黨西民

摘 要：大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)智庫正面臨著一場巨大的沖擊，新型智庫正在形成。文獻庫的傳統(tǒng)地位有所動搖，數(shù)據(jù)庫將成為時代新寵；新興的智庫呈現(xiàn)出結構化、半結構化和非結構化相并存的態(tài)勢；智庫之間面臨著橫向、縱向互聯(lián)互通，打破數(shù)據(jù)孤島；傳統(tǒng)專家的職業(yè)敏感性逐漸讓位于數(shù)據(jù)意識；而民間智庫也將在數(shù)據(jù)的推動下強勢崛起；一些新興數(shù)據(jù)公司的智庫將走向時代前沿；大數(shù)據(jù)和人工結合將長期成為智庫發(fā)展的主要方式。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；智庫；數(shù)據(jù)意識；非結構化數(shù)據(jù)

中圖分類號：C932

文獻標識碼：A

文章編號：1009-5381（2016）06-0107-05

黨的十八屆三中全會提出加強中國特色新型智庫建設，這是中共中央文件首次提出“智庫”概念。習近平總書記多次對智庫建設作出重要批示，指出智庫是國家軟實力的重要組成部分，要高度重視、積極探索中國特色新型智庫的組織形式和管理方式等。2015年1月，中央辦公廳、國務院辦公廳出臺的《關于加強中國特色新型智庫建設的意見》明確提出，“形成定位明晰、特色鮮明、規(guī)模適度、布局合理的中國特色新型智庫體系，重點建設一批具有較大影響力和國際知名度的高端智庫”。隨著改革的深化，經(jīng)濟社會全方位的精細化管理成為剛需，智庫在推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的過程中將扮演越來越重要的角色。大數(shù)據(jù)對智庫建設提出了挑戰(zhàn)，推動著智庫的發(fā)展，也迎來了智庫發(fā)展的新格局。

一、智庫正在面臨著結構性變局

（一）智庫自身內(nèi)部信息庫更加受到重視

傳統(tǒng)的智庫擁有自身的信息庫。這些信息庫是自身的研究成果和知識積累，以數(shù)字化的形式存儲下來，能夠根據(jù)當前的研究和決策需要，進行查重等多方面檢測，為未來的發(fā)展提供借鑒參考。這些信息庫不僅積累了大量的經(jīng)驗教訓，還匯聚了決策的制定和執(zhí)行過程……對自身內(nèi)部的相關性高，適用性強，系統(tǒng)記錄了組織決策、管理和操作的點點滴滴。通過智庫能夠降低學習成本，提高學習效率，縮短學習曲線。其管理以文檔存儲、使用以檢索進行。這種傳統(tǒng)的智庫相對有限，但是實用性更強，價值密度更高。

（二）文獻庫成為決策的重要參考

目前大多數(shù)智庫對中國知網(wǎng)等一些論文數(shù)據(jù)庫的依賴程度較高，通過文獻庫搜集資料已經(jīng)成為常態(tài)。由于這類數(shù)據(jù)庫其平臺具有強大聚合性，在文獻的數(shù)量、獨家性等方面具有市場支配地位，數(shù)據(jù)種類豐富，其準確、海量的特性形成了資源的壟斷性。文獻的壟斷性增強了智庫對數(shù)據(jù)庫的依賴，成為資料搜集主要的和有效的手段，進而成為專家學者進行研究的一種路徑依賴。這些文獻庫具有內(nèi)容龐大、種類繁多、涵蓋領域廣的特點，能夠給研究者提供所需的各類資訊。其主要是以文字記載某一階段的研究成果，人們能夠從中了解目前的研究、實踐和應用現(xiàn)狀，使研究者少走彎路，節(jié)約研究時間，提高研究效率。

