王康庆
一直以来，习近平总书记高度重视社会矛盾纠纷的治理工作，要求“做好应对任何形式的矛盾风险挑战的准备”〔1〕，强调“将矛盾纠纷化解在基层，将和谐稳定创建在基层”〔2〕。2022 年10 月16 日，习近平总书记在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告中特别强调要“完善网格化管理、精细化服务、信息化支撑的基层治理平台，健全城乡社区治理体系，及时把矛盾纠纷化解在基层、化解在萌芽状态”〔3〕。鉴于此，在数智时代应该积极创新治理工具，推进数据赋能，建立健全大数据辅助科学决策和社会治理机制，从而提高预测预警预防各类风险的能力，增强社会治理的预见性、准确性、高效性，更为多元有效地化解社会矛盾纠纷，实现政府管理和社会治理模式的创新。事实上，以大数据技术作为治理手段，能够有效推动社会矛盾纠纷治理走向智能化、法治化，通过现代化的社会治理手段来夯实“中国之治”的基石。质言之，当前我国社会正发生着深刻变革，以互联网、大数据、云计算、人工智能为代表的数智技术的快速发展，正重塑政府治理和推动数字化转型，传统意义上基层社会的内涵已经发生深刻改变，并逐步形成现实与虚拟交织的人类活动的新型底层社会逻辑。社会矛盾纠纷的形态也在迅速演变，不断冲击既有的社会矛盾纠纷化解制度与化解体系，时刻考验着国家的治理效能与治理体系。现有的化解社会矛盾纠纷的知识体系越发难以应对日趋复杂的社会变迁，应该全面审视社会发展的新趋势、新特征、新构架，更新社会矛盾纠纷的治理机制。
人类社会业已进入数字社会，而人类文明也逐步进入数智文明时代，数字化给社会发展和社会治理带来了全新的挑战。一方面，快速发展的数字技术正在模糊现实与虚拟的界限、塑造全新的社会关系模式，使不确定性风险持续增加；
另一方面，为技术进步制定新的社会治理政策，需要充分认识智慧生态下现实与虚拟交织的社会如何变化和运作。〔4〕事实上，虽然当前国内关于社会矛盾纠纷化解的研究已初具规模，但是在具体实践中，仍会因为纠纷化解机制的固有不足而导致一定的争议。
第一，在当前社会矛盾纠纷数字治理体系中，对矛盾纠纷化解重视多，而对矛盾纠纷发现关注少。既有研究非常重视采用不同模式、手段、方法化解矛盾纠纷，比如在机制构建中关注治理模式优化，着力推动集成治理模式的实施，其核心是调动社会协同和公众参与的力量，努力形成治理合力，持续提升治理水平效能，并且在治理过程中同步推动各类网格化智慧治理平台的宏观运作机制建设。然而，虽然现有机制能够充分发挥数字效能在事后化解矛盾，但是在实际运行过程中却缺少事前对矛盾纠纷发现机制的研究。事实上，这种机制过度关注事后矛盾纠纷的化解与处置，却对矛盾纠纷的产生与发展演变研究不足，有可能在实践运用中造成纠纷解决机制缺乏发现问题的能力，导致机制本身无法发挥效用甚至可能沦为形式。
第二，当前社会矛盾纠纷解决的数字治理机制所采用的传统手段运用范围较广，但是技术手段的创新性却相对不足。有的行政部门和研究团队重视裁定、调处在化解矛盾中的运用，习惯于用行政命令处理矛盾。在纠纷解决机制的具体运行过程中，现有机制强调推进多元一体的纠纷化解工作体系建设，研究政府与社会组织的互嵌式体系运行，并在治理方式上积极推动创新。具言之，当前纠纷解决方式逐渐呈现“百花齐放”之势，比如新乡贤的介入机制、线上化解机制、授权式协商机制、妥协式化解机制等新颖的纠纷化解方式。但值得注意的是，上述模式的创新大多是机制创新，在技术模式上鲜有突破，并未积极地在纠纷解决机制中引入新兴技术手段，导致数智技术的革新没有转化为解决纠纷的生产力。事实上，技术上缺乏创新已经在实践和研究中导致精准解纷能力不足，调解队伍解纷能力缺乏，多元参与主体解纷合力不足等问题〔5〕，因此根据纠纷解决机制的实际需求引入新兴技术并转化为技术效能便显得尤为重要。
第三，当前社会矛盾纠纷解决的数据平台建设虽然如火如荼地展开，但是不同平台之间缺乏有效的融合互通渠道，各个机制之间存在“各自为政”的现象。为更加有效地化解矛盾纠纷，有的地方和部门在数据平台建设方面不断加大投入，以期能充分发挥数字技术的效力。但是在研究中也发现，不同部门之间甚至同一部门不同单位之间的数据融合共享非常困难，严重制约了数据功能的发挥和矛盾纠纷发现与化解机制的发展，这导致在矛盾纠纷化解的网络化和体系化建设中仍然存在各自为政的碎片化困境。鉴于此，当前的纠纷解决机制中亟需加强矛盾纠纷源头共治，从而推动以新时代“枫桥经验”为借鉴的矛盾纠纷源头治理模式向法治化转型，并且在此过程中强调关注矛盾纠纷在具体领域或地区的不同呈现形式，以及特定类型矛盾纠纷的生成原因与化解机制。
总之，伴随数智时代的不断发展以及当前社会的转型变迁，一方面，各种矛盾纠纷的类型不断演变，新的问题和新的矛盾纠纷层出不穷；
