淺探布魯金斯學會數(shù)據(jù)可視化應用及對我國智庫的啟迪

秦佳佳

[摘 要]在大數(shù)據(jù)時代，智庫需要在海量數(shù)據(jù)中有效抓取數(shù)據(jù)并精確分析，將復雜的研究成果通過可視化方法進行展示與傳播。本文從數(shù)據(jù)直觀展示、多角度可視化分析、可視化交互、建立共享數(shù)據(jù)庫的角度對美國頂級智庫布魯金斯學會數(shù)據(jù)可視化技術(shù)應用進行探究，為我國智庫引入并廣泛使用數(shù)據(jù)可視化方法提出建議。

[關(guān)鍵詞]智庫;布魯金斯學會;數(shù)據(jù)可視化

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.14.075

[中圖分類號]C932[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194（2019）14-0-03

0? ? ?引 言

由美國賓夕法尼亞大學智庫研究項目組（TTCSP）編寫的《全球智庫報告2018》中提到，以人工智能技術(shù)等為代表的第四次工業(yè)革命催發(fā)了4股社會趨勢（其中之一是大數(shù)據(jù)），將在未來10年內(nèi)影響全球國際秩序。智庫如何應對大數(shù)據(jù)時代所帶來的挑戰(zhàn)并充分利用相應技術(shù)支持，是智庫研究的重要問題，其中，數(shù)據(jù)可視化分析是不可或缺的重要手段與工具，能夠大大提高智庫研究效率。美國布魯金斯學會是世界頂級智庫，研究方法豐富且科學，可視化數(shù)據(jù)分析運用較為成熟。相比之下，我國智庫研究方法較為傳統(tǒng)，對新興大數(shù)據(jù)技術(shù)運用比較生硬。我國智庫應該積極引入先進的數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)，豐富研究方法，提高研究的效率和科學性。

1? ? ?數(shù)據(jù)可視化的含義

“數(shù)據(jù)可視化”最初源于計算機學中的“可視化”。截至目前，數(shù)據(jù)可視化還沒有明確且統(tǒng)一的定義。大多數(shù)學者認為，數(shù)據(jù)可視化就是通過日益發(fā)達的計算機技術(shù)，將數(shù)量龐大、結(jié)構(gòu)復雜的數(shù)據(jù)群以圖形、表格、圖像等視覺形式呈現(xiàn)，突出具有使有價值的關(guān)鍵數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)、隱藏信息，從而更直觀地觀察、了解、分析和運用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化不是一個靜態(tài)的結(jié)果呈現(xiàn)，也不是一個單一的環(huán)節(jié)，是由4個步驟組成的連續(xù)過程：①確定數(shù)據(jù)范圍;②開發(fā)數(shù)據(jù);③分析數(shù)據(jù);④可視化展示。

2? ? ?智庫研究運用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的意義

運用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)對智庫的意義顯而易見。首先，智庫積極引進先進的分析技術(shù)，利于完善數(shù)據(jù)分析方法體系，跨越大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)處理的技術(shù)障礙。其次，在研究過程中，可視化方法可以減少研究者大腦對數(shù)據(jù)的直接閱讀，提煉相關(guān)性較高的數(shù)據(jù)，利于研究者更高效、精準地把握數(shù)據(jù)，大大提高研究過程的效率。同時，讓數(shù)據(jù)發(fā)揮最大效用，提升智庫研究成果的質(zhì)量和可信度，增加智庫的知名度和美譽度。最后，便于報告使用者直觀、清晰、高效地理解，讓用戶擁有更好的數(shù)據(jù)可視化體驗。

