大數(shù)據(jù)背景下基于DIIS方法的新型智庫(kù)框架研究

摘? 要：在如今這個(gè)全民皆網(wǎng)民、信息爆炸、數(shù)據(jù)高速增長(zhǎng)的信息時(shí)代，人們既能通過追溯數(shù)據(jù)流對(duì)問題追根溯源，又能對(duì)它進(jìn)行相關(guān)性分析，可以預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)和規(guī)律。研究大數(shù)據(jù)背景下的新型智庫(kù)框架，對(duì)我國(guó)新型智庫(kù)建設(shè)有著深遠(yuǎn)意義。文章基于DIIS研究分析法，從收集數(shù)據(jù)、揭示信息、綜合研判、形成方案四個(gè)階段淺析大數(shù)據(jù)對(duì)智庫(kù)框架建設(shè)的影響。根據(jù)新型智庫(kù)框架的研究結(jié)果，提出大數(shù)據(jù)環(huán)境下智庫(kù)建設(shè)相應(yīng)的對(duì)策及建議，并提出新型智庫(kù)框架。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);DIIS;智庫(kù)建設(shè);新型智庫(kù)

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-4706（2021）23-0104-05

Research on New Think Tank Framework Based on DIIS Method under the Background of Big Data

HAN Zhaodi

（School of Public Administration， Xiangtan University， Xiangtan? 411105， China）

Abstract： In the information age when information is exploding， data is growing rapidly， and all people are Internet users. By tracing the flow of data， the problems can be traced back to their root， and future trends and patterns can be predicted by correlation analysis of massive data. The study of the new think tank framework under the background of big data is of far-reaching significance to the construction of the new think tanks for our country. Based on the DIIS research and analysis method， this paper analyzes the impact of big data on the construction of think tanks in four stages： collecting data， revealing information， comprehensive research and judgment， and forming solutions. According to the research results of the new think tank framework， the corresponding countermeasures and suggestions for think tank construction under the big data environment are put forward， and the new think tank framework is put forward.

Keywords： big data; DIIS; think tank construction; new think tank

0? 引? 言

數(shù)據(jù)的應(yīng)用給互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代智庫(kù)創(chuàng)新發(fā)展提供了新前景。建設(shè)中國(guó)特色新型智庫(kù)，需要利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)提升知識(shí)信息的獲取、共享、研究、創(chuàng)造、傳播以及應(yīng)用的能力是智庫(kù)的核心競(jìng)爭(zhēng)力[1]。中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)的《關(guān)于加強(qiáng)中國(guó)特色新型智庫(kù)建設(shè)的意見》總體目標(biāo)中明確提出八項(xiàng)建設(shè)基本標(biāo)準(zhǔn)，其中之一標(biāo)準(zhǔn)要求具備“功能完備的信息采集分析系統(tǒng)”這項(xiàng)基本標(biāo)準(zhǔn)是當(dāng)前智庫(kù)研究機(jī)構(gòu)尚未具備的。而智庫(kù)作為為以公共政策為對(duì)象，以影響政府決策為目標(biāo)，以公共利益為導(dǎo)向，以社會(huì)責(zé)任為準(zhǔn)則的專業(yè)研究機(jī)構(gòu)[2]承擔(dān)著在政府決策中提供信息和智囊支撐的作用。其應(yīng)該更加重視建設(shè)一個(gè)可利用大數(shù)據(jù)開展社會(huì)科學(xué)研究、集智能抓取、安全存儲(chǔ)、智能分析、多渠道應(yīng)用的系統(tǒng)平臺(tái)。本文基于微軟公司提出的“云+端”模式[3]，結(jié)合DIIS分析法，嘗試構(gòu)建大數(shù)據(jù)背景下新型智庫(kù)框架。