另一方面，传统矛盾纠纷的发现和化解机制遇到新的挑战。事实上，数智时代的技术进步并未完全应用于社会矛盾纠纷的研判和化解中，当前的理论研究也未能与实践工作形成良好的互动关系。鉴于此，在数智时代的背景下，应该基于实践中的前沿探索与各类数据资源构建解决矛盾纠纷的数智治理体系，剖析社会矛盾纠纷化解的现实困境，并借助结构化数据、非结构化数据、社会风险感知数据来构建社会矛盾纠纷全量数据汇聚的数智公共服务平台，打通数据壁垒，形成社会矛盾纠纷数据融通，推进矛盾纠纷的治理转型升级。
数智时代的到来对于社会矛盾纠纷的治理既是机遇也是挑战。随着互联网、大数据、云计算、人工智能为代表的数智技术的快速崛起，社会矛盾纠纷的类型与生成领域呈现出新特征，社会矛盾纠纷的化解愈发错综复杂。在现实中，社会矛盾纠纷的治理遭遇前所未有的挑战，唯有在剖析困境原因的基础上充分运用数字化改革跨场景的优势，方能实现数智时代社会矛盾纠纷化解的治理转型。
（一）社会矛盾纠纷化解的现实困境
在当前社会，化解社会矛盾纠纷的职能主要分散在法院、公安、信访、司法等不同部门，具有非集中化、低智能化等特征。〔6〕目前各地的矛盾纠纷化解现状主要呈现以下态势：第一，矛盾纠纷化解流程不畅。矛盾调处业务流程不畅，缺乏高效、统一、协调的工作流程机制，相关单位部门之间缺乏配合和衔接。〔7〕第二，矛盾纠纷化解效率不高。矛盾纠纷分散在各业务部门的系统平台，而各系统平台对矛盾纠纷分类和颗粒度均不一致，各系统数据碰撞难以融合。各部门之间多头治理，缺乏协调沟通，调处效率不高。第三，矛盾纠纷化解成效不足。矛盾纠纷主要运用“头痛医头，脚痛医脚”的事后处置模式，着力于既发矛盾的应急处理，尤其是关注严重的矛盾纠纷，缺乏防范意识。而事实上，有的社会矛盾积怨已久化解难度较大，且矛盾纠纷化解不够彻底，这导致社会矛盾如果不及时解决就会“反复发作”，甚至导致“民转刑”的现象。第四，矛盾纠纷化解质量不佳。矛盾调处流程未能形成闭环，社会矛盾纠纷的化解往往缺乏事后的跟踪反馈，不够重视化解的质量，后续缺乏跟进、反馈和再处置流程。质言之，数智时代对矛盾纠纷的化解应当不断推进数据赋能，增强对矛盾纠纷的预警研判和有效化解的体系性研究，同时应该在化解矛盾的过程中积极回应实践需求，只有暴露在实践中的纠纷解决难题才是纠纷解决机制下一步的优化重点。在当前的实践中，部分地方已经结合大数据展开一定的矛盾纠纷智能预警与精准化解的实践探索。例如，多元化纠纷解决机制改革的眉山经验、马鞍山实践探索、重庆“易解”平台建设等，这些实践现状为后续纠纷解决机制的优化提供了经验，应该在对比分析之后将其作为下一步的发展方向。
总之，在当前的社会矛盾纠纷数字治理体系中，相关机关已经逐渐认识到纠纷化解面临的现状与难题，所以需要在贯彻良法善治、推进国家治理体系和治理能力现代化的前提下推动制度改革，将良法善治的价值理念融入基本原则条款及整个制度体系构建中〔8〕，从而扭转当前矛盾纠纷治理的不利现状，同时在应用技术时防止陷入技术主义陷阱，在纠纷解决过程中保持人文关怀。〔9〕质言之，在治理过程中需落实数字化改革决策部署，以数字化撬动社会矛盾调处化解工作创新发展，加快社会矛盾纠纷调处化解资源、组织、流程数字化再造，推动矛盾纠纷全量掌控、调解资源全面整合、调解机制更加完善、协同应用更加高效、矛盾风险闭环处置，为社会矛盾风险研判和场景应用的创新与深化提供海量数据支撑，规划建立全量社会矛盾纠纷风险数据库，实现矛调相关信息的全面汇聚、分类治理和专题分析，从而真正借助数字化治理来改变矛盾纠纷治理的现状。
（二）社会矛盾纠纷化解困境的原因剖析
在数智时代，虽然各地在实践中探索矛盾纠纷化解取得一定成效，但依然面临一定的现实挑战。造成社会矛盾纠纷化解困境的原因主要体现在以下方面：其一，系统平台多、数据互通少。在实践中，矛盾纠纷治理分散在各业务部门的系统平台，如大调解平台、欠薪预警系统、110 联动平台、基层治理系统、交通调解系统、网络调解系统等，无法形成治理合力。尤其是当前各系统、各部门、各条线都尝试建设一套属于本单位的大数据智能化应用系统平台，从而暴露出平台系统林立、信息孤岛遍地等现实问题。各系统平台之间由于各种原因导致相互之间建设标准不统一、共享互融不通畅，相应的系统间数据难以实现互联互通，进一步导致社会矛盾纠纷底数不清、感知不灵。其二，应急处置多、事先防范少。以往的信息平台和工作机制主要着眼于对社会矛盾纠纷的化解处置，在“治已病”上下功夫。此外，在矛盾纠纷事先防范的理论研究与实践探索中，智能化的矛盾纠纷风险监测预警防范体系尚有进一步发展的空间，预警防范体系既未能对矛盾纠纷数据进行充分分解后抽象和全面掌握，又始终无法有效解决原始数据向结构化、应用化知识的转化，因此无法有效实现对社会矛盾纠纷风险演化规律的动态感知。其三，面上落实多、精准处置少。社会矛盾纠纷的化解经常需要跨行业、跨领域、跨部门、跨区域，协同解决难度较大，往往停留在面上落实的层次，从而引发矛盾纠纷处置陷入联而不动、整而不合的困境中，导致矛盾纠纷多头受理但调处效率不高。此外，缺乏对矛盾纠纷的精准刻画呈现和分析研判，防范化解矛盾风险的能力有待提升。其四，线性处理多、闭环跟进少。流水线式应对处理思维和矛盾纠纷接单子式处置方式，导致矛盾纠纷的源头定位与成因追溯长期被忽视。事实上，由于对矛盾纠纷缺乏闭环管控的思维，并且在矛盾纠纷处理完毕之后缺乏后期的跟踪反馈，所以不能及时跟进后期的处置，导致某些矛盾纠纷反复发生，甚至在不断升级后引发“民转刑”案件。鉴于权利自由是现代社会公民的基本人权〔10〕，如果在纠纷治理过程中过分强调秩序维护而牺牲公民个人的基本权利，就会激化矛盾且阻碍社会的和谐发展。
