大数据环境下情报学在智库建设中的作用*

耿瑞利

（北京大学信息管理系北京100871）

大数据环境下情报学在智库建设中的作用*

耿瑞利

（北京大学信息管理系北京100871）

分析大数据环境下情报学的发展趋势及其与智库建设的关系，简介情报学在智库建设中发挥作用的相关理论探讨，从实证的角度选取12个国际知名智库，采用网站调研法分析其专家团队组成情况、文献资源建设及利用情况、研究报告中使用情报学分析方法情况，结果显示：社会网络分析、用户信息行为分析、信息计量、竞争情报分析、知识图谱等情报学的方法在智库建设中发挥了重要作用。并进一步提出大数据环境下情报学可以从组织层、资源层、方法层参与到智库建设中，发挥保障智力支持、促进资源建设、提供方法支撑等重要作用。

大数据情报学情报分析智库

1 引言

现代意义上的智库产生于西方国家，是社会分工精细化和决策科学化、民主化的结果。上世纪中叶以来，随着科技进步，世界政治力量格局和经济秩序持续发生重大变化，各国面临形势和环境的复杂性不断增强，人类社会发展史上以个体形式为主的谋士、幕僚的能力已远远不能适应决策者应对挑战的需要，迫切需要团队形式的智库为决策者提供更高质量的专业咨询和政策方案，各类智库由此得到快速发展[1]。美国宾夕法尼亚大学研究世界智库的著名学者詹姆斯·麦克甘（James G.McGann，2005）认为：智库是参与公共政策研究、分析，并且对国内外焦点问题出具具有政策导向的研究、分析、建议报告的机构[2]。

近年来，随着中国的快速崛起，其所面临的国内外情况复杂多变，中国高层需要更多合理有效的政策建议，需要加强智库建设提供强大的决策支持。2012年11月，党的十八大报告中提出：“坚持科学决策、民主决策、依法决策，健全决策机制和程序，发挥思想库作用”。2015年1月，中共中央、国务院印发《关于加强中国特色新型智库建设的意见》，从战略层面为我国智库建设指明了方向、提出了思路，由此我国开始进入建设中国特色智库的新阶段。从提出发挥思想库作用，到出台建设新型智库的指导性意见，更多的人开始关注智库建设，更多的资源也涌向智库建设，智库已成为中国政府和学术界普遍关注的热门话题，形成了“中国智库热”。据《全球智库报告2014》显示，中国智库已从2008年的47个上升到2014年末的429个，居全球第二位，在该报告的Top100排名中，中国有六家智库上榜，说明我国智库数量增加迅速，但发展水平有待提升。

然而，互联网与大数据不仅改变了人们工作与生活的方式，也正在改变人们思维与决策的模式，新的时代特征给智库的战略管理和决策方式带来了新的挑战与机遇。大数据时代，全球化、独立的信息分析、超级计算等是智库面临的挑战。智库需要提供更加高质量的报告、服务产品与思想，才能满足日益复杂多样的决策需求。就我国智库而言，亟需提高智库发展水平，产出更多有价值的产品和思想，为政府科学决策提供高质量的智力支持，提升决策咨询服务能力，才能有效发挥新型智库辅助公共决策的战略价值。

大数据环境下，情报学已从单一领域情报研究转向全领域情报研究，需要围绕情报任务与需求，综合利用多种数据源，广泛搜集各类相关信息，运用多种工具与方法进行内容分析，监测其中的新现象、新情况、新异常，发现其中的规律、本质、战略意图等，并进行科学分析，形成情报分析报告。大数据环境下的情报学更加注重新型信息资源的分析，更加强调情报研究的严谨性以及情报研究的智能化[3]，情报分析的目的是提供高质量的情报产品，服务组织决策，这与智库的目的相吻合。大数据环境下情报学的这一变化趋势，意味着情报学具备在智库建设中发挥重要作用的基础条件和学术优势。

