摘要
以大数据、云计算、物联网、人工智能与区块链等为代表的新兴信息技术蓬勃兴起并加速应用，数字化正成为推进决策科学化、服务中国式现代化的重要推动力量。文章梳理数字技术赋能智库研究与管理，提升广度、深度、速度、精度、跨度，促进体系重构、流程再造、能力重塑的理论逻辑，结合中国科协“智汇中国”平台赋能高端智库建设的实践案例分析，对数字赋能我国智库高质量发展、塑造新型智库体系提出对策建议。
0 引言
智库是国家“软实力”的重要组成部分，是国家治理能力的重要体现，已成为影响政府决策、推动社会发展的重要力量[1]。2015年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加强中国特色新型智库建设的意见》，对“从党和国家事业发展全局的战略高度，把中国特色新型智库建设作为一项重大而紧迫的任务”进行了系统规划和部署。党的十九大报告提出“加强中国特色新型智库建设”，党的二十大报告把强化科技战略咨询作为完善科技创新体系的重要战略任务，对新型科技智库提升服务决策科学化效能提出了新的更高要求。伴随着大数据、云计算、物联网、人工智能与区块链等新一代信息技术加速突破应用，全球数字化进程持续提速，数字技术成为诸多领域发生重大变革、实现自我突破的重要因素，数字赋能在经济社会各方面的强度和深度逐步提升[2]。智库领域也不例外，数字技术正在推动智库研究范式、决策咨询方式等深刻变革[3]，为智库高质量发展提供数据支撑和新动力。
当前数字赋能智库发展实践在国内外蓬勃兴起，如兰德公司注重信息资源数字化建设，建立了数字图书馆，持续、广泛积累了大量数据信息资源[4]。德国马普学会建立了eScidoc知识库，并融通知识库与科研管理系统，服务智库管理[5]。美国布鲁金斯学会重视研究成果的数字化，在其官网发布，提高了智库成果传播力。同时，智库间数据信息共享趋势增加，如德国国际政治与安全研究所与德国12家研究机构共同建立了欧洲国际关系与地区研究信息网络，打造国际政治研究公共信息平台[6]。国内智库数字化建设处于起步阶段，主要集中于智库内部研究资源的数字化收集、保存和传播等，重点实现为智库提供成果保存和学术交流等基本功能[7]。
然而，数字赋能智库的相关理论研究仍十分有限，既有文献多将数字化作为智库建设社会背景进行宏观层面探讨[8-10]，以及从国内外实践案例层面探讨数字技术在智库建设中的具体应用[11-13]，尚未从理论上对数字赋能智库发展的机制进行系统研究。基于此，本文分析数字赋能我国智库高质量发展的形势与要求，构建数字赋能智库发展的理论框架，揭示数字对智库发展的赋能机理和逻辑，在此基础上以中国科协“智汇中国”平台为例进行了观察和分析，进一步探讨了数字技术对智库发展的影响和启示。
1 我国数字赋能智库发展面临的形势与需求
1.1 全球科研范式变革对数字赋能智库提出了战略需求
科技革命、产业变革浪潮叠起，数字化、网络化、智能化快速发展，数据密集型知识发现逐步成为新的科研范式之一。智库研究是广义的科学研究，其中包括自然科学与社会科学相结合的研究。需要改变传统智库以定性研究为主、高度依赖专家主观智识判断的模式，走向定性与定量相结合、数据支撑与驱动的研究。同时，传统意义上的案例研究、社会调查等社会科学研究方法，也应当基于大数据平台，或辅以数字化的方式，拓展研究覆盖面，使一定研究时间内的样本量得以大大扩展。应当主动适应科研范式变革的需要，夯实智库发展的数据基础，以数字化转型促进智库变革创新。
1.2 数字中国战略布局为智库数字化发展提供了重要机遇
建设“数字中国”是新时代国家信息化发展的新战略。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视数字化发展，明确提出建设数字中国的战略决策；“十四五”规划首次将“加快数字化发展，建设数字中国”独立成章；党的二十大报告更是对“加快建设数字中国”作出新部署，数字化转型与发展贯穿于经济、政治、文化、社会、生态文明建设等方方面面。特别是《数字中国建设整体布局规划》出台，将进一步优化数字化发展环境，提升数字中国关键能力，这些都为智库数字化转型和高质量发展提供了新的契机。
1.3 决策科学化迫切需要高质量数据支撑
