系、相互割裂，相互之间的数据难以实现互通共享，导致目前政府掌握的数据大都处于割裂和休眠状态。同时，由于政府部门业务管理信息系统开发和建设的“部门化”，政府信息系统出现“系统林立”和分裂状态，政府公共信息资源重复采集现象严重，信息摩擦和治理成本偏高。总体而言，政府开放数据的程度远远落后于世界领先国家。
3.传统治理思维和治理体制在大数据时代出现明显的不适应，并引发新的难题。大数据正在重构政府、市场、社会三者之间关系模式，然而，现有国家治理思维和治理体制已经明显不适应这种大数据时代新趋势的变化。特别是如果经济体制、行政体制和社会管理体制改革不能有效跟进，既得利益主体很可能将大数据技术带来的国家治理契机转化为既得利益的手段和工具，可能引发新的“权力寻租”、新的“数字鸿沟”等问题。
4.法治建设滞后，维护“数据主权”的法律法规标准及配套政策严重缺失。目前，中国大数据法治建设明显滞后，用于规范、界定“数据主权”的相关法律缺失，缺乏有效的大数据法律框架。
一是对于政府、商业组织和社会机构的数据开放、信息公开的相关法律法规尚待进一步完善，尤其缺乏企业和应用程序中关于搜集、存储、分析、应用数据的相关法规。
二是没有对保护本国数据、限制数据跨境流通等做出明确规定。金融、证券、保险等重要行业在华开展业务的外国企业将大量敏感数据传输、存储至其国外的数据中心，存在不可控风险。
三是大数据技术应用与产业发展刚刚起步，缺乏与之相配套的法律法规及政策。
将大数据发展规划上升为全面的国家战略
大数据引发的经济社会革命才刚刚开始，需要全面提升大数据在国家经济发展和治理方面的重要战略地位。
1.完善大数据发展的国家顶层设计。要在“行动纲要”基础上，加快形成大数据国家战略，包括中长期路线图与实施重点、目标、路径。统筹布局，加快大数据发展核心技术研发；推进大数据开放、共享以及安全方面的相关立法与标准制定；抢抓全球科技革命和产业革命战略机遇，重构国家综合竞争优势。
一是把数据主权纳入国家核心利益的战略范畴，加快大数据立法、法律法规和标准的制定。
二是规划重点领域的大数据研究计划，布局关键技术研发方向，强化大数据基础设施建设和人才培养，加强对大数据产业的扶持，做好体制机制、资金、法规标准等方面的保障，为后期专项政策制定、项目规划等提供依据。
三是借鉴国外政府大数据战略经验，制定符合中国国情的大数据配套政策路线图，注重从战略技术能力储备和战略应用实施两个角度，释放大数据发展的潜能。
2.构建国家大数据仓库。应加快G2G（政府与政府之间）、G2B（政府与企业之间）、G2C（政府与公民之间）的大数据开放与共享，盘活大数据资产。
一是加强大数据基础设施建设。全面推进实施“宽带中国”战略，持续支持下一代互联网、第四代移动通信、公共无线网络、电子政务网、行业专网和物联网等网络基础设施建设，建立政府“云平台”，统筹监测数据管理平台、公众民情采集与服务数据管理平台、公共安全与应急管理数据管理平台、政府管理绩效考评数据管理平台、资源统筹与经济预警监测数据管理平台。
二是加强基础数据整合。一方面，整合来自于政府职能部门及业务部门的数据信息资源，推动和规范诚信机构建设，提供完整、准确、及时的企业和个人诚信信息，推进大数据征信体系建设；另一方面，推动国家基础数据开放共享进程，打造透明、智慧政府，推动国家、省、市、县四级大数据交换共享，打通信息横向和纵向的共享渠道，推进跨地区、跨部门信息资源共享和业务协同，并在此基础上最终建成国家大数据仓库。
3.运用大数据，全面提升公共服务水平。从全球领先国家经验看，社会治理体系和公共服务体系是运用大数据进行改造提升的最有潜力领域。
