程 煜 姚國(guó)章

（1.南京郵電大學(xué)數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究所 南京 210003； 2.南京圖書館 南京 210018）

1 引言

2012年，習(xí)近平總書記在中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議中首次提出“建設(shè)中國(guó)特色新型智庫(kù)”，開啟了中國(guó)特色新型智庫(kù)高速發(fā)展的十年，決策服務(wù)成為促進(jìn)中國(guó)社會(huì)科學(xué)發(fā)展的關(guān)鍵路徑之一。在此期間，一批戰(zhàn)略定位高、專業(yè)特色強(qiáng)的智庫(kù)機(jī)構(gòu)脫穎而出，成為科學(xué)決策發(fā)展的重要保障，同時(shí)也推動(dòng)了我國(guó)特色新型智庫(kù)理論體系、業(yè)務(wù)體系、學(xué)科體系和圖情方法的同步發(fā)展[1]。2015年，中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)了《關(guān)于加強(qiáng)中國(guó)特色新型智庫(kù)建設(shè)的意見》以指引知識(shí)界強(qiáng)化鞏固智庫(kù)建設(shè)，將決策服務(wù)推向社會(huì)科學(xué)全域，智庫(kù)的發(fā)展熱潮一浪迭過一浪。公共圖書館作為服務(wù)公眾知識(shí)需求的引導(dǎo)者，同樣肩負(fù)提供圖情專業(yè)智庫(kù)服務(wù)的任務(wù)[2]。國(guó)家圖書館、上海圖書館率先推進(jìn)智庫(kù)業(yè)務(wù)建設(shè)，對(duì)傳統(tǒng)咨詢、信息服務(wù)等業(yè)務(wù)版塊進(jìn)行改造，開展了很多建言納諫、知識(shí)報(bào)國(guó)方面的探索，取得了諸多成效[3]。然而，囿于人才、技術(shù)、資金等因素，國(guó)內(nèi)公共圖書館智庫(kù)服務(wù)形式迭代緩慢，供給不“智”、內(nèi)容不“深”、響應(yīng)不“快”、機(jī)制不“長(zhǎng)”等問題日益凸顯，制約了公共圖書館智庫(kù)的深層次發(fā)展。為此，2021年文旅部印發(fā)了《“十四五”公共文化服務(wù)體系建設(shè)規(guī)劃》，強(qiáng)調(diào)公共圖書館應(yīng)以屬地城市政治、文化、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)“五位一體”戰(zhàn)略目標(biāo)為引，專業(yè)型智庫(kù)建設(shè)為要，助力提高黨政機(jī)關(guān)、政府部門及社會(huì)重點(diǎn)工作的科學(xué)決策水平。同時(shí)合理利用公共圖書館“三大工程”[4]來沉淀數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，開發(fā)能夠滿足快節(jié)奏、高附加值的智庫(kù)功能，助推圖書館融入數(shù)智社會(huì)。在此背景下，南京圖書館聯(lián)合南京大學(xué)，基于全省公共圖書館數(shù)據(jù)資源開發(fā)與利用搭建支撐平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱“大數(shù)據(jù)”），于2021年1月創(chuàng)立了“圖書館大數(shù)據(jù)應(yīng)用江蘇省文化和旅游重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”。同一階段，南京圖書館牽頭全省公共圖書館建立智庫(kù)同盟，與南京郵電大學(xué)數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究所（IDE）、南京數(shù)字經(jīng)濟(jì)科技學(xué)會(huì)（NSDET）等本地專業(yè)智庫(kù)展開業(yè)務(wù)合作，為江蘇黨政機(jī)關(guān)提供專業(yè)決策咨詢服務(wù)（下文簡(jiǎn)稱“智庫(kù)”）。南京圖書館同時(shí)開展“大數(shù)據(jù)”和“智庫(kù)”兩項(xiàng)業(yè)務(wù)，初步具備了業(yè)務(wù)融合發(fā)展的條件，構(gòu)成數(shù)據(jù)時(shí)代背景下新型智庫(kù)數(shù)據(jù)建設(shè)的前提。