（三）域外纠纷解决机制的经验借鉴
在矛盾纠纷治理机制中，众多国家都从理论和实践方面不断探索，尤其是在许多西方国家民众诉讼需求大幅度上升的背景下，替代性纠纷解决机制（以下简称“ADR”）应运而生。ADR 源于美国，原指20 世纪逐步兴起的各种诉讼外纠纷解决方式，现已引申为对世界各国普遍存在的、诉讼制度以外的非诉讼纠纷解决程序或机制的总称。第一，法院附设ADR 形式研究。在商业纠纷、家事纠纷和小额借贷纠纷领域，通过法院附设ADR 形式化解矛盾纠纷在法院中占据支配地位。第二，多元化矛盾纠纷的化解模式研究。在实践和研究中，有学者主张通过各种混合方式解决矛盾纠纷，比如促参对话、社区共识构建、机构内部督办、修复性对话等，多种方式的混合使用可以有效化解社会矛盾纠纷，并在纠纷解决过程中贯彻尊重和保障人权的国家理念，避免公权过度扩张〔11〕，促使多层次、多元化争议解决机制体系得到不断发展并为矛盾纠纷化解持续发挥作用。第三，纠纷解决机制运行规律研究。学者提出“纠纷解决三角模型”理论，基于数字正义思想对在线纠纷解决（ODR）研究揭示，从线下到线上、从调解员介入到程序员辅助、从调解保密到纠纷数据收集使用与反复利用的转变改善了矛盾纠纷解决的便捷性、专业性和信任体系。〔12〕事实上，在政治输出端提升政府效率的行为表现，有利于提升政治合法性〔13〕，从而促进社会矛盾纠纷的化解。矛盾调处是一项综合性工作，尤其是专业性、行业性调解组织都需要与更多部门沟通，矛盾纠纷化解失败的重要特征是网络成员之间的信任度和目标共识都偏低。〔14〕总之，域外关于ADR 的设置与应用为我国处理矛盾纠纷提供了经验，在处理矛盾纠纷过程中，ADR 技术可以帮助政府高效地解决矛盾纠纷，将数字技术的优势转化为解决问题的能力，从而契合数智时代的发展需求。
（四）构建基于SARA 模型的社会矛盾纠纷治理体系
面对数智时代社会矛盾多的现实困境与挑战，亟须运用数字化改革跨场景优势，掌握全量社会矛盾纠纷数据信息，实现精准分析研判，提高风险预测预警能力和调处效率，推动社会矛盾风险闭环管控平安机制建设，从而推动被动应对型社会矛盾纠纷治理模式转向基于大数据的主动干预型数智治理模式。赫尔曼·戈尔茨坦（Herman Goldstein）提倡采取解决问题的方法来控制犯罪等社会问题。戈尔茨坦的学术主张得到同事埃克(John Eck) 和斯贝尔曼( Bill Spelman) 等人的支持，埃克等人在戈尔茨坦相关学术理论的基础上进行拓展， 并将其操作环节总结上升为SARA（Scanning-Analysis-Response-Assessment） 模型，它代表扫描(scanning) 、分析(analysis) 、响应(response)和评估(assessment)。〔15〕“扫描”是指查明其可控范围内所有相关的问题和资源并对这些问题和资源进行全面梳理和优先排序；
“分析”是指在确定问题和资源后，根据主要目标对收集的数据进行系统分析和研判；
“回应”要求执行者应当在“分析”阶段提出的各种应对措施的基础上选择、制定并实施旨在解决问题的最优方案，进行适当干预；
“评估”是包括问题解决过程与效果在内的系统、科学评估，旨在考察应对措施对目标问题的有效性。SARA 模型以其科学的问题导向思路和严密的递进逻辑成为社会治理解决方案中的标杆性理论体系。在数智时代，社会矛盾纠纷的解决充满挑战，社会矛盾纠纷的治理思维和治理体系亟需重塑，而SARA 模型以其明显的理论和实践优势满足了社会矛盾纠纷治理能力和治理体系现代化和科学化的需要。
SARA 模型被认为是推动治理变革的有效措施，它促使治理体系由纯粹执法力量主导向多元协同合作的模式转变，此外，SARA 模型还强调创造性地解决问题并评价其影响。〔16〕SARA 模型体系完备、逻辑严密、指向性强，将其运用于社会矛盾纠纷治理中意义重大。在SARA 模型视野下，社会矛盾纠纷的数智治理体系是一个全量、动态、闭环的数字治理体系。数智治理体系的目标是注重“治未病”，防止“民转刑”，在治理过程中通过数字技术体现人文关怀。SARA 模型的治理要素是基于“扫描”的全量数据汇聚、基于“分析”的风险智能预警、基于“响应”的多元协同处置以及基于“评估”的全链闭环管控。在此过程中，基于SARA 模型层层递进的全纬度数智场景能够成为构建社会矛盾纠纷治理的应用模块，具体内容包括：建设社会矛盾纠纷全量数据汇聚的数智公共服务平台、建立社会矛盾纠纷智能预警的数智时代准确分析研判机制、重塑社会矛盾纠纷多元协同处置的数智时代资源整合共享机制、建构全链闭环管控的数智时代诉源分流化解机制，从而真正实现“数据汇聚—风险预警—协同处置—闭环管控”的整体模式落地应用。
