數(shù)據(jù)時代公共圖書館新型智庫建設路徑的研究
——基于南京圖書館“大數(shù)據(jù)”“智庫”融合發(fā)展實例*

程 煜 姚國章

（1.南京郵電大學數(shù)字經(jīng)濟研究所 南京 210003； 2.南京圖書館 南京 210018）

1 引言

2012年，習近平總書記在中央經(jīng)濟工作會議中首次提出“建設中國特色新型智庫”，開啟了中國特色新型智庫高速發(fā)展的十年，決策服務成為促進中國社會科學發(fā)展的關(guān)鍵路徑之一。在此期間，一批戰(zhàn)略定位高、專業(yè)特色強的智庫機構(gòu)脫穎而出，成為科學決策發(fā)展的重要保障，同時也推動了我國特色新型智庫理論體系、業(yè)務體系、學科體系和圖情方法的同步發(fā)展[1]。2015年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發(fā)了《關(guān)于加強中國特色新型智庫建設的意見》以指引知識界強化鞏固智庫建設，將決策服務推向社會科學全域，智庫的發(fā)展熱潮一浪迭過一浪。公共圖書館作為服務公眾知識需求的引導者，同樣肩負提供圖情專業(yè)智庫服務的任務[2]。國家圖書館、上海圖書館率先推進智庫業(yè)務建設，對傳統(tǒng)咨詢、信息服務等業(yè)務版塊進行改造，開展了很多建言納諫、知識報國方面的探索，取得了諸多成效[3]。然而，囿于人才、技術(shù)、資金等因素，國內(nèi)公共圖書館智庫服務形式迭代緩慢，供給不“智”、內(nèi)容不“深”、響應不“快”、機制不“長”等問題日益凸顯，制約了公共圖書館智庫的深層次發(fā)展。為此，2021年文旅部印發(fā)了《“十四五”公共文化服務體系建設規(guī)劃》，強調(diào)公共圖書館應以屬地城市政治、文化、經(jīng)濟、社會、生態(tài)“五位一體”戰(zhàn)略目標為引，專業(yè)型智庫建設為要，助力提高黨政機關(guān)、政府部門及社會重點工作的科學決策水平。同時合理利用公共圖書館“三大工程”[4]來沉淀數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)業(yè)務，開發(fā)能夠滿足快節(jié)奏、高附加值的智庫功能，助推圖書館融入數(shù)智社會。在此背景下，南京圖書館聯(lián)合南京大學，基于全省公共圖書館數(shù)據(jù)資源開發(fā)與利用搭建支撐平臺（以下簡稱“大數(shù)據(jù)”），于2021年1月創(chuàng)立了“圖書館大數(shù)據(jù)應用江蘇省文化和旅游重點實驗室”。同一階段，南京圖書館牽頭全省公共圖書館建立智庫同盟，與南京郵電大學數(shù)字經(jīng)濟研究所（IDE）、南京數(shù)字經(jīng)濟科技學會（NSDET）等本地專業(yè)智庫展開業(yè)務合作，為江蘇黨政機關(guān)提供專業(yè)決策咨詢服務（下文簡稱“智庫”）。南京圖書館同時開展“大數(shù)據(jù)”和“智庫”兩項業(yè)務，初步具備了業(yè)務融合發(fā)展的條件，構(gòu)成數(shù)據(jù)時代背景下新型智庫數(shù)據(jù)建設的前提。

