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公益大数据开发和利用:我们走到哪里了?

图:PIXABAY

编者按:

10月15日,基金会中心网公益大数据研究院正式启动。

启动仪式很低调,现场参与者不足30人。但是,这是一件值得重视的事件,应该被记入2019年的中国公益慈善大事记。

作为一个新创建的平台,基金会中心网公益大数据研究院将如何发展、发展得怎么样,还未可知。但是,它以公益为主体,有针对性地提出一项面向未来的行业发展关切——在急剧发展的大数据时代,如何走出一条基于大数据的中国公益研究与行动路径——并先行探索,这一行为本身即具有前瞻性与倡导性的。其背后不仅关系到工具、技术、方法的变革,还关系到思维、理念、意识的转变。此外,这也引发我们围绕相关议题的进一步思考与研究。

下文是爱德传一基金据此事件整理的报道与资料,包括大数据促发展(Big Data for Development)、数据慈善(Data Philanthropy)与厚数据(Thick Data)等,供关心中国公益未来发展的同仁参考与讨论使用。

图:联合国全球脉动倡议官网

事 件

2019年10月15日,“基金会中心网公益大数据研究院启动仪式暨公益大数据圆桌会议”在北京举办。

在启仪式上,基金会中心网总裁程刚指出:随着“大数据时代”到来,中国社会经济领域的大数据使用和开发已经日臻完善;但是,公益领域虽然近十年有极大发展,公益慈善组织数量和净资产都有大幅度提升,公益活动和项目也日渐丰富多样,但相应的公益大数据开发和利用却还很不足。

针对上述情况,并结合自身优势,基金会中心网经过 2 年多思考与筹备,决定设立“公益大数据研究院”(以下简称,研究院)。程刚介绍,研究院内设于基金会中心网,目的是打造一个中国公益行业的数字化基础设施平台,以公益大数据挖掘和研究为支撑,梳理公益行业全景图、研究中国公益对社会发展的价值与贡献、研判中国公益未来的发展趋势,并持续推动公益行业与社会其他领域的积极交流与融合。

程刚说:“研究院以‘社会公器’为建设目标,将坚守两条原则,第一条是合作性原则,第二条是开放性原则。”他表示,研究院未来将会贯彻这两条原则,与国内外的各个院校、研究机构、智库,包括优秀的中青年学者等合作,产出有社会影响力的研究成果。目前,研究院拟与清华大学公益慈善学院的2名公益大数据方向的博士后(已到位1名),合作开展基于公益大数据的分析与倡导性研究。

2017年以来,研究院已完成大数据中心内部机房建设、云计算平台搭建和数据处理架构搭建。其公益大数据平台管理系统当前日常管理的数据规模超过8000万条,涵盖社会组织信息、公益新闻、公益项目、募捐平台项目、募捐平台项目动态、境外非政府组织、认定为慈善组织的社会组织和具有公开募捐资格的慈善组织。

在启动仪式上,上海宋庆龄基金会理事高央被聘为研究院院务会名誉主席;清华大学公共管理学院教授王名、北京大学国家发展研究院教授王超、深圳国际公益学院教授黄浩明,被聘为研究院院务会联席主席;程刚被聘为执行主席兼院长。

现场参加活动的还有盖茨基金会高级项目官员郝睿禧、北京大学法学院副教授金锦萍、清华大学公共管理学院副教授贾西津、清华大学公益慈善研究院执行院长李勇、新疆红石慈善基金会秘书长陈华、清华大学公益慈善研究院院长助理蓝煜昕、中国灵山公益慈善促进会北京办公室执行副主任孙迪、爱德基金会传一慈善文化基金项目总监徐会坛等。

图:PIXABAY

评论与观点

(部分嘉宾,经嘉宾审订)

清华大学公共管理学院教授王名认为,大数据是穿透未来的力量,其最重要的价值之一,在于整合过去与当下而揭示未来,而学术是活化大数据前述力量的力量。他指出,基金会中心网公益大数据研究院未来应该在不断提升大数据处理技术的同时,透过跨学科的大数据研究,促进中国公益行为、思想的提升。

北京大学国家发展学院教授王超认为,对中国公益研究来说,基金会中心网公益大数据研究院的设立具有“分水岭”意义。他指出,大数据时代是一个“VUCA”时代,Volatility(易变性)、Uncertainty(不确定性)、Complexity(复杂性)、Ambiguity(模糊性)是其显著特征,在这样一个时代中,许多社会问题不再是不再是一般性复杂的“可驯服问题”(Tame Problems),而是超级复杂的“顽劣性问题”(Wicked Problems);面对这些问题,传统行动和研究的思维方式和方法都不再适用,在公益领域尤其如此。他期待,基金会中心网大数据研究院未来能够基于大数据,倡导和推动更多颠覆性的公益研究和行动。

