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创新巡视方法利用大数据锻造巡视“利剑”

来源:星星旅游
创新巡视方法:利用大数据锻造巡视“利剑”王绍源,张博文

(山西财经大学 马克思主义学院,山西 太原 030006)

摘 要:大数据具有海量性、多样性、快速性、价值性特征。一方面,在巡视工作中运用大数据有利于发挥巡视的震慑作用、提振反腐信心、引领巡视工作方向、科学预测和研判巡视对象;另一方面,巡视工作也面临着数据搜集难、信息未联通、管理技术不成熟的挑战。面对严峻复杂的反斗争形势,应该通过开创大数据下的“精微”巡视工作模式、借鉴国外经验建立大数据研究中心、建立健全大数据预警机制这三条路径,锻造和擦亮反腐利剑,全面推进从严治党。

关键词:大数据;巡视工作;党内监督;预警机制

中图分类号:D262.6 文献标识码:A 文章编号:1674-9170(2019)01-0043-06

IDC(国际数据公司)把大数据的基本特征概括为“4V”,即海量性(Volume)、多样性(Variety)、

快速性(Velocity)、价值性(Value)。

[1]

随着现代信息技术的发展,一方面,大数据、云计算、物联网等技术极大地改变了人们的工作、生活和思维方式;另一方面,也使得公职人员的作风、纪律、选人用人等方面呈现出越来越强的隐蔽性特点。大数据时代的来临,在给反斗争和党风廉政建设带来了新机遇的同时,也带来了新的挑战。

巡视是党内监督的一种方式,属于党内监督制度的范畴。

[2]27

党的十以来,随着反腐倡廉的深入开展,巡视工作的力度、强度、密度、实际成效都可谓空前。在和监察委员会巡视工作中探索巡视工作方式方法的创新,利用大数据方法发现问题,体现了巡视工作不断创新的精神,凸显了巡视工作对正风反腐、全面从严治党的使命担当。因此,推进大数据时代巡视工作方式的创新,无论从理论上还是实践上看,都是一个重要的时代课题,具有深刻的理论和实践意义。

一、运用大数据推进巡视工作的价值体现

在历史唯物主义的视野中,一切事物的演进与发展,都需要立足当下实际背景,将大数据的概念

收稿日期:

2018-12-18作者简介:

王绍源(1986- ),男,河南商丘人,山西财经大学马克思主义学院副教授,博士;张博文(1993- ),男,山西大同人,山西财经大学马克思主义学院硕士研究生。

基金项目:

山西财经大学校级教学改革创新项目(2018235);山西财经大学研究生课程建设项目(Z23031)Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.43

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廉政文化研究 2019 年第 1 期融入巡视工作,可以使其整个过程更加严谨、专业和准确。主要体现在以下三个方面:(一)建立大数据库有利于发挥巡视的持久震慑作用

赵乐际同志强调:“要持续深入学习贯彻**新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神,提高政治站位,强化巡视监督,推动落实脱贫攻坚政治责任,为打赢脱贫攻坚战提供有力保障。”党的十以来,为了加强管权治吏、管党治党,为巡视工作确定了“发挥巡视的震慑、遏制和治本作用”的新目标。然而,如何才能实现巡视的震慑、遏制治本的作用,怎样在巡视“进行时”之外发挥持久震慑的目的,这关系到能否真正实现巡视“治本”的目的。

被巡视地方和单位有些领导干部之所以害怕巡视,一个重要原因就是,巡视组和地方联动加强,对所发现的问题进行整改落实。一个具有互联性的大型数据库,可以记录和监控公职人员的房地产信息、大额资金流向、岗位变动轨迹、特殊地点消费情况等等。这个庞大的数据库可以在心理和行动方面给公职人员以强大且持续的威慑作用,并且为全面从严治党和深化改革提供了准确的数据参考。这不但强化了“不敢”的氛围,而且对遏制蔓延势头具有直接推动作用。通过大数据反映出的异常信息和焦点问题,在巡视中及时锁定巡视对象,对从中发现的异常性问题,及时向被巡视地方的反馈,并查证相关责任,弥补制度漏洞,扎紧制度篱笆,推动反斗争由“不敢”向“不能”、“不

想”发展,巡视的治本作用由此逐步显现。

[3](二)运用舆情监测大数据有利于提振反腐信心和引领巡视工作方向

巡视制度是纪委发现、查实的有效途径,根据人民网舆情监察室提供的舆情数据显示,从2013年巡视组第一轮巡视开始,与前一轮巡视的舆情热度相比,每一轮都有了较大幅度的上升。从巡视组进驻被巡视地区进行信息发布开始,舆情热度呈现出从零关注开始逐渐上升的态势,这种舆情热度一直持续到巡视组向被巡视地区或单位反馈相关情况时,达到峰值,其后,到巡视整改情况通报阶段时,舆情热度又会掀起一次关注高潮。由此可见,舆情监测大数据为巡视提振反腐信心(见图1)。

