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政策与部门视角下中国网络空间治理

添加时间:2019-03-14 09:13 来源:北京理工大学学报 作者:张毅 杨奕 邓雯
  摘要:结合数据挖掘、主题建模、网络分析等多源融合的大数据分析法, 针对网络空间治理政策及部门协同进行研究, 对政策提升与机制优化具有重要意义。基于深度挖掘的网络空间政策文本, 采用概率主题模型 (LDA) 从文本中发现并提取低维主题集合, 分析主题分布;结合社会网络分析 (SNA) , 对出台政策涉及联合发文的部门开展合作网络分析;提取六项分类主题为指标, 评估治理政策的布局特征;从部门合作网络整体结构和网络中心性两个维度, 评估组织间协同合作效果, 为政府政策优化和协同合作提供理论依据与决策建议。
 
  关键词:网络空间治理; 概率主题模型; 社会网络分析; 公共政策; 部门协同;
 

 
 
  在当前互联网与信息技术快速发展的大背景下, 网络已渗透到国家政治、经济、社会、文化等广泛领域。“网络空间”是一种能够与人类神经系统相连接的计算机信息系统所产生的虚拟空间[1]。这种由人机相互作用的模式贯穿于网络空间的全部创造与应用, 已成为人类社会的“第二类生存空间”[2]。人们的生活、思维等方式在网络空间下得以摆脱层级体制的限制, 首次拥有实现平等与自由的可能[3]。针对网络空间治理, 早期研究主张互联网的自由与开放, 将网络空间看作能够抵御国家调控的公共空间, 其效率与发展是研究的重心。
 
  然而, 随着互联网的日益普及, 加之网络传播的高效性与匿名性, 网络空间失范现象时有发生。习近平总书记在第二届世界互联网大会讲话中曾指出:“互联网领域发展不平衡、规则不健全、秩序不合理等问题日益凸显, 不同国家和地区信息鸿沟不断拉大, 现有网络空间治理规则难以反映大多数国家意愿和利益。”[4]时代背景与生存空间缺乏制度和伦理约束, 映射到网络空间后导致部分群体在网络虚拟空间中变得为所欲为, 产生网络失范行为[5], 有关网络空间挑战与对策、主权与制度问题开始受到政府与学界的关注。由于技术创新的扩散, 新技术显示出促进社会政治变革的力量, 安全与管控也成为研究的重点。此外, 网络空间的监管与治理始终没有明确的界定标准, 这些方面都是公共管理研究的重点内容, 也是制度设计者非常关注的话题, 政府迫切需要通过加强公共政策出台与部门协同合作, 以保障网络空间的规范秩序。
 
  大数据时代为政府治理提供了不同的研究视角, 其带来的“数据民主化”推动政府建设与治理更加高效、创新和透明。同时, 该技术也带动了公共管理与公共政策相关学科研究方法的革新。通过对爆棚式增长的海量数据进行深度挖掘, 结合定量化主题建模分析关注大样本量结构化或半结构化的政策文本, 以及借助可视化的网络分析绘制部门合作网络图, 进行图谱化表达等, 政策和制度研究有望突破原有边界, 对于政府部门体制机制的优化具有参考价值, 也为科学确定重大公共问题、提升决策质量提供了新的研究思路。
 
  一、文献回顾
 
  (一) 网络空间治理的内涵
 
  网络空间是虚拟社会的载体, 也是现实社会的映射。网络空间治理既有现实社会治理的延续性, 也有其特殊性[6]。网络空间治理包括网络空间基础设施、标准、法律、社会文化、经济等多方面内容的范畴[7], 初期强调“自治论”, 即互联网是“不可控制的”, 应独立于国家政府管制之外, 由各种代码规则、软件和硬件实现对网络空间的管理[8]。近年网络空间与现实世界互动加深, 逐渐向网络社会转变, 网民和网络服务提供商发展为不可忽视的力量, 政府逐步加强对网络空间的规范、塑造和干涉, 其监管和治理逐渐常态化。网络治理需要建立一体化的治理机构, 通过规则约束与主体自律、技术监督与人工审核、政府治理与公众监管等多种模式实现[9]。当前国内外学界对网络空间相关研究主要集中在全球治理协同战略、国际治理机制比较、国家网络空间主权保护等领域, 针对网络空间综合治理研究相对较少, 以治理的主体与客体、治理机制为研究对象, 对治理行为进行研究的文献同样较为缺乏。
 
