面向评价的智库数据管理系统：CTTI元数据、功能、架构与机制创新
2023-12-03陈洁吕诚诚李刚韩盈月江子辰
陈洁 吕诚诚 李刚 韩盈月 江子辰
摘 要：CTTI遵循“服务智库评价为主、兼顾数据管理需求”设计原则，是一项集元数据设计、功能布局、架构搭建、机制设计于一体的智库索引与数据管理系统。CTTI元数据包括52个对象、3661个数据字段和1027个数据字典；具备数据采集、检索、统计与评价等系统功能；搭建了安全高效的智库云部署模式和用户分层服务方案；构建了CTTI智库认证、荣誉供给、来源智库品牌及年度论坛等共建共享机制。
关键词：中国智库索引；数据管理；智库评价；智库建设；云部署；智库共同体
中图分类号：TP311.13 文献标识码：Ａ DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2023064
Think Tank Data Management System for Evaluation： Innovations in CTTI Metadata， Functions， Architecture， and Mechanism
Abstract CTTI， adhering to the design principle of "prioritizing service for think tank evaluations while also addressing data management needs，" is a comprehensive system for think tank indexing and data management that integrates metadata design， functional layout， architectural construction， and mechanism design. CTTI metadata comprises 52 objects， 3，361 data fields， and 1，027 data dictionaries. The system possesses functionalities like data collection， searching， statistics， and evaluations. It has established a secure and efficient cloud deployment model for think tanks and a tiered user service plan. Additionally， it has set up collaborative mechanisms such as CTTI think tank certification， honor provision， source think tank branding， and annual forums.
Key words Chinese Think Tank Index; data management; think tank evaluation; think tank construction; cloud deployment; think tank community
智库评价是中国特色新型智库建设的重要内容，是推动中国智库健康发展的重要手段。习近平总书记在哲学社会科学工作座谈会上讲话中，对智库建设作出专门论述，他指出：智库建设要把重点放在提高研究质量、推动内容创新上。要加强决策部门同智库的信息共享和互动交流，把党政部门政策研究同智库对策研究紧密结合起来，引导和推动智库建设健康发展、更好发挥作用［1］。中国智库索引（Chinese Think Tank Index，CTTI）作为一项基于中国体制优势、凸显中国话语的自主创新成果，在元数据设计、功能布局、架构搭建、机制设计等方面都具有一定的创新，是一个集智库垂直搜索、智库数据管理、在线智库评价功能于一体的数据管理系统。CTTI为智库共同体提供了一个线上信息共享平台，也为我国新型智库建设与研究提供更为科学、全面、可信、可靠的智库评价依据。基于此，本文将CTTI定位为面向评价的数据管理系统，对其元数据、功能、架构和机制创新分别进行梳理与总结，探索数据驱动的新型智库评价体系。
1 研究综述
