大數據成為反腐利器新算法體系精準發現疑似問題線索

　　如何從碎片化、結構化的電子政務大數據中發現疑似問題線索？

　　中科院計算所的研究團隊經過長期研究找到了答案。

　　“在不同電子政務系統產生的偶然數據中蘊含著具體人、具體事的必然章法和趨勢。”在中科院計算所研究員方金云看來，大數據具有使小惡小善振蕩放大的力量，有助于從電子政務數據中精準發現疑似問題線索。

　　將權力裝進數據的籠子

　　自2009年起，方金云團隊在國家“863”計劃“基于先進計算架構的高性能空間分析中間件”等相關項目的支持下，進行了信息技術、空間信息技術和紀檢監察業務交叉研究。

　　他們將數據治理技術對接電子政務業務系統，利用數據比對、疊加和交叉驗證等方式，解決了電子政務數據中存在的信息語歧、過載和缺失等問題，在確保匯集數據“全、準、新”的前提下，建立了從電子政務數據中發現疑似問題線索的方法和算法體系。

　　監督的觸角覆蓋到哪里，數據的探針就感知到哪里。

　　這套方法被中國工程院院士廖湘科等專家鑒定為國內領先水平，可用于電子政務大數據的深度挖掘分析，分析地方經濟社會治理中存在的問題。

　　“從2013年開始，我們選擇了貧困縣修水、百強縣寧鄉、中等城市懷化和副省級城市沈陽等地進行試點驗證。”方金云告訴《中國科學報》，他們主動融入紀檢業務，以紀檢骨干為師，調閱分析大量案件檔案，持續改進和完善疑似問題發現方法，并形成了具有可復制性的分析模型、算法和工具。

　　對民生資金使用有效監督

　　對權力的監督，首先要看好錢袋子。

　　針對國庫支付中存在的“監管真空”和“監管缺位”問題，以及審計中的“數據藩籬”和“業務黑盒”等問題，他們建立了國庫資金的分析規則和規則分析方法，可有效發現民生資金中存在的腐敗問題線索。

　　以城市低保為例，方金云介紹說，如社區干部與城市低保是互斥關系，城市低保領用名單的集合與社區干部名單集合求交結果應為空。

　　若實際非空，非空集合就是涉嫌違規領取低保的社區干部疑似問題線索。用這種方法，還可以同時分析出應納入而未納入的低保戶。

　　“民生資金有沒有改善民生？大數據看得清。”修水縣紀委副書記、監委副主任陳小平說，“民生資金項目大數據監察平臺，對加強民生資金特別是扶貧資金的監管，效果非常好。”

　　行為軌跡分析堵住監督漏洞

　　政務數據是各級干部日常工作中形成的直接或間接的真實記錄。如何從這些瑣碎、公開的數據中發現行為痕跡，特別是疑似問題的行為痕跡具有挑戰性。

　　“我們采用網絡分析法，建立人—事為節點的異構網絡模型，并根據權力清單對事—權進行空間分割形成超維曲面，攻克了行為痕跡并行搜索方法。”方金云以工程項目為例介紹道，通過系統的行為軌跡分析，可以發現在工程建設中，哪些單位或部門問題比較多，哪些工程項目問題比較多，哪些環節問題多，從而可以發現工程建設中存在的普遍性問題，通過制定制度堵住漏洞。

　　中共沈陽市紀律檢查委員會來函反饋：通過中科院計算所的相關技術，系統初步自動發現疑似問題線索31367條，涉及人員3003人，涉及金額2950萬元。

　　另外，系統還發現了工程建設領域許多問題，相關問題已入庫轉交給區縣紀委及紀檢組去核實，并實現全程留痕，從而較好地解決了“錢從哪里來，花到哪里去，干了什么事，效果怎么樣，有沒有問題”。

　　方金云對《中國科學報》表示，中科院計算所將與沈陽市紀委監委聯合成立大數據監督技術研究中心，以沈陽市正風肅紀監督，營商環境優化為試驗田，繼續推進大數據、人工智能、區塊鏈等契合時代發展的信息技術在紀檢監察領域的深入應用，為我國社會治理體系和治理能力現代化建設提供“計算所智慧”，為全面從嚴治黨戰略部署提供落地的技術方案。