  (二) 网络空间治理的政策出台
 
  网络时代改变了社会治理结构, 原有的“中心—边缘”模式面临“去中心化”的改变[10]。网络空间消融了时空的概念, 全球既面临同样的问题, 又因为具体国情的不同, 在现实社会与网络空间的相互影响下出台相应的治理政策[11]。由于中国网民基数较大, 针对网络空间治理问题, 杨嵘均[12]认为, 应当以制度建设为切入点, 加强权力监督和政策制定的民主性, 促进正面文化的良性发展。当前网络空间政策在内容的监管和整治方面尚没有标准规范, 流程也没有形成制度化, 具体表现为传统治理机制限制新治理机制的形成、简单粗放管理方式难以引发认同、法律法规尚未完善等几个方面[13]。网络行业立法碎片化的现象严重, 法律法规相互重叠, 部门之间权责重复, 部门领域缺位严重, 企业、网民等主体在政策制定中处于缺位状态, 政策制定更多体现管理者而非公众与企业呼吁等单方诉求。鉴于政策文本在政府活动中普遍存在并留下处理公共事务过程的印记, 从可编码性角度讲, 政策文本具有的特定体式存在结构化编码分析的可能性。此前黄萃等[14]学者已经注意到结构化编码分析科技政策文本的重要学术价值, 但是网络空间政策相关的编码评估仍待探究。
 
  (三) 网络空间治理的部门合作
 
  政府部门的联合发文作为中国政府活动中一类较为特殊的政策形式, 是研究部门合作的重要数据来源。2013年, 中办、国办联合颁布的《党政机关公文处理工作条例》中规定, 同级党政机关、党政机关与其他同级机关可以在必要时联合行文。在实际治理过程中, 联合行文间接在部门之间建立起协同合作的互动模式[15]。公共政策作为治理网络体系中府际关系复杂互动的结果, 各个行动者间的关系构成了网络结构中的连线[16], 网络空间治理不仅是简单的技术问题, 而且涉及复杂的社会系统工程, 多元主体合作是必然选择。中国的网络空间治理明确了党的领导是前提和方向, 政府作用至关重要[17]。政府治理要求脱离部门利益羁绊, 站在国家整体利益的视角, 指导出台行业及行动战略以及相关政策为支撑, 形成具体规划, 明确执行目标。但目前中国网络空间治理存在“九龙制网”的情况, 最重要的是没有权威机构协调统筹各部门开展治理活动[18]。学界研究尝试通过分析联合发文中各部门间的合作关系, 并将这种合作关系通过图谱化的方式表现为网络图, 寻找影响力最大的部门, 识别其中合作趋势及演化规律, 进而刻画出该领域的部门治理体系。遗憾的是, 当前采用定量方法开展的跨主体合作研究多聚焦于生态环境治理、应急事件管理、科技论文合作发表等领域, 针对网络空间及其多部门治理的现状, 尚未从方法操作层面深入分析。
 
  (四) 研究框架
 
  基于上述分析, 本文关注的核心问题是:当前大数据技术发展的大背景下, 能否采用一套更加有效识别政策主题分布与部门协同网络的研究方法来研究网络空间的现状问题。当前国内外学者已开展相关的创新性研究, 例如Dongryul[19]采集了韩国学界17年间权威期刊对艺术管理领域研究论文的标题和关键词, 数据集应用概率主题分析和社会网络分析, 探究研究现状趋势;王洪伟等[20]提出了一种基于潜在狄利克雷分配和社会网络分析的在线新闻文本热点挖掘模型, 以反映新闻词汇的重要程度和演变路径等。针对单一主题特征模型逐渐无法满足现有研究需求的困惑, 有学者试图迁移网络分析框架构建模型, 创新性地将主题词汇作为个体进行可视化考量。实验通过关注整合模型带来的多维研究视角, 尝试在公共管理学背景下进行多主体特征的情况考量。
 