智库作为以公共政策研究为核心的专业性决策咨询机构，构建基于证据的循证分析体系是智库建设的重要内容［2］。智库要积极建设系统的数据采集平台和数据库，努力形成具有自身专业特色的研究方法，采用大数据分析、模拟仿真、社会计算等现代研究手段，夯实智库研究的数据库和方法论基础［3］。智库数据管理作为智库建设的核心内容之一，是指针对数据全寿命周期实施的规划、治理、技术与系统、流程、组织、评估等活动，旨在借助高质量智库数据提升政府决策咨询能力，达到人、数据、环境三者的统一［4］。当前智库数据管理重点聚焦于解决业务层、評价层这两类问题。一是智库的业务流程管理，即课题选择与立项、制定课题计划、信息收集与筛选、研究分析、智库成果生产、结果评估［5］；二是面向评价的智库数据管理，这是对智库业务管理的一个更加深层次的补充与延续，是对业务活动结束后沉淀下来的各种资料、数据、文档进行的结构化存储与深加工分析，以达到“以评促建、以评促改”的目的。
针对智库评价中如何解决数据采集问题，国内外主流智库评价机构的做法如下：美国的詹姆斯·麦甘带领的“智库与市民社会项目”（TTCSP）课题组将问卷调查、专家提名法、印象评议法等方法运用于智库评价［6］。上海社会科学院智库研究中心作为全国首家专门开展智库研究的学术机构，从决策、学术、社会、国际以及成长能力等方面建立客观评价体系，运用国际通行的多轮主观评价法，综合决策部门、专家学者和媒体从业人员的意见，采用信息技术抓取客观数据、实地走访收集智库信息，创造性地开展主客观相结合的智库评价［7］。中国社会科学评价研究院自2017年启动智库评价项目，提出了由吸引力、管理力、影响力构成的“AMI智库评价指标体系”， 坚持开展国内外智库实地走访调研、问卷调研、网络采集等方法开展智库评价工作，更基于调研数据相继建设“4+1数据库”，即中国智库基本信息库、智库专家信息库、“十三五”时期智库建设数据库、“十四五”时期智库建设数据库以及全球智库数据库［8］。浙江大学信息资源分析与应用研究中心以中国工程科技知识中心收集的智库成果数据为基础，同时对全球主要智库进行数据采集与评价分析，并推出3个综合榜单和8个分领域榜单［9］。
目前，我国已经建设一批智库数据管理系统的示范工程，如国家工程科技大数据中心形成“1+34”的知识服务网络体系，建立起以智能搜索、综合利用、辅助创新为主要内容的知识服务平台，这对智库内部业务的常态化、规制化管理发挥了显著作用［4］；南京大学长江产业经济研究院开发的江苏智库管理数字化平台集工具化的业务信息系统、资源化的知识数据库、智能化的功能服务平台于一体，能够实现专家、业务、成果等智库研究链条的全流程服务及管理［10］；广东智库信息化平台设有智库视野、专家库、数据中心、知识定制、知识社区等多个板块，并通过智库链接，与全球智库建立“大连接”关系，其中以中文全文数据库和多媒体成果数据库为支撑的专家库评价系统为跨区域智库研究提供更多可能［11］。上述數据管理系统主要围绕智库业务开展管理服务，有关科研成果的管理统计不是其主要职能，所以为了解决智库评价中的数据采集问题，南京大学中国智库研究与评价中心联合光明日报智库研究与发布中心开发了一款面向评价的智库数据管理系统——中国智库索引（CTTI）。
2 CTTI的开发过程
南京大学中国智库研究与评价中心于2015年率先提出打造一款面向评价的智库数据管理系统——中国智库索引（CTTI）的设想，并得到光明日报社的积极响应，双方决定发挥各自优势，共同研究开发与推广CTTI［12］，目的在于为我国新型智库评价提供针对性的基础数据，截至目前，CTTI共经历了三个阶段的整体升级与建设。
（1）第一阶段为2015年6月至2016年9月。2015年6月14日，江苏省高等学校社会科学基金重大项目“中国智库综合信息资源平台研究”被批准立项，CTTI原型系统研发正式启动。南京大学智库研究与评价中心（CTTREC）按照研发目标，确定研发思路，明确架构设计，相继完成需求分析、字段设计、环境部署、上线内测、三方安全测试等工作，最终于2016年9月28日正式上线，向被收录的来源智库开放端口录入数据。经过一年多的系统运营与推广，CTTI收集到大量来自各类智库和管理部门的实际需求，发现智库数据管理工具的缺乏已严重制约智库机构的日常管理，决定进一步完善数据字段，优化系统功能。
（2）第二阶段自2017年5月启动。研发重点主要集中在用户角色设计和实用功能提升，开发智库云管理和智库共同体功能，增加多样化的统计和可视化呈现手段，着力将其打造成为一个面向智库IT治理的增强型信息系统。经过一系列功能设计、架构研发、更新测试等步骤，CTTI Plus版于2017年12月上线成功，得到更广范围的推广和利用［13］。
（3）第三阶段自2019年9月启动。经过前两期建设，CTTI已经具有智库检索、专家检索、成果检索、活动检索和MRPAI评价等功能，通过数据众筹和系统审核机制，收集到大量智库建设及成果数据，为智库评价提供了充足且完备的数据支撑。但随着CTTI系统建设的不断深入，发现用户友好性和系统功能实用性具有更大的提升空间。三期建设就在延续原有设计的基础上，进一步强化SaaS服务，升级检索功能，完善数据导出功能，优化数据统计与管理功能，提升智库评价水平和能力；针对不同类型数据特征设置不同的唯一性验证字段，一旦出现重复数据便弹出关联提醒，并支持用户选择角色申请关联；支持38类数据项横向和纵向双路径导出，实现数据轻松填报，一键导出；对用户IP和操作行为进行日志记录，以追溯用户的数据行为。
