大数据思维与部队政治工作

王 博

随着互联网数据的爆发式积累与数据分析技术的革命性发展，信息资产价值日益凸显。基于大数据技术的应用特征，形成了以总体性思维、相关性思维、容错性思维为核心的大数据思维模式。总体性思维是基础，相关性思维是途径，容错性思维是补充。大数据思维应运而生，为解决部队政治工作中存在的现实问题和创新性发展，提供了有益思路。

一、总体性思维——由关注重点到关注全部

总体性思维基于全面认知整体的可能性。总体性思维强调，在数据采集与分析过程中重视数据的全体性，以及各类数据元素之间的相互作用，以求全面、系统地认识事物。随着计算机、互联网、人工智能等技术的发展与运用，可以极大地提高部队政治工作的效率，使主观意识引导下的抽样调查变为客观具体的全面认知。数据化、模块化、智能化技术为部队识人、育人、用人提供时代思路。

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，更多信息还沉寂在海平面以下。数据样本越大，就越接近事件的真相。所以，在技术条件允许的情况下，应尽可能多地收集信息资源，以求事件全貌。通常情况下，部队政治工作开展习惯于抓住主要矛盾与主要方面。以掌握人员思想动态为例，我们侧重于掌握“个别人员”、涉密机要岗位、“三实作业”等关键节点人员的思想动态，容易疏忽领导干部、老士官、休假期间等“放心”环节的人员情况。不掌握的信息往往决定了政治工作效果的优劣。对人员思想动态最好能够全面具体翔实地掌握，而且要注重信息的模块化、标准化采集，以便于后续的分析比对，形成涌现性效能。

其二，个体元素引入可能对集体效能带来系统性变化。做人的工作，必然要认识到部队官兵集体的复杂性、动态性与系统性。政治工作既是做个人的工作，也是做集体的工作，既要关心集体中的个人，也要关注个人组成的集体。以部队官兵关系为例，近年来部队调整移防，许多单位撤并降改，以连、排、班甚至是个人的形式划分至全新的单位之中，“老部队”的圈层观点难免出现。单从新加入的小集体或保留下来的大集体看都是优秀的，但合并之后就会给组织工作与思想工作带来许多新的挑战。总体性思维必然会引入更多的个体元素，我们在注重个体元素全面性的同时，也要注重个体元素的注入给集体效能带来的系统性变化。

其三，分析数据之间的相互联系可以获得更多信息。总体性思维强调信息的全面覆盖，重视个体元素对集体效能的系统性影响，同时也注重分析各个元素之间的相互作用，从而挖掘更多有用信息。以干部民主测评为例，通常包括思想政治、工作表现、体能素质等要素。同时对多个要素进行组合分析，我们就能得到更多结论。某干部考评“工作表现”较差，若同时“思想政治”很好、“体能素质”较差，我们就要考虑该干部是否有身体上的病痛，应给予更多生活上的关心；若同时“思想政治”消极、“体能素质”较好，我们就要考虑该干部是否有晋升、休假等个人诉求未能如愿，应加强针对性的思想转化工作；若出现大量同类结果，还可以对相应的机关部门或个人进行溯源问责，是否存在违规或不公的现象。干部工作中研究单项指标，虽然具有很强的针对性、实效性，但是往往忽略了整体信息所具有的更大价值。信息的总体性让我们具有更多视角去认识事件全貌，并通过信息比对分析，得到更多有价值的结论。

二、相关性思维——由关注逻辑到关注联系

相关性思维是基于整体信息的积累与对比分析，是大数据时代机器智能的具体体现，通过快速大量数据比对代替人脑精密的逻辑推理。相关性思维不在乎“为什么”，只重视“是什么”，不求甚解，是经验性思维的精细化发展。相关性思维可以用于探寻事物的逻辑关系，先找到事物的相关性联系，再分析相关性联系背后可能存在的必然逻辑。但我们寻找逻辑是为了实现改造世界，如果能直接利用相关性联系指导对世界的有效改造，那么探寻逻辑就不再必要。部队政治工作对象——官兵集体本来就是一个复杂的、混沌的集体，多数事件难以找到其间的因果关系，即便找到因果关系也很难验证其关系发生的必然性与通用性。相关性思维为部队政治工作提出了识人、预判的全新视角。