一是将大数据更广泛实践于污染防治、城市规划、交通、医疗健康、教育、国家安全、社会舆情、军事等重要领域，在智能交通、智慧医疗、智慧教育、智慧军工、国防等方面实现重大模式创新。
二是利用大数据加快政府自身革命，制定政府大数据开发与利用的负面清单、权力清单和责任清单。
三是利用大数据实施监管和反腐。大数据给网络问政、网络监督和技术反腐提供了强大的技术支撑，可以利用大数据建立国民满意度指数、腐败指数以及清廉指数等。
4.利用大数据创新政府决策方案。大数据技术在商业领域已经显示出提供“解决方案”的惊人能力，同样可以在国家治理、政府治理、社会治理方面中运用。以通信网、互联网、移动互联网、物联网四张网为支撑，可以提出大数据智慧城市解决方案、大数据新农村建设解决方案、大数据金融解决方案、大数据智能终端解决方案、大数据位置服务解决方案、大数据教育解决方案、大数据文化创意解决方案、大数据环境解决方案、大数据制造解决方案、大数据生物健康解决方案、大数据中小企业数据中心解决方案、大数据服务平台解决方案、大数据信息安全解决方案等，为大数据战略真正落地找到突破口。
5.充分挖掘释放大数据变革、创新经济的潜能。首先，通过大数据实现制造业数字化、智能化及下一代信息技术的深度融合。要做好大数据与工业宽带建设的对接，率先将工业宽带的传输、工业大数据采集、数据中心的计算应用等环节整合起来，建立完善的工业互联网体系和中国的工业4.0体系。
其次，鉴于目前中国的人口要素红利在“退潮”，土地、资源、环境等生产要素日益紧张，要将大数据作为新的战略性生产要素释放出来，建立多元参与的协同创新联盟，增强产学研合作集成研发能力，激励基于大数据资源的创新创业，推动经济实现高质量增长。
再次，利用大数据研判，预测宏观经济形势，开发“经济增长形势判断预测系统”、“物价变化高频判断系统”、“金融市场信心判断系统”、“房地产景气判断系统”等，增强对经济形势判断的科学性、精准性。
6.开展全球大数据交流合作。全球主要国家都已提出本国大数据国家战略，特别是美国、日本等国的数据量非常庞大。中国可通过大数据外交，与之展开国际合作，特别是在应对气候变化、粮食安全、疾病灾害、恐怖主义等领域，以及在“一带一路”战略推进过程中，丰富公共外交领域的大数据建设。
此外，可利用大数据技术掌握全球性数据情报和全球焦点事件发展态势。建议实施中国版“全球脉动”（Global Pusle）项目。联合国于2009年推出“全球脉动”项目，提出大数据是纳米技术和量子计算之后的一个颠覆性变化，用这个技术对Twitter和Facebook等互联网数据和文本信息开展实时分析监测，使用语言解密软件对互联网世界进行“情绪分析”，可以对疾病、动乱、种族冲突提供早期预警。中国可以实施类似的大数据全球情报智能监测项目，对全球重大趋势进行早期预警，切实维护和保障国家安全。
❸ 信息泄露、大数据杀熟、算法歧视……如何才能建立数字信任
近些年，数字经济持续较高的增速，逐渐成为经济提质增效的重要动能。电子商务、在线教育、移动支付等早已与你我息息相伴。与此同时，平台垄断、大数据杀熟、假冒伪劣商品、算法歧视、刷单炒信等数字治理难题也暴露在大众面前。在此背景下，数字时代信任问题的重要性日益凸显。什么是数字信任？如何构建数字信任，推动我国数字经济 健康 发展？一起来看。
什么是数字信任？
在以前的农业经济和工业经济下， 社会 信任主要靠人际信任和制度信任维系，而数字经济中的信任关系是数字信任。基于数字经济和数字 社会 发展的视角，数字信任是数字空间中个人、企业和政府基于数字技术建立的数字身份识别的双向交互的新型信任关系，是人际信任和制度信任的拓展，是可信数据流通的必然要求。用户通过数字身份与网络设备相连，在数字空间的所有通信、社交、交易、搜索、 娱乐 等活动的数据完整性和隐私性，必须得到有效的保护和管理。数字信任构建了人对机器、技术和平台、机器与机器的信任关系，人们相信数字空间的软硬件和平台具有可靠性、安全性和高效性，平台通过向用户表明他们可以确保在线程序或设备的安全性、隐私性、可靠性和数据道德性升册档来获取用户的信任。