2 相關(guān)理論與實踐綜述

智庫服務是當代公共圖書館咨詢事業(yè)升級改革的路徑之一，也是城市公共服務體系改革的一部分，遵循開放包容的原則[5]。吳建中[6]、王世偉[7]等學者對圖書館智庫建設提出了諸多改革理念，如方法上堅持試錯、容錯、糾錯，理念上秉持創(chuàng)新、融合、不守舊，行動上采取主動、不被動，合作上主張抱團、分工、統(tǒng)籌等。對于數(shù)據(jù)時代的認知，金波等[8]指出盤活數(shù)據(jù)資源是圖書館業(yè)務趨向現(xiàn)代化、高端化的主要路徑。錢莉萍[9]認為數(shù)字技術(shù)是推動公共圖書館服務包容、創(chuàng)新發(fā)展的基礎(chǔ)。圖書館界數(shù)字化發(fā)展?jié)u成共識，相關(guān)理論與實踐日益豐富。程秀峰等[10]基于圖書館用戶畫像討論智庫服務的準確性與實效性。金潞[11]基于分享原理論述智庫功能實施邊界的擴大與擴展。邵波等[12]基于KSP原理探討知識平臺在智庫業(yè)務中的作用。理論上，人們希望通過增加數(shù)字設施、運用智能裝備、充分利用數(shù)據(jù)等辦法創(chuàng)建更具效能的智庫服務。然而在實踐中，雖然公共圖書館“三大工程”的歷史使命已順利落地[4]，也沉淀了一批數(shù)據(jù)業(yè)務及海量數(shù)據(jù)資源，其中包括國家圖書館參考咨詢聯(lián)盟服務平臺[13]、國家圖書館科技咨詢服務平臺[14]、湖南省圖書館中小企業(yè)競爭情報系統(tǒng)[15]、蘇州工業(yè)園區(qū)金雞湖智庫平臺體系[16]等，但智庫數(shù)字化仍停留在傳統(tǒng)“平臺+資源整合”的模式層面，業(yè)務實踐也多側(cè)重存儲、調(diào)配等功能，缺乏對創(chuàng)造力與創(chuàng)新力提升方面的思考。對于已有數(shù)據(jù)資源能否隨機調(diào)用、有效復用，機器是否可以替代人腦思考完成決策任務等問題，以及推進智庫智能化建設的研究與實踐也相對罕見。客觀上，超然算力、人工智能等技術(shù)尚有很多限制條件，知識的深度加工作業(yè)目前還只能局限于人腦。未來，公共圖書館可立足海量自有數(shù)據(jù)以及外購服務商數(shù)據(jù)，開發(fā)出一套智能化服務體系，以滿足大多數(shù)智庫業(yè)務的數(shù)字需求。因為僅幾臺算力強大、算法縝密的FAQ機器人便能承擔絕大多數(shù)圖書館的咨詢工作，可替代那些低創(chuàng)新、弱反饋、慢響應、高時延的圖書館知識服務，以最大化利用圖書館智力資源[17]。由此，人力產(chǎn)生的腦力思考將被引向更高層次、更具難度的智庫場景，以此鞏固公共圖書館作為城市“文化大腦”的地位[18]。

3 公共圖書館數(shù)據(jù)資源開發(fā)的主要問題

國內(nèi)有關(guān)圖書館智庫服務的數(shù)據(jù)開發(fā)項目較少，智慧化進程也十分緩慢，其原因在于圖書館人有主觀認知上的局限性，客觀上也存在較難逾越的限制條件。

3.1 缺乏復合型人才

公共圖書館智庫人員一般分布在咨詢崗或信息崗，工作內(nèi)容常以文獻搜集、信息匯編、文本加工、報告撰寫等資料處理為主，情景較為單一，業(yè)態(tài)相對固化。加之近些年公共圖書館運行經(jīng)費被削減、人員激勵措施較少，圖書館對數(shù)字技術(shù)的引入是慎之又慎。智庫人員沒有融入數(shù)智社會發(fā)展環(huán)境的機會，較少接觸數(shù)字技術(shù)，久而久之，公共圖書館人便會對數(shù)據(jù)化不了解、不敏感，沒有數(shù)字化開拓意識，致使數(shù)據(jù)化、智能化的圖書館智庫業(yè)務建設供需兩側(cè)錯位。數(shù)據(jù)發(fā)展與智庫業(yè)務被人為割裂，不得融合碰撞[19]，導致智庫講不清技術(shù)，技術(shù)不懂智庫，圖書館也就難以培養(yǎng)出既懂數(shù)據(jù)，又懂智庫，還懂融合數(shù)據(jù)與智庫的復合型人才。因此，公共圖書館智庫服務的數(shù)字化轉(zhuǎn)型只能無奈按下“緩行鍵”。

