大數據思維與部隊政治工作

王 博

隨著互聯(lián)網數據的爆發(fā)式積累與數據分析技術的革命性發(fā)展，信息資產價值日益凸顯?；诖髷祿夹g的應用特征，形成了以總體性思維、相關性思維、容錯性思維為核心的大數據思維模式?？傮w性思維是基礎，相關性思維是途徑，容錯性思維是補充。大數據思維應運而生，為解決部隊政治工作中存在的現實問題和創(chuàng)新性發(fā)展，提供了有益思路。

一、總體性思維——由關注重點到關注全部

總體性思維基于全面認知整體的可能性。總體性思維強調，在數據采集與分析過程中重視數據的全體性，以及各類數據元素之間的相互作用，以求全面、系統(tǒng)地認識事物。隨著計算機、互聯(lián)網、人工智能等技術的發(fā)展與運用，可以極大地提高部隊政治工作的效率，使主觀意識引導下的抽樣調查變?yōu)榭陀^具體的全面認知。數據化、模塊化、智能化技術為部隊識人、育人、用人提供時代思路。

其一，你不知道的事情比你知道的事情更重要。事物的表象如冰山一角，更多信息還沉寂在海平面以下。數據樣本越大，就越接近事件的真相。所以，在技術條件允許的情況下，應盡可能多地收集信息資源，以求事件全貌。通常情況下，部隊政治工作開展習慣于抓住主要矛盾與主要方面。以掌握人員思想動態(tài)為例，我們側重于掌握“個別人員”、涉密機要崗位、“三實作業(yè)”等關鍵節(jié)點人員的思想動態(tài)，容易疏忽領導干部、老士官、休假期間等“放心”環(huán)節(jié)的人員情況。不掌握的信息往往決定了政治工作效果的優(yōu)劣。對人員思想動態(tài)最好能夠全面具體翔實地掌握，而且要注重信息的模塊化、標準化采集，以便于后續(xù)的分析比對，形成涌現性效能。

其二，個體元素引入可能對集體效能帶來系統(tǒng)性變化。做人的工作，必然要認識到部隊官兵集體的復雜性、動態(tài)性與系統(tǒng)性。政治工作既是做個人的工作，也是做集體的工作，既要關心集體中的個人，也要關注個人組成的集體。以部隊官兵關系為例，近年來部隊調整移防，許多單位撤并降改，以連、排、班甚至是個人的形式劃分至全新的單位之中，“老部隊”的圈層觀點難免出現。單從新加入的小集體或保留下來的大集體看都是優(yōu)秀的，但合并之后就會給組織工作與思想工作帶來許多新的挑戰(zhàn)?？傮w性思維必然會引入更多的個體元素，我們在注重個體元素全面性的同時，也要注重個體元素的注入給集體效能帶來的系統(tǒng)性變化。

其三，分析數據之間的相互聯(lián)系可以獲得更多信息?？傮w性思維強調信息的全面覆蓋，重視個體元素對集體效能的系統(tǒng)性影響，同時也注重分析各個元素之間的相互作用，從而挖掘更多有用信息。以干部民主測評為例，通常包括思想政治、工作表現、體能素質等要素。同時對多個要素進行組合分析，我們就能得到更多結論。某干部考評“工作表現”較差，若同時“思想政治”很好、“體能素質”較差，我們就要考慮該干部是否有身體上的病痛，應給予更多生活上的關心；若同時“思想政治”消極、“體能素質”較好，我們就要考慮該干部是否有晉升、休假等個人訴求未能如愿，應加強針對性的思想轉化工作；若出現大量同類結果，還可以對相應的機關部門或個人進行溯源問責，是否存在違規(guī)或不公的現象。干部工作中研究單項指標，雖然具有很強的針對性、實效性，但是往往忽略了整體信息所具有的更大價值。信息的總體性讓我們具有更多視角去認識事件全貌，并通過信息比對分析，得到更多有價值的結論。

二、相關性思維——由關注邏輯到關注聯(lián)系

相關性思維是基于整體信息的積累與對比分析，是大數據時代機器智能的具體體現，通過快速大量數據比對代替人腦精密的邏輯推理。相關性思維不在乎“為什么”，只重視“是什么”，不求甚解，是經驗性思維的精細化發(fā)展。相關性思維可以用于探尋事物的邏輯關系，先找到事物的相關性聯(lián)系，再分析相關性聯(lián)系背后可能存在的必然邏輯。但我們尋找邏輯是為了實現改造世界，如果能直接利用相關性聯(lián)系指導對世界的有效改造，那么探尋邏輯就不再必要。部隊政治工作對象——官兵集體本來就是一個復雜的、混沌的集體，多數事件難以找到其間的因果關系，即便找到因果關系也很難驗證其關系發(fā)生的必然性與通用性。相關性思維為部隊政治工作提出了識人、預判的全新視角。