2 相關(guān)理論與實(shí)踐綜述

智庫(kù)服務(wù)是當(dāng)代公共圖書館咨詢事業(yè)升級(jí)改革的路徑之一，也是城市公共服務(wù)體系改革的一部分，遵循開放包容的原則[5]。吳建中[6]、王世偉[7]等學(xué)者對(duì)圖書館智庫(kù)建設(shè)提出了諸多改革理念，如方法上堅(jiān)持試錯(cuò)、容錯(cuò)、糾錯(cuò)，理念上秉持創(chuàng)新、融合、不守舊，行動(dòng)上采取主動(dòng)、不被動(dòng)，合作上主張抱團(tuán)、分工、統(tǒng)籌等。對(duì)于數(shù)據(jù)時(shí)代的認(rèn)知，金波等[8]指出盤活數(shù)據(jù)資源是圖書館業(yè)務(wù)趨向現(xiàn)代化、高端化的主要路徑。錢莉萍[9]認(rèn)為數(shù)字技術(shù)是推動(dòng)公共圖書館服務(wù)包容、創(chuàng)新發(fā)展的基礎(chǔ)。圖書館界數(shù)字化發(fā)展?jié)u成共識(shí)，相關(guān)理論與實(shí)踐日益豐富。程秀峰等[10]基于圖書館用戶畫像討論智庫(kù)服務(wù)的準(zhǔn)確性與實(shí)效性。金潞[11]基于分享原理論述智庫(kù)功能實(shí)施邊界的擴(kuò)大與擴(kuò)展。邵波等[12]基于KSP原理探討知識(shí)平臺(tái)在智庫(kù)業(yè)務(wù)中的作用。理論上，人們希望通過增加數(shù)字設(shè)施、運(yùn)用智能裝備、充分利用數(shù)據(jù)等辦法創(chuàng)建更具效能的智庫(kù)服務(wù)。然而在實(shí)踐中，雖然公共圖書館“三大工程”的歷史使命已順利落地[4]，也沉淀了一批數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)及海量數(shù)據(jù)資源，其中包括國(guó)家圖書館參考咨詢聯(lián)盟服務(wù)平臺(tái)[13]、國(guó)家圖書館科技咨詢服務(wù)平臺(tái)[14]、湖南省圖書館中小企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)[15]、蘇州工業(yè)園區(qū)金雞湖智庫(kù)平臺(tái)體系[16]等，但智庫(kù)數(shù)字化仍停留在傳統(tǒng)“平臺(tái)+資源整合”的模式層面，業(yè)務(wù)實(shí)踐也多側(cè)重存儲(chǔ)、調(diào)配等功能，缺乏對(duì)創(chuàng)造力與創(chuàng)新力提升方面的思考。對(duì)于已有數(shù)據(jù)資源能否隨機(jī)調(diào)用、有效復(fù)用，機(jī)器是否可以替代人腦思考完成決策任務(wù)等問題，以及推進(jìn)智庫(kù)智能化建設(shè)的研究與實(shí)踐也相對(duì)罕見?？陀^上，超然算力、人工智能等技術(shù)尚有很多限制條件，知識(shí)的深度加工作業(yè)目前還只能局限于人腦。未來，公共圖書館可立足海量自有數(shù)據(jù)以及外購(gòu)服務(wù)商數(shù)據(jù)，開發(fā)出一套智能化服務(wù)體系，以滿足大多數(shù)智庫(kù)業(yè)務(wù)的數(shù)字需求。因?yàn)閮H幾臺(tái)算力強(qiáng)大、算法縝密的FAQ機(jī)器人便能承擔(dān)絕大多數(shù)圖書館的咨詢工作，可替代那些低創(chuàng)新、弱反饋、慢響應(yīng)、高時(shí)延的圖書館知識(shí)服務(wù)，以最大化利用圖書館智力資源[17]。由此，人力產(chǎn)生的腦力思考將被引向更高層次、更具難度的智庫(kù)場(chǎng)景，以此鞏固公共圖書館作為城市“文化大腦”的地位[18]。

3 公共圖書館數(shù)據(jù)資源開發(fā)的主要問題

國(guó)內(nèi)有關(guān)圖書館智庫(kù)服務(wù)的數(shù)據(jù)開發(fā)項(xiàng)目較少，智慧化進(jìn)程也十分緩慢，其原因在于圖書館人有主觀認(rèn)知上的局限性，客觀上也存在較難逾越的限制條件。

3.1 缺乏復(fù)合型人才

公共圖書館智庫(kù)人員一般分布在咨詢崗或信息崗，工作內(nèi)容常以文獻(xiàn)搜集、信息匯編、文本加工、報(bào)告撰寫等資料處理為主，情景較為單一，業(yè)態(tài)相對(duì)固化。加之近些年公共圖書館運(yùn)行經(jīng)費(fèi)被削減、人員激勵(lì)措施較少，圖書館對(duì)數(shù)字技術(shù)的引入是慎之又慎。智庫(kù)人員沒有融入數(shù)智社會(huì)發(fā)展環(huán)境的機(jī)會(huì)，較少接觸數(shù)字技術(shù)，久而久之，公共圖書館人便會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)化不了解、不敏感，沒有數(shù)字化開拓意識(shí)，致使數(shù)據(jù)化、智能化的圖書館智庫(kù)業(yè)務(wù)建設(shè)供需兩側(cè)錯(cuò)位。數(shù)據(jù)發(fā)展與智庫(kù)業(yè)務(wù)被人為割裂，不得融合碰撞[19]，導(dǎo)致智庫(kù)講不清技術(shù)，技術(shù)不懂智庫(kù)，圖書館也就難以培養(yǎng)出既懂?dāng)?shù)據(jù)，又懂智庫(kù)，還懂融合數(shù)據(jù)與智庫(kù)的復(fù)合型人才。因此，公共圖書館智庫(kù)服務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型只能無奈按下“緩行鍵”。