3.2 客觀限制條件較多

除人才問題外，公共圖書館數(shù)據(jù)資源利用還存在很多客觀限制。首先，國內(nèi)公共圖書館建設智庫時普遍關(guān)注宏觀戰(zhàn)略，方法上也以利用公開文獻二次加工為主，較少深入前沿一線考究資料、獲取一手素材，思想作品制作過程與社會切實問題、真實需求雙脫鉤。智庫產(chǎn)品不接地、不落地，無法真正解決群眾問題，脫離基層漸失底色，決策服務品牌化建設必然式微。更嚴重的是，式微之勢造成的社會認同感降低，會大大影響智庫創(chuàng)新發(fā)展建設的驅(qū)動力。其次，數(shù)字應用功能開發(fā)周期長、見效慢，投資回報難以預期，試錯成本高，公共圖書館人面對數(shù)字轉(zhuǎn)型時心存敬畏，甚至望而卻步。再次，國內(nèi)只有極少數(shù)公共圖書館具備數(shù)據(jù)資源自主開發(fā)能力，而且力量分散，一些新興業(yè)態(tài)要突破發(fā)展往往勢單力薄，很難形成合力，造成圖書館數(shù)據(jù)資源創(chuàng)新動力不足。最后，數(shù)據(jù)資源作為當代公認的先進生產(chǎn)要素，本身在技術(shù)、倫理和法治等問題上存在待解問題，何況應對的是原本業(yè)務基礎(chǔ)就相對薄弱的智庫轉(zhuǎn)型，“弱弱聯(lián)合”很難有所作為。

3.3 數(shù)據(jù)價值尚未充分開發(fā)

現(xiàn)階段公共圖書館提供的智庫產(chǎn)品大多拘泥于流暢的文字和精美的封皮，很少在產(chǎn)品功效上下功夫，缺跟蹤、少反饋、要人情批示的情況較多，致使智庫產(chǎn)品未必能滿足用戶需求，用戶也無法及時得到想要的有用信息。此外，服務形式缺少數(shù)字化技術(shù)加持，必要的泛在、精準、實時、個性表征缺失，讓用戶體會不到智庫服務的實效性與價值性。究其原因，人們對數(shù)據(jù)和智庫關(guān)系的關(guān)聯(lián)性認知較為淺顯，精通“數(shù)據(jù)”的專家與精通“智庫”的館員，其價值體系完全不同，前者的認知建立在算法挖掘與算力分析層面，多以海量信息提煉、情報萃取為目標，涉及知識以顯性特征為主。后者傾向成果轉(zhuǎn)化，洞悉決策層用戶的反饋與微妙態(tài)度，致力隱性知識的破題。換言之，一個是定量思維，一個是定性思維，要想打通價值邏輯，將二者歸集于同一業(yè)務鏈，并表現(xiàn)出“銜接得上”“配合得好”“解決得了”的特點，這還需要一個漫長的磨合過程。

4 大數(shù)據(jù)智庫服務支撐運行方案設計

筆者通過走訪“大數(shù)據(jù)”及“智庫”關(guān)鍵人員、關(guān)鍵崗位，了解到“大數(shù)據(jù)”與“智庫”業(yè)務的協(xié)同應用路徑和組織原理，提煉出相關(guān)經(jīng)驗和做法，找準二者的需求點、癥結(jié)點以及銜接點，為支撐“智庫”數(shù)據(jù)業(yè)務方案設計奠定了基礎(chǔ)。

4.1 技術(shù)路徑分析

文章圍繞“大數(shù)據(jù)”和“智庫”兩大省級重點業(yè)務，將“大數(shù)據(jù)”端的資源開發(fā)、平臺支撐等要素視為業(yè)務供給端，將“智庫”場景需要視作需求端，就供需關(guān)系的相洽程度展開討論。其中，筆者分析“大數(shù)據(jù)”數(shù)據(jù)分配調(diào)用原理，觀察“智庫”服務不同場景下的應對技巧、辦法和路徑，洞察具體業(yè)務需求，廓清資料工作原理，掌握數(shù)據(jù)賦能關(guān)鍵點，梳理構(gòu)建資料工作數(shù)據(jù)資源體系方案（技術(shù)路徑詳見圖1），進而討論了以下重點內(nèi)容：“智庫”服務應用場景需求分析；“大數(shù)據(jù)”和“智庫”價值鏈共建；“智庫”業(yè)務數(shù)據(jù)資源體系基礎(chǔ)；“智庫”業(yè)務資料工作數(shù)據(jù)中臺、業(yè)務前臺、數(shù)據(jù)底座等構(gòu)建辦法；“智能洞察”設計理念和辦法，探索可以替代人腦資料工作的數(shù)字化處置方案；“智庫”智能化趨勢和走向。

