【治理与反思】如何确定被开放的数据集：政府官员在开放数据政策实施中的信息行为
类别：政府治理
导言
（文献来源：Yang, T. M., & Wu, Y. J. (2021). Looking for datasets to open: An exploration of government of ficials' information behaviors in open data policy implementation. Government Information Quarterly,38(2):101574. DOI: 10.1016/j.giq.2021.101574）。
研究问题
近年来，政府数据开放逐渐成为全球各地政府的重要政策安排(Open Knowledge, 2017; World Wide Web Foundation, 2018)。在2014年拥有开放数据门户网站的国家数量是46个，到2020年增加到153个(United Nations and Department of Economic and Social Affairs, 2020)。政府数据开放被认为是开放政府的关键内容。公开政府的原则包括透明度、参与、合作，均能通过公众对政府数据的使用体现(Janssen, Charalabidis, & Zuiderwijk, 2012)。当政府提供便利的、可获取的数据时，公众可以检索、分析政府数据，还可利用工具技术将政府数据与其他数据结合，为社会带来新的应用与价值。
在开放数据政策实施的过程中，政府官员首先搜集相关数据集并确定数据集发布的优先级(Attard,Orlandi, Scerri, & Auer, 2015)。然后政府官员会通过一系列信息行为来查找相关信息以实践开放数据政策。然而，有关研究信息行为的研究仍然有限。具体来说，本研究使用定性的方法，对开放数据政策实施经验丰富的政府官员进行半结构化的访谈，继而进行分析。信息行为通常由一系列相互关联的概念组成，包括信息需求informationneed、信息搜寻informationseeking、信息来源informationsource,和信息使用informationuse，因此本研究关注以下5个研究问题：
(a)在政府官员寻找实施数据开放政策所需的信息时，他们的信息需求是什么？
(b)信息需求的驱动因素是什么？
(c)信息检索的信息来源是什么？
(d)选择信息来源的标准是什么？
(e)影响政府官员信息行为的干预变量是什么？
开放数据集和政府开放
在全球数据开放的运动中，负责实施开放数据政策的政府官员在建立可持续的开放数据生态系统方面发挥了关键性作用(Dawes, Vidiasova,& Parkhimovich, 2016)。政府官员需要先搜集数据集，然后从中选择适合开放的数据集(Lee et al., 2014)。但政府官员往往经验有限，也不存在详细指导方针(Albano & Reinhard, 2014)。同时，学术界对政府官员搜集、选择开放数据集过程的研究也有限。因此，本研究试图进一步研究政府官员在搜索数据集和选择开放数据集的信息行为。像Case和 Given指出的那样，信息行为由一系列相互关联的概念组成，包括信息需求、信息搜寻、信息来源和信息使用。
信息搜寻是否被触发，可能与个体对任务信息需求和相关情境因素的感知有关(Bystrom & Jarvelin, 1995)。同时，个体所处的组织或环境因素也至关重要(Savolainen, 1995; Xie, 2009)。情境因素中，如间安排（紧急程度）和任务驱动（分配或自发）影响个体对信息需求重要性的评价、影响信息来源的选择。此外，价值观和态度、物质资本(资金等)、社会资本（联系网络）、以及文化和认知资本也会对信息搜寻活动产生影响(Johnson & Meischke, 1993; Savolainen, 1995)。因此可以推断，个体拥有的物质、社会和文化资本是引导个体搜寻和利用信息的基础。
信息行为模型
