堅(jiān)持以人民為中心的發(fā)展思想，健全吸納民意、匯集民智工作機(jī)制，扎實(shí)開展好人民建議征集工作，是黨領(lǐng)導(dǎo)下的社會(huì)工作凝聚服務(wù)群眾工作的重要方式，是新時(shí)代聽民聲、察民情、護(hù)民利、聚民心的重要舉措。

近年來，數(shù)智賦能人民建議征集已成為創(chuàng)新民主建設(shè)形式與內(nèi)涵的有效途徑，有助于暢通民意渠道，聽民意、解民憂，保障人民群眾當(dāng)家作主。借助線上征集平臺(tái)、大數(shù)據(jù)分析以及人工智能等重要工具，推動(dòng)人民建議征集數(shù)智化進(jìn)程，賦能人民建議征集工作實(shí)現(xiàn)常態(tài)化、規(guī)范化、長效化運(yùn)行，進(jìn)而推動(dòng)民主建設(shè)發(fā)展，維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定。

數(shù)智賦能人民建議征集的主要維度

人民建議征集的有效性在很大程度上依賴于群眾參與的廣泛性和便捷性。基于移動(dòng)端應(yīng)用和智能終端設(shè)備的建議征集平臺(tái)，為群眾提供了隨時(shí)隨地提交意見的便利。自然語言處理技術(shù)使群眾可以通過語音、文字甚至圖像等多種方式提交建議，極大簡化了操作流程。此外，數(shù)字化的征集模式為群眾與政府間的互動(dòng)提供了實(shí)時(shí)、直觀的反饋機(jī)制，不僅縮短了信息傳遞路徑，提升了群眾提出建議的積極性，還增強(qiáng)了人民建議征集的實(shí)效性。

數(shù)智技術(shù)提升了人民建議征集的處理效率。利用智能算法，能夠?qū)Ａ拷ㄗh進(jìn)行快速篩選和分類，根據(jù)緊急程度和類型進(jìn)行有效區(qū)分，高效分流至對應(yīng)部門，實(shí)現(xiàn)了意見流轉(zhuǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和串聯(lián)式處理，大幅縮短了處理周期。面對復(fù)雜多樣的建議，數(shù)智技術(shù)提供的算力支持能夠有效協(xié)調(diào)人力、物力、政策資源，強(qiáng)化部門間的協(xié)同合作，使政府能夠更迅速地回應(yīng)群眾訴求。區(qū)塊鏈技術(shù)的引入確保了建議信息在采集、存儲(chǔ)與流轉(zhuǎn)過程中的安全性與真實(shí)性，有效避免信息泄露或篡改的風(fēng)險(xiǎn)。通過數(shù)智賦能，政府對群眾訴求的處理和響應(yīng)效率得以提升。

數(shù)智技術(shù)有助于人民建議征集的多元互動(dòng)。數(shù)智時(shí)代打破傳統(tǒng)“民眾建議—政府處理”的單向模式，構(gòu)建起政府、社會(huì)組織、專家學(xué)者、企業(yè)及群眾等多元主體共同參與的協(xié)同合作生態(tài)。群眾可以通過線上論壇、社交群組等渠道開展討論、交流經(jīng)驗(yàn)、完善建議內(nèi)容，并借助線上協(xié)作平臺(tái)深度參與政策設(shè)計(jì)與實(shí)施過程。通過開放數(shù)據(jù)平臺(tái)與技術(shù)接口，各方主體可對建議數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘、聯(lián)合分析，為建議的采納提供多元視角與專業(yè)支持。數(shù)智技術(shù)的應(yīng)用不僅拓寬了參與主體范圍，而且使得合作生產(chǎn)成為可能，有效提升了建議征集的科學(xué)性與綜合性。

數(shù)智技術(shù)推動(dòng)了人民建議征集的政策轉(zhuǎn)化。借助數(shù)智平臺(tái)的強(qiáng)大功能，群眾建議得以高效數(shù)據(jù)化整合，數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以深度挖掘其中的價(jià)值信息，精準(zhǔn)洞察社會(huì)痛點(diǎn)，明確政策靶向。在政策制定環(huán)節(jié)，數(shù)智模擬評估模型能對不同政策預(yù)案進(jìn)行多方面的效果預(yù)測，降低政策風(fēng)險(xiǎn)，提高可行性。政策成型之際，數(shù)智平臺(tái)依托新媒體矩陣，廣泛傳播政策要旨并深度解讀，同時(shí)廣納民意反饋，為政策調(diào)適優(yōu)化提供依據(jù)。人民建議征集與政策轉(zhuǎn)化深度交融、協(xié)同共進(jìn)，為實(shí)現(xiàn)政策的科學(xué)化、民主化和法治化提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