数字信任对信任关系的产生和维系进行了革命性改进， 将人际信任、制度信任与技术信任融合为一体，是政府、个人、企业和机器对于数据和个人隐私保护能力和网络安全保护水平的信心，支撑了数字经济 社会 活动的所有要求 ，是信任关系更高级的形态。
数字信任有何价值意义？
数字信任是数字经济发展和创新的基础。 数字经济时代的数字信任，是个人和组织参与经济交易的基本信任，信任的经济功能将放大。2019年5月，诺贝尔经济学奖获得者保罗·罗默在《全球数字经济发展洞察》的演讲中指出，在数字平台的发展中，信任和规则的建立同样重要。数据是数字经济的关键核心要素， 数字信任有助于解决数据治理和安全问题，促进数据要素市场形成，支撑数据的市场化配置，推动数字经济发展。 构建“政府—用户—平台—企业”之间稳定的数字信任关系，有效治理平台垄断、大数据杀熟、假冒伪劣商品、算法歧视、刷单炒信等数字治理难题，将推动我国数字经济进入良性竞争和 健康 发展的状态。
数字信任节省经济运行的交易成本。 我国电子商务发展初期就面临网络上的信任难题。在缺乏信用保障或法律支持的情况下，第三方支付平台为交易双方提供了支付保障，解决了商家与消费者的信任问题，促使交易的顺利完成。在数字经济发展过程中，类似解决买卖双方不信任的问题越来越多。 建立政府/公共部门—企业/其他组织、政府/公共部门—自然人、企业/其他组织—个体用户、人机交互和机器交互的数字信任关系，将极大降低经济活动中的交易成本，可以有效避免陷入所谓诺斯型低信任贫困陷阱 ——“无法让合同有效、低成本的执行是 历史 上发展停滞和当今第三世界国家不发达的最重要原因”。
数字信任是企业数字化转型的引擎。 在数字化转型过程中，企业面临吵乱的网络安全及数据隐私风险正在攀升，构建数字信任变得更具挑战性。消费者对于信息类产品以及 科技 企业的数字信任，已经成为他们下载应用和购买产品/服务的核心影响因素。 只有建立数字信任体系，有效抵御网络攻击、保障系统和数据安全、保护用户隐私，确保企业在数字化转型中正常运行，才能加快经济数字化转型。
数字信任是建设数字政府的支撑。 数字政府建设是实现国家治理体系和治理能力现代化的战略支撑，运用数字技术加强和改善治理是数字政府建设的关键。政府治理是从身份认证和管理开始的，建设统一数字身份认证和管理平台，将政府部门各单位的数据信息都聚集起来，发掘数据价值，将极大地推动政务服务精确化、 社会 治理数智化与管姿携理决策科学化。 基于数字身份，构建政府与企业、公民、 社会 之间的数字信任，不仅可以提升政府公共服务的质量和效率，而且可以提高公民和企业参与 社会 治理的热情，增强对政府政策的理解认同。
数字信任可以在弥合数字鸿沟方面发挥作用。 数字鸿沟具体表现为“接入鸿沟”“使用鸿沟”“能力鸿沟”，个人、企业、地区、国家层面都可能产生数字鸿沟。产生数字鸿沟的原因很多，其中缺乏数字信任是重要原因。比如，信任问题是老年人“数字鸿沟”瓶颈，老年人对新技术有天然的保守心理，对数字技术不了解、智能手机使用不熟练。数字经济发展中的数字鸿沟问题，已经引起党中央的高度重视，增强数字经济可及性、消弭数字鸿沟被多次强调。 培养公民的数字素养，构建数字信任关系，让更多的人民群众体验到更加安全、更加便捷、更加优质的网上交易和服务，可以弥合数字鸿沟。
数字信任面临什么现实痛点？