总之，CTTI由概念变蓝图、由蓝图变现实的过程始终秉持共建与共享的理念，始终把“服务智库评价为主、兼顾用户数据管理需求”原则贯穿系统更新建设全过程，是一项集元数据设计、功能布局、架构搭建、机制改革于一体的自主创新的产品级智库数据管理系统。
3 CTTI构建了中国智库的元数据体系
CTTI在一定意义上搭建出中国特色新型智库的元数据标准体系，基本实现了智库画像描绘并将对象类别、数据字段及数据字典等面向广大有数据管理需求的机构或部门开放，为中国智库数据管理系统开发者提供元数据设计参考。
3.1 设计了丰富的系统数据字段，能够对智库及其活动进行精确描述
CTTI采取基于智库机构、专家、项目、成果、活动、媒体报道、需求等结构化数据构建出全方位、多维度的智库画像。CTTI元数据包括52个对象、3661个数据字段和1027个数据字典。其中，CTTI七大核心数据库包括机构数据库、HR数据库、项目数据库、成果数据库、活动数据库、媒体报道数据库、需求数据库，共计32个对象、2295个数据字段和1001个数据字典（见表1），其余20个对象、1366个数据字段和26个数据字典为系统后台业务操作性元数据，如用户管理、算法配置等。
机构数据库包含智库基本信息、成员信息、关联机构、荣誉与奖励、国际交流等350个字段；HR数据库包含基本信息、教育背景、工作经历、社交媒体、社会荣誉和奖励等174个字段；项目数据库包含横向、纵向项目2大类70个字段；成果数据库包含论文、报告、报纸/网络文章、内参、图书、文稿等12大类1241个字段；活动数据库包含会议、考察（调研）、讲学/培训等6大类290个字段；媒体报道数据库包含报纸、电视/电台、网络媒体等4大类136个字段；需求数据库包含项目发布、会议发布、研究员招聘3大类34个字段。CTTI所设数据字段皆经实地预调查测试，数据结构完整规范，按照流程审查，来源可追溯，能够完成对智库机构从内部架构到外部活动、从人员组成到成果发布的立体式展示，实现智库画像的全过程管理与描绘。
3.2 定义了智库成果与活动的类型，提升了数据的规范性和扩展性
CTTI运用数据科学的专业方法，结合现代智库管理的专门知识，依据国际标准和中国智库实际建设情况，划分了我国新型智库成果与活动的对象及类别，强调成果与活动对象的指标颗粒度与可获得性相适应，注重指标数据的关键性、代表性和表达显著性，要求各指标之间存在严密的逻辑关系，以发挥“以评促建”的鼓励性和肯定性作用。为此，CTTI智库评价给予智库成果和活动较为重要的地位，并经过科学合理的社会调研、专家评审等环节，将智库成果划分为12个对象，智库活动划分为6个对象，其中报告、文稿、报纸/网络文章、图书、专利、会议、讲座等还细化出更具体对象，保证了数据的规范性和系统未来业务的扩展性，并且更为全面、深入地衡量智库建设水平（见图1）。
3.3 构建了完备规范的数据字典，提升了数据录入的规范性与效率
CTTI采用数据字典形式对机构建设层级、专家角色、政策研究领域、学科类别、奖项等级、基金来源、会议级别、培训类型等数据字段进行分类设计与范围界定，最终设计出1001个数据字典，保证了数据字段的规范性，明确了数据内容的范围，为后续的统计分析提供便利，而且大大提升了数据录入的效率。CTTI数据字典可分为通用型（707项）和专有型（294项）（见表2）。此外，为确保字段数据准确性和完整性，CTTI专门开发了将泛化文本数据转换枚举字典工具的功能，支持用户自定义扩充字典范围，并自动对不同字典類型进行编码、维护和更新，解决了数据字段在建设过程中存在的定义不准确、不完善情况，解决了文本型数据难以用于机器自动评价的难题。
4 CTTI提出了评价导向的智库数据管理系统功能架构
CTTI以实用为第一要义，基于海量智库数据，设计出数据采集、智库检索、数据统计和智库评价四大核心功能，致力于为我国新型智库建设健康发展和政府科学决策提供强有力的数据支撑（见图2）。
4.1 利用众筹机制，提出了共建共享的数据采集模式
众筹是指大众依托互联网平台募集资金用以支持由他人或者组织发起项目的群体活动［14］。CTTI遵循共建与共享的核心理念，设计了数据众筹机制，CTTI全部数据均通过数据众筹的方式得来并供数据来源方使用，即系统内智库专家、成果、活动等数据由各来源智库会自主填报，同时数据开放给各来源智库使用（见图3）。CTTI数据众筹模式主要呈出以下三个特征：
