“数助决策”四步法

　　内容提要：数助决策，是指决策者以通过数据分析所得到的信息和证据为依据制定决策的一种决策方法，有助于减少决策失误，提高决策的正确性、精准性、及时性。在决策前，树立数据精神，认识数据价值，转变决策思维；在决策初，收集掌握数据，不断积累信息资源，科学管理信息资源，夯实决策基础；在决策中，要分析挖掘数据，发现提炼客观规律，预测预知未来趋势，优选决策策略；在决策后，要对比检视数据，引导社会认同决策，实事求是检验决策，促成竞争创新决策，从而借助数据的力量真正实现决策的科学化。

　　传统决策方式包括直觉、经验和逻辑，由于信息失真、不全造成的决策失误在所难免，深受“有限理性”的禁锢。得益于信息技术革命的强大推力，调查研究和决策工作已经呈现出鲜明的革新性特点，数据的应用极大地提升了决策的科学性。“数助决策”的运作原理是基于“数据一信息一知识”递进关系的金字塔模型，对司法数据进行收集、分析、处理和应用，从中挖掘有价值的信息来补充决策者的知识和智慧，为转变决策思维、破解决策难题、优化决策执行提供了崭新的路径。运用“数助决策”，应走好“四步”。

　　决策前，树立数据精神，转变决策思维

　　目前，公安决策者不缺乏数据，不缺乏信息，缺乏的是依靠数据和信息做决策的态度。尤其是决策思维上存在着忽视精准的文化习惯。与“差不多”观念形成鲜明对比的是“数据精神”，其强调要将直观、量化描述客观事物的数据，视为知识的来源、决策的基础。公安决策者应审视两种争锋相对的观念，认识数据价值，树立数据使用意愿，进而科学调整决策认知。第一，树立数据精神，提高决策的正确性。片面倚重经验式决策，容易造成决策失误。引导公安工作正确前进的应该是“基于实证的事实”，而不完全是“基于主观的经验”。随着信息技术的进步，数据必将成为正确决策的基础。第二，树立数据精神，提高决策的精准性。公安机关领导中兼备自然科学知识背景的占比小，难以兼有思辨和公理化思维方式的长处。要主动拥抱自然科学，让数据和信息为警务决策、指挥提供便捷高效的技术手段，避免用价值判断代替事实分析，避免用定性分析取代定量结论，减少中间环节，加快信息流动，进一步提升决策的精度和准度。第三，树立数据精神，提高决策的及时性。面对突发事件时，不能“商量商量、研究研究”，而应“依托情报、果断决策”。在当前公安机关维护稳定、应急处突任务十分繁重的情况下，利用数据和信息的时效性优势，可以协助领导者快速地完成对当前态势的分析、问题性质的判断以及应对策略的确定，从而实现当机立断，快速反应，稳妥处置。

　　决策初，收集掌握数据，夯实决策基础

　　信息社会中，警察与犯罪的较量更多地体现在对情报信息的掌握与运用上。通过海量数据的收集、提取、分析，能够进一步丰富公安决策者的信息来源。同时，数据的相互印证和交叉对比，还能让公安机关领导发现新的知识。因此，“数助决策”的基础在于广泛获取各类服务公安工作的多样化数据，做大做强信息资源。第一，建立CIO机制，统筹管理信息资源。借鉴国外成功经验，建立专业化的信息资源管理机制。在县级以上公安机关设立首席信息官（CIO.Chief Information Officer），由领导班子成员兼任，全面负责本级公安机关所有信息资源的统筹管理和政策制定，从战略的高度来开发、管理、利用信息资源，将信息管理与警务决策更加紧密地联系起来，为制定重大警务决策时提供数据信息支撑。第二，建立数据仓库，不断积累信息资源。为满足公安机关领导决策的数据需要，要重点收集国家安全和社会稳定数据、治安防控和犯罪形势数据、社情民意数据、公安队伍建设管理数据等四大类基础数据。第三，健全收集方法，灵活采集信息资源。进一步延伸信息触角，从不同角度、不同层面广泛细致地开展数据采录工作，采取全警采集与社会采集相结合、线上收集与线下收集相结合、综合调查与重点调查相结合“三结合”方法，做到数据收集视角宽阔但研究领域细致，促进公安内外部信息资源交汇融合，建立更大范围的决策信息资源仓库。

　　决策中，分析挖掘数据，优选决策策略

　　数据挖掘（Data Mining，DM），是指通过相关算法从大量数据中获取有效、新颖、潜在有用的信息和知识的过程。以数据挖掘为基础，从数据中萃取决策情报，将使“捕捉现在，预测未来”成为可能。因此，“数助决策”的关键在于挖掘和提炼各类数据、信息，发现潜藏在数字表面下的客观规律和前瞻性知识。第一，关联数据，认识现状，发现规律。在获取“全息”“多维”数据的基础上，把不同类别、范围、层次的数据联结、串并，构建多维的、动态的“数据立方体”，拓展警务指挥决策的思维层次和想象空间，进而挖掘出大量数据的内在联系和相互关系，发现潜藏在数据表面之下的客观规律。第二，挖掘数据，判断形势，预知未来。公安决策者应主动学习了解数据挖掘领域常用的决策树、人工神经网络等主流技术的基本原理，引入数据挖掘软硬件设备，建立科技支撑体系，及时发现苗头性、倾向性、潜伏性、危机性的问题，在公安工作和队伍建设等方面采取预防性、前瞻性的工作措施。第三，展示数据，传达思想，指导行动。决策形成后，重心应转向如何直观、有效地表达和传递决策信息。公安决策者要重视决策意见的可视化表达，广泛采用“反扒地图”“四色预警图”等可视化工具，把数据挖掘结果以便于理解和观察的形式进行展示，有效激发受众的形象思维，帮助决策执行者洞察数据之间隐藏的关系和规律，以便决策的执行和落实。

　　决策后，对比检视数据，评价决策成效

　　完善的决策体系除了收集信息、制定决策、执行落实外，还应包括决策的反馈和评价。因此，“数助决策”的落脚点在于推动警务决策评价从概略评估走向精确量化。第一，引导社会认同决策。人民群众是警务工作的参与者和监督者。公安机关在推行涉及人民群众切身利益的决策之前，除法律明确应予保密的信息之外，应对决策的出台背景、事实依据、工作目标、具体内容等信息进行广泛宣传，有效地将警务决策信息传达给公众，使得警务决策“从群众中来”“到群众中去”。第二，实事求是检验决策。要建立决策成效量化评估机制。制定警务决策成效的评估框架、评估指标、评估办法，量化公安机关业务工作、队伍建设以及社会各界对公安决策的感受和评议，使得决策评估的目标可理解、过程可控制、数量可衡量，从而对警务决策事先所确定的战略战术目标的实现程度、以及为实现这一目标所安排的警务预算的执行结果进行准确评价，触动公安决策者对决策的科学性和公正性进行深入思考和实践探索。第三，促成竞争创新决策。公安机关领导者要借鉴公共政策比较分析的方法，发挥数据在决策评价过程中的作用，促进公安决策的不断优化。特别是摈弃狭隘的地方主义思想，树立开放、竞争、合作的心态，把警务决策置于全局视野和战略高度来考量，主动与其他地区进行政策比较，汲取经验教训，淘汰落后的决策理论，不断推动决策质量的提高和决策过程的优化。

　　责任编辑：广汉