（三）數(shù)據(jù)庫在智庫建設中的地位凸顯

數(shù)據(jù)庫在智庫建設中的地位逐步升高。相比文獻庫，數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容具有更大的價值，其內(nèi)容更加豐富。但是，它不再像文獻庫一樣僅僅以文字的方式而是綜合了文字、圖表、圖片等多種方式來展示成果和智慧。數(shù)據(jù)庫能夠涵蓋這個行業(yè)或領域中的重要信息和數(shù)據(jù)，內(nèi)容海量，以結構化數(shù)據(jù)為主，可檢索、提取和分析?！按髷?shù)據(jù)智庫掌握的數(shù)據(jù)資源不能僅局限于傳統(tǒng)的文獻庫，還應涉及政務數(shù)據(jù)庫、商務數(shù)據(jù)庫、民調(diào)數(shù)據(jù)庫、輿情數(shù)據(jù)庫、監(jiān)測數(shù)據(jù)庫等。這些大數(shù)據(jù)可能源自互聯(lián)網(wǎng)，也可能源自局域網(wǎng)或相關信息化系統(tǒng)。”[1]這些數(shù)據(jù)庫屬于結構性數(shù)據(jù)庫，由于其結構性強，提取難度不高，能迅速產(chǎn)生較高的價值。有些數(shù)據(jù)庫是垂直性的行業(yè)數(shù)據(jù)，有些是綜合性的數(shù)據(jù)。雖然數(shù)據(jù)庫的價值密度不及文獻庫，然而在大數(shù)據(jù)時代，由于其擁有海量的結構化數(shù)據(jù)，其在智庫建設中的作用會逐漸凸顯。

（四）非結構化數(shù)據(jù)庫的興起

隨著大數(shù)據(jù)的興起，非結構化數(shù)據(jù)逐漸走上了歷史舞臺。在小數(shù)據(jù)時代，由于挖掘、搜集、存儲和分析技術的限制，擁有非結構化數(shù)據(jù)并產(chǎn)生價值根本不可想象。但當數(shù)據(jù)技術的能力增強之后，非結構化數(shù)據(jù)逐漸產(chǎn)生重要的價值，其價值呈現(xiàn)出溢出效應，即數(shù)據(jù)的正外部性呈現(xiàn)出海量的增長，成為智庫所需要的內(nèi)容?，F(xiàn)代智庫需要面臨的是海量的半結構化和非結構化的數(shù)據(jù)，常見的作法是轉換為結構化數(shù)據(jù)后再進行挖掘和分析。但是這種方法對于沒有強大的技術支持的智庫來講是天方夜譚。非結構化數(shù)據(jù)是價值密度更低但價值更大的數(shù)據(jù)。

因此，當代智庫呈現(xiàn)文獻庫、數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)并存的現(xiàn)象，其內(nèi)容呈現(xiàn)出結構化、半結構化和非結構化相并存的態(tài)勢。

二、搭建互聯(lián)互通的智庫結構成為必然

目前，各種智庫雖然擁有海量信息，但內(nèi)容龐雜難以提純，存在智庫投入過多產(chǎn)出過少、相互復制和低端模仿嚴重而創(chuàng)新不夠等問題，主要原因體現(xiàn)在幾個方面。其一，各種智庫之間的內(nèi)容無法互聯(lián)互通，無法共享。在縱向上，從國家、省、市、縣的智庫的信息沒有實現(xiàn)充分的對接；橫向上，不同地域的智庫缺乏相應的溝通和對接；相關領域上，不同領域都有自己的智庫，而這些智庫之間缺乏常態(tài)化的對接。如此情形導致成功的經(jīng)驗宣傳不足，失敗的教訓難以被汲取。其二，黨政部門和智庫之間缺乏必要的聯(lián)通，導致大量的智庫資源閑置。黨委政府每年都有大量改革任務，但其需求卻沒有得到有效釋放，民間智庫等體制外智庫缺乏對黨委政府工作重點的把握，難以被黨委和政府的工作焦點所激活，造成資源的浪費。“當前不少智庫缺乏對社情民意的了解，缺乏對政策的掌握，研究成果與實踐有脫節(jié)，與黨委政府工作銜接不夠，這就削弱了智庫對決策的影響力與作用力！”[2]其三，由于沒有充分的溝通，智庫一方面會產(chǎn)生大量不相關的決策信息，另一方面出現(xiàn)了決策信息堰塞湖。智庫的生產(chǎn)與需求產(chǎn)生鴻溝，浪費大量的人力物力，智庫的供給和黨委政府的需求呈現(xiàn)出結構性供不應求的態(tài)勢。首先，智庫的信息建設需要形成省市縣的縱向共享格局，將優(yōu)秀的智庫結晶在上下級之間形成互動；其次，形成不同地域之間的共享格局，即橫向的智慧互聯(lián)互通；再次，發(fā)揮體制外智庫的優(yōu)勢，構建內(nèi)外聯(lián)動、互為補充、供需平衡的信息格局。

