18个公共数据应用场景（万字长文）

目录
1 政务服务
2 公共安全
3 公共卫生
4 环境保护
5 金融风控6 科研教育

1. 政务服务

1.1 城市规划与管理

公共数据在城市规划与管理中可发挥关键作用。通过汇聚自然资源、建筑物、人口分布等基础数据,构建数字孪生城市模型,辅助城市总体规划编制、决策仿真模拟。在城市基础设施建设、安全运营、应急管理等方面,公共数据也是不可或缺的基础支撑。例如,利用供水管网 GIS 数据进行管网检漏,结合工地施工许可证数据和视频监控数据加强建筑工地监管,利用水电煤等能源消耗数据和用户行为数据分析优化资源配置,等等。

城市管理是一个复杂的系统性工程。具体实现中,需整合时空大数据、物联网传感器数据、政务业务数据等各类数据,利用数据仓库和主题数据库进行统一存储和管理。在数据处理上,需借助 ETL 工具进行异构数据的清洗、转换和加载,通过数据建模构建城市信息模型( CIM)。分析层则可综合运用统计学方法、数据挖掘算法、机器学习模型等,深度发掘城市运行规律。此外,可视化技术在呈现分析结果、辅助科学决策方面也不可或缺,通过多维交互式大屏幕,直观展现各项关键指标,有效提升城市管理的信息化水平。

1.2 交通管理与优化

交通大数据融合了公路、铁路、民航、水路等多种运输方式的业务数据,涉及基础设施、运输工具、出行轨迹、电子支付等诸多维度,具有数据规模大、实时性强、多源异构等特点。充分利用好交通大数据,可为交通规划、疏导、管控、服务、运营等方面赋能。

在交通规划方面,公共数据可支撑科学论证交通网络布局、线路设计等关键决策。利用历史客流数据、手机信令数据等分析人口出行OD分布,预测交通走廊,指导优化路网布局;对比铁路运输图数据、货运需求数据,可合理配置运力资源;分析不同口岸进出口货运量,为物流枢纽选址提供参考。

在交通疏导方面,数据驱动的信号优化控制、诱导分流等措施可有效缓解交通拥堵。通过路侧微波、视频、地磁等设备采集实时交通流量数据,动态调节信号配时方案;借助历史路况数据与当前车流量预测未来一段时间道路通行状况,通过路侧诱导屏、手机APP等引导车辆绕行;利用公交IC卡刷卡数据、出租车GPS数据等分析居民出行规律,预判交通需求,提前采取错峰、限行等疏导措施。

在交通管控方面,大数据可赋能交通违法行为自动检测、区域交通管理等。采集视频监控数据,利用机器视觉和深度学习技术识别违法车辆及驾驶行为;通过超限检测仪采集货车数据,对比道路设计参数和通行证数据,及时发现超限超载等违法行为并溯源追责;基于公安交管、城管执法等部门数据,构建区域交通态势感知和多部门联合执法机制。

在交通服务方面,融合线上线下多渠道数据,可为群众提供个性化、人性化的出行服务。通过分析公交线路客流数据,动态调整站点和班次;利用共享单车的使用数据优化网点布局;开发综合交通出行服务 APP,整合打车、公交、地铁、租车等多种出行方式,实现一站式无缝衔接,提高居民出行体验。

在交通运营方面,大数据分析可实现运力资源优化配置、降本提质增效。借助公交 GPS 数据计算准点率,将其作为考核指标约束企业运营;利用高速公路收费数据评估通行费定价策略,权衡公平与效率;分析轨道交通能耗数据、设备状态数据,有针对性地开展节能改造和预防性维修,降低运营成本。

总之,公共交通数据应用需以海量多源异构数据融合为基础,运用时空数据挖掘、深度学习、仿真优化等关键技术,最终服务于交通治理体系和治理能力现代化,让群众充分感受到数字交通带来的获得感、幸福感、安全感。

