地方科技管理大數據平臺建設研究

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1地方科技管理大數據的內涵與國內研究現狀

1.1地方科技管理大數據的內涵。本文所指科技管理主要是科學技術研發與應用的過程管理。傳統的地方科技管理數據是與科技管理相關各類數據集合，包括科技項目、研發機構、科研成果、專家、企業（高新型或科技型）、財政投入、政策法規等信息。從大數據概念上講，傳統的地方科技管理數據體量有限，類別也很難稱為復雜，而且大多數屬于關系型數據，無論是項目還是論文、專利、成果，價值密度都比較高，這些特點都不符合大數據的特征[6]。本文認為，如果運用大數據思維去分析，地方科技管理涉及的人力、物力、財力資源最終都會以數據的形式存儲、整合，這些數據分散于長期積累的各類電子政務系統、科技管理信息系統及其他業務系統中，如能將這些系統的數據整合與互聯網實時數據進一步擴展，此時的地方科技管理數據無論是體量還是類型復雜度、數據價值密度都將接近大數據特征。如傳統的專家庫包含的信息相對有限，如果加入專家畫像技術，通過收集專家的項目、成果、專利、論文、合作關系、同行評價、社交媒體引用熱度等，對一位專家的綜合評價就會更加準確。同樣的，單純的科技計劃項目數據難以稱為大數據，如果按照國務院辦公廳《關于印發科學數據管理辦法的通知》（國辦發[2018]17號）規定的，將每個項目涉及的科學數據與項目進行匹配，綜合財政提供的項目資金使用情況、項目中期檢查情況、財務預算及開支情況等信息，再輔以科技報告、科技成果登記等文獻資源，將在項目立項、評審專家遴選、項目實施過程管理、項目驗收及成果共享等科技管理流程發揮重要作用。1.2地方科技管理大數據的國內研究現狀。在大數據與科技管理的理論研究方面，喬曉東等[7]提出科技大數據概念，分為科技知識大數據與科技活動大數據，分別對應文獻類資源和科技活動中的實體及其關系之間的數據，進而提出一種包括資源發現、網絡檢測采集、科研分析評價、科技情報服務等綜合科技管理的大數據服務體系；袁偉等[8]從科技資源的挖掘與利用角度，提出借助大數據管理方法與模式對科技資源數據進行標準化整合匯聚，面向科技創新發展與管理決策需求深度挖掘與利用科技資源數據的對策建議；徐迪威[9]對大數據與科技管理的關系進行研究，提出基于大數據的科技管理存儲層、處理層、應用層的層次體系。在大數據與科技管理的實際應用方面，北京市科學技術委員會提出打造“首都科技大數據平臺”的口號，整合分散于各政府部門、科研機構等單位的科技資源并向社會數據需求方開放[10]；貴州省借助“云上貴州”建設，提出“科技云”這一科技數據資源開發與利用的新范式[11]；上海市研發公共服務平臺整合專家人才、大型儀器、科技文獻、研發基地等科技創新數據資源，建成“上海科技創新資源數據中心”[12]；“內蒙古科技創新大數據平臺”分類實現服務云、管理云、數據云，實現“一站式”創新資源平臺服務[13]。