（一）以平臺整合各種資源

大數(shù)據(jù)的典型思維是共享和開放，通過平臺建設達到協(xié)同化，達到信息的互聯(lián)互通，有效促進資源流動。平臺建設使傳統(tǒng)智庫的封閉性受到?jīng)_擊，并因為數(shù)字化能力的不斷增強，虛擬智庫迎來了發(fā)展機遇?！八\用一個開放的技術平臺取代了封閉的組織結構，這從根本上突破了實體智庫的組織邊界，也就克服了傳統(tǒng)智庫的功能局”[3]。由于互聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用，許多企業(yè)和組織打破組織的界限，使用外腦來完善決策、提升工作。“把智庫產(chǎn)品供給方和需求方連接起來，可以通過新型智庫互聯(lián)網(wǎng)+研究平臺，聯(lián)系到有關智庫，進行相關的政策咨詢以及雙向對接；雙方在智庫網(wǎng)絡平臺上對接后，買方可以對賣方的政策咨詢服務進行評估，反過來賣方也可以對買方的政策咨詢購買行為進行評估?！盵4]平臺的作用在于將多種元素聚集起來，讓決策資源能夠有效地流動起來。例如，海爾建成了自身的開放創(chuàng)新平臺，將自身的員工創(chuàng)意資源整合起來，以各項機制促進員工智力資源價值的實現(xiàn)；另外也通過征求全球的用戶需求信息，匯聚全球設計資源，將兩者結合起來，獲得最佳解決方案。通過這樣的平臺，兩年內(nèi)收集了12萬條用戶需求和創(chuàng)意。如此，得以擁有大量的外部研發(fā)人員，這些人員推動了企業(yè)的變革。

（二）非專業(yè)智庫資源的崛起

社會上存在著大量的非專業(yè)人才，這些人才成為智庫必要的補充。我國智庫發(fā)展還處在初級階段，其一方面表現(xiàn)為“有庫沒智”，即建設好的智庫其智力資源有限；另一方面則是“有智沒庫”，即流逸在體制之外的智力資源沒有得到有效利用?；ヂ?lián)網(wǎng)是一個龐大的平臺，能將人的“認知盈余”①①美國學者克萊·舍基在其著《認知盈余》中的核心觀點，認為人們應當學會更加建設性地利用自由時間也即閑暇來從事創(chuàng)造性活動，而不僅僅是消費，創(chuàng)造的價值遠大于消費。聚集起來，形成巨大的思想價值，成就一番大業(yè)。大數(shù)據(jù)技術的興起，導致權力結構的變化，即民眾的權力逐漸上升，傳統(tǒng)智庫本身權力結構受到?jīng)_擊。“在大數(shù)據(jù)所自然呈現(xiàn)的規(guī)律性認識面前……任何一位有數(shù)字操控能力的普通公民都可以對事物發(fā)展的基本規(guī)律進行自我解讀，但在這些個體式解讀的背后起支配作用的卻是數(shù)字技術和數(shù)字信息”[5]。這些數(shù)字化技術提供了非專業(yè)智庫參與項目建設的可能，“電子智庫使得公共問題研究項目由傳統(tǒng)的外包給少數(shù)智庫學者轉變?yōu)楸姲o所有對這一項目感興趣的學者和業(yè)余愛好者……電子智庫使政府委托的研究項目由傳統(tǒng)的外包模式轉變?yōu)楸姲Ｊ?，眾包模式是一種突破組織邊界、最大化地吸納智力資源的超級外包，它突破了傳統(tǒng)外包模式的治理資源封鎖性、研究的封閉性等弊端”[3]。業(yè)余愛好者成為智庫的一部分，對于推動發(fā)展起到一定的作用，他們能夠對公共問題提供智力支持，常被人們戲稱為“高手在民間”。過去，這一群體成為專業(yè)智庫的有效補充，而今他們正以更專業(yè)的角色出現(xiàn)在智庫的前臺，成為新時期智庫的有效組成部分。