1.3 应急管理与灾害预警

应急管理是国之大者,直接关系人民群众生命财产安全。加强应急管理领域的公共数据应用,对提高防灾减灾救灾能力,最大限度保障人民生命财产安全具有重要意义。

当前,应急管理部门已经初步建立起多灾种综合监测预警系统,通过整合气象、水利、地震、地质、海洋等多部门数据资源,利用大数据、物联网、人工智能等新兴技术手段,实现对自然灾害的全天候、全方位、全过程监测和预警。以防汛抗旱为例,气象部门通过气象卫星、雷达等设备获取降雨、温度等数据,水利部门通过水文监测站、墒情监测站等获取河流水位、土壤湿度等数据,再利用大数据分析和机器学习算法,建立洪水、干旱等灾害预警模型,提前向可能受影响的地区和人群发布预警信息,指导开展转移避险。

在灾害发生后,应急管理部门可依托公共数据,第一时间做到心中有数、心中有策、心中有方。例如,地震发生后,可利用无人机、卫星遥感等获取灾区影像数据,结合建筑物数据、人口数据进行分析评估,迅速判断灾情范围和程度,优化救援力量投送;利用移动通信大数据,分析灾区人口流动情况,做好疏散安置;利用供电、供水、通信等生命线工程GIS数据,有序恢复城市基础设施功能,切实做好灾后重建。

相关关键技术包括:多源数据汇聚和共享机制,时空大数据管理,灾害监测预警模型,应急辅助决策系统等。此外,区块链技术在应急物资管理中也大有可为,通过构建"产-储-运-发"全流程可信数据链,做到来源可查、去向可追、责任可究,堵塞管理漏洞,让应急物资阳光运行、高效流转。5G、北斗导航等新技术在应急通信、精准定位等方面应用前景同样广阔。

2. 公共安全

2.1 犯罪预防与案件侦破

随着时代发展,犯罪行为日益隐蔽化、智能化,公安机关传统侦查方法遇到瓶颈。大数据赋能刑侦破案,通过海量数据关联分析,可锁定犯罪嫌疑人活动轨迹,直击犯罪行为,成为新时代精准打击违法犯罪的利器。

在犯罪预防领域,通过犯罪地图、热点分析等手段,利用110警情数据、警综平台数据,可实时感知辖区治安态势,及时发现和处置矛盾纠纷、不稳定因素;利用重点人员档案数据、社区矫正数据等,掌握重点对象动态,有针对性地开展帮教,降低再犯罪率;利用旅馆、网吧、出租房等行业数据,及时发现可疑人员,防范于未然。

在案件侦破领域,大数据比对分析大幅提高破案效率。通过现场勘查获取的指纹、脚印、工具痕迹等物证数据,在犯罪嫌疑人信息库中比中;利用案发现场监控视频智能分析,快速锁定犯罪嫌疑人体貌特征;通过手机通讯数据、定位数据,分析串并案关联,绘制案件网络图谱,揭示团伙组织架构;利用互联网账号数据、交易数据,侦破电信诈骗、网络赌博、洗钱等新型犯罪。

同时,利用大数据辅助办案流程再造。例如,案件受理阶段,通过比对以往类似案件,自动生成法律文书;案件侦办阶段,结合证据规则,提示下一步侦查方向和措施;案件审理阶段,分析量刑数据,辅助法官裁量,实现类案同判。

总之,大数据为破解公安工作面临的新形势新挑战,提供了新思路新手段。公安机关要加快构建大数据警务新机制,深化跨地区跨部门数据共享与协同配合,推进大数据、人工智能、区块链等新兴技术在公安实战中的创新应用,不断增强对违法犯罪行为的精准打击能力,为平安中国建设提供坚强保障。