（1）众筹数据与生成式数据实现有效整合。按数据的加工深度划分，CTTI内含众筹型数据和生成式数据，前者是由机构、系统后台、专家填报导入的各类数据，后者是对众筹型数据进行建模、索引后形成的，这两大类数据通过系统内部的自动运算实现了有效整合。
（2）众筹数据的开放性与共享性。CTTI鼓励智库主动参与，倡导智库在保证自身利益不受损害的同时，将自身数据融入到共享机构资源库，既能保证来源数据的原始性、真实性，也在一定程度上发挥合力效应，促进跨智库的互通合作、知识整合和经验分享。
（3）注重数据众筹过程的用户体验。为提升用户粘性，CTTI数据众筹更注重用户的体验感和功能易用性。为此，CTTI形成“自主填报+手工收集+同步导入”多路径数据采集模式，开通人工数据采集接口和数据同步接口，实现用户数据的单次录入和自动同步，减轻录入者工作负担；重构数据导入校验策略，解决智库数据重复录入、重复计分等影响智库评价效果的一大难点问题。
4.2 优化检索功能，实现多种检索方式及结果可视
CTTI检索功能不仅能满足广大智库机构及对智库建设感兴趣的研究学者快速、准确进行智库检索的工作需求，还为政府机关、专业智库研究部门等提供了解我国智库发展全貌和动态的开放窗口和平台，用户体验感得到极大提升。CTTI检索功能的特征主要体现在以下三点：
（1）检索对象呈现精细性。CTTI支持机构、专家、项目、成果、活动、媒体报道和需求的快速检索，还可添加查询条件，选择更细化、更具体的查询项，如机构检索中的机构名称、首席专家等；专家检索中的职务、职称、学术称号、所在学科等；成果检索中的检索项和筛选条件（见图4）。此外，为最大程度保护系统数据的隐私性，约定在不输入任何查询条件的情况下，系统默认不会展示任何信息。
（2）检索方式呈现多样性。CTTI基于文件索引存储的方式，采用Solr技术作为检索引擎，强化高级检索功能，细化检索的颗粒度，增加模糊检索、精确检索、与或关系多条件组合检索、二次检索等方式，协助使用者更加快速、准确的检索到目标对象。为提高系统检准率和检全率，CTTI检索结果按照字母索引，并按照命中权重进行排序，即根据检索字段匹配率从高到低进行排序，以便用户快速查找到最需要、最相关的信息。
（3）检索结果呈现直观性。CTTI检索结果的呈现方式以简约、直观为要求，主要分为结果列表和相关结果两部分。结果列表主要呈现所有符合检索条件的条目，而相关结果则提供与搜索内容相关的其他信息。此外，为增强用户友好性和信息获得感，CTTI还设有新闻浏览功能，首页定期推送内容相关的或点击率最高的要闻、公告、热门机构和热门成果，使用户能够及时了解相关资讯和消息。
4.3 强化统计功能，提升了系统统计工具的插件化程度
机构数据统计、专家数据统计及数据统计插件作为CTTI三大数据统计与分析工具，既包括功能相对固定的基础统计模块，又有灵活且自主管理的可扩展插件，旨在最大程度地满足智库及专家的数据管理和分析需求。其中，机构数据统计主要是对智库人员、智库项目、智库成果、智库活动及智库媒体报道等数据的全方位统计与可视化展示，专家数据统计主要是对专家项目、专家成果、专家活动及专家媒体报道数据进行统计，两者分别将机构和专家数据可视化呈现出来，人员配置、研究成果、影响级别等一目了然，便于智库及专家个人更加快速高效地分析建设状况和自我成就。为应对更为复杂且个性化的数据统计需求，系统还专门配置了13款动态统计插件，如专家所在学科统计、项目分类分级统计、内参批示统计、项目经费分布区间统计等（见图5）。这些模块不仅能提供多维度的交叉分析数据，还允许用户根据实际统计任务安装、卸载或更新插件，增强了数据统计的灵活性。
4.4 构建多维度智库评价指标体系，实现了多视角系统自动评价结果输出
在获得有效数据的基础上，排名和其他绩效指标可以向公众和机构展示智库影响力［15］。CTTI从智库、专家和智库母体三个层级和管理、资源、产出、活动和影响力多个维度设计了评价模型，提出了系统的评价指标，实现了多视角的评价结果自动输出。
（1）构建MRPAI智库测评体系。MRPAI智库测评体系以智库的资源配置、成果产出、活动频率和媒体影响力为主要构成，重在精确、客观地评估智库的综合能力与影响力。其中“M”指治理结构，主要反映智库的内部管理结构和决策机制，包括理事会、学术委员会、顾问委员会等及其对智库战略规划与运营的指导作用；“R”指智库资源，重点关注用于智库开展研究与活动的核心资源，包括年度预算、科研人员、行政人员等；“P”指智库成果，是通过内参、期刊、图书、论文、项目、报告等衡量智库研究质量和产出效率；“A”指智库活动，是对智库会议、调研、培训、讲座等活动进行评估，以此反映智库活跃度和影响力；“I”指智库媒体影响力，是通过报纸、电视、网络等媒体对智库的社会知名度和影响力进行评价［16］。MRPAI测评体系并不只是单纯地从数量的角度对智库进行评估，更多的是从效能角度出发，旨在评价智库如何有效地运用其资源进行各种活动并产生有意义的成果（见图6）。
