公民•顾客•伙伴：公众角色视域下城市精细化治理的逻辑与路径／嵇江夏 宋迎法

　　2.需求信息接收及处理。在公共部门主动挖掘社会公众需求信息，或是公众经由政务服务平台的客户端将个性化诉求主动输入开放式的智能系统后，系统对多源异质化数据实现汇集整合，并对公众输入的信息按照功能、部门等属性进行初步识别归类。在此基础上，利用智慧技术所特有的深度学习、文本挖掘等功能，对结构化需求数据及非结构化需求信息进行特征及偏好分布的研判，精准分析出需求信息所对应的公众角色，从而为智能中枢输出个性化的备选方案提供针对性决策依据。同时，由于系统的整合及流程的精简，政府各功能部门不同属性的信息间可实现互联互通。智能中枢系统根据跨领域、跨部门数据信息发现个体需求数据信息间的关联与兼容性，借助聚类分析等功能形成同属性需求的治理议题聚类，进一步识别同一议题聚类所映射的公众角色群，从而向不同的角色群体输出集成式、交互式的治理方案，拓展政府与社会公众互动的接触面，在实现精细化治理的同时提升治理效率与服务质量。

　　3.公众需求响应。城市智慧治理系统在对多源需求信息进行接收及处理后，通过智能分析中枢生成决策方案，针对不同公众角色所衍生的多种治理场景，完成精准投放公共服务、科学配置城市资源等需求响应行为。以杭州市“数字驾驶舱”为代表的城市治理智能平台赋予了公共部门对公众异质化需求的高度敏感性与包容性，政府应用系统数据面板可实时掌握城市一手数据信息；依托智能治理平台的强大算力，政府既可通过微观互动触点将个性化服务覆盖到个体对象，同时也可输出集成式治理方案，从宏观角度创新城市治理方式。由于人工智能等智慧技术具有深度学习、自我学习的能力，公众的部分角色需求可通过各类“云共治”平台完成自动化响应。以公民角色的需求响应为例，在区块链技术嵌入城市治理系统后，区块链合约的功能完善了政务服务的在线评价问责机制，公众产生的非结构化评价信息被实时自动换算、存储并择优纳入智能决策系统，赋予社会公众动态测评并反馈公共政策兑付、公共服务绩效的能力。

　　四、公众角色视域下城市精细化治理的路径

　　（一）精准识别角色，扩增交互途径

　　智慧技术嵌入城市运转流程的背景下，城市成为一个技术应用与人文参与高度耦合的复杂系统，社会公众成员作为系统中的重要组成因素，其异质化需求成为城市公共价值实现的动力来源。为了精准识别社会公众参与城市治理中的多重角色，应增加公共部门与社会成员间的交互触点，即以实际需求为导向，打通不同公众角色需求的前端传导入口。政府可在政务服务在线网站、移动应用程序等平台设置决策意见、服务申请、共创方案等功能分区，避免对公民的个性化诉求