  综上所述, 本研究以政策、部门视角下的网络空间治理为宏观背景, 建立主题/网络测度模型。首先设定爬虫程序挖掘海量政策的标题、正文和单位名称, 对政策文本进行概率主题分析, 通过测度主题分布和概率值, 识别整体分布状况;然后聚焦联合发文部门, 对该行业跨部门合作开展社会网络分析, 构造合作网络结构图谱, 分析网络的整体结构及中心性, 本研究框架如图1所示。
 
  图1 网络空间治理研究框架

 
  二、研究设计
 
  (一) 数据的来源与采集
 
  研究设计考察政府部门网络空间信息内容政府合作及政策, 数据来源于国务院及各部委官方网址政策法规专栏。政府网站自试运行起, 主要承担信息公开和政策发布的职能, 涵盖政府治理各项领域。因此, 本文基于该平台采集政策数据, 其数据可得性与透明性都为学术研究提供了十分难得的机遇。
 
  为实现政策文本和部门合作情况的可操作化, 本研究使用网络爬虫程序, 采集中国政府网站网络空间治理所有相关政策与法规。时间节点不设限制, 依次展开检索、筛选、采集, 最终采集到的原始数据集包含总字数约34万字的102项政策文本 (如表1所示) , 时间区间从1999年6月—2018年5月。
 
  表1 爬虫程序采集政策信息

 
  (二) 实验的研究方法
 
  政策的标题、日期、正文、发文部门等数据, 为探索文本主题及网络结构提供了不可多得的政治文本资料。政治文本是获取政治现象、政策内容以及政府主体结构关系的一种载体, 融合大规模和自动化的数据分析, 成为政策信息学和大数据政治学[21]等主要研究方法, 其技术包括文本挖掘、社会网络分析、仿真模拟及社会计算等。
 
  潜在狄利克雷分配模型 (Latent Dirichlet Allocation, LDA) 作为文本挖掘法中代表性的一种, 从海量的文本信息中发现并提取关键词和主题信息, 可以处理一项或多项文本。该模型下文档检索并非通过传统搜索关键词来进行, 而是先找到对应的相关主题, 再继续检索出与这一主题所对应的文档内容。因此可以将LDA视为一种新形式的统计办法, 在Python环境实现建模, 分析原始文本中的词频, 找到文档主题的不同构成分布。
 
  社会网络分析 (Social Network Analysis, SNA) 是对网络结构及其属性加以分析的一种方法。近年来在大规模计算和工具化、可视化方面的发展迅速, 在公共管理领域尤其在网络舆情[22]及社会关系[23]具有广泛应用。SNA研究一个完整的社会网络构成多个节点和各点之间的连线组成集合, 其中, 点代表社会行动者、组织或部门;连线代表行动者之间的关系。实验考察网络空间政策出台的多部门关系, SNA可以支持对网络关系结构进行精确量化分析的研究要求。
 
  (三) 数据的预处理
 
  在获取数据的基础上, 需要对数据进行预处理, 包括分词、剔除停用词、筛选无功能词汇等, 为数据建模做好准备。首先, 在分词阶段, 由于采集数据的内容基本全部为中文, 使用了一款名为jieba的中文分词包[1], 在Python环境下对数据进行分词处理操作。其次, 在剔除停用词中, 考虑到融合多个停用词表的全停用词表, 聚类效果相比单个停用词表的聚类效果提升明显[24], 故实验综合了哈尔滨工业大学停用词表、四川大学机器智能实验室停用词库、百度停用词表等建立停词库, 并剔除掉无法表示文本特征的词语。
 
  最后, 使用信息检索领域的TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 关键词统计方法, 进行筛选操作。过滤掉出现频率高但不影响文档主题的词语, 尽可能多地保留影响程度较高的特征词。TF-IDF的计算公式如下:tfidfi, j=tfi, j×idfi, j, 其中, tfidfi, j表示词频tfi, j和倒文档频率idfi, j的乘积。TF-IDF的值越大, 表示该特征词对文档的重要程度越高。经过预处理后, 政策文本主题词数量由初始约15 000个降为6445个拥有实际含义且较为精准的主题词, 即可实现后续的建模分析。
 