圖1 技術(shù)路徑分析

4.2 智庫咨詢資料工作應用場景分析

公共圖書館智庫服務的委托人一般是政府人員，他們大多是委托議題領(lǐng)域的行業(yè)專家，對所在領(lǐng)域新生事物的評判識別有一定的專業(yè)認知和本能意識。但政府人員常被政務纏身，績效性的工作近乎占據(jù)了絕大部分，沒有完整的時間和富余的精力從事行政考核以外的知識搜集與挖掘，對創(chuàng)新議題缺乏系統(tǒng)且全面的認知，提出的對策存在缺位統(tǒng)籌、舉措失靈的風險。為此，智庫人員需多側(cè)重政府決策服務，聚焦委托用戶的議題主旨，開展對應的資料工作，幫助委托人定位文獻、明確情報范圍，盡可能降低政府人員的知識獲取門檻、縮短知識認知進程，從而幫助委托人提質(zhì)知識體系、增效功能開發(fā)與方案設計。與此同時，委托人自身對議題的認知也是一個螺旋遞增的過程，他們剛開始對新議題的認知可能僅是知道其內(nèi)在的重要性和關(guān)鍵性，卻不知根源和誘因，作出的需求反饋也很可能不得要義，甚至會提出偽需求。但隨著委托人實踐工作的推進，以及對議題處理經(jīng)驗的積累，一些關(guān)鍵要素和有利因素才可能真正顯露出來，所以在“智庫”場景中出現(xiàn)的計劃變更、資料調(diào)整，甚至“推翻”已有成稿等情形都是常態(tài)。因此“大數(shù)據(jù)”嵌入“智庫”場景，可以從新舊主旨關(guān)聯(lián)、更替的資料工作入手，建立一套資料工作跟蹤、數(shù)據(jù)溯源、節(jié)點定位、撰寫留痕的“一站式”洞察分析方案，以便在主旨議題變更的情況下，館員和委托人員也能夠及時回溯資料采集、分析和摘錄等相關(guān)節(jié)點，遍歷資料工作過程中的檢索、編目、摘錄、轉(zhuǎn)引等系列環(huán)節(jié)，比對有用信息，以推動新議題靈感的迸發(fā)，最大限度降低因異而變的資源浪費，保障“智庫”在最短時間內(nèi)響應方案變更要求，同時增添智庫服務的智能因素。

4.3 資料工作系統(tǒng)平臺體系框架設計

“大數(shù)據(jù)”基于“智庫”所需，提出了一種“智能洞察”的方案，并將之用于歸集數(shù)據(jù)資源，推動資料工作體系智能化建設，輔助智庫數(shù)據(jù)化發(fā)展。

4.3.1 “智能洞察”方案開發(fā)方略

“智能洞察”堅持隱性知識顯性化、顯性知識結(jié)構(gòu)化的迭代原則，致力使用機器算法替代人腦資料工作，深化數(shù)據(jù)治理，加快機器學習，以適應“智庫”資料工作的需要。同時，該方案盡可能推行機器語義識別、字義推敲和概念辨析，實現(xiàn)資料處理過程指向明確、前后聯(lián)動、協(xié)同并行，從而確保資料工作選題、分類、匯編、提煉和評估等環(huán)節(jié)邏輯自洽，逐步推進機器替代人腦進程，提高資料工作的智能化水平[20]。為此“大數(shù)據(jù)”制定了“五”字方略，用于“智庫”業(yè)務數(shù)據(jù)資源體系構(gòu)建（詳見圖2）。

圖2 “智能洞察”的“五”字構(gòu)建方略

一是“匯”。根據(jù)委托主旨，匯聚決策議題的主題詞、關(guān)鍵詞、關(guān)聯(lián)詞、共性詞等數(shù)據(jù)，引導關(guān)鍵數(shù)據(jù)及有效數(shù)據(jù)入庫，為資料工作構(gòu)建強有力的知識字典。二是“通”。聚焦主旨議題，對相關(guān)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一標準、統(tǒng)一籌劃、統(tǒng)一處理，貫通知識資源數(shù)據(jù)，消滅業(yè)務層面的“筒倉”與“孤島”，保障“智能匯編”“自動綜述”的有效運行。三是“治”。深化數(shù)據(jù)治理，確保主旨議題數(shù)據(jù)資源可以有效流通、及時調(diào)用，確保數(shù)據(jù)資源體系業(yè)務功能可以靶向“智庫”前臺目標，提供契合“智庫”場景需要的數(shù)據(jù)調(diào)用、整合與封裝等。四是“用”。引入數(shù)字技術(shù)，如區(qū)塊鏈、人工智能、云計算等，為數(shù)據(jù)資源使用提供多技術(shù)選擇，盤活數(shù)據(jù)資源使用方法，促進數(shù)據(jù)服務向深層次發(fā)展。五是“評”。貫穿數(shù)據(jù)使用始末，建立質(zhì)量控制體系，糾偏糾錯各環(huán)節(jié)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)使用問題，為智庫資料工作智能化轉(zhuǎn)型提供可靠保障。

