蔣金潔 沈曉平

摘? 要：新冠肺炎疫情防控期間，大數(shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)技術(shù)的洞察力為輔助科學(xué)決策提供依據(jù)和解決方案，對(duì)新型智庫(kù)拓展研究視野，發(fā)現(xiàn)新的研究對(duì)象，挖掘新的研究維度帶來(lái)啟發(fā)。文章通過(guò)總結(jié)突發(fā)公共衛(wèi)生事件中大數(shù)據(jù)影響智庫(kù)研判分析的主要表現(xiàn)，指出目前大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于智庫(kù)建設(shè)面臨的普遍問(wèn)題與挑戰(zhàn)，提出了促進(jìn)大數(shù)據(jù)在智庫(kù)建設(shè)應(yīng)用的建議。

關(guān)鍵詞：新型智庫(kù);公共衛(wèi)生事件;大數(shù)據(jù);科學(xué)決策

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

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)和中國(guó)特色新型智庫(kù)都已作為國(guó)家戰(zhàn)略被提到了前所未有的高度。習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)，大數(shù)據(jù)是信息化發(fā)展的新階段，要運(yùn)用大數(shù)據(jù)提升國(guó)家治理現(xiàn)代化水平，并指出要建立健全大數(shù)據(jù)輔助科學(xué)決策和社會(huì)治理的機(jī)制，推進(jìn)政府管理和社會(huì)治理模式創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)政府決策科學(xué)化、社會(huì)治理精準(zhǔn)化、公共服務(wù)高效化[1]。在本次新冠肺炎疫情引發(fā)的突發(fā)公共衛(wèi)生事件中，大數(shù)據(jù)、人工智能等工具為疫情實(shí)時(shí)分析、監(jiān)測(cè)預(yù)警、集中研判提出技術(shù)解決方案和決策依據(jù)，智庫(kù)專(zhuān)家以大數(shù)據(jù)為分析的基礎(chǔ)和前提，把握科學(xué)發(fā)展規(guī)律，提出專(zhuān)業(yè)化的研究判斷，為疫情防控提供及時(shí)、準(zhǔn)確的應(yīng)急決策參考，切實(shí)發(fā)揮智庫(kù)輔助公共決策的作用和價(jià)值。大數(shù)據(jù)和智庫(kù)融合聯(lián)動(dòng)，將為疫情防控起到事半功倍的效果，也為研究中國(guó)特色新型智庫(kù)大數(shù)據(jù)能力建設(shè)提供了參考樣板。

一、突發(fā)公共衛(wèi)生事件中大數(shù)據(jù)影響智庫(kù)研判分析的主要表現(xiàn)

（一）大數(shù)據(jù)為智庫(kù)風(fēng)險(xiǎn)分析拉起“防護(hù)線”

新型智庫(kù)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用功能，主要是為黨和政府的決策提供經(jīng)濟(jì)社會(huì)監(jiān)測(cè)、分析、預(yù)測(cè)等數(shù)據(jù)分析服務(wù)[2]，客觀、真實(shí)、準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)是智庫(kù)分析的保障和基礎(chǔ)。在此次新冠肺炎疫情產(chǎn)生初期，摸清疫情高發(fā)地區(qū)人口遷徙的數(shù)量和流向是切斷傳染源、防止疫情擴(kuò)散的關(guān)鍵，各數(shù)據(jù)治理主體通過(guò)挖掘通信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、交通出行數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)等行為數(shù)據(jù)的價(jià)值，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，對(duì)密切接觸人群及其分布和活動(dòng)模式進(jìn)行精準(zhǔn)畫(huà)像，迅速繪制出疫情高發(fā)地區(qū)人口出行軌跡地圖。智庫(kù)綜合數(shù)據(jù)結(jié)果和地區(qū)疫情發(fā)展情況，借助傳播動(dòng)力學(xué)模型、動(dòng)態(tài)感染模型、回歸模型等大數(shù)據(jù)分析模型和實(shí)踐技術(shù)分析疫情發(fā)展特征，迅速測(cè)算出疫情高發(fā)地區(qū)向全國(guó)各地區(qū)的人口流動(dòng)擴(kuò)散狀態(tài)和疫情傳播風(fēng)險(xiǎn)，為疫情數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和態(tài)勢(shì)分析提供技術(shù)支撐，對(duì)疫情傳播趨勢(shì)進(jìn)行合理預(yù)判分析。這些基于大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果為打贏疫情防控阻擊戰(zhàn)起到了至關(guān)重要的作用，為國(guó)家和地方制定、調(diào)整疫情防控政策提供了參考依據(jù)。

