房等方面的优惠政策，吸引有大数据思维和专业能力的人才参与风险治理工作。二是开展专业培训，提高工作人员专业化水平。通过定期举办大数据专业技能培训班、专业素质训练等方式，提升工作人员的大数据应用和管理能力；通过定期开展数据伦理、数据隐私等数据安全方面的培训，提高工作人员在数据应用中的安全意识和防护能力。三是完善人才培养机制，与高校合作建立完整的人才培养机制，通过增设相关专业，整合学科资源，培养跨学科、跨专业的复合型人才，强化大数据人才储备。
　　（四）加强数据伦理教育，提升数据素养
　　1、完善数据伦理监管
　　一是强化政府监管。贯彻数据保护优先原则，构建数据保护机制，防范数据的不正当交易以及未经授权的信息共享，在确保安全、规范的前提下推动大数据技术深入应用。建立数据安全巡查制度，开展针对重点数据平台的定期巡检和漏洞扫描探测，提前发现数据安全防护漏洞，化被动为主动，保护数据安全。二是强化企业监管。规范企业数据采集和应用方式，加强审查力度，确保企业数据采集透明合规，降低数据伦理风险。
　　2、加强数据伦理教育工作
　　一是完善伦理教育工作体系。制定大数据行业数据伦理教育培训工作规划，对相关人员进行正确的价值观引导，促进广大从业人员具备更加完善的数据伦理认知，降低大数据应用过程中的数据风险。二是加强对企业的考核。对相关企业进行数据伦理教育工作，按照考核要求，对工作不到位的予以警告和处罚，确保企业具备良好的数据伦理文化，降低企业自身数据风险事件发生的概率。三是加强社会面宣传。全面推进数据伦理宣传和教育工作，通过丰富多样的宣传活动，提升公众维护数据安全、数据隐私保护意识。
　　（五）深化交流合作，打造多元共治格局
　 1、发挥政府主导作用
　　以“政府主导、全周期协同”为核心，完善多层级协同机制和社会互动机制，通过“制度重构+技术赋能+社会动员”，实现风险防控的精准化、前置化、全民化。通过合理授权，强化风险治理中各类数据的汇聚和融合，激发社会活力，保障有序参与，避免出现“组织中的无序”现象。
　　2、发挥企业能动性
　　通过知识产权保护、减税降费等优惠政策，引导企业加大研发力度，创造更具公共性的大数据服务产品。培育一批公共数据授权运营生态企业，通过道路、气象等社会基础数据的共享，促进数据要素的流通，为企业建设大数据风险治理产品提供重要数据支持。
　　3、发挥公众力量
　　一是强化公众参与。开发“低技术参与”场景，培训社区应急响应员，利用网上办公平台、社交媒体等广泛收集公众反映的信息，打造重要的风险数据来源渠道。二是精准定位风险隐患。通过传感器、物联网等大数据采集设备，对公众需求进行感知捕获，利用大数据挖掘和分析技术进行数据化和结构化处理，挖掘并消除潜在风险隐患，辅助决策者制定更加符合公众需求的政策和措施。三是提高风险治理的回应性。利用云计算、标签云等大数据技术，建立面向公众的风险预警和治理成果展示平台，及时有效回应公众诉求。
　　参考文献
　　[1]何桂金,范敏,谢运生.大数据在突发公共卫生事件应急管理中的应用[J].合作经济与科技,2023(21):165-167.
　　[2]任勇.大数据与社会公共安全源头治理[J].中共中央党校(国家行政学院)学报,2020(1):34-39.
　　作者简介
　 王 娟 中共烟台市委党校副教授，研究方向为政府治理