2地方科技管理大數據建設的現存問題

由于我國大數據環境下的科技管理研究尚處于起步階段，雖取得一定成果，但還存在以下問題。2.1缺少成體系的理論研究支撐。以科技管理為主題的大數據建設研究，公開的文獻報道多以平臺搭建、數據中心建設為主；對科技管理數據資源整合的標準，跨體系各分散系統的科技管理數據如何匯交，科技管理大數據平臺的基礎模型如何構建，社交媒體等互聯網數據如何融入科技管理，以及平臺安全保障及運行維護模式等方面的深入研究不多；同時，雖然對大數據技術在科技管理某些環節的應用開展了研究，但對于科技管理整體過程的體系化研究不夠全面，未能覆蓋科技管理的各個環節，如針對應用大數據優化科技管理的關鍵決策環節、優化科技管理公共服務模式等問題，缺少相關理論研究。2.2平臺重建設，輕服務。在科技管理領域，各地都紛紛開展各自的大數據平臺建設，如“首都科技大數據平臺”“內蒙古科技創新大數據平臺”“貴州科技云”“青島科技大數據平臺”“上海科技創新資源數據中心”等，重點多在于基礎環境建設及平臺搭建，在服務內容方面，大部分停留在信息整合、數據初步分析等粗加工服務模式[14]。“上海科技創新資源數據中心”提供以各類情報分析產品為代表的科技管理數據精加工服務，而在時下熱門的精準化定制及智能決策支撐等創新服務模式方面未見過多涉及。2.3缺少特色數據，數據應用能力較弱。已有研究成果在研究或實現科技管理大數據時，多將專利、期刊論文、成果等科技文獻元數據作為大數據的主要來源，雖然在一定程度上保證了科技管理大數據的體量，但缺少深度挖掘（如基于科技文獻的專家畫像、科研合作關系發現、專家及人才評價等），也缺少特色的科技管理數據（如項目管理過程數據、科技成果登記數據、財政支付財務數據等），最終實現的科技管理服務僅是常規科技管理的信息化展示。除此之外，各大數據平臺提供的數據開放、創新輔助等公共服務能力較弱，社會公眾對科技管理大數據的獲取及應用熱情不高，影響平臺的社會價值。2.4存在數據主權爭議、涉密數據安全難以保障。由于科技管理業務的條塊化分割及其他方面的原因，大多數數據處于碎片化存儲階段，各省很難有同一機構保存科技管理的全部或者大多數原始數據，也很難在所有權層面實現科技資源的重新整合。雖然有學者提出“科技云”這一概念，以期在資源供給層面減少科技信息資源服務的復雜性，但實際操作中總在一些技術層面存在無法逾越的壁壘，需要通過研究相關理論、制定相關政策法律等以保障實施。科技管理部門并非不愿意主動開放科技管理大數據平臺，很大一部分原因是地方科技管理部門對科技管理數據的研究并不充分，對相關數據哪些可以公開、哪些包含隱私信息、是否涉密等問題，缺少專門機構梳理和研究，在一定程度上影響了科技管理數據的有效利用。2.5缺少專業化人才團隊。科技管理大數據建設不僅需要數據科學、軟件開發等方面的技術人才，也需要相關政策理論研究人員、科研管理人員參與其中，缺少復合型的專業化人才團隊已成為地方科技管理部門開展大數據平臺建設遇到的突出問題之一，管理決策部門還停留在經驗決策階段并不擅長應用大數據環境下的分析，數據分析部門并不了解底層數據邏輯無法有效建模，平臺開發人員不理解科技管理業務邏輯無法有效設計并開發數據模型及業務系統接口，科研管理人員對科技管理大數據應用的需求也很難轉化為大數據平臺開發者需要的模型。