關(guān)于智庫(kù)建設(shè)的研究一直都是智庫(kù)研究的重中之重，其不僅決定了智庫(kù)的研究?jī)?nèi)容，更決定了研究方向的準(zhǔn)確性和可行性。原松華[4]認(rèn)為可從市場(chǎng)環(huán)境、市場(chǎng)需求、市場(chǎng)營(yíng)銷和產(chǎn)品質(zhì)量4個(gè)方面進(jìn)行智庫(kù)建設(shè)。單衛(wèi)國(guó)[5]認(rèn)為可從主體業(yè)務(wù)、人才培養(yǎng)、方法創(chuàng)新和平臺(tái)交流4個(gè)方面進(jìn)行智庫(kù)建設(shè)。宋文婷等[6]認(rèn)為可從合作模式、法律保障、體制改革和產(chǎn)品轉(zhuǎn)化4個(gè)方面進(jìn)行智庫(kù)建設(shè)。柏必成[7]則認(rèn)為制度建設(shè)是智庫(kù)內(nèi)容建設(shè)的關(guān)鍵。羅繁明、袁俊、趙恒煜[8]等以廣東省智庫(kù)信息化平臺(tái)為例，從模塊和功能建設(shè)角度提出了基于大數(shù)據(jù)的特色新型智庫(kù)平臺(tái)建設(shè)研究。

研究方法上，朱蘊(yùn)輝等[9]以案例分析法對(duì)智庫(kù)服務(wù)經(jīng)費(fèi)、服務(wù)人員、服務(wù)手段等進(jìn)行了研究。苑健等[10]以對(duì)比分析法對(duì)不同國(guó)家不同類型的智庫(kù)進(jìn)行了研究比較。彭波等[11]通過文獻(xiàn)調(diào)研，探究了美國(guó)智庫(kù)獨(dú)立性保持的根本原因。馮幫等[12]通過可視化分析對(duì)智庫(kù)的熱點(diǎn)類型，學(xué)科分類進(jìn)行了透視分析。陳媛媛等[13]利用因子分析建立了智庫(kù)網(wǎng)站綜合評(píng)價(jià)體系。

1? 大數(shù)據(jù)背景下智庫(kù)建設(shè)的機(jī)遇

1.1? 國(guó)家、人民對(duì)高質(zhì)量智庫(kù)強(qiáng)烈的需求

隨著習(xí)近平總書記在黨的十九大報(bào)告中明確強(qiáng)調(diào)要“切實(shí)加強(qiáng)中國(guó)特色新型智庫(kù)建設(shè)，充分發(fā)揮智庫(kù)在治國(guó)理政中的作用”[14]后，我國(guó)掀起智庫(kù)研究、智庫(kù)建設(shè)、智庫(kù)發(fā)展的熱潮，智庫(kù)數(shù)量和智庫(kù)研究整體水平有了快速的提升。但總體來說，我國(guó)現(xiàn)階段的智庫(kù)研究水平還比較薄弱，整體研究方興未艾。而隨著我國(guó)改革開放步入“深水區(qū)”，越來越多問題逐步凸顯出來，尤其是經(jīng)過幾年經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展后，積累了不少亟待化解的問題，如以環(huán)境為紅利換取經(jīng)濟(jì)發(fā)展引發(fā)的環(huán)境、資源問題;貧富差距問題;醫(yī)療改革問題等。這些問題，是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展到一定階段必然會(huì)經(jīng)歷的問題。解決這些富有中國(guó)特色問題我們無(wú)先例可循、無(wú)經(jīng)驗(yàn)可鑒，且較之于歐美領(lǐng)先的智庫(kù)，我國(guó)傳統(tǒng)的智庫(kù)，偏向于數(shù)據(jù)加工處理、信息傳遞服務(wù)，缺乏對(duì)“決策咨詢服務(wù)”的關(guān)注，為數(shù)不多的“決策咨詢服務(wù)”，也是以內(nèi)參的形式服務(wù)于政府決策，缺乏民主、科學(xué)。因此，建設(shè)符合中國(guó)特色國(guó)情，擁有強(qiáng)大發(fā)展動(dòng)力，民主、科學(xué)的新型智庫(kù)迫在眉睫。