根据纪委监察部网站提供的数据,在巡视后的五年间,群众反腐热词在不断更新变换,主要有近亲繁殖、能人、山头主义、靠啥吃啥、酒桌文化、寄生性家族式利益共同体、一家两制、

红顶中介这八个“反腐热词”。

[5]

利用这些舆情大数据,可以总结出巡视的重点领域,把群众最为关注的“重灾区”作为下一轮巡视工作的关注点,同时将目标下派到各个小组并重点巡视。由此可见,舆情监测大数据大幅度提升了巡视小组的监察效率,并使其更好地发挥“利剑”作用。800060004000200002013第一轮2013第二轮2014第一轮2014第二轮2015第二轮新闻报道量网络讨论量微信信息量微信信息量图 1 2013、2014、2015年巡视组各轮巡视舆情热度[4]

(三)利用关联数据库有利于科学预测和研判巡视对象

大数据时代,直觉的判断让位于精准的数据分析,其最大的贡献之一就是当前人类决策依据的转变。大数据应用的核心是数据处理,因此,挖掘数据价值重点要落实到应用实践上。

Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.王绍源,张博文 创新巡视方法:利用大数据锻造巡视“利剑”由于数据是基于实际信息的客观反馈,因此,现代数据分析和统计比起传统行业专家的分析更具有科学性和可靠性。根据现有公职人员建立一个较为完整的数据库,之后根据不同的关键词对数据进行汇总处理,来形成一个报告。据此,可以对被巡视人员的年龄、专业、学历、职业、家庭成员、岗位轨迹等数据进行甄别,从而归纳出可能出现问题的基本规律,并为其他案件的突发提供一般性规律指导,从而预防案件的产生。这也正如开启大数据研究先河的著名学者维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger)所言,“从因果关系到相关关系的思维变革才是大数据的关键,建立

在相关关系分析法基础上的预测才是大数据的核心”

[6]

。二、运用大数据发展巡视工作面临的现实问题

探索以大数据为基础的解决方案,深入洞悉纷繁复杂的数据,已经成为巡视工作中发现问题、处理问题的重要工具。然而,巡视工作也面临着大数据时代所带来的严峻挑战,主要表现为以下三个方面。(一)基础数据搜集尚存局限性

目前,在巡视工作实践中,基础数据的获取方法显得薄弱且缺少针对性,解决基础数据搜集的局限性问题成为大数据时代巡视工作的首要挑战。中国党第十九次全国代表大会上作报告中,党制定了《巡视工作规划(2018—2022年)》,确定了十九届巡视工作的“路线图”“任务书”。2017年1月6日,总、、**在中国党第十八届纪律检查委员会第七次全体会议上发表重要讲话,党实现了历史上首次一届任期巡视全覆盖,巡视的成效十分

显著,十八届纪委立案审查的中管干部案件中,超过60%的线索来自巡视。

[7]

这说明:一方面,利剑作用进一步彰显;另一方面,证明了在监察巡视的过程中,大数据的有效性,与创新巡视监察的必要性。运用大数据推进巡视工作的前提就是要保障基础数据的完备性。没有数据,一切都是空谈。只有完成基础数据的获取任务,并使之变成决策的重要依据,巡视工作的开展才会如虎添翼,取得更大的进展。

(二)数据信息尚未联通共享

在大数据时代,信息之间应当是互联互通、互共互融的关系,构建一个完整的大数据库,每个职能部门之间的通力协作及信息流通收集显得至关重要。然而从当前实践来看,数据库的建设还不完整,各部门的数据库之间还没有实现互相联通共享,“信息孤岛”现象依旧存在。数据显示,我国各级部门已经建立有三千多个数据库,掌握着约80%的社会信息,而二者互通的部分不超过

30%,现在的数据呈现出碎片化和数据孤岛。

[8]

若各行业及部门间无法实现数据互通共享,那大数据则没有了原本价值,成为一组死寂的数据,无法发挥应有的重要作用。如果公职人员的财务、政务、消费等各方面信息无法联通的话,在巡视工作中也就无法及时察觉其贪腐、违纪和作风问题的苗头。

例如,一部分“裸官”就是基于数据库之间缺失联通以及信息不对称的特点,悄悄把配偶和子女移居到国外,自己留在公职岗位进行贪腐活动、转移资产,给国家造成了巨大损失。鉴于此,在巡视工作中应当把“裸官”作为专项治理的重点领域。十期间共立案审查省军级以上干部及其他中管干部440人,其中委员、候补委员有43人,纪委委员有9人。纪律处分厅局级干部00余人,处分县处级干部6.3万多人。共处分基层干部27.8万人。努力推进反国际追逃追赃,共追回

