摘 要  数据驱动环境下的公共信息服务向度与行动逻辑会发生变化，有利于解决社会对公共信息服务的迫切 需求与当前我国公共信息服务发展不充分、不平衡、不深入的矛盾问题。数据驱动环境下公共信息服务的变革向 度是要提高由服务适配能力、内容整合能力以及社群连接能力等构成的公共信息服务场景力。为此，公共信息服 务的行动逻辑是：扩大数据开放，改善公共信息服务的资源禀赋条件；重塑数据管理体制，推动公共信息服务的社 会共治；优化公共信息服务模式，实现公共信息服务供给侧改革；再造公共信息服务流程，改善用户的服务体验和 获得感；加强数据治理的法治化，促进信息服务公平和产权保护。

关键词 数据环境 公共信息 信息服务 行动

The Dimension and Logic of Public Information Service Actions under Data Driven Environment Zhou Yi （School of Social Science, Soochow University, Jiangsu，215000） Bai Wenlin （Business School of Nankai University, Tianjin，300071） Abstract The dimension and action logic of Public Information Service(PIS) will change under the data-driven envi⁃ ronment，which is of great significance to solve the contradiction problem between the demands for PIS and the insuffi⁃ cient, unbalanced and inadequate development of PIS. The change dimension of PIS is to improve the scene force of PIS composed of service adaptation capabilities, content integration capabilities, and community connection capabili⁃ ties. Therefore, the logic of the action for PIS should be: expanding the data openness to improve the resources for PIS; reshaping data management regime to promote the social co-governance of PIS; optimizing service mode to realize the supply- side reform of PIS; reconstructing the process to improve the users' service experience and sense of access; strengthening the legalization of data governance to promote the fairness of information services and property rights pro⁃ tection. Keywords data environment， public information， information service， action

   1 问题提出 数据时代，数据既是社会治理的对象，又是社会治理的工具。
 
   近年来，国务院先后颁布了《关于积极推进“互联 网+”行动的指导意见》《促进大数据发展行动纲要》等 文件，将利用互联网提升公共信息服务水平作为促进 产业转型和社会发展的重要任务之一。全球范围内， 美国、欧盟等也均开始关注到数据驱动环境下公共信 息服务的重要性。因此，如何预测并设计数据驱动环 境下公共信息服务的变化及其可能路径成为公共信息 服务理论研究的重要内容。

2 数据驱动环境下公共信息服务内涵及价值定位

   2.1 数据驱动及公共信息服务内涵 本文拟通过在作为自变量的“数据驱动”环境下和作为因变量“公共信息服务”场域中，讨论公共信息服 务的发展与变革问题。作为自变量的“数据驱动”，其 对公共信息服务的驱动力主要来源于两个方面：一是 数据资源，即数据资源作为一种公共信息服务生产与 提供的基础性投入资源，其在数量与质量上、广度与深 度上的变化可能对公共信息服务的再生产产生影响； 二是数据技术，即通过相关技术对公共信息服务需求 进行精准定位、对数据资源进行关联分析、对公共信息 服务产品进行可视化呈现等，从而推动公共信息服务 供给改革。作为因变量的“公共信息服务”，是指围绕 着与公共利益、公共政策制定、公共管理制度安排、公 共事务管理活动等相关信息开展的服务过程与活动。 在公共信息服务组织过程中，无论是投入的数据资源、 采用的数据技术等都决定着公共信息服务的水平与质 量。本文重点就是对在数据驱动环境下的公共信息服 务变革向度和行动逻辑进行分析。

   2.2 数据驱动环境下公共信息服务的价值定位 传统环境与数据驱动环境下的公共信息服务不仅 在其所依赖的数据资源条件、技术支持条件存在差异， 而且在组织方式上存在差异。因此，数据驱动环境下 公共信息服务首先是一种社会治理对象。为了解决社会对公共信息服务的迫切需求与当前我国公共信息服 务发展不充分、不平衡、不深入的矛盾，结合数据驱动 的环境特点，探索并实践公共信息服务社会治理的新 模式，实现人民满意的公共信息服务就是其基本的价 值追求。 数据驱动环境下公共信息服务的价值又表现为是 一种社会治理工具或治理方式。将数字驱动环境下的 公共信息服务视为一种社会治理资源或治理方式，有 助于我们对诸多社会现象的产生机制和社会行动的内 在逻辑获得新的理解。例如，在群体性事件或舆情事 件中，通过扩大政府数据开放和增加有效的公共信息 服务产品投放力度，能从源头上消解因“小道消息”而 引发的社会行动，在事件发展中有引导和控制事件走 向的意义。 上述二元价值定位为理解数据驱动环境下公共信 息服务的深化发展提供了新视角，也为相关部门的社 会治理提供了新思维。