来自中国人民大学的一项研究表明，中国的决策失误率约为30%，西方发达国家却只有5%左右[14]。这一结果显示出我国智库为政府科学决策提供智力支撑的能力和水平尚有待提升，其中重要原因之一是基于数据的决策科学化支撑不够，需要构建具有可靠性、可拓展性、可维护性的数据密集型决策支持系统。当前，我国发展面临着更加复杂的国内外战略环境，各种深层次问题和矛盾凸显，迫切需要各类智库结合专业知识背景，充分利用大数据分析等工具，提出具有战略性、前瞻性、科学性、系统性的政策建议和解决方案，以数字化赋能实现“以科学咨询支撑科学决策，以科学决策引领科学发展”的目标。
1.4 全面提升国际传播效能迫切需要智库数字化传播
党的二十大报告提出，加强国际传播能力建设，全面提升国际传播效能。智库在提高国际传播能力的过程中发挥着不可替代的作用。2015年《关于加强中国特色新型智库建设的意见》着重提出，“迫切需要发挥中国特色新型智库在公共外交和文化互鉴中的重要作用，不断增强我国的国际影响力和国际话语权”。当前，与国际顶级智库相比，中国智库在思想传播和打造国际舆论影响力方面仍有差距。对40家中国特色新型智库的国际传播的有关调查显示，多达65%的智库未在任何国际主流传播平台开设账号，而已开设新媒体账号的智库，其更新频率相对较低，且对“中国故事”的传播不足[15]。
2 数字赋能智库高质量发展的逻辑框架
数字化是体系重构、流程再造、能力重塑，是广泛而深刻的系统性变革。“赋能”并不是简单地赋予能力，而是激发行动主体自身的能力实现既定目标，也可以理解为为行动主体实现目标提供一种新的方法、路径和可能性[16]。因此，“数字赋能智库高质量发展”可以定义为“通过应用数字技术，形成一种新的方法、路径或可能性，来激发和强化智库自身的能力实现高质量发展目标”。本文构建了数字赋能智库发展的理论框架，提出数字技术通过赋能智库研究和智库管理，从而提升智库的视野广度、研究深度、感知速度、研判精度、时间跨度，促进智库高质量发展（如图1所示）。
2.1 数字赋能智库研究
大数据等新一代信息技术的发展正不断推动科研范式的数字化转型[17]，图灵奖得主吉姆·格雷（Jim Gray）提出继经验科学、理论科学和计算科学后科学研究的第四范式——数据密集型科学研究，知识发现从假设驱动转向数据驱动[18]。与此同时，“数字技术正在催生开放科学新范式”[19]。在此背景下，智库研究范式也正在发生变革，向数据驱动、开放性决策咨询研究转变，数字技术重要性更加凸显。具体而言，对于研究的不同阶段，数字赋能的作用不同。以下采用潘教峰对智库研究过程的DIIS阶段划分进行针对性分析，即收集数据（Data）—揭示信息（Information）—综合研判（Intelligence）—形成方案（Solution）四阶段[20]。
在收集数据阶段
传统的智库数据搜集方法已无法适应大数据环境下体量大、更新快、形式多的科学数据特征[21]。通过应用大数据技术，智库能够实现数据采集自动化，通过数据清洗、文本挖掘、人工识别等方法对基础资料进行结构化整理，构建海量、全面、实时、多样的数据样本，克服抽样小样本研究弊端，尽可能地实现全样本数据研究，为智库决策咨询提供可靠的数据支撑[22]。此外，数据的实时性将极大提升智库决策咨询研究的时效性，从原来的“延时研究”转向“即时分析”，提出更具针对性的意见建议[23]。
在揭示信息阶段
通过应用专业化数据工具，对收集的数据进行自动化选择、转换、挖掘及分析，支持分析结果的可视化，辅助对研究对象的客观认知和知识发现。
在综合研判阶段
通过归集汇聚的各类模型方法、计量工具等，开展复杂政策决策场景建模、分析与优化，对在揭示信息阶段形成的初步认知和知识发现，进行定量验证研究和专业研判。从全球来看，以美国兰德公司为代表的综合性智库十分重视方法创新，以方法、技术、工具的研发为解决公共政策和战略问题提供有力支撑，这也代表着智库科学化发展的趋势。该阶段还需引入相关专家学者的智慧对新认知进行研判，可以利用专家库、线上研讨、专家咨询等，统筹相关领域各方专家资源，高效综合集成专家判断，以得到新认识、新框架和新思路。
在形成方案阶段
面对环境要素、认知行为、政策目标的复杂性挑战，数字孪生、多智能体仿真推演技术可以为决策咨询或政策建议提供有效赋能，通过模拟政策相关各方行为与环境的迭代式交互影响实现政策推演，量化政策效果预测，可以构建现实中不具备的实验环境，同时可对多种虚拟环境进行并行推演、评估和风险预测[24]。通过以上具体研究过程中的数字赋能，将有效提升智库决策咨询研究的问题导向、证据导向和科学导向，提供更有效的问题解决方案，提高决策咨询成果质量。
2.2 数字赋能智库管理
