新型研發機構監測系統模型構建與機制設計

任志寬，龍云鳳

（廣東省科學技術情報研究所，廣東廣州 510033）

動態監測是過程管理研究的一個重要內容,也是企業或研發組織實施研發管理過程再造的重要手段［1-3］。新型研發機構的創新成果和技術方向具有原創性、前沿性、顛覆性特點［4］，需要根據市場和用戶實際需求，對研發過程中的技術信息、實驗過程、知識流動等數據進行監測，掌握不同階段新型研發機構發展情況，有效識別出成長性技術，實現財政資金、市場資本的精準對接，縮短過去財政資金扶持過程與技術突破的時間差，適時采取策略推進技術成果產業化。然而，由于新型研發機構對情報有預見性、前瞻性需求，要求系統具備全局性搜索、精準性識別、準確性預測等特性，但傳統信息監測工具大多處于半自動狀態，無法達到技術預測與市場前景預測的目的，信息采集與分析也主要取決于系統設計人員對專業技術的認識和了解，這影響了動態監測的效果。因此，研究與開發新型研發機構動態監測系統意義重大。本文基于數據挖掘、數據庫管理、網站設計等技術，針對科技信息非結構化、無語義描述等特點，從大規模、無規則、意義模糊的數據源中挖掘潛在有價值信息，提出對技術和市場上相關大數據進行管理的解決方案，保障對任何對信息資源進行完整性、可應用、針對性篩選與采用，建立動態監測模塊、深度分析模塊和功能響應模塊3 個子模塊，設置控制閥值，實現精準和及時高效的最優；然后，從人機交互角度提出新型研發機構動態監測系統的運營機制、資源配置機制和安全管理機制，提高數據使用與對接效率，促進系統具備智能化和人性化熱點。

1 研究現狀

1.1 關于新型研發機構的研究

近年來，對新型研發機構的研究成果越來越多，主要集中于管理模式、運營機制、創新績效等管理層面［5-9］，對動態監測系統的研究基本屬于空白狀態。但部分學者從現代科研院所構建技術監測系統進行了探討，如林麗珊［10］對中國科學院文獻情報系統的科技態勢自動監測平臺進行研究，提出各類型知識服務系統的特征及架構；曹瓊［11］從高校圖書館開展情報監測服務出發，提出國家科研機構主要關注科研工作者科研能力評價、學科發展態勢、研究機構科研競爭力評價3 個方面的情報信息，應圍繞這3 個方面構建情報服務支撐系統。然而，新型研發機構不同于傳統高校、科研院所，是高校、傳統科研機構、企業、中介等各方參與者開展產學研合作的重要載體，是各類型信息和情報的聚散地，前人研究成果或結論并不完全適用。

1.2 關于動態監測系統的研究

當前對動態監測系統的研究主要在企業和地方政府建設情報監測系統方面，集中在監測內容、監測對象、技術升級和平臺構建等方面。陳龍［12］對網絡時代Web 數據的特征特點進行分析，把握企業競爭情報系統發展智能化趨勢，對企業建設競爭情報系統的體系結構進行研究，提出基于J2EE 的企業競爭情報系統技術框架。王衛東［13］提出由產業集群網絡構成的信息、組織、咨詢預警體系，研究了產業集群網絡風險預警子系統的運作模式和組織架構。蔣蓉華等［14］采用Delphi 法設計了知識管理監測系統，實現了績效評價與滿意度評價的智能化與自動化。譚思明等［15］基于地方政府建設競爭情報動態監測系統的角度，從系統的建設方向、管理制度、網絡平臺、運營機制和信息源等方面提出系統的基本框架。唐超［16］從開源性情報挖掘的角度，提出風險管理系統的“監測—預警—決策”邏輯架構及運營機制。以上學者對監測系統的模型架構及機制設計作出了很大貢獻，但研究對象集中于企業和政府，在功能設計、監測目標、信息反饋等方面均與本文有較大差別。

綜上所述，當前情報監測系統的理論和實踐在學界已經有了較多探索，并被企業和政府應用到實踐中，然而，新型研發機構作為一種新生事物，主要研究成果多集中在管理角度，對情報平臺和基礎設施構建的研究較為缺乏，這不利于掌握新型研發機構發展動態和社會發展需求，因此，本文從實際應用角度對新型研發機構監測系統和機制進行研究，結合數據庫系統構建理論及技術，建立監測平臺實體，以期為實踐提供具有可操作性的參考。