 3 数据驱动环境下公共信息服务的行动逻辑

3.1 数据驱动环境下公共信息服务的变革向度 数据驱动环境下，需要对公共信息服务进行顶层 设计以获得有效的社会影响力或控制力，从而进一步 影响各类主体的社会行动。数据驱动环境下公共信息 服务的变革向度是要提高公共信息服务的场景力。结 合现有文献观点，本文提出公共信息服务的场景是指 为了满足公共信息服务需求而构建的一种信息环境。 它既包括以公共图书馆等公共信息机构为主体的有形 服务现实环境，也包括依托网络技术、新媒介技术而营 造的无形服务虚拟环境[14-15] 。 数据驱动环境下公共信息服务的场景力构成包 括：服务适配能力、内容整合能力以及社群连接能力。 服务适配能力是指通过对公众查阅和利用公共信息的 行为轨迹进行大数据分析，从而准确地进行用户需求 画像，推断用户的信息内容与服务偏好，及时为之提供 相匹配的公共信息服务产品的能力；内容整合能力是 指对开放共享的数据进行加工整合提供基本公共信息 服务的能力，以及创新数据与信息聚合模式提供增值 信息服务的能力；社群连接能力主要通过信息技术和 网络社区实现专题公共信息服务与信息交互，吸引和 聚集具有相同特征和需求的用户，形成地区或专业信 息社群，强调社群之间信息互动与平衡的能力。针对数据驱动环境下公共信息服务的场景力提高 这一变革向度，公共信息服务的行动逻辑是：建构管理 与服务体制，丰富公共信息服务的内容与途径；扩大数 据开放，改善公共信息服务及其再生产的资源禀赋条 件；优化公共信息服务模式，实现公共信息服务供给侧 改革；通过机制设计和流程再造，以提升公共信息服务 的质量与水平；通过法治过程和绩效评估规范公共信 息服务的标准和边界，保证公共信息服务的公平与效 率，见图1。