（二）大數(shù)據(jù)降低智庫(kù)研判分析的“不確定性”

權(quán)威專(zhuān)家在衛(wèi)生應(yīng)急工作的咨詢(xún)建議、技術(shù)指導(dǎo)等方面起關(guān)鍵作用，但面對(duì)突發(fā)性公共衛(wèi)生事件的未知性、不確定性、風(fēng)險(xiǎn)性，專(zhuān)家的主觀性判斷容易產(chǎn)生驗(yàn)證性偏誤，需要從大數(shù)據(jù)中獲取信息量大、精確性高、跨領(lǐng)域多的快速響應(yīng)信息。在這次新冠肺炎疫情防控中，各數(shù)據(jù)治理主體通過(guò)有效開(kāi)發(fā)利用各類(lèi)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺(tái)，如疫情摸排統(tǒng)計(jì)上報(bào)系統(tǒng)、疫情態(tài)勢(shì)分析系統(tǒng)、醫(yī)療物資儲(chǔ)備登記系統(tǒng)、復(fù)產(chǎn)復(fù)工監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、國(guó)民經(jīng)濟(jì)調(diào)查系統(tǒng)等，在統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上完成長(zhǎng)距離、大范圍的篩選和線上追蹤、普查統(tǒng)計(jì)。從而幫助權(quán)威專(zhuān)家、決策機(jī)構(gòu)了解事件發(fā)展態(tài)勢(shì)，在防控形勢(shì)的動(dòng)態(tài)變化中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、預(yù)判趨勢(shì)，為決策提供準(zhǔn)確依據(jù)，為突發(fā)事件提供處置方案，保證在不失時(shí)機(jī)的前提下降低決策不確定性。

（三）數(shù)據(jù)“可視化”技術(shù)提升智庫(kù)態(tài)勢(shì)感知

數(shù)據(jù)可視化展示是大數(shù)據(jù)分析中不可或缺的重要手段，傳統(tǒng)意義上的智庫(kù)產(chǎn)品主要是以研究報(bào)告、專(zhuān)題報(bào)告、調(diào)研建議、著作論文等經(jīng)過(guò)沉淀分析加工的書(shū)面文本形式，而以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的可視化技術(shù)將數(shù)據(jù)以更加直觀的方式展現(xiàn)出來(lái)，使數(shù)據(jù)更加客觀、更具說(shuō)服力。它能夠把枯燥的統(tǒng)計(jì)結(jié)果直接通過(guò)統(tǒng)計(jì)圖形、關(guān)系圖譜、知識(shí)地圖、配色方案甚至字體等細(xì)節(jié)來(lái)完成直觀的表達(dá)，也可以展示被使用最頻繁的數(shù)據(jù)路徑和“熱點(diǎn)”[3]，從而迅速和有效地簡(jiǎn)化和提煉數(shù)據(jù)流，更方便快捷地幫助智庫(kù)專(zhuān)家理解和分析由多種來(lái)源產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)分析成果。例如，本次疫情暴發(fā)初期，北京大學(xué)信息學(xué)院機(jī)器感知與智能教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的“疫情大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可視分析系統(tǒng)”，北京航空航天大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與腦機(jī)能高精尖創(chuàng)新中心開(kāi)發(fā)的“新冠肺炎疫情態(tài)勢(shì)研判系統(tǒng)”，美國(guó)約翰霍普金斯大學(xué)工程與系統(tǒng)科學(xué)中心開(kāi)發(fā)的“全球新冠疫情數(shù)據(jù)地圖”等可視化數(shù)據(jù)產(chǎn)品，針對(duì)新冠疫情的形勢(shì)變化，通過(guò)處理、分析、接入多種權(quán)威可靠的數(shù)據(jù)，為智庫(kù)專(zhuān)家提供實(shí)時(shí)交互式態(tài)勢(shì)感知，清楚反映出疫情熱點(diǎn)和變化趨勢(shì)，支持面向智庫(kù)專(zhuān)家和決策研判。