4.3.2 資料工作數(shù)據(jù)資源體系運行框架

“大數(shù)據(jù)”針對“智庫”需求，構(gòu)建了基于資料工作的數(shù)據(jù)資源體系，包括三個模塊，即數(shù)據(jù)中心模塊、業(yè)務功能模塊和“智能洞察”模塊（見圖3），模塊架構(gòu)及運行框架功能描述具體如下：①數(shù)據(jù)中心模塊。基于數(shù)據(jù)中臺，對授權(quán)數(shù)據(jù)庫開展跨機構(gòu)、跨地域、跨層級、跨系統(tǒng)的資源調(diào)用，滿足知識采集、提純、抓取和運算等數(shù)據(jù)使用需要，構(gòu)成數(shù)據(jù)治理支撐模塊。②業(yè)務功能模塊。按需引入云計算、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)，對調(diào)用數(shù)據(jù)進行分類、整合，構(gòu)建評估統(tǒng)計算法體系，確保基礎(chǔ)計量服務。同時拉動業(yè)務層業(yè)務，支撐委托議題的個性化業(yè)務需求，確保包括“智能匯編”在內(nèi)的定制化服務可以有效實施。③“智能洞察”模塊。“智能洞察”的本質(zhì)是一種數(shù)據(jù)使用機制，常被用于數(shù)據(jù)資源深度分析和價值挖掘，以此改變資料工作中具有線性特征的知識模式，擴大非線性、隱性知識的應用，將數(shù)據(jù)資源潛能激發(fā)出來，逐步替代人腦對資料知識處理的洞察意識，包括靈感、創(chuàng)意、經(jīng)驗等。同時“智能洞察”還能將一些好的數(shù)據(jù)服務方式保留下來，為新的主旨業(yè)務提供數(shù)據(jù)復用或業(yè)務標準，為今后相似任務的開發(fā)與實施提供經(jīng)驗與借鑒。而模塊在業(yè)務實踐進程中的效能反饋，也有利于“大數(shù)據(jù)”的評估改進和“智庫”的數(shù)智化改善。

圖3 “智庫”資料工作數(shù)據(jù)資源體系運行框架

5 數(shù)據(jù)驅(qū)動智庫咨詢的主要成效

“大數(shù)據(jù)”開辟的智庫業(yè)務功能，在推動智庫服務數(shù)據(jù)化發(fā)展、數(shù)字化改造等方面有一定功效[21]。

5.1 基礎(chǔ)統(tǒng)計與匯編功能的基本成效

“大數(shù)據(jù)”可以提供計量和匯編兩類資料工作功能，形成基礎(chǔ)服務，并在“智庫”應用場景發(fā)揮效能。

5.1.1 統(tǒng)計計量顯功效

統(tǒng)計與計量是“大數(shù)據(jù)”平臺的基礎(chǔ)服務功能，不僅為“智庫”提供定量分析，也為“智庫”的科學研判、客觀發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。2018年，“智庫”人員應南京紫金文創(chuàng)研究院（PACC）之邀主持了國家社科藝術(shù)重大項目“中國特色新型文化藝術(shù)智庫建設”[22]，負責智庫評價體系方面的研究，協(xié)助研究院開展對藝術(shù)院校圖書館智庫服務的有關(guān)測評與調(diào)研。“智庫”人員采用實地調(diào)研、問卷反饋、網(wǎng)絡爬蟲等方式，采集到國內(nèi)24家藝術(shù)院校圖書館公開發(fā)布的運營數(shù)據(jù)，制定了測評體系對各院校圖書館的智庫服務能力展開系統(tǒng)性評估，摸底藝校圖書館智庫建設情況。與此同時，“大數(shù)據(jù)”將一些公開數(shù)據(jù)系統(tǒng)入庫分析，產(chǎn)出統(tǒng)計報告分析藝校圖書館不同智庫建設的關(guān)鍵因子與能力權(quán)重。相關(guān)分析結(jié)論不僅支持課題結(jié)項，還進一步為藝校圖書館智庫建設提供了指引與方向。“大數(shù)據(jù)”通過專家研討論證，解決了一部分替代變量問題，構(gòu)建出一套人、財、物和信息要素評價體系嵌入系統(tǒng)平臺，匯入清洗數(shù)據(jù)，形成指向性評估，為利益攸關(guān)方輸送動態(tài)評估、決策報告等統(tǒng)計分析、計量報告。2021年，某個參與測評的藝校圖書館在參考“智庫”統(tǒng)計報告的基礎(chǔ)上，作出了調(diào)整學科咨詢業(yè)務方向的決策，傾注力量聚焦“數(shù)字文旅”和“演藝市場”兩個領(lǐng)域。如調(diào)整學科咨詢支撐力度、引入“政眼通”政策分析系統(tǒng)、開設專題交流會務、鼓勵館員攜手本地文旅企業(yè)共同申報省級數(shù)字演藝重點實驗室、引入專家?guī)熨Y源發(fā)現(xiàn)平臺、與當?shù)匚穆貌块T溝通成立文旅市場研究基地，等等。在科研轉(zhuǎn)化方面，藝校圖書館大力為院校師生創(chuàng)造“數(shù)字文旅”和“演藝市場”成果的轉(zhuǎn)化機會，鋪平智庫發(fā)展道路。經(jīng)過一段時間的發(fā)展，該藝校圖書館在當?shù)匚穆檬袌鰧崿F(xiàn)了一些成果轉(zhuǎn)化，相關(guān)業(yè)務也很快得到其主管部門的關(guān)注。同時，在該館學科咨詢事業(yè)轉(zhuǎn)型成功之際，相關(guān)業(yè)務數(shù)據(jù)反饋又能為“大數(shù)據(jù)”平臺評價體系提供改進依據(jù)，從而促進“智能洞察”功能的優(yōu)化發(fā)展，進一步提升“智庫”研究分析水平。

