大數據背景下智庫情報的服務創新

張海濤 張念祥 王丹 張會然

〔摘要〕[目的/意義]針對大數據時代對智庫發展帶來的沖擊與挑戰，構建適應現代智庫運行的情報服務體系，能夠提升智庫的情報服務水平，同時為我國智庫的整體發展提供一定指引。[方法/過程]本文基于協同理論視角，在大數據背景下通過對傳統用戶需求分析、數據處理方法、服務模式和智庫主體這4個方面的分析，認為現代智庫的服務運作應協同現代科學技術、創新服務模式。[結果/結論]本文最后構建了基于協同理論的智庫情報創新服務體系，智庫通過此服務體系不僅可以更好地滿足用戶日益增長的需求，而且能夠形成一種用戶和智庫監督互利的關系，從而促進我國智庫的整體發展。

〔關鍵詞〕大數據；智庫；情報；創新服務；協同理論

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.09.009

〔中圖分類號〕G2528〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕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（Think Tank），又可以稱為智囊團、思想庫和顧問班子等，是指專門從事開發性研究的咨詢研究機構，其主要任務是提供咨詢，為決策者提出各種設計、獻計獻策；反饋信息，對實施方案追蹤調查研究，把運行結果反饋到決策者那里，便于糾偏和改進；進行診斷，根據現狀研究產生問題的原因，尋找解決問題的癥結；預測未來，從不同的角度運用各種方法，提出各種預測方案供決策者選用。智庫作為重要的智慧生產機構，是一個國家思想創新的泉源，也是一個國家軟實力和國際話語權的重要標志[1]。我國的智庫發展起步較晚，與國外權威大型智庫相比，在建設經驗、研究效率和創新能力上有待提高，而隨著大數據時代的到來和科技的不斷發展，現代智庫的發展也面臨著新的機遇和挑戰。

2016年5月，中共中央總書記、國家主席習近平在全國科技創新大會上提出：“要加快建立科技咨詢支撐行政決策的科學科技決策機制，加強科技決策咨詢系統，建設高水平中國特色新型智庫。”[2]而從現實來看，我國智庫建設存在服務主體與客體信息封閉和溝通不暢、數據分析挖掘不夠深入、服務方式單一、研究力量分散、服務人員專業素養和創新能力不足等問題，因此要整合各方智庫機構的資源優勢和服務能力，形成“集群效應”，實現跨學科、跨領域、跨機構的協同創新性研究，以更好地服務于決策。換句話說，就是要在協同創新視野下進行更加有效的智庫情報服務[3]。本文在大數據背景下，基于協同的理論方法，在智庫情報的用戶需求分析、數據處理方法、服務模式以及服務主體這幾個方面進行協同創新以改進現代智庫的整體服務模式，并提出適合現代智庫發展的四個運行保障，使現代智庫能夠更好地滿足用戶對于情報日益增長的需求。

2018年9月第38卷第9期現代情報Journal of Modern InformationSep.，2018Vol38No92018年9月第38卷第9期大數據背景下智庫情報的服務創新Sep.，2018Vol38No91本研究的理論基礎

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

因此，協同理論倡導主體多元化、合作方式協同化等理念，強調多種資源的協同整合，追求資源利用價值和服務質量的最大化，為智庫在情報的服務模式上提供了理論依據，最終達到“1+1>2”的效果[5]。當前智庫的信息化建設日益推進，智庫決策已經從傳統“拍腦袋”式的經驗決策逐步向以數據資源為驅動的更加準確、科學的決策方式轉變。大數據的出現和科學技術的快速發展給現代智庫發展帶來了一定的沖擊和挑戰，但同時也帶來了新的發展機遇，現代智庫在信息收集和用戶需求的分析上需要協同自身和外部環境做出與用戶戰略目標相融合的決策支持情報；在信息處理上能夠協同數據挖掘技術等發現數據潛在價值，讓“數據說話”；在服務方式上協同現代科學技術和互聯網實現遠程服務等多樣的服務方式。本文認為，在大數據環境下，協同理論是實現從用戶發展戰略的需求分析、數據信息挖掘、服務方式以及各服務主體協作等方面智庫情報服務模式創新的重要理論基礎，也是實現智庫信息資源共建共享，提高我國智庫整體服務質量的重要保障。

