面向智庫評價的數據資源中心建設研究

張鑫　文奕

摘要：[目的/意義]智庫建設是目前社會科學界熱議的話題，如何科學合理地研究和評價智庫也成為日益受關注的問題，高質量的智庫研究報告需要高質量的數據平臺支撐。[方法/過程]本文從智庫研究與評價的需求出發，總結了目前智庫知識資源體系的主要類型和建設現狀，提出了大數據環境下面向智庫研究的知識資源平臺建設困難和挑戰，介紹平臺建設的原則思路和主要技術。[結果/結論]以中華智庫研究網為實例，介紹面向智庫研究的知識資源中心的建設，以及資源中心支撐智庫研究的實踐。

關鍵詞：智庫研究? 知識資源中心? 多源數據融合

分類號：G350.7

DOI： 10.19318/j.cnki.issn.2096-1634.2020.03.09

中國特色新型智庫建設是目前國內社會科學界熱議的話題。從國家層面到地區層面，都出臺了一系列政策，指導和促進新型智庫建設。

在國家層面上，2015年1月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于加強中國特色新型智庫建設的意見》，將智庫的作用與重要性提到了空前的高度，文件指出，“中國特色新型智庫是以戰略問題和公共政策為主要研究對象、以服務黨和政府科學民主依法決策為宗旨的非營利性研究咨詢機構”。2015年11月9日，中央深改組第十八次會議通過《國家高端智庫建設試點工作方案》，開啟了中國特色新型智庫建設的新探索。2015年12月，國家推出了中國社會科學院、中國科學院、國務院發展研究中心等25家高端智庫。在地方層面上，2016年以來，智庫建設由國家層面細化到地方層面，上海、山東、江蘇、廣東、湖南、四川等省份先后出臺了本省的高端智庫建設方案，一系列地域特色鮮明的智庫成為各個省市重點扶植培育的對象。

在國家和地方的大力支持下，智庫建設蓬勃發展，大批地涌現，中國的智庫數量已經躍居世界前列，如何科學合理地評價智庫也是當前智庫界關心的話題。而科學準確的評價離不開豐富完備的數據資源庫的支撐。本文介紹了筆者及團隊幾年來在面向智庫評價數據資源中心建設方面的一些理論思考和實踐工作。

1? 智庫評價對知識資源平臺的需求

高質量的智庫評價報告離不開豐富完善的數據資源支撐。隨著2015年以來國家和地方出臺政策支持智庫發展，智庫建設駛入了快車道。雨后春筍般出現的智庫機構、智庫產品等，它們的質量良莠不齊，如何科學、客觀、公正地評價智庫是當前我國建設、發展和管理智庫的一個重要內容。目前，國內外的智庫評價模式主要有政府主導評估、市場主導評估、第三方機構評估、學術專家評估研究等。

列舉幾種國外的智庫評價模式有：韓國的智庫評價主要由政府主導;德國學風一向嚴謹，他們的智庫評價由政府主導，萊布尼茨協會等第三方機構實施;美國的智庫運作獨立性更強，自然對其評價也以民間機構為主。詹姆斯·麥甘教授的《全球智庫報告》從2006年起發布至今，每年1期，麥甘教授的智庫報告在國內雖然爭議不斷，但也影響頗大。此外國外智庫評價還有Michael Dolny[1]、Donald E.Abelson[2]、Andrew Rich[3]等幾家。

國內的智庫評價“已經形成多家競爭的新格局”[4]，主要是各個智庫研究中心以項目的方式進行。朱敏[5]、雷佳麗[6]等人的文章總結了國內外智庫研究進展和評價指標體系。綜合前人研究，筆者將目前國外內比較有影響力的智庫評價總結如下，見表1。

朱旭峰等將當前的智庫評價研究方法的發展趨勢概括為：從主觀到客觀，從定性到定量，從小樣本到大樣本，從小數據到大數據[14]。主觀評價容易受到選取的評審專家個人觀念的影響，由于中國新型智庫類型豐富多樣，而調查問卷選取的專家往往只對某些特定領域的智庫了解較深入，而對其他領域的智庫了解不夠，專家評審有時也會受到專家固有思維的影響，對智庫當年表現的動態變化感知不夠。而客觀的基于數據的評價，作為主觀評價的補充，正好可以解決主觀評價的這些問題，通過收集各類智庫的成果、活動數據，基于科學合理的指標體系計算，能夠定量反應各個智庫的年度表現，為排名提供有效的數據支撐。客觀評價需要準確權威科學的數據支撐，覆蓋多家智庫的、多來源的數據的收集、整理和加工，需要資源平臺做支撐。

