大数据是推动质量现代治理的一项重要工具。在治理领域，有一个非常著名的问题叫“公共地悲剧”，它可以用一个有趣的故事来生动的描述：一个草地的周围居住着牧民，牧民靠放牛为生。当草地向牧民完全开放时，每一个牧民都想多养一头牛，因为多养一头牛增加的收益大于其购养成本，是有利润的。尽管因为平均草量下降，增加一头牛可能使整个草地的牛的单位收益下降。但对于单个牧民来说，他增加一头牛是有利的。可是如果所有的牧民都看到这一点，都增加一头牛，那么草地将被过度放牧，超出其生态承载能力，最终草地消失，“悲剧”就此产生。如何在质量的过程中避免或解决这个问题呢？早期的学者认为，治理中之所以会出现“公共的悲剧”，主要是因为“草地向牧民完全开放”而造成的制度缺失，因而进行有针对性的机制设计（Mechanism Design）是可以有效的解决的。比如对每位牧民进行详尽的放养安排，规定每位牧民养牛的总数、放牛的时间、吃草的数量等，并依据草地整体的承载能力进行定量设计。问题似乎就这样轻易得到解决了，但是实际过程中却并非如此。理性的经济个体特征驱使一些牧民心存机会主义，他们认为自己如果遵守规则也可以不被其他人发现。过了一段时间后同样的悲剧又产生了。学者们又认为除了这样简单的机制设计外，还需要考虑机制实施（Mechanism Implementation）的问题。于是就有学者提出还要建立牧民委员会，对每位牧民是不遵守集体认定的规则进行监督和惩罚。后续过程中虽然有一些寻租（Rent Seeking）现象，但是总体而言，能够基本保障制度的有效运行，“公共地悲剧”问题得到有效解决。
    但是对“公共地悲剧”问题的研究与关注并未就此结束。后来不同学者设计了多种不同制度都能成功的避免这个问题的发生。那么问题又来了：到底哪种方式是最优的呢？这在个逻辑下，问题研究的重点就从“机制设计”转到了“机制效率（Mechanism Efficiency）”上来，就是每种机制的实施都是要付出相应的成本的，设计什么样的机制能使得机制的实施成本（Implementation Cost）最低呢？已逝的诺贝尔经济学奖得主奥斯特罗姆对这个问题作了突破性的回答。她指出治理“公共地悲剧”问题最廉价的机制设计就是将“形成所有个体的行动信息集，予以公开”。回到最开始的牧民与草地的故事，奥斯特罗姆的建议其实就是要在草地旁竖个显示屏，并在上面展现每位牧民放牛的所有的行动信息，包括谁家的多少头牛在什么时间以什么样的方式吃了多少草等等，这些信息都能被后续的牧民看到与查阅。这样会形成一种隐性的道德约束，每位牧民的行动都在其他牧民的监视之下，同时其他牧民对每一位除他自己之外的牧民都有主动监督的动机。全体的信息公开会让集体中的每一位牧民明确自己及其他人所能享受到的草地权限，而越超权限的人将会受到其他人共同的谴责，甚至会被驱赶出牧地。
    奥斯特罗姆所说的“所有个体的行动信息集公开”确实是解决“公共地悲剧”成本最为低廉的制度之一。特别是在如今大数据的背景下，全样本的透明公开是一件成本几乎为零的事情，因而在实践中，实现这一机制的治理也是一件十分容易的事情。比如美国对于航空服务质量的治理。我们知道准点率是衡量一家航空公司服务质量最为核心的指标之一。在美国飞机的航线比我国要多很多，但是整体而言其准点率却比我国要高很多。他们对于航空公司准点率的治理有一项十分简单却很有效的治理方法，就是在一些机场购票窗口旁边设置一个滚动的电子显示屏，会将当天机场所有航班的历史累计准点率进行实时公布，供旅客查看。对于两家航空公司相同的航线，在旅客对出发时间不是太敏感的情况下，准点率就成为其选择购买的决定因素。消费者的用脚投票将倒逼航空公司采取措施，不断提高准点率。
    因此，大数据可以以极其低廉的成本与便捷的渠道实现全样本的透明公开，实现奥斯特罗姆所提出的“公布所有个体的行动信息集”，而对所有个体形成道德性的隐性约束。这也将成为实现质量现代治理的一条重要的途径。