大數(shù)據(jù)背景下智庫(kù)情報(bào)的服務(wù)創(chuàng)新

張海濤 張念祥 王丹 張會(huì)然

〔摘要〕[目的/意義]針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)智庫(kù)發(fā)展帶來的沖擊與挑戰(zhàn)，構(gòu)建適應(yīng)現(xiàn)代智庫(kù)運(yùn)行的情報(bào)服務(wù)體系，能夠提升智庫(kù)的情報(bào)服務(wù)水平，同時(shí)為我國(guó)智庫(kù)的整體發(fā)展提供一定指引。[方法/過程]本文基于協(xié)同理論視角，在大數(shù)據(jù)背景下通過對(duì)傳統(tǒng)用戶需求分析、數(shù)據(jù)處理方法、服務(wù)模式和智庫(kù)主體這4個(gè)方面的分析，認(rèn)為現(xiàn)代智庫(kù)的服務(wù)運(yùn)作應(yīng)協(xié)同現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)、創(chuàng)新服務(wù)模式。[結(jié)果/結(jié)論]本文最后構(gòu)建了基于協(xié)同理論的智庫(kù)情報(bào)創(chuàng)新服務(wù)體系，智庫(kù)通過此服務(wù)體系不僅可以更好地滿足用戶日益增長(zhǎng)的需求，而且能夠形成一種用戶和智庫(kù)監(jiān)督互利的關(guān)系，從而促進(jìn)我國(guó)智庫(kù)的整體發(fā)展。

〔關(guān)鍵詞〕大數(shù)據(jù)；智庫(kù)；情報(bào)；創(chuàng)新服務(wù)；協(xié)同理論

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.09.009

〔中圖分類號(hào)〕G2528〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2018）09-0057-07

Research on Intelligence Service Innovation of

Think Tank in the Context of Big Data

——From the Perspective of Collaborative TheoryZhang Haitao1，2Zhang Nianxiang1Wang Dan1Zhang Huiran1

（1.School of Management，Jilin University，Changchun 130022，China；

2.Information Resource Research Center，Jilin University，Changchun 130022，China）

〔Abstract〕[Purpose/Significance]The impact and challenge of the development of the great data age，which is to build up the intelligence service system of the modern think tank，to improve the level of intelligence service in the tank，and to provide a guide to the overall development of our nations think tank.[Method/Process]Based on the perspective of synergetic theory，this article analyzed the four aspects of traditional user needs analysis，data processing methods，service models，and think tanks in the context of big data，and concluded that modern think tank service operations should be coordinated with modern science and technology and innovative service models.[Result/Conclusion]Finally，this paper constructed a service innovation service system for think tanks based on synergy theory.Through this service system，think tanks could not only meet the growing needs of users，but also form a relationship between users and think tanks to monitor mutual benefit，and this would promote the overall development of our think tanks.

〔Key words〕big data；think tank；intelligence；service innovation；synergy theory

智庫(kù)（Think Tank），又可以稱為智囊團(tuán)、思想庫(kù)和顧問班子等，是指專門從事開發(fā)性研究的咨詢研究機(jī)構(gòu)，其主要任務(wù)是提供咨詢，為決策者提出各種設(shè)計(jì)、獻(xiàn)計(jì)獻(xiàn)策；反饋信息，對(duì)實(shí)施方案追蹤調(diào)查研究，把運(yùn)行結(jié)果反饋到?jīng)Q策者那里，便于糾偏和改進(jìn)；進(jìn)行診斷，根據(jù)現(xiàn)狀研究產(chǎn)生問題的原因，尋找解決問題的癥結(jié)；預(yù)測(cè)未來，從不同的角度運(yùn)用各種方法，提出各種預(yù)測(cè)方案供決策者選用。智庫(kù)作為重要的智慧生產(chǎn)機(jī)構(gòu)，是一個(gè)國(guó)家思想創(chuàng)新的泉源，也是一個(gè)國(guó)家軟實(shí)力和國(guó)際話語權(quán)的重要標(biāo)志[1]。我國(guó)的智庫(kù)發(fā)展起步較晚，與國(guó)外權(quán)威大型智庫(kù)相比，在建設(shè)經(jīng)驗(yàn)、研究效率和創(chuàng)新能力上有待提高，而隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來和科技的不斷發(fā)展，現(xiàn)代智庫(kù)的發(fā)展也面臨著新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

2016年5月，中共中央總書記、國(guó)家主席習(xí)近平在全國(guó)科技創(chuàng)新大會(huì)上提出：“要加快建立科技咨詢支撐行政決策的科學(xué)科技決策機(jī)制，加強(qiáng)科技決策咨詢系統(tǒng)，建設(shè)高水平中國(guó)特色新型智庫(kù)。”[2]而從現(xiàn)實(shí)來看，我國(guó)智庫(kù)建設(shè)存在服務(wù)主體與客體信息封閉和溝通不暢、數(shù)據(jù)分析挖掘不夠深入、服務(wù)方式單一、研究力量分散、服務(wù)人員專業(yè)素養(yǎng)和創(chuàng)新能力不足等問題，因此要整合各方智庫(kù)機(jī)構(gòu)的資源優(yōu)勢(shì)和服務(wù)能力，形成“集群效應(yīng)”，實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、跨機(jī)構(gòu)的協(xié)同創(chuàng)新性研究，以更好地服務(wù)于決策。換句話說，就是要在協(xié)同創(chuàng)新視野下進(jìn)行更加有效的智庫(kù)情報(bào)服務(wù)[3]。本文在大數(shù)據(jù)背景下，基于協(xié)同的理論方法，在智庫(kù)情報(bào)的用戶需求分析、數(shù)據(jù)處理方法、服務(wù)模式以及服務(wù)主體這幾個(gè)方面進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新以改進(jìn)現(xiàn)代智庫(kù)的整體服務(wù)模式，并提出適合現(xiàn)代智庫(kù)發(fā)展的四個(gè)運(yùn)行保障，使現(xiàn)代智庫(kù)能夠更好地滿足用戶對(duì)于情報(bào)日益增長(zhǎng)的需求。

