大数据时代廉政预警新模式

　　大数据种类繁多，有视频、图片、网络日志、地理位置信息等多种形式，因而需要对其进行处理。如我们可以通过分析公职人员的地理位置动态，大致了解他们的行踪，发现较异常的地理位置时，通过进一步采集方位数据，并参考其他数据，对其行踪的合理性等进行分析。因此，我们需要能够共享、集成和搜索来自众多源头的庞大数据，并加快反馈速度，这样才有利于通过数据对相关人员进行及时跟踪调查。（见图1）

　　用大数据进行廉政预警，需要做以下工作：第一，收集与整合政务活动数据、公民个人数据、社会媒体数据、商业数据等四大数据源，形成系统的、可利用的廉政大数据，以此搭建相关数据采集平台并制定数据评估方法。可以采用多元线性回归的方法，将每个影响腐败的因素作为自变量系数，构建一个多元回归方程，当被解释变量超过一定水平，偏离线性相关程度时，则发出预警信号，即表明有腐败倾向。（见图2）第二，利用大数据提供更具针对性的决策支持，通过内控和外部利益相关方的实时监测方式，及时发现异常情况，如公职人员的收入水平是否存在异常、存款是否发生大量增加或者转移的情况、是否有公款吃喝的行为等，以此来判断公职人员是否存在腐败倾向。对有腐败倾向的公职人员应进行诫勉谈话或者发出警示提醒，并针对其他可能发生的腐败倾向采取相应对策。第三，利用大数据廉政预警，评估公职人员腐败倾向，这样可以提前采取措施，尽可能地减少腐败造成的损失或避免潜在的风险。大数据技术将改变传统廉政建设的工作重心。通过数据挖掘和分析可以为政府提供具预测性的重要趋势，将传统的打击腐败转变为廉政预警新模式。

　　（三）大数据与廉政预警的三个模式

　　用大数据对腐败进行预警，打破了传统查处治理腐败的被动僵局，构建了廉政预警的新模式。

　　1.网络平台模式。互联网的发展，为大数据技术在廉政预警中的应用提供了网络平台，即将线上和线下对接。通过网络平台可以获取、存储大数据，利用大数据技术，分析特定政府部门及公职人员公权的运用及其相应的活动，当发现其权力运用与行为超越边界时，大数据平台会及时发出预警，提醒相关人员采取相应措施及时应对，这既提高了预警的及时性，又提高了监控的有效性和准确性，使公职人员的权力在合理的界限内行使。

　　2.实时监控追踪模式。大数据具有高效、及时的特点，利用多平台汇总处理的实时数据，可以对特定公职人员的日常行为进行监督。当某一数据指标超过事先预定的评价指标时，系统会发出预警信号，其监测结果能够快速、准确地反馈给决策部门，这样可以使决策部门采取相应的应对措施，及时遏制腐败行为的发生。

　　3.多方位预警模式。大数据系统能够支持对跨系统、跨区域的海量数据进行挖掘，通过对政府部门和公职人员的活动信息（如车辆行驶记录、商场消费记录、手机通话记录、短信或者微信聊天记录敏感字词、银行资金往来等）进行对比分析，并利用数据挖掘和信息化侦查技术，对相关部门或者人员进行及时定位监控，追踪并掌握其行为，从而大大降低腐败行为发生的可能性。

　　二、结论

　　腐败问题一直是政府与社