近年来，随着中央和省级生态环境保护督察深入推进，大量群众生态环境诉求以信访件形式积累下来。这些信访件既是人民群众对生态环境质量的直观反馈，也是一座有待充分开发的富矿。把“沉睡”在云端的环保信访数据“唤醒”、用好，正是对为民造福最朴素的践行。
 

实践中，群众多用生活化、碎片化、非专业的语言表述反映生态环境问题，普遍存在地址描述不全、社区和企业名称不规范、反映的表面现象可能涉及多种污染类型等情况，有效信息散落在自然语言的缝隙中，靠人工分析效率低、易遗漏，简单地用关键词搜索也难以进行详尽整理。
 

笔者在参加对湖南省某市进行省级督察期间，尝试用一种轻量级算法，将新受理件与这个市过去积累的1746条信访件自动匹配，辅以少量人工订正，识别出数条有价值线索。这一探索实践虽然还不完善，但已经能够证明，信访件蕴含巨大价值，亟待开发并充分利用。鉴于此，笔者对进一步充分挖掘信访数据价值提出以下建议。
 

打破壁垒，把分散数据攒成“弹药库”。当前，生态环境领域的信访数据分布在多个渠道，比如督察期间集中受理的投诉、12345（原12369）热线日常接件、省（市）长信箱中的群众来信、网络舆情、各级生态环境部门收到的来信来访等。这些数据原本各归各口、互不联通，都只是群众生态环境诉求中的一个组成部分，更大体量的数据还在静静沉淀。这种“数据孤岛”不仅造成重复接件、群众反复投诉，更让跨区域、跨年度的污染线索难以显现。如果能打破数据壁垒，建立省级统一的信访数据库，把各条渠道的碎片信息攒成一座“弹药库”，支撑起常态化、智能化的生态环境风险研判，其价值远超出单次督察进驻时的集中翻阅。
 

自动关联，给群众投诉装上“制导仪”。数据汇聚后，要让每一条信息都能找到它对应的任务目标。新的信访件一旦录入，系统应自动在历史数据中检索相似投诉，判断是否属于对同一个小区的反复举报、对同一家企业的跨年投诉，或是否为同一类污染的跨区域集中暴发等。从实践看，一段信访件文本中隐含的地点、责任主体、污染类型等要素，都可以被计算机提取和比对，由一条投诉带出跨越多年的关联案例并非难事。这种关联一旦建立，“大海捞针”就变成了“精确制导”，既能为生态环境部门精准锁定工作重点，也能让群众身边的“小事”因被串联而及早进入监管视野，把问题解决在基层、化解在萌芽阶段。
 

急用先行，用轻量工具当好“尖刀班”。毋庸置疑，基于大模型的语义识别方法在准确性上有明显优势，但其本地部署成本高，调用云端算力又面临敏感数据外泄风险。可以考虑“尖刀班先上、重武器跟进”的策略，即先用一套基于文本分词和规则匹配的轻量工具现行进行比对，这样用普通办公电脑也能完成数千条历史数据的匹配筛查；待条件成熟，再以规则匹配积累的标注数据为基础，引入大模型训练，提升识别精度。这种渐进路径既控制了风险与成本，又让数据价值早日释放，避免为“等待完美方案”而错失窗口期。
 

融入日常，用数据思维锻造“常备军”。真正要让信访数据持续释放价值，还需要把数据思维融入日常工作中的各环节。实践中发现，不少信访件记录不够规范，如“某企业附近有异味”，一旦关键信息缺失，处置情况不明，分析便无从下手。如果能在信访受理、现场处置、复核核查各环节全流程规范要素记录标准、保证信息完整准确，就可以凭借高质量的数据支撑起高质量的关联分析。当数据利用从“临时起意”变为“常备状态”，各级各部门自然会主动打通壁垒、共享数据，形成“采集—关联—预警—处置”的治理闭环。
 

每一份沉睡的信访件，都可能隐藏着一个能够被更早预警的生态环境风险；每一份信访件的背后，都是群众对生态环境工作的信任和托付。“唤醒”并用好这些数据，不仅能提高工作效率，更是对群众信任最直接、最有分量的回应。

作者单位：湖南省生态环境事务中心