过去二十多年，我国数字产业化和产业数字化取得了巨大成就，产业互联网发展对数字信任建设的要求更加紧迫。但是在消费互联网领域出现的一些信任问题，消费者对数字技术和互联网平台的信任下降，致使我国数字信任呈下降趋势。当前建立数字信任存在诸多痛点。
①建设数字信任的法律法规尚待进一步完善。 我国数字信任是从2003年建设网络信任体系开始的。近些年，我国开始重视数字信任的制度建设，颁布了一些涉及数字信任的法律法规。但是，我国亟需加强数字信任的顶层设计，明确我国建设数字信任体系的重点和难点， 建立健全电子签名、电子身份、电子认证、网络安全和数据安全、隐私保护等法律法规。
②数字信任互联互通的基础设施搭建有待完备。 我国政务系统建立了数字证书认证系统（国家政务外网CA系统、RA系统）、密钥管理系统等，但是面向企业和公民的数字信任基础设施刚刚开始建设。比如，同一个人在不同中心化系统中的信息处于隔离状态，地区性、行业性交叉认证过程中存在“各自为政”甚至割裂情况。由于未构建完成各部际间网络互连的网络框架，数字身份系统无法互联互通，政府部门、企业、 社会 组织、自然人无法有效交互数字信任。缺乏统一的数字身份标识、实体识别认证和一系列安全策略机制，数字信任难以确保数字交互关系的准确性、稳定性和便捷性。
③网络安全及数据隐私风险较严峻。 人工智能、区块链、云计算和5G等数字技术应用带来了网络隐私和安全问题，据CNNIC统计显示，尽管网民遭遇各类网络安全问题的比例均有所下降，截至2020年12月，我国网民个人信息泄露（21.9%）、网络诈骗（16.5%）、设备中病毒或木马（10.8%）、账号或密码被盗（8.2%）等问题仍然比较严重。中国企业正面临数字化转型带来的创新风险， 互联设备领域的商业成功取决于与消费者建立数字信任 。
④数据治理与平台创新难以平衡。 运用大数据可以为经济 社会 发展带来创新动力，但需要平衡隐私保护与业态创新的关系。 消费者渴望个性化的体验却担心数据安全，企业不愿为了实施隐私保护而无法充分利用用户信息提供更好的服务 ，以至于限制企业的竞争力。如何在保证数据流动性的同时平衡安全性，亟需建立足够的“数字信任”控制。
⑤技术信任与制度信任尚需协调统筹。 技术信任不能替代制度信任。比如，区块链技术只对上链以后的数据保真，上链之前的数据真实性则需要制度信任来保障。尽管基于技术的数字信任不断改善，但还没有形成技术与制度之间的互动增强，制度对待技术发展需要具有包容性，技术本身在价值目标上也应与制度保持一致。
总体而言，我国数字信任建设处于起步阶段，目前存在的这些问题都是数字经济发展中的问题，也是全球普遍面临的问题。
如何加快构建数字信任体系？
“十四五”期间，加快数字化发展是国家战略。构建数字信任体系，既是网络安全体系建设的重要内容，也是数字经济和数字 社会 的重要组成部分。所谓数字信任体系，是以可信数字身份验证和可信数据流通为核心，通过制度信任、数据信任、人际信任、技术信任与系统信任的建设，实现身份、数据、合约、产权、法人、技术等六个“可信”的数智化信任运营体系。
第一，从战略上构建以人为本的数字信任体系。 建议我国数字信任体系的顶层设计，坚持以人民为中心的发展思想，着重考虑弥合数字鸿沟、合理保护个人信息、严格防范网络风险，处理好制度信任和数字信任的关系，把改善人民生活品质、促进人的全面发展、增进人民的获得感作为数字信任体系建设的出发点和落脚点。
第二，建立技术与制度互动的数字信任模式。 建设数字信任体系，要统筹制度信任和人际信任，形成制度与技术相互包容的双向互动，法律法规等正式制度与习俗等非正式制度融合互动，用数字技术增强传统信任，用制度信任补充数字信任，形成数字 社会 良好的信任生态。警惕技术万能论，不能过分夸大数字技术对信任建设的作用，制度应保持适度弹性且包容技术创新，不被伦理绑架。
