“一帶一路”始於大數據時代

　　我們生活在一個偉大的時代：一方面是以資訊技術為核心的科技革命為人類提供了無限發展的可能，使得我們在新技術的裝備下可以超越當下的局限而達到更遠的目標；另一方面，中國三十多年的和平發展積蓄了巨大的能量，以至於需要帶動周邊共同發展才能保持中國經濟結構的發展平衡，“一帶一路”倡議的提出，為亞洲地區共用中國的發展繁榮提供了具體路徑。因此，如何在大數據時代下構建完善的“一帶一路”決策系統，成為當下急需思考的重大問題。

　　大數據時代是資訊社會發展的高級階段，它是指人類處理數據的能力已經突破常規數量級，達到了前所未有的鉅額數量級，大數據時代電腦處理的數據單位普遍在拍字節甚或艾字節。[1]尤其是那些超級網路企業如谷歌、IBM、微軟、淘寶、百度和騰訊等，它們的伺服器與網路每天所處理的數據就可能達到模擬時代全球數據的總和。[2]大數據時代是人類技術進步的一次重要飛躍，它對人類社會的思維、工作和學習的變化是空前的。主要發達國家充分認識到大數據時代所帶來的重要機遇，紛紛制定大數據戰略運用於國家安全保障和國民經濟發展，目的在於提高本國在國際社會中的競爭力。是否適應于大數據時代人類思維模式及其工作方法的變革，是衡量中國共産黨執政能力的重要指標。

　　“一帶一路”願景和行動文件是新中國成立以來我國所提出的經濟規模最大、地理空間範圍最廣和涉及領域最多的和平建設倡議。伴隨著大量基礎設施建設項目，在“一帶一路”推進過程中，必然會産生大量的數據。如何面對如此龐大的經濟與外交活動數據，如何高效處理和有效利用這些大數據，是擺在中國決策高層面前的一個世紀性課題。毫不誇張地説，“一帶一路”倡議最終是否得以落實，主要取決於決策高層及其智庫在大數據處理上所表現出來的強大競爭力。通過大數據決策，決策層可以對“一帶一路”地區的各種政治經濟風險洞若觀火，預知沿線國家可能發生的事態變化以及其他突發事件，以便及時地、有針對性地調整具體策略，可以深入地了解“一帶一路”沿線國家內部的微觀變化，掌握其精英人士、利益集團、宗教部落以及極端主義分子的整體狀況與發展動態，從而可以有效化解域內域外各個方面對“一帶一路”建設的負面影響與人為干擾。

　　 “一帶一路”大數據

　　決策系統的構建

　　“一帶一路”大數據決策系統的表現形態是什麼？如何進行構建呢？本文根據目前的技術條件與現實情況，分別從大數據決策調研、決策模擬、決策協調以及決策預警等四個方面進行分析，為建立一個有效運作的“一帶一路”大數據決策系統提供基本思路。

　　 一、大數據決策調研

　　在非數字化時代，數據主要依賴社會調查以及其他傳統的數據採集方法。中共的歷史傳統是非常重視社會調查研究的，毛澤東提出了“沒有調查研究就沒有發言權”的著名論斷。我駐外各使館設立了調研機構，肩負著調研任務，從而保證中央高層在決策的時候能夠獲得國外的第一手數據。

　　但由於條件限制，我駐外使館及其他駐外機構的調研方法一般採用人工收集文字材料和訪談等傳統方法，這種方式在小數據時代和外事體量小的情況下是適用的。然而，在知識爆炸時代，資訊呈幾何級指數增長，每天都會産生海量數據。再者，作為一個大國，中國幾乎與所有的國家和國際組織交往，因而會産生大量的外交數據。如果繼續採取傳統的人工方法進行調查研究和數據處理，是無法適應當前這個變化迅捷的世界，也難以獲得全面的知識與正確的判斷，因而可能會造成外交決策的失誤，給國家造成不必要的損失。

　　大數據時代的決策調研在數據採集的規模、廣度以及速度方面，都是前所未有的。“一帶一路”建設中，大數據調研可以成為決策的基礎和前提。例如，工程項目以及金融投資是“一帶一路”規劃中的基礎內容，決策高層對這方面的直接數據需求非常迫切，此外還需要間接數據。因為當高鐵、高速公路、港口和資訊基礎設施投入修建時，會涉及沿線國家的宏觀環境和微觀環境，中央有關部門在做出有關決策之前需要知道大量的間接數據，包括相關國家的經濟發展和政治穩定的狀況、相關國家的客貨流量以及市場容量。他們還需要掌握沿線地區的治安情況、生活習俗和民族風情。有了大數據這個利器，我們可以更好地在“一帶一路”開展公共外交，促進地區的人文交流。