  三、研究过程
 
  (一) 基于LDA的政策文本分析
 
  1. 机器提取主题词
 
  针对政策文本的数据集合, 采用LDA挖掘指定个数的主题词, 可以实现对文本主题词抽取的量化处理。这些主题代表一个文本, 以实现特征降维的作用。LDA模型分析过程为:主题词提取→建立分类主题→概率统计及排序。[1]主题词提取, 根据主题词的不同含义, 将其归类至不同的分类主题中;[2]建立分类主题, 含义相近的特征词分别标注为对应的主题;[3]概率统计及排序, 统计每个分类主题的概率值并排序。LDA主题词提取算法如表2所示。其中, α、β为先验参数;θ、φ为两个需要估计的参数;文本总量用M表示;W代表词典大小;K为主题数量;Nm为文本m的长度。在这里需要解释的一点是, 在文本获取之前, 算法事先并不知道这些主题, 笔者也未预先设计已有的主题词或分类主题。
 
  表2 政策文本主题词提取算法

 
  实验在Python程序下进行, 结合sklearn (2) 、matplotlib (3) 等几个常用的数据分析包, 将清洗完成后的6 445个关键词进行LDA建模分析。文本的分类主题是建立在主题词聚类基础上相对抽象的概念, 根据不同粒度划分可计算出不同的主题数量, 因此需要结合需求, 对结果进行不断调试以达到最优求解。考虑到本研究中政策文本涉及部门数目较多, 涉及面较广, 选取的潜在主题数目分别为6个、8个、10个、15个和20个。根据不同数量的分类主题/主题词列表可以发现, 当分类主题总数为15时, 列表的语义提取效果最好。限于篇幅, 这里在表中展示了15个潜在主题、概率指数前10位的主题词列表, 部分结果如表3所示。
 
  表3 基于LDA模型的政策主题分析结果

 
  图2 基于主题词的KMeans聚类分析

 
  2. 设定分类主题指标
 
  刘少华等[25]在研究中指出, 作为国家治理现代化的重要组成部分, 网络空间治理需要从“完善立法、治理格局、内容建设和治理技术”四方面综合治理, 以促进网络环境。结合实验数据, 为加强分类主题的权威性和客观性, 笔者又设定了一个KMeans聚类分析 (图2) , 依据主题词的不同距离为标准测量主题间的相似度, 通过无监督编程的方式求得分类主题。根据图2所示, 算法将主题聚类大致分为六大类。
 
  因此, 依据主题词、研究基础和聚类结果, 实验设置了分类主题指标 (表4) 。即一级指标 (理论依据) “完善立法、内容建设、治理格局、治理技术”四项;二级指标 (即分类主题) “政府治理监管主体、网络企业运营规则、网络信息文化内容、互联网行业标准、网络治理技术手段、网络犯罪信息安全”六项。
 
  表4 设定分类主题指标

 
  “网络监管治理主体”是以“党委领导、政府负责”为主体格局的核心治理要素, 履行谋划空间布局顶层设计, 规范网络行为的表达边界, 深化管理方式创新等职能, 代表性主题词包括“主管部门、单位、信息产业部、审批”等;市场经济背景下, 企业已成为重要主体, “网络企业运营规则”持续融注互联网表达要素, 成为网络环境中重要的事件者, 其运营能力和履责程度关系到网络事件发生的频次与强度;“网络空间行业标准”旨在规范行业发展中各种标准化方面问题, 如许可证、申请、备案、招投标等;“网络信息文化内容”反映网络空间下内容产品的规范化问题;技术手段方面, 拟通过信息化、地球、卫星等新型科技成果持续促进网络空间的产品体验和治理规范;“网络犯罪信息安全”包括网上赌博、涉毒等违法犯罪行为及危险物品线上交易等情况说明。
 
  需要说明的是, 为确保实验数据精确无误, 研究对计算机设定了1 000次重复迭代。将分类有误的主题词重新界定, 确保结果的误差降到最低。此外, 在检验中笔者进一步发现, 同一政策的主题词文本提取过程较为分散, 但在主题内容相近政策的不同文本中会重复性出现相同主题词, 这就可以从侧面说明, 政策主题词在该算法下提取主题的结果具备准确性。
 
