大數據背景下建設中國特色智庫研究＊

李放

（大連東軟信息學院數字藝術與設計學院，遼寧 大連 116023）

目前，大數據技術的概念重點突出的是“大”[1]，這個“大”不僅指的是一種量級，更多的是種類，例如個人信息、物品數據、網絡信息等，只要是能夠統計出來的信息，都可以統稱為數據，也就可以用數據技術進行分析和處理。在數據分析處理的過程中，將處理結果應用到實際的項目中，也是非常重要的。

換言之，通過結果進行預測和判斷，建立數據與事物之間的內部聯系，探索問題背后的規律，就顯得尤為重要。而智庫作為一種以政策為導向的，擁有知識密集型的生產和處理者的集合[2]。將其與大數據技術有效融合在一起，無疑會起到事半功倍的作用。

1 大數據技術發展

在網絡流行之前，數據主要是以人工的方式進行記錄，通過紙筆、錄音機、錄像機等工具，將數據記錄并保存下來，并且大多是保存到某一個固定的地點。這種記錄保存的方式，不僅數據量小，而且極易造成數據的丟失和損壞。

隨著移動互聯網的普及，云計算技術的發展，人們保存數據的方法也隨之多了起來，這個時候，大數據技術才迎來了真正意義的美好時代。比如，使用移動手機的用戶個人信息會被手機中的傳感器捕獲，這樣用戶的出行地點、時間，甚至個人喜好等數據信息都會被記錄，并上傳到云平臺，經過云計算，得出用戶的出行規律，并作出準確預判。再比如，人們使用互聯網搜索功能的次數越來越多，用戶的搜索行為則聚集了非常大的數據信息，這些數據信息為商家或者搜索公司提供了非常全面而又準確的個人行為規范，從而可以及時地推送符合其個人喜好的文章或者商品。

現如今，大數據是一種群體行為的數據，也是更加準確、全面的數據。這些數據不僅被大眾所熟悉，更是比以往的數據更深入地影響著個人的生活。可以說，在新的時代背景下，誰掌握了大數據的使用方法，也就掌握了未來的發展方向。

2 智庫的發展

我國智庫經過三十余年的發展，無論從數量上，還是專業分工上，都得到了極大的提高。智庫機構專業分工眾多，數量龐大，既有官方、半官方智庫，也有相對獨立的民間智庫[3]。其中，官方智庫指的是由政府創建，并由政府指定研究課題，有著充足研究經費的智庫，其研究人員大多數是具有事業編制的，機構有著穩定的課題來源以及人員構成。半官方智庫指的是類似高等院校的，既具有一定的官方背景，又具有一定的自主性的智庫，其人員構成既有高校人員，同時也有一定比例的編外人員，這樣既可以保證課題的來源穩定，又可以保證課題的自主性。民間智庫指的是不管是從機構，還是人員構成都沒有政府背景，雖然接受了官方的研究課題，但是可以在一定程度上保證研究的自主性和客觀公正性。但是隨之而來的問題就是無法保證課題來源的穩定性，并且，因為是機構自負盈虧，所以人員的流動性比官方和半官方要大一些，人員的構成也會存在一定的問題。

國內關于智庫的研究仍屬于初級階段，定量分析方法還有待廣泛運用，具有中國特色的智庫發展研究工作還有很多空白區域[4]。首先，新型智庫體制機制的創新力急需提升[5]。新型智庫需要打破編制制度、人事制度等束縛，以創新力為根本，帶動整體發展。不管是官方還是半官方，去除管理的行政化模式，加強人員的考核制度，從根本上避免“官本位”。同時嚴格控制人員流動和固定比例，做到穩定人員構成，減少人員流動，從真正意義上穩固研究人員。其次，明確智庫建設定位。不僅是從功能上全面、準確地打造新型智庫，而且要將專業性和預測性做大做強，功能與專業并存，減少或者避免某一方面的缺失。最后，智庫建設統籌協調需要加強。我國活躍智庫大多數集中在東部沿海地區，其中北上廣位列前三[6]。