5.1.2 智能匯編起成效

“大數(shù)據(jù)”充分利用“三大工程”沉淀業(yè)務、積淀數(shù)據(jù)，結(jié)合服務商以及商業(yè)數(shù)據(jù)資源，不斷強化算力，調(diào)整算法，完善智能匯編功能，以此助推智庫智能化服務進程[23]。其中，“智能洞察”可以解構(gòu)委托議題，對主旨主題詞表、領(lǐng)域詞典、實體詞典等知識庫展開挖掘，提取匹配用戶需求的語義并對之加以比對、識別，并賦值數(shù)據(jù)資源予權(quán)重。權(quán)重高的數(shù)據(jù)及其標引內(nèi)容會被按需匯入預設文本框架或報告模板等，體現(xiàn)匯編成效。與此同時，“大數(shù)據(jù)”還與知網(wǎng)及科學智庫等服務商洽談，合作開發(fā)專題委托知識庫，致力從知識面和精準抓取知識資源兩個角度提升智能匯編水平。

2021年11月，“智庫”受市工信部門委托，參與區(qū)級“十四五”數(shù)字經(jīng)濟規(guī)劃草案設計，負責前期調(diào)查，并為用戶提交一份“國內(nèi)外先進城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展概況梳理”的匯編報告。“大數(shù)據(jù)”配合“智庫”在系統(tǒng)平臺創(chuàng)建“數(shù)字經(jīng)濟”知識庫，為“智庫”人員以及委托用戶開通平臺客戶端權(quán)限。報告的基本主旨、格式、篇幅等內(nèi)容由“智庫”人員、委托用戶共商確定，并通過客戶端操作平臺自定義內(nèi)容框架。其中，“智能洞察”通過解構(gòu)數(shù)字經(jīng)濟主旨，獲取全網(wǎng)相關(guān)新聞、公文、論文等公開權(quán)威資料，搜集到了很多關(guān)于“龍頭”培育、推動“智改數(shù)轉(zhuǎn)”、強化“專精特新小巨人”、自建“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”、推動“數(shù)據(jù)要素”、扶持“未來產(chǎn)業(yè)”等工信部門關(guān)切的內(nèi)容，并進一步對解構(gòu)主題進行深入挖掘，給予重要內(nèi)容賦值確定權(quán)重，從而保證將參考價值高、借鑒意義強的文本素材匯入自定義模板中。當然，智能匯編產(chǎn)品尚且存在指向不足、聚焦不夠、可讀性差等問題，仍需館員進行二次加工，對已有機器文本報告進行剔舊、剔重與修訂，逐步將篇幅較長的機器組件資料，精簡至可讀性較高的規(guī)范性報告，并呈遞委托人用于決策。委托用戶在與“智庫”人員交流、與“大數(shù)據(jù)”人機交互的過程中迅速掌握城市數(shù)字經(jīng)濟概況，為相關(guān)規(guī)劃工作的科學決策提供有效借鑒。同時該項任務還有益于改進圖書館決策服務的數(shù)據(jù)化方案，尤其是以機器替代人腦的資料工作部分，解決報告文本內(nèi)容指向、聚焦、可讀等問題，為相關(guān)功能設計提供新的方向與好的思路。

