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大数据公共治理学科发展圆桌论坛在线举办
2021年09月13日 15:32 来源:中国社会科学网 作者:卫思谕 字号
2021年09月13日 15:32
来源:中国社会科学网 作者:卫思谕

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  中国社会科学网讯(记者卫思谕)8月25日,由中国人民大学公共管理学院主办的大数据公共治理学科发展圆桌论坛在线举办,本次圆桌论坛旨在探讨大数据公共治理学科的发展前景以及教学项目经验。 

  推进大数据公共治理学科未来发展 

  圆桌论坛第一部分,论坛嘉宾就大数据公共治理学科建设与发展,分享了各自学校相关项目的运行经验,并发表对学科未来发展的见解。

  中国人民大学公共管理学院教授秦波首先对中国人民大学公共管理学院大数据公共治理项目进行了简要介绍。今年九月,中国人民大学公共管理学院将迎来大数据公共治理的第一批研究生新生。对于公共管理者来说,大数据公共治理便是尝试采用多种大数据方法来改善公共治理,它是一门综合型和应用型的交叉学科,是未来公共管理学科发展的方向。在学科建设上,秦波强调了大数据公共治理项目的特色,整合跨学科资源、寻求不同实验室支持,配备具有国际竞争力的师资,希望能够引导学生掌握公共管理理论以及如何在公共事务中使用大数据分析方法。

  多伦多大学规划与数据科学教授Karen Chapple提出在思考大数据公共治理时,必须思考我们将如何在公共部门使用数据科学。Karen Chapple介绍了她之前在加州大学伯克利分校任教时,参与该校数据科学项目的建设经验。加州大学伯克利分校采取两种方式将数据科学融入到各个学科当中:一种是先让老师掌握数据科学技能,然后将数据科学融入到自己的教学课程中;另一种是集中为学生提供应用数据科学的课程,颁发课程修读证书。最后,Karen Chapple谈到多伦多大学也在积极建设大数据公共治理相关学科,完善数据基础设施和计算设施,并且希望未来能与中国人民大学进行更多交流。

  宾夕法尼亚大学社会政策与实践学院教授、社会政策系主任Dennis Culhane分享了宾夕法尼亚大学在大数据研究和教育方面的经验。宾夕法尼亚大学与此相关的项目有两个,一个开设在设计学院,重点围绕地理空间分析,同时让学生参与城市公共事务,解决实际问题;另一个开设在社会政策与实践学院,重点围绕社会政策,目标是让学生掌握政策基本理论及数据分析技能。Dennis Culhane谈到要将数据科学代入社会政策领域,必须解决数据的使用权问题,同时注重数据可能带来的法律问题和道德问题。

  乔治梅森大学政策与政府学院副教授Laurie Schintler介绍了乔治梅森大学政策与政府学院主要从基础课程(如政策与政府的大数据分析)入手,让同学们了解到大数据,再深入学习机器学习、地理空间分析等。Laurie Schintler提出了几个大数据公共治理发展的关键问题,指出大数据时代下将各行业、政府、学术界各个学科的人聚集到一起协同合作尤为重要。随着时代的发展,技能要求和需求在不断变化,建立可转移的技能尤为重要,同时要树立终身学习的理念。最后,Laurie Schintler强调在应用技术时一定要注意里面蕴含的公共价值观,要符合社会的公平正义。

  乔治城大学公共政策学院教授Michael Bailey介绍了乔治城大学位于美国首府华盛顿特区的区位优势,让他们有更多机会和政府交流合作。针对大数据公共治理学科发展与项目建设,他认为一是大数据公共治理人才不仅仅需要技能,更重要的是将内容和技能结合在一起,能够去制定政策或进行评估、监控;二是教学中必须考虑伦理因素,任何数据研究都要符合组织的道德要求;三是应该跨组织、跨项目建立联系,更好地共享资源,促进协同工作。

  深化大数据公共治理学科体系 

  圆桌论坛第二部分,主持人中国人民大学公共管理学院仲浩天就大数据公共治理的学科本体、认知范式、学生竞争力以及教师发展等话题,与论坛嘉宾展开对话。

  Michael Bailey认为大数据的发展是一件很了不起的事情,但政府的转变却是一个挑战,因为政府在使用数据上有很多限制。Laurie Schintler认为大数据的概念有些“过热”,实际上数据处理可以追溯到古代,这和我们处理数据的能力息息相关,只是现在有数字工具帮助我们进行自动化分析。Dennis Culhane也认为大数据实际上并不是全新的概念,思考它的方式还是基于我们了解的传统学科。秦波教授提到大数据的“黑匣子”问题,即只是得到模型结果但不知道内在原理是很危险的,仅大数据本身并不意味着更好的公共决策。

  Karen Chapple提到数据科学与社会科学的学生应当互相学习,因为数据科学更多的是算法思维,而社会科学的学生注重从理论出发。秦波教授认为对于政府管理者来说做出即时决策是很重要的,而这恰是运用大数据的优势所在,所以这更像是需要一个思维框架的转型,而不是学术上的理论框架。Dennis Culhane同样认为理论框架不会改变,更多的是利用不同的方式来使用数据。

  Dennis Culhane表示在公共治理上人们希望引入数据科学来创建解决方案,但解决方案可能会有不同的发展方向。Laurie Schintler认为跨学科合作非常重要,我们需要经验视角和实践视角的不同理论方法,需要和校园内其他单位合作。她重点指出需要考虑开设跨学科课程,让来自不同学科的教师聚集在一门课程中授课,培养当下就业市场急需的大数据公共治理桥梁型人才。主持人仲浩天对大家的发言表示认同,并提出招聘新的政府人员时,是否会对技能有所顾虑。

  Dennis Culhane分享了他与州政府和当地政府合作建立数据支持系统的经验,他强调校地合作、校企合作的重要性不亚于发表学术论文。Laurie Schintler提到研究生培养的Capstone Project是很好的校地合作模式。Karen Chapple提出长期积累高质量的数据库,在长远来看可以吸引大量的合作,并为公共治理政策提供强有力的支撑。Michael Bailey指出校友网络可以为学生和学科发展提供大量实践机会。另外建立校际合作平台,也可以发挥资源的集聚效果。

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姓名:卫思谕 工作单位:

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