2 新型研發機構動態監測系統設計

2.1 動態監測的特點及要求

與企業、傳統高校和科研院所相比，新型研發機構在信息監測和動態反饋方面存在很大差別：（1）對監測系統的自動化和信息化要求程度不同。企業信息監測主要瞄準市場對標對象，搜集維度主要是市場競爭者的相關信息；傳統高校和科研院所以國家戰略和任務為導向，系統設計圍繞建設目標進行。相比之下，新型研發機構監測系統更加體現對潛在技術和知識的及時預測與反饋，并對技術進行成熟度分析和市場應用前景分析，技術復雜性和預測的不確定性較強。（2）對質量和錯誤的受控和穩定性有較高要求。在傳統資本密集型或勞動密集型企業中，影響數據庫信息質量的主要是硬件技術水平和管理水平，系統受控程度較高；新型研發機構的動態監測過程存在信息不完全性、動態性和延展性等特征，對數據算法要求較高，要在技術預測模型的基礎上進行，受控程度與算法完備性有關。（3）對信息過濾和篩選有較高要求。新型研發機構動態監測系統要形成“信息獲取—信息匹配—信息過濾—數據挖掘—數據反饋”的完整鏈條，要求系統設計能配合數據挖掘方法有效地剔除重復冗余數據,降低誤技術誤警率。

2.2 系統框架設計

2.2.1 設計目標

為解決現有產業情報系統或企業監測平臺存在的擴展性不夠、個性化服務缺少、跟蹤不及時等問題，本文提出了構建新型研發機構動態監測系統的思路,旨在構建一種新的能夠支持自主申請監測服務、監測源集中采集、監測信息分散化管理、準確評估信息價值、信息內容可定制的監測服務系統［15］。該系統具備能滿足不同用途需求，反饋設計、計算和實驗全過程的數據，能對數據信息進行有效分類，為用戶提供個性化服務。系統設計要能很好解決監測系統運營過程中存在的系統結構可擴展問題、信息個性化計算問題、角色靈活切換問題、信息集中采集問題、服務可嵌入型問題等，要方便新型研發機構間、企業間、行政部門間的信息交流和發布，同時也為政府管理新型研發機構提供支撐。

2.2.2 數據體系

建立數據體系是實現有效監測的根本前提是動態監測系統構建的主要組成部分［17］。新型研發機構監測數據體系既要保證新型研發機構數據體系的完整性，又要盡最大可能減少數據冗余，且易于查詢。本文借鑒唐超［16］對情報數據的劃分方法，構建以“技術數據-人才數據-成果數據-產品信息-市場需求”為一體的使用方接口數據體系，各類型數據主要根據實際數據獲取情況進行類型劃分，如技術數據包括技術領域、技術參數、技術理論、實驗數據4 個方面，同時，相對應地構建后臺存儲及分析數據體系，包括概念庫、規則庫、分析庫。其中，概念庫主要運用描述語言對技術數據的特征進行提煉和分類,然后由技術專家根據技術概念的內涵、標準、分類獲取初步的規則庫［18］；初始規則庫由技術專家輸入，后續根據概念庫聚類分析、關聯規則集挖掘等方式發現新的規則，如成果需求方和攻擊方的對接規則主要是對所有頻繁項目集進行識別，對支持度滿足用戶定義閥值的進行排序，再根據頻繁集中可信度閥值進行二次篩選；分析庫是專業技術人員根據理論分析經驗設置的一些常見分析方法和程序，同時以計算機輔助人工分析，進而得出系列結論。新型研發機構數據體系構建方法如圖1 所示。

圖1 新型研發機構監測數據庫體系

2.2.3 模型框架

新型研發機構動態監測系統包括動態監測模塊、深度分析模塊和功能響應模塊3 個部分，模型的主要邏輯是采用大數據常用算法，根據新型研發機構數據分類信息形成專門數據庫，再采用數據挖掘技術對潛在信息進行分析和跟蹤，建立市場和機構的信息交換機制，對市場需求及時反饋，提供個性化服務方案，讓技術需求者在最短的時間內找到所需要的信息資源。模型框架如圖2 所示。