关于情报学在智库建设中发挥的作用，学界已经开展了一些探讨。袁建霞等在分析智库和情报研究功能特点的基础上，从理念的角度，提出情报研究可以通过多途经调研为推动智库的筹建和健康发展建言献策，在智库的咨询研究中发挥前端支撑的作用，对智库研究成果发挥后期监督评价的作用[4]。李纲等从情报视角思考智库建设的问题，提出智库与情报机构是合作双赢关系，情报学是智库建设重要支撑学科之一[5]。然而，要想深入探析情报学应从哪些角度在智库建设中发挥作用，以及能发挥什么样的作用，还需要从实证的角度，调研国外顶尖知名智库的建设情况，这将为我国情报学参与智库建设提供借鉴的思路和启示。

2 国际知名智库调研

大多数智库，尤其是国际知名智库通常将其专家团队组成情况、研究报告等通过网站公开，以提高其知名度和影响力。因此，笔者采取网站调研的方法分析国外知名智库建设情况，旨在为情报学如何在智库建设中发挥作用指明思路。

2.1 研究对象及方法

美国宾夕法尼亚大学自2007年起连续9年发布《全球智库报告》，这是目前唯一一份对全球范围内的智库进行连续性、综合性和权威性研究和排名的报告。本文以《全球智库报告2014》为样本选择来源，调研国际顶尖知名智库。综合4个方面因素进行筛选：①可借鉴性，选取排名较为靠前的智库；②地域分布性，所选智库尽量覆盖北美、欧洲、亚洲和大洋洲等地区；③智库性质均衡性，官方智库、民间智库互为补充；④数据可获得性，同时考虑各智库年报、网站中有较为详细介绍的。最终选取了12个国际权威智库，如表1所示。

通过查阅年报、网站、研究报告等渠道获取各智库的以下信息：①专家库中是否有包含情报学领域专家，组织人员结构中是否具有情报学领域背景；②是否有图书馆或信息所（中心）等机构，是否具有资源数据库以及资源服务及利用情况；③研究报告中使用的情报学方法。

表1 选取的国际知名智库列表

2.2 调研结果分析

从专家团队中情报学专家参与情况、智库资源建设及服务情况、研究报告中使用的情报学方法等三个角度对所选取的12个国际知名智库进行调研，结果如表2所示。

表2 国际知名智库的调研结果

注1：“—”表示不详。注2：在调研智库专家团队组成时，只调研了专家顾问团队中情报学专家的参与情况，并不包括其文献资源建设部门的图书情报工作人员。

2.2.1 专家团队中情报学专家参与情况对样本智库的网站调研结果显示，12个智库样本中，有6个智库的专家团队中有情报学专家组成，情报学专家已部分参与到了智库的专家团队建设中。如布鲁金斯学会高级顾问专家Micah Altman是麻省理工大学图书馆的信息情报学专家，曾任哈佛大学图书馆大数据中心主任。从布鲁金斯学会网站上公开的报告中，可以发现Micah Altman撰写了“掀开选区重划的面纱”[6]、“选区重划中的公众参与和透明度原则”[7]等近10份研究报告。兰德公司的顾问团队中，有5位情报分析师，8位大数据分析师（其中3位又是情报分析师），另有多名信息系统分析师、信息行为分析师及信息科学家。卡内基国际和平基金会中Eugene Rumer是情报分析专家，同时也是公共政策研究的情报顾问、高级研究员、俄罗斯与欧亚研究项目负责人，撰写了多篇关于欧洲与美国政策战略的报告。Tracy Zussman是英国发展研究院的知识共享专家，在专家团队中提供开放知识和数字化信息服务。美国外交关系协会有7名竞争情报专家；除此之外，其高级合伙人兼任主管的James Manyika，还是加州大学伯克利分校的情报学专家；Thomas H.Glocer曾具备11年的专业信息服务经验，曾是汤姆森路透的CEO。

调研发现，部分智库网站的专家团队介绍信息不全面，没有专家的研究领域或专业背景的详细介绍，因此，这些智库的专家团队中是否有情报学专家参与的信息是不详的。综合来看，情报学专家参与到样本智库团队中的比例在50%甚至以上，这些情报学专家撰写了大量研究报告及文章，在提供高质量的思想产品方面发挥着积极的作用。

