基于数据挖掘的政府决策支持系统优化策略研究/张恩韶 杨 敏

　　【摘  要】随着时代的变迁，运用数据仓库和数据挖掘等技术进行精确管理将成为一种主流趋向。我国政府要尽快实现国家治理体系和治理能力现代化的发展目标，就必须紧跟时代潮流，抓住大数据带来的发展机遇，采取切实措施升级决策支持系统，将数据挖掘等更多的先进技术应用到政府重大决策工作当中，实现以数据辅助决策，带动政府科学决策，确保公众关心的热点问题能够得到及时、妥善和正确的处理。

　　【关 键 词】数据挖掘；政府决策；优化策略

　　【作者简介】张恩韶（1981— ），男，山东青年政治学院政法学院讲师、博士，研究方向为电子政务；杨敏（1992— ），女，山东青年政治学院政法学院本科生，研究方向为政治学与行政学理论。

　　【基金项目】本文是山东省高校人文社科研究项目“网络舆论危机合作治理模式研究”（项目编号：J13WA52）、山东青年政治学院博士科研启动项目“网络舆论危机治道变革研究”（项目编号：110003）和国家级大学生创新创业训练计划项目“数据挖掘视域下的政府决策行为分析”（项目编号：201414277001）的阶段性成果。

　　【中图分类号】D63-39     【文献标识码】A     【文章编号】1003-2606（2015）05-0008-04

 

　　现代政治系统面对复杂的决策环境，为确保决策总体效益的最优化，需要敏锐地察觉社会问题，通过数据挖掘及时洞见问题的本质和规律，从而拟定多个政策方案，并从中选择最优方案。人类的数据统计技术自近代以来便有了长足的进步，极大地提升了公共政策的分析和制定效率，政治系统的决策层对结构化数据的采集、挖掘及分析总体上趋于更加便利和精确。但是，随着信息网络技术特别是网络即时通信技术的不断发展，半结构化和非结构化数据大量产生，使决策层在数据挖掘领域迎来新的研究课题和现实挑战。决策层要在克服传统数据应用方式局限性的同时，转变决策策略，将新兴的数据挖掘技术应用到决策过程中，实现大数据时代下对海量数据资源的有效汲取和配置，使公共决策更加科学和理性，为公众提供更多更好的政策产品。

　　一、政府决策数据应用的传统方式及限度

　　数据的采集、挖掘与分析是否到位关系政府决策的良善程度，因为“政策制定的实效依赖于对已有知识的检索和使用”［1］，而数据恰恰是知识的原初形态。大数据时代的降临，改变了政府决策的客体环境。政府面对的数据容量庞大、结构复杂，沿用传统的数据挖掘方法从海量数据中发现信息使用价值的难度在不断增加，获取的效用也在边际递减。在善治的背景下，从推进国家治理体系和治理能力现代化的高度看，我国政府亟须解决公共决策数据应用的传统方式存在的问题。

　　在决策方式方面，传统的数据应用以定性分析为主。自新中国成立特别是改革开放以来，为发挥中国共产党领导下的各级权力主体组成的决策系统的作用，国家设置了由统计局、信息办（中心）等数据统计和信息管理或咨询机构组成的决策支持系统，决策过程中强调集体讨论，吸纳公众参与，重视数据采集和分析，力图克服过去由领导者意志决定的所谓“一言堂”政府决策模式［2］。然而，各层级决策系统数据应用的理念更新和能力增长并不同步，加之信息资源配置的非均等化，仍有部分决策机构未采用新兴