论文部分内容阅读
摘 要：新冠肺炎疫情防控期间，大数据思维和大数据技术的洞察力为辅助科学决策提供依据和解决方案，对新型智库拓展研究视野，发现新的研究对象，挖掘新的研究维度带来启发。文章通过总结突发公共卫生事件中大数据影响智库研判分析的主要表现，指出目前大数据技术应用于智库建设面临的普遍问题与挑战，提出了促进大数据在智库建设应用的建议。
关键词：新型智库;公共卫生事件;大数据;科学决策
Abstract：During the prevention and control against COVID-19，the insight of big data thinking and big data technology provides accordance and solution for the assistance of scientific decision-making and brings inspiration for the new think tank to develop research insight，discover new research insight，and explore new research dimension.This article points out the common problems and challenges for the application of big data technology in the construction of think tank by the conclusion of the main performances for the influence of big data on the study， determination and analysis in the public health emergencies and puts forward the inspiration for the enhancement of big data application in the construction of think tank.
Key words：New think tank;Public health emergencies;Big data;Scientific decision-making
当前，大数据和中国特色新型智库都已作为国家战略被提到了前所未有的高度。习近平总书记强调，大数据是信息化发展的新阶段，要运用大数据提升国家治理现代化水平，并指出要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化[1]。在本次新冠肺炎疫情引发的突发公共卫生事件中，大数据、人工智能等工具为疫情实时分析、监测预警、集中研判提出技术解决方案和决策依据，智库专家以大数据为分析的基础和前提，把握科学发展规律，提出专业化的研究判断，为疫情防控提供及时、准确的应急决策参考，切实发挥智库辅助公共决策的作用和价值。大数据和智库融合联动，将为疫情防控起到事半功倍的效果，也为研究中国特色新型智库大数据能力建设提供了参考样板。
一、突发公共卫生事件中大数据影响智库研判分析的主要表現
（一）大数据为智库风险分析拉起“防护线”
新型智库的大数据应用功能，主要是为党和政府的决策提供经济社会监测、分析、预测等数据分析服务[2]，客观、真实、准确、可靠的数据是智库分析的保障和基础。在此次新冠肺炎疫情产生初期，摸清疫情高发地区人口迁徙的数量和流向是切断传染源、防止疫情扩散的关键，各数据治理主体通过挖掘通信运营商数据、交通出行数据、金融数据、电商数据等行为数据的价值，运用大数据分析等技术，对密切接触人群及其分布和活动模式进行精准画像，迅速绘制出疫情高发地区人口出行轨迹地图。智库综合数据结果和地区疫情发展情况，借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据分析模型和实践技术分析疫情发展特征，迅速测算出疫情高发地区向全国各地区的人口流动扩散状态和疫情传播风险，为疫情数据的实时监测和态势分析提供技术支撑，对疫情传播趋势进行合理预判分析。这些基于大数据的分析结果为打赢疫情防控阻击战起到了至关重要的作用，为国家和地方制定、调整疫情防控政策提供了参考依据。