深圳国际公益学院教授黄浩明认为,公益大数据在彰显公益的社会价值、提升公益的专业性和促进公益生产力方面都有重要价值。他指出,中国当前的公益信息数据在“碎片化”之外,还存在“孤岛化”的问题,基金会中心网公益大数据研究院的设立,有望这些碎片化、孤岛化的信息数据系统化,并通过研究创新转化升值。此外,他希望,基金会中心网公益大数据研究院能够真正建成中国公益连接世界的一个基础设施平台,不止面向国内,也面向国际合作与开放。

北京大学法学院副教授金锦萍认为,大数据无疑是个“富矿”,基金会中心网公益大数据研究院作为行业平台的建设意义是毋庸置疑的,只是,我们在对大数据的研究与使用方面,也要充分认知大数据的局限性,并保持适当的警惕。她指出,大数据所能呈现的是趋势和相关性,而不是必然和因果性,而且数据处于不断的变动之中,本身即存在不确定性,企图穷尽未知以掌握未来、掌握命运或许就是一种缺乏敬畏之心的表现。但是,她强调,保持敬畏并不意味着固步自封,而是要在研究和行动中充分发挥人的主体性,同时保护人的信息自由权等基本权利。例如,公益大数据不仅涉及大量的公益组织,还会涉及大量的相关个体,尤其是受助者和捐赠者,怎么在大数据研究和使用的过程中确保对个人信息权的尊重,是一个需要人作为主体来保持“红线意识”的重要问题。还有,在通过大数据对于人的捐赠行为进行分析的同时,如何避免因此造成对于捐赠者的不当干扰,都是作为大数据应用过程需要谨慎思考的因素。

清华大学公共管理学院副教授贾西津认为,数据本身放在那里,蕴含了各种可能性,但这同时也意味着没有任何的判断,没有意义产生。她认为,信息数据的意义需要研究者通过议题研究来实现,这种研究的结果可能是证明,也可能是证伪,某种预设、假设,从而帮助我们更好地理解常识背后的支撑性事实。而这些基于信息数据的议题研究,她强调,其基础都是研究者不但要看到一条条的信息数据,还要更好去理解数据的结构,后者还需要熟悉数据技术。

图:PIXABAY

延伸1

大数据促发展

(Big Data for Development)

2009年,任联合国前秘书长期间,潘基文发起了“联合国全球脉动”倡议( United Nations Global Pulse Initiative)。该倡议认为理想的未来图景是,大数据作为公共物品,被安全、负责任地用以促进可持续发展和人道主义行动。它建基于这样一种认识:

通过科学发掘和分析即时反馈的大数据,能够帮助人类更好掌握人类福祉现状、监测公共政策效果、避免潜在公共危机或做出更加基于实证的决策。但是,用于全球、地区和国家发展决策的关键数据仍然非常有限。许多国家仍然无法获得国家所有人口的充足数据,尤其是关于最贫穷、最边缘化群体的数据,而要实现可持续发展目标,必须关注这些群体的状况。

为此,“联合国全球脉动”倡议致力于提高人们对大数据应用于可持续发展和人道主义行动的认识,建立数据贡献的公-私伙伴关系,通过其创新实验室网络研究高效数据分析工具和方法,并在联合国系统内部广泛运用有关创新。

过去几年,为了测度利用大数据促进发展的效果,展现大数据分析在不同决策场景中的应用,该倡议与公共部门、私营部门合作开展了多个“概念验证”项目。

例如,通过与失业相关的社交媒体信息数据的情感分析,做失业率变化的早期预测;通过对新闻报道的自动分析,追踪新闻媒体对食物安全议题的关注变化,并将变化可视化;与全球移动通信系统联盟(Global System for Mobile Communications Alliance)合作“社会公益大数据计划”,利用移动通信运营商的大数据和相关能力,预测流行病等的爆发和传播;发起“气候行动数据挑战赛”,将全世界数据科学家、研究者和社会创新佳与龙头企业的数据和工具联系起来,开发由数据驱动的气候解决方案;等等。

与此同时,“联合国全球脉动”倡议也提出了利用大数据促进发展必须予以重视的几个核心挑战:

隐私。该倡议认为,隐私是大数据时代的基本人权之一,任何致力于利用大数据促进发展的个人或机构,在采集和处理数据时,都应该首先并充分考虑隐私保护问题。为此,该倡议也致力于研究和提出隐私保护的强有力的法律框架、伦理指南和技术解决方案,例如对数据进行匿名化或集合化处理。

数据鸿沟。由于贫穷、缺乏教育、缺乏技术基础设施、地处偏远、偏见或歧视,数据鸿沟客观存在,一些国家、地区、群体很容易被排斥在信息世界之外。因此,该倡议强调,利用大数据促进发展的研究和行动项目必须对此有充分认识和重视,避免无助于缩小反而进一步扩大这些鸿沟及由之带来的不公平。

数据获取。相较于公共数据,企业持有的、有促进发展价值的数据更加丰富,但是,出于市场竞争与用户隐私的忧虑,企业可能不愿意进行数据分享。该倡议认为,建立同一领域的不同企业的数据聚合和共享机制,或许是促进企业数据分享意愿的途径。