1.2? DIIS研究方法的成熟

DIIS分析法，是潘教峰老師及其團(tuán)隊(duì)經(jīng)過對(duì)2007—2013年智庫(kù)研究過程總結(jié)提煉，總結(jié)出的分析法。它是對(duì)智庫(kù)研究方法論進(jìn)行再歸納而提出的問題向?qū)?，證據(jù)向?qū)?，科學(xué)向?qū)У闹菐?kù)研究新方法[15]。DIIS分析法將智庫(kù)研究分為四個(gè)階段：（1）收集數(shù)據(jù)（DATA）——（2）揭示信息（INFORMATION）——（3）綜合研判（INTELLIGENCE）——（4）形成方案（SOLUTION）[15]。收集數(shù)據(jù)（DATA）階段：圍繞所研究的問題全面收集各類相關(guān)數(shù)據(jù)和相關(guān)現(xiàn)象;揭示信息（INFORMATION）階段：進(jìn)行專業(yè)化的信息挖掘、整理和分析形成客觀的認(rèn)知;綜合研判（INTELLIGENCE）階段：引入專家智慧，對(duì)認(rèn)知進(jìn)行研判，得到新認(rèn)識(shí)和新思路;形成方案（SOLUTION）階段：在問題向?qū)绿岢鼋鉀Q方案，形成高質(zhì)量的研究報(bào)告并服務(wù)于政治決策。DIIS四步法保證了數(shù)據(jù)精確完備，信息全面，分析獨(dú)立，解決方案具有前瞻性和科學(xué)性，融合集成了目前較為主流、全面的研究方法，成為了當(dāng)前較為成熟、符合我國(guó)國(guó)情并有指導(dǎo)實(shí)踐意義的理論方法。DIIS研究方法具體如表1所示。

1.3? 互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)在其他領(lǐng)域大放異彩

隨著科技的發(fā)展，當(dāng)今的大數(shù)據(jù)、基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)在信息科技領(lǐng)域大放異彩，切實(shí)深入的提高了人們的生活質(zhì)量和生活便捷度。21世紀(jì)的深度網(wǎng)絡(luò)化，大大的改變了社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)內(nèi)容，也改變了人們的行為方式、社會(huì)關(guān)系模式。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，我國(guó)2018年的網(wǎng)民數(shù)量為7億多，“全民皆網(wǎng)民”帶來的海量數(shù)據(jù)，高度活躍用戶，高速數(shù)據(jù)增幅都是巨大的財(cái)富，甚至有“數(shù)據(jù)為王”的說法。數(shù)據(jù)流追溯、相關(guān)性分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等技術(shù)的廣泛使用，讓數(shù)據(jù)思維成為新時(shí)代認(rèn)識(shí)社會(huì)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的思維方式。如此大、深，廣的變革和智庫(kù)研究中的問題導(dǎo)向、證據(jù)導(dǎo)向科學(xué)導(dǎo)向不謀而合。因此將大數(shù)據(jù)特有的優(yōu)勢(shì)借鑒、引入到智庫(kù)研究領(lǐng)域?qū)ν苿?dòng)智庫(kù)研究進(jìn)程，提升智庫(kù)研究水平，建設(shè)新型智庫(kù)起到關(guān)鍵性作用。

2? 傳統(tǒng)智庫(kù)建設(shè)面臨的挑戰(zhàn)

DIIS方法定義了智庫(kù)研究的邏輯體系，將整個(gè)研究過程分為：收集數(shù)據(jù)（DATA）——揭示信息（INFORMATION）——綜合研判（INTELLIGENCE）——形成方案（SOLUTION）[16]四個(gè)階段。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，對(duì)每個(gè)過程都提出了新的要求：既要獲得海量的信息，也要科學(xué)性揭示信息的價(jià)值，還要充分發(fā)揮信息的價(jià)值。因此，DIIS方法的4個(gè)階段都面對(duì)這不同的挑戰(zhàn)。