2傳統智庫與大數據背景下現代智庫情報服務分析

我國智庫相對于西方國家而言起步較晚，實力較弱，在2014年的《全球智庫報告》中排名前100的智庫中國僅有6家，在TOP10中則沒有一家中國智庫。因此，隨著大數據時代的到來，我們有必要分析中國傳統智庫的服務和發展之路，“取其精華，去其糟粕”，爭取在大數據時代的“東風”之下，能夠直面其帶來的影響和挑戰，實現我國智庫快速穩步發展。

21傳統智庫的情報服務分析

在傳統智庫的服務當中，服務的主體主要包括政府的信息服務部門、高校智庫、專業的咨詢公司和企業自身的相關情報部門。這些服務主體所提供的服務內容、服務質量和服務模式也各不相同，在運行過程當中凸顯出以下幾個特點：

1）對于提供外包服務的專業的情報研究部門來說，它能夠為用戶提供有針對性的情報服務，能更好地適應當前用戶企業，但是目前這樣的情報服務部門還是存在服務內容單一、費用較高、外包服務很難提供長期的持續性規劃服務以及非常敏感的情報安全等問題。

2）對于政府和專業的咨詢公司這樣的智庫來說，用戶可以從政府的官方平臺、行業協會中獲得政策性、宏觀性等關于競爭環境和競爭策略的情報信息，但是對企業來說缺乏至關重要的競爭對手的情報信息。雖然這種模式服務范圍廣，容易獲得，但是服務質量一般、信息不夠具體、缺乏針對性和個性化。

3）企業自身的情報部門通過對自身企業的狀態信息進行收集和分析，最后得出的情報服務需求主體是企業的決策管理層，這種模式能夠使收集的信息更加的全面、真實和有針對性。但是這種服務模式需要在企業內建立專門的情報部門，而且對設備和專業人才的投入資金較高，一般的企業難以承擔這樣的投入[6]。

22大數據背景下對現代智庫情報服務的發展要求

大數據是以互聯網為代表的第四次工業革命的重要產物，影響著人們生活的方方面面。在大數據時代，現代智庫所面臨的信息環境也更加復雜，高新技術的不斷涌現也要求智庫的發展要與時俱進、不斷創新。所以，大數據的出現對智庫情報在用戶需求分析、數據處理方法、服務模式和服務主體上都產生了重大影響，同時也對其發展提出了新的要求。

221對智庫在用戶需求分析上的影響和要求

隨著經濟的快速發展和企業信息化建設的不斷推進，網絡大數據已經成為現代企業不可或缺的資源，相比傳統的紙質文檔，大數據大量、多樣和虛擬的特性使智庫在用戶信息獲取上難度增加。同時，傳統智庫的服務內容已經不能滿足現代企業的發展需求，現代企業更需要的是結合自身發展現狀、既能解決眼前問題又能融合企業遠期發展戰略目標的決策支持情報信息。因此，智庫在分析用戶需求時應協同分析用戶具體問題和用戶戰略目標，使情報產品能夠具有針對性和長期有效性。

222對智庫數據處理方法上的影響和要求

在大數據時代，信息資源已經不僅僅局限于文本文獻，以互聯網為載體的網絡信息資源呈現形式更加的多樣化，既有圖片和文字，又有音頻和視頻等類型。因此，現代智庫在數據處理上就要有所改變，尤其在信息的收集、分析、挖掘和服務等方面更要提高處理效率和準確率，協同互聯網云計算、人工智能等大數據處理技術手段來提高服務效率和服務質量。與此同時，現代智庫也可以建立自己的專業數據庫以更好地開展專業化信息資源研究和決策服務，讓決策成為以數據為支撐的科學決策[7]。

223對智庫服務模式上的影響和要求

在互聯網信息時代，服務主體可以充分利用網絡的優勢來消除地域、時間等障礙，為更多的用戶提供更加專業化的信息咨詢服務。同時，也可以針對不同的用戶提供個性化的在線服務，以減少人員交通等成本開銷。網絡也是一種宣傳手段，能讓更多的用戶知道智庫的業務和產品。另外，基于協同的理論，各服務主體可以聯合設立網絡服務平臺，實現信息的共享，讓用戶得到最準確、最全面、最有價值的情報資源，同時這也有利于智庫之間相互交流、互相學習，促進我國智庫的整體發展。

