大数据背景下科技智库情报信息共享体系研究

欧阳静 曾文 潘可新

摘   要：大数据环境促使情报信息变得日益复杂，建立起科学合理的科技智库情报信息共享体系，对为科研与政府决策提供优质且便捷的服务具有重要意义。文章基于大数据背景下科技智库的现实需求，首先，从智库类别与演化过程、科技智库的基础职能与地位等方面对科技智库的内容进行了解析;其次，结合国内外科技智库发展现状，典型科技智库建设情况以及科技智库信息共享内容和模式，指明我国科技智库情报信息共享体系现存问题及机遇，并基于此构建了科技智库情报信息共享体系的基本结构;最后，分别从信息资源内容结构、共享对象以及共享模式等方面，对科技智库情报信息共享体系提出了相应的优化对策。

关键词：大数据;科技智库;情报信息;共享体系;共享对象;共享模式

中图分类号：G206   文献标识码：A   DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2021065

Research on Intelligence Information Sharing System of Science and Technology Think Tanks under the Background of Big Data

Abstract The big data environment has made intelligence information increasingly complex. The establishment of a scientific and reasonable science and technology think tank intelligence information sharing system is of great significance for providing high-quality and convenient services for scientific research and government decision-making. This article is based on the actual needs of science and technology think tanks in the context of big data. First， the content of science and technology think tanks and the basic functions and status of science and technology think tanks were analyzed from the perspectives of the types and evolution of think tanks; Secondly， combined with the development status of domestic and foreign science and technology think tanks， the construction of typical science and technology think tanks and the information sharing content and mode of science and technology think tanks， the existing problems and opportunities of the information sharing system of science and technology think tanks in my country was pointed out， and then， the basic structure of the information sharing system of science and technology think tanks was constructed; Finally， from the aspects of information resource content structure， sharing object and sharing mode， respectively， corresponding optimization countermeasures and suggestions are put forward for the information sharing system of science and technology think tanks.

Key words big data; think tanks for science and technology; intelligence information; sharing system; shared objects; sharing model

科技智庫在政府引导科技与社会发展的进程中意义重大[1]。当前社会环境日趋复杂化，政府与科研等机构的决策需求信息量呈逐渐上升的趋势，对科技智库所提供的政策性研究、评估、信息共享与解读等服务的依赖性逐步增强，特别是实施大工程与大科学等项目时，对群体性智慧的碰撞和思考的需求度更高。科技智库研究以大数据为支撑，实现为科研与政府决策提供服务的目的[3]。而大数据下的情报信息在内容、范围、形成方式及质量等方面日益呈现复杂化，导致已有的情报信息服务平台在资源整合运用方面稍显薄弱，对科技智库的持续发展不利。因此，针对大数据背景下进行科技智库情报信息共享体系研究，对于提升科技智库决策的信息支撑能力具有较高的实际意义[4]。

为此，本文针对大数据背景下科技智库情报信息共享体系展开研究，通过构建该体系实现为相关科研与政府机构提供情报信息支撑的目的。

1   科技智库情报信息共享体系对比及分析

在社会的各个领域，国内外都有许多成熟的科技智库，它们都对社会、个人、政府提供服务，但它们的情报信息共享体系又有许多不同。本文就兰德公司、斯德哥尔摩国际和平研究所、综合开发研究院、中国科学院、中国社会科学院进行详细的介绍。兰德公司是美国最重要的以军事为主的综合性战略研究机构，它是一个独立的智库，对于其情报信息共享，会通过签订合同的方式来保证信息共享渠道的畅通。兰德公司的大多数合同是和美国联邦政府签订的，这也保证了兰德公司能够快速了解政府的政治走向，从而向社会提供更为准确的咨询服务。兰德公司在人员流动上也采用了人员“旋转门”的方式，以此来保证智库人员能够最大限度的了解情报的重要性与其共享机制[5]。斯德哥尔摩国际和平研究所是瑞典研究和平与安全等级等重要问题的学术机构，它是一家独立的机构，资金完全来源于瑞典议会但又不是瑞典议会的内部机构，这就使该研究所没有资金方面的限制从而能够致力于相关问题的研究，它在独立性这一点上与兰德公司类似，有自己严格的独立性原则，能够对政府或相关组织提出客观、公正的决策和建议。最有特色的一点是研究所的管理人员是不分国籍，由瑞典政府任命的，成员来自世界各地。综合开发研究院（中国·深圳）是我国的一个经国务院总理批准成立，在业务上接受国务院研究室指导的独立研究咨询机构，它是一个独立的智库同时也是中国研究咨询机构中第一个尝试市场运作模式的机构，但是综合开发研究院的独立与兰德公司的独立又不完全相同，兰德公司的运作完全依靠市场化运作模式，综合开发研究院的独立属于半独立，其运作资金有一部分也是来自政府拨款，因此综合开发研究院与政府的联系密切。中国科学院和中国社会科学院是我国的两个政府机构，这两个智库的性质类似，区别在于二者研究的内容不同，中国科学院研究自然科学，中国社会科学院研究社会科学。它们的相关研究大部分也是对党中央，对国家的事业带来帮助，这两个机构的定位就是面向国家战略需求和行业及地方发展的需要[6]。本文对以上五个智库从机构性质、共享方式、数据共享的程度以及其共享体系的人员建设几个方面进行对比分析（见表1）。

