智慧城市建设推动社区治理实践创新

社区是党和政府联系及服务居民群众的"最后一公里",社区治理现代化是国家治理现代化的重要组成部分.推进首都治理体系和治理能力现代化,社区治理的理论与实践创新必不可少.本文以大数据技术为视角,立足于北京市大力推进智慧城市建设、布局城市全域应用场景、一体推进数字社会建设的政策背景,从智慧社区应用目标谱系出发,通过全域集数据模型,以标准化的城市基础信息编码体系为基础,面向城市数字化治理和精细化管理需要,基于全域大数据关键技术解决社区治理全域应用场景问题,推动社区治理智慧服务与精细化管理,同时促进智慧北京建设及相关高精尖产业发展.     

大数据时代"通过设计保护数据"的元规制

大数据时代,个人数据保护面临新的威胁和挑战,主要集中于数据收集、分析、使用等阶段."公平信息实践原则"作为个人数据保护的重要原则,难以有效应对大数据带来的挑战,尤其是"信息自我管理"理论和"告知-同意"工具出现失灵."通过设计保护数据"的基本主张是将个人数据保护纳入设备、产品或服务的设计过程,体现了"通过设计保护隐私"和"代码即法律"的理念,可以有效弥补个人数据保护和技术设计之间的差距,成为"公平信息实践原则"的重要补充.我国在未来的个人信息保护立法中,应当构建"通过设计保护数据"的元规制模式,将"通过设计保护数据"作为个人信息保护的基本原则,制定相应的技术标准,鼓励实施适当的认证机制,从外部刺激企业自我规制,强化"通过设计保护数据"的实施.     

针对生物识别信息的刑法保护:现实境遇与完善路径——以四川“人脸识别案”为切入点

当前生物识别信息在我国社会中的运用呈现逐年递增的趋势.生物识别信息具备本体特殊性和社会特殊性,这决定了其具备与普通公民个人信息不同的重要性,应受到刑法的特殊保护,但我国既定刑事立法对生物识别信息并未进行任何形式的特殊保护.可运用实质解释的方法,在不违反罪刑法定原则的前提下,充分利用两高《解释》第5条中第1款第10项和第2款第4项这两个兜底条款,将"侵犯生物识别信息5条及以上"认定为"情节严重",将"侵犯生物识别信息50条及以上"认定为"情节特别严重",由此降低针对生物识别信息原本的入罪和法定刑升格的数量,最终实现对生物识别信息的特殊刑法保护.     

局部平稳部分线性面板数据模型的统计推断

部分线性模型是一类非常重要的半参数回归模型,由于它既含有参数部分又含有非参数部分,与常规的线性模型相比具有更强的适应性和解释能力。文章研究带有局部平稳协变量的固定效应部分线性面板数据模型的统计推断。首先提出一个两阶段估计方法得到模型中未知参数和非参数函数的估计,并证明估计量的渐近性质,然后运用不变原理构造出非参数函数的一致置信带,最后通过数值模拟研究和实例分析验证了该方法的有效性。     

只有脚踏实地 方能行稳致远

大潮起珠江,放眼看未来。站在“两个一百年”的历史交汇点,中国统计迈进了“十三五”规划圆满收官、“十四五”规划开局起步的新征程。广东省统计局多次召开座谈会,解剖数据,把脉经济,深入浅出谈及涉统话题,正确看待地方经济增长,提出统计事业发展只有脚踏实地,方能行稳致远的共同理念。     

大数据环境下基层图书馆数字阅读的推广

图书馆是一个巨大的信息储藏库,是我国文化建设的重要场所,其中蕴含的丰富储藏资料是一笔宝贵的财富。数字阅读是一种新型阅读方式,相较于纸质阅读来说,由于其在空间存储、内容形式与使用阅读方式等方面的优势,在大数据环境下受到广泛欢迎。但是现阶段我国基层图书馆普遍存在数字资源利用率较低的问题,因此需要推广数字阅读以促进基层图书馆的发展。本文从分析我国基层图书馆数字阅读现状入手,结合推广要素,探究基层图书馆数字阅读推广策略。     

未来十年,企业需坚持“五化”

随着大数据的积累以及智能化时代的到来,企业在组织架构和人力资本管理上也需要积极拥抱数字化变革,打造一个自我管理型与赋能型的组织,并用认知升维和管理微粒化实现企业的平台化管理,以应对数智时代对企业管理和人力资本提出的更高要求。     

我国国民经济核算体系基本框架

国民经济核算是监测分析国民经济运行状况的有效工具,是加强宏观经济管理调控的重要基础。了解我国国民经济核算体系的基本框架、主要内容,将有助于我们更好地理解国民经济核算数据,提高有效运用国民经济核算资料分析研判宏观经济运行状况的能力。我国国民经济核算体系的建立与发展。     

大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。     

职场监视5.0下劳动者个人数据保护的困境与出路

算法技术促使职场监视进行了5.0升级,由此造成的侵权风险以"数据收集"与"数据处理"为技术路径嵌入算法雇佣决策,凸显劳动者个人数据保护对规制算法技术侵权风险的意义.反观我国劳动者个人数据保护方式,无论是"用人单位的数据治理义务"还是"劳动者的个人数据赋权"在职场监视5.0下均面临诸多困境.基于此,应以数字人权、场景理念、预防原则、比例原则、人对机器的控制以及社会对话等六大基本理念为指引修正"用人单位的数据治理义务"与"劳动者的个人数据赋权",有效保护劳动者的个人数据.