2.2 反恐维稳

当前,国际反恐形势严峻复杂,反恐维稳是一项长期而艰巨的任务。充分运用公共数据,对预防和打击恐怖活动、维护社会稳定具有重要意义。通过整合执法、情报、出入境、金融等多部门数据资源,利用社交网络分析、群体行为挖掘等技术,可实现情报线索自动梳理研判、可疑人员行为异常预警等功能,为反恐工作提供有力支撑。

具体实现中,需建立完善的数据采集机制,通过技侦设备、情报信息、执法记录等多渠道获取数据;需建设反恐数据中心,打通部门间数据壁垒,实现情报信息共享;需组建复合型数据分析团队,专业从事可疑人员、涉恐组织、极端言论等方面的研判预警工作;需与技侦、武警、特警等部门形成联动机制,做到情报支持、力量保障、联勤联动的无缝衔接。

在技术手段上,社交网络分析可揭示恐怖组织人员关系网络;跨数据源关联分析可还原可疑人员完整轨迹;深度学习可实现极端言论、暴恐音视频的智能识别;知识图谱可梳理各类涉恐要素关联;时空数据挖掘可预测恐怖事件发生的时间地点。总之,大数据为反恐维稳插上科技的翅膀,必将提升反恐斗争的制胜能力。

2.3 食品药品安全监管

民以食为天,食品药品安全关乎国计民生。公共数据应用可从源头到终端强化食品药品全链条监管,切实保障人民群众"舌尖上的安全"。在种植养殖环节,通过物联网传感器采集温度、湿度、光照等参数,利用人工智能技术进行数据分析,实现农田、牧场精准管理,为食品原料品质提供保障。在生产加工环节,通过生产设备数字化改造,采集生产过程参数,实现生产全流程可视可控;通过视频监控分析,自动识别违规操作行为,提示管理人员及时纠正。在仓储物流环节,通过 RFID 等物联网技术,实现原料、半成品、产成品的全程温湿度监控,确保储运条件始终在安全范围内。在流通消费环节,对接医疗机构数据、药店销售数据、消费者评价数据等,通过大数据分析,及时发现和预警不良反应事件、投诉举报问题,实现药品售后的主动监管。

在具体实现上,食药监管部门需通过与农业、工信、商务、卫健等多部门的数据共享,构建食品药品全链条数字化监管闭环。通过数据标准规范,实现从田间到餐桌、从实验室到医院的数据互联互通。通过HACCP、RFID、二维码等先进技术手段,提高数据感知和采集能力。利用区块链技术建立食品药品安全数据存证,确保监管数据的真实性和不可篡改性。通过数据挖掘分析,建立涉及产品、主体、风险的多维关联模型,形成食品药品风险分级管控和隐患排查治理机制。总之,公共数据应用将重塑传统食药监管模式,实现从事后处罚向事前预防、从抽样监督向全程把控的跨越。

3. 公共卫生

3.1 传染病监测与预警

新冠肺炎疫情的全球大流行再次凸显了公共卫生体系建设的重要性。在疾病预防控制领域,充分利用公共数据,对及时发现疫情、有效阻断传播至关重要。疾控机构可通过医疗机构网络直报系统获取传染病诊疗数据,通过疫苗接种、健康体检等公共卫生服务数据评估人群免疫水平,通过出入境数据掌握人员流动情况,综合研判传染病疫情形势走向。

具体实现中,公共卫生大数据平台是支撑传染病监测预警的关键基础设施。需实现疾控、医疗、海关、民航等部门间数据共享,并与互联网、通信等社会数据实现互联互通。对各渠道采集的多源异构数据,需进行标准化处理,消除"数据孤岛"。借助大数据挖掘和机器学习技术,分析传染病时空分布特征,研判重点地区、重点人群、重点环节疫情风险,形成多指标预警模型。一旦监测到疫情异常信号,平台可自动预警,为及时启动应急处置预案争取宝贵时间。结合移动互联网、可穿戴设备等新技术,还可实现个体健康状态实时监测,做到精准防控、靶向施策。