3? ? ?美國布魯金斯學會簡介

布魯金斯學會是美國歷史悠久、規(guī)模龐大的主流智庫之一，旨在開展高質(zhì)量的獨立研究，已蟬聯(lián)全球智庫榜首多年，被稱作“最有影響力的思想庫”。布魯金斯學會之所以擁有全球領(lǐng)先的地位和聲譽，是出于其研究的獨立性、高質(zhì)量的創(chuàng)新性研究成果以及良好的成果推廣模式，其中，高質(zhì)量的研究成果是最基礎(chǔ)、最關(guān)鍵的要素。布魯金斯擁有極強學術(shù)能力研究者的同時，積極吸納信息技術(shù)人才并將先進的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)廣泛運用到研究中，建立了先進且完善的研究方法體系，大大提高了研究效率，研究成果更具準確性和前瞻性。

4? ? ?布魯金斯數(shù)據(jù)可視化應用探析

布魯金斯學在研究中運用大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)對數(shù)據(jù)進行迅速、有效處理。筆者從數(shù)據(jù)直觀展示、可視化對比分析、交互式可視化展示成果、建立共享資源庫的角度對美國布魯金斯學會數(shù)據(jù)可視化應用進行探析，主要內(nèi)容如下。

4.1? ?直觀展示數(shù)據(jù)

傳統(tǒng)方法只能批量展示數(shù)據(jù)，而可視化方法展示數(shù)據(jù)更直觀、易接受，也利于數(shù)據(jù)分析者快速把握數(shù)據(jù)特征，以得出科學的研究結(jié)論。布魯金斯學會都市政策項目組在2018全球都市監(jiān)測報告中運用圖表直接列出全球300個大都市所屬國家或地區(qū)，以及各年度大都市數(shù)量的增減變化;通過圖表和數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，在2016年，300個最大都市占世界勞動力的1/4，但生產(chǎn)總量卻占世界近一半的產(chǎn)量，GDP增長比例幾近于就業(yè)增長率的2倍。數(shù)據(jù)使用者可以根據(jù)這些直觀數(shù)據(jù)推斷出這些大都市擁有較高的生產(chǎn)力水平，解釋300個大都市人均GDP增長率大幅度提高的原因。

4.2? ?可視化對比分析

多維度可視化對比分析方法彌補了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法無法凸顯隱藏信息的不足，能夠通過可視圖表或曲線圖進行多組數(shù)據(jù)對比研究。布魯金斯研究人員將2014-2016年全球300個大都市和全球整體GDP增長率、人均GDP增長率等進行羅列對比，通過雙色柱形圖表可以清楚地看出300個大都市的多個指標增長率均高于世界水平，具體差距也顯而易見。柱形圖能直觀展示數(shù)據(jù)，多維曲線圖便于研究者根據(jù)研究對象在一定時間范圍內(nèi)的發(fā)展狀況做出合理趨勢判斷。這份報告逐一展示了7大國家或地區(qū)中最大都市和其余地區(qū)在2000-2015年就業(yè)增長率的變化趨勢，該曲線式的可視化對比分析圖能夠準確清晰地看出最大都市和其余地區(qū)就業(yè)增長情況的差別。

此外，布魯金斯學會曾發(fā)布一份名為《Meet the out-of-work》的研究報告，深入分析美國失業(yè)現(xiàn)狀，其中，研究涉及的地區(qū)被劃分為130個。研究者通過調(diào)查研究，將美國失業(yè)人群劃分為7大類，用有色條形圖對每一類失業(yè)人群進行總數(shù)量、年齡、教育程度等方面的占比分析;通過選擇多組數(shù)據(jù)進行橫向?qū)Ρ龋瑥亩私獠煌悇e失業(yè)人群在不同指標下的發(fā)展現(xiàn)狀。