  3. 概率统计及排序
 
  将主题词依次对应, 求得分类主题的隶属概率值 (表5) 。最终, 六项分类主题按隶属概率值从高到低排序分别为“网络企业运营规则 (0.313 085 6) 、政府治理监管主体 (0.258 437 9) 、网络空间行业标准 (0.229 486 7) 、网络信息文化内容 (0.080 049 2) 、网络治理技术手段 (0.070 527 2) 、网络犯罪信息安全 (0.048 413 2) ”。
 
  表5 六项分类主题隶属概率值

 
  4. 结果分析
 
  结果显示, 政策文本主要集中于“网络企业运营规则、政府治理监管主体、网络空间行业标准”三项主题, 占比达80.1%。网络企业运营占比最高 (0.313 085 6) , 表明政策制定者重视新形势下网络可能出现的风险, 通过制度化手段, 明确企业责任主体, 细化运营规则和监管内容;政府治理主体以政府部门为对象, 强调责任到主管机构的概念, 在党的十九大胜利召开的大背景下, 政府注重部门自制、部门间制衡与加强合作的顶层设计方案, 实现治理能力现代化的建设愿景, 主题词汇强调秩序和规制的字眼贯穿于文件, 其概率占比皆高于其他特征词汇, 表明政府决策注重主管部门发挥领导带头、统一协调及监督控制的作用;网络空间标准占比0.229 486 7, 主题围绕网络空间环境下的IP地址、电子邮件、许可证、建设项目等主题, 从申诉到受理, 包括备案、管理、公布等环节进行标准化定义, 明确行业标准。
 
  “网络信息文化内容、网络治理技术手段、网络犯罪信息安全”排名4~6位, 三项主题占比仅为20%左右。网络信息文化包含网络空间下政策针对网络产品消费输出的规范化建议, 研究发现, 该主题明确界定特定对象的特征词较缺乏, 仅在实验设定采集20个以上主题词时少量涉及聚焦性词汇;一级指标“治理技术”涵盖“网络治理技术手段、网络犯罪信息安全”两项二级指标, 主要围绕安全、生产、产品、检测、病毒等方面指导执行部门。诚然, 技术不是目的, 而是网络空间治理的手段和途径, 作为政府提升治理的手段, 政府迫切需要提高技术水平, 发挥监管与治理中的重要作用。
 
  (二) 基于SNA的部门合作分析
 
  通过分析测量网络空间政策出台部门的合作网络指数, 可以考察行动者在网络中的地位、行动者间的关系以及对整体的影响。本文首先提取102项政策中多部门联合发文的政策, 经筛选共获取有效样本26项。其中少则2个部门合作发文, 多者达到9个部门, 占总样本量约25.5%, 单位包括工业和信息化部 (简称工信部) 、国家网络和信息化办公室 (简称网信办) 、公安部等25部门。数据分析部分, 运用社会网络分析UCINET 6软件, 测量网络整体结构和网络位置中心性两维度的指数。
 
  1. 网络整体结构分析
 
  1) 合作网络分析。通过邻接矩阵考察组织间合作网络现状, 25部门节点间的关系以矩阵形式表达, 并可视化组织协同治理的网络结构。结果如图3所示, 部门间连接线条的粗细度与对应节点组织间联合发文的数量成正比, 主体间连线越多, 表明与其他部门的合作次数也越多。依据图示, 工信部、网信办、工商总局、公安部等部门居于网络中部区域, 且连线数量多、线条显著, 表明以这些部门为核心的网络空间治理格局下, 彼此间相互发生关系。
 
  图3 25部门合作网络分析

 
  2) 网络内部特征分析。内部特征测量基于多项内部紧密的子群叠加而成, 实验通过迭代相关收敛法 (CONCOR) 对部门合作关系展开聚类分析。根据多次迭代计算, 通过树形图 (图4) 可视化各子群间的结构关系。结果显示, “网信办、工信部、公安部”等7个部门形成最大的内部子群, 该子群下协同合作显著多于其他部门。另外两主要子群分别由“最高院、宣传部、最高检”和“文明办、教育部、共青团中央”等部门组成。
 