224對智庫服務主體的影響和要求

大數據的首要特征之一就是“大”，這也就意味著服務主體要對大量的信息進行收集、分析和處理。因此，服務主體首先要有相應的設備、技術方法和情報人員來從大量的低價值密度的數據中挖掘出有價值的情報信息。其次，服務主體的研究人員要從過去“拍腦袋”時的經驗判斷轉為以大量數據分析和總結為主的科學決策，這就對研究人員的專業素養提出了更高的要求。最后，各服務主體要在競爭中重視信息的共享，發揮各自的優勢，取長補短，使各機構能夠協同合作形成情報服務體系來應對大數據帶來的各種挑戰。

3協同理論視角下的智庫情報服務創新

在當今互聯網和大數據環境下，傳統的智庫情報服務已經越來越不能適應現代社會發展的需要。因此，現代智庫就需要運用現代的理論和技術對傳統智庫服務進行升級，實現智庫情報服務的創新。本部分是在協同理論視角下，針對傳統智庫在用戶需求分析、數據處理方法和服務模式這幾方面上進行協同創新研究，最后構建適應當前社會發展需求的現代智庫情報服務體系。

31協同理論視角下智庫對用戶需求分析創新

現代智庫在了解企業用戶發展目標和發展需求時，不僅要解決企業眼前出現的實際問題和需求，更要協同考慮內外部因素、兼顧用戶企業近期目標和遠期目標，保證既能解決眼前的實際問題，又要有發展的持續性。同時依據協同理論，要使需求分析與企業的戰略目標協同相融合，以達到整體的放大效應，使情報決策真正解決用戶的實際問題。圖1協同用戶戰略需求分析

311企業自身信息分析

企業自身的信息主要集中在內部資源和競爭策略上，主要包括產品、客戶、工藝技術和市場營銷。產品指現有產品的性能、價格、質量、競爭優勢和發展空間等；客戶指現有的合作或零售買家的銷售數據、反饋數據和買家需求等；工藝技術是企業的核心競爭力，主要包括工藝流程、技術優勢和產品檢測等；市場營銷主要涉及銷售渠道、銷售模式以及售后服務等[8]。

312企業外部情報分析

外部情報信息主要圍繞在競爭環境和競爭對手上。競爭環境分析的主要方面指目前企業所處的行業發展趨勢、國家政策、經濟大環境、科技創新等；競爭對手情報分析指企業對手的產品、工藝技術、營銷模式、戰略目標、用戶群體、研發方向和管理人員的分析調查。

313近期目標分析

近期目標分析需求指解決企業當前遇到的現實問題以及實現遠期目標的方式和途徑。企業當前的問題包括企業現在的設備工藝升級改造、技術路線、新產品開發、營銷方向、成本控制、定價策略等；另一方面確立近期的目標是為實現遠期目標做鋪墊，比如維護好合作伙伴的關系、選拔儲備技術人才等，著眼于未來，為企業的發展方向做提前的準備。

314遠期目標的分析

企業遠期目標主要指產品目標、業務目標和發展戰略目標。產品目標確立企業未來產品研發的技術方向、技術投資、生產流程創新、產品更替等；業務目標主要指企業未來的營銷模式、平臺、市場定位、業務投資和所要面向的用戶群體等；戰略目標主要還是對以上營銷和運營的宏觀表達，可以包括企業未來的發展類型、與其他企業長期的戰略合作、人才聯合培養等。

32協同理論視角下智庫數據處理方法創新

大數據的大量和多樣的特性決定了現代智庫對數據的分析不能局限于傳統的人工處理方法，因而現代智庫在數據信息分析上也要緊貼時代前沿，運用現代高新技術和處理方法來提高信息分析效率和準確度。本部分主要研究在數據處理過程中協同運用數據挖掘技術，同時為了提高效率把人工智能技術協同運用到信息分析的數據挖掘過程中。

在情報的信息分析過程當中，數據挖掘是其重要環節。數據挖掘（Data Mining，簡稱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、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的，人們事先不知道的、有用的信息和知識的過程[9]。數據挖掘過程包括很多階段，但總體來說可以分為3個階段：準備階段、數據挖掘階段、結果評價階段（如圖2所示）。

圖2數據挖掘過程

1）準備階段：將原數據經過數據集成、選擇形成目標數據，縮小數據處理的總體范圍，然后將目標數據進行預處理，常見的數據預處理方法包括：數據清洗、數據變換和數據歸納等。預處理之后就基本完成了數據的準備階段。