3.2 客觀限制條件較多

除人才問題外，公共圖書館數(shù)據(jù)資源利用還存在很多客觀限制。首先，國(guó)內(nèi)公共圖書館建設(shè)智庫(kù)時(shí)普遍關(guān)注宏觀戰(zhàn)略，方法上也以利用公開文獻(xiàn)二次加工為主，較少深入前沿一線考究資料、獲取一手素材，思想作品制作過程與社會(huì)切實(shí)問題、真實(shí)需求雙脫鉤。智庫(kù)產(chǎn)品不接地、不落地，無法真正解決群眾問題，脫離基層漸失底色，決策服務(wù)品牌化建設(shè)必然式微。更嚴(yán)重的是，式微之勢(shì)造成的社會(huì)認(rèn)同感降低，會(huì)大大影響智庫(kù)創(chuàng)新發(fā)展建設(shè)的驅(qū)動(dòng)力。其次，數(shù)字應(yīng)用功能開發(fā)周期長(zhǎng)、見效慢，投資回報(bào)難以預(yù)期，試錯(cuò)成本高，公共圖書館人面對(duì)數(shù)字轉(zhuǎn)型時(shí)心存敬畏，甚至望而卻步。再次，國(guó)內(nèi)只有極少數(shù)公共圖書館具備數(shù)據(jù)資源自主開發(fā)能力，而且力量分散，一些新興業(yè)態(tài)要突破發(fā)展往往勢(shì)單力薄，很難形成合力，造成圖書館數(shù)據(jù)資源創(chuàng)新動(dòng)力不足。最后，數(shù)據(jù)資源作為當(dāng)代公認(rèn)的先進(jìn)生產(chǎn)要素，本身在技術(shù)、倫理和法治等問題上存在待解問題，何況應(yīng)對(duì)的是原本業(yè)務(wù)基礎(chǔ)就相對(duì)薄弱的智庫(kù)轉(zhuǎn)型，“弱弱聯(lián)合”很難有所作為。

3.3 數(shù)據(jù)價(jià)值尚未充分開發(fā)

現(xiàn)階段公共圖書館提供的智庫(kù)產(chǎn)品大多拘泥于流暢的文字和精美的封皮，很少在產(chǎn)品功效上下功夫，缺跟蹤、少反饋、要人情批示的情況較多，致使智庫(kù)產(chǎn)品未必能滿足用戶需求，用戶也無法及時(shí)得到想要的有用信息。此外，服務(wù)形式缺少數(shù)字化技術(shù)加持，必要的泛在、精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)、個(gè)性表征缺失，讓用戶體會(huì)不到智庫(kù)服務(wù)的實(shí)效性與價(jià)值性。究其原因，人們對(duì)數(shù)據(jù)和智庫(kù)關(guān)系的關(guān)聯(lián)性認(rèn)知較為淺顯，精通“數(shù)據(jù)”的專家與精通“智庫(kù)”的館員，其價(jià)值體系完全不同，前者的認(rèn)知建立在算法挖掘與算力分析層面，多以海量信息提煉、情報(bào)萃取為目標(biāo)，涉及知識(shí)以顯性特征為主。后者傾向成果轉(zhuǎn)化，洞悉決策層用戶的反饋與微妙態(tài)度，致力隱性知識(shí)的破題。換言之，一個(gè)是定量思維，一個(gè)是定性思維，要想打通價(jià)值邏輯，將二者歸集于同一業(yè)務(wù)鏈，并表現(xiàn)出“銜接得上”“配合得好”“解決得了”的特點(diǎn)，這還需要一個(gè)漫長(zhǎng)的磨合過程。

4 大數(shù)據(jù)智庫(kù)服務(wù)支撐運(yùn)行方案設(shè)計(jì)

筆者通過走訪“大數(shù)據(jù)”及“智庫(kù)”關(guān)鍵人員、關(guān)鍵崗位，了解到“大數(shù)據(jù)”與“智庫(kù)”業(yè)務(wù)的協(xié)同應(yīng)用路徑和組織原理，提煉出相關(guān)經(jīng)驗(yàn)和做法，找準(zhǔn)二者的需求點(diǎn)、癥結(jié)點(diǎn)以及銜接點(diǎn)，為支撐“智庫(kù)”數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)方案設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)。

4.1 技術(shù)路徑分析

文章圍繞“大數(shù)據(jù)”和“智庫(kù)”兩大省級(jí)重點(diǎn)業(yè)務(wù)，將“大數(shù)據(jù)”端的資源開發(fā)、平臺(tái)支撐等要素視為業(yè)務(wù)供給端，將“智庫(kù)”場(chǎng)景需要視作需求端，就供需關(guān)系的相洽程度展開討論。其中，筆者分析“大數(shù)據(jù)”數(shù)據(jù)分配調(diào)用原理，觀察“智庫(kù)”服務(wù)不同場(chǎng)景下的應(yīng)對(duì)技巧、辦法和路徑，洞察具體業(yè)務(wù)需求，廓清資料工作原理，掌握數(shù)據(jù)賦能關(guān)鍵點(diǎn)，梳理構(gòu)建資料工作數(shù)據(jù)資源體系方案（技術(shù)路徑詳見圖1），進(jìn)而討論了以下重點(diǎn)內(nèi)容：“智庫(kù)”服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景需求分析；“大數(shù)據(jù)”和“智庫(kù)”價(jià)值鏈共建；“智庫(kù)”業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資源體系基礎(chǔ)；“智庫(kù)”業(yè)務(wù)資料工作數(shù)據(jù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)前臺(tái)、數(shù)據(jù)底座等構(gòu)建辦法；“智能洞察”設(shè)計(jì)理念和辦法，探索可以替代人腦資料工作的數(shù)字化處置方案；“智庫(kù)”智能化趨勢(shì)和走向。