外逃人员3453人。

[9]

纪委监察部网站公布的数据显示,2017年共计追回外逃人员1300名,其中和国家工作人员347人,包括“百名红通人员”14名,追赃金额9.8亿元人民币。

[10]

正是因为现存数据信息难以及时联通共享,才造成“裸官”的迹象未能及时引起纪检监察部门的察觉。如何建立及时共享的数据联结并能有效应用于实践,这成为大数据时代巡视工作面临的第二大挑战。(三)现有数据管理技术尚不成熟

进行巡视工作的过程中,熟悉掌握大数据的使用技术,才能发挥大数据的作用。熟练掌握数据收

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廉政文化研究 2019 年第 1 期集、整理、分析、保存、可视化等技能,才能在巡视工作中挖掘出数据的应有价值。然而,巡视组在应用实践中,对大数据的搜集、整理、分析等环节还停留在数据统计层面,各种数据的潜在价值挖掘还未能尽如人意。

第一,在对数据去伪存真、识别定义、关联交叉等方面缺乏专业化培训和指导。能否在海量的信息中找出问题,在复杂的信息库中进行精准把脉,是巡视工作能否顺利进行的前提条件。

第二,以直观、简洁、交互这种可视化的方式呈现数据处理也有着较强的专业要求。这就需要数据整理的巡视专员具备较强的图表工具应用能力,使数据的分析结果不但具有普遍的公众直观性、理解性,更要保证为巡视工作实践提供强有力的“利器”。

第三,专业数据管理人才和IT设备建设方面相对薄弱。人才队伍是“软件”,IT设备是“硬件”,在大数据的分析工作中需要“软硬结合”,既要有专业数据分析人员的参与,又要有先进的计算机设备,两者是决定巡视工作中运用好大数据这把“利器”的关键。

三、运用大数据创新巡视方式的实施路径

巡视工作如何顺应大数据时代的到来,已经成为当前需要迫切解决的问题。只有乘势而上,兴利除弊,为我所用,在创新巡视方式方法上才能取得新的实质性跨越。(一)开创大数据下的“精微”巡视工作模式

负责信访的巡视专员以单个信访件的搜集、登记、批转进行常规处理的模式绝对是一项耗时费力的工作。而利用好大数据这把“利剑”,建立“精微”巡视工作模式是一项全新的方法尝试。

第一,在巡视组长的负责和指导下,负责信访的巡视专员可以改用标准化的表格将每天的信访件进行汇总归纳,并按照信访问题、举报对象等进行数据分析。巡视组根据数据分析比对,按照举报量的排名能够发现一些重点的部门和对象,再根据各种不作为、权钱交易、渎职、贪污受贿等线索进行统计,巡视组可以依据这些线索迅速进行分析、整合、呈报,并针对性地调查处理。

第二,确立“数据采集→数据整理→数据分析→疑点生成”工作流程。在巡视工作中要坚持数据先行,通过官网设计发放标准化、规范化的表格采集信息数据,尤其注重国土规划、工程建设、能源行业,以及“管材”“管物”环节等这些易发、高发领域的数据采集,然后根据客观数据顺藤摸瓜,追查项目背后相关的贪污问题。例如,巡视组可以把一个地方近几年来的招投标、工程建设的统计数据当做线索突破口,在诸多工程项目中寻找是否存在总是集中在一家或几家公司的情况,若发现问题,就可将这些公司作为调查重点,查明公司的资质、实力、业绩是否合格,揪出这些公司背后的“保护伞”。

如果说根据大数据发现问题的环节是“傻瓜式”的,那么,跟踪问题环节则是“智能式”的。掌握了与大数据“对话”的诀窍,不管分子有多么狡猾,巡视组工作人员都可以找到“异常点”,再通过佐证材料找到利益关联人,发挥大数据的重要价值。(二)借鉴国外经验建立大数据研究中心

纵观一些西方国家的管理经验,有些国家已经开始挖掘大数据的重要价值,并积极建立大数据库,实施大数据战略:英国通过“在线服务系统”,建立个人和社区的“大数据”,并应用到行政管理和决策中以发挥对经济的监督作用。例如,通过“自动化算法分析大型数据集”可

以自动检测到公民的负债状况和福利欺诈行为,并对这些“异常”问题进行及时监管和处理。[11]2

美国于2016年发布了《联邦大数据研究与开发战略计划》,旨在利用相互关联的大数据为联邦提供大规模数据管理与分析服务,以维持美国在全球创新领域的竞争力。根据美国优利计算机公司发布的数