3.2 精准医疗

随着医疗大数据和人工智能技术的快速发展,个性化、精准化医疗服务成为可能。医疗机构通过医院信息系统(HIS)、电子病历( EMR)、医学影像( PACS)等积累了海量数据资源,这些数据涵盖疾病表型、基因型、生活方式等多个维度,是发展精准医疗的宝贵财富。

在疾病诊断方面,利用深度学习等人工智能技术,可对医学影像、病理切片、心电图等数据进行智能化分析,辅助医生更加精准、高效地诊断疾病。据统计,经过深度学习算法训练的 AI,其在皮肤癌、眼底疾病等疾病的影像判读准确率已经超过人类医生。在药物研发方面,通过对比分析患者的基因数据、用药数据、生化指标等,可发现最佳用药方案,实现个性化精准用药。在疾病预防方面,利用人口统计学数据、行为数据等,通过大数据关联分析,可实现慢性病的早期筛查和干预,做到精准预防。

要充分发挥医疗大数据价值,需要从顶层设计和标准规范入手。构建全民健康信息平台,打破医疗数据"孤岛",实现全国医疗数据互联互通、共享开放。制定医疗信息数据标准,保证数据采集的规范性和完整性。出台医疗大数据应用管理办法,厘清数据权属边界,切实保障患者隐私安全。此外,要大力培养医疗健康领域的数据科学人才,打通医学与信息技术的跨界壁垒。相信随着医疗大数据生态体系的不断完善,未来将开启大数据驱动的健康管理新时代。

3.3 疾病预防控制

疾病预防控制是公共卫生的重中之重。充分利用公共数据资源,可从多维度刻画人群健康状况,形成多病种、全生命周期的主动预防策略。结合疫苗接种、健康体检数据,分析人群免疫水平,指导群体免疫规划;利用环境监测、气象数据评估极端天气对人群健康的影响;通过分析学校、养老院等机构数据,加强重点人群、重点场所传染病防控;利用医保数据,研判主要疾病的患病趋势,有针对性地开展健康教育。

在慢病防控方面,基层医疗卫生机构在居民健康档案采集、慢病筛查等方面积累了大量数据,这是发展慢病智能防控的重要基础。例如,对社区居民的饮食、运动、睡眠等行为数据进行关联分析,形成个性化健康风险评估和生活方式指导;对高血压、糖尿病等慢病患者进行持续性健康监测,结合处方、检验等数据评估疾病控制效果,实现动态管理。

在职业病防治方面,通过对接企业职业健康监护数据,掌握职工的职业病危害接触史;利用工伤保险数据,分析高发工伤的行业、工种,指导开展针对性培训;收集职业病诊疗数据,结合职业卫生现场调查,探索疾病的致病机理。汇总分析后的数据成果,可用于指导职业卫生监管、完善职业病防治政策。

总之,疾病预防控制工作需要卫健、医保、人社等多部门数据共享联动,需要临床医疗、公共卫生、健康管理等多学科融合创新,还需要政府、社会组织、企业、个人等多元主体协同配合。只有构建大数据驱动的CDC治理新模式,以数据链串起"防""治"全过程,才能切实提高人民群众健康水平,促进健康中国建设。

4. 环境保护

4.1 污染监测与治理

当前,我国生态环境保护形势依然严峻,环境污染问题仍然突出。利用环保大数据,精准溯源污染来源,优化治污措施,对打好污染防治攻坚战至关重要。在大气污染治理方面,通过环境监测站、卫星遥感等获取二氧化硫、氮氧化物等数据,利用源解析模型分析不同污染源的贡献率,为科学治霾提供决策支撑;在水污染治理方面,通过在线监测、无人船巡测等获取断面水质数据,并与工业企业、农业面源、生活污水等排放数据进行关联分析,识别超标排放行为,指导"一河一策"治理;在土壤污染治理方面,通过详查采样获取重金属、农药残留等数据,结合信息地理系统进行空间分析,查明污染风险区域,提出分类防治对策。

