中国智库大数据报告 （2016） “第二届新经济智库大会”发布 “中国智库大数据评价研究”课题组 清华大学公共管理学院 2017年1月 前言 《2016中国智库大数据报告》是国内智库评价机构首次 通过大数据评价方法和社交大数据资源对智库活动进行的 综合性评价与排名 本报告通过对智库及专家言论在社交媒体中的大数据分 析，推出了智库微信公号影响力指数、智库微博专家影响力 指数和智库微信引用影响力指数三个分项指标，以及智库大 数据指数（TTBI）的评价结果 一、智库大数据评价的意义 1.1 研究背景 中共十八届三中全会提出要“建设中国特色新型智库”。2015年1月， 中共中央办公厅、国务院办公厅联合印发《关于加强中国特色新型智库的意见》 （下面简称“两办智库意见”），2015年12月，中央召开中国特色新型智库工作 会议，公布第一批高端智库试点名单，出台高端智库建设办法。加强中国特色新 型智库建设已经成为推动国家治理体系和治理能力的现代化的重要战略举措 在智库已经成为当前全社会关注的热点的今天，智库如何去影响政府、影响 社会，仍然是一个非常值得研究的重要问题。这就需要学者深入考察智库的行为 以及他们获得影响力的机制。从而，智库评价具有非常重要的现实意义。对于国 家而言，有助于国家总体把握智库发展的形势、针对性的出台支持智库发展的政 策；对于智库行业而言，有助于智库行业规范和行为准则的建立；对于智库个体 而言，有助于智库间在竞争、学习中发现不足、找准目标；对于决策部门、基金 会、媒体、学术界、社会大众而言，有助于展示智库行业、智库个体的公共形象 那么，如何观察智库的行为呢？学术界推出多种评价智库的方法，诸如向相 关受众发放问卷的主观提名评价方法，向智库机构发放调查问卷的客观数据评价 方法，搜集智库公开行为数据的大样本评测方法等等。纵观智库影响力测量和评 价方法，我们可以看出比较清晰的从主观到客观，从定性到定量，从小样本到大 样本，从小数据到大数据的发展趋势。出现这种趋势的原因，首先是因为社会科 学和现代信息技术相结合方法已成为大势所趋，但更重要的是因为基于社交网络 新媒体的出现极大地改变了各个现代国家的政治生态。智库为了追求影响力，也 不得不迎合历史的潮流，主动接纳新媒体的传播方式，拓展影响政策的新途径 因此，对于智库评价也必须紧跟政治社会发展的步伐，积极开发出新的获得智库 数据的方法。智库评价的发展方向之一，就是通过智库及其专家在社交媒体上所 产生的大量无组织的痕迹追踪数据，探索智库影响力的“大数据评价方法” 1.2 智库大数据评价的意义 新的社交媒体，例如微信、微博、手机新闻客户端等提供了新的智库活动的 痕迹数据。然而，微信、微博和手机新闻客户端上传播的相关信息，通过“传统” 的互联网搜索引擎难以搜索获得。因此，我们需要运用特殊的方法来抓取和获得 智库在社交媒体上的活动数据，并对智库活动进行分析 所谓智库大数据评价，就是通过对智库的活动和智库专家的言论在社交媒体 里大量无组织的痕迹数据进行回溯、追踪、提取和分析，从而对智库影响力进行 客观评价。采用大数据评价方法的优势在于：客观、无偏、实时、大样本。海量 的数据规模能够提供相对客观和无偏的信息资源，而不断更新的数据来源也能够 提供实时的大样本数据资源。本研究将通过大数据的评价方法来实现对微博、微 信、手机APP数据的覆盖，从而对智库的日常行为活动进行客观评价 我们希望通过对智库大数据评价的初步探索，寻找对智库行为进行全面动态 分析的可能路径，未来实现更高频次的基于智库产品的大数据评价指数发布，激 发智库提供更高质量的智库产品，为政府决策贡献力量 二、智库大数据评价的方法 2.1 数据来源介绍 本研究的数据提取过程得到了清博大数据公司（gsdata）的技术支 持。研究所使用的数据来源于包括11万个网站、1800万个活跃微信公众号、1.5 亿个活跃微博账号、6155个论坛和93万个手机APP在内的基础大数据平台 基础大数据平台是一个实时、动态更新的数据库。数据库具有500台阿里云 服务器的存储支持，每天从上述数据资源中抓取和存储300~600GB数据 图1 基础大数据库的情况简介 2.1 数据样本集选取 利用现有的几家智库评价数据库的智库名录，我们挑选了510家智库，根据 “两办智库意见”的分类体系分为七大类智库（510家智库名单和机构类型见附 录）。