（二）大数据降低智库研判分析的“不确定性”
权威专家在卫生应急工作的咨询建议、技术指导等方面起关键作用，但面对突发性公共卫生事件的未知性、不确定性、风险性，专家的主观性判断容易产生验证性偏误，需要从大数据中获取信息量大、精确性高、跨领域多的快速响应信息。在这次新冠肺炎疫情防控中，各数据治理主体通过有效开发利用各类大数据系统平台，如疫情摸排统计上报系统、疫情态势分析系统、医疗物资储备登记系统、复产复工监测系统、国民经济调查系统等，在统计分析基础上完成长距离、大范围的筛选和线上追踪、普查统计。从而帮助权威专家、决策机构了解事件发展态势，在防控形势的动态变化中发现问题、预判趋势，为决策提供准确依据，为突发事件提供处置方案，保证在不失时机的前提下降低决策不确定性。
（三）数据“可视化”技术提升智库态势感知
数据可视化展示是大数据分析中不可或缺的重要手段，传统意义上的智库产品主要是以研究报告、专题报告、调研建议、著作论文等经过沉淀分析加工的书面文本形式，而以数据分析为基础的可视化技术将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。它能够把枯燥的统计结果直接通过统计图形、关系图谱、知识地图、配色方案甚至字体等细节来完成直观的表达，也可以展示被使用最频繁的数据路径和“热点”[3]，从而迅速和有效地简化和提炼数据流，更方便快捷地帮助智库专家理解和分析由多种来源产生的大数据分析成果。例如，本次疫情暴发初期，北京大学信息学院机器感知与智能教育部重点实验室开发的“疫情大数据实时可视分析系统”，北京航空航天大学数据科学与脑机能高精尖创新中心开发的“新冠肺炎疫情态势研判系统”，美国约翰霍普金斯大学工程与系统科学中心开发的“全球新冠疫情数据地图”等可视化数据产品，针对新冠疫情的形势变化，通过处理、分析、接入多种权威可靠的数据，为智库专家提供实时交互式态势感知，清楚反映出疫情热点和变化趋势，支持面向智库专家和决策研判。 （四）智库借助大数据树立“舆论场”公信力
重大公共卫生事件是舆情关注的焦点，往往伴随民意的判断，民众如果得不到有效的对称性信息，就会引起误判和恐慌[4]。新型智库承担着壮大主流舆论、凝聚社会共识、研判社会舆情、引导社会热点、疏导公众情绪的职责，如今的网络舆论引导中，大数据掌握了最完整的社会舆情全貌以及发展规律和动向，运用人工智能技术可以聚合民众释放的各类信息和行为数据，对这些提前给出的压力过程进行数据监控，进行压力释放、研判和预防，构成公共舆情的分析要素[5]。数据舆情领域中，突发公共卫生事件的应急处置需要很强的专业性和科学性，需要更多地相信和依靠智库专家学者正确解读各类防疫政策文件，正面疏导民众的负面情绪，粉碎谣言传言，提高民众科学认识，快速缓解社会恐慌情绪，实现防疫数据信息和知识资源效益的最大化，为民众、决策机构、防疫救援提供决策支持与服务。
二、目前大数据技术应用于智库建设普遍面临的问题与挑战
大数据在疫情防控中的作用功不可没，但是还远未形成完整成熟的产业体系，应用在智库建设中还存在数据规模积累不足、创新性研究方法欠缺、技术处理分析能力不强、数据互通共享治理机制不健全等诸多障碍，需要人们清醒认识当前存在的问题及挑战，在破难题、补短板中把大数据在智库建设中的作用不断推向前进，充分发挥其巨大效能及价值。
（一）智库数据规模积累不足
受商业环境影响和领域不同，目前我国大数据应用总体发展程度和数据积累水平参差不齐，平日里积累基础数据充足的通信运营商数据、交通数据、电商数据、零售数据、舆情数据等数据治理主体在疫情防控中发挥了巨大作用，在紧急需求下，合法合规调用群体样本共享数据进行算法演练。对智库来说，传统智库研究较多从社会经济现象追根溯源，查找问题原因，一般基于统计数据和调研数据的“小数据”进行分析，对于大样本量的数据获取难度较大，这是因为数据本身的分布和生产被限制在一定的范围之内;传统数据的收集、传输、存储、分析处理等技术手段无法应付海量数据;传统研究方法要求数据尽量“小而精”，對数据的严谨性的需求高于对数据完整性的需求。