圖1 技術(shù)路徑分析

4.2 智庫(kù)咨詢資料工作應(yīng)用場(chǎng)景分析

公共圖書館智庫(kù)服務(wù)的委托人一般是政府人員，他們大多是委托議題領(lǐng)域的行業(yè)專家，對(duì)所在領(lǐng)域新生事物的評(píng)判識(shí)別有一定的專業(yè)認(rèn)知和本能意識(shí)。但政府人員常被政務(wù)纏身，績(jī)效性的工作近乎占據(jù)了絕大部分，沒有完整的時(shí)間和富余的精力從事行政考核以外的知識(shí)搜集與挖掘，對(duì)創(chuàng)新議題缺乏系統(tǒng)且全面的認(rèn)知，提出的對(duì)策存在缺位統(tǒng)籌、舉措失靈的風(fēng)險(xiǎn)。為此，智庫(kù)人員需多側(cè)重政府決策服務(wù)，聚焦委托用戶的議題主旨，開展對(duì)應(yīng)的資料工作，幫助委托人定位文獻(xiàn)、明確情報(bào)范圍，盡可能降低政府人員的知識(shí)獲取門檻、縮短知識(shí)認(rèn)知進(jìn)程，從而幫助委托人提質(zhì)知識(shí)體系、增效功能開發(fā)與方案設(shè)計(jì)。與此同時(shí)，委托人自身對(duì)議題的認(rèn)知也是一個(gè)螺旋遞增的過程，他們剛開始對(duì)新議題的認(rèn)知可能僅是知道其內(nèi)在的重要性和關(guān)鍵性，卻不知根源和誘因，作出的需求反饋也很可能不得要義，甚至?xí)岢鰝涡枨?。但隨著委托人實(shí)踐工作的推進(jìn)，以及對(duì)議題處理經(jīng)驗(yàn)的積累，一些關(guān)鍵要素和有利因素才可能真正顯露出來，所以在“智庫(kù)”場(chǎng)景中出現(xiàn)的計(jì)劃變更、資料調(diào)整，甚至“推翻”已有成稿等情形都是常態(tài)。因此“大數(shù)據(jù)”嵌入“智庫(kù)”場(chǎng)景，可以從新舊主旨關(guān)聯(lián)、更替的資料工作入手，建立一套資料工作跟蹤、數(shù)據(jù)溯源、節(jié)點(diǎn)定位、撰寫留痕的“一站式”洞察分析方案，以便在主旨議題變更的情況下，館員和委托人員也能夠及時(shí)回溯資料采集、分析和摘錄等相關(guān)節(jié)點(diǎn)，遍歷資料工作過程中的檢索、編目、摘錄、轉(zhuǎn)引等系列環(huán)節(jié)，比對(duì)有用信息，以推動(dòng)新議題靈感的迸發(fā)，最大限度降低因異而變的資源浪費(fèi)，保障“智庫(kù)”在最短時(shí)間內(nèi)響應(yīng)方案變更要求，同時(shí)增添智庫(kù)服務(wù)的智能因素。

4.3 資料工作系統(tǒng)平臺(tái)體系框架設(shè)計(jì)

“大數(shù)據(jù)”基于“智庫(kù)”所需，提出了一種“智能洞察”的方案，并將之用于歸集數(shù)據(jù)資源，推動(dòng)資料工作體系智能化建設(shè)，輔助智庫(kù)數(shù)據(jù)化發(fā)展。

4.3.1 “智能洞察”方案開發(fā)方略

“智能洞察”堅(jiān)持隱性知識(shí)顯性化、顯性知識(shí)結(jié)構(gòu)化的迭代原則，致力使用機(jī)器算法替代人腦資料工作，深化數(shù)據(jù)治理，加快機(jī)器學(xué)習(xí)，以適應(yīng)“智庫(kù)”資料工作的需要。同時(shí)，該方案盡可能推行機(jī)器語義識(shí)別、字義推敲和概念辨析，實(shí)現(xiàn)資料處理過程指向明確、前后聯(lián)動(dòng)、協(xié)同并行，從而確保資料工作選題、分類、匯編、提煉和評(píng)估等環(huán)節(jié)邏輯自洽，逐步推進(jìn)機(jī)器替代人腦進(jìn)程，提高資料工作的智能化水平[20]。為此“大數(shù)據(jù)”制定了“五”字方略，用于“智庫(kù)”業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資源體系構(gòu)建（詳見圖2）。

圖2 “智能洞察”的“五”字構(gòu)建方略

一是“匯”。根據(jù)委托主旨，匯聚決策議題的主題詞、關(guān)鍵詞、關(guān)聯(lián)詞、共性詞等數(shù)據(jù)，引導(dǎo)關(guān)鍵數(shù)據(jù)及有效數(shù)據(jù)入庫(kù)，為資料工作構(gòu)建強(qiáng)有力的知識(shí)字典。二是“通”。聚焦主旨議題，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一籌劃、統(tǒng)一處理，貫通知識(shí)資源數(shù)據(jù)，消滅業(yè)務(wù)層面的“筒倉(cāng)”與“孤島”，保障“智能匯編”“自動(dòng)綜述”的有效運(yùn)行。三是“治”。深化數(shù)據(jù)治理，確保主旨議題數(shù)據(jù)資源可以有效流通、及時(shí)調(diào)用，確保數(shù)據(jù)資源體系業(yè)務(wù)功能可以靶向“智庫(kù)”前臺(tái)目標(biāo)，提供契合“智庫(kù)”場(chǎng)景需要的數(shù)據(jù)調(diào)用、整合與封裝等。四是“用”。引入數(shù)字技術(shù)，如區(qū)塊鏈、人工智能、云計(jì)算等，為數(shù)據(jù)資源使用提供多技術(shù)選擇，盤活數(shù)據(jù)資源使用方法，促進(jìn)數(shù)據(jù)服務(wù)向深層次發(fā)展。五是“評(píng)”。貫穿數(shù)據(jù)使用始末，建立質(zhì)量控制體系，糾偏糾錯(cuò)各環(huán)節(jié)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)使用問題，為智庫(kù)資料工作智能化轉(zhuǎn)型提供可靠保障。

