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运用大数据提高党建工作科学化水平

魏靖宇刘晓勇

//m.auribault.com 2015-04-23 来源：人民日报

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　　新世纪新阶段，党建工作内外环境发生了巨大变化，提高党的建设科学化水平面对许多新挑战、新课题。应对新挑战、解答新课题，党的建设工作必须更新理念、更新手段。当前，随着信息技术迅猛发展，大数据时代已经到来。加强党的建设，应树立大数据理念、运用大数据技术，使党建工作更加体现时代性、把握规律性、富于创造性，不断提高科学化水平。

　　所谓大数据技术，是指从复杂多样的海量信息中快速获得有价值信息的技术和能力，它能为经济社会发展提供智力支持，将对决策模式和经济社会运行模式产生深远影响。大数据代表了一种观照复杂事物的思维方式，其特点表现为忽略数据的杂乱性，强调数据的量；忽略数据的精准性，强调数据的代表性；忽略因果关系的探求，重视整体规律的总结。用大数据专家舍恩伯格的话说就是，“不是随机样品，而是全体数据”“不是精确性，而是混杂性”“不是因果关系，而是相关关系”。把大数据理念、大数据技术运用到党的建设工作中，有助于解决许多复杂问题。

　　运用大数据技术可以提高党在复杂形势下的全局掌控能力，保持党的先进性。我们党是各项事业的领导核心，各级党组织在经济社会发展中具有引领作用，这是党的先进性的重要体现。为此，必须提高党在复杂形势下的全局掌控能力。过去，由于受技术和信息来源的限制，人们只能通过抽样的方法观察决策对象，因而难以把握数据之间的整体联系。大数据将数学算法运用于海量数据，通过“让数据自己说话”的方式，让决策者超越局部事实和经验判断而作出正确的形势评估，使事物发展的趋势一目了然。在当今纷繁复杂的国内外形势下，科技发展、社会动态、市场变化和国家安全等领域蕴藏着海量数据。掌握以预测为核心的大数据技术，可以揭示数据之中隐藏的规律性东西和未来发展趋势，为党组织决策提供宝贵参考。可以说，有效运用大数据技术，可以显著提高党在复杂形势下的全局掌控能力，不断提高党组织的引领能力，保持党的先进性。

　　运用大数据技术可以了解党群干群关系发展趋势，有针对性地加强党的作风建设。大数据改变了决策者长期以来依靠经验、习惯进行决策的方式，使直觉判断让位于精准的数据分析。过去“知识就是力量”的响亮口号在大数据时代已经演变成“全知就是全能”。只有掌握足够数据，才能及时精准地了解民情民意，了解党群干群关系发展趋势，从而有针对性地采取措施，加强党的作风建设。通过大数据技术的数据抓取，既可以了解当前情况，又可以追踪较长时间段内党群干群关系的信息动态，为党的思想建设和组织建设提供依据。大数据的分析和预测将使党服务群众更加精准、更加科学，公共管理能力也能得到显著提升。大数据的分析结果对于预测群众的思想动态也有很大帮助，甚至可以开启党服务群众的个性化时代。这对于党在新时期凝聚人心具有不可估量的意义。

　　运用大数据技术可以对基层党员、流动党员实施有效管理。随着党的事业的发展，党员队伍不断发展壮大，党员队伍结构日趋复杂。特别是随着非公有制经济和新社会组织的快速发展，基层党组织与党员的分散性和自主性明显增强，产生了大量流动党员。在人人追求个性化发展的今天，对基层党员、流动党员实施有效管理，需要采取更为精细化和个性化的管理模式。作为对这种管理诉求的一种技术回应，大数据技术可以使党务管理和服务直接针对党员的个性化需求。大数据技术具有强大的区域、行业和部门渗透力，能够充分利用信息化手段，组建全新的党建数据平台，为存储数据、分析问题和进行党务决策提供支持。这对于加强基层党员和流动党员管理、提高基层党组织的战斗力具有深远意义。

　　运用大数据技术可以科学评估党建制度的运行状况，完善党建制度体系。提高党建科学化水平，需要改进和完善党建制度体系。进行党建制度改革，必须科学评估现有制度体系的运行状况，找出影响制度运行的因子。过去，由于受技术条件限制，只能把少数衡量因子纳入评估体系，通过抽样调查的方式找出影响制度运行的问题。大数据技术能够改变党建制度评估体系。各级组织部门可以将基层调研得到的数据同日常谈话记录、部门工作总结、网上相关评论等信息通过技术手段综合在一起，整合为一个庞大的数据库，从而通过全量数据进行全面分析，对党建制度体系运行状况得出有说服力的评估结果，为完善党建制度体系提供决策参考。

　　运用大数据技术可以较快发现腐败问题，提高反腐败斗争实效。腐败问题是党的建设面临的一个重大问题。这个问题解决不好，就会对党造成致命伤害。当前，腐败分子违法违纪的手段越来越隐蔽，运用传统方法有时比较难以发现。同时，经济全球化深入发展还为一些腐败行为跨国运作提供了条件，一些腐败分子为了逃避法律制裁，经常把巨额赃款转移到国外。为了切实打击腐败分子，可以通过建立党务数据、金融数据、司法数据、公安数据等系统整合的大数据系统，对大额资金外流和党员行为异常情况等进行有效监控，使违法犯罪行为在大数据环境下原形毕露、无处逃遁。（作者单位：西安交通大学人文社会科学学院）

编辑：周文

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