2）數據挖掘階段：確定了要挖掘的數據之后，根據挖掘的知識類型進行分類、聚類和關聯，然后選擇合適的挖掘算法進行數據挖掘工作，最后會形成一個數據模式。

3）結果測評階段：數據挖掘本身就是一個發現知識的過程，這一階段，經過對這些數據的整合、剔除等操作，形成知識以適合用戶的需求。如果在測評過程中發現模式方法或者結果不符合用戶需求，就要重復以上步驟。總而言之，數據挖掘是一個循環往復的過程。

但是，數據挖掘具體操作過程還是相對復雜，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單、更準確的工具來輔助實現機器數據挖掘的功能，同時這也是信息處理過程數字化、智能化的進程。現代科技飛速發展，人工智能技術也越來越成熟，所以協同人工智能技術實現數據挖掘的功能是一項創新。人工智能（Artificial Intelligence）是計算機學科的一個分支，但是其本身又涵蓋了心理學和哲學等學科，人工智能應用廣泛，潛力無限，被認為是21世紀三大尖端科技之一。人工智能技術不僅可以應用在數據信息的搜集上，而且在數學邏輯推演，算法優化上也大有可為，數據挖掘與人工智能在知識表示、知識表現等方面是有共性的，我們完全可以利用人工智能技術更好的用戶交互性來實現數據挖掘的功能。

圖3人工智能與數據挖掘的聯系

在計算機技術不斷發展的今天，我們完全可以利用計算機強大的計算能力實現人工智能在數據挖掘方面的應用。我們可以把復雜的數據挖掘技術和處理過程打包成一個運用人工智能控制的軟件，通過簡單明了的人機交互實現復雜的功能，使現代智庫的人員在不掌握數據挖掘技術時也能夠完成相應的數據處理操作，在節省了人員成本和時間的同時，還提高了數據處理的效率和準確性。

33協同理論視角下智庫服務模式創新

基于協同理論的智庫情報服務模式創新就是“互聯網+智庫情報”的服務模式，將“互聯網+”的三大特征要素（生產要素、基礎設施、服務模式）融入智庫情報服務的整個活動過程中，以此推動了情報服務的創新發展。如圖4所示，在整個情報處理的過程中，“互聯網+”的三大特征要素無處不在，情報根據競爭決策的需求，應用人工智能和云計算等技術手段，對大數據資源進行數據的采集篩選和分析研究，最終將情報產品通過創新的服務模式，傳送到用戶與決策者手中。圖4“互聯網+”與情報服務融合

331大數據成為主要的生產要素

在互聯網時代，信息的呈現方式有很多種，而情報就是從大量、低價值密度、結構化和非結構化數據中挖掘出對用戶有用的情報信息，怎樣讓大數據產生價值，是“互聯網+”的主題；怎樣從大數據中篩選和挖掘出對用戶有用的情報信息是情報的主題[10]。因此，對于“互聯網+”和情報來說，大數據資源是一個共同的機遇，智庫主體利用“互聯網+情報”來應對大數據實現現代智庫的情報服務是必然選擇。

332“互聯網+”基礎設施帶來的發展機遇

“互聯網+”的基礎設施也是信息技術發展的成果，比如我們經常講到的云計算、物聯網、云端、終端等。也正是因為這些基礎設施的蓬勃發展造就了大數據和大數據時代。信息技術的不斷創新發展使用戶終端得到了普及，這就產生了海量的數據資源。而云技術的發展使這些數據可以得到存儲、采集，云計算可以讓我們遠程運用高新專業設備對這些數據進行分析和挖掘。因此，互聯網時代各種基礎設施的成熟使我們對數據的處理有了工具，智庫在情報的處理過程中就可以利用這些技術手段來應對大數據帶來的挑戰。