2018年9月第38卷第9期現(xiàn)代情報(bào)Journal of Modern InformationSep.，2018Vol38No92018年9月第38卷第9期大數(shù)據(jù)背景下智庫(kù)情報(bào)的服務(wù)創(chuàng)新Sep.，2018Vol38No91本研究的理論基礎(chǔ)

協(xié)同理論最早于20世紀(jì)60年代由德國(guó)Hermann Haken教授提出，著重研究系統(tǒng)與系統(tǒng)之間的相互作用的變化規(guī)律。協(xié)同理論認(rèn)為，通過協(xié)同作用，組織集成并不是組織要素的簡(jiǎn)單數(shù)量相加，而是通過人的主動(dòng)集成行為，使組織系統(tǒng)的各要素之間以及各子系統(tǒng)之間能夠協(xié)同地工作，從而使組織要素彼此耦合，贏得全新的整體放大效應(yīng)[4]。

因此，協(xié)同理論倡導(dǎo)主體多元化、合作方式協(xié)同化等理念，強(qiáng)調(diào)多種資源的協(xié)同整合，追求資源利用價(jià)值和服務(wù)質(zhì)量的最大化，為智庫(kù)在情報(bào)的服務(wù)模式上提供了理論依據(jù)，最終達(dá)到“1+1>2”的效果[5]。當(dāng)前智庫(kù)的信息化建設(shè)日益推進(jìn)，智庫(kù)決策已經(jīng)從傳統(tǒng)“拍腦袋”式的經(jīng)驗(yàn)決策逐步向以數(shù)據(jù)資源為驅(qū)動(dòng)的更加準(zhǔn)確、科學(xué)的決策方式轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展給現(xiàn)代智庫(kù)發(fā)展帶來了一定的沖擊和挑戰(zhàn)，但同時(shí)也帶來了新的發(fā)展機(jī)遇，現(xiàn)代智庫(kù)在信息收集和用戶需求的分析上需要協(xié)同自身和外部環(huán)境做出與用戶戰(zhàn)略目標(biāo)相融合的決策支持情報(bào)；在信息處理上能夠協(xié)同數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)潛在價(jià)值，讓“數(shù)據(jù)說話”；在服務(wù)方式上協(xié)同現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程服務(wù)等多樣的服務(wù)方式。本文認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，協(xié)同理論是實(shí)現(xiàn)從用戶發(fā)展戰(zhàn)略的需求分析、數(shù)據(jù)信息挖掘、服務(wù)方式以及各服務(wù)主體協(xié)作等方面智庫(kù)情報(bào)服務(wù)模式創(chuàng)新的重要理論基礎(chǔ)，也是實(shí)現(xiàn)智庫(kù)信息資源共建共享，提高我國(guó)智庫(kù)整體服務(wù)質(zhì)量的重要保障。

2傳統(tǒng)智庫(kù)與大數(shù)據(jù)背景下現(xiàn)代智庫(kù)情報(bào)服務(wù)分析

我國(guó)智庫(kù)相對(duì)于西方國(guó)家而言起步較晚，實(shí)力較弱，在2014年的《全球智庫(kù)報(bào)告》中排名前100的智庫(kù)中國(guó)僅有6家，在TOP10中則沒有一家中國(guó)智庫(kù)。因此，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，我們有必要分析中國(guó)傳統(tǒng)智庫(kù)的服務(wù)和發(fā)展之路，“取其精華，去其糟粕”，爭(zhēng)取在大數(shù)據(jù)時(shí)代的“東風(fēng)”之下，能夠直面其帶來的影響和挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)我國(guó)智庫(kù)快速穩(wěn)步發(fā)展。

21傳統(tǒng)智庫(kù)的情報(bào)服務(wù)分析

在傳統(tǒng)智庫(kù)的服務(wù)當(dāng)中，服務(wù)的主體主要包括政府的信息服務(wù)部門、高校智庫(kù)、專業(yè)的咨詢公司和企業(yè)自身的相關(guān)情報(bào)部門。這些服務(wù)主體所提供的服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)模式也各不相同，在運(yùn)行過程當(dāng)中凸顯出以下幾個(gè)特點(diǎn)：

1）對(duì)于提供外包服務(wù)的專業(yè)的情報(bào)研究部門來說，它能夠?yàn)橛脩籼峁┯嗅槍?duì)性的情報(bào)服務(wù)，能更好地適應(yīng)當(dāng)前用戶企業(yè)，但是目前這樣的情報(bào)服務(wù)部門還是存在服務(wù)內(nèi)容單一、費(fèi)用較高、外包服務(wù)很難提供長(zhǎng)期的持續(xù)性規(guī)劃服務(wù)以及非常敏感的情報(bào)安全等問題。

2）對(duì)于政府和專業(yè)的咨詢公司這樣的智庫(kù)來說，用戶可以從政府的官方平臺(tái)、行業(yè)協(xié)會(huì)中獲得政策性、宏觀性等關(guān)于競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和競(jìng)爭(zhēng)策略的情報(bào)信息，但是對(duì)企業(yè)來說缺乏至關(guān)重要的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情報(bào)信息。雖然這種模式服務(wù)范圍廣，容易獲得，但是服務(wù)質(zhì)量一般、信息不夠具體、缺乏針對(duì)性和個(gè)性化。

3）企業(yè)自身的情報(bào)部門通過對(duì)自身企業(yè)的狀態(tài)信息進(jìn)行收集和分析，最后得出的情報(bào)服務(wù)需求主體是企業(yè)的決策管理層，這種模式能夠使收集的信息更加的全面、真實(shí)和有針對(duì)性。但是這種服務(wù)模式需要在企業(yè)內(nèi)建立專門的情報(bào)部門，而且對(duì)設(shè)備和專業(yè)人才的投入資金較高，一般的企業(yè)難以承擔(dān)這樣的投入[6]。

