最近两年，公司用大数据技术监控员工的操作屡屡冲上热搜，引发全社会，尤其是“打工人”的强烈关注。如今不仅是企业管理员工劳动，治理者也尝试在不同的治理活动中运用大数据技术，已经成为一种时髦的风潮。大家想当然地认为：用上大数据，治理就科学了；治理一科学，什么问题就都解决了。事情果真如此吗？大数据治理真的是无坚不破的科学利器，真的能提高治理效率吗？
用上大数据，治理就科学了吗
运用现代科学技术成果来治理社会，是当代社会运行的基本特征。换言之，今天的社会可以称为技术治理社会。随着智能革命的推进，当代社会技术治理活动更是向智能治理的新阶段迈进。在新冠疫情期间，各种技术治理，尤其是智能治理——大数据治理、算法治理和区块链治理是其中的典型——的手段，被大规模运用于疫情应对及疫后的复工复产活动中，对当代社会运行产生极大的影响。
在技治时代，人们习惯于用数据论证自己的观点，大数据技术成为最有力的辅助决策工具。当争论出现的时候，一祭出大数据分析结论，不同意见往往就消弭了。只要提到大数据，治理行动立刻就笼罩上科学的光芒，不再是被人诟病的“拍脑袋”决策。
仔细想一想，情况要比想当然的复杂。诸种技术治理均坚持两条核心原则或立场，一是科学运行原则，即运用系统的科学原理和技术方法来治理或运转社会；二是专家治理原则，即由接受系统的现代自然科学技术教育的专家更多地来掌握治理权力。请来大数据专家，用了大数据技术，也不一定就执行了科学运行原则。也就是说，专家政治不等于科学运行，专家可能暗中另搞一套；用了大数据技术也不一定服务于科学的效率目标，而可能用它“论证”和“包装”有损治理效率但有利于个人私利的目标。
如果专家偏离科学运行原则，以科学为名的治理活动就可能沦为伪技术治理。所谓伪技术治理，指的是自称运用了新科技成果，事实上却违背了科学原理和技术方法的治理活动。技术治理的目标是科学运行社会，提高社会运行效率。伪大数据治理运用大数据技术，贯彻的是其他目标，尤其是利益和权力的目标，根本不是技术治理活动，而是借科学的“外衣”，行非理性操控之实。
人们越是相信大数据，大数据治理就越流行，而伪大数据治理也越普遍。为什么？因为伪大数据治理冒充技术治理，能获得好处，能利用人们对科学技术的信任，分享社会对技术治理的实际支持，从而实现自己的潜藏目标。
归根结底，伪技术治理产生自对新科技的误读和滥用。它可能完全没有科学技术根据，却谎称符合科学原理和技术方法。它也可能自信遵循科学规范、运用科技成果，实际上却错误地、片面地理解科学技术。伪大数据治理对大数据技术的运用，实质上是将新科技视为一种有力的社会操控术，而不是造福社会的真理探索术。大数据技术本身并非治理术，它被用于治理活动中发挥治理功能是附带效应。
治理一科学，问题就都解决了吗
退一步讲，就算严格遵循了上述“技治二原则”，大数据治理就无坚不摧和无往而不利了吗？现实远比理想状态要复杂，将大数据治理视为“完美利器”，恐怕只能是美梦一场。
美梦与社会上长久以来流行的数字崇拜有关。数字崇拜者认为，只有数字才是客观的，数字才是权威的唯一可靠来源。在智能革命之中，数字崇拜升级成大数据迷信。很多人错误地认为，大数据囊括全体数据，不再是以往的随机样本。实际上，世界上没有真正的全体数据存在。就一杯水而言，仅考虑其中包含所有微粒的大小、位置、速度、磁场等状态数据，就是无穷大的数据集，根本不可能全部采集到。这就是“一花一世界，一叶一菩提”的道理。的确，大数据在数量级上跃升了，但绝不是全体数据。
当然，就决策而言，我们也不需要全体数据，而是需要与决策目标相关的数据。可是，哪些数据与决策目标相关，这是非常复杂的问题。在很多时候，恰恰是错误地划定了相关数据范围，才导致决策失灵。
