中国特色新型智库的大数据研究范式变革
2019-8-22 15:25 |
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建设中国特色新型智库，必须紧跟大数据时代的新形势，突出与大数据时代发展要求相适应的新功能，创新与大数据时代发展要求相匹配的方法论和研究工具，开辟研究新范式。只有这样，才能以大数据支撑智库科学咨询研究，以科学咨询研究支撑科学决策，以科学决策引领科学发展，真正发挥好中国特色新型智库的作用。 紧跟大数据发展新形势 近几年来，我国智库建设突飞猛进，新型智库尤其是高校智库和社会智库风起云涌，已形成了党政军智库、社科院系统智库、大学智库、民间社会智库等并驾齐驱的格局。智库的核心资源毫无疑问是知识资产，尤其是专家资源，但缺乏信息资源和分析工具的专家体系在现代决策系统中是不可想象的。遗憾的是，目前我国新型智库对专家资源建设均尤为重视，但对信息资源建设却存在普遍忽视乃至建设不足的问题。因此，我们需要借鉴发达国家智库发展经验，构建完整的中国特色新型智库信息服务支撑体系。 随着信息技术的快速发展及非结构化数据的大量产生，大数据时代的数据范围由传统的结构化数据延伸至非结构化数据。以结构化数据为对象的信息分析方法与技术开始面临挑战，大数据引起世界各国的关注。大数据技术作为一种新技术和新架构，能够对繁杂类型的海量数据进行高效捕捉、发现、分析，从中挖掘数据的价值。随着近年来大数据处理系统、基础支持平台与并行化的机器学习和数据挖掘算法等大数据处理分析技术的迅速发展，大数据技术已逐渐被广泛应用于不同的行业和领域。随着大数据技术的发展，如何快速响应环境需求和变化以及从海量数据中挖掘蕴含的巨大价值，是摆在全世界知识创新领域包括社科研究领域研究者面前的重大挑战。英国、美国和日本等发达国家近年来高度重视大数据研究与发展。这些国家将大数据列为国家战略并予以大力支持，把重点放在开放数据、加大资金投入、推动大数据应用等方面，大数据被提升到前所未有的高度，也为智库大发展带来了契机。 大数据技术对当前智库建设起着重要的决策支撑作用。随着科研范式变革和方法工具演进，数据和信息的分析受到研究者的高度关注，大数据给智库研究及服务的理念、模式、方法和技术带来了巨大的机遇和挑战，也为智库建设和运营带来前所未有的压力。面向未来，中国特色新型智库必须紧跟大数据时代的新形势，突出与大数据时代发展要求相适应的新功能，创新与大数据时代发展要求相匹配的方法论和研究工具。只有这样，才能以大数据技术支撑智库政策咨询研究，充分发挥智库咨政作用，以研究范式变革支撑国家发展需求。《关于加强中国特色新型智库建设的意见》中对新型智库建设的信息资源支撑及开发策略提出了新的要求，指出“功能完备的信息采集分析系统”是中国特色新型智库的基本标准之一。基于大数据技术的智库决策支持信息服务能力体系建设，是推进中国特色新型智库发展的关键举措之一。 因此，大数据作为新型智库未来建设发展的重要方向，我们必须予以充分重视。目前我国新型智库需围绕国家战略需求，推进新型智库研究范式变革，积极采用大数据技术、开发大数据分析工具以及开展数据挖掘和应用服务，为中国特色新型智库建设提供基础性、公共性、共享性的决策支持信息服务能力。 开辟研究新范式 中国特色新型智库大数据研究范式变革势在必行，但变革过程当然不能像常规地购买一些商业数据库或配备几个计算机管理人员那么简单，而应从组织层、资源层、方法层和平台层四个方面整体推进，构建新型智库大数据信息支持服务体系，推动中国特色新型智库能力建设和研究范式转型。 组织层，即数据分析专家参与新型智库团队建设。智库作为智力密集型机构，对于人才的要求更高、更迫切，需要由多学科、多领域专家学者组成决策服务的综合性团队。由于大数据与传统数据存在着巨大差异，大数据的巨大规模以及结构上的杂乱无章，需要专业的数据分析师进行数据挖掘，以期将毫无规律的数据转化为知识和解决方案。