5.2 新型智庫多層次效能發(fā)展路徑分析

“大數(shù)據(jù)”以“智能洞察”為紐帶，以資料工作智能建設為路徑，匯聚“智庫”智力資源，提高創(chuàng)新力，實現(xiàn)定制化服務，不斷提高圖書館智庫服務能力。

5.2.1 匯聚行業(yè)發(fā)展所需智力資源

智庫咨詢議題十分廣泛，僅憑圖書館很難獲取用戶的真實需求，相關(guān)決策服務也無法精準破題。2020—2022年期間，“智庫”人員通過與IDE和NSDET專業(yè)智庫合作，結(jié)識了很多數(shù)字領(lǐng)域的專家，包括數(shù)字領(lǐng)域資深教授、科創(chuàng)企業(yè)領(lǐng)軍人物、知識管理工程師、智能制造硬件工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、法務咨詢師、專利代理師，等等。又與其中一部分專業(yè)人員開展業(yè)務聯(lián)絡，在項目中逐漸熟悉合作人員的知識體系、個人稟質(zhì)與合作意愿，進而將這些專家資料移交“大數(shù)據(jù)”制作人員畫像，入專家?guī)鞙y試系統(tǒng)，開發(fā)了一部分交互、共享測試功能，并試著構(gòu)建智力資源保障系統(tǒng)。2021年，專家?guī)煨略隽藬?shù)十位專家，在平臺分享了近百篇原創(chuàng)成果與創(chuàng)作經(jīng)歷，如《“智慧民政”知識地圖》《新型文化業(yè)態(tài)培育研究》《南京軟件和信息服務技術(shù)產(chǎn)業(yè)對策》等，為“智庫”人員提供了關(guān)鍵咨詢與素材借鑒。在此基礎(chǔ)上，“大數(shù)據(jù)”著手加大社群功能的開發(fā)力度，強化必要的業(yè)務交流與成果分享，為智庫專家的智力成果增設轉(zhuǎn)化渠道，為“智庫”發(fā)展帶來諸多益處。一則能發(fā)揮引領(lǐng)帶動作用，撬動更多行業(yè)力量參與，豐富“智庫”內(nèi)涵；二則匯聚專業(yè)人員，促進彼此了解，創(chuàng)造“智庫”合作機會；三則助力“大數(shù)據(jù)”“智庫”協(xié)同建設生態(tài)體系，形成“1個大數(shù)據(jù)平臺+1個智庫業(yè)務＞2倍的服務能量”的業(yè)態(tài)模式，賦予圖書館人以更高層次的責任、勇氣、能力與信心，讓其能勝任更高端、更高層次、更具挑戰(zhàn)性的決策咨詢工作。

5.2.2 深層次激發(fā)智庫創(chuàng)新服務能力

在數(shù)智社會背景下，生產(chǎn)要素迭代節(jié)奏較快，所有委托人都有搶抓實效的意識，委托議題一經(jīng)提出，委托人都急于希望在最短時間內(nèi)獲得有用知識、深度意見和可行方案。為此，“智庫”秉持“開窗引風”理念，將國內(nèi)外同領(lǐng)域的先進理念、優(yōu)秀做法等“新風”引入智庫業(yè)務及資料工作環(huán)節(jié)，以此作為智庫咨詢業(yè)務創(chuàng)新發(fā)展的條件。為此，“大數(shù)據(jù)”先后洽談了50多種商業(yè)數(shù)據(jù)庫，外購“本土文化”“運河歷史”“江蘇政務”“江蘇產(chǎn)經(jīng)”“地方法務”等數(shù)據(jù)資源庫，用于智庫業(yè)務知識資源體系建設，提升統(tǒng)計與匯編能力[24]，以此擴展智庫服務面。在此基礎(chǔ)上，“大數(shù)據(jù)”賦予“智能洞察”以“新風”提取能力，讓系統(tǒng)能在獲取匯編數(shù)據(jù)過程中比對、識別出具有先進、前瞻內(nèi)涵的知識數(shù)據(jù)，提取出“新風”內(nèi)容，將最新、最先進、最能解決問題的知識資料融入統(tǒng)計與匯編計算過程，試著替代一部分目前只有人腦可以完成的“開窗引風”功能。

