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        任恒:大數據驅動智庫政策研究

        時間:2023-09-14 來源:中國社會科學報 作者:任恒

        在邁向大數據的時代,如何運用大數據提升智庫的資政啟民能力、破解改革發展困境,是新型智庫建設必須面對的焦點難題。隨著大數據時代的到來,大數據技術和應用對各行各業產生了深遠的影響。在政策研究領域,智庫作為重要的智力支持機構,如何充分利用大數據的力量,提升自身的研究能力和咨政建言的質量,成為擺在智庫面前的重要課題。

          價值意蘊

          近年來,中央及地方重大政策和重要規劃的制定、實施和督查,都出現了智庫參與公共政策評估的身影,官方智庫、大學智庫及民間智庫利用各自的優勢發揮了一定的作用。但總的來說,智庫公共政策評估參與程度不高,參與公共政策評估的制度化、規范化、程序化不足,參與公共政策評估的專業性、科學性不夠等情況仍普遍存在。隨著大數據在推動社會進步和經濟發展中的作用日益凸顯,智庫作為政策研究的重要機構,也需要不斷適應和應用新技術,利用大數據的力量來提升研究能力和咨政建言質量。因此,探索大數據驅動新型智庫開展政策研究,對于實現科學決策、推動社會進步具有重要的價值意蘊。

          其一,大數據提升智庫政策研究的預測能力。大數據是如何未卜先知的呢?首先,必須有“現在”足夠海量的用戶行為數據,數據量越大,就越有參考價值,準確度就越高。其次,對用戶“過去”紛繁的行為數據進行分類和總結,形成經驗和智慧,為大數據的分析和處理提供可靠的邏輯。最后,通過大數據的智能分析和深層挖掘,得出未來預判,這就是大數據最具備價值的產出。由于數據具有共性和普遍性,智庫獲取數據進行分析,能得知群眾和社會的需求,以便增強社會管理服務水平,滿足國家發展的需求。隨著改革的深入、利益格局的調整和社會結構的變化,影響經濟社會穩定的新舊矛盾疊加,對決策服務的前瞻性、預見性、及時性都提出了更高的要求,需要智庫發揮更多的功能和作用。大數據分析技術讓智庫研究者能夠得到對社會問題更加精確的描述,以及對問題原因更加精細的分析,從而提出更加精準有效的對策建議。智庫及時抓取數據,向下交流,深入實際和基層調查研究,抓住公眾決策問題,最終把握科技發展大勢、判斷世界科技革命新方向,為國家科技決策提供準確、前瞻、及時的建議。

          其二,大數據革新智庫資料收集的方式方法。傳統智庫進行項目研究時,多依靠統計分析數據和調研問卷數據,這些數據獲取困難、研究周期長并且時效性較差,還容易受數據雜音的影響;而大數據分析能夠更好地展示數據的深度價值。智庫為了滿足需要會更注重原始數據的積累,推動多領域的大數據資源庫建設,有利于互聯網和多媒體工具的融合,實現多元合作共享,優化智庫的工作模式。加強數據庫建設,基于多源數據或情報,利用情報分析方法與工具進行高度密集型智力輸出,信息分析和整合能力是智庫生存和發展的重要前提和保障。智庫所需數據的采集途徑主要包括權威機構發布數據、國家和地區統計數據等。在實際的智庫活動中,智庫在獲取多源數據后,需要對這些異構數據進行質量控制、存儲、組織、轉化、關聯和可視化分析等綜合性處理。

          其三,大數據增強智庫研究的效率和公信力。為了提高智庫研究的公信力,智庫研究必須借助于可視化分析、機器學習、智能識別系統等復雜的大數據分析技術和專門的數據分析工具,對海量數據展開全面采集和完整描述,對大數據樣本進行系統分析的典型提取。隨著我國綜合國力的提升和發展階段的轉變,決策所面臨的現實情境日益復雜,需要考慮的因素越來越多,要達到的要求越來越高。新型智庫在提供決策服務時,要面向中國特色社會主義的實際,發現現實生活中的問題,在實踐中創造經驗和理論,既可解決實際問題,也可以更好地解決理論問題,推動社會發展。大數據為智庫建設提供精確的信息來源,人類社會近乎所有的行為信息、交易數據等都會被大數據平臺全過程、全方位記錄,有效避免因信息差而衍生劣質服務,協助智庫科學服務、精準服務。