圖2 新型研發機構監測系統模型框架

在數據輸入端，新型研發機構、企業、政府等用戶主動發布信息需求或供給，系統利用數據挖掘技術對信息進行初步整理，將各類型信息反映在系統當中，然后對適時的海量數據進行搜集和篩選。這個過程主要分為3 個步驟：第一步是對面向對象屬性的特征提取關鍵詞，采用歸納算法對數據進行分類，獲取所有屬性的數據集合，由系統自動將技術信息反饋給數據挖掘對象［19］；第二步是對數據進行處理，包括剔除異常數據、降低數據冗余等；第三步是利用決策樹算法、K-Means 算法等大數據算法對不同數據進行信息挖掘［20］，如對有關線索涉及的特征提取、主觀句定位、用戶態度提取、態度極性判斷和技術結果顯示等。數據處理的方向包括3 個方面：第一，以技術專利壟斷性、人才稀缺性、市場需求程度建立數據挖掘的體系架構，掌握供需雙方需求情況；第二，對技術搜索、技術試驗過程中產生的數據信息進行深度挖掘，明確技術市場需求的特性，為新型研發機構制定決策信息提供指導；第三，建立以技術成熟度和市場接受程度為變量的數據曲線，確定兩者切合度高的時間點，從而為決策提供依據。

（1）動態監測模塊。信息獲取后，系統自動將傳輸的數據流量和規則庫中設置的規則算法進行數據匹配，根據參數閾值設置及重要性排序進入深度分析模塊。在這個過程，通過各個對象的標簽和特征進行分析，梳理用戶的信息需求類型、信息需求方式、信息需求范圍及信息需求深度等，形成動態監測序列；然后調取規則庫中事先設置好的規則信息，從科學性、信息量、權威性等角度挖掘關鍵信息，根據用戶需求差異對信息進行優先級判定。在信息初步對接后，從合作模式角度進行判斷，最終進入下一階段處理。

（2）深度分析模塊。深度分析模塊包括數據挖掘、信息萃取、技術發現、數據可視化等方面。為防止不相關信息占用分析資源，系統先對具體數據信息進行記錄和歸檔操作，之后根據動態變化實現后續處理。采用人工和計算機協作機制在數據包和規則集合間進行聯動匹配，針對市場需求信息和技術供給情況進行資源挖掘，在市場需求信息采取標簽標記規則后，由需求方描述自己的產業領域、應用場景、工藝要求等關鍵詞，進而方便配對在市場需求方間進行對接。在信息價值評估上，采用基于個性化監測樣本及個性化權重體系的信息價值Ii(t)計算方法,相關要素包括信息來源的權威性Ait、信息的類型Bit、信息對監測對象的重要程度Cit、信息的時效性Dit和信息涉及的主題相關度Eit共5 個維度［20-21］。通過監測本體的可配置性i(一般指具體的戰略計劃內容，如技術突破、項目計劃、專利發布、人才引進等)和指標權重ai的可配置性來體現個性化設置。信息價值Ii(t)的計算方法為：

在Ii(t)的計算過程中，每一條經過初步篩選的信息被分配給特定的監測領域后，系統會自動調取對應領域的監測本體和指標權重，計算該領域包括的關注對象數目，以及這些關注對象在權重體系計算下得到的總值，從而計算出每條信息在這個領域中的價值和排序。

（3）功能響應模塊。該過程主要包括數據分發、結果響應、適時預警3 個流程。對于信息需求和對接層次低的用戶，可分發數據信息；對于信息需求層次高的用戶，技術仍處于培育期的，根據技術發展需求進行適時預警，分為輕度預警、中度預警和重度預警3 種，是動態監測后針對分析結果提出的應對舉措。其中，對于輕度預警信息，需要對成長性技術發展動態進行跟蹤，在關鍵階段向用戶提供動態監測評價報告，然后持續性跟進發展趨勢；對于中度預警，需要在市場上發出明確信號，開展前期知識產權保護，并且動員市場資本或財政扶持資金進行技術培育；對于重度預警，要做好產業化設計，連接產業鏈上下游資源，推動成果轉化落地。

3 新型研發機構動態監測系統機制設計

3.1 系統運營機制

按照“開放申請、信息采集、分散配置、個性化計算、定制化服務”的運營思維［22］，本研究對新型研發機構動態監測的數據性質和作用進行分析和分類，對數據按照“搜尋—計算—反饋”等用途進行分類和構建，建立數據出現、識別、跟蹤、采集的流程與制度，建立數據分類、核查、歸總等機制［16］。對用戶群體進行需求調研與分析，對信息源進行甄別，精準選取有效信息源，組織專家團隊對信息進行編譯和加工，及時推送和反饋信息。當用戶提供需求后，系統能為用戶提供統一的監測管理服務。首先，在目標網站、學術刊物、紙質檔案等信息源上查找高價值信息，當信息進入監測數據采集中心后，由采集中心統一采集；然后，系統自動采集數據，并自動根據每一個用戶關注的信息源，將采集到的新信息分別配給不同的監測服務應用，各個監測服務按照預料和計算規則對采集到的資源進行個性化計算；最終，在信息輸出端以內容、格式、數據類型等差異體現個性化定制服務。這種服務是基于自身需求定制、基于個性化預料和規則計算而得的，如圖3 所示。