2? 目前智庫資源平臺建設現狀

隨著國家和地方對于智庫建設的支持力度加大和網絡時代的發展，各種各樣的智庫知識資源平臺全面建立，各種平臺建設主體各異，建設目標各不相同，卻都在智庫知識保存共享上發揮了一定的作用。智庫資源平臺從建設主體和資源覆蓋范圍上大概分為以下4類，見表2。

2.1? 智庫機構知識庫或知識管理系統

智庫知識庫[15]和機構知識庫有相似之處，主要是指智庫機構自己建立的，維護自身的知識的數據平臺系統，美國的蘭德公司、德國國際政治與安全研究所，中國科學院等智庫單位都建設有自己的知識庫系統，以支撐研究和決策。

2.2? 媒體主導的智庫知識資源中心

以光明網、中國網等為代表的一些媒體積極參與和報道智庫活動信息，并發揮自身優勢，建立“智庫頻道”“智庫中國”[16]等專欄或專題頁面，報導智庫相關重大活動、重要事件，形成相應的數據庫或資源中心。

這類資源中心的主要特點為：收錄智庫的活動、事件等媒體信息較多，很多信息是媒體的第一手信息，對了解智庫動態作用很大。但收錄智庫的論文、報告、成果、項目等信息較少，數據的全面性不夠。

2.3? 地方政府或行業智庫知識資源中心

隨著各省市加強新型智庫建設指導實施意見的發布，為了分享本地區智庫的研究成果，交流智庫建設經驗，加強本地智庫交流與合作，構建高端智庫交流平臺，各省地區也建設有自己省市范圍內的智庫平臺，例如“湖南智庫網”“江蘇智庫網”等。

各個專業領域或行業聯盟也建立了自己的領域特色智庫知識平臺，如國務院發展研究中心主辦、各地方政府發展研究中心共建的中國智庫網，主要收錄該系統內智庫的數據，搭建了領域內智庫的交流與合作平臺[17]。

這類智庫資源網站面向領域內智庫，面向本領域內機構，收集本領域的信息，在領域內數據較全面，而且能夠收集部分領域專家的原創性言論成果，但收錄范圍相對較小。

2.4? 綜合知識資源中心

南京大學等單位合作研發的“中國智庫索引”（Chinese Think Tank Index，以下簡稱CTTI）兼具智庫的大數據管理與智庫評價的雙重功能，在同類網站中收錄數據相對較全面。目前CTTI數據依賴各個智庫的上傳情況，而國內各個智庫對CTTI的重視程度不同，而且每家智庫對專家的范圍界定有所區別，導致CTTI各家智庫數據參差不齊。

清華大學公管學院的智庫研究中心也與清博數據公司合作建立了智庫大數據平臺，主要收錄智庫的微博微信等新媒體數據。CNKI基于自身積累的豐富成果數據，建設了“中國特色新型智庫知識資源總庫”。

3? 面向智庫評價的知識資源中心體系設計

3.1? 大數據環境下智庫資源中心建設的挑戰

當前網絡大數據環境下，智庫知識資源數據中心建設面臨以下挑戰。

3.1.1? 智庫知識資源來源豐富，分散各處? 如智庫機構主頁、智庫機構知識庫、新聞媒體網站、論文圖書資源集成數據庫、專家的微博、微信等，需要從公開的海量碎片化數據之中提取有用的知識信息。不僅如此，各個不同的數據資源之間的數據質量參差不齊，知識價值判斷困難。

3.1.2? 智庫知識資源動態變化? 這不僅表現在智庫機構的設立、合并、更名，智庫專家的隸屬機構改變、兼職等基礎元數據的改變，更表現在中國特色新型智庫以服務決策為主要目標，智庫機構的研究領域和方向隨著社會熱點議題不斷變化

3.1.3? 智庫成果歸屬判定難? 一方面表現為自然語言表達的智庫領域知識存在多樣性和歧義性問題，突出表現為智庫機構別名現象和智庫學者重名現象，網絡資源中出現的往往不是準確的智庫學名，而是智庫名稱的多種簡稱、別名或上下級機構名。另一方面表現為兼職人員成果處理問題，由于目前各個智庫的治理模式各不相同，有些智庫大而全，全職成員比例高，兼職人員比例相對低，且發揮的作用相對小，如社科院等單位。而許多高影響力的智庫則采用“強核心，大網絡”的方式構建研究隊伍，全職人員比例較低，兼職專家在智庫中發揮的作用很大，如中國工程院，目前主要依靠龐大的院士隊伍在國家重大工程決策之中發揮重要作用。

