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  • 探索新型智庫數字化發展實踐路徑

    來源: 來源: 光明日報

      當前,我國正在實施大數據戰略,借助大數據推動中國特色新型智庫發展,實現以數據手段助力智庫建設、以智庫思想力提升數據價值性的良性互動,既是我國大數據建設的應有之義,也為新型智庫實現跨越式發展帶來嶄新機遇。

      新型智庫數字化發展的機遇和挑戰

      大數據引領新型思維模式。當前,大數據正掀起一場影響深遠的思維變革,深刻影響人類生產生活方式。以大數據為基礎的云計算、移動互聯和人工智能等現代信息技術廣泛應用,通過萬物互聯、人機交互和智慧計算等作用機理,使泛在、精準、智能、交互式的內容創新和服務成為可能,引發智庫研究范式、內容生產、運營模式等迭代更新,推動新型智庫加速向數字化、智能化方向演進,更好發揮咨政啟民功能。

      大數據創造新型技術動力。利用數據算法建立分析和預測模型,運用量化指標開展計量研究,發揮數據融合分析、多尺度數據耦合等大數據技術作用,能夠實現對智庫研究對象和議題的精準、科學、全時、全樣本的數字化挖掘和實證性分析,降低信息不對稱風險,減少個體主觀性偏差,推動智庫成果及時有效對接決策需求,為科學決策提供數據支撐和重要依據。

      大數據孵化新型服務平臺。大數據具有海量信息存儲和快捷高效檢索的鮮明優勢。新型智庫應該運用專業數據庫分析、篩選、整合、賦能和激活大數據,在研究選題、信息采集、調查研判、政策評估等方面為用戶提供多層面、高水平和綜合性服務,提升服務公共決策和社會治理的數字化能力。

      大數據在為新型智庫發展創造新機遇的同時,也帶來了不少挑戰。當前,盡管善于獲取數據、分析數據、運用數據業已成為共識,但部分智庫在數字化發展方面仍面臨一些難題。

      數據共享程度有待加強。我國數據開放共享程度較低,智庫間數據分割有待破局。智庫數據資源開發整合能力不強,資源優化配置效率不高,數據綜合利用效能有待提升。具有較大影響力和國際知名度的數字型智庫較為少見,智庫數字化發展亟須實現跨界式融合、整合性獲取、交互式創新。

      數據治理機制有待完善。大數據技術與智庫治理結合不夠緊密,主要表現在數據采集標準不一、價值挖掘有限、交易規則不明,數據重復建設等問題不同程度存在。智庫大數據評價體系的權威性有待加強,智庫數據產權保護制度亟待建立,智庫建設所需要的高水平多學科復合型專業人才較為匱乏。大數據決策咨詢體系統籌協調相對薄弱,驅動機制不強,約束機制偏弱。

      數據技術難題有待攻克。當前,新型智庫大數據建設尚處在起步階段,在調查研究、成果轉化、話語傳播、協同創新等方面還需重點發力。例如,如何將多源異構、零散紛亂的數據轉換成適合智庫需求的格式和類型,將海量數據資源匯聚整合成為高附加值的數字資產;如何構建更加可靠有效的大數據安全保障體系,實現智庫大數據清洗、脫敏并妥善應用等技術難題,還需加緊攻克。

      數據研究方法尚未普及。抽樣調查、社會統計等傳統研究方法用得多,數據挖掘分析、文理交叉融合、人工智能技術、可視化應用以及機器深度學習等現代研究工具尚未普及。在當前的中國特色新型智庫建設大潮中,單兵作戰式研究多,協同攻關調研少,智庫課題的復雜性、綜合性、多樣性呼喚跨學科學術資源集聚,探索形成大數據驅動、多學科融合、跨領域研究的智庫研究新范式,構建起以大數據為重要支撐的科研協作網絡。

      以大數據為杠桿,撬動新型智庫數字化建設

      在堅持黨管智庫的根本前提下,以大數據為杠桿撬動智庫數字化發展,建議從以下方面著手。

      強化創新思維。要將智庫數字化發展的理論、技術、規則等方面的創新置于戰略位置,持續深入推進頂層設計,在實踐探索中,為智庫數字化發展夯基壘土。要實行差別化定位,堅持“小而精”,避免重復生產和同質化競爭,努力形成定位明晰、特色鮮明、制度創新、引領發展的獨具中國特色的數字化智庫。要加大創新性探索,建設智庫大數據數據庫、案例庫、樣本庫等,加強大數據標準規范和評價體系建設。

      堅持共享理念。推進智庫數字化發展,開放共享是關鍵。一要建立共享機制,探索科學、合理、可行的智庫數據開放共享體制與配套政策體系,為實現跨地域、跨系統、跨部門、跨學科的數據共享提供制度供給。二要建設共享平臺,建議設立國家智庫大數據中心,將分散獨立的智庫數據統一接入國家智庫大數據開放平臺,打造資源優勢集成、數據互聯互通、信息統籌利用、標準透明一致的智庫大數據共享門戶,構建涵蓋數據收集、共享、交易、應用等全產業價值鏈條,為決策咨詢提供便捷智能的數據支撐。

      強化服務意識。提供更加優質的決策咨詢服務是智庫數字化建設之本。要構建數據來源廣泛、手段快捷方便、數據時效性強的大數據服務體系,通過向專門數據公司購買大數據應用解決方案的方式,創新智庫數據支撐決策咨詢服務的供給模式,推動智庫智力服務能力整體提升。為提高數據服務質量,建議加快部署數字基礎設施,加強多源數據交叉比對、關聯數據深度挖掘和發展趨勢即時預判能力,不斷提高新型智庫利用大數據精準研判和科學預測能力。

      增進協同觀念。智庫數字化建設要加強統籌協調,強化國家在智庫數字治理中的主導地位,引導多元主體融入智庫大數據協同創新工作中,發揮競爭合作和優勢互補作用。要加快政策引導,營造良好大數據發展環境,構建開放、平等、公正、有序的數據生態,設立數據標準,規范數據格式,開展數據質量監管與動態評估,保障數據準確性、完整性和可及性。要加緊人才培養,發揮高校學科齊全、人才密集和對外交流廣泛等優勢,依托重點項目培育智庫數字化發展領軍人才,建立產學研用相結合的智庫大數據人才培養基地。要注重國際合作交流,學習借鑒國外智庫數字化發展經驗,成立專題性大數據智庫聯盟,為推動制定數字治理國際標準提供中國方案。

      堅守法治原則。數據安全是數字化發展的前提和保障,智庫數字化建設要依法依規進行。為此,要加快推進大數據立法,完善智庫大數據獲取、存儲、管理、交易、共享標準,逐步建立健全智庫大數據風險分級、分類保護等的法律法規,明確智庫大數據挖掘、傳輸、發布以及二次利用中的權責關系,在確保數據安全前提下,健全數據資源確權、開放、流通和交易等相關制度,加大對智庫技術專利、數字版權、數字產品等的保護力度。(作者:張耀軍,系北京第二外國語學院國家“一帶一路”數據分析與決策支持北京市重點實驗室副研究員)

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