京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
充分挖掘信访大数据的价值
信访大数据的价值在于信访调研、访情预判、绩效考核、管理决策、记录历史。
日前,最高人民法院院长周强会见出席第三届世界互联网大会智慧法院暨网络法治论坛客人时指出,在全球信息化深入发展的大背景下,世界各国法院都在努力推动信息技术在法院工作中的应用。如何与时俱进,摸准时代的脉搏,搭上人工智能的快车,这是智慧型法院建设需要思考的问题。如何借助信访大数据将信访工作引领上快车道,并借助人工智能推动信访工作变革,这是新时期信访工作面临的重大课题。
信访之所以产生,一个重要原因在于,在当事人看来没有感受到公平正义。因此,要实现让每一个当事人都感受到公平正义的司法目标,信访人的每一次信访就成为了有价值的数据。因此,基于这些信访数据的分析就成为了信访工作升级换代的核心要素。在一定程度上讲,抓住了信访大数据,就抓住了新时期信访工作的关键点。建立在信访大数据基础上的人工智能分析,能为信访苗头预判、信访管理决策、调查研究等方面提供精准的个案攻克战术、科学的工作战略,创造出符合司法规律的优质高效型的司法格局。
信访大数据首要价值在于信访调研。传统的信访调研,所依托的样本数据常常不完整、缺乏接谈过程、接谈成效等重要环节,所作事实判断往往缺乏客观性。囿于经历的有限性,研究人员往往通过抽样分析进行调研,这样得出的结论偏差难免。信访大数据要求接访人将每一次来访的信访人的年龄、性别、诉求及理由、工作单位、诉讼史、信访史、案件案由、投诉事项、接谈过程、化解方案、化解效果等等项目完整录入数据库。在完整且客观的信访数据基础上,调研人员能依托人工智能,进行“全样本数据”分析,使得结论最大可能地接近信访规律。
其次,信访大数据的价值在于访情预判。凡事预则立,不预则废。如果我们能从源头上对信访做预判,实现未雨绸缪,将信访消灭在萌芽状态,那么司法工作秩序将能升级到全新的格局。完备的信访大数据库加人工智能,让全样本分析的实现成为可能。在此基础上,信访人信息、信访事由和诉求之间的相关性预知就能更科学。信访数据一旦和案件管理系统产生交互,从立案环节就能对信访苗头作出初步判断,并在后面的审判、执行等程序中步步提醒,最大程度实现信访预判和提醒,最终实现谋略先于未动,转变以往的事后补救为事前预警防范。
第三,信访大数据的价值在于绩效考核。在各个司法岗位上,客观公平合理的绩效考核机制对激发干警的主观能动性不可或缺。用案件量、结案量等数字来考核审判法官显得粗糙。科学的激励机制除了考虑数量外,还需考虑质量。衡量质量好坏的其中一个标准就是当事人是否在司法过程中感受到了公平正义。信访部门作为司法服务的“售后”或者投诉部门,是未感知到公平正义的当事人的集散地,更是抱怨和意见的“回收站”。建立信访大数据库,将当事人每一次来访都完整记录入库后,我们可以测算出当事人对各具体到某位司法工作人员或业务部门的不满意度,以在司法服务质量上为绩效考核贡献依据。另外,以前对接访员的考核停留在接访数量上,而有了大数据库后,接访的时间长短、接访的成效也加入到了考核因素中来,能较为全面地从数量和质量上对接访人员进行考核。
第四,信访大数据的价值还在于管理决策。传统的管理主要依托经验积累和对事实的调研,以求得科学管理、精准决策。由于收集的信访信息缺乏完整性和客观性,以及分析技术匮乏,传统信访管理中经验就占据了重要位置。但很多经验的传承存在着不全面、不准确的问题,这就使得信访管理一直停留在粗糙阶段。信访数据库的建设以信访信息客观、详实、完备为目标,以量的积累突破经验的局限性,最终为科学的调研和精准的预判提供了坚实的判断基础。这样,信访管理决策层不论是在信访个案中寻找攻克战术、还是在整体信访管理工作中制定科学的工作战略,都能实现管理决策科学化、精准化,为立案、审判和执行工作全方位服务,最终创造出符合司法规律的优质高效型司法格局。
最后,信访大数据的价值还在于记录历史。今天就是明天的历史,站在未来的角度来看,现在信访人的每一次信访都是历史。以法制史明鉴,能启迪未来的法律人审慎思考我们的民族究竟适合一个什么样的司法,启发未来学者探究符合国情的司法路径和方向。信访史是法制史中最原生态的一环,它最真实地反映了司法现状,将法律全球化中法律移植带来的不良反应、司法过程中反映出的制度漏洞和法律局限性暴露无遗。但遗憾的是,信访档案在传统的信访工作中是残缺的。信访大数据库的价值就在于,将信访人每一次来访都全方位记录在案,包括接访过程中图片、视频和音频资料都入库。这些资料在将来都是法制史资料,它为未来法律人对法律秩序的探索、司法公正内涵的准确诠释、法律制度的完善都大有裨益。
时下,“人工智能”和“大数据”等新概念层出不穷,这已经预示着我们已经进入一个高速发展的全新时代。从认识论上接受这些新概念、新事物,并吸收科技智能时代带来的福利,掌握并熟练操作新的工具,这将使我们的司法服务实现跨越式发展。在智慧法院建设的大潮中,以信访大数据和人工智能为依托的信访工作模式应该成为每一个司法机关的标配。增配和培养技术人才,开发和完善数据库储存软件,积累并充分挖掘信访大数据资源背后的潜在价值,研究和运用数据分析成果为信访调研、预判和管理决策提供依据……如此,将能最大程度地满足人民日益升级的优质高效司法需求。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02