22大數(shù)據(jù)背景下對(duì)現(xiàn)代智庫(kù)情報(bào)服務(wù)的發(fā)展要求

大數(shù)據(jù)是以互聯(lián)網(wǎng)為代表的第四次工業(yè)革命的重要產(chǎn)物，影響著人們生活的方方面面。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，現(xiàn)代智庫(kù)所面臨的信息環(huán)境也更加復(fù)雜，高新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)也要求智庫(kù)的發(fā)展要與時(shí)俱進(jìn)、不斷創(chuàng)新。所以，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)對(duì)智庫(kù)情報(bào)在用戶需求分析、數(shù)據(jù)處理方法、服務(wù)模式和服務(wù)主體上都產(chǎn)生了重大影響，同時(shí)也對(duì)其發(fā)展提出了新的要求。

221對(duì)智庫(kù)在用戶需求分析上的影響和要求

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和企業(yè)信息化建設(shè)的不斷推進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)不可或缺的資源，相比傳統(tǒng)的紙質(zhì)文檔，大數(shù)據(jù)大量、多樣和虛擬的特性使智庫(kù)在用戶信息獲取上難度增加。同時(shí)，傳統(tǒng)智庫(kù)的服務(wù)內(nèi)容已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代企業(yè)的發(fā)展需求，現(xiàn)代企業(yè)更需要的是結(jié)合自身發(fā)展現(xiàn)狀、既能解決眼前問題又能融合企業(yè)遠(yuǎn)期發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)的決策支持情報(bào)信息。因此，智庫(kù)在分析用戶需求時(shí)應(yīng)協(xié)同分析用戶具體問題和用戶戰(zhàn)略目標(biāo)，使情報(bào)產(chǎn)品能夠具有針對(duì)性和長(zhǎng)期有效性。

222對(duì)智庫(kù)數(shù)據(jù)處理方法上的影響和要求

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息資源已經(jīng)不僅僅局限于文本文獻(xiàn)，以互聯(lián)網(wǎng)為載體的網(wǎng)絡(luò)信息資源呈現(xiàn)形式更加的多樣化，既有圖片和文字，又有音頻和視頻等類型。因此，現(xiàn)代智庫(kù)在數(shù)據(jù)處理上就要有所改變，尤其在信息的收集、分析、挖掘和服務(wù)等方面更要提高處理效率和準(zhǔn)確率，協(xié)同互聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算、人工智能等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)手段來提高服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量。與此同時(shí)，現(xiàn)代智庫(kù)也可以建立自己的專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)以更好地開展專業(yè)化信息資源研究和決策服務(wù)，讓決策成為以數(shù)據(jù)為支撐的科學(xué)決策[7]。

223對(duì)智庫(kù)服務(wù)模式上的影響和要求

在互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代，服務(wù)主體可以充分利用網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)來消除地域、時(shí)間等障礙，為更多的用戶提供更加專業(yè)化的信息咨詢服務(wù)。同時(shí)，也可以針對(duì)不同的用戶提供個(gè)性化的在線服務(wù)，以減少人員交通等成本開銷。網(wǎng)絡(luò)也是一種宣傳手段，能讓更多的用戶知道智庫(kù)的業(yè)務(wù)和產(chǎn)品。另外，基于協(xié)同的理論，各服務(wù)主體可以聯(lián)合設(shè)立網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)信息的共享，讓用戶得到最準(zhǔn)確、最全面、最有價(jià)值的情報(bào)資源，同時(shí)這也有利于智庫(kù)之間相互交流、互相學(xué)習(xí)，促進(jìn)我國(guó)智庫(kù)的整體發(fā)展。

224對(duì)智庫(kù)服務(wù)主體的影響和要求

大數(shù)據(jù)的首要特征之一就是“大”，這也就意味著服務(wù)主體要對(duì)大量的信息進(jìn)行收集、分析和處理。因此，服務(wù)主體首先要有相應(yīng)的設(shè)備、技術(shù)方法和情報(bào)人員來從大量的低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的情報(bào)信息。其次，服務(wù)主體的研究人員要從過去“拍腦袋”時(shí)的經(jīng)驗(yàn)判斷轉(zhuǎn)為以大量數(shù)據(jù)分析和總結(jié)為主的科學(xué)決策，這就對(duì)研究人員的專業(yè)素養(yǎng)提出了更高的要求。最后，各服務(wù)主體要在競(jìng)爭(zhēng)中重視信息的共享，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，取長(zhǎng)補(bǔ)短，使各機(jī)構(gòu)能夠協(xié)同合作形成情報(bào)服務(wù)體系來應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)帶來的各種挑戰(zhàn)。

3協(xié)同理論視角下的智庫(kù)情報(bào)服務(wù)創(chuàng)新

在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)環(huán)境下，傳統(tǒng)的智庫(kù)情報(bào)服務(wù)已經(jīng)越來越不能適應(yīng)現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展的需要。因此，現(xiàn)代智庫(kù)就需要運(yùn)用現(xiàn)代的理論和技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)智庫(kù)服務(wù)進(jìn)行升級(jí)，實(shí)現(xiàn)智庫(kù)情報(bào)服務(wù)的創(chuàng)新。本部分是在協(xié)同理論視角下，針對(duì)傳統(tǒng)智庫(kù)在用戶需求分析、數(shù)據(jù)處理方法和服務(wù)模式這幾方面上進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新研究，最后構(gòu)建適應(yīng)當(dāng)前社會(huì)發(fā)展需求的現(xiàn)代智庫(kù)情報(bào)服務(wù)體系。