3.1.4? 智庫私密成果獲取難? 決策影響力一直是智庫評價的重點關注領域，權威的幾家智庫評價報告都設計了相應的評價指標，通過智庫的對策建議批示數據來度量，這個指標數據的權威數據獲取較為困難，可能還會涉及保密的問題，目前往往是采用向智庫管理部門發邀請函的方式進行。

3.2? 面向智庫評價的知識資源中心體系設計的原則

3.2.1? 采用準確的智庫機構遴選機制? 智庫研究首要進行就是研究對象的選取，這也是資源平臺建設的基礎，平臺之后的所有數據收集、數據建設工作都是圍繞著這些研究對象進行的。由于國家和地方層面對智庫建設的大力支持，智庫建設成績有目共睹，但以“智庫”之名的“智庫變異體”仍大量存在，“商業化”“泛化”“泛娛樂化”現象廣泛存在[4]，需要以一個科學合理的標準流程進行智庫機構遴選。《關于加強中國特色新型智庫建設的意見》文件中給出8條基本標準，為智庫機構遴選提供指導。南京大學中國智庫研究中心是國內較早開展智庫機構遴選的機構，采用“摸底、推薦、評審、審核”遴選的過程[12]，為入選機構頒發“CTTI來源智庫證書”，并對智庫機構進行動態更新。CTTI來源智庫名單為多家智庫研究提供借鑒。此外，各地方各領域的特色高端智庫建設方案中的智庫名單也是機構遴選的重要補充。

3.2.2? 集成科學合理的評價指標體系? 在方茜[18]、王文[4]等學者研究的基礎上，筆者認為評價指標的選取應該遵循4大原則，即評價目標導向原則、科學性原則、系統性原則、可行性原則。上海社會科學院、南京大學、四川省社會科學院等幾家報告雖然選擇的具體指標略有區別，數據獲取方式各異，但從大的方面來看，都是從決策影響力、輿論影響力、社會影響力、專業影響力、國際影響力幾個方面進行評價，支撐影響力指標的數據基礎具有很多的共性。

3.2.3? 利用豐富準確的數據來源? 目前的智庫研究和智庫評價的數據主要有主觀數據和客觀數據，主觀數據主要是通過邀請領域專家填寫問卷方式進行收集，表征領域專家對于智庫的主觀看法;客觀數據的來源有兩個，一是智庫管理部門提交的數據，二是通過網絡采集挖掘獲取得到的數據。評價所需的數據來源非常豐富，類型也各異。數據不一定要大而全，但一定需要準確，為保證研究質量，可以采用多數據源相結合校對的方式。

3.2.4? 支持有效的數據更新維護機制? 數據更新機制是知識資源中心得以不斷煥發生機的源泉，也是基于資源平臺的智庫評價方法優于問卷調查方法的地方。問卷調查和當事人填報的方式往往不能夠及時更新數據，而資源平臺建設中可以采用任務調度機制，及時從新聞網站等數據源采集數據信息，為研究所用，并能實時進行數據展示，動態評價。由于不同資源的時效性不同，適宜采用不同的數據更新機制，新聞類數據實時性強，可做到日更新甚至實時更新，對于每年特定時間才會發布的基金項目類數據，可以根據相應發布時間進行更新。

3.3? 面向智庫研究的資源平臺架構設計

面向智庫研究的知識資源中心架構如圖1所示，自底向上可以劃分為數據層、大數據平臺層和展示層。

3.3.1? 數據層? 該層集成各種資源的收集與匯繳策略。針對各類不同的數據資源，采用不同的收集匯繳機制。根據數據來源不同，需要人工和自動結合的方式，包括分布式爬蟲技術采集，利用批量導出功能采集，機構管理部門填寫等等。對于數據源格式多樣，采集困難的個別資源，還需要采用手工錄入方式，平臺提供數據錄入功能接口。

3.3.2? 大數據平臺層? 該層是平臺的核心和基礎，集成主要的數據清理與知識融合方法流程，又可以細分為數據存儲、數據分析和數據接口幾部分，并集成用戶授權、訪問認證機制。

