浅探布鲁金斯学会数据可视化应用及对我国智库的启迪

秦佳佳

[摘 要]在大数据时代，智库需要在海量数据中有效抓取数据并精确分析，将复杂的研究成果通过可视化方法进行展示与传播。本文从数据直观展示、多角度可视化分析、可视化交互、建立共享数据库的角度对美国顶级智库布鲁金斯学会数据可视化技术应用进行探究，为我国智库引入并广泛使用数据可视化方法提出建议。

[关键词]智库;布鲁金斯学会;数据可视化

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.14.075

[中图分类号]C932[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2019）14-0-03

0     引 言

由美國宾夕法尼亚大学智库研究项目组（TTCSP）编写的《全球智库报告2018》中提到，以人工智能技术等为代表的第四次工业革命催发了4股社会趋势（其中之一是大数据），将在未来10年内影响全球国际秩序。智库如何应对大数据时代所带来的挑战并充分利用相应技术支持，是智库研究的重要问题，其中，数据可视化分析是不可或缺的重要手段与工具，能够大大提高智库研究效率。美国布鲁金斯学会是世界顶级智库，研究方法丰富且科学，可视化数据分析运用较为成熟。相比之下，我国智库研究方法较为传统，对新兴大数据技术运用比较生硬。我国智库应该积极引入先进的数据可视化分析技术，丰富研究方法，提高研究的效率和科学性。

1     数据可视化的含义

“数据可视化”最初源于计算机学中的“可视化”。截至目前，数据可视化还没有明确且统一的定义。大多数学者认为，数据可视化就是通过日益发达的计算机技术，将数量庞大、结构复杂的数据群以图形、表格、图像等视觉形式呈现，突出具有使有价值的关键数据之间的内在关联、隐藏信息，从而更直观地观察、了解、分析和运用数据。数据可视化不是一个静态的结果呈现，也不是一个单一的环节，是由4个步骤组成的连续过程：①确定数据范围;②开发数据;③分析数据;④可视化展示。

2     智库研究运用数据可视化技术的意义

运用数据可视化技术对智库的意义显而易见。首先，智库积极引进先进的分析技术，利于完善数据分析方法体系，跨越大数据时代数据处理的技术障碍。其次，在研究过程中，可视化方法可以减少研究者大脑对数据的直接阅读，提炼相关性较高的数据，利于研究者更高效、精准地把握数据，大大提高研究过程的效率。同时，让数据发挥最大效用，提升智库研究成果的质量和可信度，增加智库的知名度和美誉度。最后，便于报告使用者直观、清晰、高效地理解，让用户拥有更好的数据可视化体验。

3     美国布鲁金斯学会简介

布鲁金斯学会是美国历史悠久、规模庞大的主流智库之一，旨在开展高质量的独立研究，已蝉联全球智库榜首多年，被称作“最有影响力的思想库”。布鲁金斯学会之所以拥有全球领先的地位和声誉，是出于其研究的独立性、高质量的创新性研究成果以及良好的成果推广模式，其中，高质量的研究成果是最基础、最关键的要素。布鲁金斯拥有极强学术能力研究者的同时，积极吸纳信息技术人才并将先进的大数据分析技术广泛运用到研究中，建立了先进且完善的研究方法体系，大大提高了研究效率，研究成果更具准确性和前瞻性。

4     布鲁金斯数据可视化应用探析

布鲁金斯学在研究中运用大数据可视化技术对数据进行迅速、有效处理。笔者从数据直观展示、可视化对比分析、交互式可视化展示成果、建立共享资源库的角度对美国布鲁金斯学会数据可视化应用进行探析，主要内容如下。

4.1   直观展示数据

传统方法只能批量展示数据，而可视化方法展示数据更直观、易接受，也利于数据分析者快速把握数据特征，以得出科学的研究结论。布鲁金斯学会都市政策项目组在2018全球都市监测报告中运用图表直接列出全球300个大都市所属国家或地区，以及各年度大都市数量的增减变化;通过图表和数据可以发现，在2016年，300个最大都市占世界劳动力的1/4，但生产总量却占世界近一半的产量，GDP增长比例几近于就业增长率的2倍。数据使用者可以根据这些直观数据推断出这些大都市拥有较高的生产力水平，解释300个大都市人均GDP增长率大幅度提高的原因。