相关性并不等于因果性，实际的大数据治理常常将二者混淆，使得治理完全偏离目标。比如，有人发现某地某段时间空气污染加剧，此时该地学生考试平均成绩也下降了，于是得出空气污染导致学生学习成绩下降的结论。实际上，该地考试改革之后学生不适应才是学生成绩下降的主要原因。将该项研究错误归因，根本原因是研究者希望找到更多治理污染的新理由。换言之，价值目标对大数据挖掘存在决定性的影响。数据挖掘的目标不是获得真理，而是指导行动，如果不能帮助决策，就会被治理者视为数字垃圾。
很多统计学概念很成问题，如果视若神明，就成了数字迷信。在治理中，并非数据越多越好，数据太多可能导致不少反治理问题，常见的比如数据过载、过度治理和文牍主义等。数据多到处理不过来，各项数据还“相互打架”，让人无所适从，属于数据过载的情况。如果电子监控管得太多太细，就属于过度治理的情况。实际上，很多社会参数是没有必要获取的，很多违纪违规行为应该交还道德领域。
总之，不要迷信数据，大数据的作用有限，完全可能得出错误的结论，而大数据治理实施起来并没有想象中的那么有力、有效。
务实主义的大数据治理方案
指出大数据治理过程中可能出现伪治理、反治理的情况，并非要全盘否定大数据技术在提升社会治理水平中的作用，而是说不要迷信大数据治理，牢记大数据治理的有限性，警惕治理中可能出现的问题，不断纠错、纠偏，从而更好地运用大数据治理。
在疫情技治过程中，很多人发现：由于情况千变万化，尤其是病毒不断迅速变异，在海量数据基础上制定的一揽子应对方案，在现实中实施后效果不好。相反，混合各种技术的、非技术的拼凑型治理方案却效果良好。即使是那种哪里冒头治哪里的“打地鼠”治理方案，只要响应得迅速，也比总体化大数据治理方案更为奏效。其原因其实很简单：治理是行动，而非理论，治理情境非常复杂，不是数据模型所能完全刻画的。
中国疫情治理成绩的取得，依靠的是村镇、街道和社区等基层治理的有效治理。基层组织治理能力的差异，直接导致中西方公共治理模式选择、治理措施与运行效率等各个方面的差异。的确，以健康码、行程卡、微信群为代表的大数据技术在基层疫情应对中发挥了不可替代的作用。但是，中国基层组织治理疫情时，并不是完全执行某个从上而下的技术治理方案，而是会结合自身情况融合诸多其他的非技术治理措施，尤其是很多从古代就流传下来的传统封控措施。大数据等技术治理方法与传统非技术治理方法有机结合起来，形成某种准技术治理方案，在实际的疫情技治中发挥了重要的作用。
显然，准技术治理是一种有限性的技术治理模式。首先，准技术治理具有很强的地方性色彩，与具体治理语境相关，最好一地一议、因地制宜。其次，准技术治理要及时而不断地调整和变化，不固守某个单一的路线、模式和方案，尤其是病毒变异应对也要变化。最后，准技术治理要重视专家意见，更要约束专家权力，重视基层组织的意见，吸取人民群众的智慧。
正如伊德所言：“现实的或物质性的技术总是具有部分透明性或准透明性（quasi-transparency），这是技术所带来的放大效应的代价。”在真实的治理情境中，大数据治理面对的正是技术上准透明性的被治理对象。无论新科技发展到什么程度，技术世界的准透明性都是无法改变的，完全透明的社会都是一种想象。如果治理者把数据世界当作真实世界，注定要在治理行动中遭遇失败。如果治理者把正式知识当作全部知识，非正式组织的力量肯定要给他教训。因此，准技术治理不是完美的技术治理，却是令人满意的务实主义治理方案。
（本文原载于社会科学报第1820期第5版，经作者授权转载。）
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