根據數據的體量和類型，數據存儲子層可以采用傳統的數據庫存儲、本地文件存儲、大數據分布式文件存儲、分布式數據存儲等存儲機制。

數據分析子層，集成多源數據融合體系和方法，提供數據的分析與關聯的功能，通過基于規則、基于機器學習命名實體識別等方法準確識別出機構信息，構建機構合作、機構關聯等關系，實現單指標評分、綜合評價等數據計算功能。

數據接口子層實現與展示層的數據對接，并可以提供其他相關系統的數據交互接口。

面向智庫評價的領域資源知識庫是語義搜索和知識挖掘的基礎，以關系數據庫、三元組等形式存儲在數據庫之中，供數據檢索調用，通過平臺實現知識庫動態變化更新。

3.3.3? 展示層? 該層是平臺與用戶交互接口，提供機構檢索、專家檢索、關鍵詞檢索和語義智能檢索等功能，方便關注智庫的學者查找智庫相關資源信息。展示層中應集成智庫機構的自動評價與機構對比分析功能。將通用智庫評價的指標集合和專業化評價指標集合在平臺中進行固化，并采用直方圖、折線圖、餅圖、詞云圖等豐富可視化方式進行結果展示。

4? 面向智庫評價的領域知識圖譜構建關鍵技術

4.1 知識圖譜中知識單元構建方法

面向智庫評價的領域知識圖譜中主要包含3類知識單元，智庫機構、智庫專家和智庫成果活動信息，知識單元構建過程中主要解決這幾類知識單元相關的數據檢索與數據融合方法問題。著力研究智庫專家、智庫機構、智庫成果和活動幾類知識單元概念及其相關的關系信息，構建相應的專家畫像、機構畫像和成果畫像。這3類知識單元的概念及其概念關系見圖2。

機構實體、專家實體、成果實體等領域知識庫支持的主要知識實體信息，需要將這幾類知識實體相關數據，采用語義規則等方法，進行深度關聯融匯。

機構—專家。融合各個機構官網、領域資源網站中的專家信息表，夯實機構—專家對應關系，特別是要考慮到專家兼職、專家重名等現象。基于成果與活動數據集中的同時含有機構信息和專家信息的數據項，為機構—專家對應表建立補充關系。根據成果與活動等數據的結合建立機構畫像和專家畫像。

專家—成果。通過專家信息，在資源網站中檢索出成果信息和活動信息數據。根據成果元數據、成果內容數據或專家—機構對應數據判定出成果對應的機構，通過專家名—機構聯合檢索的方式解決專家重名問題。

機構—成果。通過智庫機構名或父級機構名在資源網站中檢索出相應的成果與活動數據，再根據成果元數據、成果內容數據或專家—機構對應數據準確推斷出相應子機構，解決部分成果的機構信息不完整問題。

4.2? 領域知識圖譜的構建流程和知識更新方法機制

面向智庫評價的領域圖譜構建的整體流程如圖3所示，網絡資源數據經過數據清洗和存儲，形成結構化和非結構化數據，對結構化數據采用

基于語義規則庫的語義匹配算法，對非結構化數據采用基于語義挖掘和機器學習的實體關系抽取方法，初步構建知識體，再通過知識匹配和屬性擴展方法，將知識體進行融合。構建領域知識庫的時候，根據各種知識融合模型評價算法，同步進行知識融合結果評價和優化，最終形成面向智庫評價的領域知識庫。

同時，由于智庫機構具有關注時事，關注熱點等特征，面向智庫評價的智庫領域知識庫也要與時俱進，不斷更新。基于這一特點，領域知識融合體系盡量采用與智庫研究數據采集同步更新的方式進行知識庫的更新，新采集到領域數據后，同步進行知識沖突監測和領域知知識庫數據更新。

5? 平臺建設與應用示范

“中華智庫研究網”是中國科學院成都文獻情報中心和四川省社科院合作研發的，網站持續為《中華智庫影響力報告》提供客觀數據支撐。該數據平臺可通過雙方合作“中華智庫研究網”進行授權訪問。

不斷完善平臺數據質量，持續不斷、客觀準確地收集智庫的相關數據是平臺能夠持久生存，并且不斷擴大影響力的關鍵。平臺基礎數據在“機器抓取，人工錄入審核”大原則下，利用中心豐富的數據資源，采用相對權威的數據源，嚴格按照“三重過濾，兩重審核”機制，確保數據質量，見圖4。針對不同數據類目的特點，完善不同的數據更新機制，確保數據的完整性和時效性。