据,美国联邦中已经有超过60%的部门把大数据作为分析工具应用到行政管理中,例如,部

门依据“差错”和“异常消费”记录进行追根溯源,实施监管职能。

[12]

Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.王绍源,张博文 创新巡视方法:利用大数据锻造巡视“利剑”鉴于此,依据西方国家利用大数据进行行政监管的经验,建议由中纪委牵头设置具有一定行政级别或相关归属部门管理的大数据研究中心,建立一个包括各级干部的身份、财产、主要社会关系等信息的大数据库,保证基础数据信息的完整性、全覆盖性及联通性。在专业人才队伍建设方面可以通过从现有干部中遴选或公务员招录的方式,建设和充实一批具备计算机、统计学、情报学等与大数据分析相关的专业知识团队,同时可以和大数据研究相关的科研院所进行合作,在数据分析方式和数据处理工具上可以聘请政治立场坚定、党性强的专家学者作为研究中心的顾问,参与到巡视工作的数据挖掘环节中,把大数据研究中心的“硬件”与专业数据人才队伍建设的“软件”两者相结合,可以使巡视工作如虎添翼。 (三)建立健全大数据预警机制

借鉴突发事件预警级别的划分标准,大数据研究中心应当对接到群众举报的建立个人数据库,按照被举报的严重程度实行预警级别划分管理模式,在具体设置上可以分为四个级别,即Ⅰ级(一般)、Ⅱ级(轻度)、Ⅲ级(较重)和Ⅳ级(严重)。根据预警级别的轻重缓急,采用不同的颜色进行标识,例如:蓝色代表Ⅰ级、黄色代表Ⅱ级、橙色代表Ⅲ级、红色代表Ⅳ级。一旦公职人员的相关数据“触线”,巡视工作中就应当对其进行重点关注和审查,及时发现问题,解决问题,总结经验。

根据预警级别的划分管理模式和干部管理权限,各级纪检监察部门依据不同事件等级进行区分:对出现违规违纪苗头的一般级别进行谈心谈话,做到及时提醒和批评教育,防止这类的错误进一步演化;对于轻度级别的,可以采取诫勉谈话形式,旨在及时制止其违法违纪活动;对于较重级别的,立即采取措施,及时制止事态的恶性发展;对于严重级别的,要及时采取应急措施,予以依法打击,重建形象。

综上所述,巡视既是严肃的政治任务,也是专业的技术工作。创新方法有利于增强巡视工作的针

对性和实效性,是更好地发现问题、形成震慑的必由之路。

[2]224

然而,在利用大数据为巡视工作建设探路的过程中,也要警惕数据信息可能引发的安全隐患和伦理问题:大数据只是开展巡视工作的方式之一,在运用相关数据库时要把握针对性特征,以发现问题线索为目标,把疑点对象人作为数据调取、分析的重点,防止大数据的误用、滥用造成普通公务人员的隐私被侵害等行为后果;同时,要建立健全大数据库的安全保障机制,在相关管理人员中实施信息安全教育、制订信息安全手册等,防止数据搜集、利用、保管等环节的信息泄露,把信息安全意识提到重要层面。这些都是推进大数据在巡视实践中的应用走向科学化、规范化的题中要义,也是需要进一步研究的重点问题。

作为巡视方法的一种创新形式,利用大数据锻造巡视“利剑”,是深入贯彻巡视工作方针的重要体现,这对于贯彻执行巡视条例、提高巡视工作效率,更好地发挥巡视的作用,深化党风廉政建设和反斗争等方面都具有重要意义。参考文献:

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informationweek.com/government/big-data-analytics/big-data-poses-challenges-for-federal-agencies/d/d-id/1322525.

责任编校 张煜洋

Innovation with the Means of Supervision: an Effective Supervising Tool Making Use of Mega Data

WANG Shaoyuan, ZHANG Bowen (School of Marxism, Shanxi University of Finance and Economics, Taiyuan 030006, Shanxi, China)

Abstract: Mega data is characterized by magnanimity, variety, promptness and values. The application of mega data in

supervision, on the one hand, benefits the deterring function of supervision, enhancing the faith in anti-corruption efforts, guiding their direction, previewing and learning about the individual to be supervised scientifically, and on the other hand, supervising efforts are challenged with difficulties in data collection, isolated information, and immature management technologies. Severe and complex situations being present, efforts are to be made along the three paths of “detailed supervision” mode with mega data, establishment of mega data research centers to be exampled from foreign countries, and the establishment and completion of the warning mechanism with mega data so that a powerful tool can be forged and sharpened for the comprehensive promotion of strict administration of the Party.

Key words: mega data; supervision; inner-Party supervision; warning mechanism

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