作者手记｜为什么公共部门的算法如此特别？

宋锴业

徐雅倩

为什么公共部门的算法如此特别？

作者 |宋锴业、徐雅倩

作者单位 |山东大学、中国海洋大学

原文 |

感谢《社会学研究》编辑部在2026年第1期刊出拙作《人工智能算法何以重构社会治理？——基于中国警务部门算法运作的实证研究》。我们仅以此手记简要呈现这篇文章背后的故事和思考。

这项研究写作缘起和田野过程，均深植于我们长期以来对平台研究的探索。如果把“平台”比喻成一辆汽车，那么“算法”就是这辆汽车的发动机。我们一直以来有个问题萦绕于心：既然算法是平台运行的重要内核，那么我们能不能从实证的角度对其运作逻辑作一个清晰地注解？实际上，社会科学领域的算法研究已经形成了颇为深厚的学术传统，吸引了众多学科视角的关注，他们对算法的作用提供了多维的理论阐释。管理学（如算法对工作和知识模式的改变）、社会学（如算法重构平台劳动关系）、传播学（算法对内容生产的影响）等学科形成了独到分析。我们一边对这些研究产生了浓厚兴趣，敬佩于研究者们深刻的理论洞察力，另一边又从跨界研究中汲取了写作灵感。我们发现在公共部门实地田野中观察到的很多现象无法用既有理论作出信服解释。典型例证之一是，在平台经济领域，许多研究认为，用户受众对平台企业的算法并非完全被动，他们可以通过一系列方法抵抗，甚至可以直接以退出平台的方式规避算法影响。然而，在公共部门尤其是警务领域，公众往往无法以类似方式直接规避算法的影响。在田野过程中，我们逐渐观察和总结出平台社会领域的治理算法与平台经济领域的推荐算法之间有着明显的区别。这些区别是我们开展这项研究最原始的动力。正是这些疑惑，促成了我们动笔撰写警务算法研究一文。

文章的成稿过程不算太漫长，我们长期关注中国数智化转型过程中涌现的新现象和新问题，在持续调研过程中已经心有腹稿，丰富的田野材料也给了我们充分的想象空间。警务部门如何借助算法重构社会治理成为我们不约而同关心的核心问题。这个问题看似很好回答，社会学、公共管理、法律科学以及公安学领域的专业性学术期刊已有讨论。学界尽管分析视角各异，但基本共识是，算法提高了警察犯罪打击的精准度。这是一个符合我们直观想象的发现，人工智能算法等新兴技术的使用确实能够提升包括警务部门在内的公共部门运行效率及其专业判断能力。但这样的发现还远远不够，就像弗格森在《大数据警务的兴起》中的判定，对警务部门应用新技术的洞见，不必局限于针对犯罪活动本身。我们希望能够发现警务部门算法运用更深层的逻辑机制。当然，另一个原因是，我们在起初商定要完成这样一篇选题文章时，就希望成稿后投至《社会学研究》。秉持这一考量，在文章写作成稿过程中，尽管材料比较充分，我们还是特意忽略/删除了一手材料中读者容易联想到的一些耳熟能详的内容，剪掉枝枝蔓蔓，把有限的篇幅尽量用在呈现新的见解。

这里有许多有趣的发现，限于篇幅，仅举一例。在未正式进入田野之前，我们观察警务部门对算法运用时，基本预设是将警务部门作为一个高度抽象的“整体”，似乎警察对算法的使用是“铁板一块”，即不同层级、不同警种对算法的使用都是近似目的。但是实地调研表明实际情况却完全不是这样。省—市—区县的不同层级警务部门对算法的使用目的、特点和应用逻辑有明显的差异性，这是一个颇为有趣的发现，需要对纵向省—市—区县警务部门如何使用算法形成切实的“想象力”。比如当我们去基层警务部门调研时发现，不少警务部门指出他们部门并没有大规模使用算法，即便他们介绍自己开发的某些算法模型，往往是对某类算法主题数据改动形成自己的特色模型。我们在2023年的一次调研结束后整理复盘时“戏称”，越是到了基层，越会发现受访者对算法调研这一主题反应的“不灵敏”。相反，我们常听到的声音是，基层警务部门需要大量时间收集数据，他们更关注数据收集、结果执行、风险预防，以及指出大量警务平台/算法权限来自上级。当我们从基层向上推进调研时，市里和省里警务部门的反应则与基层不同。至此，我们似乎隐隐摸到解释警务算法运行逻辑的“门槛”。不同层级警务部门分担着算法从设计到执行再到前端感知的不同角色和功能，其关注点几尽不同（文章中亦解释了不同之处究竟在哪些方面）。这个发现可以解释我们在实践中发现的很多问题，也可以进一步推演到其他公共部门领域。比如，为什么在我国数字公共服务领域，省级政府会统一创制一个政府平台公司来提供全省标准化的数字公共服务，这些政府平台公司可能会在全省范围内进行一体化的平台建设。这里也涉及省、市、区县一级政府部门的再定位和角色功能转变。我们在《管理世界》2025年第4期文章中对此进行了较为细致的阐释，也涉及对不同层级政府部门应用逻辑的纵剖面的观察。我们对这些类似现象的基本判断是：省级政府统一做的“大平台”和“大算法”，不只涉及规模体量需求或成本安全要求，背后蕴含着网络空间中不同层级治理权力结构的潜在改变。而这种新的权力结构与原有结构的“碰撞”可能带来何种结果，亦是我们下一个阶段需要关注的核心议题。