（2）构建KPI智库与专家考核体系。智库KPI考核以MRAI为基础，涵盖治理结构（M）、科学研究（R）、智库活动（A）和媒体影响力（I）等4个一级指标和40个具体指标；专家KPI考核聚焦学术研究（A）、咨政建言与社会服务（S）、合作交流（C）、媒体报道（R）和荣誉奖励（H）。KPI考核较MRPAI智库测评工作在指标设置、权重配置等方面更为灵活自主，既可以按照默认评价标准，也可以定制化评价，分值权重、时间范围、评价要素均可以根据用户的使用需求自主调节，如允许用户自由设置考核期限，如年度、聘期、季度、月度等，也可进行综合或分项考核；所有考核结果可单独显示、计算并导出。KPI考核作为评价智库及专家工作表现的有效工具，其灵活性、客观性和细致性确保了评价过程的公正性和准确性，为智库和专家提供了公正、客观、针对性的反馈，进而推动其持续改进和优化。
5 CTTI提出了多级叠加与分层服务的部署架构
随着国家大数据战略的有序实施，推进数据资源整合和开放共享、搭建数据共享大平台大通道、构建全国信息资源共享体系成为大势所趋，智库数据管理系统的共享性、开放性、互通性也成为我国各级政府科学决策过程中充分利用智库资源的必然要求。为此，CTTI构建一个安全且高可用的系统架构并创造性的引入云部署、用户分层策略和智库云功能等设计。
5.1 基于Nginx和Gateway的高可用性、高安全性的系统架构
随着数字化时代的到来，寻求一个高可用、安全，同时又具备良好扩展性的系统架构已经成为智库及相关研究机构的核心需求。Nginx（“Engine X”）是俄罗斯伊戈尔·塞索耶夫（Igor Sysoev）编写的一款高性能的HTTP和反向代理服务器［17］。Nginx作为系统网关在架构中发挥至关重要的作用，不仅为前端web服务提供支持，还具有负载均衡功能，确保CTTI在高流量下可以稳定运行。Nginx将所有后端服务隐藏在内部网络之后，极大地提高系统安全性。Gateway在架构中承担业务网关的角色，负责请求路由，确保每个请求都能快速、准确地转发到对应的服务［18］（见图7）。此外，Gateway还提供断言和过滤的功能，允许请求转发到后端服务之前进行各种业务逻辑判断和处理，如身份验证、参数验证等。每个服务在系统中都由注册中心进行管理，这样不仅可以确保服务的高可用性，还为服务的动态扩展提供可能。新的服务实例可以随时添加到系统中，而不需要进行任何修改。MySQL内建的主从架构的复制模式不仅有利于构建高性能的应用，同时也是高可用性、可扩展性、灾难恢复、备份以及数据仓库等工作的基础［19］。哨兵（Sentinel）是Redis的高可用性解决方案。由一个或者多个哨兵实例组成的哨兵系统可以监视任意多个主从服务器［20］。所以，CTTI采用MySQL的主从模式及Redis哨兵模式进行数据备份，以此达到系统整体的高可用。
5.2 云部署实现垂直与平行、共有与私有的多级叠加管理
云部署是CTTI将完善的智库数据字段、先进的数据库架构以及科学的智库评价算法面向广大数据管理用户开放，旨在为不具备智库数据管理系统设计和研发能力的用户提供成熟的智库管理、检索、评价服务（见图8）。
智库机构垂直与平行治理角度，通过SaaS化的部署方式，将CTTI的应用系统和数据库部署在南京大学的数据机房，以租户的方式为广大智库机构提供智库数据管理和评价的服务能力，一方面智库云用户可以作为云系统最高权限管理员自行管理系统和数据，掌握评价、统计、存储的所有资源，拥有独家使用权；另一方面各来源智库可通过加入智库云的方式共享CTTI，享有对本机构及专家所有信息的查看、查询、增加、修改、删除、审核、导出、续期等权限，实现智库机构的自我管理与营运。
智库数据共有与私有管理角度，一方面CTTI为各来源智库提供一个线上信息共享平台，智库云用户享有CTTI的高可信资源且无需单独部署，并具备CTTI来源智库数据的检索、查看、导出等功能；另一方面站在用户角度强调隐私化，注重信息资源的保护和隔离，规定所有智库云之间的数据是相对独立的，只对该智库云框架内的所有云智库账号开放，并非面向公众开放，在确保安全保密的前提下进行相关业务流程整合、互联互通、资源共享。并且，随着加入的智库机构越来越多，CTTI云部署具备弹性扩容能力，只需动态增加计算资源、内存资源、存储资源，即可满足未来不断增长的数据规模对软件资源的依赖需求（见图9）。
5.3 创新用户的分层服务方案以达成灵活管理、嵌套部署效果