在智库运行体系中，项目管理是智库管理的核心。区别于一般的科研项目、工程项目，智库项目具备研究成果服务决策、研究问题综合性、时效性强等特点，这就要求智库要与决策部门建立有效沟通平台和机制、多学科专家参与研究、在规定时间内给出高质量政策建议，而数字技术能够针对以上管理需求提供有效赋能。与研究过程的分解类似，将智库项目管理分解为选题设计、组织实施、过程管理、成果传播四个阶段。
在选题设计阶段
一方面，智库机构可以通过大数据技术，跟踪、收集、分析国际与国内重大问题趋势及形势预判，基于全球智库、科研机构等项目数据，构建关键词图谱及关联，挖掘国家战略优先方向，构建选题库，布局储备前瞻研究选题。另一方面，将数字议题作为研究对象，设置数字研究专题，例如，人工智能、网络安全、数字货币、数字贸易、数字主权、数字化转型等已成为国际智库研究热点问题。此外，还可以通过数字平台，向相关决策部门、各方专家、社会公众征集选题，建立开放选题机制。
在任务组织阶段
一方面，通过构建专家库，汇聚多学科观点和视角，支撑多学科专家参与研究，实现交叉专业研究团队迅速集成，提供系统性、综合性决策咨询成果，及时响应、支撑政府部门决策需求。另一方面，利用数字技术，构建数字智库联盟或集群，各智库间进行信息、成果、知识等资源交换共享、优势互补，降低信息的不对称性，彼此在合作与竞争的平衡状态中实现信息、知识和资源的最大化利用，实现多类型智库协同，建立稳定与适度竞争相结合的重大项目协同研究机制，实现共同“答题”、专业化分工、快速响应，更好服务党和国家决策[25]。
在过程管理阶段
构建数字管理平台，提供集成服务，通过集成项目从立项、实施、评估到验收中形成的数据和资料，并根据项目推进进行数据信息动态更新，以及与机构数据库、知识库集成和互操作，增强智库知识积累，实现研究数据的自动化储存，还可以利用数据库、知识库对项目进行查新、查重分析，保障项目的创新性[26]。此外，数字管理平台打破了以往的组织壁垒，提供了一个更为扁平化的信息交流结构，能够促成智库内部及外部参与者之间有效互动，从整体层面提升了运行效率[27]。
在成果传播阶段
数字技术为智库决策咨询成果的传播提供新途径。通过算法构建，对受众群体精准画像，可以实现智库成果精准推送，提升信息传播效率。通过国内外社交媒体平台运营，能够有效扩大智库知识传播范围，提升智库影响力。通过监测社会公众对政策的反馈，及时对决策咨询方案及相关模型方法进行修正。通过以上具体管理过程中的数字赋能，将支持实现智库管理的高效化、智能化和标准化。
2.3 数字赋能提升智库能级水平
数字赋能从信息获取、要素整合、意见集成、成果传播等方面，促进体系重构、流程再造，有利于拓展视野广度、研究深度、感知速度、研判精度、时间跨度，从而提升智库水平，促进能力重塑。
从广度看
数字化支撑使智库更有条件兼具宏观和微观层面，立足更广阔的视野、更广泛的领域，使智库具有更丰富的资源信息和资政思想源头活水。
从深度看
数字化促进智库研究开掘纵深的科学、技术、产业等领域，有利于更深入理解数据背后的政策意蕴、深入洞察规律性认识。
从速度看
数字化调查等平台助力智库对研究对象的态势感知更灵敏、反馈更快速，智能化分析平台则大大提高智库运行和成果产出效率。
从精度看
数字化转型、大数据密集型知识发现平台的应用，可以结合专家智识研判，使相关分析更精准，主观判断更符合客观规律。
从跨度看
历史性数据积累更便于智库从长周期的历史分析中把握规律，也可以从数据延展趋势分析中更好预见未来。
3 数字赋能智库高质量发展的实践案例
3.1 案例介绍——中国科协“智汇中国”平台
“智汇中国”是科协组织团结引领科技工作者服务党和政府科学决策、线下线上结合的资政赋能开放平台，是中国科协决策咨询和战略发展工作品牌。中国科协主动适应数字中国建设的战略需求，全面启动“智汇中国”平台数字化转型，推动在决策咨询战略选题、组织研究、资政建言等各个业务环节、各个层次、各个领域采用现代数字技术，充分发挥决策咨询专家、广大科技工作者的作用，实现群策群力、集思汇智、资政建言、思想传播、政治引领等，促进科协决策咨询业务数字化、网络化、智能化运行，支撑中国科协高端科技智库建设，为高质量服务党和政府科学决策提供新平台新动能。
3.2 “智汇中国”平台赋能中国科协高端智库建设分析
“智汇中国”平台通过前台应用、数字子中台和后台三层架构，遵循了数字赋能智库发展理论框架，从研究赋能和管理赋能两个方面，赋能中国科协高端智库建设（如图2所示）。