其一，数据更懂人——同一时空下的相关性。相关性联系的建立基于总体性信息积累。信息来源可以是历史数据采集，也可以是模拟环境推演。信息积累的目的是以“碎片”化的表达方式，展现复杂事物的规律，并以特定“碎片”出现频率定义该事物的特征。以近期互联网信息推送为例，人越是关注某事物，就越能得到相关事物的信息推送，以此吸引特定人群的眼球。这为部队政治工作“网络思政”提出了很好的思路。客观总结部队官兵特定群体特定时段的关注偏好，并有针对性地推送高认可度的宣传教育材料，能极大提高政治工作效率。

其二，数据可预测——不同时空下的相关性。相关性思维体现出了一种“大道至简”的逻辑，如古谚所讲“朝霞不出门，晚霞行千里”，古人虽不掌握现代气象学知识，但通过长期的生活观察形成了相关性的预判。这为政工干部应对繁杂工作提供了新思路，利用非因果事物发生的先后相关性形成事件预判，并有效做好应对措施。以分析政治工作形势为例，“老乡兵”相对集中的连队，年底更容易出现违规违纪事件。分析该型案例需要考虑的干扰因素太多，逻辑极为复杂，甚至很难找到具有说服力的必然关系。但基于大量案例积累，后一元素大概率伴随前一元素发生，只要相关性联系成立，那么它就能成为我们提前预判并积极开展教育引导的依据。无须建立某种逻辑关系的假设，而是直接分析已有信息，通过建立联系，实时监控信息变化，就能捕捉现在、预知未来、干预未来。

三、容错性思维——由关注精确到关注效率

容错性思维基于总体性信息的有效解读困境与相关性事件的必然逻辑缺失，是对总体性思维、相关性思维的补充。世界总是在运动发展的，依“丰富经验办事”的总体性、相关性思维在应对快速发展变化的事物面前，存在先天性的能力不足，这就要求我们在“标准”与“多元”之间、“精确”与“效率”之间有所取舍，从而确立容错性思维。在部队政治工作中，建立非标准的官兵考评体系、政工力量的分配与使用、抢占战时政治工作先发优势等方面，都具有深刻的指导意义。

其一，强调本质、包容多元——数据来源的容错性。大数据时代，多元信息奔涌而至，曾经标准化、结构化的数据分析处理体系面临崩溃。大量的非结构化、异构同源的数据构成了大数据时代的信息主体。对非标准信息进行采集与分析处理，往往能更加客观真实地反应事物的本质。以部队军士转晋考核为例，有的老士官专业技术过硬、为人忠厚老实、群众基础良好，唯独文化功底欠佳，能讲会做，就是政治理论背记十分困难，理论考核长期不合格；而一些“滑头兵”，要么死记硬背，要么旁门左道，理论考核总能高分通过，但面对个人利益取舍时总是“私”字当先。为增加标准化考评体系的有效性，通常会引入党委会讨论、基层民主测评等主观评价手段，但这又大大降低了评价的客观性与科学性。适当包容微观层面上的差异性，允许一定程度的错误与混杂，反而能在宏观层面拥有更准确的判断。在容错性思维指导下，建立非标准评价体系，包容异构同源评判依据，将极大提高部队官兵政治考评的有效性。

其二，强调效率、弱化边际——数据结论的容错性。在大数据思维视域下，绝对的精准不再是追求的主要目标，少数无法解释、无法关联的数据不是我们关注的对象。抓住主体，弱化边际，强调效率，包容错误，是大数据时代应对多元、海量、非标准数据的解决办法。允许信息矛盾与信息废弃，以“大概率发生”代替“不容置疑”，符合解释复杂世界的时代思路，是容错性思维的核心要义。以战时政治工作为例，在体系支撑下的联合作战，战斗形式外延，战斗节奏加快，舆论法理斗争和心理攻防发挥着越来越明显的作用。在心理攻防中，与其研究一种对所有敌军有效的心理战法，并花费大量的时间精力去破解“边际效应递减”的困局，不如以“多数官兵”代替“所有官兵”，反而能有效把握战机，提高心战效能；在舆论法理斗争中，“先声夺人”往往“先入为主”，后发者即使掌握了准确可靠、逻辑严谨的发言，但需要花费十倍百倍的力量去公关解释，早已失去了先机优势。