
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
CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20