在具体实现上,要以污染源普查数据、生态环境质量监测数据等为基础,补充完善能源、交通、工业、农业等领域数据,构建覆盖全要素、全过程的生态环境大数据体系。利用云计算、边缘计算技术,实现海量监测数据的实时处理;通过区块链技术,保障环境监测数据的真实性、可追溯性;结合物联网传感器,实现污染物排放的自动监控和预警。在大气污染防治领域,重点构建大气污染溯源、散煤治理、工业企业深度治理、"公转铁"运输结构调整、柴油货车污染治理等数据应用场景;在水污染防治领域,聚焦饮用水源地保护、黑臭水体治理、长江保护修复、渤海综合治理、农业农村污染治理等重点领域;在土壤污染防治领域,加强农用地分类管理、建设用地准入管理、污染地块修复、尾矿库污染防治等方面数字化管理。未来,数字化、智能化将成为生态环境治理的主旋律。

4.2 环境治理成效评估

公共数据应用可以客观评价环保政策和项目的落实成效,助力生态文明制度体系建设。在大气污染防治方面,通过数据分析评估重污染天气应急预案执行情况、工业污染治理设施运行情况,推动环保督察问题整改落实;在水污染防治方面,分析入河排污口监管情况、黑臭水体整治进展,客观评价"河长制"落实成效;在土壤污染防治方面,通过数据动态分析受污染耕地安全利用、污染地块风险管控等重点任务进展,推进净土保卫战扎实开展。

环境治理成效评估应坚持以数据说话,构建综合评估指标体系,搭建一体化评估平台,做到评估方法科学规范、评估过程公开透明、评估结果可查可核。要将评估结果与生态补偿、纪检监察等挂钩,奖优罚劣,形成严管重罚、一追到底的高压态势。要将评估大数据与环境信用评价相结合,加快建立守信激励和失信惩戒机制。总之,以数据为抓手,以评估为杠杆,以奖惩为导向,必将推动生态环境质量持续改善。

4.3 生态保护

生态保护是推动绿色发展、建设美丽中国的重要基石。公共数据应用可助力国土空间生态修复,促进人与自然和谐共生。在自然保护地体系建设方面,利用自然资源调查、人类活动监测等数据,分析评估保护地的生态系统完整性、物种多样性等,为优化保护地空间布局、完善保护地管理提供支撑。在国土绿化方面,利用卫星遥感、无人机倾斜摄影等获取高分辨率影像数据,通过人工智能解译提取植被信息,分析评估造林绿化成效。在湿地保护方面,利用水文监测、鸟类调查等数据,分析湿地生态系统演变规律,为制定湿地修复方案提供科学依据。在生物多样性保护方面,利用红外相机、声音监测等获取物种分布数据,通过时空数据挖掘分析濒危物种栖息地环境,指导就地保护、迁地保护等措施实施。

在具体实现上,生态大数据应用需要自然资源、林草、水利、气象等多部门数据汇聚共享,并充分利用互联网、物联网数据补充完善生态基础数据。要发展时空大数据平台,沉淀多源异构数据,提升数据处理分析效率。利用知识图谱技术,梳理生态环境要素关联关系,构建生态系统数字孪生。运用系统动力学、元胞自动机等建模仿真技术,模拟生态系统演化趋势,评估生态保护成效。探索区块链技术在生态补偿、碳排放权交易等方面的应用,促进生态产品价值实现。生态大数据应用不仅要服务于政府科学决策,更要赋能社会公众参与生态文明建设,用数据讲述生态故事,用数据传播生态文明理念。相信随着数字技术与生态文明建设的进一步融合,美丽中国的蓝图必将变为现实。

