如何实现“黑箱”下的算法治理?——平台推荐算法监管的测量实验与策略探索

近年来,平台推荐算法的快速发展和广泛应用深刻改变了互联网信息内容的供给方式,同时也引发了一系列算法风险与现实问题。平台推荐算法治理与监管成为政府规范算法应用的重点内容之一,无论是算法备案制度的探索,还是实现算法透明化的设想,均面临着一定的困难和挑战。在不打开算法“黑箱”的前提下,平台推荐算法规制与监管是否有可行之道?论文基于机器行为学思想,采用实验方法,以用户视角对推荐结果进行跟踪记录,通过实验数据的对比分析,验证了平台推荐算法结果差异的可测性。基于实验结果,论文提出了通过对不同平台推荐结果进行大规模数据测试和检验,测量平台推荐算法运行逻辑与推荐效果,从而实现“黑箱”下有效的逆向监管,以期丰富未来算法治理的选择。

算法政治:算法介入国家治理的耦合逻辑与政治效应

进入人工智能时代,算法介入国家治理成为国家治理变革的重要趋势,算法政治研究成为前沿议题。算法介入国家治理的动力包括功能主义、组织契合、社会工程、政企关系四种理论解释;算法通过赋能、赋权和赋智三种机制嵌入国家治理过程,进而形成了算法系统介入国家治理的三种耦合样态:政企合作、政府自建、政社共建。算法在重塑国家内部组织结构、官僚自主性与权力关系的同时,也通过算法中介作用对国家-社会关系的演变产生了巨大影响,这涉及国家-社会间权力配置、社会对国家的约束、国家对社会的干预三个维度。算法政治的未来研究,一方面要打开算法政治黑箱,考察算法政治的类型学及其成因;另一方面要深入探究算法政治在微观、中观和宏观层面的政治效应,以及智能社会中日益凸显的治理算法研究议题。

文科实验室:数字时代社会科学研究的为“基础设施”

进入数字时代,人类社会的数字化转型带来了一系列新生经济社会现象,给人类社会的知识体系带来了前所未有的挑战。对此,文科实验室建设成为学术共同体理解新现象、形成新知识、构建新范式的重要平台。国内外文科实验室发展的经验表明,文科实验室建设要摆脱传统依靠单一学科、凸显教学单一功能、依赖引领学者建设“小作坊”的模式,建立跨学科、汇资源、协作式的新型集成式平台,并在治理结构和运行机制上有所创新。

重访计算社会科学:从范式创新到交叉学科

第四次科技革命驱动人类社会迈入数字时代,整个人类文明正在经历快速、大尺度和深层次的数字化转型.计算社会科学致力于形成交叉学科,从本体论、方法论和认识论层次为理解数字文明语境下新生社会经济现象构建概念、理论和方法体系.计算社会科学构想自提出以来经历了三大转变:一是研究范式从聚焦数据驱动发展为理论驱动与数据驱动相融合,重新重视因果关系;二是技术方法从聚焦各类数据挖掘方法到推进数据挖掘、仿真模拟、复杂系统方法并存的多样化研究方法;三是从聚焦论转变为从本体论和认识论构建新概念、新理论以解释数字时代的社会演变.我国计算社会科学发展迅速,已经形成了数字经济、计算政治学、计算社会学、计算传播学和计算法学等新兴交叉学科,未来应加快计算社会科学交叉学科建设以形成独特学术、话语和学科体系,为人类社会进入数字文明时代贡献原创理论和范式.

技术治理与政府治理现代化

在实现国家治理体系与治理能力现代化宏伟目标的进程中,新技术的引入、赋能与适用一直被认为是重要的工具抓手或进阶路径。近年来,数智化技术的飞速发展驱动各层级政府在不同治理领域开展了丰富的新技术应用实践。在对这些宝贵实践的多角度剖析中,对技术治理功能及赋能路径的理论建构和实证分析无疑是从公共管理学科视角形成知识贡献的重要方向。本期“技术治理”专题的四篇文章恰是围绕“何谓技术治理”“如何理解政府治理中的技术治理”这两个核心问题展现的不同的理论思考和研究图景,这既为应对当下政府治理技术变革提供了理论工具,也对未来推动政策智能的萌芽与发展有所裨益。