（二）智库创新性研究方法欠缺
面对复杂的经济社会问题，智库研究往往需要多学科综合研究和多领域专家的通力合作。随着信息技术的飞速发展，信息量的爆炸式增长，智库常用研究方法的局限性越来越暴露在研究视野之中。笔者认为最主要的问题是过于依赖专家、依赖传统的研究方法和研究路径。传统智库研究中过于依赖专家知识，以专家的主观意见为研究问题、发现以及设计解决方案的决定性因素。必须承认，智库研究需要高素质专家队伍的介入，但专家也存在知识的盲点，在具体操作执行过程中，有可能遗漏重要环境;传统智库研究方法简单片面，传统智库研究方法重复或只是简单地进行延伸和综合，难以将社会科学和自然科学最新的研究方法引入到智库研究中来，而根据研究对象自身特点有针对性地推进研究方法创新的情况更为不足;传统智库研究分析路径单一，经济社会问题的复杂性要求智库必须要有多种解决预案供决策者选择，但在智库研究的实际操作中，往往只采用一种研究路径，只提供单一文本报告作为咨询产品，为决策者提供多种解决预案选择的能力欠缺。
（三）大数据技术处理分析能力不强
大数据技术革新了传统智库研究的方法和工具，也对智库专家正确处理分析数据、挖掘数据背后真相的能力提出了更高的要求。当前，多数智库尚未建立专门的从事数据分析的机构，缺乏带有智库研究特征的数据分析方法和熟悉数据挖掘与分析技术的专业人才。智库专家面对爆发式增长的数据量无从下手，也无法满足以及随之而来的越来越精确和细节的研究要求，数据丰富但缺乏快速挖掘提炼的能力和敏锐度，运用大数据方法分析建模的理论研究和实际操作经验十分欠缺。
（四）数据互通共享的治理体制不健全
大数据行业至关重要的是数据来源问题，智库在明确数据分析的方向范围和拟研究解决的问题之前，需要清楚用于研究需要的数据在哪里、如何获取数据。目前国民经济大数据的领域比较分散，政府、企业对大数据的采集、存储和使用占据主导地位。但是在数据产权或利益分配等因素的制约下，政府部门之间、政府与企业之间、大企业与小企业之间的数据信息不对称、数据权属不清晰、数据利用不彻底、采集标准不规范、数据购买难定价、数据安全存漏洞等发展不平衡不充分的问题依然突出，导致大量数据存在不开放、不共享的问题，造就了一个个企业和政府管理部门的数据孤岛，使得数据效用最大化难以实现，智库难以获得权威性、全面性的经济社会数据资源，无法构建全景的大数据辅助决策研究。
三、促进大数据在智库建设应用的启示
通过这次疫情期间大数据技术在决策参考中取得的成功实践，对智库拓展研究视野，发现新的研究对象，挖掘新的研究维度带来了启发。今后，数据要素将成为推动经济高质量发展的新动能，中国特色新型智库必须牢牢抓住大数据时代机遇，发挥数据效率对智库运行效率倍增的作用，具备大数据的思维，探索数据科学发现的新研究范式;培养具有多学科交叉融合的大数据人才;建立智库大数据平台，优化智库大数据环境;创新大数据应用场景，探索新型决策研究试点，加速推进中国特色新型智库的成长和高质量发展。
（一）统一思想认识，创建智库大数据思维
新型智库建设要将大数据视为重要战略资源和核心创新要素，挖掘大数据承载的信息价值，揭示研究对象的本质及其发展变化的规律，建立功能完备的大数据采集分析系统，长期开发积累专题数据，在问题研究领域内汇集尽可能多的数据，作为研究的基础和出发点。注重视频、图片、文本等非结构化数据管理领域的标准体系，发现应用专业的数据分析与数据挖掘方法，抓住极为重要的细节开展针对性研究，通过梳理和总结事物之间的关联形成全新的研究视角，向政府和社会提供具有前瞻性和针对性的对策建议。 （二）运用“嵌入式”研究方法，探索数据科学发现的新研究范式
