大数据驱动下破解跨域公共危机治理碎片化难题的理路探析/孙永祺 龚会莲

　　（三）跨域公共危机治理结构的碎片化

　　自2003年“非典”以来，我国针对跨域公共危机已形成“统一领导、综合协调、分类管理、分级负责、属地管理”的应急管理架构，但由于政府系统内各部门处理公共危机所适用的情景不同，所发挥的职能各异，呈现出明显的部门分治和条块分割等特征。各部门虽然名义上在政府集中领导下维护机构运行，但实际上分别处理各职责范围内不同事项。当发生跨域公共危机事件时，由于没有建立完善的协调整合机制，本部门与其他部门，组织之间的关系会发生权责不清的情况，一定程度的机构重叠、职责交叉、令出多门等现象更是加剧了跨域公共危机治理的难度。大数据面相下的治理结构集中凸显“数据孤岛”和“信息鸿沟”现象。从官僚科层结构来看，自上而下的金字塔式层级限制必然导致数据传输的条块分割。各地方出于各种原因倾向于隐瞒特定危机信息，各部门也由于对各自部门利益的考虑而对相关信息搞人为封闭与分割。［2］数据通道的畅通与否、部门之间的亲疏远近均对数据联动起到至关重要的作用，获得较多数据的部门优先制定对策，而获取数据较少的部门则政策产出迟缓。所以，当跨域公共危机爆发时，对各部门间实现协调的步伐也随之放缓。

　　（四）跨域公共危机治理过程的碎片化

　　跨域公共危机从产生到消散一般历经潜伏期、发展期、爆发期和恢复期四个阶段，对其有效防治理应从预防着手，根据各阶段的不同情况进行有效应对。但我国目前跨域公共危机治理上仍然采取“重恢复轻预防”的应急策略，对各项流程的重视程度不一，大部分谋略举措依旧聚焦于事后应急处理上，对危机的预警和前瞻能力不足，造成一个完整、连贯的危机治理过程支离破碎，一定程度地增加了治理成本、降低了治理效率。大数据面相下的数据链接处理流程依次经过数据源收集、预处理、存储、处理与分析、可视化展示、应用等多个环节，对任何一组数据的处理传输都必须建立在已有数据分析完成的基础上，倘若只注重数据的终端操作使用，那么前端形成的一系列数据流则可能发生信息梗阻甚至传输失真，数据的获取价值可能因为业务分工不同而出现片段化传输现象，难以保证信息数据的质量和效率。在跨域公共危机治理过程中，过多应急色彩的“终端操作”占据了本应先期预防的“前端分析”，公共危机的善后补救存在一定的滞后性，与一体连贯的全过程治理目标明显相悖，这就仿佛“只愿意花更多的钱诊治而不愿花更少的钱体检”一样。

　　（五）跨域公共危机治理方式的碎片化

　　在传统中央集权观念的影响下，我国跨域公共危