国家与创新:数字产业创新的政治经济逻辑

数字经济是数字产业创新过程中产生的全新经济形态。回答数字产业如何实现创新这一重要问题,应立足于数字产业自身的新特征和产业创新的新机制。从政治经济视角系统剖析从传统产业到新兴产业的创新过程变迁,可有效解释新兴数字产业创新背后的新型国家-市场关系,以及国家在创新过程中的角色转换。鉴于数字产业创新面临着技术路径与产业目标的双重不确定性,经典的国家-市场关系类型旨在解决技术不确定性带来的激励问题,而“国家形塑市场”这一全新的国家-市场关系模式,可包容数字产业创新过程中的目标不确定性。

条件性溢出:数字时代公共参与形式转换及其异质性效应——基于“2018年中国城市治理调查”的实证分析

互联网缩短了民众与政府的距离,为公共参与带来了新渠道。那么,数字时代的公共参与如何实现形式转换?日益增长的线上参与如何形塑线下参与?如果说传统线下参与难以激发参与意愿,那么线上参与何以唤醒人们的参与热情,进而重塑线下参与?基于对“2018年中国城市治理调查”的实证分析发现,中国城市居民的线上参与在向线下“转化”时存在“条件性溢出效应”。溢出效应的异质性分析表明,社会经济地位和政治信任影响着条件性溢出效应。高学历群体存在常规和非常规渠道的溢出效应,而富裕群体则仅存在常规渠道的溢出效应。信任中央政府的群体通常偏好线上常规渠道的溢出效应,但其正向效应也会外溢至线下非常规渠道。信任地方政府的群体偏好线上常规渠道参与,且排斥线上非常规渠道参与。因此,各级政府在网络空间治理实践中,应重视网络问政的民意吸纳作用,让网络空间成为民意的“活水池”,而非制度外行为的“蓄水池”。

人感城市:智慧城市治理的中国模式

随着全球超过半数的人口聚集于城市空间,城市已成为人类生活的主要场域.改革开放以来,以市场化、城镇化和数字化为核心的"三化叠加"现代化进程深刻影响着城市治理的演进.长期以来,国外智慧城市治理主要以数字技术为驱动来感知城市客观世界和物理空间,形成了"物感城市"模式.但该模式忽视了人的主体性和目的性,难以感知城市空间的主观世界和社会系统.与之相对的是,我国逐渐实践出以感知和回应市民诉求为核心的"人感城市"模式.该模式以技术赋权与技术赋能为作用机制,以市民诉求为传感器,以扁平化结构驱动多主体协同治理,进而提升城市民意识别、风险研判、协商议事、科学决策和施策评估五方面的能力.概言之,人感城市模式的逻辑起点是人本主义,其机制在于技术赋权驱动城市治理的理念转变、制度变革和机制创新,进而构建超越"物感城市"的智能化城市治理模式.进入数字时代,我国智慧城市治理应走向"物感城市+人感城市"的发展路径,既要感知城市的物理空间,也要理解城市的社会系统,二者融合才能充分理解城市空间的复杂性和多维性,针对城市复杂问题形成解决方案.

数字经济视域下政府治理创新的取向与逻辑

基于数字经济的发展特征和挑战,探讨数字经济形态下的政府角色与边界,提出政府治理创新的取向、逻辑和路径。从特点来看,数字经济具有数字化的经济形态、平台化的市场模式、要素化的海量数据、泛在化的技术载体和多元化的协作协同等特征,在安全治理、平台治理、数据治理、技术治理和协同治理等方面带来挑战。因此,政府需准确把握数字经济发展规律,找准政府定位,转变政府角色,形成市场作用和政府作用的有机统一。在数字经济视域下的政府治理创新,可分为“治理1.0”“治理2.0”和“治理3.0”三个阶段,价值取向需综合考虑经济、社会和政治三个维度,具体可从数字政府建设、数据要素治理、平台经济治理、多元协同治理等路径,实现政府治理创新,并推动数字经济做强做优做大。

“人感+物感”:智慧城市治理的中国模式

数字技术驱动城市治理创新存在两种模式——物感城市和人感城市。进入数字时代,我国智慧城市治理应走上“物感城市+人感城市”的发展路径,既要理解城市的客观世界与物理空间,也要理解市民的主观世界和社会空间,二者的结合才能更好地理解城市空间,并针对城市复杂问题提供解决方案。