在数智时代，来自于各个行业、领域、系统、层次的数据集中性地涌入，社会矛盾纠纷治理面对的首要问题是对大量多源异构数据的智慧处理。基于SARA 模型“扫描”阶段的处理步骤要素，要对大规模数据展开系统全面的智慧化处理，首先需要解决的是搭建数据总线构建起矛盾纠纷数据规范与数据标准；
其次是建设全量社会矛盾纠纷数智时代公共服务平台，用以承接和存储各类型数据；
再次是根据矛盾纠纷数据的实际情况，制定数据分级分类的应用型方案；
最后为确保数据清洁与质量，要及时更新清洗数据与交叉核查审计。
（一）搭建数据总线构建矛盾纠纷数据规范与标准
依据国家、部委、地方标准等搭建数据总线，建立基层矛盾纠纷数据规范，采集结构化数据、非结构化数据、风险感知数据等，打通不同部门、体系、区域、纬度之间的数据壁垒，快速实现数据的互通共享。在数据规范与标准的构建过程中，应该依据《社区基础数据元》（GB/T 29854-2013）、《社会治安综合治理基础数据规范》（GB/T 31000-2015）、公安部《实有人口基础信息数据项》（GA/T 1218-2015）、住建部《智慧社区建设指南（试行）》（建办科〔2014〕22 号）、《公安信息代码》《公安数据元》《视频人脸图像提取技术要求》等国家、部委、地方标准等搭建数据总线，建立基层矛盾纠纷数据标准。而在治理过程中，数据类型主要有以下三种：一是结构化数据。包括基于人的特征数据：实有人口（常住、流动、境外等），特殊人群（刑满释放、社区矫正、吸毒人员、严重精神障碍患者等），管控队伍（警务队伍、网格员队伍、综治队伍等），等等；
基于物的特征数据：关键基础设施（水、电、天然气等），重点设备物品（危险物品、管制物品、消防设备物品等）、车辆，等等；
基于地的特征数据：行政区划，道路交通，重点区域，等等；
基于事的特征数据：事件（矛盾纠纷、灾情等），案件信息，网络舆情（维稳舆情、涉警舆情等），等等；
基于组织体的特征数据：社会组织（NGO、宗教等）、重点单位等。二是非结构化数据，包括视频数据、音频数据、建筑结构图数据、轨迹类数据。三是风险感知数据，包括基于物联网的社区设备设施实时风险感知数据、重点人员监控和特殊人群监测数据、多元社区动态检测与群智感知数据。
（二）建设全量社会矛盾纠纷人工智能公共服务平台
在社会矛盾纠纷的治理实践中，人工智能技术中的数字孪生、拓展现实、隐私计算和情感计算等有广阔的发展空间。〔17〕全量矛盾纠纷人工智能公共服务平台建设旨在实现数据和既有平台的充分融合，并为后续矛盾纠纷的智能化分析、协同响应处置以及闭环管控提供坚实基础。在具体建设过程中分别从横向和纵向两个路径展开，其中横向路径是汇聚各部门业务数据，形成矛盾纠纷基础库。汇聚既有的大数据调解平台、咨询投诉举报平台、110 联动平台、基层治理平台、欠薪预警系统、网络治理平台、矛调协同平台、网络调解系统、交通调解系统等各类数据系统平台，形成横向到边的全量社会矛盾纠纷风险数据库。与之相对，纵向路径是拓展各类治理平台不同层级的信息收集模块，统一各类级别矛盾调解中心的矛盾纠纷录入端口和网格员矛盾纠纷排查移动端入口等，实现纵向到底的矛盾纠纷“一本账”和源头量化管理。
（三）制定“基础分类+专业标签”的标准分级分类方案
数据的标准分级分类在实践中未被充分重视。在数智时代，大数据的涌入淹没和掩盖了矛盾纠纷化解的实践探索路径。在数智技术的加持赋能下，数据要素能够发挥巨大的推动作用，其应用前提是按照科学的方式对大数据进行要素特征提取和精准识别，制定“基础分类+专业标签”的标准分级分类方案则是关键的发展路径。根据矛盾纠纷数据的实际情况，利用深度学习技术对海量信息进行自动化分类归集以及多类别标签分类〔18〕，将矛盾纠纷统一分为民商事纠纷、行政纠纷、涉法涉诉纠纷等3大类39中类200余小类。其中，民商事纠纷细分为婚姻家庭纠纷、邻里纠纷、房屋纠纷等17 中类；
行政纠纷细分为农村农业、自然资源、城乡建设等19 中类；
涉法涉诉纠纷细分为涉及公安机关诉讼监督、涉及法院诉讼监督、涉检类矛盾纠纷3中类。
（四）建立多元复杂场景下的数据更新清洗与实时交叉核查审计