3地方科技管理大數據平臺模型及服務模式實例

在科技管理大數據平臺建設方面，已開展了一些共性方面的研究，比較一致的做法是將科技管理大數據平臺按科技管理服務內容劃分為若干子平臺。如許秀梅[15]提出的基礎條件子平臺、科技研發服務子平臺、成果轉化與交易子平臺、產業科技大數據服務平臺；李歡[16]提出的科技戰略子平臺、技術產業化平臺、科技研發子平臺等。這些平臺構建模型，根據科技管理各項業務進行劃分，是對現有科技管理體系的改良，將原先分散在各個不同機構的科技管理業務整合到一個平臺上，從而解決原先各個科技管理業務系統間相互關聯性不足的問題。2017年，安徽省科學技術情報研究所提出“十三五”期間要建成“一個智庫、一個中心、一個服務基地”，其中“一個中心”即建成科技管理大數據中心。本文以此為實例探討科技管理大數據平臺建設實踐問題。3.1數據融合策略。通過安徽省科技管理大數據平臺建設項目實踐，本文提出科技管理大數據整合的策略：一是盡可能升級系統，拓展數據接口，互通互享公開信息；二是某個機構承接科技管理數據的使用權；三是通過制定統一的數據匯交標準、數據匯交管理辦法等搜集科技管理數據；四是必須與有知識產權的數據商合作。通過上述策略，實現從離散數據到大數據，從大數據到大情報，從大情報到大決策的轉變。在大數據管理及數據融合方面，采取行政手段與數據交換相結合的方式，一是將原有安徽省科技管理信息系統升級，并預留與其他業務系統的接口，如安徽省政務服務系統、科技文獻服務平臺、科技成果登記系統、科技報告服務系統、成果獎勵系統、各類科技統計系統、財政支付平臺等；二是將不適宜重構的其他科技管理大數據相關業務系統的業務、管理與后臺支撐分離，不影響業務的開展，同時將數據的使用權集中于一個機構；三是對于極少部分存在數據主權爭議的系統，通過行政手段制定數據交換制度，雖然在一定程度上影響了數據的時效，但保證了科技管理大數據的完整性；四是采購專業數據商的可信社交媒體數據，并與專業數據商合作，開展全部科技管理大數據整合加工工作。3.2平臺模型與服務模式。在盡可能獲取科技管理相關大數據的基礎上，借鑒吳信東等[17]提出的“從大數據到大知識”的HACE+BigKE模型，提出安徽省科技管理大數據平臺數據融合框架及平臺整體架構（見圖1）。該模型主要展現地方科技管理大數據池的數據來源，包括科技計劃項目、科技成果登記、科技統計數據、地方專家庫、專利信息服務及科技成果獎勵等；單位自建的科技文獻平臺及可交換數據的大型儀器共享平臺等；采購來自專業數據商的社交媒體數據。同時，該模型還實現了安徽省科技管理大數據平臺主體架構。數據池外層是各項數據挖掘算法，如最基礎的中文分詞系統，專家畫像所需的聚類及關聯規則算法，項目評審所需的基于深度學習的專家推薦系統，成果轉化推薦所需的協同過濾算法等。最外層是整個科技管理大數據的統一服務平臺，對外主要分為四大類服務，即面向社會公眾的開放數據服務、基礎條件服務、統計分析服務等，面向宏觀科技管理決策的深度分析與情報支撐服務，面向科技研發的嵌入式信息服務，面向成果產業化的技術轉移與成果推介服務等。同時，還需要有移動App及微信小程序等移動端服務的支撐，以適應當前用戶的使用習慣。本文以面向科技研發的嵌入式信息服務為例，說明地方科技管理大數據平臺如何嵌入科研項目流程，提供面向科技研發的嵌入式信息服務（見圖2）。面向科技研發的嵌入式信息服務需要結合創新主體的科技研發需求，主動對接、參與重大科研項目的研發活動，體現對重大科研項目的支撐作用，主要實現科技文獻輔助、專利分析支持、創新資訊檢索、文獻資源檢索、科技政策咨詢、技術難題找專家或團隊等業務功能，實現以科技項目研發活動為中心，嵌入科技研發鏈各個環節，面向重大科研項目的精準化、鏈條化信息服務模式。