（四）智庫(kù)借助大數(shù)據(jù)樹(shù)立“輿論場(chǎng)”公信力

重大公共衛(wèi)生事件是輿情關(guān)注的焦點(diǎn)，往往伴隨民意的判斷，民眾如果得不到有效的對(duì)稱(chēng)性信息，就會(huì)引起誤判和恐慌[4]。新型智庫(kù)承擔(dān)著壯大主流輿論、凝聚社會(huì)共識(shí)、研判社會(huì)輿情、引導(dǎo)社會(huì)熱點(diǎn)、疏導(dǎo)公眾情緒的職責(zé)，如今的網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)中，大數(shù)據(jù)掌握了最完整的社會(huì)輿情全貌以及發(fā)展規(guī)律和動(dòng)向，運(yùn)用人工智能技術(shù)可以聚合民眾釋放的各類(lèi)信息和行為數(shù)據(jù)，對(duì)這些提前給出的壓力過(guò)程進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)控，進(jìn)行壓力釋放、研判和預(yù)防，構(gòu)成公共輿情的分析要素[5]。數(shù)據(jù)輿情領(lǐng)域中，突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應(yīng)急處置需要很強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)性和科學(xué)性，需要更多地相信和依靠智庫(kù)專(zhuān)家學(xué)者正確解讀各類(lèi)防疫政策文件，正面疏導(dǎo)民眾的負(fù)面情緒，粉碎謠言傳言，提高民眾科學(xué)認(rèn)識(shí)，快速緩解社會(huì)恐慌情緒，實(shí)現(xiàn)防疫數(shù)據(jù)信息和知識(shí)資源效益的最大化，為民眾、決策機(jī)構(gòu)、防疫救援提供決策支持與服務(wù)。

二、目前大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于智庫(kù)建設(shè)普遍面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)在疫情防控中的作用功不可沒(méi)，但是還遠(yuǎn)未形成完整成熟的產(chǎn)業(yè)體系，應(yīng)用在智庫(kù)建設(shè)中還存在數(shù)據(jù)規(guī)模積累不足、創(chuàng)新性研究方法欠缺、技術(shù)處理分析能力不強(qiáng)、數(shù)據(jù)互通共享治理機(jī)制不健全等諸多障礙，需要人們清醒認(rèn)識(shí)當(dāng)前存在的問(wèn)題及挑戰(zhàn)，在破難題、補(bǔ)短板中把大數(shù)據(jù)在智庫(kù)建設(shè)中的作用不斷推向前進(jìn)，充分發(fā)揮其巨大效能及價(jià)值。

（一）智庫(kù)數(shù)據(jù)規(guī)模積累不足

受商業(yè)環(huán)境影響和領(lǐng)域不同，目前我國(guó)大數(shù)據(jù)應(yīng)用總體發(fā)展程度和數(shù)據(jù)積累水平參差不齊，平日里積累基礎(chǔ)數(shù)據(jù)充足的通信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)、零售數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)治理主體在疫情防控中發(fā)揮了巨大作用，在緊急需求下，合法合規(guī)調(diào)用群體樣本共享數(shù)據(jù)進(jìn)行算法演練。對(duì)智庫(kù)來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)智庫(kù)研究較多從社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象追根溯源，查找問(wèn)題原因，一般基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和調(diào)研數(shù)據(jù)的“小數(shù)據(jù)”進(jìn)行分析，對(duì)于大樣本量的數(shù)據(jù)獲取難度較大，這是因?yàn)閿?shù)據(jù)本身的分布和生產(chǎn)被限制在一定的范圍之內(nèi);傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的收集、傳輸、存儲(chǔ)、分析處理等技術(shù)手段無(wú)法應(yīng)付海量數(shù)據(jù);傳統(tǒng)研究方法要求數(shù)據(jù)盡量“小而精”，對(duì)數(shù)據(jù)的嚴(yán)謹(jǐn)性的需求高于對(duì)數(shù)據(jù)完整性的需求。

