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【智庫研究】

大數據已成為當前各界關注的焦點。2015年9月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，2017年年初，工信部印發《大數據產業發展規劃（2016—2020年）》等配套文件，中國的大數據時代已經到來�！蛾P于加強中國特色新型智庫建設的意見》提出，到2020年形成定位明晰、特色鮮明、規模適度、布局合理的中國特色新型智庫體系。大數據與智庫都是我國的未來重點發展領域，二者聯動將起到事半功倍的效果。數據科學的進步和數據產業的發展能為智庫建設和研究提供技術支撐；智庫可以成為大數據發展的實體依托，促進大數據研究成果的轉化和落地。

大數據為智庫研究提質增效

拓寬智庫的研究視野和思路。大數據時代到來之前，傳統智庫大多存在研究周期長、視野不夠開闊等問題，許多前沿性、時效性的問題難以觸及。海量數據的獲取和計算機新技術的應用使得通過傳統技術手段難以研究的議題變得可以研究。在傳統研究過程中，限于數據獲取的高額成本及困難程度，研究者需要通過設計精細的理論框架將變量盡可能地精簡，并且需要將收集到的資料整理成結構化的數據進行分析。大數據的發展有利于增加分析的樣本量，也擴展了變量的選擇面；面對非結構化的數據資源，研究者可以更加便捷地進行分析，這種“信手拈來”的驗證工作往往可以得到意想不到的收獲，例如發現無關變量間的顯性關聯。智庫可以借助大數據手段發現社會發展變化過程中的新變量，挖掘出更多的因果解釋機制，為決策者提供新方案、新視角、新思路。

提高智庫研究成果的時效性和科學性。數據分析的主要目的是依托于對過去和當前形勢的把握而對未來進行預測（forecasting）。在傳統的數據分析工作中，數據對時間的敏感度較低，而新技術的發展幫助研究者實現了對海量信息的實時收集，將預測變成了現測（nowcasting），很多預測工作的時限都被縮短到一天之內，上午獲得的數據便可以應用到對下午走勢的預測中，甚至用前一個小時收集的信息對下一個小時的情況進行預測。這些已經在全球的經濟、科技、政治等領域得到了廣泛應用，美國大選中對選民態度的實時分析和預測就是智庫在政治活動中應用大數據技術的典型案例，其時效性強的優勢將在未來的智庫研究中得到進一步體現。此外，大數據具有直接面向全樣本進行分析的特點，有助于提高智庫研究的科學性和準確度。在傳統的社會科學研究中，無論怎樣精巧設計，通過抽樣得到的分析結果都無法達到全樣本分析結果的準確度。因此，保持傳統研究的嚴謹性，運用大數據研究中的數據獲取手段，將成為智庫提升研究成果準確度和科學性的有效方案。

增強智庫研究成果展現形式的可讀性。可視化分析是大數據研究領域的重要組成部分，用圖像傳達信息往往比文字更加直觀和迅速。智庫在進行成果發布和成果轉化的過程中，可借助大數據技術，通過圖表、圖形等方式更加直觀地闡釋數據背后的故事。智庫依托大數據技術手段實現成果的可視化，便于決策者迅速抓取有效信息，理解相關智庫的主要觀點，提高決策效率；幫助媒體更有效地進行報道傳播，建立與智庫的良性互動機制；將復雜問題以簡單易懂的方式進行呈現，增強公眾對政策制定過程和智庫研究成果的參與和認可。

我國智庫應用大數據技術的現狀

在我國各類型智庫中，企業智庫在收集、處理和分析大數據方面占有絕對優勢。阿里研究院等企業智庫對于國民網購、出行、快遞服務等領域的大數據分析已經較為成熟和細致，涉及對各類人群各類行為的深度分析，但其積累的數據主要集中在商業領域，不能充分滿足政府決策的需求。高校智庫往往自主建立大數據研究中心或者與所在高校的大數據研究機構進行合作。據筆者統計，我國的39所“985”工程院校中，已建立大數據研究或教學機構的有19所，涉及的研究機構有20個，為所在院校的智庫工作提供有力的數據和技術支持。在人才培養方面，部分高校已經開設了數據科學相關的課程，甚至建立了學位授予點，但仍處在自主探索的階段。黨政智庫也積極與相關機構合作，打造大數據管理系統，但在硬件支持、人才隊伍等方面與企業智庫和高校智庫相比，仍有一定差距。

評價體系對智庫發展具有重要引領作用。近年來，各智庫評價機構在指標設計和相關工作中都將大數據應用擺在了重要位置。2016年9月光明日報智庫研究與發布中心和南京大學中國智庫研究與評價中心聯合推出的中國智庫索引（CTTI），為智庫界利用大數據手段進行研究提供重要支撐。2017年1月7日，清華大學公共管理學院“中國智庫大數據評價研究”課題組發布了“中國智庫大數據報告（2016）”，應用大數據的評價方法來實現對微博、微信、手機APP數據的全覆蓋，進而對智庫的日常行為活動進行客觀評價，督促各智庫加強大數據的開發與應用。

利用大數據手段增強智庫研究能力

注重原始數據積累，建設多領域的大數據資源庫。在大數據時代，掌握數據資源是提升競爭力、增強話語權的首要條件。有能力、有條件的一批智庫要率先打造自己的數據資源庫和管理平臺，為研究奠定數據資源基礎。目前，我國部分智庫已經建成或正在建設自己的大數據庫，例如中國社會科學院的中國社會科學網數據中心將社會科學領域的學術期刊、社會調查資料和學術經典整合在一個開放平臺中，供研究者交流使用，這種模式應當成為未來數據平臺建立的主流方向。為此，國家應加強重視，提供更多支持；智庫和研究機構要增強對數據資源的準備和積累，在擅長領域建立數據庫，占據主動權；智庫管理部門應統籌協調，加強對數據庫建設的整體部署，使各智庫共享數據資源。

加強頂層設計，引進和培養適應需求的復合型人才。大數據時代，對數據的處理和分析需要較強的理論基礎作為依托，否則很難發現海量數據背后蘊藏的價值和意義。大數據時代所需要的是既能夠熟練掌握大數據挖掘技術，又在某一傳統學科有扎實理論基礎的“數據科學家”，而不是僅僅擅長技術開發的“數據工程師”。由于大數據產業在國內發展的時間較短，數據科學領域的專家供不應求，尤其是在智庫領域工作的大數據人才還很少，這在黨政智庫尤為明顯。因此，要加強大數據人才的海外引進，智庫要提供相應配套制度保障；加強大數據人才的自主培養，特別是適合我國發展需要的數據科學家。

利用互聯網和多媒體工具，實現多元合作共享。互聯網與多媒體工具的應用是大數據產業順利發展的重要依托。各個智庫在大數據時代應當充分借此傳播自己的研究成果，提升影響力，發揮專長，通過互聯網收集和整理數據資源，開放共享，互通有無。其間，要盡量減少數據的重復開發和浪費，避免數據孤島現象。相關部門應盡早出臺有關數據產權界定和合法權利保護的法律規章制度，為獲取和使用數據資源、交易或共享數據提供法律依據和制度保障。

（作者：吳田 單位：中國社會科學評價中心）