已有研究构建了信息行为模型，以探索人们寻找和使用信息的复杂性(Case & Given, 2016)。Wilson（1997,1999）通过对不同领域的研究进行研究，归纳提出信息行为的扩展模型，认为这个通用模型可以应用于探索信息行为的不同情境：第一阶段是在特定情境中，个体遇到不确定性，认识到知识缺乏的现象，继而触发相关信息需求。第二阶段是信息搜索，即搜索和选择相关的信息来源，以检索所需的信息。结果表明，主动搜索通常是主要模式，有时涉及被动注意、被动搜寻、持续搜索等其他模式。第三阶段是信息使用并形成反馈循环。对获取的信息进行评估和使用，如果需求没有得到满足，则过程重新开始。
研究设计和研究方法
案例选择
本研究采用案例研究的方法来回答所提出的研究问题。Yin (2013)指出，案例研究法帮助研究人员探索和理解一组相关事件“为什么”或“如何”发生，适用于事件在现实生活中发生并不受研究人员的控制的情况下。具体来说，本研究关乎中国台湾政府的开放数据政策实施。自2005年《政府信息自由法》发布以来，中国台湾政府逐步制度化公众对政府信息的获取。近几年，台湾地区开放数据政策的实施受到了公共部门和私营部门的共同高度关注。2012年，台湾地区领导人要求研究、发展和评估委员会（2014年重组为发展委员会）制定实施开放数据的相关政策。Data.gov.tw于2013年首次亮相，成为中国台湾政府的官方开放数据门户网站。该网站数据集目前为48,611个（截至2020年12月23日）。台湾包括台北、新台北、桃园、台中、台南和高雄等六个主要城市都采纳了《数据开放宪章》，是亚洲这方面的先驱城市。据全球开放数据指数(Open Knowledge, 2017)，台湾政府在2016、2017年都位列该排行榜的第一。因此，能够为本文探索性研究提供丰富的信息。
数据搜集
本研究通过对拥有丰富的数据开放经验的政府官员进行访谈来收集定性数据。研究人员采用滚雪球的抽样方式来确定访谈对象。研究人员依靠个体社交网络和台湾电子治理研究中心，来确定并联系发展委员会(NDC)的关键人。NDC是台湾地区行政院的政策规划机构，多年来负责制定开放数据政策。最后，本研究研究确定15名访谈对象：9名受访者来自省级政府机构，职业包括副经理、经理、分析师、科长、主任等，6名受访者来自台北、新台北、桃园、台南和蔡易等地方政府机构，职业包括分析师、主任、科长、经理、主任、委员会主任等。所有受访者都在各自的政府机构实施实施开放数据政策中发挥重要作用。
本研究采用半结构化访谈。在访谈提纲之外，研究人员有时会改变访谈问题的顺序。当受访者披露重要信息时，研究人员就该问题进行探究。访谈平均持续时间约为1小时30分钟。
数据分析
访谈数据用繁体中文转录和分析，并将重要内容翻译成英文撰写报告。采用归纳方法来识别访谈内容的共同模式。数据分析的方法采用 Strauss和Corbin（1998）提出的扎根理论方法，分为开放编码、主轴编码和选择编码三阶段编码。在开放编码的过程中，首先对访谈数据进行逐行审查，根据数据的异同对数据进行分解、比较、概念化和分类。开放编码的结果是一系列表示数据思想和意义的初始概念和基本范畴。第二阶段主轴编码，基于开放编码的结果进一步整合分类。具有相似含义的编码被分组在一起，进一步分类形成主范畴和副范畴。在轴向编码过程中产生了66个概念，这些概念分别被分配给主范畴和副范畴。最后得到五个主范畴：信息需求、信息搜寻、信息来源、信息使用和干预变量。最后一阶段选择性编码，旨在轴向编码得到的概念、范畴和相互关系，并确认解释与观察到现象之间的对应关系。采用的软件为Atlas.ti。
结果
信息需求的驱动因素
研究识别出了信息需求的驱动因素，可分为内部和外部驱动因素。内部驱动因素是自我参与和机构领导，它们在各自的政府机构中起到重要作用。就外部驱动因素而言，上级政府和同级政府机构是通过公共部门内部的官僚主义和立法驱动数据开放。开放数据倡导者是公共部门传统官僚体系之外的驱动因素，包括公民、学术界、非营利组织和企业等。具体如下：
自我参与
数据分析结果显示，一些受访者一直热衷于在以创新的方式提供公众服务，甚至其中一些人在开放数据运动之前就已经向公众提供政府数据了。因此，这些政府官员赞同开放数据原则、重视基础设施建设、更积极实践开放数据政策。一个政府机构的一名主任说到（P1）：
