基于信息生态理论的大数据治理建模及西部区域治理路径设计

　　摘要:[目的/意义]目前尚无区域信息压力的研究，西部区域大数据服务缺乏适应型的信息服务架构与模型设计，而作为大数据治理实施主体的当地政府，不发达地区治理路径选择与定量模型应用成为情报政策领域亟待解决的问题。[方法/过程]应用区域信息生态承载递阶结构理论，加入系统仿真模拟与动力学建模，针对治理区域所在社会环境、自然环境等系统内外部耦合作用效果及因子分析，分析并构建了区域大数据治理的作用模型。

　　[结果/结论]首次构建了我国区域大数据治理的爬坡模型及定量评价;构成爬坡模型的3个大数据治理约束因子中，区域信息社会基础环境质地属于很难改变的自然弹性力，而信息社会发展需求因子为系统只能适应与接受的社会经济驱动力，唯有信息治理路径选择因子属于仅有的可调控、选择的制度力或政策力;区域信息治理的核心取决于该区域驱动力与支撑力的发展是否适应其阻滞力与压力水平，区域大数据中心作为关键的科学与扶贫治理的信息使能器，成为大数据治理基本的信息生态环境容纳与治理路径选择。

　　关键词:大数据治理;爬坡模型;信息服务;信息承载力

　　以大数据、物联网、人工智能等为代表的新信息技术使得人类社会、物联网世界、自然环境融合成为完整大生态系统，大数据治理已经扩展到国家治理、自然环境治理和社会治理的各个层面[1];人们无法阻止大数据治理、信息超载、数字鸿沟等信息生态问题的恶化与发展，没有任何一个企业、组织、国家或者其他社会个体能够管控、运营以互联网为代表的大数据网络实体[2]，指数式增长的大数据资源与大数据存储、加工、应用压力远远超出了区域组织的信息承载能力。

　　据统计，目前97%的数据与信息是互联网普及后产生的，以网络信息资源为核心的整体信息资源中无法利用与有害的半结构化与完全非结构化大数据内容将达到90%以上，而企业等组织耗费巨资建立的数据资源得到正常应用的不到19.7%[3]。这些典型描述代表了当前信息治理过程中有关大数据发展面临的矛盾与困惑，区域信息生态系统或组织所接收及需要处理的信息量与信息压力远远超过区域组织整体的信息承载能力，导致信息生态系统结构性破坏和失衡，拉大了社会成员在信息获取与利用能力方面原本存在的差距，进而形成重大的政治和社会问题[4]。

　　以大数据承载能力为核心的信息承载力成为国家竞争力标识的同时，相应的信息压力与区域大数据信息治理架构还没有得到关注[5]，我国西部区域的大数据治理由于自然环境、资金、社会文化等制约因素，各类型组织战略决策行为与相关大数据政策由于没有多学科专家群的实时参与，导致社会公共层面的信息承载能力低下，形成社会成本投入巨大而实际收效甚微的局面。目前的关键是如何实现不同领域、不同类型用户之间大数据的融合服务[6]，其中大数据信息服务模型的设计是为用户提供智能情报服务的关键[7]。

　　目前国内的研究单纯集中于投入驱动型的信息能力建设，尚无涉及信息压力的研究，所以本文从大数据治理信息架构与定量化分析的角度，加入区域信息压力的因子分析，设计自然、社会领域耦合作用下大数据治理架构及使能技术设计成为区域信息治理成败的核心因素，特别是加入目前以云计算、物联网、人工智能等新ICT技术产生的大量自然环境与社会环境的相互作用的数据分析，提出我国区域信息生态系统建设中针对新信息技术导入、信息治理变革和信息经济转型的区域大数据治理对策。

　　1信息承载力营力系统分析

　　信息承载力是指在一定的时期、范围与社会环境条件下，维持信息环境系统结构不发生质的改变与功能不遭受破坏的前提下，作为信息治理实施主体的信息人或组织所能承受信息生态系统活动的阈值。信息承载力理论强调信息生态系统可持续发展是系统中信息能力(InformationLiteracy，IL)与信息压力(InformationPressure，IP)的相互制衡，包括了大生态系统内外营力的综合作用结果。

　　信息承载力系统是信息社会环境系统结构特征的一种抽象表示，具有矢量特征，即有方向、强度与规模之分的应力系统，信息生态系统对内外干扰具有阻抗和恢复功能，一旦受到的作用力超过一定限值就过渡为另一等级的体系。

　　信息承载力存在于社会组织、社会经济发展禀赋及区域社会环境质地或社会体制等区域组织生态系统中，并可以通过信息治理得到提升。区域信息承载力是指区域信息生态系统中整体的组织信息能力、社会发展绩效及群体生活中其他重要社会资源建设直接相关的环境禀赋、区域文化、发展能力等组织能力基础指标[8]，属于区域大数据发展能力与环境建设区分度最显著的差异特征。

　　1.1基于大数据的信息生态系统动力学结构分析

　　从大数据信息架构的基本形态和动力作用过程来看，大数据的资源优势和集聚———扩散结构可以视为是一种新的信息资源范围与信息治理应用拓展，如人工智能与云架构技术的发展与成熟，可以通过物联网数据的获得与解读实现对过去信息生态系统研究的再调整，使得过去认为相对于信息生态系统研究价值较低的自然与社会大数据也能够加入到信息治理的模型构建中，这样自然环境、社会环境的外力作用与信息生态系统内部要素形成承载力综合动力系统，而包括舆情及自然灾害或人为灾难等形成的突发事件则会检测区域组织面临信息压力时的信息承载力水平。