第三，建立数字身份互联互通互认的基础设施。 数字身份普及是数字信任的基础工作，如韩国政府计划于2022年全面普及电子身份证，取代现有的实体身份证，将来只需出示手机里储存的电子身份证，即可以办理各种业务。建议加快建设数字身份互联互通互认的国家级平台，建立健全信息系统互联互通、身份统一认证、一网通办等事项的相关制度，消除信息孤岛，降低交易成本。
第四，进一步完善数字信任的法律法规、规则与标准。 建议加快研制数字身份法规、尽快出台个人信息保护法、完善数字信任技术（人工智能、生物特征识别、隐私计算技术、区块链、量子 科技 等）应用的标准规范和实施指南等，建设与国际接轨、促进数字经济创新发展的数字信任法律法规体系。加大对侵犯知识产权、数据滥用、违规采集数据、算法歧视、刷单炒信的监管力度。
第五，注重数字信任核心技术的研发与应用。 数字信任技术是产业互联网大协同的基础设施，大数据挖掘可以应用于信用评价，区块链通过加密算法、解密算法、时间戳等一系列数学方式创建了一种全新的信任机制，利用综合或者集成的大数据、人工智能、区块链技术可以不断创新数字信任机制。建议政府加大对数字信任核心技术的原始创新的支持，为不断拓展应用场景创造条件。
第六，平衡隐私保护与鼓励业态创新的关系。 建立信任、鼓励创新，是建立数字信任体系最重要的两大目标。加快数字化转型和应对网络安全，需要政府和市场加强合作、担负共同责任，共同遵守可靠的网络安全标准，共同打击网络犯罪。市场和政府都应该加深对于技术、法规和标准化等不断创新的认识，深化数据对市场创新作用的理解，共同推动数据开放、保护、共享和合理使用。
第七，加强国际合作建立新型的数字治理和数字信任框架。 数字信任问题是全球性问题，各国政府越来越重视数字信任。2020年9月《纪念联合国成立75周年宣言》提出，“当务之急是勾画一个数字合作和数字未来共同愿景，并解决数字信任和安全问题”。我国倡导构建网络空间命运共同体的工作中，建议我国政府以设计全球数字信任框架为抓手，积极引导和参与数字信任的法律法规和标准规则，推动构建更加公正合理的全球互联网治理体系。
❹ 如何实现大数据时代的政府治理创新
1、在政府系统进一步确立大数据的理念，研究制定大数据施政发展规划
2、夯实大数据产业基础，提供大数据施政平台技术支撑。
3、打通各部门各层级之间信息孤岛，实现大数据信息资源互联共享。
4、发挥第三方力量的作用，政府积极购买大数据相关技术服务
❺ 理解大数据时代的数字鸿沟
理解大数据时代的数字鸿沟
大数据是近几年来炙手可热的话题，大数据的优势以及大数据所带来的新思潮形成研究热潮。从随机抽样到全体样本，从要求精确到应对混杂，从追求因果到发现关联，大数据时代改变着我们的信息环境与信息处理思维模式。但是，并非所有的人都能同时走入大数据时代，如同媒介技术的每一次创新与扩散一样，敏感的企业和组织是大数据的先行者和实践者，也是最早的大数据受益者；而普通的个体则在面对大数据时呈现差异，有的在时间上跟进迟缓，有的在数据分析能力上存在欠缺，有的不知道如何寻找开放数据，有的在数据噪音前不知所措。传统互联网时代的数字鸿沟尚未完全填平，而在大数据时代新的数字鸿沟又在形成并不断影响与改变着人们的政治经济地位。
讨论大数据时代的数字鸿沟，需要明确区分“数字差异”与“数字鸿沟”.从词源上看，两者意义接近，都是由“Digital Divide”翻译而来。但从传播效果或情感色彩上看，数字鸿沟比数字差异更能引起人们的警示。在大数据时代，人们创造数据并被数据所包围，囿于人的视野及精力，人们在面向数据并做出选择时必然会出现差异。比如，互联网提供的个性化的搜索引擎，个性化藏夹等都会导致信息浏览的个人化，大数据时代的数字差异不可避免。数字鸿沟比数字差异更能引起人们的警惕，数字鸿沟更强调在认识和机会上的差异。数字差异是知道有机会而不为，数字鸿沟则是想为而没有能力或机会。同在大数据背景之下，数字鸿沟可能会在拥有数据、分析数据和数据思维三个层面存在数字鸿沟。
