大数据预测在公共决策中的影响.docx

大数据预测在公共决策中的影响1提高了决策信息获取的全面性和传统小样本分析预测相比，大数据预测获取的信息更客观、更全面，两者的本质区别就是样本规模的大小，前者注重决策信息的精准性，后者注重决策信息的真实性。通常来讲，大数据预测的前提是系统资源库的构建，而系统资源库是对社会的“镜像化”处理，借助物联网、网络、传感设备等采集信息，如此就能让决策者快速获取所有的决策信息。取得决策信息是公共决策的重要条件，但是并非取得所有决策信息就能作出科学决策，人类所处的社会是不断变化的，决策的有效与否是由决策信息是否全面所决定的。公共循序式决策之所以科学有效，是因为其不断修改完善，而每次决策都是基于一定的信息基础，所以大数据预测提高了决策信息获取的全面性，为科学决策提供重要保障。2大数据预测关联分析加强了决策的目的性通常情况下，传统分析预测方式面临的问题是难以处理海量数据，不能借助相关工具进行处理，而大数据预测通过计算机算法解决了这一难题，其更强调数据的关联分析，也就是对和结果相关的影响元素的分析。大数据预测直观地反映了影响结果的各因素，从而实现对政府政策调控的目的性。事实上，大数据分析类似于对社会现状的随机试验，在数据海量的情况下，注意各变量对最终结果的影响。比如抛硬币实验，若样本充分，那么正反面朝上的结果是平均的，而对某个实验结果进行干预处理，就会产生不一样的结果，就是所谓的干预效果。大数据预测的数据容量足够大，支持实验数据分组，从而通过干预来探究事物发展各影响元素的作用，从而了解大众对政策的认可程度和实施情况。由此可见，和传统分析预测相比，大数据预测只能进行关联性分析，需通过控制变量来找出影响事物的关键元素，这就是大数据预测应用于决策时需采取循序式决策的原因。3大数据预测速度保证了决策的实效性凭借大数据容量大、速度快等特征，其预测功能成为保障公共决策实效性的重要条件。就公共决策来讲，决策的实效性是发挥决策效果的重要前提，而时间问题是循序式决策模式提出的关键原因。一般而言，大数据的高速表现为以下两点：其一，数据更新快，社会处于时刻变化的状态，每分每秒都在产生海量信息,及时取得全面信息是数据预测的关键所在；其二，数据挖掘实时性，正是因为数据更新快，所以需实时挖掘分析相关数据，才能保证决策的效果。由此可见，决策者之所以能快速作出决策，是因为大数据预测的高速有效，更是因为大数据自身速度快的特征。综上所述，循序式决策是国内公共决策的基本模式，政府各项改革都围绕着其开展，因此完善公共循序式决策的各方面是加强公共决策有效性的关键方式。大数据是针对全样本的整体分析预测，且强调关联性分析，所以大数据预测应用于公共决策具备高效率、目的性等特征，从而协助公共决策，提高公共决策的有效性。另外，尽管通过大数据预测来进行社会决策难免发生问题，然而数据挖掘技术的不断进步和完善，将最大限度降低错误发生率。在不久的将来，若不能充分应用大数据预测于公共决策之中，将难以全面了解社会状况，不能制定出适合发展的社会决策，从而抑制社会进步和国家发展。由此可见，关于大数据预测在公共决策中的应用及影响研究，是社会各界目前乃至未来一段时间内的关注热点O