在多元复杂场景下推动数据更新清洗与交叉核查审计，是数据分析、风险预警以及协同处置的重要基础。如果缺乏数据更新清洗和实时交叉核查审计，矛盾纠纷人工智能公共服务平台难以发挥其巨大的数据潜能和赋能作用。因而，要建立健全数据更新清洗与实时交叉核查审计规则，针对矛盾纠纷数据中的重复、错误、冗余等问题，制定科学数据自清洗路径，确保数据的准确性与实时性。按照“基础分类+专业标签”的标准分类方案，在清洗入库后，展开数据分析。基于概念、实体、属性和操作符等进行分词，分别提取分词结果中的概念、实体、属性和操作符。进行语义解析与验证后，建立特征数据库，并对相关数据展开实时交叉核查与审计。借助数智技术，数据的实时交叉核查审计可以打破不同数据类型和数据结构的壁垒，借助统一标准化的数据要素特征全面汇聚社会矛盾纠纷的各类数据，动态核查审计并及时更新，从而为后续的矛盾纠纷的精准分析和多元协同处置奠定坚实基础。
通过构建数据规范与标准、建设公共服务平台、制定分级分类方案、建立数据更新清洗与核查审计的四位一体全纬度问题“扫描”机制，形成对社会矛盾纠纷的科学查明以及可控范围内所有相关资源的全面梳理和优先排序，并为社会矛盾纠纷治理的“分析”“响应”和“评估”阶段的有效开展奠定坚实的基础。
根据SARA 模型，承上启下的关键过程是“分析”阶段。在对社会矛盾纠纷进行科学全面的问题“扫描”后，要充分运用数智思维开展智能预警研判。2022年6月发布的《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》强调要“提高预测预警预防各类风险的能力”〔19〕。随后在中共二十大报告中也明确提出要完善风险监测预警体系。〔20〕基层矛盾纠纷风险预警用数据说话、管理、研判、决策，充分实现风险预警和基层治理效能的现代化。依托智能协同平台和一体化智能化公共数据平台，归集各省、市、区的政法部门、综治、信访等业务数据资源，建设社会矛盾纠纷数据库，实现重点人员、重点事件、重点行业、重点区域矛盾风险智能预警，构建社会矛盾风险闭环管控大平安机制，压实基层矛盾纠纷“一件事”源头化解责任，注重“治未病”，防止“民转刑”案件和高频纠纷重复发生。质言之，应该根据上述四大预警模型反馈的矛盾风险情况，优化矛盾纠纷传递、排查、调处、化解的处置流程，提升矛盾纠纷调处化解工作效能。
（一）加强重点人员风险预警
通过关联实有人口驾驶舱等数据库，对重点人员进行多维度人像刻画，同步呈现户籍（流动）人口数据、警情数据、来访信息、地址信息、居住属性等多维度信息，为后续跟进处置提供依据。将人员的姓名、身份证号、手机号码在一体化公共数据平台中进行数据碰撞后，将与其相关的生活轨迹数据和生产资料数据进行关联；
同时以触发事件的频次和质量作为依据，多维度地对其进行重点人像刻画。例如，在刑满释放人员犯罪风险预警模块建立刑满释放人员专题信息库，通过对其安置情况（户籍落户情况、工作安置情况等）、基本生活保障情况（有无固定经济收入来源、家庭经济状况、是否纳入低保等）、受教育情况（最高学历）、心理压力情况（是否因罪离异、亲属是否存在歧视现象、周边是否存在歧视现象等）、社会接触复杂程度（是否为无业人员、职业类别、是否经常出入复杂场所等）等进行行为是否可控的综合分析。例如，通过数据汇集、模型建立、智能化分析、人工智能技术形成刑满释放人员全息画像，并尝试解决现实纠纷中刑满释放人员的语义理解和生成问题，借助物联感知设备记录进出特殊场所的参数频次，设置预警阈值，建立风险等级模型并实现风险预警。
（二）聚焦重点事件风险预警
矛盾纠纷重点事件风险的精准识别是对社会矛盾纠纷数据结构要素精细化、科学化、智慧化探究的过程，旨在深入掌握社会矛盾纠纷事件发生风险的特点与演变规律，是实现矛盾纠纷数智治理的基本前提。具言之，可以“同事不同人”反映诉求的频次为标准，将有5名及以上不同的当事人反映的同一事项定义为“重点事”，对可能发生的涉众型事件提前进行预警。其中的“同一事项”主要是指使不同当事人的同类权益受到侵害的同一事由。例如，群租房异常数据预警模型，以每日用水数据（个人）、出租房信息、租房人员信息、住所基础信息、常住人口信息、暂住证办理信息、房屋产权信息、人均居住面积信息等数据建立群租房识别模型，基于出租房登记数据，结合水、煤、电使用情况进行比对分析，分析出租房群租现象或数据异常现象，有效识别是否存在群租现象和其他数据异常情况并适时提出预警。
（三）改进重点行业风险预警
以矛盾纠纷标准分类为基础，对各类矛盾纠纷按照总量和增幅进行排名，并对应所属行业的主管部门，每月形成面向行业主管部门的管理参考类和行业监管类两类预警三色图。管理参考类风险预警主要针对民商事类纠纷，以每类矛盾纠纷发生数量为统计口径，每月选取排名前三、前六、前十的矛盾纠纷类型进行三色预警，提示相应的主管部门近期产生矛盾纠纷较多的类型。行业监管类预警主要针对行政纠纷和涉法涉诉纠纷，以各主管部门对应的矛盾纠纷发生数量为统计口径，每月选取排名前三、前六、前十的主管部门进行三色预警，分别形成行政纠纷和涉法涉诉两个预警图。例如，消防行业风险预警模块，通过场所特征（场所类型、场所性质等）、火灾隐患（隐患整改类别、消防违法行为、隐患整改情况、火灾隐患检查次数、消防评估隐患等）、安全管理（消防安全制度、灭火与应急疏散预案、员工消防安全培训等）、建筑防火（疏散通道、安全出口、应急照明、疏散指示标志、避难层、应急广播等）、消防室控制（消防联动控制设备运行情况、值班记录、值班操作人员在岗情况等）、消防设施器材、资产、周边环境等数据进行模型建立和综合智慧化分析，计算消防指数，设置阀值，建立风险登记模型，从而实现消防行业的风险预警。
