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　　清華大學課題組《中國智庫大數據報告(2016)》

　　·課題組團隊成員

　　負責人：朱旭峰

　　副組長：趙靜、韓萬渠

　　成員：賈楊、何明帥、吳冠生、呂姝凝

　　·鳴謝

　　清博大數據公司

　　阿里研究院“第二屆新經濟智庫大會”

　　為本項目提供咨詢建議的各位專家

　　前言

　　《2016中國智庫大數據報告》是國內智庫評價機構首次通過大數據評價方法和社交大數據資源對智庫活動進行的綜合性評價與排名。

　　本報告通過對智庫及專家言論在社交媒體中的大數據分析，推出了智庫微信公號影響力指數、智庫微博專家影響力指數和智庫微信引用影響力指數三個分項指 標，以 及智庫大數據指數(TTBI)的評價結果。

　　一、智庫大數據評價的意義

　　1.1 研究背景

　　2013年中共十八屆三中全會提出要“建設中國特色新型智庫”。2015年1月，中共中央辦公廳、國務院辦 公廳 聯合印發《關于加強中國特色新型智庫的意見》(下面簡稱“兩辦智庫意見”)，2015年12月，中央召開中國特 色新型智庫工作會議，公布第一批高端智庫試點名單，出臺高端智庫建設辦法。加強中國特色新型智庫建設已經成為推動國家治理體系和治理能力的現代化的重要戰 略舉措。

　　在智庫已經成為當前全社會關注的熱點的今天，智庫如何去影響政府、影響社會，仍然是一個非常值得研究的重要問題。這就需要學者深入考察智庫的行為以及 他們 獲得影響力的機制。從而，智庫評價具有非常重要的現實意義。對于國家而言，有助于國家總體把握智庫發展的形勢、針對性的出臺支持智庫發展的政策;對于智庫 行業而言，有助于智庫行業規范和行為準則的建立;對于智庫個體而言，有助于智庫間在競爭、學習中發現不足、找準目標;對于決策部門、基金會、媒體、學術 界、社會大眾而言，有助于展示智庫行業、智庫個體的公共形象。

　　那么，如何觀察智庫的行為呢?學術界推出多種評價智庫的方法，諸如向相關受眾發放問卷的主觀提名評價方法，向智庫機構發放調查問卷的客觀數據評價方 法，搜 集智庫公開行為數據的大樣本評測方法等等。縱觀智庫影響力測量和評價方法，我們可以看出比較清晰的從主觀到客觀，從定性到定量，從小樣本到大樣本，從小數 據到大數據的發展趨勢。出現這種趨勢的原因，首先是因為社會科學和現代信息技術相結合方法已成為大勢所趨，但更重要的是因為基于社交網絡新媒體的出現極大 地改變了各個現代國家的政治生態。智庫為了追求影響力，也不得不迎合歷史的潮流，主動接納新媒體的傳播方式，拓展影響政策的新途徑。因此，對于智庫評價也 必須緊跟政治社會發展的步伐，積極開發出新的獲得智庫數據的方法。智庫評價的發展方向之一，就是通過智庫及其專家在社交媒體上所產生的大量無組織的痕跡追 蹤數據，探索智庫影響力的“大數據評價方法”。

　　1.2 智庫大數據評價的意義

　　新的社交媒體，例如微信、微博、手機新聞客戶端等提供了新的智庫活動的痕跡數據。然而，微信、微博和手機新聞客戶端上傳播的相關信息，通過& amp; amp; amp; amp; ldquo;傳統”的互聯網搜索引擎難以搜索獲得。因此，我們需要運用特殊的方法來抓取和獲得智庫在社交媒體上的活動數據，并對智庫 活動進行分析。

　　所謂智庫大數據評價，就是通過對智庫的活動和智庫專家的言論在社交媒體里大量無組織的痕跡數據進行回溯、追蹤、提取和分析，從而對智庫影響力進行客觀 評 價。采用大數據評價方法的優勢在于：客觀、無偏、實時、大樣本。海量的數據規模能夠提供相對客觀和無偏的信息資源，而不斷更新的數據來源也能夠提供實時的 大樣本數據資源。本研究將通過大數據的評價方法來實現對微博、微信、手機APP數據的覆蓋，從而對智庫的日常行為活動進行客觀評價。

　　我們希望通過對智庫大數據評價的初步探索，尋找對智庫行為進行全面動態分析的可能路徑，未來實現更高頻次的基于智庫產品的大數據評價指數發布，激發智 庫提 供更高質量的智庫產品，為政府決策貢獻力量。

　　二、智庫大數據評價的方法

　　2.1 數據來源介紹

　　本研究的數據提取過程得到了清博大數據公司(www.gsdata.cn)的技術支持。研究所使用的數據來源于包括11萬個網站、1800萬個活躍微 信公 眾號、1.5億個活躍微博賬號、6155個論壇和93萬個手機APP在內的基礎大數據平臺。

　　基礎大數據平臺是一個實時、動態更新的數據庫。數據庫具有500臺阿里云服務器的存儲支持，每天從上述數據資源中抓取和存儲300~600GB數據。

　　2.2 數據樣本集選取

　　利用現有的幾家智庫評價數據庫的智庫名錄，我們挑選了510家智庫，根據“兩辦智庫意見”的分類體系分為七大類智庫(510家智庫名單和機構類型見附錄)。我們選取的510家智庫中，大部分是社會公認的、主要從事政策研究的智庫機構，有的則是發揮了一定智庫功能的 各類半官方或社會組織。其中，有高校智庫218所，企業、社會智庫102所，黨校行政學院智庫36所，社科院類智庫46所，黨政部門智庫101所，軍隊智庫2所，科研院所智庫5所。