对比结果发现，以上五个智库在成果的共享方式、数据的共享程度以及智库的人员体系建设存有较大差异，各有独特之处，具体内容如下：

（1）五个智库对其成果的共享方式有区别。兰德公司和斯德哥尔摩国际和平研究所都有其开放的数据库，会对其成果进行长期的保存，并且能够及时整合和更新，同时斯德哥尔摩国际和平研究所还会将其出版物免费赠送给各国图书馆;综合开发研究院通过进行国际学术交流，人员互访和联合研究进行情报信息的共享，但是在其情报信息资源上会存在分类简单、检索不便、更新不及时的问题，这也为情报信息的共享带来了障碍;中国科学院和中国社会科学院首先会通过与其建设的高校还有支撑单位进行共享，其次会通过加入多个国际组织来实现共享。

（2）五个智库在数据的共享程度上有区别。兰德公司和斯德哥尔摩国际和平研究所的资源大部分都是开放的，没有开放的文件也在不断解密中;综合开发研究院大部分信息是公开的，是为社会上的组织机构提供相关经济和政策信息;中国科学院和中国社会科学院是为党中央服务的，其研究成果大部分是面向党中央的。

（3）五个智库的共享体系人员建设也有区别。兰德公司对其工作人员采取的是“旋转门”的流动方式，治理美国的精英人士在智库，政府和企业之间进行有规律的流动，兰德公司的许多研究员都有在情报界任职的经历，这也就使得智库的工作人员掌握了对大量情报信息的收集处理能力;斯德哥尔摩国际和平研究所对相关人员是根据项目从不同的地理区域招募研究人员，这也是为了保证其情报信息资源共享的公平性;综合开发研究院的人员基本上都是遵循一般原则进行聘用的;中国科学院和中国社会科学院采取的方式是自己培养自己需要的人才，这种方式可以有针对性培养出机构所需的人才，但是两院都缺乏对数据的管理和情报信息共享人才的培养。

2   大数据时代的科技智库情报信息共享构建

2.1    大数据时代的科技智库情报信息共享发展机遇

随着大数据时代的到来，大数据情报思维和情报技术持续向科技智库情报分析内融入，科技智库情报信息共享的形式和内容发生变化，科技智库的发展也迎来了新的机遇。

（1）大数据背景下科技智库决策得到更好的数据支撑。大数据背景下科技智库所做出的决策分析，同以往依据经验主义所做出的分析具有明显不同。如就某个议题而言，科技智库的分析人员通常需分析庞大的数据，将与自身特色相符的、价值较高的情报信息挖掘出，以此提升科技智库分析结果的科学性与可靠性。科技智库在对许多问题进行决策时，需要庞大的数据来进行支撑，而大数据时代的到来恰好满足了智库的需求，同时对于多元异构数据信息的分析结果，依然需要有能力的科技智库机构去获取与管理，因此对于大数据和科技智库而言，二者是互惠互利的[9]。

（2）强智库的强大数据处理分析能力能够利于“强弱”智库的协同发展。大数据时代下信息量的激增使得许多优秀的科技智库致力于提升自身数据处理能力，通过分析国内外实践可知，通常情况下，高端科技智库均设置了单独的信息资料机构或人员，故而与一般科技智库相比，其在运用及开发大数据资源方面处于领先地位，长久下去将逐步拉开品牌智库和其余类别智库的差距。由国家创新体系总体宏观层面出发，强智库需对弱智库的发展予以协助，共同对交流大数据环境下的情报共享内容和形式、大数据资源实施开发运用，取各自优点的同时规避各自的缺点，彼此相互协作促进，为实现科技智库协同创新情报共享良性发展提供帮助[10]。

（3）充分运用大数据的各类别信息重叠度高的特点，建立更为开放的协同网络。大数据资源大多被大型组织或企业所掌握，如搜索引擎公司与互联网公司等，导致在获得大数据情报信息时并不能准确的获得所需的信息，往往会获得各类别信息交织在一起的综合情报信息。所以，不仅需要各科技智库间实施协同创新，同时也需要向政策研究中融入其它類别的信息共享机构与情报机构等，以此形成广义度更高的协同机构网络，携手开发更多类别的信息分析工具与方法，系统性地了解行业数据特征与服务，共同创建并共享大数据成果。总体而言，为实现科技智库情报信息优化配置，需通过对大数据情报资源予以最大化地运用，并协同创新科技智库而实现。