在赋能智库研究上
“智汇中国”通过打造智库体系数据底座，集成来源广泛、时间跨度长、时效性强、权威性高的数据源，深入挖掘中国科协“一体两翼”（全国学会和地方科协）智库数据，持续积累由决策咨询研究课题、研究成果、科技政策等组成的自有特色数据资源，与党和政府、智库机构等数据资源实现共建共享，形成外部数据支撑。在此基础上，对数据源数据进行二次整理封装与采集，形成智汇中国域研究方法/工具、用户数据、研究成果、文献数据、特色数据、决策咨询专家等数据资源，以此辅助从事决策咨询工作的科技工作者提升研究效率、降低研究成本、提高研究质量。通过形成用户数据资源，提升用户需求洞察和精准服务能力。汇聚研究成果，提升决策咨询的大局贡献度、广泛传播力。丰富文献资源与特色数据资源，为决策咨询研究工作提供资源赋能。“智汇中国”平台借助分布式计算分析，充分利用大数据和人工智能等技术，以专家标签、选题标签、成果标签、算法模型、业务类别、专业/学科、研究成果等为中心进行数据链接，加强对多源数据交叉比对、关联数据深度挖掘和发展趋势即时预判能力，使专家经验与数据分析更好融合，不断提高利用大数据敏锐感知、精准研判和科学预测能力。
在赋能智库管理上
“智汇中国”平台建设了由智汇中国官网、微信公号、选题征集、项目申报、文献共享、学术交流、成果发布、推送分发、内刊专报等决策咨询管理服务和品牌传播组成的前台应用，为科技工作者提供参与科协智库决策咨询工作的窗口，为党和政府提供发布决策咨询问题、获取决策咨询成果的渠道。“智汇中国”平台还建设了全面赋能的业务子中台，聚焦决策咨询等业务工作，运用数字化技术开展业务重塑和流程再造，推动相关业务数字化发展和平台化、智慧化升级。“智汇中国”平台建设了集思汇智数字化赋能系统，统筹建设数字化人才管理，实现线上人才培养、专家团队遴选、培训管理等功能，还建设了涵盖智库运行全链条，包括评价排行、论坛管理、会议管理、质量管理、模式创新、智库培育、影响力评价、质量管理、经费管理等的智库能力建设数字化支撑。
4 结论与讨论
新一代信息技术的迅猛发展和加速应用，正在引发智库领域的深层次、系统性变革。结合国内外智库理论研究和实践，本文初步提出数字赋能智库的逻辑框架，并对中国科协“智汇中国”平台赋能高端科技智库建设实践进行了案例分析。研究表明，数字技术通过赋能智库研究、智库管理，通过有效拓展广度、深度、速度、精度、跨度，进而构成智库高质量发展的新型驱动力。当前我国数字赋能智库发展尚处于建设初始期，为进一步释放数字在智库建设领域的赋能空间，需要全面加强智库数字化建设。
第一，坚持和加强党对智库数字化建设的全面领导
在党中央集中统一领导下，按照数字中国建设的整体布局规划和国家对智库发展的总体要求，统筹智库数字化发展与数据安全，全面落实党管智库原则，强化资源整合和力量协同。
第二，统筹推进以数字化塑造国家新型智库体系
着眼提升数字中国战略能力，对数字赋能智库高质量发展进行总体谋划，构建契合智库规律的数字化转型实施方案、标准规范，对不同类型智库进行分类指导，形成从智库研究范式、运营方式和传播模式全方位新型数字化智库体系和发展格局。
第三，加强智库数字化共性技术支撑平台建设
建设政策研究平台，发挥总体规划、政策信息中枢和重大任务组织的作用，在强化政策研究的同时，引导和集成各类智库为国家决策提供服务，提升智库的政策研究水平；建设信息情报平台，提供公共数据服务，探索非涉密数据的合作开发和共享机制。依托各种类型的智库，建立国际智库交流平台，加强与国际智库对接与交流，提升国际话语权。进一步完善监督、评估和评价机制，形成正确的舆论方向。
第四，促进多元协同，共建智库数字化生态圈
加强智库内部各部门之间的协同合作，形成方法库、模型库、数据库等共建、共享、共治的内部格局。促进跨区域、跨类型智库协作，打造智库数字联盟，发挥智库体系综合效能。
第五，提升智库研究人员数字素养
提高智库研究人员对数字产品和工具的认知、使用意愿与创造能力，引导并鼓励研究人员通过学习新一代信息技术。要积极培育智库数字人才，通过与相关高校、科研机构开展合作，为智库人员提供相应数字技术指导，加强智库研究人员借助智能设备和数字技术挖掘、整合、利用数字信息的能力，以及基于互联网平台交流信息、共享数据价值的能力。
参考文献
[1]丁明磊,陈宝明.建设中国特色科技创新智库体系的思路与建议[J].科技管理研究,2016,36(5):10-13