3.2 数据驱动环境下公共信息服务的行动转型

3.2.1 重塑数据管理体制，推动公共信息服务的社会 共治 随着数据开放共享战略的推进，越来越多的个人 和企业加入数据再开发与再利用行列中，这就要求从 体制和机制建构视角上关注公共信息服务各类主体的 关系。 据初步调研，我国地方政府层面一直处于缺位状 态的数据管理体制正在逐步确立。在管理机构的名称 上各地政府有数据管理局、数据资源管理局、大数据管 理局等差异，在管理关系上也分别隶属于同级人民政府或其下属的统计局、经信委等，从其基本功能定位来 看，数据规划与管理协调、数据管理政策或标准制订等 是其主要职责。虽然某些地区数据管理局也具体负责 公共数据的归集与共享，但笔者认为对此可以进行讨 论。从深层次上看，它涉及将数据管理局定位为职能 管理部门还是具体业务部门的问题、涉及其与数据服 务商的关系问题。简言之，这是一个数据资源管理和 服务的体制与机制建构问题，在国家政府机构改革背 景下对此问题有必要给予更多关注。 笔者认为，政府数据管理局与数据服务商应有不 同的功能定位。数据管理局是职能管理部门，数据服 务商是接受政府委托开展数据归集、清洗和开放等的 具体业务部门。从业务链中数据服务商的具体作用 看，数据服务商主要依靠“上游资源+中游技术+下游应 用”来开展业务活动。对在业务链中处于上游的资源 型公司而言，政府可以通过合同外包、公私合作等方 式，将数据资源的开放、质量保障、安全管理平台建设 与维护等交由数据服务商来完成；对在业务链中处于 中下游的技术型或数据应用型公司而言，其主要贡献 则在于利用相关技术实现对公共数据的增值加工和再利用，推动公共信息服务由基本型服务向增值型服务 的转变[17] 。这些专业性、技术性要求较高的业务活动可 以由数据服务商来完成。数据管理局在其中的主要职 责是对数据服务商进行监督与管理，并承担公共信息 服务中的公平、公益、安全、保障等责任[18] 。 数据驱动环境下公共信息服务参与主体之间的关 系正在发生转变，它孕育着公共信息服务新机制的形 成。当前，数据正成为改变市场、组织机构以及政府 与公民关系的重要路径。大数据重新定义了数据管 理的格局，增加了数据管理的复杂性，使得数据管理 专业化和职业化要求显著提高[19-20] 。数据服务商参与 数据专业化和职业化的服务不仅是外部环境的需求， 而且是其内部价值追求的动机。因此，数据驱动环境 下公共信息服务主体既包括政府机构，也包括数据服 务商等组织或个人，数据驱动环境下的公共信息服务 机制是一个多主体共同参与和协同共治的形成趋势 与过程。 基于上述分析可以发现，在重塑数据管理和服务 体制与机制过程中，政府可能会以管理者与参与者的 双重身份出现。当作为管理者时，政府与服务主体之 间是管理与被管理、规制与被规制的关系；当作为参与 者时，政府与其他主体是协同互助关系。当政府以管 理者的角色出现时，主要关注政府与其他服务主体的 “规划—工具”关系，即政府负责制定公共数据管理、开 放和公共信息服务规划，吸纳和选择有关主体参与上 述规划的执行和落实；关注政府与其他服务主体的“监 管—服从”关系，即政府对参与主体的各种管理与服务 行为进行监管和规范，督促其执行公共数据管理的标 准与要求。当政府以具体参与者角色出现时，一是关 注“开放—开发”的关系，政府作为数据持有者，首先要 实现公共数据的开放共享，并在此基础上实现对公共 数据的加工和开发，完成从数据到信息的转换，实现公 共信息的再利用。此时，公共数据管理与信息服务组 织活动是在政府系统内部完成的“自循环”或“内循 环”；二是关注“委托—代理”的关系，即政府的公共数 据与信息服务项目可以通过外包或购买的方式来实 现，此时政府是委托主体或购买主体，数据服务商等是 代理主体或承接主体，公共数据管理与信息服务是在 政府系统与数据服务商等社会主体之间实现的“互循环”或“外循环”。

3.2.2 扩大数据开放，改善公共信息服务的资源禀赋

条件 从理论上讲，公共信息服务绩效与水平主要取决 于公共信息资源禀赋条件和公共信息服务模式选择两 个因素[21] 。当把公共信息资源禀赋看作给定的约束条 件时，公共信息服务模式的选择就成为关键变量。在 数据驱动环境下，作为公共信息服务资源基础的公共 数据生成、获取、存储、共享、管理、公开和发布等将会 极大改善公共信息服务的数量与质量[22] 。我国公共数 据开放行动虽然起步较晚，但是国家层面的重视程度 高，《促进大数据发展行动纲要》等政策都从顶层设计 明确了政府数据开放共享的主要任务、发展目标、具体 措施等。但我国公共数据管理从粗放管理转变为精细 治理还需要一个过程，数据采集精确化、数据存储标准 化、数据开放规范化、数据利用高质化等仍需加强。可 以预见，如果更多公共数据被开放共享，就意味着可以 再开发与再利用的数据对象会得到扩大，公共信息服 务向广度和深度的拓展也才具备资源基础。 此外，数据驱动环境也强调大数据技术在公共信 息服务中的应用。大数据技术为公共信息服务的供给 主体协同、供给内容预测、供给方式更新、信息服务监 管等提供技术支撑[23] 。因此，在数据驱动环境下，大数 据技术应用也会带来公共信息服务绩效与水平这个因 变量的显著变化。