圖3 新型研發機構監測系統運營機制

3.2 資源配置機制

新型研發機構動態監測系統的資源要素包括軟件資源、硬件資源和信息源3 個方面。軟件資源依托上述系統模型框架進行Web 設計，可應用于Windows 平臺、Android 平臺、iOS 平臺的遠程登錄與管理。系統用開發者提供了Web Service 開放接口、客戶端API 接口和支持XML 輸出的簡單URL 接口等3 種類型的接口,便于后續功能嵌入，提升系統開放性和可拓展性。硬件資源主要構建基于Hadoop分布式系統的基礎架構網絡，用于信息搜集和專區；通過HDFS 和MapReduce 為海量數據提供存儲和分布式運算，用于分析和計算；兼容用戶電腦和手機等硬件使用，便于獲取信息服務。信息源包括主動信息獲取和開放數據挖掘兩個方面［22］，主動信息獲取來源為各級科技管理部門的信息錄入，開放數據包括各類型網站、圖書館、專利局等提供的信息。在資源存儲上，依據信息監測領域進行硬件配置，每個監測領域分配一個服務器、擁有唯一標識，分別存儲各領域監測信息源、領域監測語料、所獲取監測信息的計算方法等。當用戶使用系統獲取個性化服務時，無論需求的學科背景、技術領域差異大小，只需要按照網格設計提供結構化信息，經過系統識別和分析，即可在定制范圍內獲得一個基于Web 的針對所需領域的信息監測服務。用戶不用關注軟硬件配置情況，只需要提出信息需求，勾選重點監測機構或企業的信息源，就可以獲得有針對性的信息。如圖4 所示。

圖4 新型研發機構監測系統資源配置機制

3.3 安全管理機制

新型研發機構動態監測系統涉及系統安全、權限管理、信息安全3 個方面。

系統安全按從底層到高級的順序分為運行環境層次安全、數據備份恢復安全、應用程序安全、應用程序使用安全、系統監控安全。其中，運行環境層次安全包括基礎軟件安全環境、硬件安全環境和網絡安全環境，旨在保護計算機網絡設備、設施及媒體安全；數據備份恢復安全包括程序備份恢復、數據庫備份恢復兩個方面，主要用于保護系統存儲的數據安全；應用程序安全包括Web 服務器集群安全、數據庫雙機隔離熱備份、內部外部用戶Web 服務器隔離措施3 個方面，用于保證服務器運營安全；應用程序使用安全由功能權限認證、用戶身份認證、文件操作安全及文件簽名安全構成，主要在于保證程序運營過程中的安全；系統監控安全由監控進程和監控界面組成，用于提供實時監控和用戶界面管理。權限管理上要根據行政管理權限、信息涉密程度、信息來源等合理分配權限，包括部門管理、用戶管理、角色管理、參數配置管理等功能。權限設置及分配要打破部門分割壁壘，破除各自為政，建立信息共享、共控機制，發揮扁平化管理優勢［23］。信息安全是對信息采集、信息傳輸、信息存儲、信息發布分發和數據備份的整個過程的安全保證，要從預防信息泄漏、防病毒、防人為破壞等角度定期維護硬件設施。構建科學的數據儲存機制，在建立電子數據儲存庫基礎上，針對重要數據建立數據紙質儲存庫，確保數據安全與使用。對于用戶密碼、操作人員密碼等等重要數據，在數據傳輸過程中或在數據庫存儲時進行加密，確保關鍵數據不被竊取。系統建立日志體系，在應用服務層和數據庫層分別設有日志，為非法登錄控制、事故追查等提供多種手段。如圖5 所示。