　　大数据治理离不开外界环境的支撑，并在区域大信息生态系统与外部环境物质和能量的交互流动过程中，作用于区域内部各系统要素，使其相互作用，通过要素流动在空间分布上由分散到聚集再到二者的动态均衡，进而推动信息治理系统的运行和发展，系统各要素之间、要素与系统之间以及系统与外部环境之间的相互适应是信息生态系统能否实现可持续发展的关键。

　　从系统动力学的角度，信息治理发展的影响因子和信息生态系统的受力状况需要进行基于大数据应用动力过程的模型构建与定量化评价，从内在运行规律到外部环境、从自然条件到经济社会状况进行全面系统的结构化分析。通过分析信息承载力形成过程中的信息压力、信息能力等营力因素，形成了区域信息承载力综合力场，研究和分析这些影响因子的构成与特征、运动规律及其与信息治理系统的相互作用机理、发展条件，实现信息治理定量化模型的构建。

　　1.2基于大数据治理的“爬坡”模型构建

　　当促进各类型组织信息承载力的驱动力大于阻碍各类型组织信息承载力的遏制力量时，区域信息承载力合力为正，区域信息生态系统的合力发展方向与驱动力方向相同，区域信息承载力受到对自身发展有利的综合因素的作用，将产生加速发展的趋势;反之，区域信息承载力合力方向与遏制力方向相同，区域信息生态系统受到不利于自身发展合力的作用，区域信息承载力合力为负，则区域信息承载力将产生减速发展或者增长速度降低的趋势。

　　例如区域信息生态系统中各类型组织信息之所以公开是各类型组织在信息承载力过程中所受到的合力导致各类型组织信息承载力的驱动力大于阻碍各类型组织信息承载力的遏制力而产生的结果。而信息压力总是相对于信息承载力存在的，这种压力产生的根源是区域或组织规模与信息需求的急剧膨胀、社会经济活动的不断加强和外部综合环境(包括社会环境与自然环境)突发灾害性事件。

　　2基于爬坡模型的区域信息承载力系统分析

　　区域信息生态系统不是动力学“爬坡”模型中的一个普通实物，而是由各种自然、社会、经济要素共同组成的适应性有机系统，是一个在内外部营力作用下的自适应系统，区域信息生态系统基本环境的内营力系统由基本信息压力、内驱动力(和外营力的拉力的方向一致)和阻滞力(主要是下滑力)3部分共同组成，系统内部各要素包括综合环境、信息区位、信息资源、信息人、信息产业、信息资产等发生相应变化并通过要素之间的内营力相互作用进行相对运动和重构之后，又反作用于其外营力系统。

　　3基于爬坡模型的大数据治理架构

　　3.1基于爬坡模型的大数据治理架构技术分析

　　最初信息生态架构指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。随着以大数据为代表的新信息生态体系的引入，信息架构拓展成为基于新信息技术服务的交付和使用模式，指通过各类信息网络以按需、易扩展的方式获得所需服务，这种服务与IT和软件、互联网相关，也可以是其他信息生态及信息治理架构服务，如云信息架构就是一类非常好的自然社会与人类社会融合的信息使能技术与信息治理相结合的解决方案。

　　3.2基于爬坡模型的大数据治理路径设计方法

　　贵州天文FAST就是一个典型的自然生态与信息生态耦合治理的大数据中心建设成功案例，当然现实的大数据治理架构设计都不会像模型中的斜坡那样典型与标准，但通过简单的斜坡模型仍可看出，信息治理的对象可以通过斜坡的摩擦系数、斜率等特性来描述信息承载递阶结构体系中各类营力的变化，一旦斜坡与斜率发生变化，模型中对象系统受到各种承载力的方向、大小均会受外部环境与内部营力的相互作用影响，信息治理本体所受到各种外部营力以及内部营力作用的方向、大小均会随之发生明显的变化，最后影响信息承载力系统的总体格局。

　　4大数据治理的定量化设计

　　在信息承载递阶结构系统演化层面，人类社会与自然界通过社会网络发展依靠ICT技术形成统一的多层次信息生态结构系统，使得大数据治理成为重要的维持区域信息生态系统可持续发展的手段，如何定量评价区域信息生态系统中自然、社会环境的综合作用，测定信息生态系统内部要素相互作用形成的各类型营力结构，包括抵抗信息冲击、信息攻击或信息破坏应力的基础曝光、灵敏度和自适应能力的水平，以及更高级的区域社会抗干扰信息治理能力、信息生态系统或过程还原与恢复能力等。

　　参考文献

　　[1]LindquistEAandHuseI.AccountabilityandMonitoringGovernmentintheDigitalEra:Promise，RealismandResearchforDigital-eraGovernance[J].CanadianPublicAdministration，2017，60(4):627-656.

　　[2]MartinH.TechnologicalInformationInequalityasanIncessantlyMovingTarget:TheRedistributionofInformationandCommunicationCapacitiesBetween1986and2010[J].JournaloftheAmericanSocietyforInformationScienceandTechnology，2014，65(4):821-836.

　　[3]MartinH，PriscilaL.TheWorld'sTechnologicalCapacitytoStore，Communicate，andComputeInformation[J].Science，2011，332(6025):60-65.

　　[4]NasserT，TariqRS.BigDataChallenges[J].JournalofComputerEngineering&InformationTechnology，2015，4(3):1-10.

　　[5]HashemIA，YaqoobI，AnuarNB，etal.TheRiseof“BigData”onCloudComputing:ReviewandOpenResearchIssues[J].InformationSystems，2015，47(1):98-115.

　　[6]张会平，邓凯，杨国富.面向大数据应用的领域信息系统互操作能力研究———基于中美健康领域的比较分析[J].现代情报，2017，37(5):145-150.

　　相关刊物推荐：现代情报(月刊)创刊于1980年，是由中国科技情报学会与吉林省科技信息研究所主办全国公开发行的大型软科学综合性期刊。