3 大數據融合中國特色智庫建設

3.1 根據數據來源明確智庫成果

按照不同的研究領域將研究工作分為社會、文化、經濟、政治等，同時利用各式媒體對研究成果進行推廣。例如自媒體等媒體工具。自媒體有著廣泛的群眾基礎，每一位用戶都可以成為自媒體，并通過自媒體來發表意見。因為自媒體的準入門檻相對較低，所以監控也相對較難，因此就需要對自媒體數據進行有效分析，提取有用的、正向的數據，摒棄沒用的，甚至反向的數據。通過自媒體，可以將研究成果以用戶可以理解的方式傳播出去，并接收反饋。由于移動互聯網的特殊性，信息是互通的，并且接入者和輸出者是可以互相轉換和影響的，因此通過媒體工具可以很容易地獲取訪問用戶的興趣、地址，甚至個人信息等，將這些數據進行分類研究，并利用大數據技術對這些信息進行監控，對涉及不同的研究領域采用不同的數據來源，這樣，對于智庫制定政策來說，可以產生深遠的影響。做到專人研究、專事處理，從而避免出現外行指導內行，跨專業領域指導的問題。

3.2 根據數據規律創新智庫技術

研究數據規律，通過數據變化的性質與定量分析，深入了解數據的發展變化，洞悉深層次的原因。數據與每個用戶的生活都是有關聯的，每一個用戶都是數據的產生來源，不管是生活、生產，還是其他各個方面，每一天都有大量的數據產生，這些數據被搜集起來，通過某一種方式將其中的變化規律顯示出來，并通過分類或者變化規律，來創新研究技術。該技術不僅要重視使用方法，而且還要重視其推廣工作。通過推廣工作，改進數據結構的升級改造，創新數據網絡的構建，為數據處理提供新的思路和解決方案。與此同時，面對復雜多變的數據內容，在搜集數據的同時，也要不斷完善數據庫，利用數據挖掘等技術，處理內部的非規律化數據，這樣不僅可以豐富數據庫結構和內容，而且對于樣本的數量和質量都起到了非常大的推動作用，更重要的是，通過這種創新技術，可以為智庫制定政策提供更為準確的數據依據，適用性更為廣泛，為推廣打下了堅實的基礎，也為我國提升城市的經濟、政治等方面的競爭力，提供了一種路徑。

3.3 根據數據質量加快智庫轉型

指定詳細的數據質量標準，將數據的錯誤率降到最低。依托專業的研究人員，在定性和定量研究的基礎上，通過深層次的數據分析與挖掘，找到數據之間的規律，將這種規律顯示出來，進而增加信服力。同時，客觀處理海量數據，通過大數據的規律，應用到智庫自身的發展，掌握數據反映問題的具體內容以及其產生的后果。通過已有的專業知識，以快速準確的方式提供這些問題的解決方法。并且以書面指導作為標準，嚴格規定每一個政策的管理過程、評估環節。通過各種不同的方式，例如電話溝通、電子郵件等方式，搜集數據，并根據大數據以及真實背景來制定標準框架，并在此框架的基礎上，不斷完善與更新，從而保證政策的有效性和真實性。作為大數據類型的智庫，不僅要有數據處理的思維模式，更要將該模式與智庫本身的特點融合在一起，將大數據作用到智庫的建設中來，從而為智庫的政策指定和研究提供轉型的方向。智庫的轉型，不僅要求技術方面需要更新迭代，更是要求研究人員思維模式的轉換，從原來的機械式處理數據模式，轉換成靈活的、善于總結規律的數據分析模式。這種模式對于研究人員的綜合素質就提出了更高的要求，要求研究人員的知識背景和專業方向都有著更豐富的知識儲備，同時也要求以不同的價值觀、多角度的研究視角去解決更深層的問題。

4 結論

智庫的發展是一個國家軟實力的體現，利用大數據技術，結合中國特色研究，將二者有效結合在一起，不僅需要更加完善的管理機制，更需要數據技術的深度挖掘。移動互聯網技術的快速發展，為我國的大數據提供了源源不斷的數據來源，因此，通過這些數據的篩選、分類與處理，既可以突破智庫的發展瓶頸，又可以為我國智庫建設提供無限的可能。找準自身定位，明確研究方向，加快創新改革，善于使用多種形式媒體的推廣與宣傳，激發建設具有中國特色的智庫活力。