2.2.2 资源建设情况对样本智库调研结果显示，大多数智库均具有独立的图书馆或数字资源部门，以及自建的专题数据库，部分智库还有专门的知识服务与共享部门。

布鲁金斯学会有其专门的图书馆，面向学会内部提供关于经济、外交、政府治理等图书、期刊以及其他电子资源。英国皇家国际事务研究所的图书馆，提供丰富的电子资源，包括2 100种全文期刊和多个专题数据库，并有自建的英国皇家国际事务研究所的专家演讲数据库，并动态更新精选的期刊和电子资源，面向全球各地的会员提供服务；除图书馆外，还有专门的数字资源部门，提供资源共享。英国皇家国际事务研究所的2014年报中显示，在文献资源建设、出版、学术交流等方面费用支出占总支出的17%，高达233万英镑。英国的国际战略研究所将资源建设作为一项重要内容，1958年就建立了图书馆，收藏关于国际问题、安全和国防内容的相关文献，自建军事数据库，动态监视世界范围内的军事冲突，包括非政府军事组织，动态更新，并可以自动生成各类数据统计报告，建立相关索引，提供远程访问和定题服务，进行知识积累和服务。卡内基国际和平基金会的会员可以通过网络访问使用卡内基图书馆。英国发展研究院为配合其“将知识应用于发展实践”的理念，专门设立了知识服务信息部。美国传统基金会在1997年建立了数据分析中心，进行数据分析比较和挖掘研究工作，为智库的研究需求提供服务。英国国际经济研究局有内容丰富的各类数据库，包括经济、医疗、人口与生命统计、专利等大量数据，成为研究人员引用和参考的重要情报源。

综合来看，多数国际知名智库均有自己独立的图书馆，提供丰富的文献资源，传统文献类型多样，根据智库的研究领域而有所不同；电子资源建设也比较完善，有专门的数据库，尤其是智库本身产生的高价值的报告、视频等资源都通过数据库形式保存并提供服务；部分智库还设立了学习与共享中心，加强知识共享与利用。

2.2.3 使用的情报学方法对样本智库调研结果显示，情报学中的社会网络分析、信息行为分析、文献计量、引文分析、知识地图、专利分析等方法已被有效应用到智库研究中。

2014年12月，布鲁金斯协会发布了“智能手机的广泛应用，将为财政决策提供新思路”的报告[8]。该报告利用社会网络分析方法，通过分析低收入人群的网络社交活动，分析用户信息行为，计算使用智能手机获取数据的周期，指出大数据公司应该充分利用大数据造福低收入人群；并利用社会网络分析工具，帮助金融服务公司有效预见人们管理自己的财务需求，帮助提升公共财政决策方案。这一报告综合使用了社会网络分析、用户信息行为分析，并结合大数据环境，综合提出分析结论。2012年12月，英国皇家国际事务研究所发布了“气候变化和能源安全：信息如何影响人们的观点和行为”的报告[9]，采用用户信息行为研究方法，统计了通过google检索的有关“气候变化”的文献数量，分析人们获取信息的不同方式对个人态度和行为改变之间的关联，得到如何改变信息传播方式影响人们行为的策略，用同样的方法以“能源安全”进行例证。这是典型的大数据环境下情报学中用户信息行为分析的应用案例。2015年2月，英国皇家国际事务研究所以知识地图的形式展示伦敦地区人们使用第二语言的分布情况，以获取更多的关于教育、人口流动等信息，发表在英国皇家国际事务研究所的期刊The World Today上，3个月之内收到13万的网页浏览量[10]。知识地图是英国情报学家布鲁克斯（B.C.Brooks，1998）提出的，在各个学科领域都得到了广泛应用。英国皇家国际事务研究所的这一报告正是知识组织在大数据环境下的应用体现。