三、大數(shù)據(jù)庫對傳統(tǒng)智庫的沖擊和重構

（一）知識：從壟斷到接入能力

由于專業(yè)分工越來越細，專業(yè)知識發(fā)展成為一個龐大的知識系統(tǒng)，成為一個專家則需要經(jīng)年累月的專業(yè)訓練和積累。智庫之間的差別主要體現(xiàn)在對知識的占有量、研究的深度和落地能力上。而在信息爆炸的今天，智庫之間的差別體現(xiàn)在信息鴻溝上。專家的知識壟斷地位被剝蝕，走向知識的分析和整理者，對信息的獲取能力造成了智庫能力的差距。在智庫建設中，對信息庫的接入程度、接入數(shù)量、開放態(tài)度等在很大程度上決定了智庫的發(fā)展能力。大數(shù)據(jù)時代，智庫的數(shù)據(jù)化能力本身也拉開了差距，數(shù)據(jù)化能力越強，在發(fā)展中的競爭優(yōu)勢越大。以前對外文的閱讀能力成為阻礙中國智庫走向世界的絕對障礙，但是數(shù)據(jù)技術使語言的障礙變成過去式，各種翻譯軟件輕易將大量文獻翻譯成實用的本國語言，降低了信息的接入難度。

（二）職業(yè)：從職業(yè)敏感性到數(shù)據(jù)意識

過去，職業(yè)敏感性成就專家的核心競爭力，也成為智庫的核心資源。傳統(tǒng)專家要在某一行業(yè)積累豐富的知識、足夠的經(jīng)驗，并培養(yǎng)嚴謹?shù)木窈洼^高的職業(yè)敏感性。伴隨著社會科學的迅速發(fā)展，信息越來越多，最終膨脹成海量的文獻、資料、數(shù)據(jù)，這嚴重挑戰(zhàn)著專家的職業(yè)敏感能力。比如，傳統(tǒng)記者要具有新聞敏感性，能敏銳地感知事物的新變動，迅速地分析各種新聞線索的價值，準確地判斷報道方向，然而以數(shù)據(jù)為核心的軟件narrative science則根據(jù)已有的數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)據(jù)算法形成寫作模式，在60秒鐘之內(nèi)寫出一篇優(yōu)秀的新聞稿件，并且稿件不僅故事性可讀性強，跌宕起伏，還會精準的配上一張插圖。因此，數(shù)據(jù)分析對專家的挑戰(zhàn)，首先體現(xiàn)在通過數(shù)據(jù)來說明問題，質(zhì)化研究與量化研究相結合，數(shù)據(jù)意識逐漸成為行業(yè)專家的重要參考；其次，對數(shù)據(jù)的占有逐漸從傳統(tǒng)的抽樣統(tǒng)計法轉向海量數(shù)據(jù)統(tǒng)計法，數(shù)據(jù)公司擁有強大的數(shù)據(jù)挖掘能力，智庫對數(shù)據(jù)的依賴越來越強；再次，數(shù)據(jù)分析能力在智庫建設中的地位越來越凸顯，通過數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)民主決策和決策科學成為發(fā)展趨勢。

（三）決策：從研究向數(shù)據(jù)決策轉變

大數(shù)據(jù)的重要價值在于能夠迅速整合各種數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行各種向度的分析，形成對現(xiàn)象客觀可靠的判斷結果，能夠將機器語言轉化為人工可以理解的語言，并以可視化的方式展現(xiàn)出來。這大大節(jié)省了傳統(tǒng)智庫對資料采集、調(diào)查研究甚至是文獻分析的時間，并為傳統(tǒng)智庫提供了更為精準的參考數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)給智庫帶來了全面的沖擊。首先，體現(xiàn)在提供了大量的數(shù)據(jù)，提高了效率。大數(shù)據(jù)搜集的數(shù)據(jù)“有利于提高競爭情報的真實性，有利于提高競爭情報的精準性，有利于提高競爭情報的實時性，使得企業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)，再次，智庫利用大數(shù)據(jù)中即時傳播的各類信息和數(shù)據(jù)為智庫迅速處理分析數(shù)據(jù)挖掘其中真實可靠的價值信息提供政策咨詢的時效性，大大提高了智庫的工作效率”[6]。其次，借助于大數(shù)據(jù)，能夠實現(xiàn)預測，提高決策接受實踐檢驗的能力?！爸菐旖柚髷?shù)據(jù)技術的強大功能數(shù)據(jù)信息預測可能會發(fā)生的事件或者可能存在的弊端。智庫人員獲取相關數(shù)據(jù)之后對數(shù)據(jù)進行分析處理，得到相關的重要信息，最后將數(shù)據(jù)信息轉換成重要的價值和決策方案?！盵7]再次，大數(shù)據(jù)在執(zhí)行過程中的數(shù)據(jù)挖掘能夠糾正失誤，提高可行性?，F(xiàn)實中，黨委政府的決策在實踐過程中出現(xiàn)了與現(xiàn)實的不協(xié)調(diào)，通過大數(shù)據(jù)預測，能夠提早發(fā)現(xiàn)弊端，及時調(diào)整，以適應現(xiàn)實要求。