          可行方略

          大數據驅動新型智庫開展政策研究需要重塑發展理念、革新調查方式及創新引才理念,建立多元的數據獲取渠道,提高數據分析能力,強化數據共享與開放,加強跨學科研究與融合,加強新型智庫政策研究的前沿性和創新性。

          首先,重塑發展理念,從傳統思維向大數據思維轉變。智庫要及時跟蹤研究全球范圍內的新趨勢、新問題,需要大量翔實的數據和充分的證據為基礎。無論是分析形勢還是做出決策,抑或是破解發展難題和涉及群眾利益問題,都需要專業思維、專業素養、專業方法。傳統智庫要打破經驗式研究范式,打破傳統的“閉門造車”模式,創新智庫大數據思維,充分匯集各方智慧,積極發揮互聯網和大數據的功能。從數據驅動角度出發,智庫需要將數據作為研究的核心,利用大數據技術,通過收集、分析和挖掘大量的數據來發現問題的本質和深層次的規律。從問題導向出發,智庫需要將問題作為研究的核心,通過大數據技術,深入挖掘和分析問題的本質和背后的原因,從而提供更加準確的解決方案。從跨學科合作角度出發,智庫需要跨學科合作,將各領域的知識和技術相結合,通過大數據技術對問題進行深度分析和研究。從智能化技術角度出發,智庫需要利用人工智能、自然語言處理、機器學習等智能化技術,通過自動化和智能化的方式,提高研究的效率和準確性。從創新型服務角度出發,智庫需要提供更具創新性和個性化的服務,通過大數據技術,為用戶提供個性化的研究和咨詢服務,從而更好地滿足用戶需求。

          其次,革新調查方式,通過大數據創新研究方法和研究手段。隨著數字時代的到來,數據驅動給傳統社會科學研究領域帶來了研究方法與范式革命,也為中國特色新型智庫建設帶來了新機遇。大數據技術可以幫助智庫改進研究方法和研究手段,使其更高效、更準確、更深入地研究問題。一是數據可視化,智庫通過可視化工具將大數據轉換為圖形化的形式,以便更好地理解和分析數據,并且幫助研究人員發現數據中的模式、趨勢和關系,從而提高研究的效率和準確性。二是自然語言處理,智庫通過自然語言處理技術來分析和理解文本數據,包括對文本內容、情感、主題等進行分析,從而更好地理解人類行為和想法。三是機器學習,智庫利用機器學習算法對大數據進行分類、聚類、預測等分析,從而挖掘數據中的有用信息和知識,幫助研究人員更好地解決問題。四是網絡分析,智庫通過網絡分析技術來研究人類社會網絡和組織結構,包括社交網絡、企業組織結構、政治組織等,從而幫助研究人員更好地理解人類社會的運作和行為。五是多源數據融合,智庫將多種數據源融合起來,如社交媒體數據、移動數據、傳感器數據等,從而更好地理解人類行為和社會現象,提高研究的準確性和深度。

          最后,創新引才理念,著重培養新型智庫人才。我國缺乏智庫領軍人物和杰出人才,官方智庫的人才引進、激勵機制、經費管理等與智庫建設需要相脫節,公共性有待提高。建立智庫人才的培養機制,制定智庫人才的機制政策,包括人才流動、復合型人才培養、人才激勵等政策,有利于形成智庫人員專業能力提升的組織形式和管理模式。在“互聯網+”時代,對于人才的管理要有一個開放的理念,每個智庫不可能盡攬天下英才,因此,需要改變傳統觀念,建立留住機制和流動機制。目前,隨著大數據產業的發展,各行各業已出現大量與大數據相關的職位,如首席數據分析師、大數據工程師、大數據研究員等。只有具備熟悉大數據技術、掌握大數據方法、開展大數據精準分析的專門大數據人才,才能夠展現智庫研究的專業化水平,提高智庫研究成果的質量和水平,最終服務國家重大戰略需求。

         ?。ㄗ髡呦瞪钲诖髮W社會科學學院副院長、特聘副研究員)

        (編輯:管理員003)
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