CTTI作为面向用户的智库搜索引擎和线上数据托管平台，其用户包括“用智库”的党委政府政策研究机构，“管智库”的宣传、民政及社科联、高校社科处等部门及单位，智库管理员和专家等机构内部用户，大学、媒体、科研院所等学术宣传单位，出版社、咨询公司、金融证券公司、投资银行等营利部门以及一般的社会公众等。为此，CTTI设计了分层服务方案，内置多种账号角色，根据不同层次的用户访问到的数据层次和类型不同，给予针对性的服务，以科学的权限设置和角色分配保障信息资源的可用性和可控性。总体来看，CTTI用户呈现“水滴型”分层结构（见图10），其中最高级管理员级别最高、权限最多；云智库管理员是以党政部门、高校社科处/科研处、地方社科联等智库管理部门为服务对象，用于管理所管辖智库的所有信息的账号；机构管理员和专家账号是为按照一定准入标准和筛选程序确定的CTTI来源智库及其专家单独分配的唯一登录账号；游客作为社会各界接触CTTI的主要力量，享有查看、检索、导出所有可公开来源智库数据的权限；后台数据管理员负责数据录入、检索、審批、标引等工作，不同用户具备不同层次的数据操作权限，不允许越权操作。可见，这种“水滴型”用户分层结构一方面促进智库云用户的私有化管理，确保用户私有数据仅面向内部账号开放查询；另一方面确保“本地+云”双重部署架构的合理化落地，实现不同用户、不同部署方式下的嵌套化治理。
5.4 智库云功能实用性和科学性得到实践验证
智库云用户只需通过创建云智库的方式便可将下属智库单位和专家纳入到智库云中进行统一管理。天津社科联、文化和旅游部科技教育司、山东社会科学院、南京大学等目前均已成功开通智库云服务。（1）天津社科联作为最早部署CTTI的智库管理部门，自2018年开始直接调用CTTI-TJ数据资源开展会议管理、课题管理、社科评奖、期刊编审、年会论文申报等业务，并通过数据交换接口将业务新数据直接写入CTTI-TJ数据库，还可通过系统内流程推荐到CTTI来源增补资源池，以单点登录的方式管理所有共同体成员管辖下的所有智库，并享有系统所有数据和功能的使用权［13］。（2）文化和旅游部科技教育司于2022年4月与CTTREC就文旅行业智库建设的数据采集平台搭建及考核评估服务开展深度合作，其中数据采集平台是以CTTI智库云功能为依托，独立部署文旅行业智库模块（即文旅部_Cloud），推动文旅部各试点单位数据采集、数据分析和考核评估工作的高效完成。目前，CTTI已顺利完成文旅部智库云系统的搭建工作。（3）山东社会科学院以实体化注册的山东智库联盟为基础，依托CTTI智库云功能搭建“山东智库联盟CTTI云系统”，致力于实现联盟成员单位联合共建、资源共享，为省委省政府决策提供有力支撑。此项云部署工作已于2023年5月底顺利完成，其中山东智库联盟作为系统管理者负责提出搭建需求以及CTTI云智库管理账号的日常运营工作，联盟成员单位作为智库云用户负责数据填报。（4）南京大学以社科处为智库管理部门，依托CTTI智库云对学校范围内具有智库功能的研究中心、所、室开展统一管理。南京大学开通智库云功能后，能够统一管理审核所属智库机构和专家的成果、活动和媒体报道等数据；在智库云范围内（即本校智库范围内）开放数据检索，对智库机构和专家进行评价。
自2016年以来，CTTI经过党政部门、科研机构、高校等不同类型用户的有效运用与部署谋划，协助党委政府、企事业单位等智库管理部门完成与智库、智库专家之间的任务对接、数据统筹与评估考核等实际工作，有效验证了CTTI智库云功能的实用性和科学性，为我国新型智庫数据管理与评价的云技术应用提供示范样本和经验参考。
6 通过机制创新构建了CTTI智库共同体
我国智库联盟性质的智库共同体层出不穷，而CTTI则依靠平台及其机制设计形成了一个共建共享的专业共同体。CTTI经过多年的建设与发展，逐渐形成较为成熟的智库认定、荣誉、品牌及公益服务机制，这些机制不仅是CTTI为智库服务的机制，也是各来源智库愿意主动为CTTI系统贡献数据的关键原因。
6.1 智库认证机制强化了智库的身份认同感
CTTI经过严格遴选，收录发挥实际作用、产生较大影响、具有较高能见度的新型智库作为CTTI来源智库，致力于准确地反映我国新型智库发展的总体情况。作为“会员制”系统，CTTREC明确规定了来源智库的收录要求和管理规范，并对已收录来源智库定期进行质量把控和退出调整。具体工作包括以下三点：
（1）持续开展来源智库增补。为保障CTTI来源智库的代表性和示范性，智库增补工作对智库的基础建设、课题与项目、决策咨询、理论创新和舆论引导、内部治理、个性特色等指标均有较高的要求，在收到智库所提交申报材料后，CTTREC会对材料进行审核与筛选，并组织专家组进行评审，最终向满足增补条件的智库发放CTTI来源智库证书，并开放系统数据管理模块功能的权限，对于未达到要求的智库则不予纳入来源智库目录［13］。伴随新型智库建设进程，CTTI系统数据持续更新，来源智库稳步扩大［21］，CTTI正式来源智库数量目前已达988家。