这对于大数据分析师的要求非常高，既要在有限的时间内完成巨量数据的扫描过程，又要发现数据的关联性，进一步提高工作效率。因此，智库要应用大数据，就必须拥有一支专业的数据分析团队，在智库的资源建设、知识共享、情报分析、战略决策等各个环节发挥重要作用。因此，组建新型智库团队时引入数据分析专家，尤其是具有实践经验和大数据分析特长的人才，能有效提高智库产品形成过程中信息情报分析的科学性和准确性，提升智库服务产品的质量。 资源层，即多源数据融合助力新型智库资源建设。大数据时代，智库研究的信息源已经不再拘泥于传统研究文献，而是扩散至网络信息、信息系统、监控终端、人际交流信息、舆情等结构化、半结构化和非结构化数据资源，具有大数据特征。在智库建设中，丰富的信息来源和有效的知识共享机制，是形成高质量成果的重要基础条件。信息是保障智库高质量思想产品产出的基础，智库应加强专门数据库建设，并探索非涉密数据的合作开发和共享机制。大数据参与到新型智库建设中，更能发挥大数据技术在多源数据融合方面的优势，整合社会网络环境下自媒体、全媒体信息资源，提供充分有效的数据准备与利用、推动智库进行资源整合与共享和集成多种分析技术与软件工具，让海量数据的处理及分析变得更加容易。从数据中提取有用信息并形成各种智库产品，进而用于验证、指导及规范组织或个人的决策行为。因此，拥有完整的自建专业数据库，对中国特色新型智库建设来讲具有十分重要的战略意义。 方法层，即大数据思维为新型智库研究提供理论方法支撑。在大数据环境下，要想产出高质量的智库成果，离不开理论研究与方法支撑。大数据时代的智库研究逐渐从数据基础、计算能力和分析需求的综合角度提供战略决策，已形成一系列有效的分析方法。中国特色新型智库在大数据时代要谋求发展和转型，关键在于是否具备大数据思维，科学合理地将大数据思维应用到新型智库建设之中。大数据思维依据的是全体数据，而不是随机样本，善于从数据的混杂性中洞悉未来，着眼于相关关系而不是因果关系。大数据思维能够促使新型智库从传统思维的枷锁中挣脱出来，突破传统样本数量的限制，引入研究对象更多方面的信息，处理那些传统数据分析方法无法处理的数据资源，找寻容易被忽视的数据细节。另外，作为新型智库大数据，在思维层面上从因果思维转变为相关思维，将会对事物有更加深刻独到的认识。作为新型智库的核心特征，能否善用大数据思维，以实现智库结构的深刻变化，将决定中国特色新型智库建设的未来成败。 平台层，即构建中国特色新型智库大数据平台。大数据平台是新型智库必不可少的工作载体，是“互联网+”在新型智库建设领域的具体体现，应从顶层架构、功能模块建构以及运行机制三个层面对新型智库大数据平台进行设计。平台是为了充分利用互联网与大数据技术解决传统智库发展存在的弱、小、散问题，达到提升新型智库研究质量、效率和扩大影响力的目的。因此，我们应从新型智库运行过程的各个环节着手设计平台的顶层架构，通过将大数据技术引入智库研究工作的不同环节来实现智库运作过程的变革。在功能模块建构方面，具体体现在边界层（“智库门户模块”）、核心层（“研究协同”“研究辅助”“研究管理”）、基础层（“数据库模块”及其“大数据分析处理模块”），这六大模块相互协作实现新型智库大数据平台的有机运转，促进新型智库知识创新服务能力和智库影响力的巨大提升。在运行机制方面，大数据平台作为新型智库运行的综合平台，应以需求驱动机制为核心，推动相关研究人员、大数据分析人员和管理人员紧密协调配合，创造最大智慧生产力，实现智库效益的最大化。 综上所述，大数据背景下的中国特色新型智库方兴未艾，新型智库只有大力加强大数据信息支持服务能力体系建设，积极布局大数据研究设施，推进新型智库研究范式变革，才能抓住机遇，在国家重大战略决策中发挥重要作用。 |
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