31協(xié)同理論視角下智庫(kù)對(duì)用戶需求分析創(chuàng)新

現(xiàn)代智庫(kù)在了解企業(yè)用戶發(fā)展目標(biāo)和發(fā)展需求時(shí)，不僅要解決企業(yè)眼前出現(xiàn)的實(shí)際問題和需求，更要協(xié)同考慮內(nèi)外部因素、兼顧用戶企業(yè)近期目標(biāo)和遠(yuǎn)期目標(biāo)，保證既能解決眼前的實(shí)際問題，又要有發(fā)展的持續(xù)性。同時(shí)依據(jù)協(xié)同理論，要使需求分析與企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)協(xié)同相融合，以達(dá)到整體的放大效應(yīng)，使情報(bào)決策真正解決用戶的實(shí)際問題。圖1協(xié)同用戶戰(zhàn)略需求分析

311企業(yè)自身信息分析

企業(yè)自身的信息主要集中在內(nèi)部資源和競(jìng)爭(zhēng)策略上，主要包括產(chǎn)品、客戶、工藝技術(shù)和市場(chǎng)營(yíng)銷。產(chǎn)品指現(xiàn)有產(chǎn)品的性能、價(jià)格、質(zhì)量、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和發(fā)展空間等；客戶指現(xiàn)有的合作或零售買家的銷售數(shù)據(jù)、反饋數(shù)據(jù)和買家需求等；工藝技術(shù)是企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，主要包括工藝流程、技術(shù)優(yōu)勢(shì)和產(chǎn)品檢測(cè)等；市場(chǎng)營(yíng)銷主要涉及銷售渠道、銷售模式以及售后服務(wù)等[8]。

312企業(yè)外部情報(bào)分析

外部情報(bào)信息主要圍繞在競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手上。競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境分析的主要方面指目前企業(yè)所處的行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、國(guó)家政策、經(jīng)濟(jì)大環(huán)境、科技創(chuàng)新等；競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手情報(bào)分析指企業(yè)對(duì)手的產(chǎn)品、工藝技術(shù)、營(yíng)銷模式、戰(zhàn)略目標(biāo)、用戶群體、研發(fā)方向和管理人員的分析調(diào)查。

313近期目標(biāo)分析

近期目標(biāo)分析需求指解決企業(yè)當(dāng)前遇到的現(xiàn)實(shí)問題以及實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)期目標(biāo)的方式和途徑。企業(yè)當(dāng)前的問題包括企業(yè)現(xiàn)在的設(shè)備工藝升級(jí)改造、技術(shù)路線、新產(chǎn)品開發(fā)、營(yíng)銷方向、成本控制、定價(jià)策略等；另一方面確立近期的目標(biāo)是為實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)期目標(biāo)做鋪墊，比如維護(hù)好合作伙伴的關(guān)系、選拔儲(chǔ)備技術(shù)人才等，著眼于未來，為企業(yè)的發(fā)展方向做提前的準(zhǔn)備。

314遠(yuǎn)期目標(biāo)的分析

企業(yè)遠(yuǎn)期目標(biāo)主要指產(chǎn)品目標(biāo)、業(yè)務(wù)目標(biāo)和發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)。產(chǎn)品目標(biāo)確立企業(yè)未來產(chǎn)品研發(fā)的技術(shù)方向、技術(shù)投資、生產(chǎn)流程創(chuàng)新、產(chǎn)品更替等；業(yè)務(wù)目標(biāo)主要指企業(yè)未來的營(yíng)銷模式、平臺(tái)、市場(chǎng)定位、業(yè)務(wù)投資和所要面向的用戶群體等；戰(zhàn)略目標(biāo)主要還是對(duì)以上營(yíng)銷和運(yùn)營(yíng)的宏觀表達(dá)，可以包括企業(yè)未來的發(fā)展類型、與其他企業(yè)長(zhǎng)期的戰(zhàn)略合作、人才聯(lián)合培養(yǎng)等。

32協(xié)同理論視角下智庫(kù)數(shù)據(jù)處理方法創(chuàng)新

大數(shù)據(jù)的大量和多樣的特性決定了現(xiàn)代智庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)的分析不能局限于傳統(tǒng)的人工處理方法，因而現(xiàn)代智庫(kù)在數(shù)據(jù)信息分析上也要緊貼時(shí)代前沿，運(yùn)用現(xiàn)代高新技術(shù)和處理方法來提高信息分析效率和準(zhǔn)確度。本部分主要研究在數(shù)據(jù)處理過程中協(xié)同運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，同時(shí)為了提高效率把人工智能技術(shù)協(xié)同運(yùn)用到信息分析的數(shù)據(jù)挖掘過程中。

在情報(bào)的信息分析過程當(dāng)中，數(shù)據(jù)挖掘是其重要環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，簡(jiǎn)稱DM）就是利用各種分析工具從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的，人們事先不知道的、有用的信息和知識(shí)的過程[9]。數(shù)據(jù)挖掘過程包括很多階段，但總體來說可以分為3個(gè)階段：準(zhǔn)備階段、數(shù)據(jù)挖掘階段、結(jié)果評(píng)價(jià)階段（如圖2所示）。

圖2數(shù)據(jù)挖掘過程

1）準(zhǔn)備階段：將原數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)集成、選擇形成目標(biāo)數(shù)據(jù)，縮小數(shù)據(jù)處理的總體范圍，然后將目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸納等。預(yù)處理之后就基本完成了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備階段。

2）數(shù)據(jù)挖掘階段：確定了要挖掘的數(shù)據(jù)之后，根據(jù)挖掘的知識(shí)類型進(jìn)行分類、聚類和關(guān)聯(lián)，然后選擇合適的挖掘算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作，最后會(huì)形成一個(gè)數(shù)據(jù)模式。