5. 金融风控

5.1 反洗钱

洗钱活动不仅严重危害金融秩序,而且与恐怖融资、逃税骗税等违法犯罪密切相关。近年来,我国高度重视反洗钱工作,将其上升至国家战略,并明确要求运用大数据提升反洗钱的精准化水平。反洗钱领域的公共数据应用主要体现在可疑交易监测、客户身份识别等环节。

银行、证券、保险等金融机构在开展业务时会产生海量交易数据,这是反洗钱大数据应用的基础。通过设定异常交易监测规则,利用机器学习算法自动识别出大额、频繁、离散等可疑交易;通过分析交易对手、资金去向等,利用图数据库、知识图谱等技术揭示洗钱团伙网络;通过比对工商、税务、公安等部门数据,识别虚假身份信息,查明洗钱犯罪源头。此外,互联网支付、移动支付的蓬勃发展也为洗钱分子提供了新的渠道,亟需加强相关领域数据整合,提升可疑交易发现能力。

在技术实现上,反洗钱大数据平台需汇聚金融交易数据、客户信息数据、涉案线索数据等,构建"一个中心、三个基础"(即以反洗钱数据中心为依托,以客户信息、交易记录、可疑线索等数据资源为支撑)的数据架构。采用联邦学习、多方安全计算等技术,在保护隐私前提下实现跨机构数据融合;引入机器学习、深度学习算法,提高可疑交易监测的准确率;综合运用社交网络、行为序列、情感分析等技术,多维度刻画客户洗钱风险画像;借助自然语言处理、知识图谱等技术,实现案件线索的智能研判。总之,大数据正在重塑传统反洗钱模式,必将极大提升反洗钱工作效能。

5.2 征信体系建设

征信是现代金融的基础性制度安排,对于防范金融风险、优化信贷资源配置具有重要意义。当前,我国正加快推进社会征信体系建设,培育征信市场主体,丰富征信产品供给。征信领域的公共数据主要来源于金融、税收以及司法、电信、社保等部门,这些数据分散在不同的征信机构和行业内,亟需打通数据壁垒,提升征信服务能力。

具体而言,人民银行征信中心作为公共征信系统的运营主体,已建成全国最大的金融信用信息基础数据库,为商业银行、小额贷款公司等机构提供信用报告查询服务。与此同时,百行征信等市场化个人征信机构通过获取央行征信数据,并与运营商、电商等机构数据融合,形成对借款人更全面的信用评价。对于中小微企业而言,缺乏有效抵质押物,融资难、融资贵问题突出,迫切需要通过大数据征信破解信息不对称难题。近年来,一批创新型企业征信机构应运而生,通过整合工商、税务、司法、海关、知识产权等政府部门数据以及供应链、上下游企业等行业数据,运用大数据、机器学习等技术对中小微企业开展全方位信用评估,助力解决融资难题。

未来,随着数字政府建设的不断推进,公共数据的开放共享必将进一步深化,大数据征信的广度、深度、精度将持续提升。技术层面,要充分运用人工智能、联邦学习、隐私计算等新兴技术,在确保数据隐私安全前提下最大限度激发数据要素价值;业务层面,要丰富信用产品与服务,满足不同市场主体的差异化、个性化需求;制度层面,要遵循依法、独立、客观原则,加强征信领域的监管,维护信用信息主体合法权益,营造诚信友好的营商环境。可以预见,大数据驱动的征信业高质量发展,将有力支撑普惠金融体系建设,助推金融业提质增效。

5.3 风险监测与预警

金融风险的有效防范离不开精准、及时的风险监测预警。传统金融时代,风险监管主要依靠静态、分散的统计数据,存在信息滞后、覆盖不全、碎片割裂等不足。随着互联网金融的蓬勃发展,海量交易数据、行为数据不断积累,为金融风险识别和预警提供了新的思路。利用大数据技术,金融监管部门可以较全面地采集银行、证券、保险、基金等各类金融机构、金融市场以及宏观经济运行的数据,并通过数据整合、关联和分析构建"穿透式"监管。