4.3? ?交互式報告智能展示研究成果

具有交互功能的報告不同于一般形式的研究報告，報告使用者能夠在交互界面通過篩選功能，智能過濾出特定范圍和特征的數(shù)據(jù)、信息。這不僅讓研究者多角度展示研究數(shù)據(jù)和成果，也便于報告使用者有針對性地深入理解報告。在《Meet the out-of-work》的研究報告中，筆者在交互界面130個地區(qū)中選擇“Brooklyn， New York City”這一地區(qū)，經(jīng)過智能篩選后報告展示了這個地區(qū)所有失業(yè)人口的總數(shù)、所占市民比例，以及這一地區(qū)所有失業(yè)人口分別對應于七大失業(yè)人群類別的比例和具體人數(shù)（選中其中一個類別可以查看其具體人數(shù)）。報告詳細展示了這個地區(qū)的失業(yè)人群在年齡、教育程度等7個方面的人數(shù)占比，便于讀者根據(jù)篩選快速掌握該地區(qū)失業(yè)人群7項指標的分布情況和該地區(qū)失業(yè)人群的發(fā)展現(xiàn)狀，從而制定出具有針對性的對策。此外，報告從地理角度標記了七大類失業(yè)人群的地理分布，從中能夠探索出地區(qū)差異對失業(yè)人群所造成的影響，有利于相關(guān)部門針對性地平衡地區(qū)差異。在七大類失業(yè)人群比例柱形條中，選中任意一個類別，就會展示出該類失業(yè)人群的總?cè)藬?shù)及其他指標的具體數(shù)據(jù)（年齡、教育程度等方面）。同時，研究者針對該地區(qū)該類別的失業(yè)人群，提供了適合他們參與的社會就業(yè)項目，每類社會就業(yè)項目可以點擊查看具體內(nèi)容，便于讀者找出不同失業(yè)人群適合的改善措施。

4.4? ?建立共享數(shù)據(jù)庫

在大數(shù)據(jù)時代，國內(nèi)外智庫都應積極利用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等先進信息技術(shù)，架構(gòu)起專業(yè)數(shù)據(jù)資源庫。布魯金斯通過可視化技術(shù)進行數(shù)據(jù)成果展示，使數(shù)據(jù)使用者直觀便捷地了解數(shù)據(jù)分布情況，迅速找到目標數(shù)據(jù)。都市政策項目需要對全球300個大都市進行經(jīng)濟、文化、深入調(diào)查，這無疑會形成極其龐大且復雜的數(shù)據(jù)群。布魯金斯建立的專業(yè)化都市數(shù)據(jù)庫精確度高、價值性強、覆蓋面廣，不僅利于布魯金斯自身研究取樣的科學性、研究準確性，也有利于外部組織和公眾獲取數(shù)據(jù)資源。布魯金斯的官方網(wǎng)站（Brookings.edu）登載了各個重大研究成果和會議紀要。對于那些具有交互功能的研究報告，用戶可以利用交互功能智能篩選出目標數(shù)據(jù)，從而讀懂數(shù)據(jù)背后的有用信息，加深讀者對智庫研究成果的接受程度。此外，布魯金斯也著力出版物數(shù)字化（Brookins Classics），學會研究的多項重大成果都及時出版在電子化官方刊物上。布魯金斯不斷完善智庫的信息共享機制，致力于推動數(shù)據(jù)層面的合作共享。

5? ? ?布魯金斯數(shù)據(jù)可視化應用對我國智庫的啟迪

5.1? ?我國智庫數(shù)據(jù)可視化應用現(xiàn)狀

大數(shù)據(jù)時代的到來給我國智庫帶來了不小挑戰(zhàn)。總的來看，我國智庫應對大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的能力較弱，智庫研究方法較為傳統(tǒng)且單一，還未形成完整地方法體系。盡管部分智庫在報告中利用可視化方法，但運用較為淺顯、生硬，動態(tài)數(shù)據(jù)分析、用戶交互技術(shù)運用尚不成熟。此外，我國智庫掌握的數(shù)據(jù)資源大有差別，但相互之間缺乏交流，缺乏數(shù)據(jù)層面的合作共享，致使智庫間的整合力不足，與世界一流智庫差距較大。