3）結(jié)果測(cè)評(píng)階段：數(shù)據(jù)挖掘本身就是一個(gè)發(fā)現(xiàn)知識(shí)的過程，這一階段，經(jīng)過對(duì)這些數(shù)據(jù)的整合、剔除等操作，形成知識(shí)以適合用戶的需求。如果在測(cè)評(píng)過程中發(fā)現(xiàn)模式方法或者結(jié)果不符合用戶需求，就要重復(fù)以上步驟?？偠灾?，數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)循環(huán)往復(fù)的過程。

但是，數(shù)據(jù)挖掘具體操作過程還是相對(duì)復(fù)雜，為了能夠更便捷的從大量信息中獲取潛在的信息，我們就需要借助一種更簡(jiǎn)單、更準(zhǔn)確的工具來輔助實(shí)現(xiàn)機(jī)器數(shù)據(jù)挖掘的功能，同時(shí)這也是信息處理過程數(shù)字化、智能化的進(jìn)程。現(xiàn)代科技飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)也越來越成熟，所以協(xié)同人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的功能是一項(xiàng)創(chuàng)新。人工智能（Artificial Intelligence）是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，但是其本身又涵蓋了心理學(xué)和哲學(xué)等學(xué)科，人工智能應(yīng)用廣泛，潛力無限，被認(rèn)為是21世紀(jì)三大尖端科技之一。人工智能技術(shù)不僅可以應(yīng)用在數(shù)據(jù)信息的搜集上，而且在數(shù)學(xué)邏輯推演，算法優(yōu)化上也大有可為，數(shù)據(jù)挖掘與人工智能在知識(shí)表示、知識(shí)表現(xiàn)等方面是有共性的，我們完全可以利用人工智能技術(shù)更好的用戶交互性來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的功能。

圖3人工智能與數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系

在計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷發(fā)展的今天，我們完全可以利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)人工智能在數(shù)據(jù)挖掘方面的應(yīng)用。我們可以把復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和處理過程打包成一個(gè)運(yùn)用人工智能控制的軟件，通過簡(jiǎn)單明了的人機(jī)交互實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的功能，使現(xiàn)代智庫(kù)的人員在不掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)也能夠完成相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理操作，在節(jié)省了人員成本和時(shí)間的同時(shí)，還提高了數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。

33協(xié)同理論視角下智庫(kù)服務(wù)模式創(chuàng)新

基于協(xié)同理論的智庫(kù)情報(bào)服務(wù)模式創(chuàng)新就是“互聯(lián)網(wǎng)+智庫(kù)情報(bào)”的服務(wù)模式，將“互聯(lián)網(wǎng)+”的三大特征要素（生產(chǎn)要素、基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)模式）融入智庫(kù)情報(bào)服務(wù)的整個(gè)活動(dòng)過程中，以此推動(dòng)了情報(bào)服務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展。如圖4所示，在整個(gè)情報(bào)處理的過程中，“互聯(lián)網(wǎng)+”的三大特征要素?zé)o處不在，情報(bào)根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)決策的需求，應(yīng)用人工智能和云計(jì)算等技術(shù)手段，對(duì)大數(shù)據(jù)資源進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集篩選和分析研究，最終將情報(bào)產(chǎn)品通過創(chuàng)新的服務(wù)模式，傳送到用戶與決策者手中。圖4“互聯(lián)網(wǎng)+”與情報(bào)服務(wù)融合

331大數(shù)據(jù)成為主要的生產(chǎn)要素

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，信息的呈現(xiàn)方式有很多種，而情報(bào)就是從大量、低價(jià)值密度、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)用戶有用的情報(bào)信息，怎樣讓大數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值，是“互聯(lián)網(wǎng)+”的主題；怎樣從大數(shù)據(jù)中篩選和挖掘出對(duì)用戶有用的情報(bào)信息是情報(bào)的主題[10]。因此，對(duì)于“互聯(lián)網(wǎng)+”和情報(bào)來說，大數(shù)據(jù)資源是一個(gè)共同的機(jī)遇，智庫(kù)主體利用“互聯(lián)網(wǎng)+情報(bào)”來應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代智庫(kù)的情報(bào)服務(wù)是必然選擇。

332“互聯(lián)網(wǎng)+”基礎(chǔ)設(shè)施帶來的發(fā)展機(jī)遇

“互聯(lián)網(wǎng)+”的基礎(chǔ)設(shè)施也是信息技術(shù)發(fā)展的成果，比如我們經(jīng)常講到的云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、云端、終端等。也正是因?yàn)檫@些基礎(chǔ)設(shè)施的蓬勃發(fā)展造就了大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)時(shí)代。信息技術(shù)的不斷創(chuàng)新發(fā)展使用戶終端得到了普及，這就產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)資源。而云技術(shù)的發(fā)展使這些數(shù)據(jù)可以得到存儲(chǔ)、采集，云計(jì)算可以讓我們遠(yuǎn)程運(yùn)用高新專業(yè)設(shè)備對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。因此，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代各種基礎(chǔ)設(shè)施的成熟使我們對(duì)數(shù)據(jù)的處理有了工具，智庫(kù)在情報(bào)的處理過程中就可以利用這些技術(shù)手段來應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)。