2.1? 收集數(shù)據(jù)階段

潘教峰老師將智庫(kù)研究的兩個(gè)來源分為決策需求和趨勢(shì)規(guī)律，主要從問題導(dǎo)向，證據(jù)導(dǎo)向以及科學(xué)導(dǎo)向著手四個(gè)階段的研究。主張?jiān)跀?shù)據(jù)收集階段，采用全面多樣的收集、建模方法。如，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集法，文本收集法，在線調(diào)查法，問卷調(diào)查法，人名消歧分析法等。而傳統(tǒng)智庫(kù)，在收集數(shù)據(jù)階段，普遍的做法是基于研究主題，或?qū)嵉卣{(diào)查或問卷調(diào)查，收集一手?jǐn)?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的來源比較單一，樣本量不夠大，數(shù)據(jù)不全面、完備。另外，數(shù)據(jù)之間的割裂較大，即基于某個(gè)課題或研究收集的數(shù)據(jù)，只使用于該課題或研究，其他課題或研究不會(huì)二次使用這些數(shù)據(jù)。這樣既造成了數(shù)據(jù)資源的浪費(fèi)，內(nèi)存空間的浪費(fèi)，而且基于這樣的數(shù)據(jù)凝練出來的問題，缺乏綜合性，進(jìn)而形成的解決方案，也不能滿足新型智庫(kù)的建設(shè)性，科學(xué)性，前瞻性要求。另外，傳統(tǒng)/現(xiàn)階段已有的數(shù)據(jù)庫(kù)，已經(jīng)不能滿足大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量的要求了，基于NAS/SAN的存儲(chǔ)方式也無(wú)法保證數(shù)據(jù)的安全。因此在收集數(shù)據(jù)階段，如何解決大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題，數(shù)據(jù)的復(fù)用問題以及如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全傳輸，是這一階段的主要挑戰(zhàn)。

2.2? 揭示信息階段

就方法而言，傳統(tǒng)的智庫(kù)研究主要是社會(huì)科學(xué)研究，其主要通過樣本分析，研究和調(diào)查問卷分析證實(shí)數(shù)據(jù)，旨在追求精確性，通過精準(zhǔn)內(nèi)容進(jìn)行問題定性，再深究因果關(guān)系在《智庫(kù) DIIS理論方法》中常用的揭示信息的方法有SWOT分析法，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、聚類分析法、主成分分析法、回歸分析法、灰色預(yù)測(cè)法、層次分析法、類比學(xué)習(xí)法、專利地圖法、共現(xiàn)分析法、價(jià)值鏈分析法等，揭示方法有一定的廣泛性，但科學(xué)性和完備性反面仍然不夠充分，依托的分析工具和支撐理論缺乏創(chuàng)新，依舊沿用先前的理論體系，傾向于理論性研究，經(jīng)驗(yàn)性研究，已不能支撐當(dāng)前的“以客觀事實(shí)為核心、以數(shù)據(jù)分析為支撐、以應(yīng)用對(duì)策為形態(tài)“的新型模式。另外如何提高應(yīng)用場(chǎng)景和揭示方法的契合度，也是影響這一階段的重要因素。

2.3? 綜合研判階段

《2018CTTI來源智庫(kù)發(fā)展報(bào)告》指出，截至2018年9月30日，依據(jù)對(duì)智庫(kù)專家數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)目前四分之三的專家都是來自經(jīng)濟(jì)學(xué)，法學(xué)活管理需學(xué)科。經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域?qū)＜易疃?，?6%，醫(yī)學(xué)、軍事學(xué)及農(nóng)學(xué)這幾個(gè)學(xué)科專家數(shù)都不足1%[17]，專家組成結(jié)構(gòu)失衡。且目前在綜合研判階段采用的方法主要有博弈法、證據(jù)推理法、多目標(biāo)決策法、趨勢(shì)外推法拉開檔次法、記分卡法等，都離不開專家分析研判，經(jīng)驗(yàn)解讀，再綜合專家判斷，最大程度的凝練大家共識(shí)，形成新認(rèn)知，新觀點(diǎn)[3]。但在社會(huì)場(chǎng)景日益多元化，情景愈加復(fù)雜的現(xiàn)階段，這樣的智庫(kù)專家組成，綜合研判方法顯得有些無(wú)能為力，既無(wú)法滿足社會(huì)的需求，也不符合新型智庫(kù)獨(dú)立性，綜合性要求。

2.4? 形成方案階段階段

在DIIS理論體系中，形成方案階段主要有多屬性決策法、因果分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、專家評(píng)議法、情景分析法、因果分析法、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法等。專家們基于前三個(gè)階段，針對(duì)研究問題提出總構(gòu)想和解決思路，形成符合實(shí)際發(fā)展要求的規(guī)劃方案與政策建議。但目前成果形式比較單一，主要以論文、著作和內(nèi)參的形式展示，服務(wù)形式，也忽略了對(duì)決策咨詢這一塊的服務(wù)?！?018CTTI來源智庫(kù)發(fā)展報(bào)告》針對(duì)智庫(kù)領(lǐng)域各層次論文做了統(tǒng)計(jì)，總計(jì)40 496篇，CSSCI來源最多，2萬(wàn)余篇;SCI和CSSCI的數(shù)量均在1 000～ 2 000范圍內(nèi)，其他的各類僅占0.5%[18]。成果轉(zhuǎn)化形式單一，社會(huì)影響力低，同時(shí)缺乏對(duì)成果的跟蹤和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，尤其是符合大數(shù)據(jù)背景的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，基本為空白。