我们选取的510家智库中，大部分是社会公认的、主要从事政策研究的智 库机构，有的则是发挥了一定智库功能的各类半官方或社会组织。其中，有高校 智库218所，企业、社会智库102所，党校行政学院智库36所，社科院类智库 46所，党政部门智库101所，军队智库2所，科研院所智库5所 图2 智库大数据评价入选的智库样本分布 2.3 数据搜集方式 我们以510家智库的全称与智库各种类型的简称作为搜索关键词，在微信、 新浪微博中进行初步数据抓取和批量采集，构建基础数据库，再进行数据清洗与 精准匹配。最后，我们获取了智库的微信公众号、智库微博专家以及智库在全部 活跃微信公众号上的活动痕迹数据。采集的数据时间周期为：2016年1月1日 至2016年11月20日 1. 微信公众号识别与信息采集 我们从1800万微信公众号中，识别出149个有效的智库官方公众号，批量 采集这些公众号账户信息和所有发文信息共涉及3.9万篇文章，7860.7万次阅 读量，37.9万次点赞量 我们批量采集了这149个账户的账户信息和所有发文信息，并对发文情况进 行了最大阅读数、最大点赞数、首发文章等数据识别 2.智库在全部活跃微信公众号上的痕迹数据采集（微信引用） 我们从1800万个活跃微信公众号的当年发表的所有文章中，采集所有引用 了这510家智库共计384万篇文章，共370M数据资料，并从中提取这些微信公 号文章的数据字段，阅读数、点赞数、文章位置、原创情况等信息 3.智库微博专家识别与信息采集 我们从实时监测的1.5亿个微博账户中，模糊识别提取4516个实名认证用 户；再精准匹配来自143家智库529位微博智库专家，这些智库专家共拥有6458 万关注粉丝，累计171.5万篇微博文章数据 我们批量采集了这529个微博专家的个人微博账户数据字段和所有博文数据 字段，提炼出这些微博专家当年发表15.1万篇微博，共涉及266.3万转发数， 190.8万点赞数、109.3万评论总量达30M的数据 图3 智库大数据评价的数据搜集方式 2.4 智库大数据指数（TTBI） “智库大数据指数”（Think Tank Big-Data Index：TTBI）是由智库微信公 号影响力、微博专家影响力和微信引用影响力三个一级指标构成，每个一级指标 下面有若干个二级指标 智库微信公号影响力的二级指标为：公众号当年发布文章的数量加总、公众 号当年所有文章的阅读数加总、公号当年所有文章的点赞数加总，公号发布文章 的频次，公号发布文章的容量等六个指标 智库微博专家影响力的二级指标为：专家历史粉丝数加总、专家当年发博数 加总、专家当年所有博文的转发数加总、专家当年所有博文的评论比例、专家当 年所有博文的点赞比例、专家当年所有博文的转发比例等六个指标 微信引用影响力（所有微信公号推送文章中提到了某家智库情况以及这些文 章的影响力）的二级指标为：活跃微信公众号中引用智库的文章数加总、活跃微 信公号中引用智库的文章阅读数加总、活跃微信公号中引用智库的文章点赞数加 总、活跃微信公号中引用文章位置重要性等四个指标 最后，我们依据专家建议设计了相应的权重体系，对数据进行标准化和加权 汇总，计算得到了每个智库的智库大数据指数（TTBI）综合数据。对二级指标的 赋权和指标分层结构见下图 图 4 智库大数据评价指标体系 三、智库大数据指数（TTBI）评价报告 从智库微信公号影响力排名情况（具体见表1）可以看到，瞭望智库、中国 城市和小城镇改革发展中心、凤凰国际智库在微信公众号影响力排名里名列前三， 接下来下面分别是中国与全球化智库、盘古智库、国务院发展研究中心、河南省 社会科学院、中国金融40人论坛、上海国有资本运营研究院、中国指数研究院 等 智库微博专家影响力排名情况中排名前十的分别是（具体见表2）：天则经济 研究所、中国人民大学国际货币研究所、中国科学院、中国战略文化促进会、中 国科学技术协会、中国社会科学院、中国软科学研究会、盘古智库、中国人民大 学重阳金融研究院、中国青少年研究中心等。可以看出，微博智库专家影响力的 排名和微信公众号影响力的排名差别较大 智库微信引用影响力排名情况中排名前十名的分别是（具体见表3）：北京大 。。。。。。以上简介无排版格式，详细内容请下载查看