（四）數(shù)據(jù)部門：大數(shù)據(jù)時代智庫的新寵

大數(shù)據(jù)的興起有賴于大數(shù)據(jù)公司的推動。目前，全國誕生了許多新型的以數(shù)據(jù)為核心價值的智庫，如百度研究院、阿里研究院等。這些研究機構是大型公司的組成部分，他們本身是公司的方針政策的參謀機構。這些機構不但掌握著公司的核心機密和核心競爭力，能夠借助于公司長期的技術積累、數(shù)據(jù)挖掘和分析能力，通過數(shù)據(jù)運算，實現(xiàn)自身研究價值。另外，一些國家機關和團體也在研究其相關數(shù)據(jù)，組成了自身的數(shù)據(jù)智庫。例如中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心等，這些機構借助于自身的結構化數(shù)據(jù)，采用部分非結構化數(shù)據(jù)，來實現(xiàn)其智庫價值。大數(shù)據(jù)時代，這些智庫具備其它智庫所不具備的優(yōu)勢：有豐富的數(shù)據(jù)，能夠依據(jù)數(shù)據(jù)展開較為全面的分析，并做出合乎現(xiàn)實的判斷。這些智庫機構的數(shù)據(jù)一方面是本公司的結構化數(shù)據(jù)，另一方面具有強大的挖掘和分析能力，能夠整合社會上的非結構化數(shù)據(jù)，并將之轉化為有價值的信息。這些智庫在大數(shù)據(jù)時代的競爭優(yōu)勢，正在取代傳統(tǒng)智庫的地位。另外，這些智庫的數(shù)據(jù)也有溢出效應，能為社會各個行業(yè)提供相應的數(shù)據(jù)。

（五）未來：數(shù)據(jù)和人工結合成為趨勢

大數(shù)據(jù)所構建的智庫也需要專家智庫的合作，提升其科學水平。馬云在2012年全國電商年會上演講時說到，大數(shù)據(jù)公司“阿里巴巴今天缺的不是工程師，不是服務人員，不是產(chǎn)品經(jīng)理，缺經(jīng)濟學家、心理學家、社會學家、人類學家，我們沒有經(jīng)驗做政策”。阿里巴巴具有數(shù)據(jù)存儲和計算優(yōu)勢，但是這些優(yōu)勢并不能完全達到計算的精確性和科學性，計算的科學性和合理性需要專家人工設計的配合。在處于大數(shù)據(jù)發(fā)展初期的當下，算法設計缺乏專家系統(tǒng)的支持。首先，智庫建設需要大量的專家，他們是數(shù)據(jù)庫建設的專業(yè)資源。其次，專家的思想和知識成為數(shù)據(jù)計算的維度之一。大數(shù)據(jù)的分析功能是其核心價值，而這些分析需要通過多種維度進行交叉整合，才能做出最后分析結果。“很多研究中利用傳統(tǒng)專家知識最精準的方法是把專家評估作為統(tǒng)計計算程序的一個輔助因素”[8]116。在大數(shù)據(jù)計算中，應大量引用專家的評估，將有助于提高計算能力。此外，大數(shù)據(jù)分析并不是一蹴而就，它需要根據(jù)現(xiàn)狀不斷更新、優(yōu)化、提升。再則，大數(shù)據(jù)有助于提高智庫建設的科學性?！叭绻薪y(tǒng)計預測的結果做參考，傳統(tǒng)專家能夠做出準確的建議”[8]115。由于有海量信息作參考，為專家提供了大量可供選擇的路徑，可減少專家盲點的出現(xiàn)?？傊?，大數(shù)據(jù)雖然對傳統(tǒng)智庫產(chǎn)生了巨大的沖擊，但是未來它和智庫之間還會長期并存，相互適應，順勢應變成為大數(shù)據(jù)時代智庫建設的重要方式。

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責任編輯：孔九莉