4推進地方科技管理大數據建設的建議

大數據平臺建設是一項由問題驅動的工作，涉及數據科學、算法設計、管理科學、軟件開發等多方面工作，本文通過安徽省科技管理大數據平臺建設的實踐，提出地方科技管理大數據建設相關對策。4.1加強理論研究，形成體系方案。理論模型對于科技管理大數據平臺的建設至關重要。“首都科技大數據平臺”的招標中，關于平臺架構及其服務模式的理論研究預算幾乎是平臺軟硬件建設預算的2倍[18]。在開展安徽省科技管理大數據平臺建設項目前，通過申請軟科學專題研究項目、內設調研課題等方式，梳理涉及數據方面的問題，主要包括科技管理大數據覆蓋范圍、如何解決涉密和隱私數據問題、如何建立科技管理大數據平臺模型、如何保障跨系統數據匯交及大數據平臺的創新服務模式等方面問題，并在取得的理論研究成果基礎上，成功申請省級重點研發項目，開展科技管理大數據平臺建設。4.2做好頂層設計，開展精準服務。在設計科技管理大數據平臺時，充分調研各類用戶對科技管理服務需求，社會公眾、政府決策、科學研究（智庫）、企業科技攻關等，各自需要什么樣的數據服務，最終實現四大類精準服務。一是面向社會大眾提供基礎性信息與數據公開服務，通過分析用戶的檢索詞、頁面停留時序分析等技術，將科研成果向潛在用戶進行關聯推送；二是面向科技管理決策支撐的情報數據服務，如提供低人力成本的智能化產業分析報告、計劃項目管理關鍵環節的數據統計支撐服務等；三是面向科學研究的支撐服務，如科研院所引進人才時的人才評價數據服務、相關科研領域的科技報告數據服務等；四是面向重點科技攻關項目的嵌入式服務，通過用戶分析，主動推介科技管理相關數據，如項目申報階段，提供相關文獻、政策指南等公共服務及項目查新等定制化有償服務等，實現對重點研發項目的支撐作用。4.3融合地方特色，深化服務內涵。數據只有用起來，才更有價值。在需求基礎上，還要進行拓展研究，對共性需求的數據服務需要做精做深，最大限度地保證科技管理大數據平臺源于需求又高于需求。在地方特色方面，根據地區創新發展情況，全部或部分使用平臺數據，編制并向社會公眾《安徽省各城市創新能力評價》等，實現大數據平臺對創新的宏觀輔助功能；面向相同產業研發機構的共性需求，與地方情報服務機構共建特色產業知識服務平臺等，將大數據平臺服務延伸至市縣的創新型園區，既有線上的數據服務，也有線下的需求反饋及服務支撐。4.4確保數據可信，減少主權爭議。科技管理大數據既包括科技管理過程產生的數據，也包括科研項目涉及的科學數據、文獻類資源，以及來自社交媒體的相關互聯網數據，任何一個機構獨立做好科技管理數據的集成整合都是非常困難的，必須強調協同合作。一是與數據主權單位的協作，二是與數據加工商的協作，保證數據源的可信度，在此基礎上的大數據分析結果才能更加準確。解決數據主權爭議，一是在技術實現層面，借助科技管理信息系統升級，預留與其他相關系統接口，互通互享數據；二是主動承接機關科技管理事務性工作，做好各類科技管理、科技統計、專利服務等相關信息系統后臺網絡支撐服務，確保數據能實時可用；三是通過行政手段，制定數據交匯相關政策，保障數據更新頻次；四是與國內知名數據商合作，避免文獻類資源的知識產權爭議。4.5“走出去，請進來”，共建科研團隊。為保障科技管理大數據建設持久開展，必須堅持“走出去，請進來”的原則，一是將對已有團隊進行擴充，與省內相關大學共同培養科研人才；二是邀請省內大數據相關知名學者參與大數據平臺研發工作，通過修煉內功與外部輔助，打造專業的大數據研發服務團隊。

5結語

地方多年來不斷積累的各類科技管理信息系統及電子政務系統在某種意義上決定了開展科技管理大數據平臺建設很難脫離現有基礎，需要兼顧歷史基礎、現實需求與未來發展。本文認為，地方開展科技管理大數據平臺建設離不開政府主導，可以有效解決地方范圍內科技管理領域可用、可信數據相對匱乏等問題，保證地方科技管理數據的連續性，是地方科技管理從治理向服務職能轉變的重要手段，也是響應國務院《促進大數據發展行動綱要》的有益實踐。地方科技管理大數據平臺建設，不僅需要政府將其應用到決策管理中，也需要包括科技研發、成果轉化、社會公眾等多方共同深化大數據應用，真正實現從大數據到大知識、大情報。

作者:王翔 侯威 唐麗娟 單位:1.安徽省科學技術情報研究所 2.合肥工業大學計算機與信息學院