4.3.2 資料工作數(shù)據(jù)資源體系運(yùn)行框架

“大數(shù)據(jù)”針對(duì)“智庫(kù)”需求，構(gòu)建了基于資料工作的數(shù)據(jù)資源體系，包括三個(gè)模塊，即數(shù)據(jù)中心模塊、業(yè)務(wù)功能模塊和“智能洞察”模塊（見圖3），模塊架構(gòu)及運(yùn)行框架功能描述具體如下：①數(shù)據(jù)中心模塊?；跀?shù)據(jù)中臺(tái)，對(duì)授權(quán)數(shù)據(jù)庫(kù)開展跨機(jī)構(gòu)、跨地域、跨層級(jí)、跨系統(tǒng)的資源調(diào)用，滿足知識(shí)采集、提純、抓取和運(yùn)算等數(shù)據(jù)使用需要，構(gòu)成數(shù)據(jù)治理支撐模塊。②業(yè)務(wù)功能模塊。按需引入云計(jì)算、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)，對(duì)調(diào)用數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、整合，構(gòu)建評(píng)估統(tǒng)計(jì)算法體系，確?；A(chǔ)計(jì)量服務(wù)。同時(shí)拉動(dòng)業(yè)務(wù)層業(yè)務(wù)，支撐委托議題的個(gè)性化業(yè)務(wù)需求，確保包括“智能匯編”在內(nèi)的定制化服務(wù)可以有效實(shí)施。③“智能洞察”模塊?！爸悄芏床臁钡谋举|(zhì)是一種數(shù)據(jù)使用機(jī)制，常被用于數(shù)據(jù)資源深度分析和價(jià)值挖掘，以此改變資料工作中具有線性特征的知識(shí)模式，擴(kuò)大非線性、隱性知識(shí)的應(yīng)用，將數(shù)據(jù)資源潛能激發(fā)出來，逐步替代人腦對(duì)資料知識(shí)處理的洞察意識(shí)，包括靈感、創(chuàng)意、經(jīng)驗(yàn)等。同時(shí)“智能洞察”還能將一些好的數(shù)據(jù)服務(wù)方式保留下來，為新的主旨業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)復(fù)用或業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，為今后相似任務(wù)的開發(fā)與實(shí)施提供經(jīng)驗(yàn)與借鑒。而模塊在業(yè)務(wù)實(shí)踐進(jìn)程中的效能反饋，也有利于“大數(shù)據(jù)”的評(píng)估改進(jìn)和“智庫(kù)”的數(shù)智化改善。

圖3 “智庫(kù)”資料工作數(shù)據(jù)資源體系運(yùn)行框架

5 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智庫(kù)咨詢的主要成效

“大數(shù)據(jù)”開辟的智庫(kù)業(yè)務(wù)功能，在推動(dòng)智庫(kù)服務(wù)數(shù)據(jù)化發(fā)展、數(shù)字化改造等方面有一定功效[21]。

5.1 基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)與匯編功能的基本成效

“大數(shù)據(jù)”可以提供計(jì)量和匯編兩類資料工作功能，形成基礎(chǔ)服務(wù)，并在“智庫(kù)”應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)揮效能。

5.1.1 統(tǒng)計(jì)計(jì)量顯功效

統(tǒng)計(jì)與計(jì)量是“大數(shù)據(jù)”平臺(tái)的基礎(chǔ)服務(wù)功能，不僅為“智庫(kù)”提供定量分析，也為“智庫(kù)”的科學(xué)研判、客觀發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。2018年，“智庫(kù)”人員應(yīng)南京紫金文創(chuàng)研究院（PACC）之邀主持了國(guó)家社科藝術(shù)重大項(xiàng)目“中國(guó)特色新型文化藝術(shù)智庫(kù)建設(shè)”[22]，負(fù)責(zé)智庫(kù)評(píng)價(jià)體系方面的研究，協(xié)助研究院開展對(duì)藝術(shù)院校圖書館智庫(kù)服務(wù)的有關(guān)測(cè)評(píng)與調(diào)研?！爸菐?kù)”人員采用實(shí)地調(diào)研、問卷反饋、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等方式，采集到國(guó)內(nèi)24家藝術(shù)院校圖書館公開發(fā)布的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，制定了測(cè)評(píng)體系對(duì)各院校圖書館的智庫(kù)服務(wù)能力展開系統(tǒng)性評(píng)估，摸底藝校圖書館智庫(kù)建設(shè)情況。與此同時(shí)，“大數(shù)據(jù)”將一些公開數(shù)據(jù)系統(tǒng)入庫(kù)分析，產(chǎn)出統(tǒng)計(jì)報(bào)告分析藝校圖書館不同智庫(kù)建設(shè)的關(guān)鍵因子與能力權(quán)重。相關(guān)分析結(jié)論不僅支持課題結(jié)項(xiàng)，還進(jìn)一步為藝校圖書館智庫(kù)建設(shè)提供了指引與方向?！按髷?shù)據(jù)”通過專家研討論證，解決了一部分替代變量問題，構(gòu)建出一套人、財(cái)、物和信息要素評(píng)價(jià)體系嵌入系統(tǒng)平臺(tái)，匯入清洗數(shù)據(jù)，形成指向性評(píng)估，為利益攸關(guān)方輸送動(dòng)態(tài)評(píng)估、決策報(bào)告等統(tǒng)計(jì)分析、計(jì)量報(bào)告。2021年，某個(gè)參與測(cè)評(píng)的藝校圖書館在參考“智庫(kù)”統(tǒng)計(jì)報(bào)告的基礎(chǔ)上，作出了調(diào)整學(xué)科咨詢業(yè)務(wù)方向的決策，傾注力量聚焦“數(shù)字文旅”和“演藝市場(chǎng)”兩個(gè)領(lǐng)域。如調(diào)整學(xué)科咨詢支撐力度、引入“政眼通”政策分析系統(tǒng)、開設(shè)專題交流會(huì)務(wù)、鼓勵(lì)館員攜手本地文旅企業(yè)共同申報(bào)省級(jí)數(shù)字演藝重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、引入專家?guī)熨Y源發(fā)現(xiàn)平臺(tái)、與當(dāng)?shù)匚穆貌块T溝通成立文旅市場(chǎng)研究基地，等等。在科研轉(zhuǎn)化方面，藝校圖書館大力為院校師生創(chuàng)造“數(shù)字文旅”和“演藝市場(chǎng)”成果的轉(zhuǎn)化機(jī)會(huì)，鋪平智庫(kù)發(fā)展道路。經(jīng)過一段時(shí)間的發(fā)展，該藝校圖書館在當(dāng)?shù)匚穆檬袌?chǎng)實(shí)現(xiàn)了一些成果轉(zhuǎn)化，相關(guān)業(yè)務(wù)也很快得到其主管部門的關(guān)注。同時(shí)，在該館學(xué)科咨詢事業(yè)轉(zhuǎn)型成功之際，相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)反饋又能為“大數(shù)據(jù)”平臺(tái)評(píng)價(jià)體系提供改進(jìn)依據(jù)，從而促進(jìn)“智能洞察”功能的優(yōu)化發(fā)展，進(jìn)一步提升“智庫(kù)”研究分析水平。