世界正在不断进步，智库研究的对象也在不断发展，研究方法势必也要发生改变。基于大数据分析的探究方式弥补了过去单纯依赖模型和假设解决问题方法论的不足，由此产生了数据科学发现的新研究范式，可以解决海量数据无法有效归集、分析和处理海量数据的难题，弥补传统智库研究方法对于海量数据束手无策的窘状。同时，大数据研究方法并不能“代替”“颠覆”或者“扬弃”传统的智库研究方法，要与传统智库研究方法在方法论上相统一，嵌入到传统研究方法中，成为智库研究体系的重要一环，发挥辅助决策以及为其他智库研究方法提供辅助的功能，在可视化分析、数据挖掘、预测性分析等方面为研究提供有益的补充和提升，更加全面地掌握研究对象的外在特征，更加深入地剖析研究对象的内在规律，进而通过研究提供多种具有针对性、操作性、可行性的政策建议或实施方案。
（三）培养具有大数据知识背景和技术协作能力的人才
从事社科类智库研究的人才一般以经管类、哲学类、法学类、历史学类、社会学等学科为主，在研究实践中具备跨学科、多层次的科研能力。为了能利用好现有和未来的海量数据和数据技术，需要将对数据资源的使用、管理能力也纳入研究者的学科结构中，让智库研究者具备利用数据技术和整合数据资源的能力。同时，智库研究者还需要进一步优化协作方式，吸引更多其他学科和领域的研究者加入研究，如在智库研究团队中，加入数据科学家、数据分析师、数据工程师以及数据管理员等人才，形成“多领域专家+数据专家”型的研究型团队，从多维度分析和挖掘大数据的价值。
（四）建立智库大数据平台，优化智库大数据环境
对于未来而言，“数据型智库”将会成為新型智库发展的重点，谁拥有数据，谁就拥有话语权，拥有对未来的控制力。目前大数据资源掌握在政府部门和少数机构中，数据间没有产生流动和共生，建议政府部门将数据资源纳入政府采购目录，完善对大数据技术、人工智能技术、云计算服务等产品的政府采购管理。充分利用现有大数据基础设施，在保证数据安全的前提下，认定或引导建立一批大数据开放资源平台、分析工具平台、可视化工具平台等，从立法层面明晰数据产权，打破数据垄断，尤其要加强智库之间以及智库与政府之间的合作，加快推进大数据交易中心建设，形成开放流动的体系，打造数据服务链，实现数据共享[6]。优化现有政府数据协调机制，破除区域之间、部门之间数据壁垒，打通“信息孤岛”，探索建立区域内统一的数据共享规范、数据开放共享标准，摸清数据“家底”，形成数据目录，推进跨领域数据资源共享。
（五）创新大数据应用场景，探索新型决策研究试点
挖掘和发挥大数据等先进技术和模式在重大决策研究任务中的价值和效用，以决策关注的京津冀协同发展、经济高质量发展、科技创新中心建设等重大决策研究任务为技术切口，遴选具有数据基础和研究基础的研究机构，建立大数据分析决策实验室，选取全时间维度、全经济社会单元的行为数据，通过算法推演模拟政策仿真，提供诸如基础前沿领域遴选和预判、宏观经济景气指数分析、新经济指数分析、区域经济高质量发展分析、政策预期与成效评估等在内的各类辅助决策信息支持与数据验证，为决策者宏观决策提供更加科学、清晰、综合、详细的理论支撑。
参考文献：
[1]习近平.实施国家大数据战略加快建设数字中国[EB/OL].（2017-12-09）[2020-04-21]. http： //www. xinhuanet. com/politics/leaders/2017-12/09/c_1122084706. htm.
[2]罗繁明.利用大数据推进新型智库建设[EB/OL].（2016-07-15）[2020-05-02]. http： //theory.people.com.cn/n1/2016/0715/c40531-28556072. html.
[3]姚俭建，潘燕.政协系统智库建设的意义、构架与路径——基于大数据等新技术的背景[J].中国政协理论研究，2020（01）：56-60.
[4]人民数据研究院.大数据在重大公共事件中的应用[EB/OL].（2020-02-14）[2020-04-30]. http： //yuqing. people. com. cn/GB/n1/2020/0214/c429609-31586527. html.
[5]刘鹏飞.智媒时代的舆情大数据分析和引导[J].青年记者，2020（07）：22-24.