  3) 网络密度分析。测量组织间协同合作的互动程度, 密度分析计算网络实际的连接数与可能的最大连接数之比, 密度越大说明行动者之间的合作关系越紧密。根据测度结果 (表6) , 以25部门为节点组成的组织网络中, 网络密度为0.486 7, 标准差为1.056 6。当一张图中连线数为最大值, 可称其为完备图。一般来讲, 实际图连线数都小于完备图, 通过随机选择模型测量得到的网络图一般最大密度为0.5[26]。因此根据结果判断, 当前网络空间治理各节点之间连接保持一定合作关系, 但强度不高。
 
  图4 凝聚子群分析

 
  表6 部门合作网络密度分析结果

 
  2. 位置中心性分析
 
  网络位置中心性是测量网络节点位置中心化程度的核心指标, 在合作网络中, 处于中心位置的部门在合作中占据更重要的地位, 具有更强的群体影响力, 位置中心性由点度中心性和接近中心性两部分组成。
 
  1) 点度中心性测量。分析节点在合作网络中心性的程度, 指数越高表明该节点在网络中位置中心化程度越高, 直接交互能力越强。表7显示, 25部门点度中心性的平均值为11.680。其中, 点度中心性最高为工信部 (50.000) , 表明该节点的中心度最高, 信息资源掌控和信息交流能力最强, 然后依次为公安部 (43.000) 、工商总局 (29.000) 、网信办 (24.000) 等部门。
 
  表7 点度中心性测度结果 (前10个)

 
  2) 接近中心性测量。该指标衡量行动者不受其他点限制的程度, 根据节点之间最短的路径长度, 接近中心性的结果越小, 表明节点越接近网络的核心点。依据结果 (表8) , 网络中合作关系由工信部为首的部门主导, 在合作网络中居于核心地位, 该结果也与合作网络分析、点度中心性的结果一致。接近中心势关注核心节点和节点距离分布, 测量整个网络结构图的中心性, 其值越接近0, 表示成员的依赖性越强。本研究25部门合作网络的接近中心势为0.721 99, 表明该合作网络主要由部分关键节点控制和垄断, 其他节点间相对缺乏协同合作。
 
  3. 结果分析
 
  根据网络整体结构, 当前网络空间治理组成部门中, 工信部、公安部、网信办、工商总局4个部门处于整体网络的核心, 连接周围各点, 其余21个部门呈环形环绕于网络的外部周围, 在格局中充当政策协同者的角色。依据凝聚子群的进一步分析, 可以将网络空间部门划分为3组:以“网信办、工信部、公安部、工商总局”为主的核心子群, 以“最高院、最高检、邮政局、宣传部”“中央文明办、教育部、共青团中央、中国关工委”组成的两大协作子群;点度中心性测度结果显示, 指数排名前几位分别为工信部、公安部、工商总局、网信办等, 说明此部门节点的信息资源能掌控和信息交流能力高于其他部门, 接近中心性测度结果与排序结果保持一致性。然而, 根据求得接近中心势的值来看, 网络节点的依赖性普遍较小, 该合作网络主要由上述几个关键节点控制和垄断, 其他节点间较缺乏合作治理。网络密度值同样检验了此结论, 即节点间的合作关系略显不强。
 
  表8 接近中心性测度结果 (前10个)

 
  四、研究讨论
 
  本研究以中国网络空间治理的政策与部门为研究样本, 采用LDA模型提取政策文本主题集合, 统计隶属概率值;通过SNA研究部门间共现合作网络, 分析网络整体结构和网络位置中心性。基于本次实验, 笔者提出以下几点建议:
 