三个不同的分析维度
（一）拥有数据的数字鸿沟
大数据时代，“全新”“、革命”“、颠覆性”等术语频繁出现，但“大数据”这一标签下所指涉的问题却由来已久。伴随着互联网的勃兴，数据的指数增长、信息超载和数据处理问题等一直是人们不得不面对的问题。在大数据时代，数据的掘取、存储、处理与应用方面的技术有了快速的发展，但是在谁拥有数据这个造成数字鸿沟最基本的问题上，当下关于大数据的讨论并未给出让人满意的答案。
1.数据开放
对于企业和政府来讲，大数据是一笔宝贵的财富，“对大数据的掌握可以转化为经济价值的来源”也可以从更为准确的角度了解社会，并进行管理。因此，企业和政府需要从普通公众那里搜集数据，数据的传播是一种自下而上的过程，最先拥有和掌控大数据的也是来自企业和政府的“数字先锋”.但是，消弭数字鸿沟恰恰需要另一种形式的数据流动，即开放数据---让数据从企业和政府所有而变成被公众所共享，这是一个自上而下的过程。在现实生活中，这种自上而下的信息流动处处面临着阻力：一方面企业把数据当做核心竞争力或者核心机密，并且花费了大量的人力、物力、财力去做数据分析，因此很难实现数据的共享；另一方面政府的数据公开步伐还比较缓慢，公众获得有价值的信息依然有难度。
数据开放所形成的数字差异需要开放数据来解决。哪些数据能够开放，以何种形式向公众开放，具体的实施者是谁，谁又能为数据开放过程中的“搭便车”行为买单都是需要思考的问题。大数据既可以产生商业价值，同时又兼具公共性的特质，在此过程中，和公众利益密切相关的数据需要开放，我国早在 2007 年 1 月 17 日就通过了《中华人民共和国信息公开条例》，明确规定原则、范围、方式、程序和监督保障制度。在大数据时代，政府开放数据的力度应该进一步加大，同时对公众进行获取数据的素养教育，实现数据的民有和民享。作为一种公共资源，数据分配的公平性和财富分配的公平性一样，都会对社会结构产生非常大的影响，政府和企业可以依靠数据存储与分析技术的发展做“数据银行”业务，让每个公民都有机会在“数据银行”存储和提取自己想要的数据。国内学者涂子沛在《大数据》一书中，把开放数据放在数据民主的角度去思考，指出开放数据运动会推动“开放政治、开放政府、开放媒体、开放城市等等一系列的运动和口号”.这对消除数据所有权所形成的数字鸿沟，建设一个数据公平的美丽新世界提供了一条可行之路。
2.数据搜集
大数据时代的基础在于海量数据，究竟多大才是大数据呢？“麦肯锡全球研究所”的最新报告对大数据下了一个定义：“大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群”而且，大数据的标准随着数据的指数增长也在不断发生变化。今天，我们在谈论大数据时往往以 pb 为单位，海量数据提供了更为详细的信息，但是也存在一些隐忧，即数据的价值密度太小，因而搜集数据以及在海量数据中寻找有价值信息的成本太高。舍恩伯格在接受《中国经济周刊》记者谢玮专访时说：“在许多方面，我们仍然生活在一个‘小数据’时代，在这个时代收集数据非常耗时、昂贵和困难。”大数据时代的数据搜集是一项庞大的工程，而且，大数据还远远未达到普通人能够支付得起的阶段。