333創(chuàng)新情報(bào)云服務(wù)模式

情報(bào)云服務(wù)主要是以SaaS（Software as a Service）模式展開進(jìn)行的[11]。SaaS是一種通過Internet提供軟件的模式，智庫(kù)服務(wù)主體將自己的應(yīng)用程序設(shè)置在自己的服務(wù)器上，然后通過互聯(lián)網(wǎng)面向用戶提供情報(bào)服務(wù)，用戶可以根據(jù)自己的需求有選擇性的選取需要的信息服務(wù)，這種SaaS服務(wù)模式首先對(duì)于智庫(kù)主體來說他們通過收取一定的租用費(fèi)用可以實(shí)現(xiàn)跨地域、全天候的服務(wù)，甚至可以通過下載專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)離線服務(wù)。另一方面對(duì)于用戶來說，他們不用再專門設(shè)立情報(bào)部門，也不用購(gòu)買價(jià)格昂貴的軟件，這樣就會(huì)節(jié)省用戶維護(hù)軟件的成本和設(shè)置情報(bào)部門以及雇傭情報(bào)人員的成本，他們可以通過及時(shí)的在線服務(wù)實(shí)現(xiàn)原有情報(bào)部門的功能，降低了獲取情報(bào)信息的門檻，對(duì)中小企業(yè)來說SaaS是實(shí)現(xiàn)獲取情報(bào)服務(wù)的最好途徑[12]。而建設(shè)基于SaaS的云服務(wù)平臺(tái)就是運(yùn)用SaaS進(jìn)行大數(shù)據(jù)和用戶需求的收集、分析和存取，但是基于SaaS的云服務(wù)平臺(tái)又不僅僅局限于應(yīng)用軟件提供的服務(wù)，還有人工情報(bào)服務(wù)，這就形成了“云服務(wù)+人工情報(bào)服務(wù)”的創(chuàng)新云平臺(tái)情報(bào)服務(wù)模式（見圖5），在此模式中，對(duì)服務(wù)器的日常維護(hù)和管理是由情報(bào)服務(wù)平臺(tái)的管理人員進(jìn)行控制，而對(duì)數(shù)據(jù)云層的使用主要是針對(duì)需求用戶，智庫(kù)情報(bào)分析人員主要是提供在線情報(bào)服務(wù)。云平臺(tái)可以利用云計(jì)算等新興技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、更高效的情報(bào)信息挖掘，得出更全面、有價(jià)值的情報(bào)信息，同時(shí)結(jié)合人工情報(bào)服務(wù)形成針對(duì)不同用戶需求的情報(bào)服務(wù)和產(chǎn)品，更有利于支持決策[13]。

圖5“云服務(wù)+人工情報(bào)服務(wù)”模式框架

34基于協(xié)同理論的智庫(kù)情報(bào)創(chuàng)新服務(wù)體系

現(xiàn)階段，我國(guó)的智庫(kù)類型主要是國(guó)家政府智庫(kù)、高校智庫(kù)、企業(yè)情報(bào)部門和專業(yè)的情報(bào)商業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)。但是，從實(shí)踐來看卻存在以下問題：首先，當(dāng)前我國(guó)的智庫(kù)發(fā)展水平不一、情報(bào)與需求脫節(jié)。國(guó)家政府智庫(kù)和高校智庫(kù)雖然獲得國(guó)家支持力度大，研究人員也相對(duì)較多，但其情報(bào)決策過于宏觀或者難以貼近現(xiàn)實(shí)解決用戶面臨的實(shí)際問題，而企業(yè)情報(bào)部門和專門的情報(bào)機(jī)構(gòu)雖然能夠面向用戶或決策管理層解決當(dāng)前遇到的問題，但是其生存競(jìng)爭(zhēng)壓力和專業(yè)人員短缺的問題日益突出，因而難以快速發(fā)展。其次，在大數(shù)據(jù)和信息時(shí)代，許多的問題需要進(jìn)行跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、跨部門的合作研究，單一的智庫(kù)難以分析出全面、準(zhǔn)確的情報(bào)信息，同時(shí)用戶需求的不斷提升，而各智庫(kù)之間又缺乏必要的聯(lián)系、合作和對(duì)接，無法實(shí)現(xiàn)各智庫(kù)之間的協(xié)同創(chuàng)新以滿足用戶的需求。最后，在大數(shù)據(jù)低價(jià)值密度的特性下想獲得大量有效的信息資源并不是很容易，但在互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展之下，某些大型互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)企業(yè)（比如阿里巴巴、京東等）、搜索引擎公司（比如百度、搜狐等）等企業(yè)往往掌握很多專業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)資源，他們有自己的數(shù)據(jù)庫(kù)和服務(wù)器，有一套完備的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。所以在智庫(kù)與智庫(kù)之間協(xié)同的基礎(chǔ)之上，能夠把這些大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)并入到智庫(kù)協(xié)同的創(chuàng)新服務(wù)體系當(dāng)中就能使智庫(kù)情報(bào)服務(wù)更加高效便捷。這樣不僅能夠獲得共享及時(shí)、有價(jià)值的大數(shù)據(jù)資源，而且能夠形成更加全面的智庫(kù)協(xié)同的創(chuàng)新服務(wù)體系。

因此，有必要在協(xié)同創(chuàng)新視野下構(gòu)建智庫(kù)情報(bào)服務(wù)體系。構(gòu)建面向決策的基于協(xié)同理論的智庫(kù)創(chuàng)新情報(bào)服務(wù)體系可以促使智庫(kù)知識(shí)生產(chǎn)創(chuàng)新與集成更加專業(yè)化和規(guī)范化，對(duì)于提升智庫(kù)情報(bào)資源利用的效率（信息流通內(nèi)容、信息傳遞渠道、信息傳播質(zhì)量等）、滿足政府日益增加的智庫(kù)支持決策需求起著非常關(guān)鍵的作用。

結(jié)合智庫(kù)情報(bào)服務(wù)的功能定位，筆者初步構(gòu)建了基于協(xié)同理論的智庫(kù)創(chuàng)新情報(bào)服務(wù)體系的基本框架（見圖6）。