　　2.3 數據搜集方式

　　我們以510家智庫的全稱與智庫各種類型的簡稱作為搜索關鍵詞，在微信、新浪微博中進行初步數據抓取和批量采集，構建基礎數據庫，再進行數據清洗與精 準匹 配。最后，我們獲取了智庫的微信公眾號、智庫微博專家以及智庫在全部活躍微信公眾號上的活動痕跡數據。采集的數據時間周期為：2016年1月1日至 2016年11月20日。

　　1. 微信公眾號識別與信息采集

　　我們從1800萬微信公眾號中，識別出149個有效的智庫官方公眾號，批量采集這些公眾號賬戶信息和所有發文信息共涉及3.9萬篇文章，7860.7萬次 閱讀量，37.9萬次點贊量。

　　我們批量采集了這149個賬戶的賬戶信息和所有發文信息，并對發文情況進行了最大閱讀數、最大點贊數、首發文章等數據識別。

　　2.智庫在全部活躍微信公眾號上的痕跡數據采集(微 信引用)

　　我們從1800萬個活躍微信公眾號的當年發表的所有文章中，采集所有引用了這510家智庫共計384萬篇文章，共370M數據資料，并從中提取這些微 信公 號文章的數據字段，閱讀數、點贊數、文章位置、原創情況等信息。

　　3.智庫微博專家識別與信息采集

　　我們從實時監測的1.5億個微博賬戶中，模糊識別提取4516個實名認證用戶;再精準匹配來自143家智庫529位微博智庫專家，這些智庫專家共擁有 6458萬關注粉絲，累計171.5萬篇微博文章數據。

　　我們批量采集了這529個微博專家的個人微博賬戶數據字段和所有博文數據字段，提煉出這些微博專家當年發表15.1萬篇微博，共涉及266.3萬轉發 數， 190.8萬點贊數、109.3萬評論總量量達30M的數據。

　　2.4 智庫大數據指數(TTBI)

　　“智庫大數據指數& amp; amp; amp; rdquo;(Think Tank Big-Data Index：TTBI)是由智庫微信公號影響力、微博專 家影響力和微信引用影響力三 個一級指標構成，每個一級指標下面有若干個二級指標。

　　智庫微信公號影響力的二 級指標為：公眾號當年發布文章的數量加總、公眾號當年所有文章的閱讀數加總、公號當年所有文章的點贊數加總，公號發布文章的頻次， 公號發布文章的容量等六個指標。

　　智庫微博專家影響力的二 級指標為：專家歷史粉絲數加總、專家當年發博數加總、專家當年所有博文的轉發數加總、專家當年所有博文的評論比例、專家當年所有博 文的點贊比例、專家當年所有博文的轉發比例等六個指標。

　　微信引用影響力(所有微 信公號推送文章中提到了某家智庫情況以及這些文章的影響力)的二級指標為：活躍微信公眾號中引用智庫的文章數加總、活躍微信公號中 引用智庫的文章閱讀數加總、活躍微信公號中引用智庫的文章點贊數加總、活躍微信公號中引用文章位置重要性等四個指標。

　　最后，我們依據專家建議設計了相應的權重體系，對數據進行標準化和加權匯總，計算得到了每個智庫的智庫大數據指數(TTBI)綜合數據。對二級 指標的賦權 和指標分層結構見下圖。

　　三、智庫大數據指數(TTBI)評價報告

　　從智庫微信公號影響力排名情況(具體見表1)可以看到，瞭望智庫、中國城市和小城鎮改革發展中心、鳳凰國際智庫在微信公眾號影響力排名里名列前三，接 下來 下面分別是中國與全球化智庫、盤古智庫、國務院發展研究中心、河南省社會科學院、中國金融40人論壇、上海國有資本運營研究院、中國指數研究院等。

　　智庫微博專家影響力排名情況中排名前十的分別是(具體見表2)：天則經濟研究所、中國人民大學國際貨幣研究所、中國科學院、中國戰略文化促進會、中國 科學 技術協會、中國社會科學院、中國軟科學研究會、盤古智庫、中國人民大學重陽金融研究院、中國青少年研究中心等。可以看出，微博智庫專家影響力的排名和微信 公眾號影響力的排名差別較大。

　　智庫微信引用影響力排名情況中排名前十名的分別是(具體見表3)：北京大學中國經濟研究中心、中國經濟50人論壇、中國人民銀行研究局、人社部中國人 事科 學研究院、中國指數研究院、北京大學國家發展研究院、中國人民銀行金融研究所、中國金融40人論壇、中國科學技術協會、百度數據研究中心。可以看出，經 濟、金融、財經類智庫的觀點往往受到各類活躍微信公眾號的廣泛引用。

　　智庫大數據評價指數(TTBI)排名情況中前十名智庫分別為：中國科學技術協會、中國人民大學重陽金融研究院、中共中央黨校、中國社會科學院、盤古智 庫、 中國與全球化智庫、中國金融40人論壇、第一財經研究院、瞭望智庫和中國電子信息產業發展研究院。詳細排名見表4。

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