搜集数据的数字鸿沟在大数据时代似乎没有减少，反而随着大数据处理技术的发展而在逐步扩大。对于媒体和企业来讲，搜集数据和处理数据都并非易事，着名的《哈佛商业评论》杂志对全球财富1000强的企业应用大数据的情况做了一项科学调研，发现“大多数企业还处于大数据的入门阶段，还小具备真正挖掘大数据的能力”,而且，“只有巧%的受访者认为所在企业的数据可访问性够好或者达到世界级水平，只有21%的受访者认为所在企业的分析能力够好或者达到世界水平”.显然，对于普通公众来说，搜集数据、挖掘数据的难度更大，差异也更大。在搜索引擎主宰信息流向的时代，公众就因为使用不同的搜索引擎而产生数字鸿沟，使用普通的搜索引擎与使用较为专业的搜索引擎和数据库之间存在着差异。在大数据时代，公众不仅要知道如何利用专业的搜索引擎，还需要在海量的信息中迅速寻找最有价值的信息，囿于公众能力的差异，在搜集阶段产生的数字鸿沟将难以避免。而且，互联网下的数据处于不断更新的状态，时效性是非常重要和关键的。在对“知识鸿沟”的研究中，西方学者 J.S.艾蒂玛和 F.G.克莱因曾经提到“上限效果”,指的是随着时间的推移，知识鸿沟会逐渐减少。但是在互联网时代，信息的价值和及时性有密切的关系，即使随着时间的推移公众在搜集数据上的“鸿沟”逐渐缩小，但是后来者所拥有的数据价值也会大打折扣。媒介环境学派的代表性人物莱文森对信息超载的论述可能会对缓解大数据时代数据搜集所产生的差异提供帮助，他认为建立信息分类法则可以解决信息超载的困扰，比如在图书上建立图书分类法则并依据这一法则运作，就能够解决图书馆的信息超载问题，这一思想对解决长期困扰人类的信息超载具有普遍的启示意义。
（二）分析数据的数字鸿沟
谁拥有数据会产生差异，而在同等拥有数据的情况下，公众利用数据的能力不同，也会产生差异。大数据既包含以数量关系为基础的结构化数据，也包含以定性描述为主的非结构化数据，而且，非结构化数据往往占有很大的比例。因此，在大数据时代，同样拥有数据并不代表着同样能够利用数据，分析数据和掘取价值上的数字鸿沟依然需要引起我们的警惕。
1.数据删除
大数据时代是一个信息高度碎片化的时代，信息中的重复、噪音、冗余和信息中的人为因素（网络水军）等，都影响到人们对数据的分析与利用，此时，删除数据与收集数据同样重要。除《大数据时代：生活工作与思维的大变革》之外，舍恩伯格还有一部影响深刻的着作-《删除：大数据取舍之道》。在这部着作中，舍恩伯格提醒人们在大数据时代“记忆成为常态，而遗忘成为例外”,因此要注意信息取舍之道；在这个“没有遗忘的世界里”,遗忘恰恰成为一种宝贵的信息处理方式与权利数据删除是一个人性化的问题，随着“电脑原生代”的成
长，每个人都有着青涩的、尴尬的、甚至小堪回首的过去，互联网之前人们会尝试遗忘这些小愉快的过去，但是互联网的记忆让每个人小得小而对这样一个现实：人们可能会为若十年前犯过的错误买单。
删除同样是一个技术性的问题，在互联网时代，历史悠久的数据会逐渐成为“数据垃圾”,不但占用大量的存储资源，而且也会影响对当下数据的分析，评估数据与删除数据成为大数据时代必不可少的数据处理方式。但是具体到个人就会产生一个问题，人不可能像机器一样去评估和处理，只能按照过往的经验来处理信息。另一位国外学者蒂奇诺在分析“知识鸿沟”所形成的原因时提到，个人的信息储备也会产生“知识鸿沟”,即“正规教育和从大众媒体中获得的信息会帮助受教育程度较高的人提供理解知识的背景”.大数据时代并未改变人们接受信息的习惯，因此，在大数据时代依然是受教育程度较高的人先学会接受和删除信息。删除还有一个颇具哲学意味的意义，在大数据时代，选择即删除。人对数据的接受具有零和效果“,朝向一组数据的同时意味着放弃另外的数据，这也是另外一种意义上的删除，处理掉低质量的过时数据是发现大数据意义的前提。知名学者马修·E·梅所着的《精简：大数据时代的商业致胜法则》，同样也提到大数据时代的信息删除与精简问题。在大数据时代，能够快速在第一时间获得最有价值数据的企业会逐渐发展起来，而不懂大数据或沉迷于大数据的企业会逐渐落伍。