3? 基于DIIS方法的新型智庫(kù)框架構(gòu)建

3.1? 數(shù)據(jù)資源層

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，新型智庫(kù)收集數(shù)據(jù)階段的重中之重工作是建設(shè)基于海量數(shù)據(jù)信息化管理平臺(tái)，同時(shí)輔以拓寬數(shù)據(jù)采集渠道，另外注意做好數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)傳輸保密工作，刺激政府放心大膽的公開相關(guān)數(shù)據(jù)。政府信息數(shù)據(jù)，在社會(huì)信息總量中占有很大的份額，往往包括法律法規(guī)、規(guī)劃政策，財(cái)政報(bào)告[19]等和智庫(kù)的決策咨詢服務(wù)高度吻合的信息，是智庫(kù)數(shù)據(jù)收集的重要部分。提升政府信息公開程度，可以從源頭提升智庫(kù)的質(zhì)量。

（1）拓寬數(shù)據(jù)采集渠道。除了實(shí)地走訪，問卷調(diào)研之外，還可以增加座談會(huì)，媒體訪談，尤其應(yīng)該重視網(wǎng)頁(yè)挖掘、互聯(lián)網(wǎng)采集等方式。既因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量大，是增補(bǔ)數(shù)據(jù)源的首選，又因?yàn)榭梢詫?duì)網(wǎng)絡(luò)痕跡和數(shù)據(jù)流追蹤，捕獲調(diào)查對(duì)象的真實(shí)行為和真實(shí)心態(tài)，比傳統(tǒng)方式具有更高的真實(shí)性。

（2）建設(shè)數(shù)據(jù)信息化采集平臺(tái)，構(gòu)建數(shù)據(jù)資源池。數(shù)據(jù)采集量增加，舊的數(shù)據(jù)庫(kù)不能已滿足存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的需求。引入存儲(chǔ)容量更大的數(shù)據(jù)庫(kù)、更節(jié)省空間的存儲(chǔ)方式勢(shì)在必行。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生。不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有易拓展、高性能、存儲(chǔ)模型靈活多樣的特點(diǎn)，可以解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)[20]。我們可根據(jù)數(shù)據(jù)來源，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)分為實(shí)數(shù)據(jù)、虛數(shù)據(jù)。

（3）做好數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)傳輸保密工作。不同于傳統(tǒng)研究，新型智庫(kù)研究的目的之一是推動(dòng)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化，其對(duì)政府信息有更強(qiáng)的依賴性，政府?dāng)?shù)據(jù)的公開決定了智庫(kù)研究的科學(xué)性、針對(duì)性和有用性。但出于種種原因，我國(guó)政府信息公開界限還尚待明確。特此，可以通過加強(qiáng)智庫(kù)數(shù)據(jù)安全、傳輸保密工作，打造政府和智庫(kù)互相信任基礎(chǔ)，刺激政府信息對(duì)智庫(kù)開放。

3.2? 信息揭示層

復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)樣本，常規(guī)的分析方法不再適用，抑或使用會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間、人力，因此，與大數(shù)據(jù)相適應(yīng)的分析工具，方法也應(yīng)并肩齊上。

（1）分析理論、工具更新。數(shù)據(jù)思維正逐漸將傳統(tǒng)的因果分析轉(zhuǎn)向相關(guān)性分析，因此智庫(kù)基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，應(yīng)該靈活運(yùn)用分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析等分析理論，精準(zhǔn)分解問題，界定問題。

（2）人才培養(yǎng)。舊的分析方法理論沿用于新的背景，不僅會(huì)人力物力時(shí)間上耗費(fèi)，還會(huì)適得其反，因此，要加強(qiáng)人才的培養(yǎng)，尤其是加強(qiáng)人才對(duì)大數(shù)據(jù)工具使用，理論的培養(yǎng)。使之不僅是具有豐富經(jīng)驗(yàn)的專家，還是與時(shí)俱進(jìn)的專家，成為智庫(kù)堅(jiān)不可摧的壁壘。