5.1.2 智能匯編起成效

“大數(shù)據(jù)”充分利用“三大工程”沉淀業(yè)務(wù)、積淀數(shù)據(jù)，結(jié)合服務(wù)商以及商業(yè)數(shù)據(jù)資源，不斷強(qiáng)化算力，調(diào)整算法，完善智能匯編功能，以此助推智庫(kù)智能化服務(wù)進(jìn)程[23]。其中，“智能洞察”可以解構(gòu)委托議題，對(duì)主旨主題詞表、領(lǐng)域詞典、實(shí)體詞典等知識(shí)庫(kù)展開挖掘，提取匹配用戶需求的語義并對(duì)之加以比對(duì)、識(shí)別，并賦值數(shù)據(jù)資源予權(quán)重。權(quán)重高的數(shù)據(jù)及其標(biāo)引內(nèi)容會(huì)被按需匯入預(yù)設(shè)文本框架或報(bào)告模板等，體現(xiàn)匯編成效。與此同時(shí)，“大數(shù)據(jù)”還與知網(wǎng)及科學(xué)智庫(kù)等服務(wù)商洽談，合作開發(fā)專題委托知識(shí)庫(kù)，致力從知識(shí)面和精準(zhǔn)抓取知識(shí)資源兩個(gè)角度提升智能匯編水平。

2021年11月，“智庫(kù)”受市工信部門委托，參與區(qū)級(jí)“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)劃草案設(shè)計(jì)，負(fù)責(zé)前期調(diào)查，并為用戶提交一份“國(guó)內(nèi)外先進(jìn)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展概況梳理”的匯編報(bào)告?！按髷?shù)據(jù)”配合“智庫(kù)”在系統(tǒng)平臺(tái)創(chuàng)建“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”知識(shí)庫(kù)，為“智庫(kù)”人員以及委托用戶開通平臺(tái)客戶端權(quán)限。報(bào)告的基本主旨、格式、篇幅等內(nèi)容由“智庫(kù)”人員、委托用戶共商確定，并通過客戶端操作平臺(tái)自定義內(nèi)容框架。其中，“智能洞察”通過解構(gòu)數(shù)字經(jīng)濟(jì)主旨，獲取全網(wǎng)相關(guān)新聞、公文、論文等公開權(quán)威資料，搜集到了很多關(guān)于“龍頭”培育、推動(dòng)“智改數(shù)轉(zhuǎn)”、強(qiáng)化“專精特新小巨人”、自建“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”、推動(dòng)“數(shù)據(jù)要素”、扶持“未來產(chǎn)業(yè)”等工信部門關(guān)切的內(nèi)容，并進(jìn)一步對(duì)解構(gòu)主題進(jìn)行深入挖掘，給予重要內(nèi)容賦值確定權(quán)重，從而保證將參考價(jià)值高、借鑒意義強(qiáng)的文本素材匯入自定義模板中。當(dāng)然，智能匯編產(chǎn)品尚且存在指向不足、聚焦不夠、可讀性差等問題，仍需館員進(jìn)行二次加工，對(duì)已有機(jī)器文本報(bào)告進(jìn)行剔舊、剔重與修訂，逐步將篇幅較長(zhǎng)的機(jī)器組件資料，精簡(jiǎn)至可讀性較高的規(guī)范性報(bào)告，并呈遞委托人用于決策。委托用戶在與“智庫(kù)”人員交流、與“大數(shù)據(jù)”人機(jī)交互的過程中迅速掌握城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)概況，為相關(guān)規(guī)劃工作的科學(xué)決策提供有效借鑒。同時(shí)該項(xiàng)任務(wù)還有益于改進(jìn)圖書館決策服務(wù)的數(shù)據(jù)化方案，尤其是以機(jī)器替代人腦的資料工作部分，解決報(bào)告文本內(nèi)容指向、聚焦、可讀等問題，為相關(guān)功能設(shè)計(jì)提供新的方向與好的思路。