在系统性金融风险监测方面,通过梳理资金流、信息流,刻画金融机构之间的复杂网络关系,评估"过于紧密而无法倒闭"的风险;通过压力测试、情景模拟等,评估次贷危机、债务违约等冲击因素的风险传染路径。在重点领域风险监测预警方面,对于影子银行,通过分析理财产品、信托计划等表外业务数据,估算资金规模、杠杆水平,厘清风险传导机制;对于房地产金融,结合房价、租金等数据建立风险压力指数,评估不同区域的风险水平;对于地方政府债务,汇总财政收支、融资平台、专项债券等数据,测算隐性债务规模,提示债务风险等级。

此外,大数据还可应用于金融消费者权益保护。通过设置预警阈值,监测金融机构费率水平、不当销售行为等,引导金融机构合规展业;通过分析投诉举报数据,评估消费者金融风险认知水平,有针对性地开展投资者教育。总之,大数据为提升金融监管的专业化、精细化、穿透性提供了新的路径,对于防范化解重大金融风险,守住不发生系统性金融风险的底线具有重要意义。

6. 教育科研

6.1 教育公平与质量评估

教育公平和质量是教育现代化的应有之义。党的十九大报告明确提出,"建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程""努力让每个孩子都能享有公平而有质量的教育"。当前,我国教育事业蓬勃发展,但在城乡之间、区域之间仍不同程度存在教育资源配置不均衡、入学机会和教学质量参差不齐等问题。教育大数据应用为精准诊断、综合施策提供了新思路。

通过采集教育政策、师资队伍、办学条件、教学过程、教育结果等方面的数据,运用大数据技术多维度评估区域、学校、学生层面的教育公平和质量现状。比如,在学前教育阶段,利用人口、幼儿园数量等数据测算各区县"入园难"程度,有针对性地扩大普惠性学前教育资源供给;在义务教育阶段,通过教师数量、结构等数据分析农村地区"乡村教师荒"问题,加大教师定向培养、精准招聘力度;在高中阶段,对比生均教育经费、升学率等数据评估各地区教育投入产出效能,完善绩效考核和奖补政策;在高等教育阶段,利用大规模在线课程( MOOC)数据分析不同专业的学习行为特征,优化教学方式,提高教学质量。

在教育监测统计方面,传统依靠学校、地方教育部门的填报数据,存在数据滞后、质量参差不齐等问题。大数据时代,亟需从"以报代管"向"以数治教"转变。通过实时采集校务系统、学籍系统等数据并智能分析,动态洞察各级各类学校的办学状态,及时发现教育政策执行中的困难和问题。同时,要充分利用互联网数据评估社会公众、用人单位对教育的满意度,建立教育质量社会参与评价机制。总之,教育大数据应用正在重塑教育评价监测手段,必将加快推进教育治理体系和治理能力现代化。

6.2 科研创新决策

科技创新是引领发展的第一动力。当前,我国正处于从科技大国向科技强国迈进的关键阶段,必须遵循科学规律,发挥好创新驱动发展战略的引领作用。科研创新决策领域的公共数据应用主要体现在宏观政策制定、科研项目评估、科研资源优化配置等方面。

在宏观政策制定方面,通过分析专利、论文等科技文献数据,利用文本挖掘、语义分析等技术揭示科技前沿热点,把握全球科技发展大势,为编制科技发展规划、确定科技创新方向提供情报支持;通过分析财政科技投入、企业研发投入、创新人才数量等数据,评估创新驱动发展战略实施成效,研判创新发展短板,为动态优化政策供给提供参考。

在科研项目评估方面,通过采集科研项目申请书、中期检查报告、结题验收报告等数据,多维度评估项目实施进展,实现科研项目全生命周期监管;利用专家评审数据,结合项目绩效评估结果,完善同行评议机制,破解"帽子""帮派"等人情评审弊端。在科研资源优化配置方面,分析重大科研基础设施共享服务数据,研判资源错配领域,加强统筹布局;对比分析国家重点实验室、科技创新平台的投入产出数据,完善动态调整机制,实现优胜劣汰、奖优罚劣。