[2]郝跃,陈凯华,康瑾,等.数字技术赋能国家治理现代化建设[J].中国科学院院刊,2022,37(12):1675-1685
[3]McGann J G. The future of think tanks and policy advice around the world[M].Palgrave Macmillan,2021
[4]黄晓斌,罗海媛.兰德公司的信息保障体系建设及启示[J].情报理论与实践,2019,42(12):24-29
[5]张晓林.机构知识库的发展趋势与挑战[J].现代图书情报技术,2014,243(2):1-7
[6]吴育良.国外智库决策信息支持研究及启示[J].图书馆理论与实践,2015,192(10):31-35
[7]许燕,曾建勋.面向科研管理的机构知识库建设政策与机制[J].图书情报工作,2015,59(6):22-27
[8]王建红,祁斌斌.大数据赋能新时代智库建设的问题与对策[J].华北电力大学学报(社会科学版),2022,138(4):58-64
[9]陈潭.从大数据到大智库:大数据时代的智库建设[J].中国行政管理,2017,390(12):42-45
[10]任鹏飞.数字赋能科技决策智库高质量发展:理论、图景与策略[J].科学管理研究,2022,40(5):39-45
[11]程煜.长三角公共图书馆智库服务联盟协同平台业务现状研究[J].图书馆学研究,2021,515(24):74-82
[12]黄晓斌,彭佳芳.国外著名智库的信息资源建设策略及启示[J].图书馆杂志,2022,41(7):80-87
[13]勇美菁,钟永恒,刘佳,等.支撑兰德公司的智库数据体系建设研究[J].情报理论与实践,2019,42(9):69-75
[14]姜春力.大数据助力智库建设[J].经济,2016,233(17):76-78
[15]庄雪娇.论中国智库的国际传播新媒体矩阵:现状与未来[J].智库理论与实践,2021,6(2):24-32
[16]关婷,薛澜,赵静.技术赋能的治理创新:基于中国环境领域的实践案例[J].中国行政管理,2019,406(4):58-65
[17]薛菁华,徐慧婷,陈广玉.全球科研范式数字化转型趋势研究[J].竞争情报,2022,18(6):54-63
[18]HeyT,TansleyS,TolleK.第四范式:数据密集型科学发现[M].潘教峰,张晓林,张志强,等译.北京:科学出版社,2012
[19]OECD.Fostering science and innovation in the digital age[EB/OL].(2019-03-01)[2023-01-15].
https://www.oecd.org/sti/inno/fostering-science-and-innovation.pdf
[20]潘教峰,杨国梁,刘慧晖.智库DIIS三维理论模型[J].中国科学院院刊,2018,33(12):1366-1373
[21]安楠,祝忠明.国外智库数据搜集策略及其在大数据环境下的挑战[J].图书与情报,2017,175(3):134-140
[22]赵豪迈.以大数据技术推动新型智库决策支持能力与国家治理现代化建设[J].决策咨询,2022,69(3):42-46
[23]陈光义.大数据对提升智库咨政水平的作用及发展建议[J].智库理论与实践,2018,3(1):71-77,92
[24]曾大军,霍红,陈国青,等.政策信息学与政策智能研究中的关键科学问题[J].中国科学基金,2021,35(5):719-725
[25]孙细明,程柳.信息生态视角下智库集群生态系统建设研究[J].智库理论与实践,2022,7(3):75-83
[26]许燕,曾建勋.面向科研管理的机构知识库建设政策与机制[J].图书情报工作,2015,59(6):22-27
[27]Ahmad M,Jan MA.Diversity of information sources: An evaluation of global think tanks knowledge construct[J]. Research evaluation,2019,28(3):273-278
作者：孙飞翔、吴善超、武虹，中国科协创新战略研究院
本文原载于《信息通信技术》2023年01期
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