[6]李凌.人工智能驱动智库发展进入新阶段[EB/OL].（2018-05-17）[2020-05-02]. http： //news.cssn.cn/zx/bwyc/201805/t20180517_4255067. shtml.
关键词：新型智库;公共卫生事件;大数据;科学决策
Abstract：During the prevention and control against COVID-19，the insight of big data thinking and big data technology provides accordance and solution for the assistance of scientific decision-making and brings inspiration for the new think tank to develop research insight，discover new research insight，and explore new research dimension.This article points out the common problems and challenges for the application of big data technology in the construction of think tank by the conclusion of the main performances for the influence of big data on the study， determination and analysis in the public health emergencies and puts forward the inspiration for the enhancement of big data application in the construction of think tank.
Key words：New think tank;Public health emergencies;Big data;Scientific decision-making
当前，大数据和中国特色新型智库都已作为国家战略被提到了前所未有的高度。习近平总书记强调，大数据是信息化发展的新阶段，要运用大数据提升国家治理现代化水平，并指出要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化[1]。在本次新冠肺炎疫情引发的突发公共卫生事件中，大数据、人工智能等工具为疫情实时分析、监测预警、集中研判提出技术解决方案和决策依据，智库专家以大数据为分析的基础和前提，把握科学发展规律，提出专业化的研究判断，为疫情防控提供及时、准确的应急决策参考，切实发挥智库辅助公共决策的作用和价值。大数据和智库融合联动，将为疫情防控起到事半功倍的效果，也为研究中国特色新型智库大数据能力建设提供了参考样板。
一、突发公共卫生事件中大数据影响智库研判分析的主要表現
（一）大数据为智库风险分析拉起“防护线”
新型智库的大数据应用功能，主要是为党和政府的决策提供经济社会监测、分析、预测等数据分析服务[2]，客观、真实、准确、可靠的数据是智库分析的保障和基础。在此次新冠肺炎疫情产生初期，摸清疫情高发地区人口迁徙的数量和流向是切断传染源、防止疫情扩散的关键，各数据治理主体通过挖掘通信运营商数据、交通出行数据、金融数据、电商数据等行为数据的价值，运用大数据分析等技术，对密切接触人群及其分布和活动模式进行精准画像，迅速绘制出疫情高发地区人口出行轨迹地图。智库综合数据结果和地区疫情发展情况，借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据分析模型和实践技术分析疫情发展特征，迅速测算出疫情高发地区向全国各地区的人口流动扩散状态和疫情传播风险，为疫情数据的实时监测和态势分析提供技术支撑，对疫情传播趋势进行合理预判分析。这些基于大数据的分析结果为打赢疫情防控阻击战起到了至关重要的作用，为国家和地方制定、调整疫情防控政策提供了参考依据。