分析挑战。该倡议指出,这些挑战涉及情感分析的量化困难、文本挖掘障碍、错误或虚构信息误导、认知与事实背离、样本选择偏差、模式与相关性幻想、误判相关性为因果性,等等。

“联合国全球脉动”倡议认为,应对上述挑战的能力、技巧和技术的发展,直接关乎发展机构和政策制定者能否发挥出利用大数据促进公共福祉的全部潜能。它强调,在现阶段,问题已不再是能或不能,而是具体要怎么样做。

以上内容编译自United Nations Global Pulse (2013) Big Data for Development: A primer

图:联合国全球脉动倡议官网

延伸2

数据慈善

(Data Philanthropy)

数据慈善(Data Philanthropy)是大数据促进发展(Big Data for Development)的延伸。这个概念早在2011年的达沃斯世界经济论坛就已经提出。但是,关于它的边界,至今也没有完全建立。此外,分享数据的企业、数据研究者和数据受益人,对该概念的定义也有不同。然而,这些各不相同的定义都有以下共同点:

数据分享者是私人、营利性实体。

在遵循隐私和数据保护原则的前提下,数据分享者向大学、非营利研究机构等公共部门的数据分析者或服务于这些公共部门的分析者,分享其私有数据或基于所拥有数据的研究成果。

数据或数据分析结果被用于形成新的洞察,完善公共政策、项目或服务,或服务于公益事业。

综合以上三个共同点,美国城市研究所(Urban Institute)把数据慈善定义为,以公共福祉为追求的私有数据资产分享行为。

该研究所解释说,鉴于数据慈善是一个仍在不断发展的新领域,他们采用的定义具有相当的宽泛性和灵活性,在其中,数据分享者可以是企业,也可以是任何其他拥有、生产或收集个人数据的私营组织;数据分享的形式可以是共享内部分析的总结报告,也可以是完全开放数据库。

美国最具影响力的商业杂志Fast Company的一篇文章指出,企业和政府的数据捐赠,或将成为慈善捐赠和企业公民的一个新趋势。那些被捐赠的数据可被用于帮助追踪疾病传播、避免经济危机、缓解交通拥挤、援助发展等众多领域。

在过去几年,国际上已经有一些企业在试水数据慈善。但是,建立广泛可行而又可持续的企业数据共享模型仍然面临许多挑战。而这些挑战的核心依然是个人数据隐私和企业市场竞争力的保护。

以上内容编译自Urban Institute (2018) Data Philanthropy:Unlocking the Power of Private Data for Public Good,及United Nations Global Pulse blog (2013)Data Philanthropy:Where Are We Now

图:PIXABAY

延伸3

厚数据

(Thick Data)

厚数据(Thick Data)这一概念最早由人类学家Clifford Geertz提出。2015年,数据研究家Tricia Wang以“大数据所欠缺的人类洞见”为题发表了一场TED演讲,借用并传播了该概念。

“厚数据是指利用人类学定性研究法来阐释的数据,旨在揭示情感、故事和意义。要让大数据变得可分析,它就必须经过一个正常化、标准化的定义和归类过程,这个过程会在无形之中剔除数据中所包含的背景、意义和故事。而厚数据恰恰能防止大数据在被解读的过程中丢失这些背景元素。”

Tricia Wang强调,解读人类行为往往异常复杂,不同的力量彼此牵引和影响,“你认为你了解了一件事情、然后另一个未知又映入眼帘。这也是为什么只依赖大数据会增加我们错过一些讯息的机会、使得我们有一种错觉,认为我们无所不知。”

她举了自己所亲身经历的诺基亚的例子。

2009年,她在诺基亚做调研工作。诺基亚是当时新兴市场最大的手机公司。经过多年在中国的人类学研究工作,不论是与外来打工者一起生活,体验街头小贩的辛酸苦辣,还是沉浸在网吧世界,这些都让她看到了大量的市场信号。她相信,低收入消费者已经准备好为更昂贵的智能手机买单。

当时她的结论是,诺基亚必须转变当时的产品开发策略,从制造价格昂贵、面向精英用户的智能手机,转而开发价格适中、面向低收入用户的智能手机。她把她的研究报告和相关建议汇报给了诺基亚总部。但诺基亚总部在看过她的研究发现后说,她的样本量只有100个,和他们成百上千万的样本量相比,简直就是微不足道,而根据他们当时掌握的数据资料,她的洞察发现根本就没有任何根据可言。

在那之后不久,诺基亚走向衰落。Tricia Wang指出,诺基亚的衰落是由很多原因导致的,但其中最重要的原因之一,她认为是诺基亚过度依赖数字。

她说:“他们过于注重定量数据,以至于在面对难以衡量或现有报告里没有的数据时,就变得不知所措。原本可以成为诺基亚的竞争筹码,最后却帮了一个倒忙,导致它走向衰落。”

故此,她提出,未来的路径是整合使用大数据和厚数据,让两者相辅相成,发挥协同效应。

以上内容综合整理自36Kr,中国大数据产业观察和商周财富网

图:PIXABAY

主编:Kitty

编辑:AK

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20191018A0MI5R00?refer=cp_1026
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