未来,随着科研全流程、全要素数据的日益丰富,科研创新大数据应用必将从宏观趋势研判拓展到精准科研管理,从科技查新、文献分析拓展到科学发现、技术预见。技术层面,要加强人工智能、自然语言处理在科技大数据中的应用,提升科技资源发现、关联、检索的效率和广度;制度层面,要制定科研数据共享管理办法,明晰数据采集、传播、利用的行为边界,保障科研人员知识产权;文化层面,要树立数据驱动的科研管理理念,变革科技评价方式,优化科研人员的激励机制。相信随着科研大数据生态体系的日益完善,定能为科技强国建设注入澎湃动力。

6.3 学术不端行为识别

学术诚信是科研工作的生命线。党的十九大报告强调,要弘扬科学精神,树立科学家精神,加快建设创新型国家,必须把诚信作为科技工作者的立身之本。当前,在我国高校和科研机构中,学术不端行为时有发生,严重损害了科技创新生态。传统的学术不端调查主要依靠个案举报,存在响应不及时、证据不充分等问题。大数据时代,通过采集海量学术论文数据并智能比对分析,可较全面及时地发现学术不端线索,为开展学术诚信治理提供了新思路。

具体到论文抄袭、杜撰等学术不端行为识别,主要应用文本挖掘、模式识别等技术手段:一是利用文本相似度算法,比对分析同一学科领域已发表论文,识别较高相似度的可疑文献;二是基于学术论文的写作模式和行文逻辑,训练有监督机器学习模型,自动检测伪造、编造的内容;三是通过构建科研人员知识图谱,分析研究兴趣的突变行为和不合理的合作网络,评估论文真实性。对于论文买卖等学术黑色产业链,可通过搜集租户信息数据,利用大数据比对分析,发现学术论文"产、供、销"的完整利益链条。

在代写论文和伪造同行评议方面,通过分析学位论文格式、用词、引用等特征,判别是否为"枪手"代笔;通过论文作者与审稿专家的关联分析,识别"学阀""圈子"操纵评审的行为。在一稿多投和数据造假方面,比对分析已发表论文的文本、图表、公式等,识别内容高度雷同的论文;通过交叉验证随机抽样统计分析等方法,识别伪造的实验数据。在虚假署名和学术称号滥用等方面,利用学位学历、专利、获奖等信息比对分析,甄别虚假夸大的学术履历。

在制度建设方面,教育、科技等部门应制定完善学术不端大数据调查工作管理办法,明确职责边界,规范调查流程。建立高校、期刊出版机构、学术团体三位一体的协同治理机制,加快学术不端大数据平台建设。同时,要加强学术伦理和科研诚信教育,在广大师生中弘扬求真务实、诚实守信的优良作风。在技术探索方面,要充分利用区块链、联邦学习等数据技术,在保护个人隐私前提下实现数据互联互通,并重点攻关学术不端甄别的关键算法,不断提升识别的广度和准确性。

相信随着学术不端大数据治理体系的日益完善,我国学术生态必将越来越风清气正,为科技事业蓬勃发展提供坚实保障。各领域大数据应用生动展现了用好数据、用活数据的生动实践,彰显了大数据作为新型生产要素的巨大潜力。新时代推进国家治理体系和治理能力现代化,必须树立全周期管理理念,加快构建源头治理、过程管控、动态监测、应急处置相结合的数据驱动型现代化治理体系。推动政府数据共享开放,打通部门间的"数据孤岛";培育数据要素市场,推动政府数据与社会数据融合创新;加强数据治理顶层设计,出台国家大数据战略纲要,健全数据产权、隐私保护等法律法规;加快新一代信息基础设施建设,强化算力、算法等数字化能力支撑。

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