在迈向大数据的时代，如何运用大数据提升智库的资政启民能力、破解改革发展困境，是新型智库建设必须面对的焦点难题。随着大数据时代的到来，大数据技术和应用对各行各业产生了深远的影响。在政策研究领域，智库作为重要的智力支持机构，如何充分利用大数据的力量，提升自身的研究能力和咨政建言的质量，成为摆在智库面前的重要课题。

　　价值意蕴 

　　近年来，中央及地方重大政策和重要规划的制定、实施和督查，都出现了智库参与公共政策评估的身影，官方智库、大学智库及民间智库利用各自的优势发挥了一定的作用。但总的来说，智库公共政策评估参与程度不高，参与公共政策评估的制度化、规范化、程序化不足，参与公共政策评估的专业性、科学性不够等情况仍普遍存在。随着大数据在推动社会进步和经济发展中的作用日益凸显，智库作为政策研究的重要机构，也需要不断适应和应用新技术，利用大数据的力量来提升研究能力和咨政建言质量。因此，探索大数据驱动新型智库开展政策研究，对于实现科学决策、推动社会进步具有重要的价值意蕴。

　　其一，大数据提升智库政策研究的预测能力。大数据是如何未卜先知的呢？首先，必须有“现在”足够海量的用户行为数据，数据量越大，就越有参考价值，准确度就越高。其次，对用户“过去”纷繁的行为数据进行分类和总结，形成经验和智慧，为大数据的分析和处理提供可靠的逻辑。最后，通过大数据的智能分析和深层挖掘，得出未来预判，这就是大数据最具备价值的产出。由于数据具有共性和普遍性，智库获取数据进行分析，能得知群众和社会的需求，以便增强社会管理服务水平，满足国家发展的需求。随着改革的深入、利益格局的调整和社会结构的变化，影响经济社会稳定的新旧矛盾叠加，对决策服务的前瞻性、预见性、及时性都提出了更高的要求，需要智库发挥更多的功能和作用。大数据分析技术让智库研究者能够得到对社会问题更加精确的描述，以及对问题原因更加精细的分析，从而提出更加精准有效的对策建议。智库及时抓取数据，向下交流，深入实际和基层调查研究，抓住公众决策问题，最终把握科技发展大势、判断世界科技革命新方向，为国家科技决策提供准确、前瞻、及时的建议。

　　其二，大数据革新智库资料收集的方式方法。传统智库进行项目研究时，多依靠统计分析数据和调研问卷数据，这些数据获取困难、研究周期长并且时效性较差，还容易受数据杂音的影响；而大数据分析能够更好地展示数据的深度价值。智库为了满足需要会更注重原始数据的积累，推动多领域的大数据资源库建设，有利于互联网和多媒体工具的融合，实现多元合作共享，优化智库的工作模式。加强数据库建设，基于多源数据或情报，利用情报分析方法与工具进行高度密集型智力输出，信息分析和整合能力是智库生存和发展的重要前提和保障。智库所需数据的采集途径主要包括权威机构发布数据、国家和地区统计数据等。在实际的智库活动中，智库在获取多源数据后，需要对这些异构数据进行质量控制、存储、组织、转化、关联和可视化分析等综合性处理。

　　其三，大数据增强智库研究的效率和公信力。为了提高智库研究的公信力，智库研究必须借助于可视化分析、机器学习、智能识别系统等复杂的大数据分析技术和专门的数据分析工具，对海量数据展开全面采集和完整描述，对大数据样本进行系统分析的典型提取。随着我国综合国力的提升和发展阶段的转变，决策所面临的现实情境日益复杂，需要考虑的因素越来越多，要达到的要求越来越高。新型智库在提供决策服务时，要面向中国特色社会主义的实际，发现现实生活中的问题，在实践中创造经验和理论，既可解决实际问题，也可以更好地解决理论问题，推动社会发展。大数据为智库建设提供精确的信息来源，人类社会近乎所有的行为信息、交易数据等都会被大数据平台全过程、全方位记录，有效避免因信息差而衍生劣质服务，协助智库科学服务、精准服务。