2.数据可用
大数据时代提供了一个多元、详细且复杂的数据环境，在大数据时代，一切现实都可以量化为数据。但是如果用大数据来创造价值就需要从海量数据中找出有价值的数据，并把数据还原为现实。因为”,拥有一个数据集，无论它们多大或者多小，其自身都不会带来任何价值。“大数据的最终价值还是体现在数据的”可用“之上。与此同时，关于数字鸿沟的问题也出现在数据的”可用“上，大数据如同提供了一个美味的坚果，不借助工具很难打开它，而大数据所使用的”云存储、云计算“又不是任何公众都能轻易掌握的。少部分人掌握了分析数据与应用数据的能力，还有相当多的大众面对浩如烟海的大数据不知所措，最终陷入信息超载的焦虑之中。
弥补数据可用的”数字鸿沟“需要让数据变得直观而可视，这仍然是一个涉及公共性的话题。把数据还原为现实既需要数据分析的人工智能技术，也需要人的敏锐的分析与判断能力，更为关键的是，需要把对数据所提示的环境真实地传达给公众。政府和媒体要做的依然很多，首先需要数据处理技术的普及，把解读关于公共事务的大数据当做一个公共事业，如在 20世纪 60 年代，被称为”人工智能之父“的约翰·麦卡锡曾预言”有朝一日，计算可能变成公共设施“.其次，媒体要做好数据与现实之间”摆渡人“的角色，不仅要用大数据来分析受众获得收益，更要体现媒体的公共性，让受众能够读懂大数据并受用于大数据。比如，美国记者在报道龙卷风时”将龙卷风破坏房屋的损毁数据，与地图相重叠，制成大数据地图。“这样，受众既能够比较精确地了解龙卷风带来灾害的大体区域，又能够精确理解某个区域龙卷风造成损失的具体情况。
（三）数据思维的数字鸿沟
大数据热所带来的重要变化是关于数据思维的变化，关于大数据的讨论有很多，但并非有了”大数据“这样一个概念我们的信息环境就自然而然发生了质的变化，而是在互联网逐渐走向海量数据的今天，从”数字化生存“转向”数据化生存“的大数据思维让人们多了一个认识世界的视角。在大数据技术之外的数字鸿沟来自于人们的思维层面，即人们对待数据的思维存在差异。
1.超越大数据
大数据时代的思维之一是要超越”数据迷思“,把数据当成一种工具而不是一种数据霸权。舍恩伯格在《大数据时代》一书中指出大数据带来的三种变化：不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。这些变化对于传统的定量研究方法有极大的影响，可是定量方法的改进并不能取代定性的研究，必须超越数据才能发现数据背后的意义与价值。于是，大数据思维包含了三个层次。第一个层次是发现海量数据，了解海量数据的潜在价值，但并不能很好的利用数据；第二个层次是能够较好的利用数据，但是往往陷入数据崇拜，解决不了关于意义的问题；第三个层次是能够利用数据，但是也能够同时超越数据，发现价值。这三个层次在大数据的发展过程中既是一个历时的过程，也是一个共识的过程。大数据概念的兴起与扩散还需时日，因此在数据思维上三个层次的”数字鸿沟“仍将长期存在。
2.大数据素养
数字鸿沟的减小也需要在硬件与软件两个方向上作出努力，在大数据时代仍然如此。从最近几年的中国互联网络统计报告来看，硬件的数字鸿沟在逐渐缩小，而软件的数字鸿沟仍在扩大。消弭数字鸿沟需要政府、企业等开放公共数据并提供利用公共数据的方法，还需要提升全体公民的大数据素养，实现大数据的民有与民享。数据素养也被称为数据信息素养，主要指人们在科学数据的采集、组织和管理、处理和分析、共享与协同创新利用等方面的能力，以及在数据的生产、管理和发布过程中的道德与行为规范。全面提高全民的数据素养，我们才能自信地迎接大数据时代的到来，并利用大数据为人类创造新的福祉。