數(shù)智賦能人民建議征集的主要路徑

精準(zhǔn)化，數(shù)智技術(shù)匹配建議供需。利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，可以有效匹配建議征集的供給與群眾的建議需求，構(gòu)建“民有所呼，我有所應(yīng)”的精準(zhǔn)反饋機(jī)制。通過在線調(diào)查、社交媒體分析、智能問卷等多種方式，全面收集和分析群眾建議。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，政府能夠精準(zhǔn)描繪出不同群體的需求畫像，識(shí)別不同群體的關(guān)切點(diǎn)，精準(zhǔn)開展建議征集。同時(shí)，數(shù)智技術(shù)還能輔助政府部門增強(qiáng)對建議的預(yù)測能力，通過對歷史建議數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，預(yù)判可能出現(xiàn)的社會(huì)問題與民眾需求趨勢，從而主動(dòng)開展針對性的建議征集活動(dòng)。

高效化，智能技術(shù)提升處理效率。數(shù)智技術(shù)中的智能算法可以對海量建議進(jìn)行快速識(shí)別和分類，按緊急程度和性質(zhì)等智能排序，快速分流到相應(yīng)部門。數(shù)智技術(shù)提供的強(qiáng)大算力支持，能夠在面對復(fù)雜的建議處理任務(wù)時(shí)，有效協(xié)調(diào)各種資源，優(yōu)化處理流程，使各個(gè)環(huán)節(jié)之間的銜接更加緊密，大大縮短處理周期。智能技術(shù)自身的演化和學(xué)習(xí)能力，能夠推動(dòng)建議征集體系在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下持續(xù)優(yōu)化和升級(jí)，實(shí)現(xiàn)建議處理的智能化和高效化。

協(xié)同化，數(shù)智技術(shù)促進(jìn)多元參與。數(shù)智技術(shù)促進(jìn)政府、市場、民眾等多元主體高效協(xié)同，構(gòu)建協(xié)同合作生態(tài)。在內(nèi)部協(xié)同方面，政府各部門之間通過統(tǒng)一的數(shù)字化平臺(tái)實(shí)現(xiàn)信息共享與業(yè)務(wù)協(xié)同，能夠?qū)崟r(shí)交流與共享民眾建議信息，共同探討解決方案，避免各自為政的局面，形成強(qiáng)大的工作合力。在外部協(xié)同方面，數(shù)智平臺(tái)能夠廣泛吸納社會(huì)組織、企業(yè)、專家學(xué)者等社會(huì)力量參與人民建議征集工作。通過建立跨層級(jí)、跨地域、跨部門的平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)建議的整合和共享，避免信息孤島和重復(fù)勞動(dòng)，提高整體效能。

透明化，數(shù)智技術(shù)增強(qiáng)公信力。通過數(shù)字化記錄和存儲(chǔ)方式，從征集、辦理到反饋和轉(zhuǎn)化，每一環(huán)節(jié)都在數(shù)字化平臺(tái)上留痕，構(gòu)建可追溯、可查詢的建議處理檔案，有效提升工作的可信度。數(shù)字技術(shù)還能減少人為操作的誤差和漏洞，增加處理的可靠性和透明度。同時(shí)，政府在一定范圍內(nèi)公開建議處理過程與決策依據(jù)，接受社會(huì)監(jiān)督，保障公眾的知情權(quán)、參與權(quán)、表達(dá)權(quán)和監(jiān)督權(quán)，促進(jìn)政府部門及時(shí)回應(yīng)社會(huì)關(guān)切。

系統(tǒng)化，數(shù)智技術(shù)構(gòu)建完整流程。數(shù)智技術(shù)構(gòu)建全面系統(tǒng)的建議征集流程，涵蓋制度規(guī)范、技術(shù)支撐與組織保障等多個(gè)方面。制度規(guī)范體系方面，構(gòu)建數(shù)智環(huán)境下人民建議征集制度規(guī)范，明確主體權(quán)益與工作流程等，給予征集工作制度層面的有力依托。技術(shù)支撐體系則包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)、人工智能應(yīng)用系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)等，為征集工作注入強(qiáng)大技術(shù)力量并確保安全。組織保障體系涉及政府部門內(nèi)部的組織架構(gòu)優(yōu)化、人員培訓(xùn)與能力提升等，保障有專業(yè)團(tuán)隊(duì)與人員負(fù)責(zé)此項(xiàng)工作。通過體系化的構(gòu)建，保障人民建議征集工作實(shí)現(xiàn)常態(tài)化、規(guī)范化、長效化運(yùn)行。

（本文為天津市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃2024年智庫項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：TJSHGZWT24-01，尉建文系南開大學(xué)社會(huì)學(xué)院教授，劉飛系南開大學(xué)社會(huì)學(xué)院助理研究員）

(責(zé)編：羅昕　簽發(fā)：王立國)