5.2? ?布魯金斯數(shù)據(jù)可視化應用對我國智庫的啟迪

5.2.1? ?引入數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，完善研究方法體系

我國智庫的研究方法體系多是延續(xù)傳統(tǒng)計量統(tǒng)計方法，但不足以應對大數(shù)據(jù)時代的技術(shù)挑戰(zhàn)。因此，智庫應積極培養(yǎng)大數(shù)據(jù)思維，將大數(shù)據(jù)技術(shù)積極引入智庫研究過程中，通過先進的網(wǎng)絡爬蟲數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、模型算法與可視化數(shù)據(jù)分析技術(shù)等一系列大數(shù)據(jù)處理手段，完善智庫內(nèi)部研究方法體系，提高智庫研究效率和研究成果的精準度，以增強智庫的知名度、美譽度和影響力。

5.2.2? ?加強智庫人員可視化技術(shù)培訓，培養(yǎng)專業(yè)人才

在大數(shù)據(jù)時代，智庫研究需要復合型人才，不僅需要掌握社會、經(jīng)濟學等知識，還要精通計算機技術(shù)。因此，一方面，智庫要注重培育內(nèi)部大數(shù)據(jù)技術(shù)人才，開展相關(guān)先進技術(shù)應用的培訓課程，不斷提升智庫研究人員的數(shù)據(jù)挖掘、分析能力。另一方面，智庫應引進大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)人才，優(yōu)化智庫內(nèi)人才比例結(jié)構(gòu)，大大提升智庫軟實力。同時，智庫應建立合理的研究人員成果評估體系，完善激勵機制，高效配置人力資源。

5.2.3? ?建立可視化共享數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)智庫資源共享

數(shù)據(jù)庫中的海量數(shù)據(jù)資源是智庫研究問題的數(shù)據(jù)來源基礎(chǔ)和優(yōu)勢。智庫應結(jié)合自身特色、定位和重點研究領(lǐng)域，建立相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫，比如，國內(nèi)已有的如“一帶一路”數(shù)據(jù)庫、精準扶貧數(shù)據(jù)庫、宏觀經(jīng)濟發(fā)展數(shù)據(jù)庫等，廣泛匯聚來自智庫內(nèi)部和外部多渠道的數(shù)據(jù)，擴展專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)深度和廣度，為提升智庫研究水平提供專業(yè)的數(shù)據(jù)支撐。此外，政府部門應切實統(tǒng)籌好智庫間的數(shù)據(jù)資源，引導建立智庫信息聯(lián)盟，打通數(shù)據(jù)壁壘，避免由于數(shù)據(jù)不通導致的錯誤判斷。

5.2.4? ?與大數(shù)據(jù)公司合作

由于大數(shù)據(jù)硬件基礎(chǔ)和專業(yè)人才建設不是一蹴而就的，對于短期內(nèi)無法依靠自身條件提升大數(shù)據(jù)應用水平的智庫，可以選擇與專業(yè)大數(shù)據(jù)公司（如阿里巴巴、萬國數(shù)據(jù)）合作的模式，發(fā)揮其在行業(yè)分析、問題研究等方面的經(jīng)驗和優(yōu)勢，并借助專業(yè)大數(shù)據(jù)公司在數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、可視化等方面的優(yōu)勢，著力提升智庫研究成果的質(zhì)量與水平。

4? ? ?結(jié) 語

美國布魯金斯學會是全球影響力最大的智庫，學會研究報告被政府和公眾所接受的程度很高。在大數(shù)據(jù)時代，智庫一方面要應對挑戰(zhàn)，另一方面也要抓住發(fā)展機會。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)有利于研究人員在分析數(shù)據(jù)過程中更清晰地觀察數(shù)據(jù)、找出數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)、挖掘隱藏在數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵因素，以最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)政治、經(jīng)濟等效益。我國智庫研究方法比較單一，一些知名智庫在研究過程和研究成果展示中或多或少地運用了該項技術(shù)，但略顯生硬、不夠深入。因此，我國智庫應向如布魯金斯學會一樣的頂級智庫學習，積極開展技術(shù)培訓課程，豐富研究方法體系，提高智庫研究水平，增加國內(nèi)外的影響力并躋身于世界一流智庫。

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