（2）持续追踪不达标智库，设置退出机制。为保证CTTI来源智库目录的可靠性和准确性，CTTREC对已收录的各智库密切对接、持续追踪，对机构被撤销、合并或建设情况不达标的来源智库给予退出处理。其中2022年经严格考评，清退来源智库38家。
（3）与时俱进，紧跟政策变化调整智库名单。根据中共中央印发的《深化党和国家机构改革方案》，规定中央党校和国家行政学院进行职责整合，实行一个机构两块牌子［22］，CTTREC决定将系统中的党校和行政学院进行数据合并，及时对国家政策变化和现实需求进行回应。
6.2 智库荣誉供给机制激发了智库共同体向心力
CTTREC基于CTTI为中国智库界构建了一套综合影响大、覆盖范围广、行业认可度高的荣誉供给体系，对智库共同体起到了重要的激励效应，有着肯定其社会价值、提升成员荣誉感的作用。一是发布高校智库百强榜。CTTREC分别在2018年、2022年两次发布CTTI高校智库百强榜名单，意在总结和推广高校新型智库建设的先进经验，推动高校智库高质量发展。以2022年为例，高校智库百强榜推介工作根据CTTI高校智库的数据，遴选出120家智库进入备选池，随后由智库领域专家和党政部门领导在线评价打分，最后综合客观和主观分数得出各家高校智库的“PAI-E”值，确定百家高校智库入围；二是开展智库最佳案例与优秀成果推介活动。CTTREC连续多年开展该活动，面向全国智库征集质量高、效果好、影响广的决策咨询成果与智库建设先进经验，所征集成果与案例经由工作团队初审和专家委员会终审，确定最终的获奖名单与奖项级别。CTTREC为各获奖单位及个人提供获奖证书，旨在激发CTTI智库共同体向心力，助力智库行业建设与进步。
6.3 智库荣誉供给机制激发了智库共同体向心力
CTTREC基于CTTI打造系列品牌产品，在繁荣智库行业思想市场、服务社会智力需求的同时，提升中国特色新型智库共同体的影响力。一是持续发布《CTTI智库报告》。智库报告的品牌建设与智库定位紧密相关［23］，CTTREC和光明日报智库研究与发布中心自2016年起连续发布《CTTI智库报告》，该系列报告对CTTI来源智库进行全景扫描和局部深度分析，描绘了中国智库发展新图景，促进中国智库沟通与交流，在智库业界产生了广泛的影响；二是助力新型智库治理论坛的举办。该论坛由CTTREC与光明日报智库研究与发布中心共同创办［24］，旨在贯彻落实习近平总书记关于中国特色新型智库建设的重要论述，推动新型智库健康发展，助力中国决策咨询体系现代化。《CTTI智库报告》、“CTTI年度增补来源智库名单”、“CTTI高校智库百强榜”、“CTTI年度智库建设案例与成果”等均作为该论坛的核心推介产品，有力展示了中国特色新型智库建设的风采风貌；三是推动研究成果服务社会。CTTREC运用CTTI的建设与运行经验以及基于数据的评价体系积极落实智库研究成果的转化，近年来承担了国家和省部级研究项目以及党政部门、著名高校、研究机构委托智库评估、智库建设咨询服务横向项目20余项，坚持推动CTTI系统建设先进经验的传播与落地，促进智库业界健康发展。
6.4 公益服务机制保证了公平开放与透明性
为了维护公共利益，确保利益相关方能够公平、公正地获取和使用数据资源，CTTI致力于构建一个公平、开放和透明的公益服务机制，其核心理念是在维护公共利益的基础上提供智库数据服务。机制的建立不仅有利于促进学术研究和智库工作的健康发展，也将对整个社会的信息开放和公共资源共享有所贡献。CTTREC承诺向共建单位和专家提供一系列的免费服务，主要涉及检索查询、数据管理和身份认证等。如普通游客可直接访问CTTI前台，对智库机构信息、专家基本信息和研究领域等进行简单或高级检索，而CTTI智库共同体成员则有权登录系统后台，查询更详细的数据，包括智库专家、成果、项目、活动、媒体报道等，这在一定程度上增加数据资源的透明度，促进成员之间信息的交叉验证与校对，确保数据真实性和准确性。
7 结语
CTTI的研发与建设为我国新型智库数据管理与在线评价工作做了有益探索。南京大学中国智库研究与评价中心在元数据设计、功能布局、架构搭建、机制创新等方面均展现出较强的规划能力与执行力，设计出一整套智库相关的元数据标准体系，实现围绕数据采集、检索、统计、评价等核心功能进行的全生命周期数据管控，运用云技术加强智库的高安全性可用架构设计、灵活化多级叠加管理和平台资源共建共享，设计了智库认证、荣誉、品牌等机制，全方位服务CTTI来源智库，探索出一条不依赖行政资源，由智库自身依靠共建共享机制建设智库共同体的新路径。
参考文献：
［1］ 习近平.在哲学社会科学工作座谈会上的讲话［N］.人民日报，2016-05-19（2）.