333創新情報云服務模式

情報云服務主要是以SaaS（Software as a Service）模式展開進行的[11]。SaaS是一種通過Internet提供軟件的模式，智庫服務主體將自己的應用程序設置在自己的服務器上，然后通過互聯網面向用戶提供情報服務，用戶可以根據自己的需求有選擇性的選取需要的信息服務，這種SaaS服務模式首先對于智庫主體來說他們通過收取一定的租用費用可以實現跨地域、全天候的服務，甚至可以通過下載專業數據庫實現離線服務。另一方面對于用戶來說，他們不用再專門設立情報部門，也不用購買價格昂貴的軟件，這樣就會節省用戶維護軟件的成本和設置情報部門以及雇傭情報人員的成本，他們可以通過及時的在線服務實現原有情報部門的功能，降低了獲取情報信息的門檻，對中小企業來說SaaS是實現獲取情報服務的最好途徑[12]。而建設基于SaaS的云服務平臺就是運用SaaS進行大數據和用戶需求的收集、分析和存取，但是基于SaaS的云服務平臺又不僅僅局限于應用軟件提供的服務，還有人工情報服務，這就形成了“云服務+人工情報服務”的創新云平臺情報服務模式（見圖5），在此模式中，對服務器的日常維護和管理是由情報服務平臺的管理人員進行控制，而對數據云層的使用主要是針對需求用戶，智庫情報分析人員主要是提供在線情報服務。云平臺可以利用云計算等新興技術實現對數據更準確、更高效的情報信息挖掘，得出更全面、有價值的情報信息，同時結合人工情報服務形成針對不同用戶需求的情報服務和產品，更有利于支持決策[13]。

圖5“云服務+人工情報服務”模式框架

34基于協同理論的智庫情報創新服務體系

現階段，我國的智庫類型主要是國家政府智庫、高校智庫、企業情報部門和專業的情報商業服務機構。但是，從實踐來看卻存在以下問題：首先，當前我國的智庫發展水平不一、情報與需求脫節。國家政府智庫和高校智庫雖然獲得國家支持力度大，研究人員也相對較多，但其情報決策過于宏觀或者難以貼近現實解決用戶面臨的實際問題，而企業情報部門和專門的情報機構雖然能夠面向用戶或決策管理層解決當前遇到的問題，但是其生存競爭壓力和專業人員短缺的問題日益突出，因而難以快速發展。其次，在大數據和信息時代，許多的問題需要進行跨學科、跨領域、跨部門的合作研究，單一的智庫難以分析出全面、準確的情報信息，同時用戶需求的不斷提升，而各智庫之間又缺乏必要的聯系、合作和對接，無法實現各智庫之間的協同創新以滿足用戶的需求。最后，在大數據低價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，但在互聯網的飛速發展之下，某些大型互聯網商業企業（比如阿里巴巴、京東等）、搜索引擎公司（比如百度、搜狐等）等企業往往掌握很多專業領域的大數據資源，他們有自己的數據庫和服務器，有一套完備的大數據處理系統。所以在智庫與智庫之間協同的基礎之上，能夠把這些大型互聯網企業并入到智庫協同的創新服務體系當中就能使智庫情報服務更加高效便捷。這樣不僅能夠獲得共享及時、有價值的大數據資源，而且能夠形成更加全面的智庫協同的創新服務體系。

因此，有必要在協同創新視野下構建智庫情報服務體系。構建面向決策的基于協同理論的智庫創新情報服務體系可以促使智庫知識生產創新與集成更加專業化和規范化，對于提升智庫情報資源利用的效率（信息流通內容、信息傳遞渠道、信息傳播質量等）、滿足政府日益增加的智庫支持決策需求起著非常關鍵的作用。

結合智庫情報服務的功能定位，筆者初步構建了基于協同理論的智庫創新情報服務體系的基本框架（見圖6）。

1）智庫創新情報服務體系的三大主體分析

智庫創新的情報服務體系主要包含三大主體，第一部分主體是以國家政府智庫、高校智庫為代表的官方智庫和以政府情報部門、專門的情報服務機構為代表的民間智庫，這一主體是整個智庫創新服務體系的核心，是面向用戶創新平臺的根本組成部分；第二部分主體是上文提到的擁有大量大數據資源的互聯網企業，它們掌握的數據資源能夠為智庫服務體系更好的服務用戶提供數據基礎，進而能夠提升智庫的服務質量和效率；最后一部分主體是用戶主體，包括企業、社會和政府等，用戶主體不僅僅是需求主體，他們作為情報的消費者，對情報產品的使用意見和反饋在一定程度上促進著智庫的創新和發展，起到一定的指向作用。以上的三部分主體單獨存在都無法發揮自己潛在的價值，因而將這幾部分主體聯系起來，彼此相互依賴、相互滲透形成體系就能夠達到“1+1+1>3”的效果。圖6基于協同理論的智庫創新服務體系框架