（四）强化重点区域风险预警
以矛盾纠纷发生地为标准，对统一地址库和基础库进行匹配分析，将矛盾纠纷多发、频发区域列为“重点区域”。城市地区以小区为单位，农村地区以村为单位，构建区域预警图层，直观反映全区矛盾纠纷数量靠前的小区（村）的矛盾纠纷类型与态势，为全区社会矛盾风险精准画像。构建区域预警图层，直观反映全区矛盾纠纷数前五十的小区和前十的村社的四级矛盾纠纷类型与矛盾纠纷态势。同时，依托住建局小区名称管理标准对纠纷数据内所涉及的小区名称进行数据清洗，统一纠纷数据内小区名称描述，使区域预警更加精准、有效。例如，构建重点区域异常聚集风险预警模块，建立重点区域异常聚集风险模型，包括聚集人群数（0—100 分，根据不同标签值赋予相应命中结果分数）、聚集人群中的重点人员数量（0—10 分，根据不同重点人员标签值赋予不同命中结果分数）、聚集人群画像标签（通过聚集人员基础信息和人员画像结合可视化展示聚集人群画像标签），通过物联感知设备，如摄像头、执法记录仪，对政府、法院、医院、广场、学校等区域进行监控，发现异常聚众行为并提出预警。通过监控进行人脸分析，结合要素治理结果，分析聚集人员组成，初步判断聚众行为的性质，协同相关业务部门作出相应研判及指挥调度。
SARA 模型中“分析”阶段是整个问题解决过程中的核心内容，是数智时代社会矛盾纠纷治理体系的环境环节，也是区别于传统治理模式的重要特征。在“扫描”阶段确定问题和资源后，根据矛盾纠纷治理核心目标对汇聚的数据，从重点人员、重点事件、重点行业、重点区域等方面进行系统分析和研判，从而构建矛盾纠纷治理的“智慧大脑”。
基于SARA 模型，矛盾纠纷的数智治理体系的核心是“响应”。在“扫描”和“分析”阶段，已经建立矛盾纠纷多源异构数据的规模汇聚和成因溯源规律的科学化认知，在“响应”阶段的关键任务是充分运用大数据赋能矛盾纠纷的最佳智能协同处置，对应的关键技术问题是构建基于重点人、重点事件、重点行业、重点区域的智能推荐算法。在最佳智能协同方案的推荐和服务平台人工智能技术的指引下，社会矛盾纠纷多元协同处置需要多方力量共同参与、协同联动和资源共享，方能及时解决问题，精准有效化解矛盾，补齐基层社会治理短板，提升基层社会治理效能。
（一）构建基于重点人员的协同处置模式
社会矛盾风险智能预警处置平台是根据当事人的诉求内容、反映频次以及行为特征分级预警。系统自动按级别将重点人的信息推送发给当事人所在属地镇街。相关工作人员根据具体问题，协同有关职责单位共同处置，全力排查化解问题，全过程跟踪回访。相关工作人员及时将具体问题的处置情况反馈回平台，平台信息及时更新，并形成当事人信息处置记录。根据重点人的问题协同处置情况，视其结果变更预警等级或进行结案处理，并及时反馈给平台。例如，在服务平台人工智能技术的推送下，根据当事人的诉求内容、反映频次、行为特征等赋予某重点人员橙色预警，当存在发生较大矛盾纠纷的即时可能性时，平台将相应预警信息发送属地镇街与相关职能部门和必要的社会组织等，及时开展多元风险排查与协同处置，所有处置情况及时反馈平台，平台将综合现场情况以及各方汇聚的各类数据，随时进行大数据运算与进一步处置方案的算法智能推荐，处置人员结合现场情况与平台推荐的处置算法不断跟踪处置，并在算法运行过程中加强对算法解释权的监督，防止算法违规应用。平台综合各类数据及现场处置情况给予风险预警级别升级或降级处理，直至结案。
（二）构建基于重点事件的协同处置模式
综合信息指挥室接收到预警信息，就综合事件情况做出分类处置。将平台预警的“重点事”推送给矛盾纠纷的主管部门和属地镇街，由二者协同处置化解，并在线反馈平台。对不宜调解的，可以走诉讼程序；
适宜调解的，协同村社网格长进行调解。如化解成功，则进行司法确认；
化解失败，则反馈相关信息，通过综合信息指挥室申请有关单位和个人协助。综合信息指挥室视情况按照经济类、情感类、赡养类、其他类协同相应单位给予处置。例如，涉及因家庭赡养问题引起的矛盾纠纷，指挥室协同民政办、妇联、教卫办等部门共同处置，如化解失败则联合司法所等单位进行法律援助和司法介入，再次启动调解，如化解成功则进行司法确认。无论事件处置到何种地步，应及时将处置信息反馈给综合信息指挥室。再如，对于家事纠纷类的重点事件协同处置，服务平台人工智能技术推送的王某等人的预警信息若不宜调解则依程序启动诉讼程序；