圖4? 系統數據來源和質量保證機制

Figure 4? Data sources and quality assurance mechanisms

5.1? 豐富的數據來源

充分利用購買和自主建設的數據資源，以及龐大的互聯網資源，使用權威數據源或收錄數據相對全面準確，且檢索方式友好的資源網站為基礎數據源。人工采集數據主要來源于近500家智庫機構的官方網站、國家科學技術獎勵工作辦公室網站、國家自然科學基金委和全國哲學社會科學基金規劃辦公室，以及各個省區市社科聯和科技廳的官方網站。自動收集的數據主要來自于中國知網（CNKI）、百度新聞、百度學術、佰騰網、Web of Science數據庫、中國社會科學院皮書數據庫等等。此外，還會從100余家國家和地方主流報紙、期刊的官方網站，各個智庫機構和智庫專家的微博中補充部分數據。

5.2? 數據的完整性和準確性保障機制

近年來在國家的良好政策背景下，各個智庫蓬勃發展，很多新增智庫成立時間較晚，或規模較小，或為非法人單位，某些智庫的重要數據可能沒有直接與智庫名相關聯，直接用智庫名稱檢索會出現大量數據缺失。例如國家自科基金、社科基金和國家獎勵數據往往只會細化到如中國人民大學之類的高校層面，而不會明確指出如中國人民大學重陽金融研究院之類的智庫機構。

針對這些問題，平臺采用：①上級法人單位名稱+專家名稱檢索標注方法;②基于機構同義詞詞表的檢索方法;③全數據集收集和關鍵詞匹配的方法;④主題時間過濾方法等等，以保證數據的完整性。

對所有人工錄入的數據以及機器收集的數據，嚴格按照“機器抓取，人工審核”和“人工錄入，交叉審核”的兩重審核方法，確保數據的準確性。平臺的具體數據來源和數據更新機制見表3。

中華智庫研究網和中華智庫研究大數據平臺持續為《中華智庫影響力報告》提供強有力的數據支撐。截止到2018年底，平臺收錄中國大陸和港澳臺智庫機構近500家，主辦網站500余個，有智庫專家8，000余位，年度新增國內期刊論文和報紙文章數59，339篇，主流媒體采訪數據7，890篇，圖書3，860本。

6? 總結和討論

本文分析了面向智庫評價的智庫知識資源中心建設面臨的困難和挑戰，以及平臺的設計原則，并以中華智庫研究網數據平臺為例，介紹智庫評價知識資源中心的建設實踐。

誠然，目前的智庫研究百花齊放，百家爭鳴，一系列的研究成果不斷涌現，但現在的第三方機構進行評價的方式天生具有的數據缺陷暫時還難以克服。智庫研究的平臺也正經歷在探索中完善，建設中發展的階段，未來的智庫研究平臺可以從以下幾方面進行研究建設。

6.1? 集成分類評價指標，開展專題和特色研究

近年來，智庫的評價正在由大而全的評價報告向各個分類細化，社科院智庫、高校智庫等都發布了各自體系的評價報告，如浙江工業大學的《中國大學智庫發展報告》、山東社會科學院的《地方社科院智庫意識評估報告》等。不同類型的智庫機構由于治理結構的不同，成果形式多樣，相應的評價指標也會有所區別。相應的知識資源平臺上也要多集成一些特色的指標體系，并支持指標分類組合，以適應特色評價需求。

6.2? 不斷夯實平臺的數據基礎

數據的完整性和準確性是評價類平臺的價值所在，數據基礎的好壞對研究結果有很大的影響，現在主流智庫評價平臺主要的數據問題是反映智庫決策影響力的建議批示等數據獲取困難，真實性較難保證。未來的解決方法是積極與國家和地方智庫建設主管部門合作，參與主管部門組織的智庫研究與評價，以自上而下的方式獲得真實性更好的數據。智庫建設經過了幾年的發展，很多主管部門也期望了解建設效果到底怎么樣，他們有評價的需求，也希望與智庫研究評價機構進行合作。

6.3? 擴展個性化專題展示功能

針對國家經濟社會發展中的重要事件和熱點問題，建立專題頁面，追蹤各個智庫的專家相關成果、言論等信息。針對平臺不同用戶的需求，提供特色化個性化的服務。

總而言之，高質量的智庫評價研究報告離不開高質量的基礎數據資源建設。而高質量的數據資源平臺不僅僅可用于智庫研究。以資源平臺建設為基礎，以平臺促進智庫研究，以智庫研究成果指導智庫建設，促進中國特色新型智庫建設事業蓬勃發展。

參考文獻：

[1] MICHAEL D. The think tank spectrum： For the media， some thinkers are more equal than others[EB/OL]. [2019-10-01]. https：//fair.org/extra/the-think-tank-spectrum/.