“……实际上，早在被要求实施开放数据政策之前，我们就已经通过网络向公众公布非敏感性政府数据。我所在的政府机构一直是开放数据的倡导者，我们一直认为，公民有权知道我们有哪些数据集。我们一直相信认为这是正确的发展方向……”
机构领导
此外，一些受访者指出，政府机构领导层的参与是推动施行开放数据政策的有力驱动，特别是在领导人信任该政策并支持相关倡议的情况下。一名科长描述道（P3）：
“……在开放数据倡议刚开始时，我坚信机构领导在开放数据政策执行方面发挥关键作用。对机构领导的要求绝对是推动下属进行数据集开放的最大驱动因素之一……”
上级政府机构
上级政府机构的高层权威也被发现是驱动受访者实施开放数据政策的主要驱动力。例如，当把政府数据开放当作是一项重要政策时，台湾地区领导曾要求每个台湾省政府机构在2013年底之前至少开放50个数据集。正如一个政府机构的助理（P10）所说：
“……我为什么要实施开放数据策略？当然是因为我所在的机构必须这样做。发展委员会要求我们开放数据集。因此，我们收到了一些进一遵循的指示……”
同级政府机构
一些受访者还表示，如果他们的同级政府机构正在实施开放数据政策，他们对实施开放数据政策的犹豫将会减少。同时他们会逐渐受到同级压力的影响，并效仿。地方政府机构一位分析师（P8）解释道：
“……我将台北市作为创新榜样。我发现，台北市的许多政府都在开放数据集。同样，我注意到，其他地方政府的许多机构都实施了开放数据政策。因此，我认为没有理由再犹豫，我们也应该开放我们的数据集……”
开放数据倡导者
关于官僚制度之外的外部驱动因素，采访结果表明，个体倡导者要求政府机构开放数据集，以提升政府透明度。受访者表示，环境保护工会等非营利组织已要求政府机构发布有关空气、水和噪音污染的数据集。不同学科的研究人员和不同行业的私营企业也要求政府提供数据以进行研究、开发商业应用。具体来说，外部驱动因素通过社交网站、媒体、联盟等各种渠道形成公众舆论和压力，推动政府机构开放数据集。
驱动因素的影响
除了直接影响外，一些驱动因素通过其他驱动因素产生间接影响。比如，受访者表示，数据倡导者推动形成的公众舆论和压力可能对政府机构领导和上级政府产生影响，所有这些因素都对受访者产生直接影响，并触发他们实施开放数据政策时的信息需求。有趣的是，不同驱动因素在不同的阶段的影响程度也不同。例如，机构领导层和高级权威机构被认为是主要的驱动因素，在开放数据政策实施的早期阶段的影响尤其重要。另一些驱动因素，如同级政府机构，在早期阶段的影响程度比较轻。但随着越来越多的政府实施开放数据政策，同级政府在后期的影响变得深刻。
讨论与结论
本研究探索了政府官员在搜集和选择开放数据数据集时的信息行为。文章讨论了政府官员的信息需求和驱动因素、信息来源的采用和选择，以及相关的干预变量。与Wilson（1997年）的信息行为模型一致，开放数据政策实施是一个不断进行的过程，但政府官员之间的交换行为是循环迭代的。政府官员会不断产生新的信息需求，通过信息搜寻以扩展现有信息基础，然后利用获得的信息来满足迭代周期中的信息需求。
识别到的信息需求，包括“什么是开放数据”、“如何实现开放数据”、“要开放数据集”和“开放数据集的优先级”，代表政府官员在搜索和选择开放数据数据集时碰到的不确定性。本文研究的结果与Leckie等人（1996年）研究结果相一致，类似的，在开放数据政策的持续实施过程中，政府官员不断地遇到新的信息需求，而信息需求的内部和外部驱动因素包括自我参与、机构领导、高层次权威、同级政府机构、开放数据倡导者等。
本项研究表明，政府官员通过各种信息来源寻找信息，包括个体拥有的知识和经验、该机构网站、信息系统、相关法律法规、该机构业务单位、其他机构的官员和门户网站、开放数据座谈会、研讨会和论坛，媒体和社交网站。本研究发现新的分类方式，将信息员分为被动或主动信息来源。此外，本研究还探索了影响政府官员选择信息来源的标准，包括熟悉度、可信度、成本、及时性、可访问性、格式、质量，这与Leckie（1996）等人对个体信息来源认识的研究一致。
附参考文献附参考文献附参考文献
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