5.2 新型智庫(kù)多層次效能發(fā)展路徑分析

“大數(shù)據(jù)”以“智能洞察”為紐帶，以資料工作智能建設(shè)為路徑，匯聚“智庫(kù)”智力資源，提高創(chuàng)新力，實(shí)現(xiàn)定制化服務(wù)，不斷提高圖書館智庫(kù)服務(wù)能力。

5.2.1 匯聚行業(yè)發(fā)展所需智力資源

智庫(kù)咨詢議題十分廣泛，僅憑圖書館很難獲取用戶的真實(shí)需求，相關(guān)決策服務(wù)也無法精準(zhǔn)破題。2020—2022年期間，“智庫(kù)”人員通過與IDE和NSDET專業(yè)智庫(kù)合作，結(jié)識(shí)了很多數(shù)字領(lǐng)域的專家，包括數(shù)字領(lǐng)域資深教授、科創(chuàng)企業(yè)領(lǐng)軍人物、知識(shí)管理工程師、智能制造硬件工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、法務(wù)咨詢師、專利代理師，等等。又與其中一部分專業(yè)人員開展業(yè)務(wù)聯(lián)絡(luò)，在項(xiàng)目中逐漸熟悉合作人員的知識(shí)體系、個(gè)人稟質(zhì)與合作意愿，進(jìn)而將這些專家資料移交“大數(shù)據(jù)”制作人員畫像，入專家?guī)鞙y(cè)試系統(tǒng)，開發(fā)了一部分交互、共享測(cè)試功能，并試著構(gòu)建智力資源保障系統(tǒng)。2021年，專家?guī)煨略隽藬?shù)十位專家，在平臺(tái)分享了近百篇原創(chuàng)成果與創(chuàng)作經(jīng)歷，如《“智慧民政”知識(shí)地圖》《新型文化業(yè)態(tài)培育研究》《南京軟件和信息服務(wù)技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)策》等，為“智庫(kù)”人員提供了關(guān)鍵咨詢與素材借鑒。在此基礎(chǔ)上，“大數(shù)據(jù)”著手加大社群功能的開發(fā)力度，強(qiáng)化必要的業(yè)務(wù)交流與成果分享，為智庫(kù)專家的智力成果增設(shè)轉(zhuǎn)化渠道，為“智庫(kù)”發(fā)展帶來諸多益處。一則能發(fā)揮引領(lǐng)帶動(dòng)作用，撬動(dòng)更多行業(yè)力量參與，豐富“智庫(kù)”內(nèi)涵；二則匯聚專業(yè)人員，促進(jìn)彼此了解，創(chuàng)造“智庫(kù)”合作機(jī)會(huì)；三則助力“大數(shù)據(jù)”“智庫(kù)”協(xié)同建設(shè)生態(tài)體系，形成“1個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)+1個(gè)智庫(kù)業(yè)務(wù)＞2倍的服務(wù)能量”的業(yè)態(tài)模式，賦予圖書館人以更高層次的責(zé)任、勇氣、能力與信心，讓其能勝任更高端、更高層次、更具挑戰(zhàn)性的決策咨詢工作。

5.2.2 深層次激發(fā)智庫(kù)創(chuàng)新服務(wù)能力

在數(shù)智社會(huì)背景下，生產(chǎn)要素迭代節(jié)奏較快，所有委托人都有搶抓實(shí)效的意識(shí)，委托議題一經(jīng)提出，委托人都急于希望在最短時(shí)間內(nèi)獲得有用知識(shí)、深度意見和可行方案。為此，“智庫(kù)”秉持“開窗引風(fēng)”理念，將國(guó)內(nèi)外同領(lǐng)域的先進(jìn)理念、優(yōu)秀做法等“新風(fēng)”引入智庫(kù)業(yè)務(wù)及資料工作環(huán)節(jié)，以此作為智庫(kù)咨詢業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展的條件。為此，“大數(shù)據(jù)”先后洽談了50多種商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，外購(gòu)“本土文化”“運(yùn)河歷史”“江蘇政務(wù)”“江蘇產(chǎn)經(jīng)”“地方法務(wù)”等數(shù)據(jù)資源庫(kù)，用于智庫(kù)業(yè)務(wù)知識(shí)資源體系建設(shè)，提升統(tǒng)計(jì)與匯編能力[24]，以此擴(kuò)展智庫(kù)服務(wù)面。在此基礎(chǔ)上，“大數(shù)據(jù)”賦予“智能洞察”以“新風(fēng)”提取能力，讓系統(tǒng)能在獲取匯編數(shù)據(jù)過程中比對(duì)、識(shí)別出具有先進(jìn)、前瞻內(nèi)涵的知識(shí)數(shù)據(jù)，提取出“新風(fēng)”內(nèi)容，將最新、最先進(jìn)、最能解決問題的知識(shí)資料融入統(tǒng)計(jì)與匯編計(jì)算過程，試著替代一部分目前只有人腦可以完成的“開窗引風(fēng)”功能。

5.2.3 探索智庫(kù)咨詢定制服務(wù)