［2］ 邹婧雅，李刚.基于循证的智库应急决策咨询模型研究［J］.图书情报知识，2021（2）：154-161.
［3］ 吕诚诚，李刚.以“智库之质”助力“中国之治”——兼评《新型智库质量提升与国家治理现代化》［J］.智库理论与实践，2022，7（1）：135-142.
［4］ 吕岚，傅志杰，安达.浅谈国家高端智库数据建设与管理能力［J］.中国电子科学研究院学报，2021，16（2）：192-196.
［5］ 李樹德，郭华，毛雪娣.情报机构与智库的功能融合及流程再造［J］.图书馆理论与实践，2021（1）：46-51.
［6］ 李刚，王斯敏.智库评价理论与方法［M］.南京：南京大学出版社，2019：47.
［7］ 上海社会科学院智库研究中心.2018年中国智库报告——影响力排名与政策建议［M］.上海：上海社会科学院出版社，2019：16-18.
［8］ 荆林波，胡薇.中国智库AMI综合评价研究报告（2021）［M］.北京：中国社会科学出版社，2022：6，10.
［9］ 知领.《全球智库影响力评价报告2021》发布［EB/OL］.［2023-10-02］.https：//mp.weixin.qq.com/s？__biz=MzI2NTY2MTA2M
Q==&mid=2247551556&idx=1&sn=32d749be90b662dcd46fbef76d3c55fa&chksm=ea9bb5aeddec3cb886ee871a967c7a0eed
3126b46eff681616f50c8f8550c89a7fdf1ea13067&scene=27.
［10］ 长江产业经济研究院.江苏省委统战部徐东海副部长一行赴我院调研智库数字化管理平台［EB/OL］.［2023-10-02］. https：//idei.nju.edu.cn/e7/8e/c26386a583566/page.htm.
［11］ 罗繁明，袁俊，赵恒煜.基于大数据的特色新型智库平台建设研究——以广东智库信息化平台为例［J］.情报资料工作，2020，41（5）：42-48.
［12］ 李刚，王斯敏，冯雅，等.CTTI智库报告（2019）［M］.南京：南京大学出版社，2020：155.
［13］ 李刚，王斯敏，陈媛媛. CTTI智库报告（2017）［M］.南京：南京大学出版社，2018：11，12，18，20.
［14］ 张雅.股权众筹法律制度国际比较与中国路径［J］.西南金融，2014，（11）：47-50.
［15］ ［加］唐纳德·E.埃布尔森，斯蒂芬·布鲁克斯，忻华主编.智库、外交政策和地缘政治 实现影响力的路径［M］.南京：南京大学出版社，2019：245-246.
［16］ 李刚，王斯敏，吕诚诚.CTTI智库报告（2020）［M］.南京：南京大学出版社，2022：196.
［17］ 蒋南.基于Nginx的高校图书馆站群开源架构应用研究［J］.新世纪图书馆，2018（8）：67-71.
［18］ Balalaie A，Heydarnoori A，Jamshidi P. Microservices architecture enables devops：Migration to a cloud-native architecture［J］.Ieee Software，2016，33（3）：42-52.
［19］ 崔腾，孙敏玲，王萌琳.MySQL主从架构的复制模式［J］.网络安全和信息化，2017（12）：78-79.
［20］ 周智.Redis分布式缓存实现与解析［J］.信息通信，2018（6）：24-25.
［21］ 吕诚诚，李刚，王斯敏，等.“数”说成长 为中国智库画张像［N］.光明日报，2020-12-28（16）.
［22］ 中华人民共和国中央人民政府.深化党和国家机构改革方案［EB/OL］.［2023-10-10］.https：//www.gov.cn/zhengce/2018-03/21/content_5276191.htm#1.
［23］ 丁怡，魏弋，陈洁，等.美国智库报告的多维特征、多重价值与合理利用［J］.图书与情报，2022（4）：66-74.
［24］ 李刚，［美］雷蒙德·斯特鲁伊克.现代智库卓越管理与国际化［M］.南京：南京大学出版社，2022：121.
作者简介：陈洁，女，南京大学信息管理学院博士研究生，南京大学中国智库研究与评价中心助理研究员，研究方向：智库信息管理；吕诚诚，女，徐州医科大学管理学院讲师，南京大学中国智库研究与评价中心助理研究员，研究方向：智库评价理论与实践、情报科学理论与方法、用户信息行为研究；李刚，男，南京大学信息管理学院教授，研究方向：智库评价理论与方法、智库信息系统与知识管理、社会科学评价理论与方法、图书馆与档案学理论基础；韩盈月，女，南京大学中国智库研究与评价中心助理研究员，研究方向：智库理论与实务；江子辰，男，南京大学中国智库研究与评价中心助理研究员，研究方向：智库理论与实务。