引文分析方法是情报学界较为成熟且应用广泛的理论方法之一。调研显示，兰德公司发布的诸多报告中均使用到了引文分析方法，如“美国国立卫生研究院期刊评价过程的引文研究”[11]、“生物医学研究政策的期刊评价与引文分析”[12]均是学术评价方面的研究报告。兰德公司发布的“加利福尼亚疾病预防项目评价”[13]报告，利用引文分析方法评估项目的实施效果，引导新政策的制定；“联邦资助和学术生产力”报告[14]，通过分析学者的出版物及其被引数据，指出在可持续能源技术领域，增加25%的经费支助能增加18%的参与率，在医学生物研究领域，增加25%的经费支助能增加7%的参与率，同时研究发现增加某一领域的经费支持与其他领域的产出不是负相关关系。2015年4月，美国的新经济思维研究所发布了“嵌入式群体思维：评估新自由主义思想的传播和影响”[15]，通过定量分析引文网络，选择《美国经济评论》1964～2014期间有关的财政和货币政策的文章为样本，利用序列分析、网络分析、引文分析三种方法。序列分析的目的是分析作者的职业背景，并跟踪其变化；通过计算各研究机构、合作团队的共现情况，给出合作网络结构图，明确人员或机构在网络图中的重要程度；引文数据来自Web of Science以及其他顶尖经济智库或政策研究机构的报告，分析引用以及被引情况，分析研究趋势，确定关键人物，最后综合评估新自由思想的影响和传播规律。美国国际经济研究局利用文献计量研究捐赠资金对科学生产力的影响[16]；通过引文分析研究学术界知识溢出效应，数据集包括了240万篇科学论文和1 850万引用这些文件的前110名学校[17]；通过对专利信息计量研究经济发展水平[18]。

综合来看，社会网络分析及大数据环境下的用户信息研究被应用到智库研究中，该种方法能够从大数据中分析用户信息行为、挖掘行为背后的原因等；而情报学核心的信息计量等方法在智库研究中可以发挥热点识别、研究进展追踪、以及科学安排生产力等作用；竞争情报分析则可以应用到多个领域，如军事、互联网安全、能源等；同时，专利计量分析、知识图谱等情报学的方法也被应用到了智库的研究中；这些方法的有效应用在产生高质量的智库报告方面具有重要价值。

3 大数据环境下情报学在智库建设中的作用

一般来说，智库遵循着资料搜集、研究分析与拟定方案的“三步走”战略，这实际上分别对应着情报研究（工作）中的情报收集、情报分析与情报服务[19]。智库提供各类信息资源以及咨询服务，实际上这也属于情报学研究的重要内容之一。情报学的专家有些已经参与到了智库的专家团队中，情报学方法也正被应用到研究中以产出更多的报告、高价值的思想产品。这些启示，将对我国情报学在智库建设中发挥作用具有重要的借鉴意义。

3.1 组织层，情报学专家参与专家团队提供智力支持

人才是创新思想的载体，如果没有产生思想的人才，智库就相当于没有产品，无法影响政策。而且，作为智力密集型机构，智库对于人才的要求更高、更迫切，需要由多学科多领域专家、学者组成为决策服务的团队。情报分析与知识挖掘是情报学专家的特长，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都能发挥重要作用。情报学专家参与智库专家团队中，中国智库在这方面也做了一定的尝试。如国内的江苏紫金传媒智库，参考西方“旋转门”制度，与政界与业界精英合作，借助南京大学社会学院、新闻传播学院、信息管理学院、政府管理学院等学科力量壮大顾问团队，南京大学信息管理学院情报学专家参与了紫金智库的多个报告撰写工作，这是智库研究与情报学领域专家合作的有效尝试。

情报学专家具有情报分析的优势，能够通过对大量的情报信息进行梳理总结分析，更多地运用大数据分析工具来开展研究，将理论与实践结合起来，形成全面准确的判断和独立客观的观点。因此，组建智库团队时引入情报学专家，尤其是具有实践经验和情报分析特长的人才，能有效提高智库产品形成过程中的信息及情报分析的科学性和准确性，提升智库报告产品的质量。

