京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据下民意形态与协商民主
互联网时代把人类社会带入了以“PB”(1PB=1024TB)为单位的大数据时代。在大数据时代下,民意形态悄然发生了以下三重变迁。
民意测量:从样本转向总体
恩格斯认为,“历史是这样创造的:……有无数互相交错的力量,有无数个力的平行四边形,由此就产生出一个合力,即历史结果……每个意志都对合力有所贡献”。对每个个体独特历史价值的认识,构成协商民主最基本的理论渊源。正是基于协商民主的纽带,微观个体才得以平等地融入政治系统与政府治理流程。细微的利益诉求和意志表达,通过协商民主场域无时无刻的讨论、互动等输出为民主的政治选择与科学的公共政策。在工业时代的民主协商中,原子化的分散公民个体直接面对权力机器,并等待着权力有选择地抽取而进入协商场域。而在大数据时代下,网络悄然赋予普罗大众一种特殊的“解构”工具,原子化个体可以低成本甚至零成本联合起来,发出日益响亮的声音。
对于如何获取民意,小数据时代基于调查小数据的量化统计分析方法,曾具有数据调查与数据分析的显著优势,往往采取抽样方式,以最少样本数据获得最多民意信息。但是,在大数据时代,样本=总体。因为调查数据的优势逐渐丧失,大数据分析不再满足于基于抽样的民意调查。而相比于小样本数据,大数据具有巨大的数据选择空间,可以多维度、多视角地进行数据分析。大数据是信息网络记录和量化的数据,并能更为真实地体现民意,因为它不是来源于数据收集,而是忠实于数据记录。数据记录主要存在三种来源:互联网、社交网络、传感器。大数据的自动记录将碎片化民意信息综合化,形成系统、综合化、动态、可视化的整体民意信息,从而为更民主、更科学的决策奠定了更为坚实的民意基础。
大数据时代,可以通过一系列测量技术来获取民意大数据,并通过云计算,使其趋于指数化与可视化。大数据分析基于总体样本,将碎片化民意信息整合起来,形成系统民意,并且进一步利用网络图形学技术,通过多元化、多维图形显示方法,来描述大数据及其代表的民意变迁。我国国内主流网络媒体(如百度指数、新浪微博指数、天涯指数)已通过指数分析、可视化对民意大数据进行数据挖掘。在大数据网络平台上,个体不再以分散化方式进行微弱的话语表达,而是借助于网络工具将微弱的话语表达转化为大数据的数据形式,并通过网络云计算汇聚成为响亮的民意,融入权力行使的所有环节。
大数据下中国特色协商民主创新
阿尔文·托夫勒将社会发展图式归纳为农业社会第一次浪潮、工业社会第二次浪潮、信息社会第三次浪潮的起伏推进。在信息文明时代,数字协商民主已成为竞争高地。协商民主已经不单纯是权力主导型协商的独奏,而是三重领域协商民主的协奏。
第一领域:权力主导型协商。中国协商民主脉络经历了群众路线—政治协商—协商民主—数字协商民主,从而形成了一种既体现中国传统文化精粹,又具有基于主体间性的“交往—行动”的现代协商民主精神。第二领域:网络自协商民主。大数据网络构成了第二领域网络自协商的空间。网络秩序可借助于虚拟空间的自约束、自协商、自组织。在网络自治空间中,虚拟公决、虚拟裁判、网络集体行动的运作,应以网络公约为准绳,以公民权利为底线,以网民理性审查为保障,通过相互制衡实现网络自秩序。第三领域:数字协商民主。这一领域的协商民主是权力主导型协商与网络自协商通过交融与互嵌而形成的新型数字民主平台。数字协商民主融入权力流程的所有环节。
虚拟空间将现实空间主客体结构转化为两维扁平交往结构。数字协商民主需相应建立扁平化国家—网络间信息协商通道。信息社会与大数据时代背景下,数字协商民主作为一种有限而宝贵的资源,不能同量同质地平均分配,而应与网络凝聚群相适应,重点对网络意见领袖进行网络吸纳,并通过网络意见领袖为中心的社会网络向各节点传播,从而以最低成本实现数字协商民主。
大数据时代协商民主体制需具备三种核心能力:整合大数据的能力、协商民主与大数据的融合能力、协商民主的网络吸纳能力。
第一种能力:整合大数据的能力。在大数据时代,政府不但可以点对点的传统协商方式获取民意,而且可以通过大数据收集、数据挖掘、数据分析,探索并分析大数据背后的社会民意。第二种能力:协商民主与大数据的融合能力。大数据技术正成为数字协商民主的润滑剂与加速器。人民当家作主的宏大理论借助大数据信息流,使无数个体的细微话语嵌入国家治理流程各环节,“民有”的人民主权理想正踏踏实实地着陆为民治的实践。协商民主体制与大数据的融合,将进一步提升中国协商民主的制度化水平。第三种能力:协商民主的网络吸纳能力。政府基于大数据民意,通过数字协商与网络民意吸纳,使网民能参与政策议程的创建、政策方案选择、政策执行,从而化解潜在冲突,强化公共政策合法性,并为政策执行创造良好生态环境。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23