1）智庫(kù)創(chuàng)新情報(bào)服務(wù)體系的三大主體分析

智庫(kù)創(chuàng)新的情報(bào)服務(wù)體系主要包含三大主體，第一部分主體是以國(guó)家政府智庫(kù)、高校智庫(kù)為代表的官方智庫(kù)和以政府情報(bào)部門、專門的情報(bào)服務(wù)機(jī)構(gòu)為代表的民間智庫(kù)，這一主體是整個(gè)智庫(kù)創(chuàng)新服務(wù)體系的核心，是面向用戶創(chuàng)新平臺(tái)的根本組成部分；第二部分主體是上文提到的擁有大量大數(shù)據(jù)資源的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，它們掌握的數(shù)據(jù)資源能夠?yàn)橹菐?kù)服務(wù)體系更好的服務(wù)用戶提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，進(jìn)而能夠提升智庫(kù)的服務(wù)質(zhì)量和效率；最后一部分主體是用戶主體，包括企業(yè)、社會(huì)和政府等，用戶主體不僅僅是需求主體，他們作為情報(bào)的消費(fèi)者，對(duì)情報(bào)產(chǎn)品的使用意見和反饋在一定程度上促進(jìn)著智庫(kù)的創(chuàng)新和發(fā)展，起到一定的指向作用。以上的三部分主體單獨(dú)存在都無法發(fā)揮自己潛在的價(jià)值，因而將這幾部分主體聯(lián)系起來，彼此相互依賴、相互滲透形成體系就能夠達(dá)到“1+1+1>3”的效果。圖6基于協(xié)同理論的智庫(kù)創(chuàng)新服務(wù)體系框架

2）智庫(kù)協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)

智庫(kù)協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)不僅僅是一個(gè)服務(wù)用戶的平臺(tái)，更是一個(gè)實(shí)現(xiàn)了跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、跨機(jī)構(gòu)的信息服務(wù)平臺(tái)，在此平臺(tái)上能夠?qū)崿F(xiàn)信息資源的共享、情報(bào)信息的服務(wù)、情報(bào)學(xué)科的研究交流等，而且在智庫(kù)與用戶、智庫(kù)與智庫(kù)、智庫(kù)與政府之間能夠?qū)崿F(xiàn)溝通、監(jiān)督和相互促進(jìn)的作用[14]。在平臺(tái)的建設(shè)過程當(dāng)中需要注意的是要做好用戶需求、智庫(kù)情報(bào)服務(wù)和政府社會(huì)之間的統(tǒng)籌安排，能夠?qū)崿F(xiàn)信息的互通。其次，針對(duì)不同主體要實(shí)現(xiàn)個(gè)性化和可視化的服務(wù)，讓平臺(tái)的信息使不同的主體易于理解接受。在此平臺(tái)下，官方智庫(kù)、民間智庫(kù)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和用戶這三大主體發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，滿足彼此的需求，同時(shí)又能夠找到共性的東西實(shí)現(xiàn)彼此之間的協(xié)同創(chuàng)新，以達(dá)到共贏的效果[15]。

總之，智庫(kù)協(xié)同創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)各主體的資源的分工、整合和共享，反過來又能夠促進(jìn)各主體協(xié)作和各自領(lǐng)域的發(fā)展，提升平臺(tái)的服務(wù)質(zhì)量，使情報(bào)服務(wù)的發(fā)展走上良性循環(huán)的道路。

4基于協(xié)同理論的智庫(kù)創(chuàng)新情報(bào)服務(wù)體系運(yùn)行保障

基于協(xié)同理論的智庫(kù)創(chuàng)新情報(bào)服務(wù)體系不是長(zhǎng)期獨(dú)立運(yùn)行的，而是需要各方面的因素協(xié)同作用和保障的復(fù)雜過程，完成這一系列的復(fù)雜過程不僅需要服務(wù)體系內(nèi)在的各智庫(kù)加強(qiáng)協(xié)作和創(chuàng)新，更需要內(nèi)外協(xié)同的運(yùn)行保障來保證整個(gè)過程的順利完成。同時(shí)，這些運(yùn)行保障對(duì)于加快智庫(kù)協(xié)同服務(wù)體系構(gòu)建和發(fā)展也是必不可少的。

41政府政策法律保障

政府在智庫(kù)的創(chuàng)新服務(wù)體系中不僅僅是扮演用戶的角色，在此體系中，政府也擁有引導(dǎo)、監(jiān)督和推動(dòng)智庫(kù)創(chuàng)新發(fā)展的重要作用。政府的各種引導(dǎo)政策，能夠推動(dòng)智庫(kù)協(xié)同服務(wù)體系的完善，深化各智庫(kù)間的合作，政府鼓勵(lì)創(chuàng)新也在一定程度上推動(dòng)了各智庫(kù)個(gè)體的發(fā)展和協(xié)同創(chuàng)新服務(wù)體系的構(gòu)建。例如美國(guó)的“先進(jìn)科技戰(zhàn)略計(jì)劃”就是政府大力投入人力和物力來加強(qiáng)科技平臺(tái)建設(shè)和專業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)，使現(xiàn)在美國(guó)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和人才資源優(yōu)勢(shì)得以領(lǐng)先。政府的法律能夠起到保護(hù)和監(jiān)管的作用，保護(hù)各方的合法權(quán)益和智力成果，監(jiān)督各種不法行為，防范出現(xiàn)侵權(quán)和利益分配不均等問題。政府政策法律是基于協(xié)同理論的智庫(kù)創(chuàng)新服務(wù)模式正常運(yùn)行的重要保障，只有政府加強(qiáng)引導(dǎo)和監(jiān)督，智庫(kù)協(xié)同服務(wù)體系才能勇于發(fā)展創(chuàng)新，更好地為用戶服務(wù)。