3.2 资源层，多源数据融合助力资源建设与知识共享

在大数据时代，情报学的信息源已经不再拘泥于纯粹的研究文献类，已经发散至互联网网络信息、信息系统、监控终端、人际交流信息等资源，具有大数据特性。在智库建设中，丰富的信息来源，有效的知识共享机制，是形成高质量成果的基础条件。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[20]。目前，我国智库建设过程的数据支持与情报保障能力略显不足。情报学参与到智库建设中，不仅提供图书文献资源利用等传统服务，更能发挥大数据环境下情报学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，助力智库进行资源整合与共享，集成多种分析技术与软件工具，以便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动。

3.3 方法层，情报分析为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。大数据时代的情报分析逐渐从数据基础、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，如数据挖掘、知识发现、观点挖掘、话题演变分析、多元统计分析、高维数据降维等[21]，这些情报学方法已经在诸多领域得到了有效应用。如何在智库研究中应用这些方法发挥作用是智库建设中应该思索的重要问题。首先，文献计量分析是研究科技态势、技术创新管理、科研决策等问题的重要定量分析方法，对智库机构来说，引入以引文分析、聚类分析、专利分析等为代表的计量方法，不仅可以丰富研究方法，还可以促进自身朝着更加多元化、集成化和科学化的方向发展，有助于发现领域识别、研究前沿，以及不同国家或地区之间的学术进展，评价学术生产力等，还可以将传统情报业务整体提升并拓展至面向重要领域和重大问题的趋势预测、交叉前沿识别、战略咨询建设等专项研究层次。其次，数据挖掘、知识发现、关联规则分析、逻辑回归等定量分析方法，可以有效应用到大数据处理、知识挖掘、竞争情报分析，有助于从杂乱无章的数据中分析出有价值的情报，进而形成具有高决策价值的报告。再次，大数据环境下，尤其是移动互联网的发展，利用社会网络分析方法研究用户行为催生了很多商业价值。在智库研究中，通过情报分析，获取用户各种行为产生的大数据，与公共决策之间进行关联分析，从而形成有利于改善公共决策的产品或思想。最后，采用主题地图的知识组织方法，动态可视化展现知识成果，尤其是从知识、价值、认知等角度揭示与公共决策有关的诸多方面，必将增强智库报告或产品的可读性，同时提升智库产品价值。

4 结语

综合来看，加强中国特色新型智库建设的浪潮，为情报学有机融入到智库建设和研究提供了契机，大数据环境为情报学在智库建设中发挥作用提供了实践条件。从组织层角度，情报学专家可以参与到专家顾问团队中，提供智力支持；从资源层角度，大数据环境下情报学多源数据融合的优势必将助力智库的资源建设与知识共享；从方法层角度，引文分析、用户行为研究、数据挖掘、知识发现、关联规则分析、知识组织等方法将拓展至面向重要领域和重大问题的智库研究层次。大数据环境下的情报学，具备参与智库建设并发挥重要作用的条件，能有效为智库解决面临的挑战提供思路和方法。

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（责任编校骆雪松）

The Role of Information Science in Think-Tank Construction in the Big Data Environment

Geng Ruili
Department of Information Management,Peking University,Beijing 100871,China

With an analysis of developmental trend of information science and its relationship with the construction of think-tanks and discussion of relevant theories which play a role in the construction of think-tanks,the researchers conducted a website survey to analyze the organization of expert teams and construction and utility of intellectual resources and reports including methods of information science on the basis of twelve international top think-tanks.The results show that methods of information science,including analysis of social websites,information behavior of users,information calculation,competitive information and knowledge map,played an important role in the construction of think-tanks.It is finally pointed out that information science could offer intellectual support,promote resources construction and provide methods support from organization layer,resource layer and methods layer of think-tanks in the big data environment.

big data;information science;intelligence analysis;think-tank

G350

耿瑞利，女，1984年生，2015级情报学博士研究生，研究方向为情报分析、服务创新，发表论文8篇。

*本文系国家社会科学基金重点项目“大数据环境下的计算型情报分析方法与技术研究”（项目编号：14ATQ005）的研究成果之一