2）智庫協同創新平臺

智庫協同創新平臺不僅僅是一個服務用戶的平臺，更是一個實現了跨學科、跨領域、跨機構的信息服務平臺，在此平臺上能夠實現信息資源的共享、情報信息的服務、情報學科的研究交流等，而且在智庫與用戶、智庫與智庫、智庫與政府之間能夠實現溝通、監督和相互促進的作用[14]。在平臺的建設過程當中需要注意的是要做好用戶需求、智庫情報服務和政府社會之間的統籌安排，能夠實現信息的互通。其次，針對不同主體要實現個性化和可視化的服務，讓平臺的信息使不同的主體易于理解接受。在此平臺下，官方智庫、民間智庫、互聯網企業和用戶這三大主體發揮各自的優勢，滿足彼此的需求，同時又能夠找到共性的東西實現彼此之間的協同創新，以達到共贏的效果[15]。

總之，智庫協同創新服務平臺能夠實現各主體的資源的分工、整合和共享，反過來又能夠促進各主體協作和各自領域的發展，提升平臺的服務質量，使情報服務的發展走上良性循環的道路。

4基于協同理論的智庫創新情報服務體系運行保障

基于協同理論的智庫創新情報服務體系不是長期獨立運行的，而是需要各方面的因素協同作用和保障的復雜過程，完成這一系列的復雜過程不僅需要服務體系內在的各智庫加強協作和創新，更需要內外協同的運行保障來保證整個過程的順利完成。同時，這些運行保障對于加快智庫協同服務體系構建和發展也是必不可少的。

41政府政策法律保障

政府在智庫的創新服務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、監督和推動智庫創新發展的重要作用。政府的各種引導政策，能夠推動智庫協同服務體系的完善，深化各智庫間的合作，政府鼓勵創新也在一定程度上推動了各智庫個體的發展和協同創新服務體系的構建。例如美國的“先進科技戰略計劃”就是政府大力投入人力和物力來加強科技平臺建設和專業技術人才的培養，使現在美國的技術優勢和人才資源優勢得以領先。政府的法律能夠起到保護和監管的作用，保護各方的合法權益和智力成果，監督各種不法行為，防范出現侵權和利益分配不均等問題。政府政策法律是基于協同理論的智庫創新服務模式正常運行的重要保障，只有政府加強引導和監督，智庫協同服務體系才能勇于發展創新，更好地為用戶服務。

42溝通信任保障

基于協同理論的智庫創新服務體系的成功運行需要在各合作主體間建立溝通信任保障。在智庫創新服務體系運行過程中，經常出現由于信息不對稱、資源分配不均等原因導致的資源浪費和合作破裂。多方合作難免出現某些個體自私的行為，這不僅會影響合作的進一步深化，還會導致信息泄露，嚴重影響智庫的服務質量。建立溝通信任保障，首先要做的就是保證在各智庫之間建立溝通信任關系，無論是企業、情報機構、政府和高校等主體之間都需要及時溝通，形成良好的信任關系。只有在智庫協同創新服務體系的運行中，彼此具備較高誠信水平，才可以使得合作各方實現信息共享，從而更愿意與其他合作伙伴進行溝通和交流，通過知識共享和技術轉移不斷推進協同創新，推動智庫行業整體服務水平的提升。

43人力資源保障

基于協同理論的智庫創新服務模式發展過程中，高校和科研院所作為協同創新科研人才隊伍的主要供給主體，應該從開始就對智庫創新服務所需要的專業化人才著重培養，制定專門的專業培養方案，并且為參與智庫創新服務體系的專業化人才提供更多的多模式、實戰化的實踐機會，或者讓他們作為訪問學者進入國際知名情報服務機構學習國外智庫服務的先進經驗，以便獲得智庫發展的科技前沿理論與技術，提升智庫科技創新的國際競爭力。國家政府作為智庫創新服務資金的主要投入者，應在增加科研投入的同時，更注重對智庫科研人才引進、吸收和培養的資助，通過社會廣泛招募、國外引進、高校聘請等方式，為智庫科技工作者提供必要的經濟補助，盡最大努力保證智庫創新服務的科研人才需求。通過企業、高校和科研院所的共同努力，建設一批有遠見、有能力、有層次、有格局、負責任、敢擔當的智庫科研人才隊伍，這也是提高智庫綜合競爭力的必要保障。