 3.2.3 优化公共信息服务模式，实现公共信息服务供 给侧改革 数据驱动环境下公共信息服务的模式优化可以从 三个方面做出选择： 一是以社会需求为导向。以往，有关部门在制定 公共信息服务目标时较多考虑的是上级部门数据开放 或信息公开指标要求、部门工作偏好，或是现有可供开 放的数据与信息基础，较少考虑公众的需求。在数据 驱动背景下，公共数据内容更开放、来源更多样、类型 更丰富、关联更多元，因此，建立在数据驱动基础上的 公共信息服务供给侧改革更加可行。与此相适应，公 众的现实信息需求日趋丰富和多元，公众的潜在信息需 求正在被激发，公共信息服务供给模式必须从“供给导 向”转变为“需求导向”[24] “。需求导向”就是要求明确数 据驱动环境下公共信息服务的类型需求、内容需求、形 式需求、援助需求等。以社会公众的服务需求为导向，从公共数据来源入手，清晰界定公共数据可开放与可应 用的范围是优化公共信息服务模式的基本依据之一[25] 。 二是以发展型供给为目标。基本型和发展型服务 是公共信息服务的两种基本形态，在保证基本型服务 前提下逐步实现个性化需求的发展型服务是公共信息 服务转型的基本趋势。内容整合能力提升是实现公共 信息服务供给转变的基础，转换内容生产方式与创新 内容聚合模式是提升内容整合力的两条有效路径。转 换内容生产方式就是要将传统公共信息内容或产品进 行改造，使其适合移动互联时代公众的信息消费方式； 创新内容聚合模式就是要建立起数据与信息的深度聚 合能力，将满足定题式信息需求的“长内容”和满足查 询式信息需求的“短内容”结合起来，从而实现数据、信 息内容与用户需求的深度连接。 三是以精准供给为手段。目前我国政府数据开放 和信息公开服务是一种没有针对细分对象而进行的粗 放式供给服务。“精准供给”是指对信息服务对象进行 细分，强调信息服务需求的精准识别、服务规划的精心 设计、服务内容的精准提供、服务过程的精细管理。其 中，公共信息服务需求的精确识别是前提。精准识别 就是要充分掌握公众对信息服务项目类型和数量的需 求。以互联网技术和大数据认知架构为依托的“循数 供给”可以极大地改善公共信息服务供求不对等的格 局，通过对公众的浏览历史、阅听时间、评论互动、实时 位置等进行大数据分析，推断公众的内容与服务偏好， 理解公众的实时信息需求，及时为公众提供与之需求 相匹配的公共信息服务[26] 。公共信息服务规划的精心 设计即充分认识到不同群体公众信息服务需求的多样 性、个性化与公共信息服务供给不充分不平衡之间的 矛盾，通过服务规划的精心设计，明确公共信息服务优 先面向的群体、优先应满足的服务内容与项目、优先应 得到的基本信息服务保障等，从而实现公共信息服务 资源的合理配置。公共信息服务内容的精准提供就是 在满足用户基本型信息需求基础上，逐步实现公共信 息的个性化服务。