智能治理:通用人工智能时代的治理命题

人工智能是21世纪最具“颠覆性”的科技革新之一,在全球范围掀起了生产方式、生活方式和治理方式变革的现代化进程,而ChatGPT的问世则标志着通用人工智能时代的来临。我国正在经历智能技术与治理实践深度融合的大规模社会实验,而机器智能与社会智能深度融合、同步演化呈现了中国式智能治理的核心逻辑。智能治理涉及治理主体、治理过程以及治理效果三个基本要素,通过将社会智能与机器智能融合互嵌赋能多元治理主体,激发“智能”效应,构建“智治”格局,增进“智效”价值。面向智能时代,我国在科技革新和制度变革的驱动下,率先推进智能治理的实践探索,进而基于本土实践形成了赋能政府、赋权社会和赋智决策三大智能治理路径,有效推进人工智能驱动的治理现代化。

协商回应:共识导向的基层回应模式--基于淮安“码”上议的案例研究

政府回应性是国家—社会关系研究的经典议题,亦是服务型政府建设的创新实践,积极有效的政府回应能够及时准确地了解民众的诉求和社会需求,从而有利于促进社会和谐稳定,提升国家治理效能。现有研究提出三种政府回应模式:代表回应、政策回应与服务回应。江苏淮安“码”上议的治理实践形成了中国特色社会主义制度下的新回应模式--协商回应。与前三种模式相比,协商回应更加适用于区域性且存在差异化偏好的公共议题,更加强调党委统领和政府指导下多元主体的交互式参与,更加重视通过诉求表达和理性沟通达成共识性决策。既有回应模式将政府视为回应的唯一供给者,而发端于我国地方治理实践的协商回应模式则改变了政府与社会的简单二元结构,引入党委、政府、政协等组织力量,塑造党委统领的协商共治机制,实现共识性治理。协商回应模式的提出具有理论和实践两方面贡献:一是从我国治理实践中提炼出新概念,与已有理论进行对话,推动了政府回应性经典议题的理论发展;二是对我国地方实践进行经验总结,为提升基层治理能力提供了借鉴和启示。

国家治理的信息理论

信息是数字时代国家治理变革的关键变量,是国家治理的关键要素和机制,但长期以来缺乏系统性的理论构建。进入数字时代,数字技术通过赋能国家和赋权社会双重机制重塑国家运行过程。因此,信息政治学对于理解国家治理的数字化转型不可或缺。

国家治理的信息理论:信息政治学的理论视角

作为国家治理的必备要素和基础机制,信息在不同传统的国家理论中扮演重要角色。然而,与信息经济学和信息社会学等学科相比,政治学近年来对信息的关注虽然与日俱增,但在系统性理论构建上则相对滞后。从元治理层面来看,现代国家通常同时面临国家内部信息问题(纵向信息问题)和国家-社会间信息问题(横向信息问题)。

知识政治学:国家治理中的知识生产与调用

知识被视作现代社会构建及其运行的核心要素,相对于知识社会学、知识经济学而言,知识政治学的发展相对缓慢:一方面缺少具有学科自觉的纲领性议程,理论脉络零散而缺乏基本共识;另一方面讨论层次偏重于实践性方案,未能对丰富的知识现象形成政治逻辑层面的总结。国家治理既要对不同主体的知识类型进行整体性考虑,又要根据不同知识类型的异质性特征设计针对性调用方式。根据调用目的与情境的不同,国家治理的知识调用逻辑可以分为合法性逻辑、适应性逻辑、确定性逻辑与回应性逻辑,这四种逻辑在优化治理过程与方式、提升治理目标与效果的治理需求中有差异性体现。知识政治学需要明确知识在治理研究中的核心地位,尤其需要把握数字时代知识政治丰富的研究机遇,为解释国家治理现代化的实践提供新的理论视角。