（3）加強(qiáng)數(shù)據(jù)分類。為增加數(shù)據(jù)的復(fù)用性和后期數(shù)據(jù)使用的便捷性，可將有代表性的，使用范圍廣的數(shù)據(jù)，建立成元數(shù)據(jù)庫(kù);數(shù)據(jù)特性高的存成專題庫(kù)，同時(shí)將標(biāo)準(zhǔn)的，有關(guān)聯(lián)關(guān)系、層級(jí)關(guān)系的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建成配置庫(kù)等，個(gè)性化，標(biāo)準(zhǔn)化，又將數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)理清，增加了后期數(shù)據(jù)復(fù)用的便捷性，也逐漸減弱了數(shù)據(jù)之間的割裂。

3.3? 信息研判層

深耕某領(lǐng)域的專家往往有其知識(shí)的局限性，純粹依靠數(shù)據(jù)的相關(guān)性和專家的分析分解的問題，有脫離群眾的危險(xiǎn)?？稍谠摥h(huán)節(jié)曾設(shè)群眾諫言環(huán)節(jié)，尤其對(duì)于特定問題的分析，廣納“民間專家”的意見，更有參考價(jià)值。智庫(kù)研究問題也應(yīng)取之于民，論之于民，再增加專家經(jīng)驗(yàn)，機(jī)器智慧，讓凝練出來的問題更具廣泛性，綜合性。

3.4? 方案集成層

基于前三階段，且在專家專業(yè)知識(shí)凝練下形成的方案，不應(yīng)該是智庫(kù)研究的重點(diǎn)。更應(yīng)該讓其成為新的起點(diǎn)，促進(jìn)高質(zhì)量新型智庫(kù)的建設(shè)研究：

（1）完善評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。一個(gè)方案的好與壞，不能只是其定制者說了算，應(yīng)該引入中立的第三方，采用客觀科學(xué)的評(píng)價(jià)彼岸準(zhǔn)評(píng)價(jià)。因此完善評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、體系勢(shì)在必行。

（2）增強(qiáng)結(jié)果轉(zhuǎn)化能力。鑒于智庫(kù)的決策咨詢服務(wù)功能和民眾對(duì)智庫(kù)的強(qiáng)烈需求，智庫(kù)的成果轉(zhuǎn)化應(yīng)該更多形式，具有更大影響力。應(yīng)摒棄傳統(tǒng)的內(nèi)參模式，走向政智民互動(dòng)的模式;結(jié)果展示更不能拘泥于論文格式，也要注重決策咨詢服務(wù)。

（3）增加方案迭代環(huán)節(jié)。不同的階段，周遭環(huán)境也在不停變化，所以解決方案不是一成不變的，應(yīng)該因地制宜，因時(shí)制宜，不斷的采集變化，再分析，揭示，研判形成新的真正具有使用價(jià)值的方案，因此方案要不斷的迭代，完善。

（4）針對(duì)使用場(chǎng)景分類?？梢园凑詹煌姆诸悩?biāo)準(zhǔn)針對(duì)方案的使用場(chǎng)景，將形成的方案歸類，提高場(chǎng)景和方案的契合度和復(fù)用率。

綜合以上建議，本文構(gòu)建的新型智庫(kù)框架如圖1所示。

4? 結(jié)? 論

基于大數(shù)據(jù)背景下的DIIS方法的特色新型智庫(kù)平臺(tái)建設(shè)應(yīng)本著“以人民為中心”的核心理念，建構(gòu)一種公民參與，共商共議的社會(huì)秩序的本質(zhì)，按照DIIS四部分析法，貫通全局，共建構(gòu)建科學(xué)家，決策者，社會(huì)力量協(xié)同工作網(wǎng)絡(luò)。完善跟蹤機(jī)制和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，形成閉環(huán)管理，刺激新型智庫(kù)的良性發(fā)展。

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作者簡(jiǎn)介：韓招娣（1993—），女，漢族，海南文昌人，碩士研究生在讀，研究方向：政府信息資源管理