3.2.4 再造公共信息服务流程，改善用户的服务体验 和获得感 数据驱动环境下公共信息服务流程的再造是因数 据资源禀赋条件的变化和包括大数据技术在内的信息 技术广泛应用而实现的。这种流程再造具体可以从公共信息服务的内容、范围和手段等方面体现出来。 一是公共信息服务主体加工的对象不仅从信息层 面扩展到数据层面，而且更从原始数据扩展到关联数 据。依公共数据的来源看，主要包括政务数据资源、社 会数据资源、互联网数据资源三大类。政务数据资源 可分为政府网站数据资源、业务系统数据资源、专门数 据、工作存档归档数据等。社会数据资源主要来自各 类公共事务和服务机构。互联网数据资源是指公共部 门履职所需的重要互联网数据资源，它来自各类互联 网网站、自媒体、论坛社区、移动应用客户端等[27] 。数据 驱动环境下的公共信息服务重视互联网资源与数据资 源的关联、整合，将政府信息、社会信息、网络信息、用 户信息等进行整合，经过关联、挖掘分析后形成各类综 合数据服务和知识建构服务[28] 。 二是数据驱动环境下公共信息服务业务链被进一 步细分和拉长。数据驱动环境下公共信息服务业务流 程由数据生产、数据归集、数据转换、数据分析、信息增 值加工、公共信息服务推广等构成，相较建立在信息公 开基础上的公共信息服务模式而言，其业务链显著延 长。与此相适应，公共信息服务业务链细分为基于数 据归集与转换的业务模式、基于数据开放与共享的业 务模式、基于内容整合与增值开发的业务模式等。值 得注意的是，在数据驱动环境下，针对公共数据多源异 构特性更加显著的要求，需要运用一系列新技术来寻 求建立处理大量非结构化、半结构化数据的管理方案， 这是一个基于大数据平台架构的业务模式构建问题。 Google、IBM 等国际互联网公司，以及国内的阿里巴巴、 百度等，都在相关技术领域进行了布局，创建了基于自 身海量用户信息的大数据处理和分析平台。如何利用 这些数据服务商的平台并实现其与公共信息服务过程 的有机结合就是一个新课题，这也和前文讨论的政府 数据管理局与数据服务商关系问题密切相关。笔者认 为，对数据驱动环境下公共信息服务的内容、类型及其 组织形式等需要进行深入分析，以科学处理数据服务 商与现存公共信息服务机构之间的关系。 三是数据驱动环境下公共信息服务的空间结构发 生了变化。传统公共信息服务主要是由政府机关开 展，并依靠传统媒体或图书馆等公共信息机构来进行， 其在信息服务的可及性、便利性、及时性、用户体验等 方面有一定缺陷。随着信息技术的广泛运用，各类政府机构和组织也开办起它们的“自媒体”并进行信息服 务，使公共信息能够顺利进入更为多元的信息传播渠 道，公共信息服务的“中心性”和空间边界正在逐渐消 失。此外，社会化媒体也激发了一般用户的内容生产 潜力，公共信息再开发与再利用将会更为活跃，一批具 有影响力的个人“自媒体”服务平台将会逐步涌现。普 通用户是非职业化的公共信息生产者与服务者，但他 们非制度化的公共信息再传播、再开发与再利用，对于 公共信息的内容构成与流向、公共信息服务体系与结 构的再造等也起着重要作用。社会化媒体平台是利用 社交、社群的作用，实现信息内容的再分发，这是一种 社会性的公共信息服务扩散机制。同时，利用和借助 于技术工具或平台，集信息搜集、推荐、聚合于一体，这 是一种技术性的公共信息服务机制重构。笔者认为， 公共信息服务的标准、规范及其质量控制与评价等就 是未来需要解决的问题。 3.2.5 加强数据治理的法治化，促进信息服务公平和 产权保护 本文所阐述的数据治理是“指向数据的治理”，价 值贡献在于确保数据的准确性、可获取性、安全性、适 度分享和合规使用。其中，用法治思维进行数据治理 是保证公共信息服务绩效与规范化的基础性任务。 数据治理的法治化首先应面向数据质量管理问 题。数据质量管理是贯穿数据生命周期的全过程管理 活动，覆盖数据汇集、转换、监控、清洗、开放、复用等环 节。数据质量管理的法治化就是要建立覆盖上述管理 全流程的法律制度框架体系，从法律制度上明确数据 治理组织体系、内容体系和生态体系等[29] ，确定数据治 理的质量内容控制体系，确保形成数据质量管理的协 同机制，实现对政府数据治理的有效社会支持和监督。 数据治理的法治化应面向数据隐私与安全问题。 它不仅涉及数据保密，也涉及数据适度分享与合规使 用。在数据驱动环境下，数据隐私保护和数据安全的 诉求更加多变和多元。例如，随着越来越多的数据被 开放，在公民保护数据开放分享利益的同时，不能以牺 牲公民个人隐私和国家信息安全为代价，数据治理的 法治化就是要在数据开放与数据安全保护两者之间寻 求平衡。从具体操作上看，颁布统一的数据开放指南， 统一数据开放标准不仅有利于促进政府数据适度开放 共享，而且也可以通过对敏感数据的分级分类管理，避免因数据聚合或关联分析而可能产生的隐私泄露。 数据治理的法治化应面向数据资产运营中信息服 务的公益性及其产权保护。在数据治理中，前文所分 析的政府数据管理局与数据服务商的职责界定目前比 较模糊，更没有从法律层面上给出明确规定，这就使地 方政府在经济逻辑的惯性作用下可能会出现“政企合 谋”，从而导致国家数据资产产权流失、长远利益损失 和公共信息服务公益性的失效。目前已有专家从控 制、量化和变现三个环节上提出了数据资产化过程，从 数据资产应用、数据资产流通、金融衍生服务三个环节 上提出了数据资产增值路径，提出了构建政务数据资 产运营平台的设想，并以政务数据为核心提出了大数 据交易市场化运作框架[30] 。笔者认为，除了这些设想和 框架外，如何保护数据驱动及资产运营环境下公共信 息服务的公益性、实现对数据安全和交易的过程监管、 确保政府数据资产的国家产权等方面都是需要从法律 层面给予回答的问题。

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