社交媒体空间公众大模型认知:主题、态度与传播

近年来,以ChatGPT为代表的大语言模型引发社会公众对人工智能的高度关注,进而在社交媒体空间逐步形成大模型认知。本文基于56万余条微博原创文本和529万余条转发微博数据,分析了社交媒体空间公众大模型认知,呈现了社会公众对大模型的关注主题、态度偏好及其传播机制。研究发现社交媒体空间中对大模型的主题关注集中在经济类议题,不同用户的主题关注偏好具有明显差异。社会公众对大模型技术呈现出明显的技术乐观倾向,技术乐观程度因用户身份和主题关注而异。大模型认知传播网络呈现出区隔化特征,财经类自媒体和机构媒体主导传播网络,进而影响普通用户构成的大众传播网络,体现出社交媒体中大模型认知的差异化传播路径。

公共数据授权运营的地方探索及对策建议

公共数据授权运营是新型的数据开发利用方式,有助于推动数据高质量供给、激发数据要素市场活力,已成为各地争相探索的创新领域。调研发现,我国公共数据授权运营存在分散间接授权型、统一直接授权型、统一间接授权型3类模式。这3类实践模式在授权方式、运营主体及运行规则上存在着差异。我国公共数据授权运营在顶层设计、主体界定、定价与收益分配机制、数据生态建设等方面面临不少问题与挑战。完善相关政策体系、明确主体权责和定价收益分配机制、推动更多主体参与场景的开发和挖掘是进一步推动公共数据授权运营的关键。

强化公共数据治理持续释放公共数据价值

清华大学-中国电子信息产业集团有限公司数据治理工程联合研究院(简称“清华中国电子数据治理工程研究院”)于2021年7月经清华大学校务会批准成立,为学校校级科研机构。研究院聚焦数据治理领域,整合校内相关院系研究力量和中国电子产业优势,致力于开展基础理论、制度体系及关键技术的研究,注重理论研究与实践应用相结合,努力为落实数字中国战略、推进国家治理体系和治理能力现代化建设贡献思想与智慧。目前,研究院创新性地开展数据安全与数据要素化工程研究,率先在数据要素的理论、制度、市场、技术等方面的跨学科研究上取得实质性突破。作为国内首个数据治理领域的学术期刊,《网络安全与数据治理》正在成为相关领域理论研究和工程实践的重要学术平台,希望通过本次采访能够让业界更广泛的了解国内数据治理领域已经取得的理论突破和实践成果。

国家治理的信息理论:信息政治学的理论视角

第四次工业革命带来国家形态以及国家-社会关系的演变,驱动着国家治理的数字化转型。信息是政治学长期关注但缺乏系统理论构建的经典议题,既是现代国家构建的核心要素,更是国家治理的关键机制。本文从实体论和知识论两种国家理论入手阐明信息政治学的理论脉络,为从信息论视角理解国家构建及其运行提供理论框架。现代国家普遍存在国家内部和国家-社会间两个维度的信息过程,本文将二者整合到统一理论框架以构建国家治理的信息理论。基于国家治理的“三明治结构”,国家内部存在信息不对称、信息碎片化和控制问责等信息问题,而国家-社会间则存在信息汲取、信息开放和信息沟通等信息问题。国家信息能力是现代国家解决两个维度信息问题的基础能力,信息汲取、信息处理是信息能力生产的必备机制。作为理解国家治理的新兴理论视角,信息政治学从新要素、新机制和新方法三个意义上为理解国家治理数字化转型提供了新的理论与方法范式,凸显了信息要素和信息机制对国家治理的基础性作用。

全国政府网站内容数据中的知识发现:从注意力分配到政策层级扩散

价值不断提升的政府网站内容数据不仅可以描绘政策注意力,也为中央政策向地方层级扩散的测量与评估提供了新的机遇.在我国多层级政府组织治理模式下,地方政府对中央政策的贯彻落地是政策生效的前提条件.对纵向政策扩散的有效测量和评估将有助于理解政策扩散机制,提升政策落地效果.本文基于全国省、市级政府门户网站每日内容更新数据,通过概率主题建模方法建构主题概率矩阵,刻画政府对不同主题的注意力分配差异,并基于概率主题建模结果构建函数测量地方政府对中央政策的扩散速度与扩散程度.本文讨论了测度建构的原理和细节,并引入机器学习方法进行鲁棒性检验,通过多政策主题扩散的混合回归分析了影响短周期政策层级扩散的因素.研究以测度建构为突破口打通文本数据挖掘到有价值公共管理知识的“中间层”,对政策信息学在政策扩散及评估监测中的应用前景进行了初步探索.