“大數(shù)據(jù)”通過開放獲取、擴(kuò)大檢索、開發(fā)知識(shí)庫(kù)個(gè)性功能等方式，為用戶提供自主式的知識(shí)服務(wù)，進(jìn)而逐漸實(shí)現(xiàn)定制服務(wù)模式。2022年，“大數(shù)據(jù)”籌劃加大與主流資源商、高等院校在知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的合作，增設(shè)教育、軍事、氣象、地理、城市發(fā)展等知識(shí)門類，不斷豐富“智庫(kù)”知識(shí)體系，以此擴(kuò)展智庫(kù)業(yè)務(wù)面，從而奠定個(gè)性化、可定制服務(wù)的基礎(chǔ)。同時(shí)“智庫(kù)”人員將檔案庫(kù)中的內(nèi)參、簡(jiǎn)報(bào)、專遞、專報(bào)等智庫(kù)成品分門別類地上傳到樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，確保智庫(kù)工作者、委托用戶等需求主體選擇成果形式時(shí)有研究報(bào)告、決策報(bào)告范式可參考，有內(nèi)容可借鑒，有業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)可遵照。“智能洞察”作為提取分析引擎，用戶可以在客戶端自主設(shè)定需求，如成果類型、內(nèi)容主旨、文本框架、文本格式等信息，進(jìn)而完成定制化的智能文本匯編，而且還可以生成任意智庫(kù)產(chǎn)品模式[25]?，F(xiàn)階段，定制“智庫(kù)”資料服務(wù)可以解決大多數(shù)咨詢場(chǎng)景的簡(jiǎn)略需求，若用戶還有更深層次的智庫(kù)咨詢需求，目前只能通過客戶端發(fā)起人工幫助，求助發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的在線咨詢館員與業(yè)務(wù)專家，通過人工的方式對(duì)自動(dòng)匯編報(bào)告進(jìn)行更深層次的提煉與加工，直至能夠用于解決用戶的切實(shí)問題，以滿足其需求，且形成指向性、可讀性較高的專業(yè)報(bào)告為止。事實(shí)上，探索定制服務(wù)，本質(zhì)就是為“大數(shù)據(jù)”尋覓可以替代“智庫(kù)”資料工作的人腦辨識(shí)、分析與推理等思維能力，筆者相信隨著技術(shù)與業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的不斷積累、碰撞，推動(dòng)智庫(kù)服務(wù)數(shù)據(jù)化水平的提升指日可待。

6 結(jié)語

探索“大數(shù)據(jù)”與“智庫(kù)”兩大省級(jí)重點(diǎn)業(yè)務(wù)的協(xié)同與融合，推進(jìn)相關(guān)數(shù)據(jù)資源體系建設(shè)及功能場(chǎng)景應(yīng)用，利用數(shù)據(jù)賦能提升資料工作智能水平，對(duì)公共圖書館智庫(kù)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型有著里程碑式的意義。其中“大數(shù)據(jù)”和“智庫(kù)”秉持包容性原則，以試錯(cuò)、容錯(cuò)、糾錯(cuò)的方式探尋智庫(kù)的實(shí)用性、適用性設(shè)計(jì)，完成對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)資源的開發(fā)，并為圖書館所在城市建設(shè)貢獻(xiàn)智慧。圖書館人也可一改傳統(tǒng)形象，讓世人看到其既能在館舍里“推書車”“倒書架”“借還書”，又心存城市發(fā)展情懷。他們同諸多心系社會(huì)的科技工作者一樣，以圖書情報(bào)業(yè)務(wù)智庫(kù)形象示人，運(yùn)用圖書情報(bào)技術(shù)工具與智力勞動(dòng)向用戶供給決策意見與發(fā)展觀點(diǎn)，成為助力城市科學(xué)決策發(fā)展的活躍力量。然而，“大數(shù)據(jù)”賦能“智庫(kù)”服務(wù)過程在現(xiàn)階段還面臨諸多問題，如缺乏資金、人才、技術(shù)等，“智庫(kù)”數(shù)據(jù)化發(fā)展推動(dòng)力不足，數(shù)字供給與用戶需求存在錯(cuò)位。①公共圖書館智庫(kù)服務(wù)供給暫且跟不上技術(shù)更迭與變化，亟待人們深入探索與研究。②在“智庫(kù)”數(shù)字化進(jìn)程中，隱性知識(shí)顯性化，顯性知識(shí)結(jié)構(gòu)化、模型化路徑的可行性有待進(jìn)一步探索。③“大數(shù)據(jù)”目前還得配合人力，幫助人腦解決基礎(chǔ)性、標(biāo)準(zhǔn)化的智庫(kù)場(chǎng)景問題，相關(guān)資料分析遠(yuǎn)未及智力水平，“智庫(kù)”資料工作要真正替代腦力還有很長(zhǎng)的路要走。綜上，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)公共圖書館開展智庫(kù)服務(wù)還有較大的探索空間，亟待公共圖書館人發(fā)現(xiàn)、探索、建設(shè)。今后，圖書館人還要進(jìn)一步抓住數(shù)智社會(huì)的發(fā)展機(jī)遇，依托自身資源特色，持續(xù)改造并優(yōu)化傳統(tǒng)服務(wù)方式，向公眾、政府以及企業(yè)等需求主體提供更為優(yōu)質(zhì)的智庫(kù)服務(wù)，以推動(dòng)知識(shí)服務(wù)事業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。

（來稿時(shí)間：2022年8月）