2.2    大数据时代科技智库情报信息共享体系的结构和内容

大数据时代的科技智库情报信息共享体系是在云计算、大数据及互联网等基础之集成了情报传送、数据加工、资源检索、智能服务以及信息处理等各方面功能，是一个能够有机衔接与互相渗透情报研究和科技智库研究的资源共享体系。该体系的创建过程中，为实现智能决策支持服务，需遵守科技智库对公共政策提供智能决策的支持、情报工作的方法和规律，同时需将数据资源转换性能与发现问题性能更好呈现。故科技智库情报信息共享体系不仅能够整合知识、数据、情报及信息等各类资源，同时也能够很好地展现出人才管理、资源共享、资金筹措、绩效评估及成果转换等各方面性能。经过一系列活动并基于各类定量和定性分析方法与工具，成功转换数据资源为详细的智能决策支持成果。为更好的将该体系对公共政策的智能决策支持作用和功能展现出来，该体系应具备的基础功能包括学习、反馈、平均、控制及认知等，且能够有效融合任务设计、知识发现、环境扫描、需求研判、情报传送以及信息处理等根本流程。基于此，以结合方法、能力、资源的思路为依据，构建科技智库情报信息共享体系（见图3）。

本文提出的科技智库情报信息共享体系结构有效融合了科技智库与情报工作的方法及思路，将用户决策需要和将智力支持提供给用户决策分别作为出发点与落脚点，中间以用户决策需要为依据，深度整合能力和资源，分五个阶段展现服务决策能力、知识创新能力以及情报信息采集能力，具体内容为：

（1）环境扫描阶段：通过数据挖掘技术扫描信息、情报、数据及知识等数据源，提升发现与搜寻问题的便利性，同时能够以现实状况为依据将有关理论假设提出;

（2）需求研判阶段：此阶段实施需求分析所基于的三个重点层面分别为社会、市场、决策。不管是情报的用户需求亦或是科技智库的问题导向，均应基于不同程度扫描外部环境，并研判宏观形势以及确准用户需求;

（3）数据分析阶段：此阶段的重点为形成初步的有價值信息产品，需在确准用户需求之后，通过有关方法和技术针对性地提取及深度分析数据;

（4）运营管理阶段：此阶段重点针对资源和能力方面的实施推进，不管是科技智库亦或是情报工作，均具有高度整合有关资源的能力。其中能力主要是创建人才管理、资源共享、绩效评估及成果转换等各种机制，资源是指知识、数据、情报及信息等;

（5）成果共享服务：研究成果主要包括政府摘要、新闻快讯、研究报告、政府专报以及新闻简报等，研究成果是通过深度提取并加工整合之后形成的，以各类研究成果的不同性质为依据，向不同用户分别推送。

本文创建的科技智库情报信息共享体系属于一种动态复杂系统，主要倾向于为用户提供可符合其决策所需的解决方案，不仅能够向科技智库中的运行机制嵌入情报信息，而且可以非常好的将情报工作的方法及原理整合，达到信息流层面和一体化管理优化的目的，将科技智库产品的专业水平与质量提高。

2.3   大数据时代科技智库情报信息共享体系的标准规范设计

为实现科技智库情报信息共享体系的信息共享，需重点关注信息共享过程中的标准规范设计。通过宏观层面与微观层面将标准规范分成两大类，宏观层面类包括操作规范与政策法规设计，此层面重点在于对信息共享内的利益协调与数据伦理等问题实施有效解决;微观层面是指技术实现，也就是信息的发布共享机制、描述框架以及元数据标准等（信息共享过程中的标准规范见图4）。

可以看出，科技智库情报信息共享体系应对由信息资源建设到运用全生命周期重点内容实施规范化，所涉及到的内容较多，对科学决策与科技创新具有重大意义。在宏观层面所涉及到的标准规范包括针对信息伦理问题与日常运维两方面，微观层面主要分为支撑技术标准与共享流程技术标准两方面。

3   大数据时代科技智库情报信息共享体系建设对策

科技智库建设的关键内容是情报信息共享服务的建设，其中所涉及到的主要环节包括科技智库资料收集、思想产品形成、项目分析及成果传播等，是科技智库实现其影响力与竞争力提升的关键。在大数据背景下建设科技智库情报信息共享服务，应着重关注对智库人员情报信息共享服务能力的提升与加强情报信息共享服务体系的建设三方面：