（二）智庫(kù)創(chuàng)新性研究方法欠缺

面對(duì)復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)社會(huì)問(wèn)題，智庫(kù)研究往往需要多學(xué)科綜合研究和多領(lǐng)域?qū)＜业耐献?。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，信息量的爆炸式增長(zhǎng)，智庫(kù)常用研究方法的局限性越來(lái)越暴露在研究視野之中。筆者認(rèn)為最主要的問(wèn)題是過(guò)于依賴(lài)專(zhuān)家、依賴(lài)傳統(tǒng)的研究方法和研究路徑。傳統(tǒng)智庫(kù)研究中過(guò)于依賴(lài)專(zhuān)家知識(shí)，以專(zhuān)家的主觀意見(jiàn)為研究問(wèn)題、發(fā)現(xiàn)以及設(shè)計(jì)解決方案的決定性因素。必須承認(rèn)，智庫(kù)研究需要高素質(zhì)專(zhuān)家隊(duì)伍的介入，但專(zhuān)家也存在知識(shí)的盲點(diǎn)，在具體操作執(zhí)行過(guò)程中，有可能遺漏重要環(huán)境;傳統(tǒng)智庫(kù)研究方法簡(jiǎn)單片面，傳統(tǒng)智庫(kù)研究方法重復(fù)或只是簡(jiǎn)單地進(jìn)行延伸和綜合，難以將社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)最新的研究方法引入到智庫(kù)研究中來(lái)，而根據(jù)研究對(duì)象自身特點(diǎn)有針對(duì)性地推進(jìn)研究方法創(chuàng)新的情況更為不足;傳統(tǒng)智庫(kù)研究分析路徑單一，經(jīng)濟(jì)社會(huì)問(wèn)題的復(fù)雜性要求智庫(kù)必須要有多種解決預(yù)案供決策者選擇，但在智庫(kù)研究的實(shí)際操作中，往往只采用一種研究路徑，只提供單一文本報(bào)告作為咨詢(xún)產(chǎn)品，為決策者提供多種解決預(yù)案選擇的能力欠缺。

（三）大數(shù)據(jù)技術(shù)處理分析能力不強(qiáng)

大數(shù)據(jù)技術(shù)革新了傳統(tǒng)智庫(kù)研究的方法和工具，也對(duì)智庫(kù)專(zhuān)家正確處理分析數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)背后真相的能力提出了更高的要求。當(dāng)前，多數(shù)智庫(kù)尚未建立專(zhuān)門(mén)的從事數(shù)據(jù)分析的機(jī)構(gòu)，缺乏帶有智庫(kù)研究特征的數(shù)據(jù)分析方法和熟悉數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)的專(zhuān)業(yè)人才。智庫(kù)專(zhuān)家面對(duì)爆發(fā)式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量無(wú)從下手，也無(wú)法滿(mǎn)足以及隨之而來(lái)的越來(lái)越精確和細(xì)節(jié)的研究要求，數(shù)據(jù)豐富但缺乏快速挖掘提煉的能力和敏銳度，運(yùn)用大數(shù)據(jù)方法分析建模的理論研究和實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)十分欠缺。

（四）數(shù)據(jù)互通共享的治理體制不健全

大數(shù)據(jù)行業(yè)至關(guān)重要的是數(shù)據(jù)來(lái)源問(wèn)題，智庫(kù)在明確數(shù)據(jù)分析的方向范圍和擬研究解決的問(wèn)題之前，需要清楚用于研究需要的數(shù)據(jù)在哪里、如何獲取數(shù)據(jù)。目前國(guó)民經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域比較分散，政府、企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和使用占據(jù)主導(dǎo)地位。但是在數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)或利益分配等因素的制約下，政府部門(mén)之間、政府與企業(yè)之間、大企業(yè)與小企業(yè)之間的數(shù)據(jù)信息不對(duì)稱(chēng)、數(shù)據(jù)權(quán)屬不清晰、數(shù)據(jù)利用不徹底、采集標(biāo)準(zhǔn)不規(guī)范、數(shù)據(jù)購(gòu)買(mǎi)難定價(jià)、數(shù)據(jù)安全存漏洞等發(fā)展不平衡不充分的問(wèn)題依然突出，導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)存在不開(kāi)放、不共享的問(wèn)題，造就了一個(gè)個(gè)企業(yè)和政府管理部門(mén)的數(shù)據(jù)孤島，使得數(shù)據(jù)效用最大化難以實(shí)現(xiàn)，智庫(kù)難以獲得權(quán)威性、全面性的經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)資源，無(wú)法構(gòu)建全景的大數(shù)據(jù)輔助決策研究。