若适宜调解则由王某等人所在地村社网格员等组织初步调解。如调解失败，则根据王某等人矛盾纠纷的具体事项，由平台及时进行大数据运算并推荐进一步智能处置方案，根据推荐方案联合相应部门、法律援助力量、社会专业力量共同化解。所有信息及时汇聚平台并及时结合平台人工智能推荐算法和现场情况进行综合处置。
（三）构建基于重点行业的协同处置模式
重点行业的协同处置模式是在人工智能公共服务平台的智能算法推荐下，建设高效协同的大数据行业解纷模式。重点行业矛盾纠纷数据汇聚到平台成为线下矛调中心的数字治理工具，矛盾纠纷“一键搜”的智慧大脑为后续各部门开展纠纷调解、维护权益提供数据支撑。重点行业的协同处置模式分为行业监管类处置模式和管理参考类处置模式。行业监管类协同处置模式，先由平台将预警信息推送给相应主管部门，由主管部门按照三级事件处置规范要求，在一定时期内以专项整治等方式落实处置，并在线给予反馈。管理参考类处置模式，先由平台将预警信息推送给相应主管部门，主管部门根据预警信息提前做好相关矛盾的疏导和预防工作。推动“头痛医头，脚痛医脚”式事后处置模式向“精准发力，综合施策”型事先防范模式转化，重塑矛盾纠纷调处化解工作理念和机制流程。〔21〕
（四）构建基于重点区域的协同处置模式
重点区域的矛盾纠纷协同处置一直是社会矛盾纠纷化解中较为关注的领域，往往具有影响较大、涉及人数较多、诉求复杂、突发性强等特征。平台在汇总预警信息后，将包括重点区域预警信息和各区域四级矛盾纠纷类型态势等关键信息推送给属地镇街，由属地镇街协同有关单位跟进、处置、回访以及整改。属地单位领导将相关处置结果返回处置平台，如需进一步协助处理，可由综合信息指挥室协同有关部门共同处置。对于易发重点区域的矛盾纠纷事件的处置模式与处置经验，不但要搭建区、镇、村社、网格四级矛盾纠纷数据和横向业务部门数据互通，实现矛盾纠纷处置模式“一本账”，还应当分级授权供相关部门和属地镇街处置参考。
社会矛盾纠纷治理的关键阶段是纠纷的多元协同处置。传统纠纷治理模式的主要内容是行政力量主导下的多元主体矛盾纠纷的化解，而数智时代的不同之处在于纠纷的化解是建立在科学证据基础上的全流程、全链条、全纬度的精准化解。SARA 模型的“回应”阶段要求执行者应当在“分析”阶段提出的各种应对措施的基础上选择、制定并实施旨在解决问题的最优方案，进行适当干预。因此，SARA 模型的“回应”阶段正是满足数智时代纠纷治理的转型需求。
在数智时代，社会矛盾纠纷重在源头治理，从而提前化解可能出现的威胁与风险，避免给社会带来损失和危害。SARA 模型中“评估”阶段要素关注问题响应后的切实效果与根源治理，因此，需要在矛盾纠纷全链闭环管控的基础上科学评估，根据矛盾类型、繁简程度进行分流处置，依分流情况分别溯源治理。
（一）建立全链条数字闭环管控机制
全方位、全覆盖、全链条的现代化治理体系对于治理效能的提升具有能动的推进作用。〔22〕因此，着力构建全链条闭环管控机制，对从根源上解决矛盾化解中的疏漏和反复发生具有结构制度上的保障作用。数智时代赋予矛盾纠纷治理全流程数字化、智能化运行的现实可能性。多元协同处置完毕之后，通过大数据展开自动化倒查、定期回访反馈，及时掌握和跟进事件后续发展状况，所有相关的矛盾纠纷的数据实时通过各种数据类型汇聚到平台，平台按照“扫描”“分析”“响应”“评估”的路径不断进行数字化循环，从而形成更加完整、覆盖面更加广泛的全链数字闭环管控体系。通过自动化倒查，倒逼基层和部门矛盾调处工作提质升级、就地解决，推动矛盾纠纷化解从“头痛医头”向“未病先防”“愈后防复”转变。全链条数字闭环管控机制的建立充分发挥数智技术的赋能作用，大量释放在矛盾纠纷治理中的人力资源，实现矛盾纠纷数智治理的系统化、科学化、闭环化。
（二）完善督查考核和评价机制
健全督查考核和评价机制的目的在于从SARA模型的“评估”角度回馈和把控矛盾纠纷的化解质量，从而实现社会矛盾纠纷的智慧处置与根源治理。强化监督考核和评价机制能够确保各部门单位积极参与矛盾纠纷治理工作，是跨部门协同联动的基本保障。一方面，通过督查考核和评价机制的指挥棒，打破不同部门单位平台系统林立的数据壁垒，引导各系统单位按照统一标准接入和融合海量数据进入新平台系统，并不断迭代和优化算法，实现大数据、大算法、大算力的质的提升。另一方面，在矛盾纠纷的多元协同处置方面，建立健全多部门、多系统、多领域的多元协同化解处置制度和工作机制。以人工智能技术为核心的公共服务平台，在优化系统内部分析、信息流转、实时督办等数字业务协同功能中，持续推荐协同处置最佳智慧方案，并将其作为督查考核和评价的参考指标体系。具言之，应当发挥行政机关、司法机关、社会舆论、人民群众等监督合力，通过回访矛盾纠纷当事人、参与协调会、要求受理部门通报情况等方式对各部门调处化解工作进行动态监督，加强对责任落实的检查督促，推进有关单位依法履职，及时纠正违规违法行为。此外，对各镇街、部门的矛盾纠纷处置情况进行督查考核，制定相应的考核评价机制，每月生成考核数据。重点考核平台流转交办的矛盾纠纷预警信息的闭环处置率和重复发生率，对于前期已预警的矛盾纠纷出现后续升级的情况采用“一事否决”等制度，自动形成各行业部门和各镇街的预警事件处置成效，显示在区、镇街基层治理平台态势大屏中，各镇街、部门的赋分情况经折算后计入考核。