42溝通信任保障

基于協(xié)同理論的智庫(kù)創(chuàng)新服務(wù)體系的成功運(yùn)行需要在各合作主體間建立溝通信任保障。在智庫(kù)創(chuàng)新服務(wù)體系運(yùn)行過程中，經(jīng)常出現(xiàn)由于信息不對(duì)稱、資源分配不均等原因?qū)е碌馁Y源浪費(fèi)和合作破裂。多方合作難免出現(xiàn)某些個(gè)體自私的行為，這不僅會(huì)影響合作的進(jìn)一步深化，還會(huì)導(dǎo)致信息泄露，嚴(yán)重影響智庫(kù)的服務(wù)質(zhì)量。建立溝通信任保障，首先要做的就是保證在各智庫(kù)之間建立溝通信任關(guān)系，無論是企業(yè)、情報(bào)機(jī)構(gòu)、政府和高校等主體之間都需要及時(shí)溝通，形成良好的信任關(guān)系。只有在智庫(kù)協(xié)同創(chuàng)新服務(wù)體系的運(yùn)行中，彼此具備較高誠(chéng)信水平，才可以使得合作各方實(shí)現(xiàn)信息共享，從而更愿意與其他合作伙伴進(jìn)行溝通和交流，通過知識(shí)共享和技術(shù)轉(zhuǎn)移不斷推進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新，推動(dòng)智庫(kù)行業(yè)整體服務(wù)水平的提升。

43人力資源保障

基于協(xié)同理論的智庫(kù)創(chuàng)新服務(wù)模式發(fā)展過程中，高校和科研院所作為協(xié)同創(chuàng)新科研人才隊(duì)伍的主要供給主體，應(yīng)該從開始就對(duì)智庫(kù)創(chuàng)新服務(wù)所需要的專業(yè)化人才著重培養(yǎng)，制定專門的專業(yè)培養(yǎng)方案，并且為參與智庫(kù)創(chuàng)新服務(wù)體系的專業(yè)化人才提供更多的多模式、實(shí)戰(zhàn)化的實(shí)踐機(jī)會(huì)，或者讓他們作為訪問學(xué)者進(jìn)入國(guó)際知名情報(bào)服務(wù)機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)國(guó)外智庫(kù)服務(wù)的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，以便獲得智庫(kù)發(fā)展的科技前沿理論與技術(shù)，提升智庫(kù)科技創(chuàng)新的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。國(guó)家政府作為智庫(kù)創(chuàng)新服務(wù)資金的主要投入者，應(yīng)在增加科研投入的同時(shí)，更注重對(duì)智庫(kù)科研人才引進(jìn)、吸收和培養(yǎng)的資助，通過社會(huì)廣泛招募、國(guó)外引進(jìn)、高校聘請(qǐng)等方式，為智庫(kù)科技工作者提供必要的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)助，盡最大努力保證智庫(kù)創(chuàng)新服務(wù)的科研人才需求。通過企業(yè)、高校和科研院所的共同努力，建設(shè)一批有遠(yuǎn)見、有能力、有層次、有格局、負(fù)責(zé)任、敢擔(dān)當(dāng)?shù)闹菐?kù)科研人才隊(duì)伍，這也是提高智庫(kù)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的必要保障。

44智庫(kù)創(chuàng)新思想保障

高校和企業(yè)作為協(xié)同創(chuàng)新的兩大主體，應(yīng)該在兩者之間建立一種合作伙伴關(guān)系，使學(xué)生對(duì)當(dāng)前創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的國(guó)內(nèi)外形勢(shì)有清醒認(rèn)識(shí)，在當(dāng)今科技發(fā)展與學(xué)科交叉融合趨勢(shì)下，重大創(chuàng)新已很難在單一領(lǐng)域產(chǎn)生，應(yīng)自覺增強(qiáng)協(xié)同創(chuàng)新的危機(jī)感和緊迫感?，F(xiàn)代智庫(kù)應(yīng)該把建立協(xié)同創(chuàng)新服務(wù)體系作為自己的戰(zhàn)略發(fā)展途徑，把“協(xié)同創(chuàng)新”作為未來發(fā)展的動(dòng)力和源泉，謀求更廣、更深層次的合作，有效整合各自優(yōu)勢(shì)資源，強(qiáng)化創(chuàng)新發(fā)展特色，勇于克服阻礙協(xié)同創(chuàng)新的困難，完善內(nèi)部管理和評(píng)價(jià)機(jī)制，努力使產(chǎn)學(xué)創(chuàng)新的整體合力得以充分匯聚，切實(shí)提升智庫(kù)協(xié)同創(chuàng)新力[16]。

5結(jié)束語

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來給情報(bào)服務(wù)發(fā)展帶了沖擊和新的挑戰(zhàn)，迫切要求我們跟上時(shí)代的步伐去探索情報(bào)發(fā)展新的道路。本文在分析傳統(tǒng)智庫(kù)在大數(shù)據(jù)面前顯現(xiàn)出各方面的不足之后，從用戶需求分析、數(shù)據(jù)處理方法、服務(wù)模式和主體分析這4個(gè)方面入手，協(xié)同現(xiàn)代的高新技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)建立情報(bào)云服務(wù)模式，最后構(gòu)建智庫(kù)協(xié)同的情報(bào)創(chuàng)新服務(wù)體系以滿足各主體的不同需求，同時(shí)促進(jìn)彼此發(fā)展[17]。但是，就情報(bào)服務(wù)的發(fā)展而言，我們還需要更多深入的研究，在服務(wù)體系建設(shè)的廣度、深度、高度和跨度上也需要更多的實(shí)踐性建設(shè)和摸索。總而言之，我國(guó)智庫(kù)建設(shè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代下既面臨挑戰(zhàn)也面臨前所未有的發(fā)展機(jī)遇，我們應(yīng)牢牢抓住發(fā)展機(jī)會(huì)，以現(xiàn)代理念、國(guó)際視野投入到我國(guó)智庫(kù)情報(bào)服務(wù)建設(shè)當(dāng)中來。

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（責(zé)任編輯：陳媛）2018年9月第38卷第9期現(xiàn)代情報(bào)Journal of Modern InformationSep.，2018Vol38No92018年9月第38卷第9期S-O-R視角下社會(huì)化商務(wù)意愿的實(shí)證研究Sep.，2018Vol38No9

收稿日期：2018-05-29