三、促進(jìn)大數(shù)據(jù)在智庫(kù)建設(shè)應(yīng)用的啟示

通過(guò)這次疫情期間大數(shù)據(jù)技術(shù)在決策參考中取得的成功實(shí)踐，對(duì)智庫(kù)拓展研究視野，發(fā)現(xiàn)新的研究對(duì)象，挖掘新的研究維度帶來(lái)了啟發(fā)。今后，數(shù)據(jù)要素將成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能，中國(guó)特色新型智庫(kù)必須牢牢抓住大數(shù)據(jù)時(shí)代機(jī)遇，發(fā)揮數(shù)據(jù)效率對(duì)智庫(kù)運(yùn)行效率倍增的作用，具備大數(shù)據(jù)的思維，探索數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新研究范式;培養(yǎng)具有多學(xué)科交叉融合的大數(shù)據(jù)人才;建立智庫(kù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，優(yōu)化智庫(kù)大數(shù)據(jù)環(huán)境;創(chuàng)新大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，探索新型決策研究試點(diǎn)，加速推進(jìn)中國(guó)特色新型智庫(kù)的成長(zhǎng)和高質(zhì)量發(fā)展。

（一）統(tǒng)一思想認(rèn)識(shí)，創(chuàng)建智庫(kù)大數(shù)據(jù)思維

新型智庫(kù)建設(shè)要將大數(shù)據(jù)視為重要戰(zhàn)略資源和核心創(chuàng)新要素，挖掘大數(shù)據(jù)承載的信息價(jià)值，揭示研究對(duì)象的本質(zhì)及其發(fā)展變化的規(guī)律，建立功能完備的大數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)，長(zhǎng)期開(kāi)發(fā)積累專(zhuān)題數(shù)據(jù)，在問(wèn)題研究領(lǐng)域內(nèi)匯集盡可能多的數(shù)據(jù)，作為研究的基礎(chǔ)和出發(fā)點(diǎn)。注重視頻、圖片、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)體系，發(fā)現(xiàn)應(yīng)用專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘方法，抓住極為重要的細(xì)節(jié)開(kāi)展針對(duì)性研究，通過(guò)梳理和總結(jié)事物之間的關(guān)聯(lián)形成全新的研究視角，向政府和社會(huì)提供具有前瞻性和針對(duì)性的對(duì)策建議。

（二）運(yùn)用“嵌入式”研究方法，探索數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新研究范式

世界正在不斷進(jìn)步，智庫(kù)研究的對(duì)象也在不斷發(fā)展，研究方法勢(shì)必也要發(fā)生改變?；诖髷?shù)據(jù)分析的探究方式彌補(bǔ)了過(guò)去單純依賴(lài)模型和假設(shè)解決問(wèn)題方法論的不足，由此產(chǎn)生了數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新研究范式，可以解決海量數(shù)據(jù)無(wú)法有效歸集、分析和處理海量數(shù)據(jù)的難題，彌補(bǔ)傳統(tǒng)智庫(kù)研究方法對(duì)于海量數(shù)據(jù)束手無(wú)策的窘狀。同時(shí)，大數(shù)據(jù)研究方法并不能“代替”“顛覆”或者“揚(yáng)棄”傳統(tǒng)的智庫(kù)研究方法，要與傳統(tǒng)智庫(kù)研究方法在方法論上相統(tǒng)一，嵌入到傳統(tǒng)研究方法中，成為智庫(kù)研究體系的重要一環(huán)，發(fā)揮輔助決策以及為其他智庫(kù)研究方法提供輔助的功能，在可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)性分析等方面為研究提供有益的補(bǔ)充和提升，更加全面地掌握研究對(duì)象的外在特征，更加深入地剖析研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律，進(jìn)而通過(guò)研究提供多種具有針對(duì)性、操作性、可行性的政策建議或?qū)嵤┓桨浮?/p>