　　二、大數據決策模擬

　　決策模擬是決策科學中經常使用的一種技術，就是通過模擬博弈各方的決策環境、博弈各方可能採取的策略以及己方的應手，進而展示整個事件可能産生的各種變化，及時發現自己決策方案中存在的漏洞並予以彌補，從而最大限度地降低風險和成本。

　　然而在工業社會階段，決策模擬的技術手段極為有限，主要依靠地圖、文字和沙盤。進入電腦時代後，人們開始使用電腦進行各類模擬，電腦倣真技術得到廣泛應用。[3]在大數據時代，全世界三年産生的數據已經超過人類有史以來的數據總和。更妙的是，這些數據已經數字化了，可以用於電腦處理。數據形式包括數字、文字、表格、圖片和視頻。同時電腦的處理能力也是空前增長。因此，大數據決策模擬在技術上完全突破了以前的瓶頸。毫不誇張地説，“一帶一路”的大數據決策模擬現在有了可靠的技術保證。

　　“一帶一路”是使用大數據決策模擬的理想領域。一是沿線國家眾多，每個國家的經濟發展狀況各不相同；二是“一帶一路”沿線地區的地理狀況千姿百態，由此衍生出極為複雜的地緣政治經濟格局；三是中國捲入“一帶一路”的深度和廣度也是前所未有。國內幾乎所有的省市、行業和大型國企都躍躍欲試，試圖參與到“一帶一路”的建設上去。另外，“一帶一路”已經成為國際關注的焦點。域外國家尤其是西方發達國家的媒體、智庫、企業以及政府或非政府組織高度重視“一帶一路”的進展。它們撰寫各種新聞報道和研究報告，出臺各種針對性的政策和措施。凡此種種，構成了巨大的數據鏈條，為大數據決策模擬提供了強大的政策需求和豐富的數據資源。

　　 三、大數據決策協調

　　大數據決策協調是指決策高層通過技術機構的輔助，利用大數據對決策相關的部門、事務和政策進行協調，從而避免由於官僚機構職能疊加和決策對象邊界模糊而引起的相互踩腳、決策效能抵消和惡性競爭的現象。

　　當前國內呈現“一帶一路”熱，是好事，但需要決策高層通過大數據加以引導和協調。在數據缺乏的年代，決策協調是比較困難的，因為高層無法掌握第一手的數據，其決策判斷主要依靠自己的知識儲備包括經驗和常識以及來自一線的情況報告，而這些資訊有可能是片面的和滯後的。在大數據時代，資訊高度發達，數據隨處可見。但是，問題仍然沒有解決。如果缺乏系統整合，這些數據是碎片化的，無意義化的。決策高層既無時間也無可能接觸這些數據進行決策判斷。

　　所以，我們應該對數據進行整合，建立“一帶一路”的大數據決策系統，將碎片化的數據鑲嵌到系統中去，使之變得有意義和有價值。決策高層就能借助於這個系統統攬全局，對“一帶一路”的事務進行全面協調。大數據決策系統在電腦技術的支援下，根據決策需要對數據進行任意組合，既可以疊加構成一個總系統，也可以分離形成各種專題系統；既可以宏觀透視預判未來大趨勢，知曉沿線國家的政經動態，也可以微觀細查洞悉沿線國家某個部落家族的利益糾紛。具體來説，我們可以通過建設“一帶一路”雲和“一帶一路”的地理空間資訊系統來實現大數據決策協調。電腦運算速度、存儲能力、大數據以及雲計算，可為“一帶一路”的大數據匯合提供完美的技術配合。而在大數據時代，日趨成熟的地理資訊系統將“一帶一路”天文般的數據以可視化的形式展示給決策高層和各領域專家，在“一帶一路”的虛擬空間裏，決策層與專家團隊共同推盤，真正實現了大數據的決策協調。正因為通過大數據能夠預知“一帶一路”的未來風險，能夠掌握沿線國家的社會變化以及中國項目進展的細節，決策高層就能協調各方有條不紊地推進“一帶一路”建設。