4.2   可视化对比分析

多维度可视化对比分析方法弥补了传统数据分析方法无法凸显隐藏信息的不足，能够通过可视图表或曲线图进行多组数据对比研究。布鲁金斯研究人员将2014-2016年全球300个大都市和全球整体GDP增长率、人均GDP增长率等进行罗列对比，通过双色柱形图表可以清楚地看出300个大都市的多个指标增长率均高于世界水平，具体差距也显而易见。柱形图能直观展示数据，多维曲线图便于研究者根据研究对象在一定时间范围内的发展状况做出合理趋势判断。这份报告逐一展示了7大国家或地区中最大都市和其余地区在2000-2015年就业增长率的变化趋势，该曲线式的可视化对比分析图能够准确清晰地看出最大都市和其余地区就业增长情况的差别。

此外，布鲁金斯学会曾发布一份名为《Meet the out-of-work》的研究报告，深入分析美国失业现状，其中，研究涉及的地区被划分为130个。研究者通过调查研究，将美国失业人群划分为7大类，用有色条形图对每一类失业人群进行总数量、年龄、教育程度等方面的占比分析;通过选择多组数据进行横向对比，从而了解不同类别失业人群在不同指标下的发展现状。

4.3   交互式报告智能展示研究成果

具有交互功能的报告不同于一般形式的研究报告，报告使用者能够在交互界面通过筛选功能，智能过滤出特定范围和特征的数据、信息。这不仅让研究者多角度展示研究数据和成果，也便于报告使用者有针对性地深入理解报告。在《Meet the out-of-work》的研究报告中，笔者在交互界面130个地区中选择“Brooklyn， New York City”这一地区，经过智能筛选后报告展示了这个地区所有失业人口的总数、所占市民比例，以及这一地区所有失业人口分别对应于七大失业人群类别的比例和具体人数（选中其中一个类别可以查看其具体人数）。报告详细展示了这个地区的失业人群在年龄、教育程度等7个方面的人数占比，便于读者根据筛选快速掌握该地区失业人群7项指标的分布情况和该地区失业人群的发展现状，从而制定出具有针对性的对策。此外，报告从地理角度标记了七大类失业人群的地理分布，从中能够探索出地区差异对失业人群所造成的影响，有利于相关部门针对性地平衡地区差异。在七大类失业人群比例柱形条中，选中任意一个类别，就会展示出该类失业人群的总人数及其他指标的具体数据（年龄、教育程度等方面）。同时，研究者针对该地区该类别的失业人群，提供了适合他们参与的社会就业项目，每类社会就业项目可以点击查看具体内容，便于读者找出不同失业人群适合的改善措施。

4.4   建立共享数据库

在大数据时代，国内外智库都应积极利用大数据、互联网等先进信息技术，架构起专业数据资源库。布鲁金斯通过可视化技术进行数据成果展示，使数据使用者直观便捷地了解数据分布情况，迅速找到目标数据。都市政策项目需要对全球300个大都市进行经济、文化、深入调查，这无疑会形成极其庞大且复杂的数据群。布鲁金斯建立的专业化都市数据库精确度高、价值性强、覆盖面广，不仅利于布鲁金斯自身研究取样的科学性、研究准确性，也有利于外部组织和公众获取數据资源。布鲁金斯的官方网站（Brookings.edu）登载了各个重大研究成果和会议纪要。对于那些具有交互功能的研究报告，用户可以利用交互功能智能筛选出目标数据，从而读懂数据背后的有用信息，加深读者对智库研究成果的接受程度。此外，布鲁金斯也着力出版物数字化（Brookins Classics），学会研究的多项重大成果都及时出版在电子化官方刊物上。布鲁金斯不断完善智库的信息共享机制，致力于推动数据层面的合作共享。