（三）培養(yǎng)具有大數(shù)據(jù)知識(shí)背景和技術(shù)協(xié)作能力的人才

從事社科類(lèi)智庫(kù)研究的人才一般以經(jīng)管類(lèi)、哲學(xué)類(lèi)、法學(xué)類(lèi)、歷史學(xué)類(lèi)、社會(huì)學(xué)等學(xué)科為主，在研究實(shí)踐中具備跨學(xué)科、多層次的科研能力。為了能利用好現(xiàn)有和未來(lái)的海量數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)技術(shù)，需要將對(duì)數(shù)據(jù)資源的使用、管理能力也納入研究者的學(xué)科結(jié)構(gòu)中，讓智庫(kù)研究者具備利用數(shù)據(jù)技術(shù)和整合數(shù)據(jù)資源的能力。同時(shí)，智庫(kù)研究者還需要進(jìn)一步優(yōu)化協(xié)作方式，吸引更多其他學(xué)科和領(lǐng)域的研究者加入研究，如在智庫(kù)研究團(tuán)隊(duì)中，加入數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師以及數(shù)據(jù)管理員等人才，形成“多領(lǐng)域?qū)＜?數(shù)據(jù)專(zhuān)家”型的研究型團(tuán)隊(duì)，從多維度分析和挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

（四）建立智庫(kù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，優(yōu)化智庫(kù)大數(shù)據(jù)環(huán)境

對(duì)于未來(lái)而言，“數(shù)據(jù)型智庫(kù)”將會(huì)成為新型智庫(kù)發(fā)展的重點(diǎn)，誰(shuí)擁有數(shù)據(jù)，誰(shuí)就擁有話語(yǔ)權(quán)，擁有對(duì)未來(lái)的控制力。目前大數(shù)據(jù)資源掌握在政府部門(mén)和少數(shù)機(jī)構(gòu)中，數(shù)據(jù)間沒(méi)有產(chǎn)生流動(dòng)和共生，建議政府部門(mén)將數(shù)據(jù)資源納入政府采購(gòu)目錄，完善對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)、云計(jì)算服務(wù)等產(chǎn)品的政府采購(gòu)管理。充分利用現(xiàn)有大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，在保證數(shù)據(jù)安全的前提下，認(rèn)定或引導(dǎo)建立一批大數(shù)據(jù)開(kāi)放資源平臺(tái)、分析工具平臺(tái)、可視化工具平臺(tái)等，從立法層面明晰數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)，打破數(shù)據(jù)壟斷，尤其要加強(qiáng)智庫(kù)之間以及智庫(kù)與政府之間的合作，加快推進(jìn)大數(shù)據(jù)交易中心建設(shè)，形成開(kāi)放流動(dòng)的體系，打造數(shù)據(jù)服務(wù)鏈，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享[6]。優(yōu)化現(xiàn)有政府?dāng)?shù)據(jù)協(xié)調(diào)機(jī)制，破除區(qū)域之間、部門(mén)之間數(shù)據(jù)壁壘，打通“信息孤島”，探索建立區(qū)域內(nèi)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享規(guī)范、數(shù)據(jù)開(kāi)放共享標(biāo)準(zhǔn)，摸清數(shù)據(jù)“家底”，形成數(shù)據(jù)目錄，推進(jìn)跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)資源共享。

（五）創(chuàng)新大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，探索新型決策研究試點(diǎn)

挖掘和發(fā)揮大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)和模式在重大決策研究任務(wù)中的價(jià)值和效用，以決策關(guān)注的京津冀協(xié)同發(fā)展、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、科技創(chuàng)新中心建設(shè)等重大決策研究任務(wù)為技術(shù)切口，遴選具有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和研究基礎(chǔ)的研究機(jī)構(gòu)，建立大數(shù)據(jù)分析決策實(shí)驗(yàn)室，選取全時(shí)間維度、全經(jīng)濟(jì)社會(huì)單元的行為數(shù)據(jù)，通過(guò)算法推演模擬政策仿真，提供諸如基礎(chǔ)前沿領(lǐng)域遴選和預(yù)判、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)分析、新經(jīng)濟(jì)指數(shù)分析、區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展分析、政策預(yù)期與成效評(píng)估等在內(nèi)的各類(lèi)輔助決策信息支持與數(shù)據(jù)驗(yàn)證，為決策者宏觀決策提供更加科學(xué)、清晰、綜合、詳細(xì)的理論支撐。

參考文獻(xiàn)：

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