（二）大数据降低智库研判分析的“不确定性”
权威专家在卫生应急工作的咨询建议、技术指导等方面起关键作用，但面对突发性公共卫生事件的未知性、不确定性、风险性，专家的主观性判断容易产生验证性偏误，需要从大数据中获取信息量大、精确性高、跨领域多的快速响应信息。在这次新冠肺炎疫情防控中，各数据治理主体通过有效开发利用各类大数据系统平台，如疫情摸排统计上报系统、疫情态势分析系统、医疗物资储备登记系统、复产复工监测系统、国民经济调查系统等，在统计分析基础上完成长距离、大范围的筛选和线上追踪、普查统计。从而帮助权威专家、决策机构了解事件发展态势，在防控形势的动态变化中发现问题、预判趋势，为决策提供准确依据，为突发事件提供处置方案，保证在不失时机的前提下降低决策不确定性。
（三）数据“可视化”技术提升智库态势感知
数据可视化展示是大数据分析中不可或缺的重要手段，传统意义上的智库产品主要是以研究报告、专题报告、调研建议、著作论文等经过沉淀分析加工的书面文本形式，而以数据分析为基础的可视化技术将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。它能够把枯燥的统计结果直接通过统计图形、关系图谱、知识地图、配色方案甚至字体等细节来完成直观的表达，也可以展示被使用最频繁的数据路径和“热点”[3]，从而迅速和有效地简化和提炼数据流，更方便快捷地帮助智库专家理解和分析由多种来源产生的大数据分析成果。例如，本次疫情暴发初期，北京大学信息学院机器感知与智能教育部重点实验室开发的“疫情大数据实时可视分析系统”，北京航空航天大学数据科学与脑机能高精尖创新中心开发的“新冠肺炎疫情态势研判系统”，美国约翰霍普金斯大学工程与系统科学中心开发的“全球新冠疫情数据地图”等可视化数据产品，针对新冠疫情的形势变化，通过处理、分析、接入多种权威可靠的数据，为智库专家提供实时交互式态势感知，清楚反映出疫情热点和变化趋势，支持面向智库专家和决策研判。 （四）智库借助大数据树立“舆论场”公信力
重大公共卫生事件是舆情关注的焦点，往往伴随民意的判断，民众如果得不到有效的对称性信息，就会引起误判和恐慌[4]。新型智库承担着壮大主流舆论、凝聚社会共识、研判社会舆情、引导社会热点、疏导公众情绪的职责，如今的网络舆论引导中，大数据掌握了最完整的社会舆情全貌以及发展规律和动向，运用人工智能技术可以聚合民众释放的各类信息和行为数据，对这些提前给出的压力过程进行数据监控，进行压力释放、研判和预防，构成公共舆情的分析要素[5]。数据舆情领域中，突发公共卫生事件的应急处置需要很强的专业性和科学性，需要更多地相信和依靠智库专家学者正确解读各类防疫政策文件，正面疏导民众的负面情绪，粉碎谣言传言，提高民众科学认识，快速缓解社会恐慌情绪，实现防疫数据信息和知识资源效益的最大化，为民众、决策机构、防疫救援提供决策支持与服务。
二、目前大数据技术应用于智库建设普遍面临的问题与挑战
大数据在疫情防控中的作用功不可没，但是还远未形成完整成熟的产业体系，应用在智库建设中还存在数据规模积累不足、创新性研究方法欠缺、技术处理分析能力不强、数据互通共享治理机制不健全等诸多障碍，需要人们清醒认识当前存在的问题及挑战，在破难题、补短板中把大数据在智库建设中的作用不断推向前进，充分发挥其巨大效能及价值。
（一）智库数据规模积累不足
受商业环境影响和领域不同，目前我国大数据应用总体发展程度和数据积累水平参差不齐，平日里积累基础数据充足的通信运营商数据、交通数据、电商数据、零售数据、舆情数据等数据治理主体在疫情防控中发挥了巨大作用，在紧急需求下，合法合规调用群体样本共享数据进行算法演练。对智库来说，传统智库研究较多从社会经济现象追根溯源，查找问题原因，一般基于统计数据和调研数据的“小数据”进行分析，对于大样本量的数据获取难度较大，这是因为数据本身的分布和生产被限制在一定的范围之内;传统数据的收集、传输、存储、分析处理等技术手段无法应付海量数据;传统研究方法要求数据尽量“小而精”，對数据的严谨性的需求高于对数据完整性的需求。