　　可行方略 

　　大数据驱动新型智库开展政策研究需要重塑发展理念、革新调查方式及创新引才理念，建立多元的数据获取渠道，提高数据分析能力，强化数据共享与开放，加强跨学科研究与融合，加强新型智库政策研究的前沿性和创新性。

　　首先，重塑发展理念，从传统思维向大数据思维转变。智库要及时跟踪研究全球范围内的新趋势、新问题，需要大量翔实的数据和充分的证据为基础。无论是分析形势还是做出决策，抑或是破解发展难题和涉及群众利益问题，都需要专业思维、专业素养、专业方法。传统智库要打破经验式研究范式，打破传统的“闭门造车”模式，创新智库大数据思维，充分汇集各方智慧，积极发挥互联网和大数据的功能。从数据驱动角度出发，智库需要将数据作为研究的核心，利用大数据技术，通过收集、分析和挖掘大量的数据来发现问题的本质和深层次的规律。从问题导向出发，智库需要将问题作为研究的核心，通过大数据技术，深入挖掘和分析问题的本质和背后的原因，从而提供更加准确的解决方案。从跨学科合作角度出发，智库需要跨学科合作，将各领域的知识和技术相结合，通过大数据技术对问题进行深度分析和研究。从智能化技术角度出发，智库需要利用人工智能、自然语言处理、机器学习等智能化技术，通过自动化和智能化的方式，提高研究的效率和准确性。从创新型服务角度出发，智库需要提供更具创新性和个性化的服务，通过大数据技术，为用户提供个性化的研究和咨询服务，从而更好地满足用户需求。

　　其次，革新调查方式，通过大数据创新研究方法和研究手段。随着数字时代的到来，数据驱动给传统社会科学研究领域带来了研究方法与范式革命，也为中国特色新型智库建设带来了新机遇。大数据技术可以帮助智库改进研究方法和研究手段，使其更高效、更准确、更深入地研究问题。一是数据可视化，智库通过可视化工具将大数据转换为图形化的形式，以便更好地理解和分析数据，并且帮助研究人员发现数据中的模式、趋势和关系，从而提高研究的效率和准确性。二是自然语言处理，智库通过自然语言处理技术来分析和理解文本数据，包括对文本内容、情感、主题等进行分析，从而更好地理解人类行为和想法。三是机器学习，智库利用机器学习算法对大数据进行分类、聚类、预测等分析，从而挖掘数据中的有用信息和知识，帮助研究人员更好地解决问题。四是网络分析，智库通过网络分析技术来研究人类社会网络和组织结构，包括社交网络、企业组织结构、政治组织等，从而帮助研究人员更好地理解人类社会的运作和行为。五是多源数据融合，智库将多种数据源融合起来，如社交媒体数据、移动数据、传感器数据等，从而更好地理解人类行为和社会现象，提高研究的准确性和深度。

　　最后，创新引才理念，着重培养新型智库人才。我国缺乏智库领军人物和杰出人才，官方智库的人才引进、激励机制、经费管理等与智库建设需要相脱节，公共性有待提高。建立智库人才的培养机制，制定智库人才的机制政策，包括人才流动、复合型人才培养、人才激励等政策，有利于形成智库人员专业能力提升的组织形式和管理模式。在“互联网+”时代，对于人才的管理要有一个开放的理念，每个智库不可能尽揽天下英才，因此，需要改变传统观念，建立留住机制和流动机制。目前，随着大数据产业的发展，各行各业已出现大量与大数据相关的职位，如首席数据分析师、大数据工程师、大数据研究员等。只有具备熟悉大数据技术、掌握大数据方法、开展大数据精准分析的专门大数据人才，才能够展现智库研究的专业化水平，提高智库研究成果的质量和水平，最终服务国家重大战略需求。

　 （作者系深圳大学社会科学学院副院长、特聘副研究员）