數據革命不僅在經濟領域催生了新經濟業態，重塑傳統商業，而且在其他領域迅速拓展，快速推進。目前多地正積極運用大數據加強、改進和創新黨建工作，探索大數據助推黨建工作的新路徑。但大數據在商業領域的倫理爭議以及社會要求加強對大數據資本的監管提醒我們，在將大數據應用到黨建領域時，要防止陷入“數據迷思”，辯證分析大數據的功用價值，穩妥推進大數據黨建健康發展。

警惕“數據鴻溝”

大數據的建立和運行首先依賴數據工具的使用以及在此基礎上產生的大量數據。不同黨員數據工具的使用和數據資源的產生是存在差異的。相對于城市黨員，農村黨員與其存在明顯的“數據鴻溝”，這不僅表現在農村黨員數據素養相對較低，也表現在農村黨員數據工具(智能手機)使用相對較少，數據信息量少。特別是對于邊遠貧困地區的黨員來說，他們的數據信息量就更少。能見度和曝光度少的農村黨員，大數據的教育、管理、服務和監督等功能就很難充分發揮。

尤其值得注意的是，我國61歲及以上的老齡黨員達2657.7萬名，占比接近三分之一。考慮到城鄉差距、地區差異等其他因素疊加，相當一部分老齡黨員數據素養和數據能力有限，沒有智能設備，也沒有接入互聯網，如果單純依靠大數據平臺推進黨建工作就會遺漏這部分老齡黨員。老齡黨員在思想宣傳、政策宣講、榜樣示范、聯系群眾等方面發揮著不可替代的獨特優勢，遺漏這部分黨員，黨建功能是不完整的。更加值得關注的是，這些老齡黨員因為身體、經濟等原因更加需要黨組織的關懷幫助，遺漏這部分黨員，黨建的服務功能也是不完整的。

“數據鴻溝”不僅影響黨建覆蓋黨員，也會影響黨建覆蓋普通群眾。目前大數據應用的主要工作方式是抓取網站數據(主要是地方政府網站數據)來分析研判基層的黨群關系，評估基層黨組織的履職盡責情況。這種做法通過收集相當多的數據信息來分析判斷地方黨群關系，相比傳統調研方法，收集的信息量大面廣，收集成本相對較低，不受收集者主觀因素影響。但這種做法不利于部分數據資源比較貧乏、數據能力比較弱的群體，特別是信息弱勢群體和社會邊緣群體。大數據應用如果過度依賴這種數據抓取方式，數據的收集是不完整的，容易忽視信息弱勢群體和社會邊緣群體的訴求。因此，必須為大數據植入價值導向。

警惕“數據迷思”

數據本身表現出的外在“客觀性”，使社會大眾獲得了“大數據是中立的”的價值認知，這使得人類社會容易對大數據的工具價值產生迷思乃至崇拜，甚至認為“大數據即真理”。在數據迷思下，海量數據和數據分析技術的“客觀性”被認為可以彌補和糾正人類決策的不客觀和不公正。由此，決策過程過于依賴大數據分析，將本應富含價值關懷的決策交由大數據分析來決定。這就顛倒了大數據分析在決策過程中的輔助角色，使其從客體轉換為主體，算法判斷進而取代了人類判斷。因此，我們要避免在推崇大數據工具理性的同時遺失公共決策的價值理性。

更為重要的是，這種“數據崇拜”容易助長黨建系統的官僚主義。“客觀、中立”的大數據和大數據分析為官僚逃避責任提供了“避風港”和推脫的借口。受官僚制自身特性的影響，將決策推卸給大數據分析這個“專家系統”，一方面可以迎合公眾對大數據“客觀、中立”的認知，另一方面可以使擔責履責“機器化”。這種過分依賴大數據的現象，實質上是一種“技術異化”。官僚系統的推諉避責特性又容易強化“技術異化”，進一步助長科層官員相互推諉、不負責任等官僚主義問題

警惕“數據壟斷”