5.2.3 探索智庫咨詢定制服務

“大數(shù)據(jù)”通過開放獲取、擴大檢索、開發(fā)知識庫個性功能等方式，為用戶提供自主式的知識服務，進而逐漸實現(xiàn)定制服務模式。2022年，“大數(shù)據(jù)”籌劃加大與主流資源商、高等院校在知識服務領(lǐng)域的合作，增設教育、軍事、氣象、地理、城市發(fā)展等知識門類，不斷豐富“智庫”知識體系，以此擴展智庫業(yè)務面，從而奠定個性化、可定制服務的基礎(chǔ)。同時“智庫”人員將檔案庫中的內(nèi)參、簡報、專遞、專報等智庫成品分門別類地上傳到樣本數(shù)據(jù)庫，確保智庫工作者、委托用戶等需求主體選擇成果形式時有研究報告、決策報告范式可參考，有內(nèi)容可借鑒，有業(yè)務標準可遵照。“智能洞察”作為提取分析引擎，用戶可以在客戶端自主設定需求，如成果類型、內(nèi)容主旨、文本框架、文本格式等信息，進而完成定制化的智能文本匯編，而且還可以生成任意智庫產(chǎn)品模式[25]。現(xiàn)階段，定制“智庫”資料服務可以解決大多數(shù)咨詢場景的簡略需求，若用戶還有更深層次的智庫咨詢需求，目前只能通過客戶端發(fā)起人工幫助，求助發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的在線咨詢館員與業(yè)務專家，通過人工的方式對自動匯編報告進行更深層次的提煉與加工，直至能夠用于解決用戶的切實問題，以滿足其需求，且形成指向性、可讀性較高的專業(yè)報告為止。事實上，探索定制服務，本質(zhì)就是為“大數(shù)據(jù)”尋覓可以替代“智庫”資料工作的人腦辨識、分析與推理等思維能力，筆者相信隨著技術(shù)與業(yè)務經(jīng)驗的不斷積累、碰撞，推動智庫服務數(shù)據(jù)化水平的提升指日可待。

6 結(jié)語

探索“大數(shù)據(jù)”與“智庫”兩大省級重點業(yè)務的協(xié)同與融合，推進相關(guān)數(shù)據(jù)資源體系建設及功能場景應用，利用數(shù)據(jù)賦能提升資料工作智能水平，對公共圖書館智庫業(yè)務轉(zhuǎn)型有著里程碑式的意義。其中“大數(shù)據(jù)”和“智庫”秉持包容性原則，以試錯、容錯、糾錯的方式探尋智庫的實用性、適用性設計，完成對應數(shù)據(jù)資源的開發(fā)，并為圖書館所在城市建設貢獻智慧。圖書館人也可一改傳統(tǒng)形象，讓世人看到其既能在館舍里“推書車”“倒書架”“借還書”，又心存城市發(fā)展情懷。他們同諸多心系社會的科技工作者一樣，以圖書情報業(yè)務智庫形象示人，運用圖書情報技術(shù)工具與智力勞動向用戶供給決策意見與發(fā)展觀點，成為助力城市科學決策發(fā)展的活躍力量。然而，“大數(shù)據(jù)”賦能“智庫”服務過程在現(xiàn)階段還面臨諸多問題，如缺乏資金、人才、技術(shù)等，“智庫”數(shù)據(jù)化發(fā)展推動力不足，數(shù)字供給與用戶需求存在錯位。①公共圖書館智庫服務供給暫且跟不上技術(shù)更迭與變化，亟待人們深入探索與研究。②在“智庫”數(shù)字化進程中，隱性知識顯性化，顯性知識結(jié)構(gòu)化、模型化路徑的可行性有待進一步探索。③“大數(shù)據(jù)”目前還得配合人力，幫助人腦解決基礎(chǔ)性、標準化的智庫場景問題，相關(guān)資料分析遠未及智力水平，“智庫”資料工作要真正替代腦力還有很長的路要走。綜上，數(shù)據(jù)驅(qū)動公共圖書館開展智庫服務還有較大的探索空間，亟待公共圖書館人發(fā)現(xiàn)、探索、建設。今后，圖書館人還要進一步抓住數(shù)智社會的發(fā)展機遇，依托自身資源特色，持續(xù)改造并優(yōu)化傳統(tǒng)服務方式，向公眾、政府以及企業(yè)等需求主體提供更為優(yōu)質(zhì)的智庫服務，以推動知識服務事業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。

（來稿時間：2022年8月）