（二）智库创新性研究方法欠缺
面对复杂的经济社会问题，智库研究往往需要多学科综合研究和多领域专家的通力合作。随着信息技术的飞速发展，信息量的爆炸式增长，智库常用研究方法的局限性越来越暴露在研究视野之中。笔者认为最主要的问题是过于依赖专家、依赖传统的研究方法和研究路径。传统智库研究中过于依赖专家知识，以专家的主观意见为研究问题、发现以及设计解决方案的决定性因素。必须承认，智库研究需要高素质专家队伍的介入，但专家也存在知识的盲点，在具体操作执行过程中，有可能遗漏重要环境;传统智库研究方法简单片面，传统智库研究方法重复或只是简单地进行延伸和综合，难以将社会科学和自然科学最新的研究方法引入到智库研究中来，而根据研究对象自身特点有针对性地推进研究方法创新的情况更为不足;传统智库研究分析路径单一，经济社会问题的复杂性要求智库必须要有多种解决预案供决策者选择，但在智库研究的实际操作中，往往只采用一种研究路径，只提供单一文本报告作为咨询产品，为决策者提供多种解决预案选择的能力欠缺。
（三）大数据技术处理分析能力不强
大数据技术革新了传统智库研究的方法和工具，也对智库专家正确处理分析数据、挖掘数据背后真相的能力提出了更高的要求。当前，多数智库尚未建立专门的从事数据分析的机构，缺乏带有智库研究特征的数据分析方法和熟悉数据挖掘与分析技术的专业人才。智库专家面对爆发式增长的数据量无从下手，也无法满足以及随之而来的越来越精确和细节的研究要求，数据丰富但缺乏快速挖掘提炼的能力和敏锐度，运用大数据方法分析建模的理论研究和实际操作经验十分欠缺。
（四）数据互通共享的治理体制不健全
大数据行业至关重要的是数据来源问题，智库在明确数据分析的方向范围和拟研究解决的问题之前，需要清楚用于研究需要的数据在哪里、如何获取数据。目前国民经济大数据的领域比较分散，政府、企业对大数据的采集、存储和使用占据主导地位。但是在数据产权或利益分配等因素的制约下，政府部门之间、政府与企业之间、大企业与小企业之间的数据信息不对称、数据权属不清晰、数据利用不彻底、采集标准不规范、数据购买难定价、数据安全存漏洞等发展不平衡不充分的问题依然突出，导致大量数据存在不开放、不共享的问题，造就了一个个企业和政府管理部门的数据孤岛，使得数据效用最大化难以实现，智库难以获得权威性、全面性的经济社会数据资源，无法构建全景的大数据辅助决策研究。
三、促进大数据在智库建设应用的启示
通过这次疫情期间大数据技术在决策参考中取得的成功实践，对智库拓展研究视野，发现新的研究对象，挖掘新的研究维度带来了启发。今后，数据要素将成为推动经济高质量发展的新动能，中国特色新型智库必须牢牢抓住大数据时代机遇，发挥数据效率对智库运行效率倍增的作用，具备大数据的思维，探索数据科学发现的新研究范式;培养具有多学科交叉融合的大数据人才;建立智库大数据平台，优化智库大数据环境;创新大数据应用场景，探索新型决策研究试点，加速推进中国特色新型智库的成长和高质量发展。
（一）统一思想认识，创建智库大数据思维
新型智库建设要将大数据视为重要战略资源和核心创新要素，挖掘大数据承载的信息价值，揭示研究对象的本质及其发展变化的规律，建立功能完备的大数据采集分析系统，长期开发积累专题数据，在问题研究领域内汇集尽可能多的数据，作为研究的基础和出发点。注重视频、图片、文本等非结构化数据管理领域的标准体系，发现应用专业的数据分析与数据挖掘方法，抓住极为重要的细节开展针对性研究，通过梳理和总结事物之间的关联形成全新的研究视角，向政府和社会提供具有前瞻性和针对性的对策建议。 （二）运用“嵌入式”研究方法，探索数据科学发现的新研究范式
世界正在不断进步，智库研究的对象也在不断发展，研究方法势必也要发生改变。基于大数据分析的探究方式弥补了过去单纯依赖模型和假设解决问题方法论的不足，由此产生了数据科学发现的新研究范式，可以解决海量数据无法有效归集、分析和处理海量数据的难题，弥补传统智库研究方法对于海量数据束手无策的窘状。同时，大数据研究方法并不能“代替”“颠覆”或者“扬弃”传统的智库研究方法，要与传统智库研究方法在方法论上相统一，嵌入到传统研究方法中，成为智库研究体系的重要一环，发挥辅助决策以及为其他智库研究方法提供辅助的功能，在可视化分析、数据挖掘、预测性分析等方面为研究提供有益的补充和提升，更加全面地掌握研究对象的外在特征，更加深入地剖析研究对象的内在规律，进而通过研究提供多种具有针对性、操作性、可行性的政策建议或实施方案。