　　四、大數據決策預警

　　決策預警是指決策者能預知未來的事態變化尤其是危機事態的來臨而做出的一種警告，旨在告知相關機構及個人採取防範措施以免損失。“一帶一路”正處於亨廷頓所説的文明衝突地帶、文明破碎地帶和動蕩國家扎堆地帶。這裡的宗教文明、種族部落和民族國家之間存在較大的差異，發展極為不平衡，因此其矛盾和衝突最為激烈。當前，“一帶一路”之箭已在弦上，那麼我們就要勇敢面對現實，尋求解決之道。建立“一帶一路”的大數據預警系統，可以輔助決策層預先獲知“一帶一路”地區可能出現的各種風險和變故，使其有充裕的時間應對潛在危機，不至於危機來臨之際渾然不知，或者驚慌失措。“一帶一路”需要預警的地方很多。例如，國家政權的更替、工程項目合同的變卦、國家性金融危機、自然災害等。大數據決策預警系統在專家的協助下，結合歷史數據和國家正常形態的數據，以建立可以參照的國家健康形態的指標體系。該體系的指標項目根據獲取的數據量而定，越詳盡越好。下一步則把“一帶一路”沿線國家的相關數據輸入，與指標體系進行比對，當超過正常閾值，決策預警系統就會發出警報，提醒決策者和專家關注出現的各種問題，以便採取正確的對策。

　　“一帶一路”大數據

　　決策系統的相關問題

　　“一帶一路”大數據決策系統涉及幾個關鍵問題，如果處理不好，就無法正常運作。主要有以下三個問題：數據安全、數據獲取和數據處理。

　　 一、數據安全

　　安全問題始終伴隨著電腦資訊技術。“棱鏡門”事件讓人們對資訊安全産生了畏懼感。一方面擔心資訊安全，一方面又不得不使用資訊技術。這是擺在政府決策部門面前的一個困境。很多政府決策部門對資訊安全採取了非常嚴格的措施，少數部門索性拒絕使用網際網路，通過物理隔離確保資訊安全。“一帶一路”的決策正好涉及這些敏感的決策部門。大數據決策系統恰好與這些部門的傳統工作特點相背離，這正是推行“一帶一路”大數據決策系統的一個難題。

　　筆者的思路是，“一帶一路”的大數據決策系統是一個多層級、多板塊、可分割和可拆卸的資訊系統。首先，它的底層由基礎性數據構成。這些數據是公開的、原生態的，又非常龐雜，任何人都可以從網上或線下免費獲得，有些數據可以付費獲得。就“一帶一路”而言，並非所有的數據都需要加密。凡是通過公開渠道獲得的數據都不存在資訊安全問題。這些數據包括沿線國家社會經濟發展的基本統計、主流媒體和社交媒體的公共話題、沿線國家政府企業和機構官方網站的資訊以及合法購買的資訊資料。大量與“一帶一路”相關的資料被聚集在特定的雲層裏，研究者在這個雲端裏進行“一帶一路”的數據搜索，顯然要比普通搜索引擎更有效率，數據的價值密度更高。

　　其次，該系統的中層則存儲著經過一定程度的加工、具有一定價值密度的數據，其中包括研究者之間的溝通和交流，這些數據記錄著研究者對“一帶一路”問題的探討過程。另外，系統也存儲著智庫對“一帶一路”的研究成果以及國內外關於“一帶一路”的研究資料。與原生態的底層數據相比，經過加工的中層數據體現了研究者以及研究對象之間差異的個性特徵。它不再是沿線國家的籠統性數據，而是包含了沿線國家某個地區、某個項目、某個利益集團的相關數據。對於研究人員來説，這些數據專業性更強，對研究幫助更大。可以通過設置登錄密碼，以授權的形式予以開放。

　　最後，該系統的上層會涉及某些保密數據，但仍然屬於低度安全數據，更多的是涉及個人機構的隱私而不是國家機密。這些數據包括個人和機構的信用等級、通話記錄、地理位置資訊、網路商店消費記錄等。當然可以提高閱讀這類數據人員的資格，只有經過嚴格程式的審批才可以進入系統。對於以上大數據系統的安全維護，目前的安全技術足以承受。另外，可以在“一帶一路”大數據決策系統基礎上打造另一個小數據系統。這個小系統與網際網路物理隔離，只供相關研究者和決策者使用。