[2] ABELSON D E. Old world， new world： the evolution and influence of foreign affairs think-tanks[J]. International Affairs， 2014， 90（1）： 125-142.

[3] ANDREW R. Think tanks in the US media[J]. The Harvard International Journal of Press/Politics， 2000， 5（4）： 81-103.

[4] 王文， 李振. 中國智庫評價體系的現狀與展望[J]. 智庫理論與實踐， 2016， 1（4）： 20-24， 71.

[5] 朱敏， 房俊民. 智庫評價研究進展及我國智庫評價建設[J]. 情報雜志， 2017， 36（8）： 33-38， 46.

[6] 雷佳麗， 鄭軍衛. 國內外智庫評價方法比較分析[J]. 情報理論與實踐， 2019， 42（4）： 166-171.

[7] MCGANN J G. 2018 Global go to think tank index report[EB/OL]. [2019-05-14]. https：//repository.upenn.edu/think_tanks/16/.

[8] 上海社會科學院智庫研究中心. 2018年中國智庫報告： 影響力排名與政策建議[EB/OL]. [2019-05-14]. http：//www.pjzgzk.org.cn/upload/file/20190320/20190320110443_241.pdf.

[9] 荊林波. 中國智庫綜合評價AMI研究報告（2017）[M]. 北京： 中國社會科學出版社， 2018： 2-15.

[10] 四川省社會科學院-中國科學院成都文獻情報中心 中華智庫研究中心. 中華智庫影響力報告（2018）[EB/OL]. [2019-05-14]. http：//www.chinesethinktanks.cn/.

[11] 方茜， 廖沖緒. 中華智庫影響力報告（2015-2017）[M]. 北京： 人民出版社， 2018： 9-12.

[12] 南京大學中國智庫研究與評價中心-光明日報智庫研究與發布中心聯合課題組.“中國智庫索引”（CTTI）首批來源智庫及遴選過程[N]. 光明日報， 2016-12-21（16）.

[13] 清華大學公共管理學院智庫研究中心. 清華大學智庫大數據報告2017 [EB/OL]. [2019-05-13]. http：//www.sppm.tsinghua.edu.cn/eWebEditor/UploadFile//20180423041936218.pdf.

[14] 朱旭峰. 智庫影響力測量的多維性[N]. 學習時報， 2017-04-10（6）.

[15] 許鑫， 吳珊燕. 智庫知識庫的構建研究[J]. 情報理論與實踐， 2014， 37（3）： 68-72.

[16] 智庫中國[EB/OL].[2019-05-14]. http：//www.china.com.cn/opinion/think/index.htm.

[17] 國務院發展研究中心. 中國智庫網-關于我們[EB/OL]. [2019-05-14]. http：//www.chinathinktanks.org.cn/.

[18] 方茜. 基于系統理論的中國特色新型智庫影響力評價及特征分析[J]. 經濟體制改革， 2018（2）： 164-171.

作者貢獻說明：

張? 鑫：提出研究思路，建設平臺，撰寫論文;

文? 奕：指導平臺建設，修改論文。

Abstract： [Purpose/significance] Think tank construction is a hot topic in social science， and it attracts more and more attention on how to research and evaluate think tanks scientifically and reasonably. High-quality research reports of think tanks need high-quality data support. [Method/process] Starting from the needs of research and evaluation of think tanks， this paper summarizes the main types and construction status of the knowledge resource system of think tanks at present， puts forward the difficulties and challenges of building a knowledge resource center for think tanks research， and introduces the design principles and main technologies of platform construction. [Result/conclusion] Taking Chinese Think Tank Website as an example， this paper introduces the construction of knowledge resource center for think tank and the practice of resource center supporting think tank research.

Keywords： think tank research? ? knowledge resource center? ? multi-source data fusion

收稿日期：2019-11-01? ? ? 修回日期：2019-12-13