在大數據應用領域，目前應用的大數據系統和大數據平臺相當一部分來自商業機構，是由商業機構設計開發、輔助運行和提供服務保障的。即使黨建大數據平臺是黨建部門自己建設的，但核心算法多來自大數據公司。大數據的資本屬性使得商業機構本能地具有逐利沖動。在目前大數據相關法律不健全的情況下，技術的傲慢與逐利的沖動之下容易形成“數據壟斷”，使大數據黨建平臺和系統淪為資本的“附庸”，背離大數據黨建的宗旨。

大數據公司受資本逐利的影響，在缺乏有效監管的情況下，容易將黨建平臺的大數據用于自身的商業開發，從而造成黨員數據和黨組織數據的泄露。這不僅牽涉黨員的隱私問題，更牽涉黨的政治安全問題。此外，黨建大數據的存儲安全也值得重視。目前黨建大數據的存儲主要依賴商業機構。這些大體量的數據存儲于商業機構，本身的安全性值得追問。盡管這些數據所有權不是商業機構，但是商業機構憑借自身的技術優勢，客觀上“占有”這部分數據。如何監管這些大數據公司，保護黨建數據的安全，值得深思。

推動大數據應用的路徑

大數據應用在推進過程中面臨的上述問題要求我們高度重視、辯證分析大數據的功用價值，推動大數據黨建健康發展。

首先是完善培訓內容，提高黨員干部大數據辯證分析能力。目前各地都非常重視黨員干部的大數據培訓，但課程內容偏重大數據技術和大數據經濟，相對缺乏大數據的社會科學思考課程特別是倫理價值思考課程。學習內容上的不均衡性，使得基層黨建工作者在推進大數據黨建工作時，容易忽視內含于大數據的倫理價值以及社會影響。因此，要補充大數據社會科學方面的培訓內容，加大數據倫理的培訓課程，幫助黨員干部深刻認識大數據技術的“雙刃性”，辯證認識大數據的功能，更全面地理解信息社會的特征和發展規律。

其次是建立省級大數據黨建平臺，加強對大數據應用的領導。目前大數據黨建平臺以地方和基層為主，省一級的大數據黨建平臺相對較少。這容易造成三個方面的問題：一是基層大數據應用平臺不聯通不互通，導致“數據孤島”，不能充分發揮大數據的功能;二是基層黨建大數據平臺因觀念、經費等原因，數據隱私保護不到位，數據安全問題更容易發生;三是基層腐敗使得資本力量侵蝕基層黨建相對更容易。建立省級層面大數據黨建平臺，有助于統一數據建設標準，為數據互聯互通提供條件，破除“數據孤島”。而且，省級層面的政治領導對數據安全的認識更深刻，也更加注意數據安全的各方面保護。

再次是創新大數據應用管理模式，完善大數據規制和監管。各地在大數據產業上基本施行包容審慎政策，一方面鼓勵和扶持大數據創新，另一方面對大數據產業進行包容性管理。包容審慎政策是根據數字經濟的特點制定的監管政策。但黨的領導核心地位以及黨建的政治功能要求我們在黨建工作領域不能簡單照搬照抄，必須根據中國共產黨的執政規律和中國共產黨的宗旨性質，創新大數據應用管理模式，將政治建設擺在大數據應用的首位。對參與黨建平臺建設的各類大數據主體進行嚴格的資格審查，對相關的大數據技術實施全過程監管。

最后是注重黨建和大數據應用相結合，構建網上網下同心圓。大數據應用是黨建工作理念和工作方式的創新，能夠提高黨建工作的覆蓋面和效率。但不能就此拋棄其他黨建的工作方式，數量龐大的老齡黨員群體絕不能被黨建工作“落下”。他們不僅是黨建工作的服務對象，更是黨建工作的重要力量。深入一線調查研究是我們黨的優良傳統，不能因為數據技術的便利性就放棄與群眾面對面、心貼心的交流溝通。以往經驗在互聯網時代依然有用武之地。數字時代，以往經驗不可荒廢，要加強以往經驗和大數據黨建的結合，走好線上群眾路線和線下群眾路線，繪就網上網下同心圓。