在文章成稿投到《社会学研究》编辑部后，匿名评审专家对这篇文章提出了更高的要求，给出了相当中肯和宝贵的修改意见。就像前面讨论的那样，我们虽然发现了警务部门算法运作过程中的一些“反常识性”“出人意表”的发现，但对警务部门算法分层这个现象的概括缺乏深度学理化，更偏经验描述，专家们给出了非常精到意见。因此，我们又花了很长的时间思考如何针对这个现象提炼出一个更准确的表述。我们字斟句酌之后，将其改为“算法集约化”，这个概念相对于原概念而言更能体现理论统摄性。在此基础上，我们又对算法集约化的概念进行了细致说明，并指出这种现象模式不仅仅是警务部门独有。

行文至此，回到开篇抛出的问题，深入田野之后，我们为什么感触到公共部门的算法如此特别？这个问题，至少可以从三个层面加以理解。一是公共部门的算法具有相对于私营部门算法的特别性。这些特别性是在文章引言中着重强调的无法退出性、权力嵌入性和有限透明性。这几重属性构成了我们对公共部门算法特殊性的基础理解，而警务部门的算法特殊性则最为典型。二是公共部门的算法在功能运作上具有相对清晰的层次性差异，省—市—区县对算法的理解和运用有不同的逻辑和定位。这也进一步启发我们，线上网络空间中公共部门的诸多治理要素和机制相对线下物理空间已发生了显著的改变。不同层级、不同部门的角色和权力在平台算法塑造的线上网络空间中产生了种种新变化。这些中国数智化研究的“蓝海”还有待研究者们继续挖掘。三是公共部门算法之所以特别，是因为它的设计、运作和优化更能体现出当下的多元叙事，政府、平台企业、公众等各个主体如何基于平台算法形成新的关系结构，这种结构如何在公共服务、社会治理等诸多场景中发挥作用，值得我们不断观察和反思。进一步而言，相对于前数智时代，当下数智时代田野研究的学术想象力和可想象空间发生了极大变化，理论建构的逻辑和内涵也在发生变化。从“科层叙事”到“平台组织叙事”，从“平台企业”到“政府平台公司”，从“属地物理空间”到“跨域网络空间”，现实中仍有诸多富有学术魅力的新问题、新现象和新场景值得我们深入挖掘和探索。

最后，对所有帮助过我们的师友同仁敬申谢忱。这篇文章的成稿过程离不开受访者的支持，尽管警务部门的工作相当繁忙，但是许多受访者接受了我们的访谈，并对研究表现出高度的配合、信任与支持。当然，调研过程中也有些许遗憾。2024年初夏，本文的第二作者徐雅倩带队将与交警大队访谈。恰逢“中考”，多数交警都需要外出执勤。虽然彼时没有完成对交警的访谈，但也切实感受到不同警种在各自领域为了维护社会治安秩序所付出的巨大努力和辛劳，谨对各位警务工作者致以敬意。文章的完善和优化还要特别感谢匿名评审专家，他们中肯的意见引导我们深化对研究问题的思考，文章质量得到明显提升。感谢编辑部杨可老师、何钧力老师先后给出的宝贵建议，何钧力老师在校对环节细致、耐心而又严谨的工作使这篇文章最终得以完整的面貌呈现给读者，在此也向各位无私的编辑部专家致以由衷谢意。