（三）培养具有大数据知识背景和技术协作能力的人才
从事社科类智库研究的人才一般以经管类、哲学类、法学类、历史学类、社会学等学科为主，在研究实践中具备跨学科、多层次的科研能力。为了能利用好现有和未来的海量数据和数据技术，需要将对数据资源的使用、管理能力也纳入研究者的学科结构中，让智库研究者具备利用数据技术和整合数据资源的能力。同时，智库研究者还需要进一步优化协作方式，吸引更多其他学科和领域的研究者加入研究，如在智库研究团队中，加入数据科学家、数据分析师、数据工程师以及数据管理员等人才，形成“多领域专家+数据专家”型的研究型团队，从多维度分析和挖掘大数据的价值。
（四）建立智库大数据平台，优化智库大数据环境
对于未来而言，“数据型智库”将会成為新型智库发展的重点，谁拥有数据，谁就拥有话语权，拥有对未来的控制力。目前大数据资源掌握在政府部门和少数机构中，数据间没有产生流动和共生，建议政府部门将数据资源纳入政府采购目录，完善对大数据技术、人工智能技术、云计算服务等产品的政府采购管理。充分利用现有大数据基础设施，在保证数据安全的前提下，认定或引导建立一批大数据开放资源平台、分析工具平台、可视化工具平台等，从立法层面明晰数据产权，打破数据垄断，尤其要加强智库之间以及智库与政府之间的合作，加快推进大数据交易中心建设，形成开放流动的体系，打造数据服务链，实现数据共享[6]。优化现有政府数据协调机制，破除区域之间、部门之间数据壁垒，打通“信息孤岛”，探索建立区域内统一的数据共享规范、数据开放共享标准，摸清数据“家底”，形成数据目录，推进跨领域数据资源共享。
（五）创新大数据应用场景，探索新型决策研究试点
挖掘和发挥大数据等先进技术和模式在重大决策研究任务中的价值和效用，以决策关注的京津冀协同发展、经济高质量发展、科技创新中心建设等重大决策研究任务为技术切口，遴选具有数据基础和研究基础的研究机构，建立大数据分析决策实验室，选取全时间维度、全经济社会单元的行为数据，通过算法推演模拟政策仿真，提供诸如基础前沿领域遴选和预判、宏观经济景气指数分析、新经济指数分析、区域经济高质量发展分析、政策预期与成效评估等在内的各类辅助决策信息支持与数据验证，为决策者宏观决策提供更加科学、清晰、综合、详细的理论支撑。
参考文献：
[1]习近平.实施国家大数据战略加快建设数字中国[EB/OL].（2017-12-09）[2020-04-21]. http： //www. xinhuanet. com/politics/leaders/2017-12/09/c_1122084706. htm.
[2]罗繁明.利用大数据推进新型智库建设[EB/OL].（2016-07-15）[2020-05-02]. http： //theory.people.com.cn/n1/2016/0715/c40531-28556072. html.
[3]姚俭建，潘燕.政协系统智库建设的意义、构架与路径——基于大数据等新技术的背景[J].中国政协理论研究，2020（01）：56-60.
[4]人民数据研究院.大数据在重大公共事件中的应用[EB/OL].（2020-02-14）[2020-04-30]. http： //yuqing. people. com. cn/GB/n1/2020/0214/c429609-31586527. html.
[5]刘鹏飞.智媒时代的舆情大数据分析和引导[J].青年记者，2020（07）：22-24.
[6]李凌.人工智能驱动智库发展进入新阶段[EB/OL].（2018-05-17）[2020-05-02]. http： //news.cssn.cn/zx/bwyc/201805/t20180517_4255067. shtml.