过去这两三周有一些机会，有幸参加了北京市延庆区智慧环保项目、北京市海淀区城市大脑以及天津市红桥区社会治理网格化管理平台的调研，结合之前东城网格管理项目以及最近合作完成的利用宁波市江北区智慧城管数据的研究，这次分享一些关于数字化社会治理的思考。
在谈反思之前，我们需要肯定这种数字化城市治理平台的有效性。结合天津市红桥区社会治理网格化管理平台项目孙主任的总结，这样的数字化治理平台至少可以做到如下几个方面的资源优化：①跨部门数据整合。通过统一收集各部门的数据并依据管理权限和范围重新分发，避免部门之间为了获取数据而重复建设感知基础设施和重复雇佣人力社会感知的问题，这在避免重复建设视频监控设备和重复雇佣网格员方面尤为显著。②跨部门平台整合。整合了如城管、政务、12345热线（天津是8090）等反映城市事件的平台，海淀区还整合了交通执法、环保、电力等平台资源。③跨部门执行力量整合。通过整合需要应急处置事件的来源，也就减轻了基层处置力量的压力。很多情况下事件的来源是分条块、分平台的，管理职责也是分条块和部门的，但处置是分空间的，因为很多事件的处理不需要特别专业的知识，普通的网格员就能完成。因此通过事件的汇总和重新分发就能有效的减轻基层（尤其是社区）工作人员疲于应付不同条块下达指令的压力。此外，天津市红桥区还特地为辖区内七小以外的企业单独设置网格员，以起到服务企业的作用，在此略去不表。
总的来说，所谓的数字化城市治理平台（或智慧城市管理平台、网格化管理平台等等）做的实际上是数据搜集和分发的工作，这也是北京市东城区和天津市红桥区网格平台最基本的功能。但比起数据搜集更重要的是体制机制的建设，也就是怎么和不同的部门去谈数据搜集的问题、怎么规定处置事件分发的权属和责任人，以及怎么评定网格员的绩效等，这些可能比单纯的数据搜集和分发更为困难。另外，海淀区城市大脑则有更多的“智慧”因素在里面，具体表现在可以根据视频信息自动识别违规违法事件，进而分发给网格员处置；交通方面也通过视频监控来捕捉套牌、违规驾驶等情况，进而自动分发给交警和驾驶员处理。这里，数字化治理平台的建设所搜集的数据为百度、阿里、腾讯等互联网公司提供算法应用场景，建设过程所需要的感知设备也为海康威视、华为等硬件公司提供政府业务。除此之外，通过建设起感知设备和数据库等基础设施，相关的平台还可以辅助重大突发事件的指挥和指导，比如重大赛事、疫苗接种等等。抽丝剥茧，这样的数字化治理平台究竟提供的是一个城市数据的搜集、汇总、展示、处理和重新分发的工作。基于此，我有三个方面的思考：
第一，数据的个人隐私和让渡公权力。在海淀区调研座谈会上专家们对两个问题开展了密切的讨论，其中之一就是数据个人隐私的问题。当能直观的看到无所不在的感知设备对于我们日常生活的“处处关心”时，多少还是有些惴惴不安。技术是无害的，目前我们看到的应用场景更多的是在帮助我们的生活，而不是“监控”和“毁坏”，比如通过人脸识别查看高龄老年人是否很久没出门、图像识别发现携带管制刀具进入医院等，因此让我们担心的是数据泄露带来的安全隐患的问题——但这并不是公权力的问题，而是数据安全的问题。因此，在中国特殊的社会背景下，我们已经习惯让渡自己的部分隐私以获得更多的社会福利和公共服务，这形成了中国人和中国政府之间的共识。关于这方面的讨论可以详见兔主席的推送（事实上我也是基于这两篇推送引申出的想法）https://mp.weixin.qq.com/s/wxnmTl60o56-4ED-e-YyvA；https://mp.weixin.qq.com/s/YNwhs3R29utMZWX-RvlZeA。
另一方面，我们看可以到商业公司在不断的采集我们的数据，甚至在某种程度上会读取和操控我们的想法，比如通过算法推荐的信息流；同时商业公司的数据也存在数据泄露的隐患。从某种程度上，我们更愿意相信政府对于个人数据的正确使用，而商业公司会基于私利滥用数据、部分员工甚至会出售数据，因此未来更有必要的是建立一个政府主导的数据存储和交易平台，而这个平台也与接下来我要提出的最后一个思考有关。当然，关于何种数据能搜集，以及数据的安全保存与加工等规范，还需要相当一段长时间的探索才能逐渐确定下来。
第二，数字化社会治理仍然离不开人力，尤其是在解决问题的阶段。目前，我们看到一个大的趋势是利用人工智能等方法对感知设备采集的数据自动加工、自动提取问题并搜集证据链、自动汇总数据、自动制作公文和自动预警等。总之，在感知基础设施（主要是视频探头）的大规模覆盖的基础上，城市问题的发现逐渐由城管和网格员巡查上报，或者志愿者“随手拍”上报转变为人工智能自动识别并推送。但是，在解决问题阶段仍然需要大量的人力支撑，因为机器只能发现问题，不能解决问题。这就涉及到一个可持续的问题：在人口老龄化、少子化甚至人口减少都是可预期的今天，以及就业者对工作要求的不断提高，我们可能很难再找到这么多网格员或基层志愿者来解决处理“鸡毛蒜皮”的琐事，比如垃圾遗撒、占道经营、邻里噪音，以及定期更新楼栋居住情况、重点人群定期回访等等。因此，在努力通过算法不断替代人力之外，更重要的是我们要提升人的素质、提升居民的满意度、提升邻里和谐，以减少城市事件。
这就引申到了第三点思考：虽然当前的城市治理以发现问题、解决问题的“控制”思路为主，但后续一定要走向主动服务居民，减少需要解决的城市问题，简言之，城市治理的根本目的是从治疗走向预防。技术的使用可以减少人力、提高发现问题和解决问题的效率，但是技术的使用同样会增加“冰冷感”。在双井的调查中，我们注意到政府对12345市长热线所反映事件的重视并没有带来事件的减少，而是带来居民对12345热线的滥用——邻里纠纷不是通过基层社区来解决，而是非得通过12345热线投诉的手段进行。这样的现象似乎也在海淀区发现，因为12345热线投诉占所有城市事件的比例高达70%。这显然就是数字化城市治理走入了误区。
那么，要从被动发现和解决问题走向主动预防问题和服务居民，就必须对居民的日常生活有所了解。服务总是困难的，因为不同居民的需求千差万别。同时要对日常生活有所了解就必须依赖商业软件的后台数据，特别是在信息社会，各种手机APP已经包揽了我们生活的方方面面。因此，由政府主导的数据交易平台十分有必要：通过不同软件数据融合，结合具体应用场景为居民日常生活提供主动服务。相关的数据定价、数字合约等在将必要的研究议题。
最后，对于时空行为研究者而言，尤其是关于微观个体日常生活的研究者而言，我们要思考的是这样的数据基础设施如何为我们所用；同样重要的是，要去提前一步的构思我们的研究成果如何通过已经建成（或未来）的平台为居民的日常生活提供主动支持？这可能是我们的研究在数字化社会治理与个人生活方面的重要应用之一。