（三）优化大数据诉源分流机制
实证研究表明，新类型社会矛盾纠纷的出现，必然导致我国诉讼案件数量快速上升。〔23〕2021年2月，中央全面深化改革委员会第十八次会议审议通过的《关于加强诉源治理推动矛盾纠纷源头化解的意见》特别强调“加强矛盾纠纷源头预防、前端化解”和“从源头上减少诉讼增量”〔24〕。社会矛盾纠纷的化解应当立足源头，优化大数据诉源分流机制。大数据技术可以提高社会矛盾纠纷源头治理的理性程度和科学化水平。其一，大数据技术能够快速、高效地汇聚有关矛盾纠纷发生、发展、演变的更加体系化、多维化的全样本数据，传统数据样本量小、数据掌握片面等瓶颈问题得以突破。其二，大数据技术能够对全量数据进行智能化分析，通过挖掘数据及背后事物之间的内在关系〔25〕，探明矛盾纠纷的内生性和根源性问题，提高矛盾纠纷治理的数智化水平。其三，数智时代带来社会矛盾纠纷治理思维上的根本革新，立足全量数据的治理思维，探究矛盾纠纷的源头问题并全面优化溯源分流治理机制，从治理思维上掌握主动权。鉴于此，在诉源分流机制中应该基于大数据智能预警、协同处置的实践经验，建立循证（Evidence-Based）分析制度，按照不同区域空间，建立大数据时间序列分析制度，从而定期对社会矛盾纠纷发生和防范化解处置状况展开会诊。在具体机制中，应该采用表决计分评价法、系统性评价法和荟萃分析评价法等循证理念中的科学评价方法，对矛盾纠纷发生时间的周期性规律、空间发生的集聚性、矛盾易发的根源问题、防范化解的处置方案等展开分析，实现对闭环管控的诉源分流机制构建。
（四）撬动形成配套制度体系创新
配套制度体系的创新对于确保全链数字闭环管控机制长效发展具有重要价值。在对大量社会矛盾纠纷风险智能预警与多元协同精准处置后，经过全流程科学评估与系统评价，逐步形成对矛盾纠纷治理的丰富经验。经过实证检验的治理经验，一方面应当通过归纳法上升为解决社会矛盾纠纷的科学理论知识，另一方面应当通过演绎法推广为实施意见与实施方案，从而创新发展完善矛盾纠纷治理的配套制度体系。为此，首先应当与高校、科研院所、创新型企业等开展深度合作，不断整合社会学、计算机科学、心理学、法学等领域的方法与理论，广泛集成机器学习、数据挖掘、自然语言处理等关键技术，通过跨领域、跨学科的合作，深度凝练核心概念与全面优化模型，进一步提升社会矛盾纠纷治理的理论化与科学化水平。其次，应当根据社会矛盾纠纷的类型特点，分门别类地编制社会矛盾纠纷全链条闭环治理规范，将各类矛盾纠纷风险智能预警与多元协同精准处置模型以规范化、法治化、科学化的方式提炼并总结汇编。最后，应与地方立法部门、相关政府职能部门等深度融合，优化完善关于全面推进落实社会矛盾纠纷常态化的治理规定、实施意见、实施方案、数字赋能与数字治理的工作方案，并在各地推广施行。
经过全链条数字闭环管控、完善督查考核评估、优化大数据分流机制、创新形成配套制度体系等全面的“评估”体系建设，实现了包括问题解决过程与效果在内的系统、科学评估，提升了矛盾纠纷治理的有效性。
在数智时代，构建社会矛盾纠纷治理体系是国家治理体系和治理能力现代化、科学化、法治化、智能化的重要体现和抓手。面对日益复杂变化的社会和快速发展的数智技术，目前关于社会矛盾纠纷治理的实践探索取得一定成效，以往分散式、粗放式矛盾纠纷的治理模式已经逐渐被淘汰，应该推进人本化的治理思维，在矛盾纠纷解决时强调人道性的价值理念〔26〕，从而解决各地在实践中新做法、新模式、新平台、新机制方面的不足。鉴于此，在数智思维背景下，应该基于SARA 模型采用“扫描”“分析”“响应”“评估”的科学路径系统规划矛盾纠纷的全过程数智治理路径，实现对矛盾纠纷大数据全量信息掌握、对风险纠纷的精准研判、对纠纷的多元分类协同处置、对治理体系的系统化和闭环化平安管控。换言之，SARA 模型突破了现有对多元矛盾纠纷化解中的数据分类不清、智慧平台论证不足、数据质量不佳、数据特征提炼不足等现实困境，实现了对数据特征的精准汇聚与识别、对矛盾纠纷的风险预警预知的分析以及对矛盾纠纷的闭环溯源治理。总之，SARA 模型在矛盾纠纷的化解中能够充分发挥数据技术的赋能作用，将风险模型、预警机制、算法推进、智能疏导等数智技术有机融入矛盾纠纷化解中，促使矛盾纠纷的治理迈入科学化、现代化、数字化的高水平领域。
〔1〕习近平：《在省部级主要领导干部学习贯彻党的十八届五中全会精神专题研讨班上的讲话》，北京：人民出版社，2016年，第39-40页。
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