（1）加强新型举国体制在科技智库情报信息共享体系建设中的运用。对于科技智库的运作模式，最重要的一点是发挥我国新型举国体制在科技智库情报信息共享体系中的运用。所谓新型举国体制就是在特定领域实现国家意志的一种制度安排。而这个新型举国体制最显著的特征是正确处理政府与市场的关系，对于科技智库的情报信息共享服务建设来说，市场化就是首先科技智库的性质是独立的，与政府无关，是一个独立的组织，这时就会涉及到一个能否获取相关政策信息的问题，大数据时代的数据量虽多，但大部分依然掌握在少数权威机构手中，所以在进行市场化改进时需加强政府与科技智库的联系，其次是政府对科技智库资金支持的力度，因为只有在政府的经济支持下，科技智库才能及时满足市场的需求而不受限于其他因素，也保障了其情报信息共享体系的建设[11]。对于一些事关整个国家的公共利益，需要大规模协作的敏感领域的情报信息共享，国家意志和国家力量必须起主导作用，由国家解决这些棘手的问题，才能更好地建设情报信息共享体系。

（2）加强情报信息共享服务体系建设。在大数据背景下，信息与数据分散于各个组织与领域的信息系统内，基于互联网实施交互。科技智库依据具体的情报信息与数据完成科学决策，仅依靠其本身的信息与数据，无法完全满足用户的信息需要与专业研究的需要。因此，创建多功能、智能化及集成化的大数据科技智库情报信息共享服务体系，成为科技智库采集与整合情报信息资源的关键手段[12]。采用当代信息技术汇集与筛选各类情报信息系统的资源，以此将综合运用、跨库搜索及系统融合的海量数据集群生成。大数据科技智库情报信息共享服务体系需包括各类信息数据源、信息数据的加工处理等功能、人才管理与资源共享等各方面性能等。其中，各类信息数据源为整个共享服务体系提供数据支撑，需将智库专题数据、智库成果及灰色素材等各方面情报信息资源综合集成，生成能够对科技智库情报信息共享体系实现有效支撑的信息资源库;各种功能表现在以信息资源库为依据，采用大数据技术与工具，依据用户需求将专业的决策成果生成;各种性能表现在科技智库依靠网站门户将来自用户的信息咨询与项目委托等服务需求接收，同时借助个性化推荐与可视化等信息技术，向用户呈现最终成果，实现科技智库同社会公众、企事业单位及政府部门等用户的交互与信息共享。

（3）提升智库人员情报信息共享服务能力。科技智库竞争力的核心资源即为人才，科技智库情报信息共享服务的质量与水平同智库人员的情报信息共享服务能力有关。随着有关大数据的存储、收集、信息挖掘、分析处理及可视化等技术的持续发展，对科技智库管理人员与研究人员的信息技术能力的要求也逐渐升高。其中，科技智库管理人员需具备熟练掌握大数据技术与信息网络运用方式的能力，借由大数据信息集成服务平台实现对科技智库情报信息资源的有效整合，达到共享与交互情报信息资源，将简便、精确、灵活的情报信息管理服务提供给科技智库用户与研究人员;科技智库研究人员所需具备的能力，在龐大的数据内，针对用户需求与专门问题挑选出情报信息，并通过大数据分析决策攻击处理此类情报信息，生成思想产品的技术技能与专业知识。另外对于科技智库情报信息传播人员大数据环境也提出了要求，要求应以大数据技术发展潮流为导向实现科技智库情报信息的传播，并与新媒体形式相结合，创建并运营科技智库特色媒体，如出版刊物、微信及网站等此类具备科技智库特色的媒体，同时加强与具备品牌影响力的主流媒体之间的技术、信息与服务合作，实现在科技创新领域内对社会公众舆论的引领。

4   结语

大数据时代科技智库提升其本身竞争力的关键方式为信息资源，需借助信息共享服务体系给予强大支撑。本文通过科技智库职能地位、情报信息资源内容结构、情报信息共享服务模式及共享服务对象等方面，对大数据背景下的科技智库情报信息共享体系的现实业务需求展开分析，构建大数据背景下科技智库情报信息共享体系。科技智库情报信息共享服务体系研究不仅属于一种具体的现实问题，而且也是一种重大的理论问题。本文所创建的仅为大数据背景下科技智库情报信息共享体系初步逻辑结构，怎样更好的向科技智库建设实践内融入本文所创建的科技智库情报信息共享体系理念，同时对科技智库情报信息共享体系各阶段实施进一步细化，是接下来需继续深入研究的关键课题。

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作者简介：欧阳静（1977-），女，吉林大学图书馆馆员，研究方向：信息技术;曾文（1973-），女，中国科学技术信息研究所副研究员，博士，研究方向：科技情报分析技术、情报理论与方法;潘可新（1979-），女，吉林大学图书馆副研究馆员，研究方向：古籍文献整理研究、古文献编目、古籍修复。