  1.网络空间政策方面
 
  (1) 基于政策构建多主体的治理结构。当前网络空间政策主要以传统的“政府主导、企业协同”为主体的治理格局将发生转变, 第三部门、网民公众等主体将获得参与治理的权利和实行自律的义务。具体而言, 在网络空间治理中, 可以形成相对前两者的他律机制, 与社会各主体自主管理的公众自律机制, 以及网络治理中各相关主体之间的相互监督、相互制约关系和互律机制相结合。研究结果表明, 当前缺乏第三部门与公众自律的主题强度。通过政策的规范化和引导多元化、理性化、规范化参与的有机结合, 将会从根本上确立这种多主体协同治理结构的合法性。多主体治理结构能够在相互作用中产生协同效应, 因而比现行科层体制具有更大优势。[2]明确和优化网络空间专门政策。所谓专门政策包括网络法律、网络行政法规、网络部门规章等[27], 具有稳定、规范和可预期的特点。近年来中国网络立法取得了长足进步, 但仍属于政策基础相对薄弱的“网络后发国家”。行业的多样性决定了治理结构的多样性, 也就间接决定了政策法规需要系统分类。研究表明, 信息文化内容主题板块缺乏针对性。政策没有结合现状有针对性地加紧优化, 新兴行业带来新颖体验的同时往往问题突出, 政府需及时跟进政策保护环节。当前尚未形成规范的分级制度, 没有以法律形式明确告知如何识别侵权行为、保护合法权益等, 在后期专门政策中需要明确和优化。[3]对已出台的政策进行涉网调适。网络是工作生活常用交互平台, 也成为违法违规的普遍场域。由于网络环境下的信息传播速度极快, 具有将时间、空间高度压缩于一体的优势, 使得违法犯罪行为成本低廉, 利益获取极大。研究表明, 目前中国传统行业相关政策相对完善, 网络空间政策仍存缺口。以此为基础, 政府亟需将部分传统政策对应转换为网络政策, 将现实的规章条文对接网络空间的文本。针对已有网络空间政策特征词偏宏观的现状进行涉网调试, 体现出一定的聚焦性, 使之适应信息网络社会的新情况。
 
  2.部门间协同合作方面
 
  (1) 有针对性地抓核心部门的职能。结果显示, 从中心性的测度指标来看, 工信部、公安部、网信办、工商总局等4外部门处于中间位置, 属于网络空间治理格局中关键的核心部门。他们与众多节点连接, 是其他行动者参与合作的中介单位, 也成为行动部门的首选。这4个部门在本次事件中充当了中介者、接受者等重要角色, 在整体的合作网络中, 表现出很强的介入性和参与能力。通过针对性地抓住核心部门的职能, 赋予该类部门统筹、监管权限, 将有利于提升各部门的合作频次、交互深度、协作效率, 并以规范的评估考核机制, 保证部门合作的效果。[2]构建以中间部门为核心、多主体综合协同的治理体系。中间节点部门具有更强的独立性和影响力, 并易于控制合作的达成, 使其在合作网络中实际起到意见领袖的作用。识别意见领袖可以通过与信息通路密切相关的测量来实现, 如整体结构、网络密度、连通性等, 这也是本研究关注的指标, 意见领袖是构成网络中信息通路的重要节点。若处理整体合作网络节点的数据工作量庞大, 相关部门可通过控制意见领袖引导网络的行动走向, 最终所有节点的合作关系趋近于局部的核心节点, 影响系统的合作状态。此外, 合作网络体系的外围元素也要给予高度重视, 在综合治理中, 积极引导离散节点或边缘节点, 将其与关键节点产生不断的互动合作与联系, 才能实现治理强度和效率的持续提升。因此, 需构建以中间部门为核心、多主体综合协同的治理体系, 包括统筹协调领导的中间部门 (单部门或多部门) 、网络空间局部相关的职能部门以及承担督导问责的监察部门, 在统一部署下发挥主体能动性, 形成职能互补、信息共享、相互监督、相互制约与互律的模式机制。
 
  与此同时, 本文提出的分析框架仍需要进一步完善。一方面, 实验求得政策主题概率值与中心部门测度值, 其形成的时代背景及原因值得进一步进行实证研究。另一方面, 还可以结合前人的研究经验, 进一步扩充大数据分析方法针对网络空间治理及公共管理研究的评价指标, 构建更加成熟新颖的分析框架。当下国家社会结构的复杂性与社会发展变迁迅速, 理论研究应随着日新月异的社会现实而变化。
 
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  注释
 
  1 jieba中文分词软件包:https://pypi.org/project/jieba/。
  2 Sklearn数据分析包:http://scikit-learn.org/stable/。
  3 matplotlib数据分析包:https://matplotlib.org。
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