圖5 新型研發機構監測系統安全管理機制

4 實際案例

基于以上模型框架和機制設計，本研究項目團隊開發了“廣東省新型研發機構創新數據庫（監測平臺）”（以下簡稱“監測平臺”）。監測平臺是面向企業、高校、科研院所，功能涵蓋廣東省新型研發機構年度運行數據填報、用戶權限管理、數據統計分析、短信郵件通知管理、科技成果管理、政策信息類管理、研發機構動態管理、企業自評管理。各類資源由不同類別用戶自行發布和維護，經各級科技管理部門審核，資源信息面向社會公開共享。

4.1 平臺基本概況

監測平臺包括用戶界面和后臺數據庫。用戶界面采用流行的AJAX 技術以及PHP 技術，實現寬用戶界面，為用戶提供了良好的操作體驗。后臺數據層采用面向對象的開發結構和MVC 模式，利用單一入口訪問模式，封裝了創建、更新、讀取和刪除基本操作，能實現類別設置、數據導入、數據視圖、項目編譯、SEO 支持、多數據庫鏈接和切換、數字認證和數據拓展等獨特功能。如圖6 所示。

圖6 廣東省新型研發機構監測系統主頁面

4.2 監測結果

第一，定期監測分析報告。主要分為月度、季度、年度三大類監測報告。監測團隊在完成數據的匯總、整理后，撰寫監測分析報告，對當月、當季新型研發機構發展運行的基本指標和動態指標的變化進行分析，對機構分布、研發情況、創新活動、產出成果、成果轉化等基本動態情況加以分析，并對監測發現的問題提出相關對策建議。在年度監測方面，監測團隊在完成年度數據的匯總、整理后，撰寫年度監測發展報告，年度數據的匯總要在當年12 個月動態數據匯總的基礎上納入按年度采集的數據，形成完整的年度統計報表后，分部分進行研究分析，總體變化情況要與上年度進行對比分析，對全省機構分布、經濟指標、研發情況、創新活動、產出成果、成果轉化、人才建設、機制建設等基本情況加以分析，對發展趨勢進行預測，并對存在的問題進行總結，在此基礎上提出對策建議。

第二，不定期動態監測報告。采取不定期排查方式，建立新型研發機構發展的不定期排查機制，通過不定期監測發現問題、及時處理，形成不定期動態監測報告，對于出現的問題進行深入分析，提出對策建議。同時，當政治環境、社會環境、技術環境、經濟環境等外部環境發展重大變化時，對新型研發機構的發展開展專項監測，分析外部環境變化對于新型研發機構發展產生的影響，對于新型研發機構在新的發展環境下如何規避風險、搶占先機提出對策建議。

第三，專項調研分析報告。監測團隊基于對動態監測數據和調研、訪談資料的整理，對于新型研發機構發展的專項問題進行深入研究，形成專項調研分析報告。例如新型研發機構人才團隊建設研究、新型研發機構創辦企業情況研究、新型研發機構研發績效研究、新型研發機構成果轉化情況研究、新型研發機構創新機制研究等，對新型研發機構發展的重點問題進行深入研究，為新型研發機構突破體制機制的限制、實現創新發展提供重要決策支撐。

第四，項目實施進展監測報告。項目實施進展監測報告主要是對財政資助的新型研發機構項目的開展情況進行跟蹤分析，通過對項目實施進度、重要產出和成果、項目變更情況、財政資金運用情況、項目產生效益等數據進行匯總、整理、分析后，形成項目實施進展監測報告，對于項目的開展提供指導意見，充分發揮財政資金對新型研發機構發展的支持作用。

4.3 效果評價

經過對新型研發機構動態監測系統的實際運營，發現該系統能滿足企業用戶的實際需求，能有效解決新型研發機構信息流動不暢的問題，能加強經濟、科技、社會和產業發展動態監測、研究與分析，不斷提高各部門情報信息分析與應用能力，為提升產業及新型研發機構競爭力提供科學決策依據，為促進廣東產業轉型升級提供決策參考。

5 結論與討論

本文提供的新型研發機構動態監測系統的設計要求、模型框架、運營機制、資源配置機制、安全管理機制，有助于企業、機構、政府、中介等部門收集和交流各類型信息源，搭建起覆蓋技術、人才、成果、產品、市場的情報源體系，能有效解決新型研發機構數據統計監測系統性不夠、成果產業化不暢、技術交易渠道狹窄、科技經濟“兩張皮”等問題，推動企業、高校、新型研發機構產學研合作。但是，動態監測平臺需要長期穩定運營，信息源的挖掘需要長期堅持和積累，用戶實際體驗需要不斷完善，這都是下一步需要解決和完善的問題。