44智庫創新思想保障

高校和企業作為協同創新的兩大主體，應該在兩者之間建立一種合作伙伴關系，使學生對當前創新競爭日趨激烈的國內外形勢有清醒認識，在當今科技發展與學科交叉融合趨勢下，重大創新已很難在單一領域產生，應自覺增強協同創新的危機感和緊迫感。現代智庫應該把建立協同創新服務體系作為自己的戰略發展途徑，把“協同創新”作為未來發展的動力和源泉，謀求更廣、更深層次的合作，有效整合各自優勢資源，強化創新發展特色，勇于克服阻礙協同創新的困難，完善內部管理和評價機制，努力使產學創新的整體合力得以充分匯聚，切實提升智庫協同創新力[16]。

5結束語

大數據時代的到來給情報服務發展帶了沖擊和新的挑戰，迫切要求我們跟上時代的步伐去探索情報發展新的道路。本文在分析傳統智庫在大數據面前顯現出各方面的不足之后，從用戶需求分析、數據處理方法、服務模式和主體分析這4個方面入手，協同現代的高新技術和互聯網建立情報云服務模式，最后構建智庫協同的情報創新服務體系以滿足各主體的不同需求，同時促進彼此發展[17]。但是，就情報服務的發展而言，我們還需要更多深入的研究，在服務體系建設的廣度、深度、高度和跨度上也需要更多的實踐性建設和摸索。總而言之，我國智庫建設在大數據時代下既面臨挑戰也面臨前所未有的發展機遇，我們應牢牢抓住發展機會，以現代理念、國際視野投入到我國智庫情報服務建設當中來。

參考文獻

[1]智囊團[EB/OL].https：//0x9.me/a9zAr，2018-03-12.

[2]萬勁波.完善國家科技創新決策咨詢制度[N].光明日報，2016-06-08，（16）.

[3]陳勁，陽銀娟.協同創新的理論基礎與內涵[J].科學學研究，2012，30（2）：161-164.

[4]畢建新，黃培林，李建清.基于協同理論的高校協作服務模式探索——以東南大學為例[J].中國高校科技，2012，（4）：14-15.

[5]杜慰純，李斌，趙臻.基于協同理論實現多校區圖書館信息服務集成——以北京航空航天大學為例[J].大學圖書館學報，2012，30（5）：90-93.

[6]顧濤.基于大數據的競爭情報協作分析研究[J].情報科學，2013，31（12）：114-118，135.

[7]王海艷，曹麗英，邵喜武.大數據時代下的地方高校教育智庫建設研究[J].情報科學，2015，33（6）：76-80.

[8]史敏，羅建，侯峻，等.面向企業創新戰略的協同情報服務模式與實踐——基于某生物醫藥企業情報服務的實踐分析[J].情報理論與實踐，2016，39（12）：109-113.

[9]朱永武.基于數據挖掘的企業競爭情報系統[J].現代情報，2005，（6）：168-169，172.

[10]劉如，吳晨生，李夢輝.大數據時代科技情報工作的機遇與變革[J].情報理論與實踐，2015，（6）：35-39.

[11]Tsai Wei Tek，Bai Xiao Ying，Huang Yu.Software-as-a-service（SaaS）：Perspectives and Challenges[J].Science China（Information Sciences），2014，57（5）：5-19.

[12]張碩.中小企業競爭情報服務中的用戶模型研究[D].大連：大連理工大學，2010：14.

[13]俱曉蕓.基于云計算的企業情報力構建方式探析[J].科技情報開發與經濟，2013，（17）：119.

[14]李綱，李陽.面向決策的智庫協同創新情報服務：功能定位與體系構建[J].圖書與情報，2016，（1）：36-43.

[15]鄭榮，劉永濤，彭玉芳.協同學視角下的競爭情報聯盟構建研究[J].情報科學，2013，31（8）：27-31.

[16]藍曉霞.美國產學研協同創新保障機制探析[J].高等工程教育研究，2014，（4）：146-151.

[17]黃秀滿.大數據環境下的圖書館競爭情報服務發展對策研究[J].圖書與情報，2016，（1）：80-84.

（責任編輯：陳媛）2018年9月第38卷第9期現代情報Journal of Modern InformationSep.，2018Vol38No92018年9月第38卷第9期S-O-R視角下社會化商務意愿的實證研究Sep.，2018Vol38No9

收稿日期：2018-05-29