　　 二、數據獲取

　　如何低成本、高效率地獲取和更新巨量數據，是建設“一帶一路”大數據決策系統的一個關鍵問題。在國內，地方政府和企業實行電子政務和電子商務，因此可以輕易獲得大量數據。但“一帶一路”數據源基本上在境外，難以獲得。因此，“一帶一路”的數據基本上要另起爐灶。解決的方案是，一是採用普遍的數據採集方式，通過機器採集方法，從網際網路上抓取，或者合法購買各類相關數據庫。二是通過市場運作，主動獲取數據，即利用“一帶一路”項目開發的機會，有意識地建立和經營一批“數據驛站”。這些“數據驛站”設立在沿線國家境內，通過電腦後臺將每天生成的數據自動傳輸到國內，匯入“一帶一路”的大數據決策系統。“數據驛站”的形式多種多樣，可以是電商、孔子學院、電信、客運，也可以是連鎖酒店、金融支付機構和物流機構等。起初，這些原生態數據的價值密度較低，但經過數據專家和“一帶一路”專家的處理，在外交決策和企業決策中將發揮重要的作用。

　　 三、數據處理

　　當數據獲取問題解決後，面對洶湧的海量數據如何提取所需的數據，也是令人苦惱的事情。儘管新技術可以提供數據處理的速度，但低質的“垃圾數據”仍然充斥于大數據的海洋中。決策者不僅無法及時獲得有用的數據，反而要為維持龐大的數據流支付高昂的雲端空間成本和寬頻成本。因此，“一帶一路”大數據決策系統的數據處理也必須要有快速提煉高質數據的解決方案。首先要有具體分析目標，然後根據目標要求，選擇相關性最大的數據，剔除那些相關性低的數據。那些“垃圾數據”其實並未消失，只不過回流大數據庫，需要的時候還可以迴圈利用。其次，數據預處理。分析目標提供了數據處理的邊界。我們不需要漫無邊際地盲目收集處理大數據，而是圍繞分析目標進行數據分析和歸類。經過數據預處理，分析的有效性可大為提高。第三，充分發揮小數據的功能。雖然大數據時代強調全體數據、數據混雜性和相關性，但是在“一帶一路”大數據決策系統這個特殊平臺上，小數據時代那種隨機樣本、精確性以及追求因果關係的數據處理特性仍需充分考慮。舉例來説，雖然起初我們主要收集“一帶一路”沿線國家的基本數據，但以後應將這些數據作為分析背景，而重點應該放在個別重要項目和人物上。對這些項目和人物建立數據檔案，盡可能收集其完整的數據。[4]

　　最後還是聚焦于決策小環境。無論大數據決策系統如何神奇，必須要考慮到決策者與大數據決策系統之間的關係。決策者往往肩負重任，工作繁重，不可能在大數據處理上花費很多時間，但他們必須理解關鍵的數據並能運用。只有被他們所理解的數據，才會在決策中發揮作用。因此需要輔助機構即智庫協助決策者篩選有用的決策數據。智庫的大數據處理功能一是核實和考證基本數據；二是理清數據的基本邏輯關係；三是排除“黑天鵝”等小概率可能。簡言之，“一帶一路”的建設工作將逐步數據化和資訊化，盡力避免各種低級的人為錯誤。決策高層將精力集中于機器無法處理的戰略性判斷和人際關係洞察。在大數據決策系統的輔助下，他們在“一帶一路”建設過程中所做的判斷和決定將更為全面、到位和精緻，從而將各種風險降到最低，實現決策的效益最大化。

　　（作者係華東師範大學國際問題研究所所長）

　　（來源：當代世界）

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　　[1] 大數據計算單位，依次為吉字節（G）、太字節（T）、拍字節（P）、艾字節（E）、澤字節（Z）等；後一個單位是前一個單位的1024倍。

　　[2] 2007年，全球所有模擬數據大約有21艾字節。2011年全球數據總量1.8ZB ，每天産生2.8艾字節數據，也就是説8天時間的數據量可以超過人類有史以來模擬數據的總和。參見〔英〕維克托·邁爾-舍恩伯格肯尼思·庫克耶大數據時代，浙江人民出版社，2013年1月，第11-12頁；參見張芳曼：“當‘大數據’來敲門”，載《人民日報》，2012年12月24日。

　　[3] 電腦倣真技術是指利用電腦技術，通過對客觀對象的整體或局部屬性的建模及動態模倣，逼真地再現事物變化的未來狀態。該技術在工業和民用設計中得到廣泛應用，如交通安全倣真、汽車設計倣真和教育實驗倣真等。

　　[4] 對特定人物的心理行為方式的模擬研究，正是大數據發揮作用的地方。當特定人物的所有數據匯集並展現在各科專家面前會診之後，此人的行為及性格特徵變得一目了然。