其一，數據更懂人——同一時空下的相關性。相關性聯(lián)系的建立基于總體性信息積累。信息來源可以是歷史數據采集，也可以是模擬環(huán)境推演。信息積累的目的是以“碎片”化的表達方式，展現復雜事物的規(guī)律，并以特定“碎片”出現頻率定義該事物的特征。以近期互聯(lián)網信息推送為例，人越是關注某事物，就越能得到相關事物的信息推送，以此吸引特定人群的眼球。這為部隊政治工作“網絡思政”提出了很好的思路?？陀^總結部隊官兵特定群體特定時段的關注偏好，并有針對性地推送高認可度的宣傳教育材料，能極大提高政治工作效率。

其二，數據可預測——不同時空下的相關性。相關性思維體現出了一種“大道至簡”的邏輯，如古諺所講“朝霞不出門，晚霞行千里”，古人雖不掌握現代氣象學知識，但通過長期的生活觀察形成了相關性的預判。這為政工干部應對繁雜工作提供了新思路，利用非因果事物發(fā)生的先后相關性形成事件預判，并有效做好應對措施。以分析政治工作形勢為例，“老鄉(xiāng)兵”相對集中的連隊，年底更容易出現違規(guī)違紀事件。分析該型案例需要考慮的干擾因素太多，邏輯極為復雜，甚至很難找到具有說服力的必然關系。但基于大量案例積累，后一元素大概率伴隨前一元素發(fā)生，只要相關性聯(lián)系成立，那么它就能成為我們提前預判并積極開展教育引導的依據。無須建立某種邏輯關系的假設，而是直接分析已有信息，通過建立聯(lián)系，實時監(jiān)控信息變化，就能捕捉現在、預知未來、干預未來。

三、容錯性思維——由關注精確到關注效率

容錯性思維基于總體性信息的有效解讀困境與相關性事件的必然邏輯缺失，是對總體性思維、相關性思維的補充。世界總是在運動發(fā)展的，依“豐富經驗辦事”的總體性、相關性思維在應對快速發(fā)展變化的事物面前，存在先天性的能力不足，這就要求我們在“標準”與“多元”之間、“精確”與“效率”之間有所取舍，從而確立容錯性思維。在部隊政治工作中，建立非標準的官兵考評體系、政工力量的分配與使用、搶占戰(zhàn)時政治工作先發(fā)優(yōu)勢等方面，都具有深刻的指導意義。

其一，強調本質、包容多元——數據來源的容錯性。大數據時代，多元信息奔涌而至，曾經標準化、結構化的數據分析處理體系面臨崩潰。大量的非結構化、異構同源的數據構成了大數據時代的信息主體。對非標準信息進行采集與分析處理，往往能更加客觀真實地反應事物的本質。以部隊軍士轉晉考核為例，有的老士官專業(yè)技術過硬、為人忠厚老實、群眾基礎良好，唯獨文化功底欠佳，能講會做，就是政治理論背記十分困難，理論考核長期不合格；而一些“滑頭兵”，要么死記硬背，要么旁門左道，理論考核總能高分通過，但面對個人利益取舍時總是“私”字當先。為增加標準化考評體系的有效性，通常會引入黨委會討論、基層民主測評等主觀評價手段，但這又大大降低了評價的客觀性與科學性。適當包容微觀層面上的差異性，允許一定程度的錯誤與混雜，反而能在宏觀層面擁有更準確的判斷。在容錯性思維指導下，建立非標準評價體系，包容異構同源評判依據，將極大提高部隊官兵政治考評的有效性。

其二，強調效率、弱化邊際——數據結論的容錯性。在大數據思維視域下，絕對的精準不再是追求的主要目標，少數無法解釋、無法關聯(lián)的數據不是我們關注的對象。抓住主體，弱化邊際，強調效率，包容錯誤，是大數據時代應對多元、海量、非標準數據的解決辦法。允許信息矛盾與信息廢棄，以“大概率發(fā)生”代替“不容置疑”，符合解釋復雜世界的時代思路，是容錯性思維的核心要義。以戰(zhàn)時政治工作為例，在體系支撐下的聯(lián)合作戰(zhàn)，戰(zhàn)斗形式外延，戰(zhàn)斗節(jié)奏加快，輿論法理斗爭和心理攻防發(fā)揮著越來越明顯的作用。在心理攻防中，與其研究一種對所有敵軍有效的心理戰(zhàn)法，并花費大量的時間精力去破解“邊際效應遞減”的困局，不如以“多數官兵”代替“所有官兵”，反而能有效把握戰(zhàn)機，提高心戰(zhàn)效能；在輿論法理斗爭中，“先聲奪人”往往“先入為主”，后發(fā)者即使掌握了準確可靠、邏輯嚴謹的發(fā)言，但需要花費十倍百倍的力量去公關解釋，早已失去了先機優(yōu)勢。