5     布鲁金斯数据可视化应用对我国智库的启迪

5.1   我国智库数据可视化应用现状

大数据时代的到来给我国智库带来了不小挑战。总的来看，我国智库应对大数据挑战的能力较弱，智库研究方法较为传统且单一，还未形成完整地方法体系。尽管部分智库在报告中利用可视化方法，但运用较为浅显、生硬，动态数据分析、用户交互技术运用尚不成熟。此外，我国智库掌握的数据资源大有差别，但相互之间缺乏交流，缺乏数据层面的合作共享，致使智库间的整合力不足，与世界一流智库差距较大。

5.2   布鲁金斯数据可视化应用对我国智库的启迪

5.2.1   引入数据可视化技术，完善研究方法体系

我国智库的研究方法体系多是延续传统计量统计方法，但不足以应对大数据时代的技术挑战。因此，智库应积极培养大数据思维，将大数据技术积极引入智库研究过程中，通过先进的网络爬虫数据挖掘技术、模型算法与可视化数据分析技术等一系列大数据处理手段，完善智库内部研究方法体系，提高智库研究效率和研究成果的精准度，以增强智库的知名度、美誉度和影响力。

5.2.2   加强智库人员可视化技术培训，培养专业人才

在大数据时代，智库研究需要复合型人才，不仅需要掌握社会、经济学等知识，还要精通计算机技术。因此，一方面，智库要注重培育内部大数据技术人才，开展相关先进技术应用的培训课程，不断提升智库研究人员的数据挖掘、分析能力。另一方面，智库应引进大数据技术专业人才，优化智库内人才比例结构，大大提升智库软实力。同时，智库应建立合理的研究人员成果评估体系，完善激励机制，高效配置人力资源。

5.2.3   建立可视化共享数据库，实现智库资源共享

数据库中的海量数据资源是智库研究问题的数据来源基础和优势。智库应结合自身特色、定位和重点研究领域，建立相关专业领域的数据库，比如，国内已有的如“一带一路”数据库、精准扶贫数据库、宏观经济发展数据库等，广泛汇聚来自智库内部和外部多渠道的数据，扩展专业领域的数据深度和广度，为提升智库研究水平提供专业的数据支撑。此外，政府部门应切实统筹好智库间的数据资源，引导建立智库信息联盟，打通数据壁垒，避免由于数据不通导致的错误判断。

5.2.4   与大数据公司合作

由于大数据硬件基础和专业人才建设不是一蹴而就的，对于短期内无法依靠自身条件提升大数据应用水平的智库，可以选择与专业大数据公司（如阿里巴巴、万国数据）合作的模式，发挥其在行业分析、问题研究等方面的经验和优势，并借助专业大数据公司在数据获取、数据分析技术、可视化等方面的优势，着力提升智库研究成果的质量与水平。

4     结 语

美国布鲁金斯学会是全球影响力最大的智库，学会研究报告被政府和公众所接受的程度很高。在大数据时代，智库一方面要应对挑战，另一方面也要抓住发展机会。数据可视化技术有利于研究人员在分析数据过程中更清晰地观察数据、找出数据间的关联、挖掘隐藏在数据中的关键因素，以最大化发挥数据政治、经济等效益。我国智库研究方法比较单一，一些知名智库在研究过程和研究成果展示中或多或少地运用了该项技术，但略显生硬、不够深入。因此，我国智库应向如布鲁金斯学会一样的顶级智库学习，积极开展技术培训课程，丰富研究方法体系，提高智库研究水平，增加国内外的影响力并跻身于世界一流智库。

主要参考文献

[1]任磊.信息可视化中的交互技术研究[D].北京：中国科学院，2009.

[2]陈潭.大数据驱动社会治理的创新转向[J].行政论坛，2016（6）.

[3]朱旭峰.构建中国特色新型智库研究的理论框架[J].中国行政管理，2014（5）.

[4]李安方，王晓娟，张屹峰，等.中国智库竞争力建设方略[M].上海：上海社会科学院出版社，2018.

[5]罗繁明.利用大数据推进新型智库建设[N].人民日报，2017-07-15.

[6]薛澜.美国思想库及对中国的借鉴[J].科技导报，1996（11）.

[7]任晓.第五种权力——美国思想库的成长功能及运作机制[J].现代国际关系，2000（7）.